OpenManus 란?

OpenManus 종합 리포트

개요 (OpenManus란 무엇인가)

OpenManus는 최신 AI 에이전트 플랫폼 Manus의 오픈소스 대안으로 등장한 프로젝트입니다. Manus는 ‘생각을 행동으로 바꾸어주는’ 세계 최초 범용 AI 에이전트로 큰 관심을 모았지만 초대 코드가 있어야 쓸 수 있는 폐쇄형 서비스였습니다​

이에 MetaGPT 개발자 커뮤니티의 일부 멤버들이 단 3시간 만에 핵심 기능을 복제하여 2025년 3월 OpenManus를 GitHub에 공개했고, 누구나 자유롭게 사용할 수 있는 완전 공개 AI 에이전트가 탄생했습니다​. OpenManus는 OpenAI의 GPT-4 등 **대형 언어 모델(LLM)**을 활용하여 사용자의 자연어 지시에 따라 필요한 작업을 스스로 계획하고 실행하는 자율 에이전트 시스템입니다​

 

. 예를 들어 *“웹에서 최신 뉴스를 조사해 요약해줘”*와 같은 아이디어를 입력하면, OpenManus 에이전트가 문제를 해결하기 위한 단계를 스스로 나누어 생각한 뒤, 웹 검색 등의 도구를 사용해 정보를 수집하고 최종 요약 결과를 도출합니다​

 

 

. 이러한 “생각-행동-관찰(Think-Act-Observe)” 반복 구조를 통해 단순 대화형 챗봇을 넘어서 연속적이고 복잡한 작업까지 자동화할 수 있도록 설계되어 있습니다​.

OpenManus GitHub 저장소 정보 (스타 획득 수 등) - 공개 후 개발자 커뮤니티의 큰 호응을 얻었습니다.

OpenManus의 가장 큰 특징은 개방성과 유연성입니다. 초대장 없이 누구나 곧바로 설치해 실행할 수 있으며, **소스 코드가 공개(open-source)**되어 있어 원하는 대로 수정이나 기능 추가가 가능합니다​

 

기본 설정(config 파일)만 완료하면 한 줄 명령어로 실행될 정도로 사용이 간편하고 경량화되어 있으며​, 프로젝트 초기부터 MetaGPT 커뮤니티의 적극적인 참여로 지속적인 개선이 이루어지고 있습니다​. 이러한 장점 덕분에 OpenManus는 공개 직후 하루 만에 수천 명이 몰려들고 WeChat 그룹 9개가 가득 찰 만큼 폭발적인 반응을 얻었으며​, 불과 며칠 사이 GitHub 스타(★) 수가 3만 개를 넘어서며 화제가 되었습니다.

요약하면 OpenManus는 AI 에이전트의 민주화를 목표로 등장한 것으로, 제한된 소수만 사용하던 Manus의 기능을 모두에게 개방함과 동시에, AI 에이전트를 자신의 환경에 맞게 직접 통제하고 확장할 수 있는 플랫폼을 제공한다는 의의를 지닙니다​.

 

 

성능 분석 (처리 속도 및 확장성)

성능 특성: OpenManus의 처리 성능은 주로 활용되는 LLM 모델의 능력과 API 호출 속도에 좌우됩니다. 기본적으로 GPT-4 API를 통해 동작할 때 개별 질의응답의 언어이해 성능은 GPT-4와 동일한 수준을 기대할 수 있습니다. 다만 하나의 과제를 수행하기 위해 여러 단계의 추론과 도구 사용을 반복하므로, 전체 작업 완료까지는 단일 챗봇 답변보다 시간이 더 걸립니다. 예를 들어 Manus AI의 경우 간단한 뉴스 기사 작성 요청에도 약 18분 동안 단계적으로 정보를 수집·정리하여 최종 결과를 산출했는데​, 이처럼 자율 에이전트는 복잡한 작업일수록 수분에서 수십 분까지 처리 시간이 길어질 수 있습니다. OpenManus 또한 유사한 구조이므로, 예컨대 10여 단계 이상의 행동이 필요한 경우 여러 번의 API 호출 지연이 누적되어 수십 분의 실행 시간이 소요될 수 있고 중간에 멈추거나 루프에 빠질 위험도 있습니다​. 따라서 실시간 응답이 중요한 사용보다는, 자동화된 배치 작업이나 보조 직원처럼 두고두고 일하는 에이전트 용도로 더 적합합니다.

