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OpenManusを使用した感想

    OpenManusについて

    Manusをオープンソースで再現するプロジェクトで、以下のリポジトリに実装が公開されています。

    OpenManusのワークフロー

    画像
    OpenManusのワークフロー

    OpenManusは、AIエージェントフレームワークであり、様々なタスクを自律的に実行できるよう設計されています。図式化した各ダイアグラムをもとに、全体の動作フローを説明します。

    主要コンポーネント

    1. エージェント階層

      • BaseAgent: 基本的なエージェントの抽象クラス

      • ReActAgent: 思考(Reasoning)と行動(Acting)のパターンを実装

      • ToolCallAgent: ツール呼び出し機能を追加したエージェント

      • PlanningAgent: 計画作成と実行を担当するエージェント

      • Manus: 主要なエージェント実装で、多様なツールを備えた汎用的なインターフェース

    2. ツール

      • PythonExecute: Pythonコードを実行

      • GoogleSearch: Web検索を実行

      • BrowserUseTool: ブラウザ操作

      • FileSaver: ファイル保存

      • PlanningTool: 計画の作成・管理

    3. 実行フロー

      • FlowFactory: 各種フローを作成

      • PlanningFlow: 計画ベースの実行フロー管理

    主要なワークフロー

    1. シンプルな実行フロー (main.py)

      • ユーザーからの入力を受け取る

      • Manusエージェントを初期化して実行

      • 結果を表示

    2. 計画ベースの実行フロー (run_flow.py)

      • ユーザーからの入力を受け取る

      • FlowFactoryを使ってPlanningFlowを作成

      • 計画を作成し、ステップごとに適切なエージェントで実行

      • 各ステップの実行状態を追跡し、完了後に次のステップへ進む

    エージェントの実行パターン

    ReActパターン(Reasoning and Acting)に基づいて実装されています:

    1. 思考フェーズ (Think)

      • 現在の状態を分析

      • LLMを使用して次のアクションを決定

    2. 行動フェーズ (Act)

      • 決定したアクションに応じたツールを実行

      • ツールの実行結果を取得

      • 結果をメモリに保存

    3. ループ

      • タスクが完了するか最大ステップ数に達するまで繰り返し

    この構造により、OpenManusは複雑なタスクを分解し、段階的に実行することができます。さらに、プラグイン可能なツールシステムにより、様々な種類のタスクに対応可能です。

    実行プロンプト

    python run_flow.py
    INFO     [browser_use] BrowserUse logging setup complete with level info
    INFO     [root] Anonymized telemetry enabled. See https://docs.browser-use.com/development/telemetry for more information.
    Enter your prompt (or 'exit' to quit): 日本の中山競馬場で好走する競争馬の特徴を血統やレース傾向、馬柱などの傾向から分析して、2025/3/9のレースの11Rの出馬表から各馬の勝率をあげてください

    プラン作成

    Plan: 中山競馬場の好走馬分析と2025/3/9の11R勝率予測 (ID: plan_1741504537)
    =========================================================
    
    Progress: 0/9 steps completed (0.0%)
    Status: 0 completed, 0 in progress, 0 blocked, 9 not started
    
    Steps:
    0. [ ] 中山競馬場の特徴と好走馬の傾向を調査する
    1. [ ] 過去の中山競馬場のレースデータを収集する
    2. [ ] 血統面から中山競馬場で好走する馬の特徴を分析する
    3. [ ] 馬柱データから中山競馬場で好走する馬の特徴を分析する
    4. [ ] 2025/3/9の11Rの出馬表を入手する
    5. [ ] 出走馬の血統・過去成績・馬柱データを収集する
    6. [ ] 各馬の中山競馬場適性を評価する
    7. [ ] 各馬の勝率を算出する
    8. [ ] 分析結果をまとめて最終予測を作成する

    自動でブラウザを立ち上げ、文書などの解析を実施している様子

    画像
    2025-03-09 16:23:59.065 | INFO     | app.agent.base:run:137 - Executing step 18/30
    2025-03-09 16:25:03.587 | INFO     | app.agent.toolcall:think:53 - ✨ Manus's thoughts: まず、JRAの公式サイトからレースデータを確認してみましょう。
    2025-03-09 16:25:03.587 | INFO     | app.agent.toolcall:think:54 - 🛠️ Manus selected 1 tools to use
    2025-03-09 16:25:03.587 | INFO     | app.agent.toolcall:think:58 - 🧰 Tools being prepared: ['browser_use']
    2025-03-09 16:25:03.587 | INFO     | app.agent.toolcall:execute_tool:140 - 🔧 Activating tool: 'browser_use'...
    2025-03-09 16:25:04.224 | INFO     | app.agent.toolcall:act:113 - 🎯 Tool 'browser_use' completed its mission! Result: Observed output of cmd `browser_use` executed:
    Navigated to https://www.jra.go.jp/datafile/seiseki/
    2025-03-09 16:25:04.224 | INFO     | app.agent.base:run:137 - Executing step 19/30
    2025-03-09 16:26:09.711 | INFO     | app.agent.toolcall:think:53 - ✨ Manus's thoughts: JRAの公式サイトのページ内容を確認しましょう。
    2025-03-09 16:26:09.711 | INFO     | app.agent.toolcall:think:54 - 🛠️ Manus selected 1 tools to use
    2025-03-09 16:26:09.711 | INFO     | app.agent.toolcall:think:58 - 🧰 Tools being prepared: ['browser_use']
    2025-03-09 16:26:09.711 | INFO     | app.agent.toolcall:execute_tool:140 - 🔧 Activating tool: 'browser_use'...
    2025-03-09 16:26:09.716 | INFO     | app.agent.toolcall:act:113 - 🎯 Tool 'browser_use' completed its mission! Result: Observed output of cmd `browser_use` executed:
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    結果

