👋 OpenManus

Manusは素晴らしいですが、OpenManusは招待コードなしでどんなアイデアも実現できます！🛫

私たちのチームメンバー @Xinbin Liang と @Jinyu Xiang（主要開発者）、そして @Zhaoyang Yu、@Jiayi Zhang、@Sirui Hong は @MetaGPT から来ました。プロトタイプは3時間以内に立ち上げられ、継続的に開発を進めています！

これはシンプルな実装ですので、どんな提案、貢献、フィードバックも歓迎します！

OpenManusで自分だけのエージェントを楽しみましょう！

また、UIUCとOpenManusの研究者が共同開発したOpenManus-RLをご紹介できることを嬉しく思います。これは強化学習（RL）ベース（GRPOなど）のLLMエージェントチューニング手法に特化したオープンソースプロジェクトです。

プロジェクトデモ

インストール方法

インストール方法は2つ提供しています。方法2（uvを使用）は、より高速なインストールと優れた依存関係管理のため推奨されています。

方法1：condaを使用

新しいconda環境を作成します：

bash

conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus

リポジトリをクローンします：

bash

git clone https://github.com/FoundationAgents/OpenManus.git
cd OpenManus

依存関係をインストールします：

bash

pip install -r requirements.txt

方法2：uvを使用（推奨）

uv（高速なPythonパッケージインストーラーと管理機能）をインストールします：

bash

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

リポジトリをクローンします：

bash

git clone https://github.com/FoundationAgents/OpenManus.git
cd OpenManus

新しい仮想環境を作成してアクティベートします：

bash

uv venv --python 3.12
source .venv/bin/activate  # Unix/macOSの場合
# Windowsの場合：
# .venv\Scripts\activate

依存関係をインストールします：

bash

uv pip install -r requirements.txt

ブラウザ自動化ツール（オプション）

bash

playwright install

設定

OpenManusを使用するには、LLM APIの設定が必要です。以下の手順に従って設定してください：

configディレクトリにconfig.tomlファイルを作成します（サンプルからコピーできます）：

bash

cp config/config.example.toml config/config.toml

config/config.tomlを編集してAPIキーを追加し、設定をカスタマイズします：

toml

# グローバルLLM設定
[llm]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 実際のAPIキーに置き換えてください
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

# 特定のLLMモデル用のオプション設定
[llm.vision]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 実際のAPIキーに置き換えてください

クイックスタート

OpenManusを実行する一行コマンド：

bash

python main.py

その後、ターミナルからプロンプトを入力してください！

MCP ツールバージョンを使用する場合は、以下を実行します：

bash

python run_mcp.py

開発中のマルチエージェントバージョンを試すには、以下を実行します：

bash

python run_flow.py

カスタムマルチエージェントの追加

現在、一般的なOpenManusエージェントに加えて、データ分析とデータ可視化タスクに適したDataAnalysisエージェントが組み込まれています。このエージェントをconfig.tomlのrun_flowに追加することができます。

toml

# run-flowのオプション設定
[runflow]
use_data_analysis_agent = true     # デフォルトでは無効、trueに変更すると有効化されます

これに加えて、エージェントが正常に動作するために必要な依存関係をインストールする必要があります：具体的なインストールガイド

貢献方法

我々は建設的な意見や有益な貢献を歓迎します！issueを作成するか、プルリクエストを提出してください。

または @mannaandpoem に📧メールでご連絡ください：[email protected]

注意: プルリクエストを送信する前に、pre-commitツールを使用して変更を確認してください。pre-commit run --all-filesを実行してチェックを実行します。

コミュニティグループ

Feishuのネットワーキンググループに参加して、他の開発者と経験を共有しましょう！

スター履歴

謝辞

このプロジェクトの基本的なサポートを提供してくれたanthropic-computer-use とbrowser-useに感謝します！

さらに、AAAJ、MetaGPT、OpenHands、SWE-agentにも感謝します。

また、Hugging Face デモスペースをサポートしてくださった阶跃星辰 (stepfun)にも感謝いたします。

OpenManusはMetaGPTのコントリビューターによって構築されました。このエージェントコミュニティに大きな感謝を！

引用

bibtex

@misc{openmanus2025,
  author = {Xinbin Liang and Jinyu Xiang and Zhaoyang Yu and Jiayi Zhang and Sirui Hong and Sheng Fan and Xiao Tang},
  title = {OpenManus: An open-source framework for building general AI agents},
  year = {2025},
  publisher = {Zenodo},
  doi = {10.5281/zenodo.15186407},
  url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.15186407},
}