확장성: OpenManus는 사용자 환경에서 동작하는 로컬 에이전트이므로, 성능 확장은 사용자의 하드웨어 리소스와 병렬화 전략에 달려 있습니다. 단일 프로세스로 순차 동작하지만, 필요하면 여러 에이전트를 동시에 실행하거나 작업 단위를 나눠 병렬 처리하도록 커스터마이징하는 것도 가능합니다. API 호출 한도만 고려하면 클라우드 서버에서 OpenManus 인스턴스를 늘려 수평 확장하는 것도 구현할 수 있어, 기업 환경에서 워커 노드 형태로 배포하는 응용도 상정できます. 반면 Manus와 같은 클라우드 서비스는 개발자가 인프라를 신경 쓸 필요 없이 제공사가 성능을 관리하지만, 초대 제한이나 트래픽 폭증 시 서비스 불안정 등의 제약이 있었습니다​. OpenManus는 이러한 제약이 없으나, 사용자가 API 비용과 시스템 자원을 직접 부담해야 한다는 점에서 상용 서비스와 트레이드오프가 있습니다.

경쟁 제품과 비교: OpenManus와 가장 직접적으로 비교되는 대상은 원형이 된 Manus AI 플랫폼입니다. 아래 표는 OpenManus와 Manus의 특징을 비교한 것입니다​:

구분OpenManus (오픈소스)Manus AI (상용 서비스)

비용	무료 (API 이용 비용만 발생)	유료 서비스 (구독 or API과금)
접근성	공개 저장소에서 즉시 사용 가능	초대 코드 필요, 제한된 접근
커스터마이징	코드 수정 및 기능 추가 자유로움	제공된 기능만 사용 (폐쇄형)
통합(API)	다른 시스템과 손쉬운 연동 지원	공식 API 제공 제한적 (유료 플랜)
커뮤니티	활발한 오픈소스 기여자 커뮤니티	벤더 주도 업데이트, 사용자 제한
주요 활용층	개발자 및 연구자 (실험/개발 용이)	기업 고객 (완성도 높은 솔루션)

표에서 알 수 있듯이, Manus가 처음부터 상용 제품으로서 완성도 높은 사용자 경험과 다양한 도구 세트를 제공하는 반면, OpenManus는 유연성과 비용 측면 이점이 큽니다​. Manus 측은 Anthropic의 Claude와 Alibaba의 Qwen 등 복수의 LLM을 조합하여 최적화함으로써 OpenAI의 DeepResearch 에이전트보다 뛰어난 성능을 보였다고 주장했습니다​. 그러나 이처럼 멀티 모델 최적화는 폐쇄형 플랫폼에서 가능하며, OpenManus는 현재 단일 LLM(API 기반) 중심으로 동작하기 때문에 현 시점의 추론 성능이나 효율은 Manus에 미치지 못할 수 있습니다. 다만 OpenManus는 모듈식 구조와 강화학습 접목 등 잠재력을 갖고 있어 지속적인 개선 여지가 크며​, 무엇보다 사용자가 통제하는 로컬 환경에서 돌아가므로 데이터 보안과 투명성 면에서 이점이 있습니다. (실제로 전문가들은 Manus와 같은 폐쇄 AI 에이전트의 데이터 처리 투명성에 우려를 표하고 있습니다​.)

