OpenManus環境構築手順：初心者向け完全ガイド

2025年3月19日 最終更新日時 : 2025年3月19日 umekiti75

はじめに

この記事は、私が知りたかったOpenManusの環境構築方法をGeminiに調べさせた結果を載せています。あとで試してみるつもりですが、まだ検証できていません。その点ご容赦ください。

OpenManusとは何か？

OpenManusは、MetaGPTコミュニティによって開発された、画期的なAIエージェントであるManusの機能を再現することを目指すオープンソースプロジェクトです。このプロジェクトにより、ユーザーはローカル環境でAIエージェントを実行し、複雑なタスクを自律的に処理することが可能になります。招待制が取られているManus AIのようなプラットフォームとは異なり、OpenManusは自由に使用でき、カスタマイズも可能な代替手段を提供します。このオープンソースという性質こそが、AIエージェント技術へのアクセスを民主化し、限られたユーザーしか利用できなかった可能性を広げるものと言えるでしょう。

主な機能と用途

OpenManusの主要な機能には、複数のAIエージェントが連携してタスクを解決するマルチエージェントシステム、容易なセットアップのためのDocker化された環境、旅行計画、データ分析、コンテンツ生成などのタスク実行機能、そしてウェブブラウジング、コード実行、データ取得などのツール統合が含まれます。そのモジュール化された設計により、新しいエージェントやツール、機能の追加も容易に行えます。

OpenManusの用途は多岐にわたり、チャットボットやバーチャルアシスタントの構築、テキスト分類システムの開発、PDFからの情報抽出、データ分析、レポート生成といった複雑なワークフローのオーケストレーションなどが可能です。これらの機能と用途は、OpenManusが開発者や研究者にとって非常に価値のあるツールとなる可能性を示唆しています。様々なツールを統合できる能力と、ニーズに合わせて適応できるモジュール設計は、ユーザーが特定のプロジェクトや要件に合わせてOpenManusをカスタマイズできることを意味します。

環境構築の準備

必要なソフトウェア

OpenManusをインストールして使用するためには、いくつかのソフトウェアを事前に準備する必要があります。

  • Python (バージョン 3.9以上を推奨): OpenManusはPythonで開発されているため、Python 3.9以上のバージョンが必要です。より新しいPython 3.12を推奨する情報源もあります。
  • Git: OpenManusのリポジトリをGitHubからクローンするためにGitが必要です。
  • Conda または uv (推奨): 依存関係を管理するために、Condaまたはより高速なuvのいずれかを選択できます。uvは、より高速なインストールと優れた依存関係管理のために推奨されています。どちらのツールも、OpenManusに必要なPythonパッケージを効率的にインストールし、プロジェクトごとに独立した環境を構築するのに役立ちます。
  • Docker および Docker Compose (Dockerを使用する場合): Dockerを使用してOpenManusをインストールおよび実行する場合は、DockerとDocker Composeが必要です。Dockerは、アプリケーションとその依存関係をコンテナと呼ばれる独立したユニットにパッケージ化し、異なる環境間で一貫した動作を保証します。
  • Node.js (Webインターフェースを使用する場合): Webインターフェースを使用または開発する場合は、Node.js（バージョン20.18以上）が必要です。
  • Chromiumブラウザ (OpenManusWebを使用する場合): OpenManusWebを使用する場合は、Chromiumブラウザツールが必要です。これはPlaywrightを使用してインストールできます。

OpenManusは、依存関係の管理において柔軟性を提供しており、Condaと高速なuvパッケージインストーラーの両方をサポートしています。一部の情報源では、uvはその速度と効率性から推奨されています。これにより、ユーザーは自身の優先順位に基づいて最適な方法を選択できます。

