站长注：详细介绍如何在开源AI代理框架OpenManus中配置接入Claude和Deepseek API，实现多模型能力整合，提升AI代理的智能水平。

随着Manus 的爆火和一码难求，OpenManus作为MetaGPT社区推出的开源替代方案，提供了灵活且可定制的AI代理开发框架。本文将详细介绍如何通过API易平台在OpenManus中接入Claude和Deepseek这两款强大的大模型API，让你的AI代理同时具备Claude的混合推理能力和Deepseek的中文优化特性。

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OpenManus 背景介绍

什么是OpenManus？

OpenManus是一个由MetaGPT社区开发的开源AI代理框架，旨在提供Manus AI的社区驱动替代方案。它允许开发者创建能够基于用户指令执行任务的AI代理，具有以下核心特点：

  • 开源灵活性：完全开源的代码库，允许开发者自由定制和扩展
  • API优先设计：易于与其他工具和服务集成
  • 成本效益：免费使用，无隐藏费用
  • 社区支持：活跃的贡献者和插件生态系统

OpenManus利用大型语言模型（如GPT-4o）作为其核心推理引擎，但其模块化设计允许开发者轻松替换底层模型，这正是我们今天要探讨的主题。

为什么要接入多种模型？

在AI代理开发中，不同的大模型各有所长：

  1. Claude模型优势：
    • 混合推理系统，能在标准思维和扩展思维间切换
    • 卓越的编程和推理能力
    • 强大的上下文理解能力
    • 思考过程可视化（思维推理模式）
  2. Deepseek模型优势：
    • 中文优化，对中文内容理解更准确
    • 强大的代码生成和理解能力
    • 推理能力出色，特别是deepseek-reasoner版本
    • 成本效益高，性价比优势明显

通过在OpenManus中集成多种模型，你可以根据不同任务的需求灵活切换，充分发挥各个模型的优势，构建更智能、更全面的AI代理系统。

OpenManus接入多模型API步骤

1. 环境准备

首先，我们需要设置OpenManus的开发环境：

  1. 创建Conda环境： 
    conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus
  2. 克隆OpenManus仓库： 
    git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
  3. 安装依赖： 
    pip install -r requirements.txt

2. 获取API易密钥

在接入Claude和Deepseek API之前，我们需要获取API易平台的密钥：

  1. 注册API易账号：
    • 访问API易注册页面
    • 完成注册并登录
    • 在后台的【令牌】栏目，获取API密钥
  2. 确认模型可用性：
    • 在API易后台查看可用模型列表
    • 确认Claude和Deepseek模型状态
    • 了解各模型的价格和特点

3. 配置OpenManus接入多模型

OpenManus使用TOML格式的配置文件来管理设置。我们需要修改配置文件以支持Claude和Deepseek模型：

  1. 创建配置文件： 
    cp config/config.example.toml config/config.toml
  2. 编辑配置文件：
    使用你喜欢的文本编辑器打开config/config.toml，我们将添加多模型支持。

方法一：使用OpenAI兼容接口（推荐）

API易提供与OpenAI完全兼容的接口，这使得我们可以通过简单修改配置来支持Claude和Deepseek模型：

[llm]
# 默认模型配置
model = "gpt-4o"
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"
api_key = "你的API易密钥"  # 替换为你的实际密钥
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

# Claude模型配置
[llm.claude]
model = "claude-3-7-sonnet-20250219"  # 或使用 claude-3-7-sonnet-20250219-thinking 思维推理版本
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"
api_key = "你的API易密钥"  # 替换为你的实际密钥
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

# Deepseek模型配置
[llm.deepseek]
model = "deepseek-chat"  # 或使用 deepseek-reasoner 推理增强版本
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"
api_key = "你的API易密钥"  # 替换为你的实际密钥
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

方法二：使用模型特定的SDK（可选）

如果你希望使用模型原生SDK，可以安装相应的包并配置如下：

# 安装Claude SDK
pip install anthropic

# 安装OpenAI SDK（用于Deepseek）
pip install openai

然后修改配置文件：

[llm]
# 默认模型配置
provider = "openai"
model = "gpt-4o"
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"
api_key = "你的API易密钥"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

# Claude模型配置
[llm.claude]
provider = "anthropic"
model = "claude-3-7-sonnet-20250219"
api_key = "你的API易密钥"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

# Deepseek模型配置
[llm.deepseek]
provider = "openai"
model = "deepseek-chat"
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"
api_key = "你的API易密钥"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

4. 修改OpenManus代码支持多模型

为了让OpenManus能够灵活切换不同的模型，我们需要修改代码。以下是一个简化的示例，展示如何在OpenManus中实现模型切换功能：

  1. 创建模型管理器：

在项目根目录下创建一个新文件model_manager.py：

import os
import toml
from openai import OpenAI
import anthropic

class ModelManager:
    def __init__(self, config_path="config/config.toml"):
        self.config = toml.load(config_path)
        self.current_model = "default"
        self.clients = {}
        self._initialize_clients()

    def _initialize_clients(self):
        # 初始化默认模型
        default_config = self.config["llm"]
        self.clients["default"] = self._create_client(default_config)

