나는 Manus AI의 '접근 요청' 버튼을 누른 순간을 아직도 기억한다. 또 하나의 유망한 AI 도구를 사용할 수 없게 되어 기다리기만 해야 했던 대기 명단에 추가되었기 때문이다. 최근 AI 개발 분야에 있었던 사람이라면 그런 기분을 알 것이다—기대되는 도구들이 대기 명단, 기업 가격 또는 초대 전용 미리보기에 갇혀 있다.
그래서 내가 오픈 소스 커뮤니티에서 만든 오픈 소스 대안인 OpenManus를 발견했을 때 진정으로 기뻤다. 드디어 바로 다운로드하고 내 특정 요구에 맞게 수정하며 기존 워크플로우에 통합할 수 있는 강력한 AI 에이전트 플랫폼이 생긴 것이다—접근을 요청하거나 신용카드를 꺼낼 필요 없이.
오픈 소스 AI의 미래를 탐험할 준비가 되었나요? 시작해 봅시다!
Manus AI 소개
Manus AI는 Monica가 개발한 클라우드 기반 자율 AI 에이전트로, 지속적인 인간 입력 없이 복잡한 작업을 처리할 수 있는 능력으로 상당한 주목을 받았다. 여행 계획, 주식 분석, 교육 콘텐츠 생성과 같은 작업에서 뛰어난 성과를 보인다. 그러나 Manus AI는 현재 초대 전용 미리보기로만 제공되므로 더 넓은 청중이 접근할 수 없다.
OpenManus란? (대안)
OpenManus는 Manus AI 에이전트에서 영감을 받은 오픈 소스 프로젝트이다. MetaGPT 커뮤니티에 의해 개발되었으며, 단 3시간 만에 만들어져 GitHub에 공개되어 기본 기술이 있는 누구나 무료로 이용할 수 있게 되었다. OpenManus는 GPT-4o와 같은 대형 언어 모델(LLM)을 사용하여 사용자 지침에 따라 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 생성한다. 모듈식 설계를 통해 미리 정의된 기능에 제한되지 않고 다양한 용도로 적응할 수 있다.
OpenManus의 주요 기능:
- 오픈 소스 유연성: 도구에 대한 직접적인 제어를 제공하며, 폐쇄 플랫폼으로 제한되었던 몇 달 뒤에 굉장히 힘이 되었다.
- API 우선 설계: OpenManus와 다른 도구 및 서비스를 쉽게 통합할 수 있다.
- 비용 효율적: 무료로 사용할 수 있으며 숨겨진 수수료나 구독이 없다.
- 커뮤니티 지원: 성장하는 기여자 및 플러그인 생태계를 활용할 수 있다.
OpenManus와 Manus AI: 차이점은 무엇인가?
OpenManus가 그 독점 기능인 Manus AI와 비교되는 방식에 대해 살펴보자:
| 기능 | OpenManus | Manus AI |
|---|---|---|
| 비용 | 무료, 오픈 소스 | 유료 구독 |
| 사용자 정의 | 완전히 사용자 정의 가능한 코드베이스 | 제공된 기능에 제한됨 |
| API | 원활한 통합을 위해 구축됨 | API 접근은 종종 프리미엄 플랜 요구 |
| 커뮤니티 | 활발한 오픈 소스 기여자 | 벤더가 제어하는 업데이트 |
| 사용 사례 | 개발자와 실험가에게 이상적 | 기업 사용자를 겨냥 |
왜 OpenManus를 선택해야 하는가?
일반적으로 Manus AI는 더 세련된 기본 경험을 제공한다. NLP, 데이터 처리 등을 위한 다양한 도구를 제공하는 훌륭한 상업용 AI 플랫폼이지만, 많은 개인이나 스타트업에게는 비용 부담이 될 수 있다. 가격 외에도 Manus AI는 사용자 정의 및 유연성 면에서 몇 가지 제한이 있다.
반면 OpenManus는 도구에 대한 유연성과 소유권을 중시하는 이들에게 빛난다. 그것은 사용자에게:
- 코드 수정: OpenManus를 사용하면 프로젝트의 정확한 요구 사항에 맞게 소프트웨어를 변경하고 확장할 수 있다. 기계 학습 모델을 미세 조정하거나 새로운 기능을 추가하는 등, 오픈 소스 특성 덕분에 혁신할 수 있는 힘이 생긴다.
- 라이센스 비용 없음: API 사용료나 기업 라이센스를 부과하는 Manus AI와는 달리 OpenManus는 완전히 무료로 사용할 수 있다. 이는 스타트업, 학생 및 지속적인 비용을 피하고 싶은 모든 사람에게 더 접근 가능하다.
- 투명한 개발: OpenManus의 오픈 소스 코드는 모든 것이 어떻게 작동하는지 정확히 볼 수 있게 하여 숨겨진 제한이나 유료로 잠금을 해제할 수 있는 기능이 없다는 확신을 준다.
게다가 OpenManus를 선택함으로써 소프트웨어 개선에 기여하는 활발한 개발자 및 연구자 커뮤니티에 참여하게 되며, 최첨단 도구에 대한 접근성을 보장받는다.
OpenManus 시작하기
OpenManus를 시작하는 것은 쉽고 선호도에 따라 두 가지 설치 방법이 있다. 빠른 설치와 더 나은 종속성 관리를 위해 uv를 사용하는 방법 2를 권장한다. 아래는 OpenManus로 작업을 시작하는 단계별 가이드이다.