推奨されるハードウェア

OpenManusの最適なパフォーマンスのためには、特定のハードウェアが推奨されます。

  • 特にOllamaを介してローカルLLMを使用する場合、RTX 4090またはRTX A6000のようなGPU、十分なディスク容量（200GB）、およびRAM（少なくとも16GB）が推奨されます。ただし、クラウドベースのLLMを使用した基本的な使用であれば、より低い要件で済む可能性があります。

ローカルLLMを使用してOpenManusを実行する場合、高性能GPUの必要性が明示的に言及されているのに対し、一般的なソフトウェアの前提条件はより標準的な開発マシンでも満たせることから、LLMバックエンドの選択によってパフォーマンスにトレードオフが生じることが示唆されます。

OpenManusのインストール

OpenManusのインストールには、主に3つの方法があります。Condaを使用する方法、uvを使用する方法、そしてDockerを使用する方法です。それぞれの方法には利点と欠点があるため、ご自身の環境や好みに合わせて選択してください。

方法1：Condaを使用する

Condaは、Python環境を管理するための一般的なツールであり、OpenManusのインストールにも利用できます。

  1. 環境の作成とアクティベート: まず、OpenManus専用の新しいConda環境を作成し、アクティベートします。これにより、OpenManusの依存関係が他のPythonプロジェクトと競合するのを防ぐことができます。
    Bash
    conda create -n open_manus python=3.12 conda activate open_manus
  2. リポジトリのクローン: 次に、OpenManusの公式GitHubリポジトリをローカルマシンにクローンします。これがOpenManusのソースコードを取得する標準的な方法です。
    Bash
    git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git cd OpenManus
  3. 依存関係のインストール: クローンしたリポジトリのディレクトリに移動したら、requirements.txtファイルにリストされている必要なPythonパッケージをすべてインストールします。
    Bash
    pip install -r requirements.txt

方法2：uvを使用する

uvは、より高速なPythonパッケージインストーラーであり、依存関係の解決も効率的に行えるため、推奨されるインストール方法の一つです。

  1. uvのインストール: まず、以下のコマンドを使用してuvをインストールします。
    Bash
    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  2. リポジトリのクローン: 次に、OpenManusの公式GitHubリポジトリをクローンします。
    Bash
    git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git cd OpenManus
  3. 仮想環境の作成とアクティベート: uvを使用して新しい仮想環境を作成し、アクティベートします。uvは軽量な仮想環境を作成するため、場合によってはCondaよりも高速にセットアップが完了する可能性があります。
    Bash
    uv venv
    • Unix/macOSの場合:
      Bash
      source .venv/bin/activate
    • Windowsの場合:
      Bash
      .venv\Scripts\activate
  4. 依存関係のインストール: 最後に、uvを使用して必要なパッケージをインストールします。
    Bash
    uv pip install -r requirements.txt

方法3：Dockerを使用する

Dockerを使用すると、OpenManusとそのすべての依存関係がコンテナ内にカプセル化されるため、環境構築が簡略化されます。

  1. DockerとDocker Composeのインストール: Dockerを使用する前に、システムにDockerとDocker Composeがインストールされていることを確認してください。インストール手順は、公式のDockerウェブサイトで確認できます。
  2. リポジトリのクローン: Dockerを使用する場合、クローンするリポジトリがCondaやuvの場合とは異なる可能性があることに注意してください。以下は一例です。
    Bash
    git clone https://github.com/henryalps/OpenManus.git cd OpenManus
  3. Docker Composeによるビルドと実行: リポジトリのディレクトリに移動したら、以下のコマンドを実行してDockerイメージをビルドし、コンテナを開始します。Dockerの主な利点は、すべての依存関係をコンテナ内に含めることで、異なるシステム間での実行の一貫性を保証できることです。
    Bash
    docker-compose up --build
    このコマンドは、バックエンド、フロントエンド、APIサーバーなど、docker-compose.ymlファイルで定義されたすべてのコンテナをビルドして起動します。

