OpenManus: بهترین جایگزین متن‌باز Manus AI (۲۰۲۶)

Manus AI به عنوان اولین عامل هوش مصنوعی کاملاً خودمختار که قادر به تکمیل وظایف پیچیده دنیای واقعی به صورت کامل است — رزرو سفر، انجام تحقیقات، ساخت برنامه‌ها و موارد بیشتر — خبرساز شد. اما ماهیت کد بسته، دسترسی محدود و قیمت‌گذاری آن توسعه‌دهندگان را به دنبال جایگزین‌ها سوق داده است. OpenManus پیشرو پروژه متن‌باز است که قابلیت‌های اصلی Manus AI را تکرار می‌کند و در عین حال کنترل کامل روی کد، مدل‌ها و داده‌ها را به شما می‌دهد.

این راهنما پوشش می‌دهد که OpenManus چیست، نحوه راه‌اندازی آن، و مقایسه آن با Manus AI و سایر چارچوب‌های عامل.

OpenManus چیست؟

OpenManus یک چارچوب عامل هوش مصنوعی خودمختار متن‌باز است که عملکرد اصلی Manus AI را تکرار می‌کند. ساخته‌شده توسط جامعه‌ای از توسعه‌دهندگان، به عوامل هوش مصنوعی توانایی می‌دهد:

مرور وب و تعامل با وب‌سایت‌ها
خواندن و نوشتن فایل‌ها در سیستم شما
اجرای کد و دستورات shell
برنامه‌ریزی و تجزیه وظایف پیچیده
استفاده خودمختار از ابزارها و APIها
حفظ حافظه در طول جلسات

بر خلاف Manus AI که روی زیرساخت اختصاصی اجرا می‌شود، OpenManus روی سخت‌افزار خودتان اجرا می‌شود و به شما اجازه می‌دهد انتخاب کنید کدام LLM عامل را تأمین می‌کند.

OpenManus در مقابل Manus AI: مقایسه ویژگی‌ها

ویژگی	OpenManus	Manus AI
متن‌باز	بله (MIT/Apache)	خیر
خود-میزبانی	بله	خیر (فقط ابری)
انتخاب LLM	هر مدلی (GPT-4، Claude، Gemini، محلی)	اختصاصی
مرور وب	بله (Playwright)	بله
اجرای کد	بله (sandboxed)	بله
مدیریت فایل	بله	بله
برنامه‌ریزی وظیفه	بله (ReAct + Plan-and-Execute)	بله
ایجاد ابزار	بله (قابل گسترش)	محدود
حافظه/پایداری	بله (ذخیره‌سازی محلی)	بله (ابری)
هزینه	فقط هزینه‌های API LLM	اشتراک
حریم خصوصی	کنترل کامل	داده به سرورهای Manus ارسال می‌شود
صف انتظار	خیر	بله
دشواری راه‌اندازی	متوسط	آسان (مدیریت‌شده)

مزیت اصلی OpenManus کنترل است. شما تصمیم می‌گیرید کدام مدل عامل را تأمین می‌کند، داده‌های شما کجا می‌روند، و عامل به کدام ابزارها دسترسی دارد.

مرحله ۱: نصب OpenManus

پیش‌نیازها

Python نسخه 3.11 یا بالاتر
Node.js نسخه 18+ (برای اتوماسیون مرورگر)
یک کلید API برای حداقل یک ارائه‌دهنده LLM

کلون و نصب

# کلون کردن مخزن
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus

# ایجاد یک محیط مجازی
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# venv\Scripts\activate   # Windows

# نصب وابستگی‌ها
pip install -r requirements.txt

# نصب مرورگرهای Playwright برای قابلیت مرور وب
playwright install chromium

پیکربندی ارائه‌دهنده LLM

یک فایل پیکربندی در config/config.toml ایجاد کنید:

# پیکربندی OpenManus

[llm]
# ارائه‌دهنده و مدل LLM خود را انتخاب کنید
provider = "openai"  # گزینه‌ها: 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]
# مدل برای وظایف بصری (screenshots، تصاویر)
provider = "openai"
model = "gpt-4o"
api_key = "sk-your-api-key-here"

[browser]
headless = true  # برای مشاهده مرورگر در عمل، false تنظیم کنید
timeout = 30000  # timeout بارگذاری صفحه به میلی‌ثانیه

[sandbox]
enabled = true
max_execution_time = 60  # ثانیه
allowed_commands = ["python", "node", "git", "npm", "pip"]

