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[](https://github.com/mannaandpoem/OpenManus/stargazers)
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://discord.gg/DYn29wFk9z)
# 👋 OpenManus
Manus는 놀라운 도구지만, OpenManus는 *초대 코드* 없이도 모든 아이디어를 실현할 수 있습니다! 🛫
우리 팀의 멤버인 [@Xinbin Liang](https://github.com/mannaandpoem)와 [@Jinyu Xiang](https://github.com/XiangJinyu) (핵심 작성자), 그리고 [@Zhaoyang Yu](https://github.com/MoshiQAQ), [@Jiayi Zhang](https://github.com/didiforgithub), [@Sirui Hong](https://github.com/stellaHSR)이 함께 했습니다. 우리는 [@MetaGPT](https://github.com/geekan/MetaGPT)로부터 왔습니다. 프로토타입은 단 3시간 만에 출시되었으며, 계속해서 발전하고 있습니다!
이 프로젝트는 간단한 구현에서 시작되었으며, 여러분의 제안, 기여 및 피드백을 환영합니다!
OpenManus를 통해 여러분만의 에이전트를 즐겨보세요!
또한 [OpenManus-RL](https://github.com/OpenManus/OpenManus-RL)을 소개하게 되어 기쁩니다. OpenManus와 UIUC 연구자들이 공동 개발한 이 오픈소스 프로젝트는 LLM 에이전트에 대해 강화 학습(RL) 기반 (예: GRPO) 튜닝 방법을 제공합니다.
## 프로젝트 데모
## 설치 방법
두 가지 설치 방법을 제공합니다. **방법 2 (uv 사용)** 이 더 빠른 설치와 효율적인 종속성 관리를 위해 권장됩니다.
### 방법 1: conda 사용
1. 새로운 conda 환경을 생성합니다:
```bash
conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus
```
2. 저장소를 클론합니다:
```bash
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
```
3. 종속성을 설치합니다:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
### 방법 2: uv 사용 (권장)
1. uv를 설치합니다. (빠른 Python 패키지 설치 및 종속성 관리 도구):
```bash
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
```
2. 저장소를 클론합니다:
```bash
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
```
3. 새로운 가상 환경을 생성하고 활성화합니다:
```bash
uv venv --python 3.12
source .venv/bin/activate # Unix/macOS의 경우
# Windows의 경우:
# .venv\Scripts\activate
```
4. 종속성을 설치합니다:
```bash
uv pip install -r requirements.txt
```
## 설정 방법
OpenManus를 사용하려면 사용하는 LLM API에 대한 설정이 필요합니다. 아래 단계를 따라 설정을 완료하세요:
1. `config` 디렉토리에 `config.toml` 파일을 생성하세요 (예제 파일을 복사하여 사용할 수 있습니다):
```bash
cp config/config.example.toml config/config.toml
```
2. `config/config.toml` 파일을 편집하여 API 키를 추가하고 설정을 커스터마이징하세요:
```toml
# 전역 LLM 설정
[llm]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..." # 실제 API 키로 변경하세요
max_tokens = 4096
temperature = 0.0
# 특정 LLM 모델에 대한 선택적 설정
[llm.vision]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..." # 실제 API 키로 변경하세요
```
## 빠른 시작
OpenManus를 실행하는 한 줄 명령어:
```bash
python main.py
```
이후 터미널에서 아이디어를 작성하세요!
unstable 버전을 실행하려면 아래 명령어를 사용할 수도 있습니다:
```bash
python run_flow.py
```
## 기여 방법
모든 친절한 제안과 유용한 기여를 환영합니다! 이슈를 생성하거나 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.
또는 📧 메일로 연락주세요. @mannaandpoem : mannaandpoem@gmail.com
**참고**: pull request를 제출하기 전에 pre-commit 도구를 사용하여 변경 사항을 확인하십시오. `pre-commit run --all-files`를 실행하여 검사를 실행합니다.
## 커뮤니티 그룹
Feishu 네트워킹 그룹에 참여하여 다른 개발자들과 경험을 공유하세요!
## Star History
[](https://star-history.com/#mannaandpoem/OpenManus&Date)
## 감사의 글
이 프로젝트에 기본적인 지원을 제공해 주신 [anthropic-computer-use](https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts/tree/main/computer-use-demo)와
[browser-use](https://github.com/browser-use/browser-use)에게 감사드립니다!
또한, [AAAJ](https://github.com/metauto-ai/agent-as-a-judge), [MetaGPT](https://github.com/geekan/MetaGPT), [OpenHands](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands), [SWE-agent](https://github.com/SWE-agent/SWE-agent)에 깊은 감사를 드립니다.
OpenManus는 MetaGPT 기여자들에 의해 개발되었습니다. 이 에이전트 커뮤니티에 깊은 감사를 전합니다!
## 인용
```bibtex
@misc{openmanus2025,
author = {Xinbin Liang and Jinyu Xiang and Zhaoyang Yu and Jiayi Zhang and Sirui Hong},
title = {OpenManus: An open-source framework for building general AI agents},
year = {2025},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/mannaandpoem/OpenManus}},
}
```