        # 初始化其他模型
        for model_name, model_config in self.config.get("llm", {}).items():
            if isinstance(model_config, dict):
                self.clients[model_name] = self._create_client(model_config)

    def _create_client(self, config):
        provider = config.get("provider", "openai")

        if provider == "anthropic":
            return {
                "client": anthropic.Anthropic(api_key=config["api_key"]),
                "config": config,
                "provider": "anthropic"
            }
        else:  # 默认使用OpenAI兼容接口
            return {
                "client": OpenAI(
                    api_key=config["api_key"],
                    base_url=config.get("base_url", "https://api.openai.com/v1")
                ),
                "config": config,
                "provider": "openai"
            }

    def switch_model(self, model_name):
        if model_name in self.clients:
            self.current_model = model_name
            return True
        return False

    def get_current_client(self):
        return self.clients[self.current_model]

    def get_completion(self, messages, **kwargs):
        client_data = self.get_current_client()
        client = client_data["client"]
        config = client_data["config"]
        provider = client_data["provider"]

        # 合并配置和传入的参数
        params = {
            "model": config["model"],
            "max_tokens": config.get("max_tokens", 4096),
            "temperature": config.get("temperature", 0.0)
        }
        params.update(kwargs)

        if provider == "anthropic":
            # 转换消息格式为Anthropic格式
            anthropic_messages = []
            for msg in messages:
                anthropic_messages.append({
                    "role": msg["role"],
                    "content": msg["content"]
                })

            response = client.messages.create(
                messages=anthropic_messages,
                model=params["model"],
                max_tokens=params["max_tokens"],
                temperature=params["temperature"]
            )
            return response.content.text
        else:
            # 使用OpenAI兼容接口
            response = client.chat.completions.create(
                messages=messages,
                model=params["model"],
                max_tokens=params["max_tokens"],
                temperature=params["temperature"]
            )
            return response.choices.message.content
  1. 集成到OpenManus主程序：

修改OpenManus的主程序文件（通常是main.py或类似文件），引入我们的模型管理器：

from model_manager import ModelManager

# 初始化模型管理器
model_manager = ModelManager()

# 在需要使用LLM的地方
def process_user_input(user_input):
    # 检查是否是模型切换命令
    if user_input.startswith("/model "):
        model_name = user_input.split(" ").strip()
        if model_manager.switch_model(model_name):
            return f"已切换到 {model_name} 模型"
        else:
            return f"模型 {model_name} 不可用，请检查配置"

    # 正常的对话处理
    messages = [{"role": "user", "content": user_input}]
    response = model_manager.get_completion(messages)
    return response

# 主循环
def main():
    print("欢迎使用OpenManus多模型版本！")
    print("可用命令：")
    print("  /model default - 切换到默认模型")
    print("  /model claude - 切换到Claude模型")
    print("  /model deepseek - 切换到Deepseek模型")

    while True:
        user_input = input("\n请输入指令: ")
        if user_input.lower() in ["exit", "quit", "/exit", "/quit"]:
            break

        response = process_user_input(user_input)
        print(f"\n{response}")

if __name__ == "__main__":
    main()

5. 运行OpenManus

完成上述配置和代码修改后，你可以运行OpenManus并测试多模型功能：

python main.py

现在，你可以使用以下命令在不同模型之间切换：

  • /model default – 切换到默认模型（GPT-4o）
  • /model claude – 切换到Claude模型
  • /model deepseek – 切换到Deepseek模型

多模型应用场景

1. 智能客服系统

在构建智能客服系统时，可以根据不同类型的查询选择最适合的模型：

  • 一般问题：使用Deepseek-chat处理日常简单查询，响应速度快，成本低
  • 技术支持：使用Claude处理复杂的技术问题，利用其强大的推理能力
  • 中文用户：对中文用户自动切换到Deepseek模型，提供更自然的交流体验

2. 内容创作助手

内容创作助手可以根据不同的创作需求选择合适的模型：

  • 创意构思：使用Claude的思维推理模式，获取详细的思考过程
  • 中文写作：使用Deepseek优化中文内容生成
  • 多语言翻译：根据语言对选择最适合的模型

3. 编程开发助手

在编程开发场景中，不同模型各有所长：

  • 算法设计：使用Claude的思维推理模式，获得详细的算法设计思路
  • 代码生成：使用Deepseek生成高质量代码
  • 代码解释：根据代码语言和复杂度选择合适的模型

多模型集成最佳实践

1. 模型选择策略

为了最大化多模型集成的效益，建议采用以下策略：

  1. 任务导向选择：
    • 简单对话和信息查询 → Deepseek-chat
    • 复杂推理和问题解决 → Claude思维推理模式
    • 代码生成和分析 → 根据语言选择Deepseek或Claude
  2. 语言导向选择：
    • 中文内容处理 → Deepseek
    • 英文内容处理 → Claude
    • 多语言混合 → 根据主要语言选择
  3. 成本导向选择：
    • 高频简单任务 → Deepseek（成本较低）
    • 关键复杂任务 → Claude（质量优先）

