इस प्रोजेक्ट के बारे में

OpenManus सामान्य AI एजेंट्स बनाने और चलाने के लिए एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है। जो MetaGPT के योगदानकर्ताओं द्वारा विकसित किया गया है, यह इनवाइट-ONLY एजेंट प्लेटफ़ॉर्म के लिए एक स्थानीय विकल्प प्रदान करता है, उपयोगकर्ताओं को प्राकृतिक भाषा prompts के माध्यम से परिभाषित कार्यों को चलाने की अनुमति देता है。 प्रोजेक्ट OpenAI के GPT-4o जैसे LLM APIs से जुड़े एजेंट्स को चलाता है। यह कई निष्पादन मोड का समर्थन करता है: `python main.py` के माध्यम से सिंगल-एजेंट मोड, `python run_mcp.py` के माध्यम से MCP टूल संस्करण, और `python run_flow.py` के माध्यम से एक अस्थिर मल्टी-एजेंट फ़्लो। कॉन्फ़िगरेशन में सक्षम होने पर DataAnalysis Agent डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन कार्यों के लिए उपलब्ध है。 Browser Use CLI 3.0 के माध्यम से ब्राउज़र ऑटोमेशन डिफ़ॉल्ट रूप से एकीकृत है, जो एक MCP सर्वर के रूप में चलता है। एजेंट बिना किसी API कुंजी के स्थानीय Chrome या Chromium इंस्टेंस को नियंत्रित कर सकता है, या एक API कुंजी के माध्यम से Browser Use Cloud ब्राउज़र से कनेक्ट हो सकता है。 BrowserGym का Playwright ब्राउज़र भी समर्थित है。 कॉन्फ़िगरेशन एक `config.toml` फ़ाइल के माध्यम से प्रबंधित किया जाता है जहां उपयोगकर्ता LLM मॉडल endpoints, API कुंजियों, और दृष्टि मॉडलों जैसे वैकल्पिक प्रति-मॉडल सेटिंग्स निर्दिष्ट करते हैं। प्रोजेक्ट तेज़ निर्भरता स्थापना और अलगाव के लिए `uv` का उपयोग करने की सिफ़ारिश करता है, हालांकि conda भी समर्थित है。 एक companion प्रोजेक्ट, OpenManus-RL, LLM agents के लिए reinforcement learning (GRPO) ट्यूनिंग विधियों की खोज करता है, जिसका विकास UIUC और OpenManus टीम के शोधकर्ताओं द्वारा सह-विकास किया गया है。 इंस्टॉलेशन के लिए repository को क्लोन करना, Python 3.12 virtual environment बनाना, और `requirements.txt` से निर्भरताएं स्थापित करना आवश्यक है। pull requests से पहले कोड गुणवत्ता को लागू करने के लिए pre-commit hooks का उपयोग किया जाता है।