[memory]
enabled = true
storage_path = "./data/memory"

استفاده از Claude به عنوان LLM

[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

استفاده از مدل محلی (Ollama)

[llm]
provider = "ollama"
model = "qwen2.5:32b"
base_url = "http://localhost:11434"
max_tokens = 8192
temperature = 0.7

مرحله ۲: اجرای OpenManus

حالت تعاملی

# راه‌اندازی عامل تعاملی
python main.py

# یک پرامپت می‌بینید که می‌توانید وظایف را تایپ کنید
> Research the top 5 Python web frameworks in 2026 and create a comparison report

حالت خط فرمان

# اجرای یک وظیفه واحد
python main.py --task "Find the cheapest flight from NYC to London on March 15"

# اجرا با یک پیکربندی خاص
python main.py --config config/config.toml --task "Build a todo app with FastAPI"

# اجرا با logging verbose
python main.py --verbose --task "Analyze the GitHub trending repos this week"

حالت رابط وب

OpenManus شامل یک رابط وب اختیاری است:

# راه‌اندازی سرور وب
python web_ui.py --port 8080

# http://localhost:8080 را در مرورگر خود باز کنید

رابط وب فعالیت عامل را به صورت real-time نمایش می‌دهد، از جمله screenshots مرورگر، لاگ‌های اجرای کد، و فرآیند برنامه‌ریزی عامل.

مرحله ۳: درک معماری عامل

OpenManus از یک معماری ماژولار با این اجزای کلیدی استفاده می‌کند:

برنامه‌ریز

برنامه‌ریز وظایف پیچیده را به زیروظایف تجزیه می‌کند:

وظیفه: "Build a weather dashboard web app"

برنامه:
1. تحقیق APIهای آب و هوا (تیر رایگان)
2. انتخاب یک چارچوب frontend
3. طراحی چیدمان UI
4. ایجاد ساختار پروژه
5. پیاده‌سازی ادغام API آب و هوا
6. ساخت اجزای frontend
7. اضافه کردن مدیریت خطا و حالت‌های loading
8. آزمایش برنامه
9. نوشتن README با دستورالعمل‌های راه‌اندازی

ابزارها

OpenManus با ابزارهای داخلی که عامل می‌تواند استفاده کند می‌آید:

ابزار	توضیح	مثال استفاده
`browser`	navigate، کلیک، تایپ، screenshot	تحقیق وب، پر کردن فرم
`code_execute`	اجرای کد Python/Node	پردازش داده، آزمایش
`file_manager`	خواندن، نوشتن، ایجاد فایل	تولید کد، گزارش‌ها
`shell`	اجرای دستورات ترمینال	عملیات Git، نصب‌ها
`search`	جستجوی وب از طریق API	یافتن اطلاعات
`memory`	ذخیره و یادآوری اطلاعات	زمینه cross-task

ایجاد ابزارهای سفارشی

می‌توانید OpenManus را با ابزارهای سفارشی گسترش دهید:

# tools/custom_api_tool.py
from openmanus.tools.base import BaseTool

class WeatherAPITool(BaseTool):
    name = "weather_api"
    description = "Get current weather data for any city"

    parameters = {
        "city": {
            "type": "string",
            "description": "City name (e.g., '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()

ابزار را در پیکربندی خود ثبت کنید:

[tools]
custom = ["tools/custom_api_tool.py"]

مرحله ۴: کاربردهای عملی

تحقیق و تولید گزارش

> Research the current state of WebAssembly adoption in 2026.
  Include market stats, major use cases, and a comparison of WASM runtimes.
  Save the report as research-report.md

عامل چندین منبع را مرور می‌کند، داده را جمع‌آوری می‌کند، و یک گزارش markdown فرمت‌بندی شده تولید می‌کند.

تولید کد خودکار

> Create a REST API with FastAPI that has:
  - User authentication with JWT
  - CRUD operations for a "projects" resource
  - PostgreSQL database with SQLAlchemy
  - Proper error handling and validation
  - Docker Compose setup
  Save everything in a new directory called "project-api"

جمع‌آوری و تحلیل داده

> Scrape the top 100 GitHub repositories by stars,
  extract their language, star count, and description.
  Create a CSV file and a summary analysis with charts.

آزمایش خودکار

> Read the code in src/api/ and write comprehensive
  integration tests using pytest. Cover all endpoints,
  edge cases, and error scenarios.

