OPEN MANUS : Votre Agent Manus en local

https://github.com/mannaandpoem/OpenManus

📌 OpenManus est une application open-source permettant d’installer localement un agent IA de type OpenManus.

Conçu pour les agents d’IA, OpenManus propose également OpenManus-RL, un projet axé sur le renforcement par apprentissage (RL) pour optimiser les modèles LLM.

🔧 Fonctionnalités principales

• Installation facile : Deux méthodes disponibles, uv recommandé pour une installation rapide.
• Configuration personnalisable : API keys, modèles LLM et paramètres adaptables.
• Déploiement instantané : Une seule ligne de commande pour lancer OpenManus.
• Contribution ouverte : Suggestions et pull requests bienvenues.

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🛠️ Installation

Deux options sont disponibles :

Option 1 : Installation avec Conda

conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
pip install -r requirements.txt

Option 2 : Installation rapide avec uv

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt

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🌐 Configuration

OpenManus requiert une configuration pour les API LLM. Pour cela, créer un fichier config.toml :

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

Puis éditer ce fichier pour ajouter les clés API et personnaliser les paramètres :

[llm]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # Remplacer par la clé API
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

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🚀 Démarrage rapide

Une seule ligne suffit pour exécuter OpenManus et soumettre une idée via le terminal :

python main.py

Pour tester la version instable :

git checkout dev
python main.py

L’outil permet aux utilisateurs de configurer les API LLM, de personnaliser le comportement de l’agent et d’exécuter des flux de travail pilotés par l’IA avec un minimum d’installation. OpenManus offre un processus d’installation rationalisé utilisant Conda ou UV pour une gestion efficace des dépendances.

En mettant l’accent sur les contributions de la communauté, il encourage les développeurs à améliorer les fonctionnalités et l’interface utilisateur, ainsi qu’à partager leurs connaissances.