👋 OpenManus

Manus 非常棒，但 OpenManus 无需邀请码即可实现任何创意 🛫！

我们的团队成员 @Xinbin Liang 和 @Jinyu Xiang（核心作者），以及 @Zhaoyang Yu、@Jiayi Zhang 和 @Sirui Hong，来自 @MetaGPT团队。我们在 3 小时内完成了开发并持续迭代中！

这是一个简洁的实现方案，欢迎任何建议、贡献和反馈！

用 OpenManus 开启你的智能体之旅吧！

我们也非常高兴地向大家介绍 OpenManus-RL，这是一个专注于基于强化学习（RL，例如 GRPO）的方法来优化大语言模型（LLM）智能体的开源项目，由来自UIUC 和 OpenManus 的研究人员合作开发。

项目演示

安装指南

我们提供两种安装方式。推荐使用方式二（uv），因为它能提供更快的安装速度和更好的依赖管理。

方式一：使用 conda

创建新的 conda 环境：

conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus

克隆仓库：

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

安装依赖：

pip install -r requirements.txt

方式二：使用 uv（推荐）

安装 uv（一个快速的 Python 包管理器）：

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

克隆仓库：

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

创建并激活虚拟环境：

uv venv --python 3.12
source .venv/bin/activate  # Unix/macOS 系统
# Windows 系统使用：
# .venv\Scripts\activate

安装依赖：

uv pip install -r requirements.txt

浏览器自动化工具（可选）

playwright install

配置说明

OpenManus 需要配置使用的 LLM API，请按以下步骤设置：

在 config 目录创建 config.toml 文件（可从示例复制）：

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

编辑 config/config.toml 添加 API 密钥和自定义设置：

# 全局 LLM 配置
[llm]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 替换为真实 API 密钥
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

# 可选特定 LLM 模型配置
[llm.vision]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 替换为真实 API 密钥

快速启动

一行命令运行 OpenManus：

python main.py

然后通过终端输入你的创意！

如需使用 MCP 工具版本，可运行：

python run_mcp.py

如需体验不稳定的多智能体版本，可运行：

python run_flow.py

添加自定义多智能体

目前除了通用的 OpenManus Agent, 我们还内置了DataAnalysis Agent，适用于数据分析和数据可视化任务，你可以在config.toml中将这个智能体加入到run_flow中

# run-flow可选配置
[runflow]
use_data_analysis_agent = true     # 默认关闭，将其改为true则为激活

除此之外，你还需要安装相关的依赖来确保智能体正常运行：具体安装指南

贡献指南

我们欢迎任何友好的建议和有价值的贡献！可以直接创建 issue 或提交 pull request。

或通过 📧 邮件联系 @mannaandpoem：mannaandpoem@gmail.com

注意: 在提交 pull request 之前，请使用 pre-commit 工具检查您的更改。运行 pre-commit run --all-files 来执行检查。

交流群

加入我们的飞书交流群，与其他开发者分享经验！

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赞助商

感谢PPIO 提供的算力支持。

PPIO派欧云：一键调用高性价比的开源模型API和GPU容器

致谢

特别感谢 anthropic-computer-use 和 browser-use 为本项目提供的基础支持！

此外，我们感谢 AAAJ，MetaGPT，OpenHands 和 SWE-agent.

我们也感谢阶跃星辰 (stepfun) 提供的 Hugging Face 演示空间支持。

OpenManus 由 MetaGPT 社区的贡献者共同构建，感谢这个充满活力的智能体开发者社区！

引用

@misc{openmanus2025,
  author = {Xinbin Liang and Jinyu Xiang and Zhaoyang Yu and Jiayi Zhang and Sirui Hong and Sheng Fan and Xiao Tang},
  title = {OpenManus: An open-source framework for building general AI agents},
  year = {2025},
  publisher = {Zenodo},
  doi = {10.5281/zenodo.15186407},
  url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.15186407},
}