インストール方法の比較

機能CondauvDocker
使いやすさPython環境に慣れているユーザーには一般的に容易比較的容易、特に速度を重視する場合Dockerの概念の理解が必要
速度依存関係の解決に時間がかかる場合があるより高速な依存関係の解決イメージが構築されれば高速なデプロイが可能
依存関係の管理堅牢な環境管理効率的な仮想環境の作成コンテナによる優れた分離
柔軟性一般的なPythonプロジェクトに適しているPythonパッケージのインストールに最適化異なるアーキテクチャに対して高い柔軟性

この表は、ユーザーが自身の技術的な専門知識とプロジェクトの要件に基づいて、どのインストール方法が最適かを判断するのに役立ちます。例えば、このようなツールに不慣れなユーザーは使いやすさを優先するかもしれませんが、経験豊富な開発者はuvの速度やDockerの分離性を好むかもしれません。

設定

OpenManusを使用する前に、設定ファイルを作成し、必要なAPIキーを設定する必要があります。

config.tomlファイルの作成と編集

OpenManusの設定は、config.tomlファイルで行います。

  1. ファイルのコピー: まず、リポジトリ内のconfigディレクトリにあるconfig.example.tomlファイルをconfig.tomlとしてコピーします。
    Bash
    cp config/config.example.toml config/config.toml
  2. ファイルの編集: テキストエディタでconfig/config.tomlを開き、LLMやその他の設定を編集します。

LLM APIキーの設定

OpenManusは複数のLLMプロバイダーをサポートしており、ニーズや予算に合わせてモデルを選択できます。

  • OpenAI: [llm]セクションで、modelを希望するOpenAIモデル（例: "gpt-4o"）に、base_urlを "https://api.openai.com/v1" に、そしてapi_keyをご自身のOpenAI APIキーに設定します。max_tokensやtemperatureも必要に応じて設定できます。OpenManusが複数のLLMプロバイダーをサポートしていることは、ユーザーが自身のニーズや予算に最適なモデルを選択できる柔軟性を提供します。
  • Claude: OpenAIと同様の手順に従いますが、Claude固有のAPIエンドポイントとモデル名を使用します。詳細はClaudeのドキュメントを参照してください。
  • Ollama: Ollamaを使用する場合は、modelをローカルで実行中のOllamaモデルの名前に（例: "llama3"）、base_urlを "http://localhost:11434/v1" （デフォルトのOllama APIエンドポイント）、そしてapi_keyを "ollama" （Ollamaは従来のAPIキーを必要としないため、プレースホルダーとして使用できます）に設定します。Ollamaサーバーが別のターミナルで実行されていること（ollama serve）を確認してください。また、ollama pull <model_name>を使用して、必要なモデルをダウンロードする必要があるかもしれません。OpenManusは、Ollamaを通じてローカルLLMを活用することで、外部APIキーなしで使用でき、費用対効果が高く、プライバシーを重視するオプションを提供します。
  • 注意: OpenAIおよびClaudeのAPIキーについては、特に本番環境では、config.tomlファイルにハードコードするのではなく、環境変数として安全に保管することが非常に重要です。APIキーをソース管理にチェックインすることは避けてください。クラウドベースのLLMプロバイダーをOpenManusで使用する際には、APIキーのセキュリティに関するベストプラクティスが不可欠です。

その他の設定オプション

config.tomlファイルには、他にもいくつかの設定オプションがあります。

  • [llm.vision]: 必要に応じて、[llm]セクションと同様に、ビジョンモデルの設定を行います。
  • max_tokens: LLMの応答における最大トークン数を、ニーズとモデルの能力に基づいて調整します。
  • temperature: 出力のランダム性を制御します。低い値（例: 0.0）はより決定的な応答をもたらし、高い値はより創造的ですが、一貫性が低下する可能性があります。

OpenManusの実行

OpenManusの実行方法は、主にコマンドラインインターフェース（CLI）を使用する方法と、OpenManusWebがインストールされていればWebインターフェースを使用する方法があります。