사용법 (설치 및 주요 기능 활용)

설치 방법: OpenManus는 Python 기반 프로젝트이며, 개발 환경에 Python 3.9 이상이 필요합니다. 공식적으로 제시된 설치 방법은 Conda 또는 uv 툴을 활용하는 두 가지가 있습니다​. 일반적인 설치 절차는 다음과 같습니다:

1. 환경 설정: Conda를 사용하는 경우 새로운 가상환경을 생성하고 활성화합니다. 예시 – conda create -n open_manus python=3.12 && conda activate open_manus​
    
   .
2. 소스 코드 획득: GitHub 저장소에서 OpenManus 코드를 클론합니다. git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git && cd OpenManus 명령어를 사용합니다​
   github.com
   .
3. 의존성 설치: 프로젝트 디렉토리에서 필요 패키지를 설치합니다. pip install -r requirements.txt 를 실행하여 요구 패키지를 모두 받습니다​. (만약 uv를 사용한다면 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh로 uv를 설치한 후, uv venv로 가상환경 생성 및 uv pip install -r requirements.txt 방식으로 더 빠르게 진행할 수 있습니다​​
    
4. API 키 설정: OpenManus는 자체 AI 모델을 포함하지 않으므로 OpenAI 등의 LLM API를 사용해야 합니다. config 폴더 내 config.example.toml을 복사하여 config.toml을 만들고, 편집기로 열어 OpenAI API Key와 모델 설정을 입력합니다​​. (예: [llm] 섹션에 model="gpt-4o", api_key="sk-..." 등을 설정).
5. 실행: 설정이 완료되었다면 터미널에서 python main.py 명령 하나로 OpenManus를 실행할 수 있습니다​
   . 실행 후 터미널 프롬프트에 사용자가 원하는 작업 내용을 한국어나 영어로 입력하면 됩니다. OpenManus 에이전트가 입력된 아이디어를 받아 계획 수립 → 도구 실행 → 결과 관찰을 반복하며 결과를 출력합니다​. 예를 들어 *“주어진 URL의 웹사이트를 분석해 SEO 개선점을 찾아줘”*라고 입력하면, OpenManus는 내장된 웹 브라우저와 검색 도구를 활용해 해당 사이트를 크롤링 및 분석하고, 콘텐츠 개선사항을 정리해 터미널에 표시합니다.
   • 참고로 기본 main.py 실행 모드 외에, 다양한 시도를 병렬적으로 수행하는 실험적 실행모드(run_flow.py)도 제공됩니다​. 이는 새로운 플로우(Flow) 기반으로 에이전트를 실행하는 옵션으로, 불안정하지만 보다 고급 기능 테스트에 활용될 수 있습니다.
   • 또한 OpenManus 본체 외에 에이전트의 추론 능력을 강화한 OpenManus-RL 버전도 별도 프로젝트로 제공됩니다​. 설치 방법은 유사하며, 강화학습을 통한 추론 향상 기능이 포함되어 있습니다.

주요 기능 활용: OpenManus는 텍스트 기반 CLI 인터페이스를 통해 상호작용하며, 입력 프롬프트에 단일 문장이나 다단계 지시사항을 입력하면 알아서 작업을 수행합니다. 사용자는 별도의 프롬프트 엔지니어링 없이 일반적인 지시를 내리면 되고, OpenManus는 미리 정의된 도구들을 필요에 따라 호출하여 목적을 달성합니다. 내장된 도구로는 리눅스 명령을 실행하는 Bash Shell, 인터넷에서 정보를 찾는 구글 검색 및 웹 브라우저, 파일을 저장하는 기능 등이 포함되어 있어​, 웹 스크래핑, 파일 입출력, 코드 실행 같은 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어 코드 생성 및 실행도 가능한데, “Python으로 간단한 웹 크롤러 작성 후 결과 저장”이라고 지시하면 GPT-4를 통해 코드를 생성하고 Shell 도구로 해당 코드를 실행, 결과를 파일로 저장하는 일련의 과정을 사람 개입 없이 수행합니다. 이렇듯 OpenManus가 제공하는 도구 세트를 적절히 활용하면, 인터넷 검색부터 데이터 처리, 요약 보고까지 연동한 엔드투엔드 자동화가 가능합니다. 결과 출력은 터미널에 순차적으로 표시되며, 각 단계별 에이전트의 “생각” (Thought) 내용과 실행한 액션 및 관찰된 결과가 투명하게 로그로 제공되어 사용자가 진행 과정을 추적할 수 있습니다. 필요에 따라 사용자는 중간에 에이전트의 진행을 멈추거나 새로운 지시를 내려 피드백 루프를 형성할 수도 있습니다.

