OpenManus Python 実装ガイド (Windows　VSCode/Cursor)

2025年3月12日 00:11

このガイドでは、OpenManus を VSCode で実行するための手順を、私が実装した手順で説明します。
OpenManus を Python アプリケーションに実装することで、自律的な AI エージェントを活用し、様々なタスクを自動化することが可能になります。

1. OpenManus とは？

OpenManus は、自律的な AI エージェントを構築・実行するためのプラットフォームです。
同様の機能をManusというWebサービスが展開していますが、招待コードが必要でなかなか利用することが難しい中、OpenManusはOpenAIやGemini,DeepseekなどのAPIキーを使えば利用することができます。

主な機能:

自律的なタスク実行: 計画、推論、ツール利用を必要とする複雑なタスクを自動化します。
複数ステップのタスク: 複数のサブタスクに分割し、それぞれを実行します。
ツール統合: ウェブブラウジング、コード実行、データ検索などのツールを統合できます。
カスタマイズ: 新しいエージェント、ツール、フローを追加して、様々なタスクやユースケースに対応できます。
ローカル実行: クラウドサービスに依存せず、ローカル環境で AI エージェントを実行できます。
LLM のサポート: LLaMA, Mistral, Mixtral などの LLM と互換性があり、モデル選択の柔軟性があります。
データ分析と可視化: API を呼び出してデータを取得し、視覚的なレポートを生成できます。
ウェブ情報の検索と抽出: ウェブページにアクセスして情報を抽出し、SEO 監査レポートや株式分析レポートなどのドキュメントを生成できます。
ドキュメント処理と管理: ドキュメントの生成、管理、フォーマットされた出力をサポートします。

2. 前提条件

OpenManus をインストールする前に、以下のツールがインストールされていることを確認してください。

Python: 3.11 以降（3.12 を推奨）
Git:
VS CodeまたはCursor:
pip: Python のパッケージ管理ツール

3. インストール (uv を使用)

このガイドでは、高速なパッケージ管理ツールである uv を使用して OpenManus をインストールします。

まず、VSCodeまたはCursorで実行するフォルダを作成し、開きます。

①uv をインストール

uv は、Python のパッケージ管理を高速化するツールです。
Windows で uv をインストールする場合、Git Bash を使用することを強く推奨します。これは、後の手順で必要となるコマンド (source など) が、コマンドプロンプトや PowerShell では利用できない場合があるためです。
Git Bash がインストールされていない場合は、Git for Windows からダウンロードしてインストールしてください。
Git Bash を起動し、以下のコマンドを実行して uv をインストールします。

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

uv のインストール場所:

インストールスクリプトの出力に以下のようなメッセージが表示されるはずです。Usernameはあなたのユーザー名になります。

installing to /c/Users/Username/.local/bin

これは、uv が /c/Users/Username/.local/bin ディレクトリにインストールされたことを意味します。

コマンドプロンプトではなく、Git Bashで実行してください。

②リポジトリをクローン

OpenManus のソースコードを GitHub からダウンロードします。以下のコマンドを実行してください。

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

これにより、OpenManus という名前のディレクトリが作成され、OpenManus のソースコードがダウンロードされます。

③OpenManus ディレクトリに移動

ダウンロードした OpenManus のディレクトリに移動します。

cd OpenManus

④仮想環境を作成してアクティブ化

VSCodeまたCursorのターミナルにコマンドを打ちます。
現在のディレクトリに仮想環境を作成します。.venvフォルダが作成されます。

python -m venv .venv

仮想環境をアクティブにします。

.\.venv\Scripts\activate

仮想環境が有効化されるすると、プロンプトの先頭に (.venv) のような表示が追加されます。

⑤依存関係をインストール

OpenManus が必要とするライブラリをインストールします。requirements.txt ファイルに記載されているライブラリを uv を使用してインストールします。

uv pip install -r requirements.txt

このコマンドは、requirements.txt ファイルに記載されているすべての依存関係をインストールします。

4. 設定

①config.toml ファイルの作成

OpenManus の設定ファイルである config.toml を作成します。config ディレクトリに config.toml ファイルがあるので、これを使用します。
バックアップ用として、config.example.toml ファイルがあります。

②config.toml ファイルの編集

config.toml ファイルを開き、API キーなどの必要な設定を記述します。

# Global LLM configuration
[llm]
# Geminiをデフォルトにする
#model = "gemini-2.0-flash-001" # または使用したい Gemini モデル
#base_url = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/"
#api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
#max_tokens = 4096
#temperature = 0.0

# OpenAI
model = "gpt-4o-mini" # または使用したい OpenAI モデル
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

# DeepSeek
model = "deepseek-chat" # または使用したい DeepSeek モデル
base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

# [llm] #AZURE OPENAI:
# api_type= 'azure'
# model = "YOUR_MODEL_NAME" #"gpt-4o-mini"
# base_url = "{YOUR_AZURE_ENDPOINT.rstrip('/')}/openai/deployments/{AZURE_DEPOLYMENT_ID}"
# api_key = "AZURE API KEY"
# max_tokens = 8096
# temperature = 0.0
# api_version="AZURE API VERSION" #"2024-08-01-preview"

# Optional configuration for specific LLM models
[llm.vision]
model = "gpt-4o-mini" # または使用したい Gemini モデル
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

この例では、OpenAI, Gemini, DeepSeek の設定が記述されていますが、OpenAIのAPIでないとエラーになったり、思うような成果物になりませんでした。使用しない LLM の設定はコメントアウト (#) しておくと良いでしょう。

2回の実行で大体0.02ドルくらいでした。

成果物はスライド8枚です。

5. 実行

①OpenManus の実行

VSCode のターミナルから、以下のコマンドを実行して OpenManus を起動します。

python main.py

または、デバッグの開始で起動します。

②プロンプトへの入力

Enter your prompt (or 'exit'/'quit' to quit): 今のエヌビディアの株価と今後の株価を予測してレポートをマークダウン形式で作成、保存して

マークダウン形式で作成、保存してと明確に保存するように指示をすると、ファイルを作成保存してくれます。

実行経過はターミナルに表示し、バックグラウンドで調べたり、Coloniumのブラウザを開いて自動でブラウジングしている様子が見れます。
成果物として作成したmdファイルは右側にあるレポートです。

6. トラブルシューティング

以下は、私が実行中に発生したトラブルシューティングです。OpenManus の実行中に問題が発生した場合、以下の手順を試してみてください。

依存関係の確認:
1. 必要なライブラリがすべてインストールされていることを確認してください。requirements.txt ファイルに記載されているライブラリがすべてインストールされていることを確認し、不足しているライブラリがあれば pip install コマンドでインストールしてください。
  ※最初Python3.9で実行していましたが、browser-useがインストールできず、Python3.11に変更して実行しました。
API キーの確認:
1. config.toml ファイルに記述した API キーが正しいことを確認してください。API キーを間違えると、OpenAI API を呼び出すことができません。モデル名も同様です。
エラーメッセージの確認:
1. エラーメッセージを注意深く確認し、原因を特定してください。エラーメッセージは、問題の解決に役立つ情報を提供してくれます。
  私の場合はエラーメッセージをAIに投げて修正しながら起動できました。
Playwright の問題:
1. BrowserUseTool がうまく動作しない場合は、Playwright が正しくインストールされていることを確認してください。

playwright install

を実行し、必要なブラウザをインストールしてください。

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