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[](https://github.com/mannaandpoem/OpenManus/stargazers)
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://discord.gg/DYn29wFk9z)
# 👋 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](https://github.com/mannaandpoem) と [@Jinyu Xiang](https://github.com/XiangJinyu)（主要開発者）、そして [@Zhaoyang Yu](https://github.com/MoshiQAQ)、[@Jiayi Zhang](https://github.com/didiforgithub)、[@Sirui Hong](https://github.com/stellaHSR) は [@MetaGPT](https://github.com/geekan/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](https://github.com/OpenManus/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
1. 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
```
2. リポジトリをクローンします：
```bash
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
```
3. 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）
1. 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
```
2. リポジトリをクローンします：
```bash
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
```
3. 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
```
4. 依存関係をインストールします：
```bash
uv pip install -r requirements.txt
```
## 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：
1. `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
```
2. `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！
開発中バージョンを試すには、以下を実行します：
```bash
python run_flow.py
```
## 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：mannaandpoem@gmail.com
**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
[](https://star-history.com/#mannaandpoem/OpenManus&Date)
## 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](https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts/tree/main/computer-use-demo)
と[browser-use](https://github.com/browser-use/browser-use)に感謝します！
さらに、[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)にも感謝します。
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},
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}},
}
