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OpenManus

    moai-lab公式

    OpenManus：招待不要のオープンソースAIエージェントフレームワーク

    OpenManusは、中国発のAIエージェント「Manus」の機能を誰でも利用できるようにした、オープンソースの実装プロジェクトです。2025年3月6日にGitHubで公開され、わずか数日で8,000以上のスター（支持）を集める注目のプロジェクトとなっています。MetaGPTの主要貢献者たちによって驚異的なスピード―わずか3時間―で開発されたこのプロジェクトは、招待制で利用が限られていたManusの機能を誰でも自由に利用できるよう設計されています。

    OpenManusの誕生背景と開発経緯

    2025年3月初頭、中国のAIスタートアップMonicaが発表した自律型AIエージェント「Manus」は大きな話題となりましたが、そのアクセスには招待コードが必要で、これが希少性から一部では5万元（約100万円）という高額で取引されるほどの状況でした[7]。この状況に対して、MetaGPTの中核メンバーである@mannaandpoem、@XiangJinyu、@MoshiQAQ、@didiforgithubが迅速に対応し、わずか3時間でManusの機能を再現するオープンソースプロジェクトとしてOpenManusを開発しました[17]。

    2025年3月6日夜にGitHubで公開された直後から急速に注目を集め、観察者網の報道によれば、翌日には既に8,000以上のスターを獲得していました[3]。別のソースによれば、さらにその後も人気は継続し、CSDN（中国のソフトウェア開発者コミュニティサイト）の記事が執筆された時点では12,600以上のスターに達していたとされています[7]。このような急速な普及は、招待制のManusに対する高い関心と、それを誰でも利用できるようにしたいという開発者コミュニティの強い要望を反映しています。

    OpenManusの技術的特徴とアーキテクチャ

    OpenManusの中核となる技術的特徴は、複数のAIエージェントが協調して作業を行う「モジュラー型マルチエージェントシステム」です[16]。このシステムは、「AI企業」のように効率的に働く「専門チーム」のネットワークとして機能し、各エージェントが特定の役割を担当します：

    まず「Manager Agent（マネージャーエージェント）」がプロジェクトマネージャーのようにユーザーの要求を理解し、全体の調整を行います[7][16]。次に「Planning Agent（計画エージェント）」が戦略専門家として機能し、複雑なタスクを明確なステップに分解します[7][16]。そして「ToolCall Agent（ツール呼び出しエージェント）」が技術専門家として様々なツールを駆使してタスクを実行します[7][16]。

    技術的には、OpenManusは複数の最先端大規模言語モデル（LLM）を統合し、Claude 3.5、Qwen VL Plus、GPT-4oなど、各モデルの強みを活かした設計となっています[7][16]。また、ブラウザ自動化のための「browser-use」やサンドボックス環境のための「computer-use」などの既存ツールも活用しています[7][17]。

    OpenManusの利用方法とセットアップ

    OpenManusの利用には、基本的なPythonの知識と、対応するLLMモデルのAPIキーが必要です。以下が一般的なセットアップ手順です：

    まず、Python 3.12の環境を作成します。Condaを使用する場合は「conda create -n open_manus python=3.12」というコマンドで専用環境を作成できます[14][17]。次に、GitHubからリポジトリをクローンし（「git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git」）、必要な依存パッケージをインストールします（「pip install -r requirements.txt」）[14][17]。

    設定ファイル（config.toml）をカスタマイズし、使用するLLMモデルのAPIキーなどの情報を入力します[14][17]。最後に「python main.py」または「python run_flow.py」コマンドでOpenManusを起動し、ターミナルから指示を入力することで利用できます[17]。

    OpenManusのユースケースと活用例

    OpenManusは、複雑なタスクを自動的に実行できるAIエージェントとして、多様なユースケースに対応します。例えば、SEO最適化レポートの作成タスクを与えられた場合、OpenManusはまずタスクを分析し、ウェブサイト情報の確認、SEO要素の分析、技術的問題のチェック、最適化提案のまとめといった明確なステップに分解します[16]。

    具体的なタスク例としては、Webサイトの詳細なSEO分析[16]、旅行計画の作成、株式分析、保険ポリシーの比較分析などが挙げられています[18]。これらのタスクに対して、OpenManusは情報収集から分析、最終的なレポート生成まで一連のプロセスを自動化して実行できるとされています。