사용 사례 (실제 활용 예시)

OpenManus는 공개된 지 얼마 되지 않았지만, 초기 사용자들과 개발자들이 다양한 분야에 적용한 사례들이 보고되고 있습니다. 몇 가지 성공적인 활용 예시를 소개합니다:

• 의료 데이터 분석 비서: 한 개발자는 OpenManus를 이용해 제약사 임상 시험 보고서 분석 에이전트를 구현했습니다. 이 에이전트는 수십 개의 PDF 연구논문 파일을 자동으로 읽어들여 핵심 정보를 추출하고, 여러 임상 시험 결과를 통계적으로 비교 분석한 후, 시각화 자료를 포함한 종합 보고서를 작성했습니다​. OpenManus를 VSCode 환경에 통합하여 워크플로우를 orchestration한 덕분에 이 복잡한 작업을 불과 7시간 만에 완성할 수 있었는데, 전통적으로는 몇 주가 걸릴 분량의 일을 크게 단축한 셈입니다​
  . 이 솔루션은 의료 현장에서 연구 보조 AI로 활용되어 고객사에 좋은 평가를 받았습니다.

 

• SEO 웹사이트 감사: OpenManus-RL 데모에서는 웹사이트 SEO 감사 작업을 자동화한 사례가 공개되었습니다. 사용자가 특정 도메인을 입력하면 OpenManus 에이전트가 해당 사이트를 크롤링하여 페이지 구조와 메타데이터를 수집하고, 구글 검색 순위와 키워드 최적화를 분석하여 SEO 개선 보고서를 작성했습니다. 이 과정에서 에이전트는 사람의 개입 없이도 웹 브라우징, 데이터 정리, 보고서 작성까지 일괄 수행하여 디지털 마케팅 분석 업무를 크게 효율화하는 가능성을 보여주었습니다​.
• 날씨 정보 애플리케이션 생성: 또 다른 커뮤니티 사례로, OpenManus를 이용해 동적 날씨 정보 앱을 생성한 예시가 있습니다. 에이전트에게 날씨 API를 이용한 간단한 애플리케이션을 만들도록 지시하자, OpenManus는 필요한 API 키와 예제 코드를 검색해 스스로 Python 코드를 작성하고 실행하여, 실시간 날씨 정보를 보여주는 작은 웹 애플리케이션을 구동했습니다. 이 과정에서 개발자는 세부 코딩 작업에 직접 나서지 않고, 에이전트의 판단과 행동을 검수하는 역할만 수행했습니다. 해당 데모는 OpenManus의 잠재력을 보여주며, 향후 자동 코딩 및 앱 생성 분야에도 활용될 수 있음을 시사했습니다​.

그 외: 이 외에도 개발자들은 OpenManus를 개인 비서, 교육 컨텐츠 생성, 주식 데이터 모니터링 등 다양한 아이디어에 응용해 보고 있습니다. 예컨대 일부 사용자는 OpenManus를 통해 자신의 채팅봇을 만들거나 프로그래밍 과제를 해결하는 데 활용했고, 연구자는 문헌 조사 작업을 자동화하는 실험을 진행했습니다. 이러한 사례들은 OpenManus가 특정 도메인에 한정되지 않고 범용 플랫폼으로서 활용될 수 있음을 보여줍니다. 공식 문서에도 “챗봇, 가상 비서, 텍스트 분류 시스템 등 다양한 프로젝트에 통합하여 쓸 수 있다”고 언급되어, 스타트업부터 개인 개발자까지 폭넓게 응용 가능함을 강조하고 있습니다​.