    ## 実施内容
    
    中山競馬場の特徴と好走馬の傾向について、複数のウェブサイトから情報を収集し、分析しました。具体的には以下の作業を行いました:
    
    1. 中山競馬場の基本的な特徴(コース形状、高低差、直線距離など)の調査
    2. 各コース(芝・ダート、距離別)の特徴と傾向の分析
    3. 脚質別・枠順別の有利不利の調査
    4. 血統面から見た中山競馬場での好走傾向の分析
    5. 収集した情報を整理し、「中山競馬場の特徴と好走馬の傾向.txt」というファイルにまとめました
    
    ## 主な発見
    
    ### 中山競馬場の特徴
    - 日本一の急坂(芝コースの高低差5.3m、ダートコースの高低差4.5m)があり、特にゴール前の「心臓破りの坂」が特徴的
    - 最終直線が310mと短い
    - 内回りと外回りの2つのコースがあり、それぞれ特性が異なる
    - コーナーが多く小回りコース
    
    ### 好走馬の傾向
    - 基本的に先行馬が有利だが、コースによって差し馬が好走するケースもある
    - 最終直線が短いため、前で競馬をする馬が有利
    - 急坂を2回走るタフなコースでは、スタミナのある馬が有利
    - コースによって枠順の有利不利が異なる(基本的に内枠有利だが、例外もある)
    - 血統面では、芝コースではディープインパクト産駒、ダートコースではヘニーヒューズ産駒などが好成績
    
    ## 成果物
    
    「中山競馬場の特徴と好走馬の傾向.txt」というファイルに、以下の内容をまとめました:
    
    1. 中山競馬場の主な特徴(コース特性、有利な脚質、有利な枠順)
    2. 各コース(芝・ダート、距離別)の詳細な特徴
    3. 芝コースで好走する主な種牡馬(距離別)
    4. ダートコースで好走する主な種牡馬(距離別)
    5. 中山競馬場で好走する馬の特徴まとめ
    
    この情報は、2025年3月9日の中山競馬場11Rの勝率予測を行う際の基礎資料として活用できます。次のステップでは、この情報をもとに過去の中山競馬場のレースデータを 収集し、より詳細な分析を行うことが推奨されます。

    費用

    $2.08

    中山競馬場の特徴と好走馬の傾向.txt

    # 中山競馬場の特徴と好走馬の傾向
    
    ## 1. 中山競馬場の主な特徴
    
    ### コース特性
    1. 日本一の急坂(芝コースの高低差5.3m、ダートコースの高低差4.5m)
    2. 最終直線が短い(310m)
    3. 内回りと外回りの2つのコースがある
    4. コーナーが多く小回りコース
    5. ゴール前の急坂(心臓破りの坂)が特徴的
    