    OpenManusの課題と限界

    現状のOpenManusにはいくつかの技術的課題や限界があります。まず、複雑なタスク処理においては、多数のエージェントが頻繁に外部APIを呼び出す必要があり、ネットワークの波動などでデータ収集が中断されると、全体のプロセスが失敗する可能性があります[7]。

    また、基盤となる大規模言語モデルに大きく依存しているため、モデル提供企業がAPI戦略（料金や機能制限など）を変更した場合、システムの安定性に影響が出る可能性があります[7]。さらに、サンドボックス環境でのコード実行は悪意のあるスクリプトが混入するリスクがあり、自動化操作の透明性が欠如すると、ユーザーの信頼を損なう可能性もあります[7]。

    実際の利用においては、原版のManusと比較すると効果が劣る場合もあり、その性能は使用するモデルの能力に大きく依存するという報告もあります[7]。

    OpenManusの将来展望

    OpenManusの開発チームは、3〜4日のイテレーションサイクルで段階的に機能を実装していく予定を発表しています[17]。今後の開発ロードマップには以下のような項目が含まれています：

    1. 計画能力の強化、タスク分解と実行ロジックの最適化

    2. GAIAやTAU-Benchに基づく標準評価指標の導入

    3. モデル適応の拡大と低コスト適用シナリオの最適化

    4. インストールと利用を簡素化するためのコンテナ化デプロイメント

    5. 成功例と失敗例を含む、より実践的な事例ライブラリの充実

    6. ユーザーエクスペリエンスを向上させるためのフロントエンド/バックエンド開発

    7. 外部知識グラフ検索と融合メカニズムによるRAG（検索拡張生成）の強化[17]

    また、「OpenManus Online」というプロジェクトでは、OpenManusをベースにしたSaaS（Software as a Service）版の開発が進められており、技術的なセットアップなしでAIエージェント技術を誰でも利用できるようにすることを目指しています[18]。

    結論：オープンソースAIエージェントの可能性

    OpenManusは、AIエージェント技術をオープンソース化することで、これまで限られたユーザーしかアクセスできなかった高度なAI機能を民主化する重要な一歩と言えます。わずか3時間での開発という驚異的なスピードは、現代のオープンソースコミュニティの力を示すと同時に、AI開発の速度が加速していることを示しています。

    課題は残るものの、OpenManusのようなオープンソースプロジェクトは、AIエージェント技術の透明性を高め、より多くの開発者や研究者が貢献できる環境を作り出しています。今後のAIエージェント技術の発展において、クローズドな商用製品とオープンソースプロジェクトが互いに刺激し合いながら進化していくことが期待されます。