기술적 특징 (아키텍처 및 기술 스택)

OpenManus는 모듈화된 아키텍처 위에 구축되어 개발자의 이해와 확장을 용이하게 합니다. 전체 시스템은 Python으로 작성되었으며, 주요 구성 요소는 다음과 같습니다​:

• 에이전트 모듈: 에이전트의 행동 논리를 담당합니다. agent 패키지에는 기본 에이전트 클래스와 함께 다양한 에이전트 구현체(예: React 패턴을 따르는 ReActAgent, 외부 툴을 호출하는 ToolCallAgent, 소프트웨어 엔지니어 역할을 하는 SWEAgent, 계획 수립에 특화된 PlanningAgent 등)가 정의되어 있습니다​. 이를 통해 단순 응답형부터 복잡한 계획형 에이전트까지 다양한 에이전트 유형을 실험할 수 있습니다. 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 “생각(thought)→행동(action)→결과 관찰(observation)”의 사이클을 반복하도록 프로그래밍되어 있으며, 각 단계에서 LLM으로부터 다음 행동에 대한 지침을 생성받습니다​
• LLM 통합 모듈: llm 패키지는 OpenAI의 API 등 대형언어모델과의 인터페이스를 담당합니다​. OpenManus는 설정 파일(config.toml)을 통해 OpenAI나 Azure OpenAI 등의 API 키와 모델명을 지정하면, 해당 LLM을 호출하여 프롬프트에 따른 응답을 얻습니다​. 기본 프롬프트 템플릿은 prompt 디렉토리에 정의되어 있어, 예를 들어 “너는 이제 도구들을 사용할 수 있는 에이전트다”와 같은 시스템 메시지와 사용자 요청이 결합된 프롬프트를 LLM에 보내면 모델이 다음 행동을 결정하는 방식입니다. 이때 OpenAI의 GPT-4, GPT-3.5 등을 바로 활용할 수 있고, 개발자가 원한다면 자체 호스팅 LLM(예: LLaMA 계열)을 수용하도록 base_url 등을 변경해 연결할 수도 있습니다. 일부 사용자들은 Ollama와 같은 로컬 LLM 서버를 연동하여 OpenManus를 오프라인 모드로 구동하기도 했습니다.

 

• 도구(tool) 모듈: OpenManus의 강점은 다양한 플러그인 도구를 내장하여 LLM이 세상과 상호작용할 수 있게 한 점입니다. tool 패키지에는 파일 시스템에 접근하는 FileManager, 터미널 명령을 실행하는 BashExecutor, 웹 페이지를 가져오는 Browser와 WebSearch 등 여러 툴이 구현되어 있습니다​. 에이전트는 LLM의 판단에 따라 이들 툴을 호출해, 예를 들어 “검색 결과 받아오기” 또는 “주어진 명령어 실행” 같은 액션을 취합니다. 새로운 툴을 추가하고 싶다면 동일한 인터페이스를 따르는 클래스를 구현하여 등록하면 에이전트가 활용할 수 있으므로, 개발자가 자신만의 API 연동(예: 데이터베이스 조회 툴, 이메일 전송 툴 등)을 비교적 쉽게 확장할 수 있습니다.

 

• 플로우(flow) 및 상태 관리: OpenManus는 에이전트의 실행 흐름을 관리하는 flow 모듈을 통해 단계별 계획 수립 및 실행 제어를 합니다​. 예컨대 PlanningAgent의 경우 FlowFactory에서 계획 수립→계획 실행 흐름을 생성해주며, 각 단계에서 에이전트의 intermediate 결과와 상태를 schema 모듈의 데이터 구조에 저장해 둡니다​
  . 이러한 구조화된 상태 관리 덕분에 에이전트가 복잡한 목표도 단계적으로 진행하면서 문맥을 유지할 수 있고, 추후 특정 시점의 상태를 참조하거나 디버깅하기에도 용이합니다.