2. 提示词优化

针对不同模型，提示词设计也应有所不同：

  1. Claude提示词优化： 
    请使用扩展思维模式分析以下问题...
请详细解释你的思考过程...
  2. Deepseek提示词优化： 
    请用专业且准确的中文回答以下问题...
请生成高质量的代码，并解释关键部分...

3. 上下文管理

在多模型系统中，上下文管理尤为重要：

  • 上下文传递：切换模型时，确保关键上下文信息被正确传递
  • 上下文压缩：定期总结长对话，减少token消耗
  • 上下文分离：为不同类型的任务维护独立的上下文

4. 错误处理与回退机制

健壮的多模型系统应具备完善的错误处理机制：

def get_model_response(prompt, model_name="default"):
    try:
        # 尝试使用指定模型
        model_manager.switch_model(model_name)
        return model_manager.get_completion([{"role": "user", "content": prompt}])
    except Exception as e:
        print(f"模型 {model_name} 调用失败: {e}")
        # 回退到默认模型
        model_manager.switch_model("default")
        return model_manager.get_completion([{"role": "user", "content": prompt}])

常见问题解答

Q1：如何判断应该使用哪个模型？

A：可以基于以下因素选择模型：

  1. 任务复杂度：简单任务用Deepseek，复杂推理用Claude
  2. 语言需求：中文优先考虑Deepseek，英文可选Claude
  3. 成本考虑：预算有限时优先使用Deepseek
  4. 特殊能力需求：需要看到思考过程时选择Claude思维推理模式

你也可以实现自动模型选择，通过分析用户输入的内容和意图，自动选择最合适的模型。

Q2：如何处理模型之间的风格差异？

A：不同模型的回答风格可能有所不同，可以通过以下方法统一体验：

  1. 使用统一的系统提示词设定一致的回答风格
  2. 实现后处理函数，统一格式化不同模型的输出
  3. 在UI层面明确标识当前使用的模型，设置用户预期

Q3：如何优化多模型系统的成本？

A：控制多模型系统成本的策略包括：

  1. 为高频简单任务使用Deepseek等成本较低的模型
  2. 实现缓存机制，对常见问题的回答进行缓存
  3. 优化提示词，减少不必要的token消耗
  4. 设置合理的max_tokens限制，避免生成过长回答
  5. 实现用量监控，及时发现异常使用情况

Q4：如何处理模型API的限流问题？

A：API易平台提供稳定的API访问，但仍建议实现以下机制：

  1. 实现请求队列和重试机制
  2. 在高峰期实施请求节流
  3. 监控API调用状态，及时切换到可用模型
  4. 实现本地缓存，减少重复请求

Q5：如何评估不同模型的表现？

A：可以通过以下方法评估模型表现：

  1. 设计标准测试集，比较不同模型的回答质量
  2. 收集用户反馈，了解实际使用体验
  3. 监控关键指标，如响应时间、成功率、token消耗等
  4. 进行A/B测试，比较不同模型在特定场景下的表现

为什么选择API易接入多模型

1. 统一接口优势

API易平台提供统一的OpenAI兼容接口，使得接入多种模型变得简单：

  • 代码复用：使用相同的代码结构调用不同模型
  • 无缝切换：轻松在不同模型间切换，无需修改大量代码
  • 简化维护：统一的接口减少了维护多套代码的负担

2. 稳定可靠的供给

API易确保稳定的模型供应：

  • 多渠道资源：即使官方渠道暂时不可用，仍能提供服务
  • 全球可访问：不受地区限制，全球用户均可使用
  • 容量保障：足够的资源池确保高峰期稳定服务

3. 成本优势

通过API易使用多模型具有明显的成本优势：

  • 统一计费：所有模型在一个平台统一计费，方便管理
  • 透明定价：清晰的价格结构，无隐藏费用
  • 灵活充值：支持小额起充，适合个人开发者和小团队

4. 技术支持

API易提供专业的技术支持：

  • 中文支持：提供中文技术文档和支持服务
  • 问题解决：快速响应API使用中的问题
  • 最佳实践：提供各类模型的使用建议和最佳实践

总结：打造智能多模型AI代理

通过在OpenManus中集成Claude和Deepseek API，你可以构建一个更加智能、灵活的AI代理系统，能够根据不同任务的需求自动或手动切换最合适的模型。这种多模型集成方案充分发挥了各个模型的优势，同时通过API易平台的统一接口，大大简化了开发和维护工作。

无论你是构建个人助手、企业应用还是研究项目，这种多模型集成方案都能为你提供更强大、更全面的AI能力。现在，通过API易平台，这一前沿技术已对所有开发者开放，让我们一起探索AI代理的无限可能！

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本文作者：API易团队

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