OpenManus: 최고의 오픈 소스 Manus AI 대안 (2026년)
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OpenManus: 최고의 오픈 소스 Manus AI 대안 (2026)
Manus AI는 여행 예약, 리서치 수행, 애플리케이션 구축 등 복잡한 실세계 작업을 처음부터 끝까지 수행할 수 있는 최초의 완전 자율형 AI 에이전트로 화제가 되었습니다. 하지만 폐쇄형 소스 특성, 제한적인 사용성, 그리고 가격 문제로 인해 개발자들은 대안을 찾기 시작했습니다. OpenManus는 Manus AI의 핵심 기능을 복제하는 동시에 코드, 모델 및 데이터에 대한 완전한 제어권을 제공하는 선도적인 오픈 소스 프로젝트입니다.
이 가이드에서는 OpenManus가 무엇인지, 어떻게 설정하는지, 그리고 Manus AI 및 다른 에이전트 프레임워크와 어떻게 비교되는지 다룹니다.
OpenManus란 무엇인가요?
OpenManus는 Manus AI의 핵심 기능을 복제한 오픈 소스 자율형 AI 에이전트 프레임워크입니다. 개발자 커뮤니티에 의해 구축되었으며, AI 에이전트가 다음과 같은 작업을 수행할 수 있도록 합니다:
- 웹 브라우징 및 웹사이트와 상호작용
- 시스템의 파일 읽기 및 쓰기
- 코드 및 쉘(shell) 명령 실행
- 복잡한 작업의 계획 및 분해
- 도구 및 API 자율 사용
- 세션 간 메모리 유지
전용 인프라에서 실행되는 Manus AI와 달리, OpenManus는 사용자의 하드웨어에서 실행되며 에이전트를 구동할 LLM을 직접 선택할 수 있습니다.
OpenManus vs Manus AI: 기능 비교
| 기능 | OpenManus | Manus AI |
|---|---|---|
| 오픈 소스 | 예 (MIT/Apache) | 아니요 |
| 자체 호스팅 | 예 | 아니요 (클라우드 전용) |
| LLM 선택 | 자유 (GPT-4, Claude, Gemini, 로컬) | 전용 모델 |
| 웹 브라우징 | 예 (Playwright) | 예 |
| 코드 실행 | 예 (샌드박스 처리됨) | 예 |
| 파일 관리 | 예 | 예 |
| 작업 계획 | 예 (ReAct + Plan-and-Execute) | 예 |
| 도구 생성 | 예 (확장 가능) | 제한적 |
| 메모리/지속성 | 예 (로컬 저장소) | 예 (클라우드) |
| 비용 | LLM API 비용만 발생 | 구독료 |
| 개인정보 보호 | 완전한 제어 가능 | 데이터가 Manus 서버로 전송됨 |
| 대기 명단 | 없음 | 있음 |
| 설정 난이도 | 보통 | 쉬움 (관리형 서비스) |
OpenManus의 핵심 장점은 제어권입니다. 에이전트를 구동하는 모델, 데이터의 이동 경로, 에이전트가 접근할 수 있는 도구를 사용자가 직접 결정합니다.
1단계: OpenManus 설치하기
사전 요구 사항
- Python 3.11 이상
- Node.js 18+ (브라우저 자동화용)
- 최소 하나 이상의 LLM 제공업체 API 키
클론 및 설치
# 저장소 클론
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
# 가상 환경 생성
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/macOS
# venv\Scripts\activate # Windows
# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt
# 웹 브라우징 기능을 위한 Playwright 브라우저 설치
playwright install chromium
LLM 제공업체 설정
config/config.toml 위치에 설정 파일을 생성합니다:
# OpenManus 설정
[llm]
# LLM 제공업체 및 모델 선택
provider = "openai" # 옵션: openai, anthropic, google, ollama
model = "gpt-4o"
api_key = "sk-your-api-key-here"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
max_tokens = 8192
temperature = 0.7
[llm.vision]
# 시각적 작업용 모델 (스크린샷, 이미지)
provider = "openai"
model = "gpt-4o"
api_key = "sk-your-api-key-here"
[browser]
headless = true # 브라우저 작동 과정을 보려면 false로 설정
timeout = 30000 # 페이지 로드 타임아웃 (ms)
[sandbox]
enabled = true
max_execution_time = 60 # 초 단위
allowed_commands = ["python", "node", "git", "npm", "pip"]
[memory]
enabled = true
storage_path = "./data/memory"
Claude를 LLM으로 사용하기
[llm]
provider = "anthropic"
model = "claude-sonnet-4-20250514"
api_key = "sk-ant-your-key-here"
base_url = "https://api.anthropic.com"
max_tokens = 8192
temperature = 0.7
로컬 모델(Ollama) 사용하기
[llm]
provider = "ollama"
model = "qwen2.5:32b"
base_url = "http://localhost:11434"