    OpenManusは、単なるManusのクローンを超えて、AIエージェント技術のオープンな発展と普及に貢献する重要なプロジェクトとして位置づけられるでしょう。

    情報源
    [1] Red-Teaming for Generative AI: Silver Bullet or Security Theater? https://arxiv.org/abs/2401.15897
    [2] OpenAM 最新情報 | OSSサポートのOpenStandia™【NRI】 https://openstandia.jp/oss_info/openam/
    [3] 仅用3小时，这个中国团队就复刻出开源版Manus - 观察者 https://www.guancha.cn/economy/2025_03_07_767644.shtml
    [4] 中国発の汎用AIエージェントManus（マヌス）とは？概要やユース ... https://weel.co.jp/media/innovator/manus/
    [5] SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues? https://arxiv.org/abs/2310.06770
    [6] Towards Generalist Biomedical AI https://arxiv.org/abs/2307.14334
    [7] 从Manus到OpenManus：多智能体协作框架如何重构AI生产力？ 原创 https://blog.csdn.net/qq_42730750/article/details/146114182
    [8] The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot https://arxiv.org/abs/2302.06590
    [9] Responsible AI in Africa: Challenges and Opportunities, edited by Damian Okaibedi Eke, Kutoma Wakunuma, and Simsola Akintoye https://www.semanticscholar.org/paper/7158887750aca2ed410120544134787c326d8ff6
    [10] GitHub https://www.semanticscholar.org/paper/2ec4d25b8ffb1821a664fb6e3722c236fe0c07db
    [11] Generative AI and human–robot interaction: implications and future agenda for business, society and ethics https://www.semanticscholar.org/paper/cedb9896241e88bd72bc8582846b4e9c758af555
    [12] MAGIS: LLM-Based Multi-Agent Framework for GitHub Issue Resolution https://arxiv.org/abs/2403.17927
    [13] Anthropomorphism in AI: hype and fallacy https://www.semanticscholar.org/paper/19e60f81aed3c0e10757860cd31e54b1f374e337
    [14] OpenManusとは？AIエージェントの未来を変えるオープンソース ... https://zenn.dev/takaha4k/articles/openmanus-for-beginner
    [15] Artificial intelligence (AI) cybersecurity dimensions: a comprehensive framework for understanding adversarial and offensive AI https://www.semanticscholar.org/paper/aa1b6eb2563523b72d01d2570f71a81930a83320
    [16] OpenManus: A 3-Hour Replica of Manus, Now on GitHub with 3000 ... https://www.aibase.com/news/16066
    [17] mannaandpoem/OpenManus: No fortress, purely open ... - GitHub https://github.com/mannaandpoem/OpenManus
    [18] OpenManus Online - AI Agent as a Service https://openmanus.org
    [19] AI hype as a cyber security risk: the moral responsibility of implementing generative AI in business https://www.semanticscholar.org/paper/432bdeb7fa7afcfebcf9afbbbc938ac547956c68
    [20] Guiding the Way: A Comprehensive Examination of AI Guidelines in Global Media https://arxiv.org/abs/2405.04706
    [21] Generative AI Professional Development Needs for Teacher Educators https://www.semanticscholar.org/paper/bc486871e6f392c40ae823d6dbaa51a1e3461426
    [22] AI-based methodologies for exoskeleton-assisted rehabilitation of the lower limb: a review https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10884274/
    [23] にぱ on X: "オープンソースもあった https://t.co/xnUj8eeqUe" / X https://x.com/3_nipa/status/1898518612308373799
    [24] "言うてる傍からOpenSourceのManus出てきて笑ってしまった ... - X https://x.com/yugen_matuni/status/1898517966771429474
    [25] 深まるAI競争時代に登場した中国発の新星・Manis AI――自動化 ... https://note.com/life_to_ai/n/n6872d96cd792
    [26] 「脱オープンソース」が起こっている今、企業はどのように ... https://www.clear-code.com/blog/2023/12/11/business-and-open-source.html
    [27] OpenManus首页、文档和下载- Manus 开源复刻版 https://www.oschina.net/p/openmanus
    [28] 安東竜平 | Link AI on X: "うーん、なんか止まっちゃうなあ 指示の ... https://x.com/airunner_linkai/status/1898572338385564028
    [29] オープンソースでシングルサインオンを実現する「OpenAM」は https://kfep.jp/authentication-news-2016-02-22-2934
    [30] 三小时复现Manus，开源的OpenManus带来哪些启示？ - 第一财经 https://www.yicai.com/news/102502717.html
    [31] A Manus AI Alternative #ai #manusai #openmanus - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=xUfHXz3rnMs
    [32] 会社概要 - Open LMS https://jp.openlms.net/about-us/
    [33] 中国生成AIのManus、アクセス権高騰 人の作業を代替 - 日本経済新聞 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGM071C90X00C25A3000000/
    [34] エンタープライズ向けOpenAMパッケージ「ThemiStruct-WAM ... https://www.ogis-ri.co.jp/column/themistruct/note_sso04.html
    [35] Using GitHub Copilot to Solve Simple Programming Problems https://www.semanticscholar.org/paper/a8e0ba16346b72c3a04dd0b1da84bc5f28900174
    [36] Evaluating the Code Quality of AI-Assisted Code Generation Tools: An Empirical Study on GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, and ChatGPT https://arxiv.org/abs/2304.10778
    [37] On the Robustness of Code Generation Techniques: An Empirical Study on GitHub Copilot https://arxiv.org/abs/2302.00438
    [38] LEAN-GitHub: Compiling GitHub LEAN repositories for a versatile LEAN prover https://arxiv.org/abs/2407.17227
    [39] 石川陽太 Yota Ishikawa on X: "OpenManus、出て2日でGitHub ... https://x.com/ytiskw/status/1898455182977159506
    [40] Measuring GitHub Copilot's Impact on Productivity https://www.semanticscholar.org/paper/568964c141b237114090b95c529f96e578cbc7b4
    [41] From "Ban It Till We Understand It" to "Resistance is Futile": How University Programming Instructors Plan to Adapt as More Students Use AI Code Generation and Explanation Tools such as ChatGPT and GitHub Copilot https://www.semanticscholar.org/paper/a1f3a5f16faf9670f948f1e4e84d12f08dfe353b

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