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[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/mannaandpoem/OpenManus?style=social)](https://github.com/mannaandpoem/OpenManus/stargazers) [![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT) [![Discord Follow](https://dcbadge.vercel.app/api/server/DYn29wFk9z?style=flat)](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 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 ## 커뮤니티 그룹 Feishu 네트워킹 그룹에 참여하여 다른 개발자들과 경험을 공유하세요!

## Star History [![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=mannaandpoem/OpenManus&type=Date)](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)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}}, } ```