コマンドラインインターフェース

OpenManusは主にコマンドラインを通じて実行され、テキストプロンプトを通じて対話します。

  1. 基本的な使い方: OpenManusのディレクトリでターミナルを開き、以下のコマンドを実行します。
    Bash
    python main.py
    不安定なバージョンの場合は、python run_flow.pyを試すこともできます。コマンドを実行すると、アイデアやタスクの入力を求められます。
  2. 実行例:
    • python main.py を実行し、プロンプトとして "3日間の東京旅行を計画してください。" などと入力します。
    • 実装によっては、クライアントスクリプトを使用する例もあります: python client.py --task "テスラ株の動向を分析する" 。

Webインターフェース

OpenManusWebは、OpenManusをより直感的で使いやすいWebベースのインターフェースで操作するための拡張機能です。

  1. OpenManusWebのインストールと実行: OpenManusWebのインストール手順はOpenManusとほぼ同様で、多くの場合、別の環境とPlaywrightなどの追加の依存関係が必要です。詳細な手順については、OpenManusWebのリポジトリ（https://github.com/YunQiAI/OpenManusWeb.git）を参照してください。通常、実行コマンドは python web_run.py です。OpenManusWebは、コマンドラインを使用しないユーザーにとって、よりアクセスしやすいグラフィカルインターフェースを提供します。
  2. インターフェースへのアクセス: OpenManusWebが実行されると、通常はWebブラウザで http://localhost:8000/ にアクセスすることでインターフェースを利用できます。OpenManusWebインターフェースのデフォルトポートは通常8000です。

トラブルシューティング

OpenManusの環境構築中に発生する可能性のある一般的な問題とその解決策を以下に示します。

  • 依存関係のエラー: 正しいCondaまたはuv環境がアクティベートされていること、およびrequirements.txt内のすべての依存関係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。不足しているパッケージに関するエラーが発生した場合は、pip install -r requirements.txtまたはuv pip install -r requirements.txtを再度実行してみてください。
  • APIキーの問題: config.tomlファイルに正しいAPIキーが入力されていることを確認してください。環境変数を使用している場合は、それらが正しく設定されており、OpenManusアプリケーションからアクセス可能であることを確認してください。
  • ポートの競合: デフォルトポート（OpenManusWebの場合は8000）が既に使用されている場合は、アプリケーションがポート変更のオプションを提供しているかどうかを確認し、別のポートを試してみてください。
  • その他の一般的なエラーと解決策:
    • メモリの問題: 特にローカルLLMを使用している場合にメモリ不足エラーが発生する場合は、config.tomlファイルのcontext_windowとmax_tokensの設定を低い値に調整する必要があるかもしれません。
    • ブラウザの問題: ブラウザの自動化（一部のツールで必要）が失敗する場合は、Chromiumと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を実行して、必要なブラウザドライバをインストールしてみてください。
    • タスク実行の問題: タスクが正しく終了しない、またはループに陥るという報告が一部のユーザーから寄せられています。これは、基盤となるLLMまたはOpenManusがツール呼び出しを処理する方法に問題がある可能性があります。OpenManus GitHubのIssueトラッカーで、考えられる解決策や回避策を確認してください。
    • インストールまたは使用中に発生した特定のエラーメッセージや問題については、OpenManusのドキュメントやコミュニティフォーラムを参照してください。

まとめと次のステップ

このガイドでは、OpenManusの環境構築手順について詳しく解説しました。OpenManusは、AIエージェント技術を身近にする強力なツールであり、様々な用途に活用できる可能性を秘めています。

さらなる学習リソース

OpenManusについてさらに学ぶためのリソースを以下に示します。

コミュニティへの参加

OpenManusコミュニティに参加して、質問をしたり、アイデアを共有したり、プロジェクトに貢献したりすることを検討してください。GitHubのIssueトラッカーやディスカッションフォーラム（もしあれば）を活用してください。

カテゴリー
Manus

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