방법 1: Conda 사용하기 (보다 전통적인 설치)
새 Conda 환경 만들기: 터미널을 열고 Python 3.12로 OpenManus용 새 환경을 만든다:
conda create -n open_manus python=3.12
환경 활성화: 환경이 생성되면 이를 활성화한다:
conda activate open_manus
저장소 복제: OpenManus GitHub 저장소를 로컬 머신에 복제한다:
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
OpenManus 디렉토리로 이동: 디렉토리를 OpenManus 폴더로 변경한다:
cd OpenManus
종속성 설치: requirements.txt 파일에 나열된 모든 필수 종속성을 설치한다:
pip install -r requirements.txt
방법 2: uv 사용하기 (빠른 설치 및 더 나은 종속성 관리를 위해 추천)
uv는 빠른 Python 패키지 설치기 및 해결책으로, 종속성을 효율적으로 처리하는 데 적합하다. uv를 사용하여 OpenManus를 설치하는 방법은 다음과 같다:
uv 설치하기: 먼저 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 uv를 설치한다:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh저장소 복제: uv를 설치한 후 OpenManus 저장소를 복제한다:
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.gitOpenManus 디렉토리로 이동: 복제한 OpenManus 저장소로 디렉토리를 변경한다:
cd OpenManus
가상 환경 생성 및 활성화: uv를 사용하여 새 가상 환경을 생성한다:
uv venv그리고 나서 가상 환경을 활성화한다:
- Unix/macOS에서는:
source .venv/bin/activate- Windows에서는:
.venv\Scripts\activate
종속성 설치: 마지막으로 uv를 사용하여 필수 종속성을 설치한다:
uv pip install -r requirements.txt그렇다면 어떤 옵션을 사용해야 할까?
처음 OpenManus를 설치했을 때 두 가지 방법을 모두 시도해 보았고 즉시 차이를 느꼈다. uv 설치는 내 중급 노트북에서 약 40초 만에 완료됐고, Conda로는 거의 3분이 걸렸다. 게다가 종속성 해결이 훨씬 깔끔하여, 충돌하는 패키지나 알아보기 힘든 오류 메시지로 구글링하는 상황도 없었다 (우리 모두 그런 경험이 있지 않나?).
OpenManus는 어디에서 유용한가?
OpenManus는 AI 개발을 위한 강력한 도구로서 VSCode와 같은 IDE에 통합되었을 때 뛰어난 성능을 발휘하며, AI 중심의 프로젝트를 구축, 테스트 및 배포하는 간소화된 환경을 제공한다. 개발자는 OpenManus를 사용하여 NLP 모델, 머신러닝 알고리즘 및 컴퓨터 비전 애플리케이션을 선호하는 IDE 내에서 신속하게 프로토타이핑하고 구현할 수 있다. 그 다재다능함 덕분에 챗봇, 가상 비서, 텍스트 분류 시스템을 생성하는 작업에 이상적이다. 미리 훈련된 모델을 프로젝트 워크플로우에 간단히 임포트하여 통합하면 된다.
내 개인적인 OpenManus 경험을 공유해 보겠다. 지난주, 나는 OpenManus를 사용하여 내 헬스케어 고객을 위해 임상 시험 데이터를 자동으로 분석하는 전문 연구 보조자를 구축했다. 맞춤형 모델을 훈련하는 데 며칠을 소요하는 대신, VSCode에서 OpenManus를 활용하여 다음과 같은 작업 흐름을 조정했다:
- 1. 문서 이해 기능을 사용하여 PDF 연구에서 주요 정보를 추출
- 2. 통계 분석을 사용하여 여러 시험의 결과 비교
- 3. 시각적 데이터 비교가 포함된 종합 보고서 생성
전체 솔루션 구축에는 단 7시간이 소요되었다—전통적인 방법으로는 몇 주가 걸렸을 것이다. 프론트엔드와 OpenManus 백엔드를 연결하는 API 엔드포인트를 테스트해야 할 때 Apidog의 실시간 디버깅 기능이 구성 요소 간 데이터 흐름을 시각화해 주었다. AI 모델로부터 발생하는 실시간 응답을 볼 수 있어, 애매한 네트워크 로그를 바라보는 것보다 훨씬 쉽게 문제를 해결할 수 있었다.
마무리 생각: OpenManus의 혁신적 이유
나에게 OpenManus의 진정한 마법은 단순히 무료라는 것이 아니다—AI 개발 스택에 대한 제어를 결국 되찾았다는 느낌이다. 폐쇄 플랫폼, 예측 불가능한 가격 변경 및 임의의 기능 제한에 시달린 지 몇 년 만에, OpenManus는 훨씬 다른 것을 제공한다: 사용자가 원하는 방식으로 AI 개발을 진행할 수 있다.
지난 몇 달 동안 OpenManus로 세 가지 운영 애플리케이션을 구축했으며, 매번 플랫폼을 내 정확한 필요에 맞게 조정하는 유연성에 감사했다—그 반대가 아니다. 상업적인 AI 플랫폼의 제약에 맞춰 내 비전을 조정하는 것에 지쳤다면 OpenManus는 신선한 대안을 제공한다.
가장 좋은 점은? OpenManus는 완전히 무료이며 오픈 소스로, AI 프로젝트에 대한 완전한 제어권을 준다. 그러니 AI 개발을 한 단계 끌어올릴 준비가 되었다면, OpenManus를 다운로드하고 Apidog를 추가하여 워크플로우를 최적화하는 강력한 AI 솔루션을 구축하기 시작하자.