 

• 구성 및 설정: config 모듈은 위에서 언급한 TOML 설정파일을 파싱하고 애플리케이션 설정을 전역으로 관리합니다​. API 키, 모델 선택, 각종 파라미터(max tokens, temperature 등)를 쉽게 조정 가능하며, 설정 변경만으로 다른 LLM 백엔드나 파인튜닝 모델로 교체할 수 있어 유연합니다. 프로젝트 전반에 걸쳐 설계상 하드코딩된 상수나 비밀 값이 없도록 구성되어 있어, 배포 환경에 맞춰 설정만 교체하면 동작하도록 만들어졌습니다.

 

• 기술 스택 요약: 언어는 Python이며, 특별히 무거운 프레임워크에 의존하기보다는 표준 라이브러리와 경량 유틸리티로 구성되어 있습니다. HTTP 통신은 requests 등을 통해 처리하고, LLM API 호출 외에 복잡한 ML 연산은 수행하지 않으므로 클라이언트 단에서의 부하가 적고 대부분의 연산은 OpenAI와 같은 외부 API가 담당합니다. 현재까지는 데이터베이스나 장기 메모리 기능은 포함되어 있지 않지만, 필요 시 LangChain 등의 메모리 모듈을 접목하는 것도 고려해볼 수 있습니다. OpenManus 팀은 MIT 라이선스로 코드를 공개하여 상업적 활용도 제약이 없으며​, 개발자들이 신뢰하고 쓸 수 있도록 코드의 투명성을 강조하고 있습니다.

 

• 강화학습 확장 (OpenManus-RL): OpenManus의 기술적 확장 중 주목할 만한 것은 강화학습을 통한 에이전트 향상 시도입니다. OpenManus 본 저장소와 별도로 공개된 OpenManus-RL 프로젝트는 UIUC 대학 연구자들과 협력하여 대형언어모델 에이전트의 논리 전개 능력을 RL로 튜닝하는 방법을 제공합니다​. 예를 들어 GRPO와 같은 알고리즘을 적용해 에이전트가 더 일관된 추론을 하도록 훈련시키며, 실제로 OpenManus-RL 데모에서는 복잡한 SEO 감사, 날씨 앱 생성 등의 작업도 성공적으로 수행하여 기본 버전에 비해 높은 완성도를 보여주었습니다​
  . 이렇듯 모듈식 구조 + RL 접목은 OpenManus가 향후 자체적인 지능 개선까지 추구할 수 있는 확장 잠재력을 의미하며, 커뮤니티 주도로 다양한 실험이 진행되고 있습니다.

 

장단점 분석

장점:

• 무료 공개 및 개방성 – 누구나 제약 없이 사용할 수 있고, 소스가 공개되어 내부 동작의 투명성이 보장됩니다​​
  . 폐쇄형 상용 서비스에서 우려되는 데이터 접근 제한이나 보안 이슈를 사용자가 직접 통제할 수 있다는 이점도 있습니다.
• 높은 커스터마이징 자유도 – 코드 변경, 기능 추가, 자체 모델 연동 등 사용자 요구에 맞게 개조할 수 있습니다​​
  . 예를 들어 특수한 도메인 지식을 가르치거나 새로운 툴 플러그인을 추가하는 것이 가능해 확장성이 뛰어납니다.
• 비용 효율성 – OpenManus 자체는 무료이므로 별도의 구독료가 없고, API 사용량에 따른 비용만 들면 됩니다. 상용 Manus의 높은 이용료나 초대장 암시장 가격(수천 달러에 거래)과 비교할 때 진입 장벽이 현저히 낮습니다​
  . 개인 개발자나 스타트업도 부담 없이 첨단 AI 에이전트를 활용해볼 수 있다는 점에서 민주적인 접근성을 제공합니다.
• 간편한 설치와 사용 – 기본 환경 세팅 후 한 줄 명령어로 바로 실행될 만큼 사용법이 단순합니다​
  . 또 오픈소스 프로젝트 답게 README와 튜토리얼이 잘 갖춰져 있고, 문제 발생 시 전 세계 개발자들의 이슈 해결 지원을 받을 수 있습니다.
• 커뮤니티와 지속적 개선 – 출시와 동시에 수많은 개발자가 참여하여 빠른 속도로 기능 개선과 버그 수정을 이어가고 있습니다​
  . MetaGPT 등 기존 오픈소스 에이전트 프로젝트의 경험이 녹아 있어 발전 속도가 빠르고, 사용자 피드백이 곧바로 반영되는 개방형 개발 사이클을 장점으로 들 수 있습니다​
  . 필요하면 직접 코드를 포크떠서 자신의 프로젝트에 최적화해 쓸 수도 있기 때문에 유연한 활용이 가능합니다.