OpenManus در مقابل سایر چارچوب‌های عامل

چارچوب	تمرکز	پشتیبانی LLM	مرور وب	اجرای کد	سهولت استفاده
OpenManus	عامل عمومی	هر مدلی	بله	بله	متوسط
AutoGPT	وظایف خودمختار	OpenAI و دیگران	بله	بله	متوسط
CrewAI	تیم‌های چند عاملی	هر مدلی	پلاگین	پلاگین	آسان
LangGraph	جریان‌های کاری عامل	هر مدلی	پلاگین	پلاگین	پیشرفته
MetaGPT	توسعه نرم‌افزار	هر مدلی	محدود	بله	متوسط
BabyAGI	مدیریت وظیفه	OpenAI	خیر	محدود	آسان

OpenManus برای تعادل بین قابلیت و سادگی متمایز است. متمرکزتر از LangGraph (که نیاز به ساخت جریان‌های کاری از ابتدا دارد) و توانمندتر از BabyAGI (که ابزارهای مرورگر و کد را ندارد) است.

نکاتی برای گرفتن بهترین نتایج

در وظایف خود دقیق باشید. "یک بلاگ بساز" مبهم است. "یک بلاگ با Next.js، محتوای MDX و Tailwind CSS بساز" به عامل جهت روشنی می‌دهد.
از مدل مناسب استفاده کنید. وظایف پیچیده از GPT-4o یا Claude Opus بهره‌مند می‌شوند. وظایف ساده با Gemini Flash یا مدل‌های محلی به خوبی کار می‌کنند.
برای پروژه‌های چند جلسه‌ای حافظه را فعال کنید. این به عامل اجازه می‌دهد زمینه را از وظایف قبلی در همان پروژه به یاد داشته باشد.
استفاده از منابع را رصد کنید. وظایف عاملی می‌توانند توکن‌های زیادی مصرف کنند. محدودیت‌های بودجه را در پیکربندی تنظیم کنید:

[budget]
max_tokens_per_task = 500000
max_cost_per_task = 5.00  # USD

قبل از commit بررسی کنید. همیشه تغییرات فایل عامل را قبل از commit به کنترل نسخه بررسی کنید. از git diff برای بازرسی تغییرات استفاده کنید.

سوالات متداول

آیا OpenManus ایمن است؟ OpenManus شامل یک محیط اجرای sandboxed است. با این حال، می‌تواند کد اجرا کند و وب را مرور کند، بنابراین تنظیمات ایمنی را در پیکربندی خود بررسی کنید. هرگز آن را با امتیازات بالا اجرا نکنید.

آیا می‌توانم OpenManus را بدون کلید API استفاده کنم؟ بله، با اجرای یک مدل محلی از طریق Ollama. کیفیت به اندازه مدل بستگی دارد، اما Qwen 2.5 32B و Llama 3.3 70B نتایج خوبی ارائه می‌دهند.

OpenManus محدودیت‌های نرخ را چگونه مدیریت می‌کند؟ شامل منطق retry داخلی با backoff نمایی برای محدودیت‌های نرخ API است.

آیا چندین کاربر می‌توانند یک نمونه OpenManus را مشترکاً استفاده کنند؟ رابط وب از دسترسی چند کاربره اولیه پشتیبانی می‌کند. برای استفاده تیمی، آن را روی یک سرور مشترک با احراز هویت مناسب deploy کنید.

جمع‌بندی

OpenManus توانمندترین جایگزین متن‌باز Manus AI در ۲۰۲۶ است. همان قابلیت‌های عامل خودمختار — مرور وب، اجرای کد، مدیریت فایل و برنامه‌ریزی وظیفه — را به شما می‌دهد، در حالی که به شما اجازه می‌دهد LLM خود را انتخاب کنید و حریم خصوصی کامل داده را حفظ کنید. راه‌اندازی حدود ۱۵ دقیقه طول می‌کشد، و جامعه به طور فعال پروژه را بهبود می‌دهد.

برای توسعه‌دهندگانی که برنامه‌های هوش مصنوعی با قابلیت‌های تولید رسانه می‌سازند، Hypereal AI APIهای آسان‌به‌ادغام برای تولید تصویر، ساخت ویدیو و سنتز آواتار ارائه می‌دهد. توسعه‌دهندگان ایرانی می‌توانند مستقیماً و بدون محدودیت از Hypereal استفاده کنند. OpenManus را برای جریان‌های کاری عامل با APIهای رسانه Hypereal ترکیب کنید تا یک پشته اتوماسیون قدرتمند بسازید.