OpenManus: Manus AIのオープンソース代替が登場！

Postmanは多機能で使いやすいツールですが、無料プランには一定の制限があります。例えば、チームコラボレーション機能や高度なモニタリング機能は有料プランでのみ利用可能です。また、大規模なチーム開発では、同時編集やバージョン管理に制限を感じることもあります。

そのような場合、Apidogなどの代替ツールを検討するとよいでしょう。Apidogは近年人気を集めているAPIプラットフォームで、Postmanの主要機能に加えて、よりモダンなインターフェースや、一部の機能では優れたユーザー体験を提供しています。特にAPI文書化機能や、チームコラボレーション機能では、Postmanと比較して使いやすいと評価する開発者も多くいます。

はじめに

近年、人工知能の自律エージェント技術が急速に発展する中、招待制のプラットフォームが技術へのアクセスを制限する状況が生まれています。Manus AIが招待コードを必要とする中、OpenManusプロジェクトは、この障壁を打ち破る完全オープンソースの代替として登場しました。MetaGPT研究チームによって開発されたOpenManusは、誰もが自由にアクセスできる強力なフレームワークを提供し、AIの民主化を目指しています。

OpenManusプロジェクトとは？

OpenManusは、Manus AIのような招待制プラットフォームの制限なしに自律エージェント機能を実現する最先端のAIフレームワークです。GPT-4oなどの最新の大規模言語モデル（LLM）を基盤に構築されており、AIエージェントに以下の能力を付与します：

• 自動化のためのワークフローの生成と実行
• 詳細な調査の実施と情報の要約
• ウェブサイトの自律的な開発と保守
• データ分析と有意義な洞察の提供
• 人間の介入を最小限に抑えたタスクの計画と最適化

多くのAIシステムが絶え間ない人間の監視を必要とするのに対し、OpenManusは自己学習し、意思決定プロセスを改善し、時間の経過とともにより大きな自律性を持って動作するように設計されています。

OpenManusプロジェクトの主な特徴

モジュラーで拡張可能なアーキテクチャ

OpenManusは、ユーザーが特定のニーズに基づいて機能をカスタマイズおよび拡張できるモジュラーアーキテクチャを特徴としています。この柔軟性により、開発者は固定的な構造に制約されることなく、さまざまな使用ケースにフレームワークを適応させることができます。

招待コード不要

Manus AIとは異なり、OpenManusは誰でも自由に利用できます。待機リストはなく、招待プロセスもなく、企業専用機能もありません。このアクセスの民主化により、最先端のAI技術が個人の開発者、研究者、あらゆる規模の組織に利用可能となります。

高度な自律機能

OpenManusエージェントは以下のことが可能です：

• 利用可能なデータに基づいて情報に基づいた決定を行う
• 自然言語を通じてユーザーと意味のあるやり取りをする
• 複雑なタスクを独立して実行する
• 過去のやり取りから学習してパフォーマンスを向上させる

オープンソースコミュニティ

オープンソースであるため、OpenManusはコミュニティの貢献から恩恵を受け、新たなニーズや技術への継続的な改善と適応を確保しています。

OpenManusのインストール方法（ステップバイステップガイド）

OpenManusには2つのインストール方法が用意されています。依存関係の管理が優れている2番目の方法（uvを使用）が推奨されています。

方法1：Condaを使用

1. 新しいconda環境を作成：

conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus

2. リポジトリのクローン：

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

3. 依存関係のインストール：

pip install -r requirements.txt

方法2：UVを使用（推奨）

1. UVのインストール（高速Pythonパッケージインストーラー）：

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

2. リポジトリのクローン：

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

3. 新しい仮想環境の作成とアクティベーション：

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

4. 依存関係のインストール：

uv pip install -r requirements.txt

オプション：ブラウザ自動化ツール

ブラウザ自動化機能を使用したい場合：

playwright install

OpenManusプロジェクトの構成方法

OpenManusは使用するLLM APIの設定が必要です。次の手順で設定を行います：

1. 構成ファイルの作成：

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

2. 構成ファイルの編集： お好みのテキストエディタでconfig/config.tomlを開き、APIキーを追加します：

[Global]
# llm model
llm = "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

[Global.vision]
# llm vision model
llm = "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

プレースホルダーのAPIキーを実際のOpenAI APIキーに置き換えてください。これらはOpenAIプラットフォームにサインアップすることで取得できます。

OpenManusの使い始め方

インストールと構成が完了したら、1つのコマンドでOpenManusを使い始めることができます：

python main.py

このコマンドを実行した後、ターミナルでOpenManusとやり取りできます。アイデアやタスクを入力するだけで、OpenManusはそれを達成するために作業します。入力例：