    ### 有利な脚質
    1. 基本的に先行馬が有利
    2. コースによって差し馬が好走するケースもある
    3. 最終直線が短いため、前で競馬をする馬が有利
    4. 急坂を2回走るタフなコースでは、スタミナのある馬が有利
    
    ### 有利な枠順
    1. コースによって異なるが、基本的に内枠有利
    2. 芝2500m(有馬記念)は内枠が極端に有利
    3. ダート1200mは外枠有利
    
    ## 2. 中山競馬場の各コースの特徴
    
    ### 芝1200m
    外回りコースで、スタートは向こう正面の真ん中。スタート直後から4コーナーまで約4.4mの下り坂。最後は先行馬や差し馬が逃げ馬を捕える展開が目立つ。
    
    ### 芝1600m
    外回りコースで、スタート直後にコーナーがあり外枠の馬は距離ロスを強いられる。内枠の先行馬が有利。
    
    ### 芝1800m
    内回りコースで、スタンド前急坂からのスタート。1コーナーまでは200mほどしかなく、ペースが上がりにくい。逃げ・先行馬が逃げ切るケースが多い。
    
    ### 芝2000m
    内回りコースを使用。スタンド前4コーナー付近からスタートし、コースを1周。2.1mの急坂を2回超えるためスピードに加えスタミナが求められる。
    
    ### 芝2200m
    外回りコースを使用。おにぎり型のコースを1周。ゆったりしたカーブが続くことで加速しやすく、追い込み馬が好走傾向。
    
    ### 芝2500m
    有馬記念が開催されるコース。外回りコースの3コーナー付近からスタートし、内回りコース1周。スタートしてすぐにコーナーがあり、外枠の逃げ・先行馬は不利。
    
    ### 芝3600m
    ステイヤーズS専用コース。内回りを2周、コーナーは8つ回る。高低差5.3mとタフなコースで、パワーとスタミナが要求される。
    
    ### ダート1200m
    2コーナーの奥ポケットの芝コースからのワンターン。中山ダートの1200mは差し、追い込みが有利。外枠有利。
    
    ### ダート1800m
    スタンド前の直線入口付近からスタート。1コーナーまで375mと長い直線、高低差のある坂がある。ゴール前には2回目となる急坂。スピードよりもパワーが求められる。
    
    ### ダート2400m
    向こう正面の真ん中付近からスタート。コーナー6つのタフなコース。急坂も2回超えるため、スタミナに加えパワーが求められる。
    
    ## 3. 中山競馬場の芝コース好走血統
    
    ### 芝1200mで好走する主な種牡馬
    1. ロードカナロア
    2. ダイワメジャー
    3. アドマイヤムーン
    4. エイシンフラッシュ
    5. シルバーステート
    
    ### 芝1600mで好走する主な種牡馬
    1. ディープインパクト
    2. ロードカナロア
    3. ダイワメジャー
    4. ルーラーシップ
    5. キズナ
    
    ### 芝1800mで好走する主な種牡馬
    1. ディープインパクト
    2. ドゥラメンテ
    3. ハーツクライ
    4. ロードカナロア
    5. ルーラーシップ
    
    ### 芝2000mで好走する主な種牡馬
    1. ディープインパクト
    2. ハーツクライ
    3. ハービンジャー
    4. エピファネイア
    5. ルーラーシップ
    
    ### 芝2200mで好走する主な種牡馬
    1. ディープインパクト
    2. キングカメハメハ
    3. ルーラーシップ
    4. オルフェーヴル
    5. ゴールドシップ
    
    ### 芝2500mで好走する主な種牡馬
    1. ディープインパクト
    2. ハーツクライ
    3. エピファネイア
    4. ルーラーシップ
    5. ゴールドシップ
    
    ## 4. 中山競馬場のダートコース好走血統
    
    ### ダート1200mで好走する主な種牡馬
    1. ヘニーヒューズ
    2. キンシャサノキセキ
    3. ロードカナロア
    4. サウスヴィグラス
    5. アジアエクスプレス
    
    ### ダート1800mで好走する主な種牡馬
    1. ヘニーヒューズ
    2. クロフネ
    3. キングカメハメハ
    4. シニスターミニスター
    5. ハーツクライ
    
    ### ダート2400mで好走する主な種牡馬
    1. ハーツクライ
    2. ディープインパクト
    3. キズナ
    4. ワークフォース
    5. オルフェーヴル
    
    ## 5. 中山競馬場で好走する馬の特徴まとめ
    
    1. **パワーとスタミナがある馬**:中山競馬場は高低差が大きく、特にゴール前の急坂を乗り切るためにはパワーとスタミナが必要。
    
    2. **先行力のある馬**:最終直線が短いため、基本的には先行できる馬が有利。特に内回りコースでは、コーナーを4回回るため、先行して内を回れる馬が有利。
    
    3. **コーナーリングの上手い馬**:小回りコースであるため、コーナーを上手く回れる器用な馬が好走する傾向がある。
    
    4. **内枠を活かせる馬**:多くのコースで内枠が有利なため、内から先行できる馬が好成績を残しやすい。
    
    5. **血統面では、ディープインパクト産駒**:特に芝コースでは、ディープインパクト産駒が多くのコースで好成績を残している。
    
    6. **ダートコースではヘニーヒューズ産駒**:ダートの短距離〜マイルではヘニーヒューズ産駒が好成績。
    
    7. **急坂に対応できる馬体の馬**:後肢の踏み込みが強く、坂を上るのに適した馬体の馬が好走する傾向がある。
    
    8. **距離適性と脚質のバランスが取れた馬**:コースによって求められる適性が異なるため、そのコースに合った距離適性と脚質を持つ馬が好走する。
    
    以上の特徴を持つ馬が中山競馬場では好走する傾向があります。レース予想の際には、これらの要素を考慮することが重要です。

    所感

    • レートリミットに引っかかるので、ClaudeだとTier4にしてからやると良いかも(使用したアカウントはTier2なので、途中エラー出まくってた)

    • run_flow.pyでは最初にプランを作成してから、そのプラン通りに進めるが、ステップ数上限の30ではプランの途中で終わってしまうので、run_flow.pyを書き換えて、Manus(max_steps=50)くらいにした方がよさそう

    • openAIのLLMでも実施しようとしたが、max_tokensという引数名でAPIに渡してるのでエラーが出る、実質Claude専用?

    • DeepResearch+Operatorのような動作はしている印象、ただその分費用はかかる

     
     
     

    そら

     
     
    モータースポーツエンスージアスト&AI大好き人間

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