max_tokens = 8192
temperature = 0.7
2단계: OpenManus 실행하기
대화형 모드
# 대화형 에이전트 시작
python main.py
# 작업 내용을 입력할 수 있는 프롬프트가 나타납니다.
> 2026년 기준 상위 5개 Python 웹 프레임워크를 조사하고 비교 보고서를 작성해줘.
명령줄 모드
# 단일 작업 실행
python main.py --task "3월 15일 뉴욕발 런던행 최저가 항공권 찾아줘"
# 특정 설정으로 실행
python main.py --config config/config.toml --task "FastAPI로 todo 앱 만들어줘"
# 상세 로그와 함께 실행
python main.py --verbose --task "이번 주 GitHub 트렌딩 저장소들을 분석해줘"
웹 UI 모드
OpenManus는 선택 사항으로 웹 인터페이스를 포함하고 있습니다:
# 웹 서버 시작
python web_ui.py --port 8080
# 브라우저에서 http://localhost:8080 접속
웹 UI는 브라우저 스크린샷, 코드 실행 로그, 에이전트의 계획 수립 과정을 포함한 실시간 활동을 보여줍니다.
3단계: 에이전트 아키텍처 이해하기
OpenManus는 다음과 같은 핵심 구성 요소로 이루어진 모듈식 아키텍처를 사용합니다:
Planner
Planner는 복잡한 작업을 하위 작업으로 분해합니다:
작업: "날씨 대시보드 웹 앱 구축"
계획:
1. 날씨 API 조사 (무료 티어)
2. 프론트엔드 프레임워크 선택
3. UI 레이아웃 설계
4. 프로젝트 구조 생성
5. 날씨 API 연동 구현
6. 프론트엔드 컴포넌트 구축
7. 에러 처리 및 로딩 상태 추가
8. 애플리케이션 테스트
9. 설치 지침이 포함된 README 작성
Tools
OpenManus는 에이전트가 사용할 수 있는 내장 도구들을 제공합니다:
| 도구 | 설명 | 사용 예시 |
|---|---|---|
browser |
탐색, 클릭, 입력, 스크린샷 | 웹 리서치, 양식 채우기 |
code_execute |
Python/Node 코드 실행 | 데이터 처리, 테스트 |
file_manager |
파일 읽기, 쓰기, 생성 | 코드 생성, 보고서 작성 |
shell |
터미널 명령 실행 | Git 작업, 설치 |
search |
API를 통한 웹 검색 | 정보 찾기 |
memory |
정보 저장 및 회상 | 작업 간 컨텍스트 유지 |
커스텀 도구 만들기
커스텀 도구를 만들어 OpenManus를 확장할 수 있습니다:
# tools/custom_api_tool.py
from openmanus.tools.base import BaseTool
class WeatherAPITool(BaseTool):
name = "weather_api"
description = "특정 도시의 현재 날씨 데이터를 가져옵니다."
parameters = {
"city": {
"type": "string",
"description": "도시 이름 (예: 'London')"
}
}
async def execute(self, city: str) -> dict:
import httpx
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(
f"https://api.weatherapi.com/v1/current.json",
params={"key": self.config.weather_api_key, "q": city}
)
return response.json()
설정 파일에 도구를 등록합니다:
[tools]
custom = ["tools/custom_api_tool.py"]
4단계: 실제 활용 사례
리서치 및 보고서 생성
> 2026년 기준 WebAssembly 채택 현황을 조사해줘.
시장 통계, 주요 사용 사례, WASM 런타임 비교를 포함시켜줘.
보고서는 research-report.md로 저장해줘.
에이전트는 여러 소스를 브라우징하고, 데이터를 수집하며, 서식이 지정된 마크다운 보고서를 생성합니다.
자동 코드 생성
> 다음 기능을 가진 FastAPI REST API를 만들어줘:
- JWT를 이용한 사용자 인증
- "projects" 리소스에 대한 CRUD 작업
- SQLAlchemy를 사용한 PostgreSQL 데이터베이스
- 적절한 에러 처리 및 유효성 검사
- Docker Compose 설정
모든 파일을 "project-api"라는 새 디렉토리에 저장해줘.