• 「写真家のためのシンプルなポートフォリオウェブサイトを作成する」
• 「AIが医療に与える影響を調査し、要約を提供する」
• 「過去四半期のテクノロジー企業の株式市場動向を分析する」

システムはリクエストを処理し、管理可能なタスクに分解して、それらを自律的に進めます。

OpenManusの異なるモード

OpenManusは様々なユースケースに対応する異なるモードを提供しています：

標準モード

python main.py

これは完全なOpenManus体験を提供するデフォルトモードです。

MCPツールバージョン

python run_mcp.py

MCP（Master Control Program）ツールバージョンは、事前定義されたツールを使用して特定のタスクを実行するためのより制御された環境を提供します。

マルチエージェントバージョン（実験的）

python run_flow.py

この不安定ながらも有望なバージョンでは、複数のAIエージェントが複雑なタスクで協力し、作業負荷を分散し、問題のさまざまな側面に特化することができます。

OpenManus-RL：AIエージェントのための強化学習

OpenManus-RLは、強化学習技術を使用してAIエージェントを強化することに焦点を当てたコアフレームワークの拡張です。UIUCとOpenManusチームの研究者が共同で開発したもので、GRPO（Generalized Reinforcement Policy Optimization）などの方法を実装してエージェントのパフォーマンスを向上させます。

OpenManus-RLの主な側面：

• 強化学習：結果とフィードバックに基づいてエージェントの決定を最適化
• 拡張された意思決定：様々な環境でエージェントをトレーニングして適応性を向上
• マルチ環境サポート：体系的な強化によって特定のタスクのためにLLMベースのエージェントを微調整

OpenManus-RLを試すには、リポジトリのexamplesディレクトリ内の専用例をチェックできます：

cd examples/reinforcement_learning
python simple_rl_example.py  # 基本的なRL例を実行

実世界でのOpenManusの使用方法

OpenManusは多くの実世界のシナリオに適用できます：

ウェブ開発とメンテナンス

最小限の人間の介入でウェブサイトを作成し、コンテンツを生成し、オンラインプレゼンスを維持します。

python main.py
# 入力：「人工知能に関する5つのプレースホルダー記事を含む個人ブログウェブサイトを作成する」

リサーチアシスタント

特定のトピックについて詳細な調査を行い、結果をまとめ、重要な洞察を特定します。

python main.py
# 入力：「再生可能エネルギーの最近の進歩を調査し、包括的なレポートを作成する」

ビジネス分析

市場動向、顧客データ、パフォーマンスメトリックを分析して、実用的なビジネスの洞察を提供します。

python run_mcp.py
# 入力：「Eコマースストアからの顧客フィードバックを分析し、繰り返しのテーマを特定する」

個人の生産性

より良い個人の生産性のためにスケジュールを計画し、タスクを整理し、ワークフローを最適化します。

python main.py
# 入力：「地中海式ダイエットの好みに基づいた食料品リスト付きの週間食事プランを作成する」

OpenManusプロジェクトのリソース

OpenManusチームはコミュニティからの貢献を歓迎しています。あなたも貢献できる方法：

• 問題の報告：バグが発見された場合や機能の提案がある場合は、GitHubで問題を作成してください。
• プルリクエストの提出：コードの改善、ドキュメントの更新、または新機能に貢献してください。
• 事例の共有：他者にインスピレーションを与えるため、OpenManusアプリケーションの例を作成して共有してください。

プルリクエストを提出する前に、pre-commitツールを使用して変更をチェックしてください：

pre-commit run --all-files

また、[email protected]でOpenManusチームに直接連絡することもできます。

OpenManusコミュニティに参加して、経験を共有し、質問し、他の開発者と協力してください：

• GitHubリポジトリ：https://github.com/mannaandpoem/OpenManus
• 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（リンクはGitHubリポジトリで利用可能）
• 貢献：2025年初頭現在、OpenManusはGitHubで40,000以上のスターと6,800のフォークを獲得し、46人以上の貢献者がプロジェクトを積極的に改善しています

結論

OpenManusは、自律型AIエージェントへのアクセスを民主化する重要な一歩を表しています。Manus AIのような招待制プラットフォームへのオープンソース代替を提供することで、開発者、研究者、組織がバリアなしにAIの力を活用できるようにします。日常的なタスクの自動化、インテリジェントなアプリケーションの開発、AIリサーチの最前線の探索など、どのような目的であれ、OpenManusはコミュニティの貢献とともに成長する柔軟で強力なフレームワークを提供します。

今日からOpenManusの旅を始め、オープンソース自律型AIエージェントの革命に参加しましょう！

このチュートリアルはOpenManusの使用開始を支援するために設計されています。プロジェクトが進化するにつれて、詳細が変更される可能性があります。最新の情報については、常に公式GitHubリポジトリを参照してください。