데이터 수집 및 분석
> GitHub에서 스타 수 기준 상위 100개 저장소를 스크래핑해서
사용 언어, 스타 수, 설명을 추출해줘.
CSV 파일을 생성하고 차트가 포함된 요약 분석 보고서를 작성해줘.
자동화된 테스트
> src/api/ 에 있는 코드를 읽고 pytest를 사용하여 포괄적인
통합 테스트를 작성해줘. 모든 엔드포인트, 예외 케이스,
에러 시나리오를 다뤄야 해.
OpenManus vs 기타 에이전트 프레임워크
| 프레임워크 | 중점 사항 | LLM 지원 | 웹 브라우징 | 코드 실행 | 사용 용이성 |
|---|---|---|---|---|---|
| OpenManus | 범용 에이전트 | 전체 지원 | 예 | 예 | 보통 |
| AutoGPT | 자율 과제 수행 | OpenAI 등 | 예 | 예 | 보통 |
| CrewAI | 다중 에이전트 팀 | 전체 지원 | 플러그인 | 플러그인 | 쉬움 |
| LangGraph | 에이전트 워크플로우 | 전체 지원 | 플러그인 | 플러그인 | 고급 |
| MetaGPT | 소프트웨어 개발 | 전체 지원 | 제한적 | 예 | 보통 |
| BabyAGI | 작업 관리 | OpenAI | 아니요 | 제한적 | 쉬움 |
OpenManus는 기능과 단순함 사이의 균형이 뛰어납니다. 워크플로우를 처음부터 구축해야 하는 LangGraph보다 집중도가 높고, 브라우저 및 코드 도구가 부족한 BabyAGI보다 성능이 뛰어납니다.
최상의 결과를 얻기 위한 팁
작업을 구체적으로 지시하세요. "블로그 만들어줘"는 모호합니다. "Next.js, MDX 콘텐츠, Tailwind CSS를 사용하여 블로그를 만들어줘"라고 하면 에이전트에게 명확한 방향을 제시할 수 있습니다.
적합한 모델을 사용하세요. 복잡한 작업은 GPT-4o나 Claude Opus가 유리합니다. 단순한 작업은 Gemini Flash나 로컬 모델로도 충분합니다.
다중 세션 프로젝트에는 메모리를 활성화하세요. 이를 통해 에이전트가 동일 프로젝트 내의 이전 작업 컨텍스트를 기억할 수 있습니다.
리소스 사용량을 모니터링하세요. 에이전트 작업은 많은 토큰을 소비할 수 있습니다. 설정에서 예산 한도를 설정하세요:
[budget]
max_tokens_per_task = 500000
max_cost_per_task = 5.00 # USD
- 최종 반영 전 검토하세요. 에이전트가 변경한 파일을 버전 관리 시스템에 커밋하기 전에 항상 검토하십시오.
git diff를 사용하여 변경 사항을 확인하세요.
자주 묻는 질문 (FAQ)
OpenManus를 실행하는 것이 안전한가요? OpenManus는 샌드박스 실행 환경을 포함하고 있습니다. 하지만 코드를 실행하고 웹을 브라우징할 수 있으므로, 설정에서 보안 설정을 검토하시기 바랍니다. 절대로 관리자 권한(root)으로 실행하지 마십시오.
API 키 없이 OpenManus를 사용할 수 있나요? 네, Ollama를 통해 로컬 모델을 실행하면 가능합니다. 품질은 모델 크기에 따라 다르지만, Qwen 2.5 32B 및 Llama 3.3 70B는 좋은 결과를 보여줍니다.
OpenManus는 속도 제한(rate limits)을 어떻게 처리하나요? API 속도 제한에 대해 지수 백오프(exponential backoff) 방식의 재시도 로직이 내장되어 있습니다.
여러 사용자가 하나의 OpenManus 인스턴스를 공유할 수 있나요? 웹 UI는 기본적인 다중 사용자 접속을 지원합니다. 팀 단위로 사용하려면 적절한 인증 기능과 함께 공유 서버에 배포하십시오.
마치며
OpenManus는 2026년 기준 Manus AI에 대한 가장 강력한 오픈 소스 대안입니다. 웹 브라우징, 코드 실행, 파일 관리, 작업 계획 등 동일한 자율 에이전트 기능을 제공하면서도, 사용자가 직접 LLM을 선택하고 데이터 프라이버시를 온전히 유지할 수 있게 해줍니다. 설정에는 약 15분이 소요되며, 커뮤니티에 의해 프로젝트가 활발히 개선되고 있습니다.
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