한계점:

• 초기 단계의 미흡함 – 개발 시작 후 짧은 기간에 공개된 프로젝트이므로 전반적인 완성도는 아직 상용 제품에 미치지 못합니다​
  . 예를 들어 에이전트가 복잡한 지시를 받을 때 오류를 범하거나 무한루프에 빠질 가능성이 지적되고 있고​
  , 모든 사용 사례에 최적화된 견고한 성능을 보장하지는 못합니다. 기본 제공되는 툴도 제한적이어서, Manus처럼 다양한 시나리오별 세부 튜닝이 되어 있지는 않습니다.
• 직관적 UI 부재 – 현재는 터미널에서 텍스트로 상호작용하는 방식이라 일반 사용자 친화적 UI가 부족합니다. Manus는 웹 인터페이스와 시각화 출력 등을 제공하지만, OpenManus는 개발자 지향 CLI 환경에 머물러 있어 비전문가가 쓰기에는 진입장벽이 있습니다. (일부 커뮤니티에서 OpenManus에 웹 GUI를 입히는 시도가 있긴 하나 공식 제공되진 않았습니다.)
• 외부 API 의존 – 자체 모델을 포함하지 않으므로 **반드시 외부 LLM API(Key)**가 필요합니다. 따라서 인터넷이 끊어진 오프라인 환경이나 API 비용 문제를 고려해야 하고, OpenAI API 정책 변화 등의 영향을 직접 받습니다. 반면 Manus는 자체 인프라에서 서비스를 제공하므로 사용자는 모델이나 버전을 신경쓸 필요가 없지만, OpenManus 사용자는 모델 선택부터 튜닝까지 직접 책임져야 하는 부담이 있습니다.
• 성능 및 최적화 과제 – OpenManus는 멀티스레딩, 캐시 활용 등 고성능 최적화가 아직 미흡합니다. 반면 상용 솔루션들은 대규모 트래픽 처리와 지연 최소화를 위한 최적화가 이루어져 있습니다. 그러므로 대량의 동시 작업이나 초단위 응답이 필요한 실시간 서비스에 적용하기에는 현재 구조로는 한계가 있습니다. 또한 복잡한 작업 시 메모리 또는 컨텍스트 관리 전략이 단순하여, 장기 실행 시 컨텍스트 초과나 중간 결과 유실 등의 이슈가 생길 수 있습니다.
• 공식 지원 부재 – 오픈소스 프로젝트이기 때문에 전문적인 고객 지원이나 책임 소재가 명확하지 않습니다. 문제가 발생하면 사용자 커뮤니티에 의존해야 하며, 보안 업데이트나 패치도 사용자 스스로 적용해야 합니다. 기업 입장에서는 이러한 점이 채택을 주저하게 만드는 요인이 될 수 있습니다.

종합하면, OpenManus는 개방성과 유연성 측면에서 혁신적인 프로젝트이지만, 안정성과 편의성 측면에서는 개선의 여지가 있는 것으로 평가됩니다​

. 초창기이므로 시간이 지남에 따라 단점들이 빠르게 보완될 것으로 보이며, 실제로 커뮤니티의 활발한 참여로 점진적 업데이트가 이뤄지고 있습니다. Manus와 OpenManus의 경쟁 구도는 단순히 두 제품의 우열이라기보다, 폐쇄형 상용 vs. 개방형 커뮤니티 모델의 대결 양상으로도 볼 수 있습니다​

. 향후 OpenManus가 기능 성숙도를 끌어올려 상용 솔루션에 견줄 만큼 발전한다면, AI 에이전트 기술의 표준을 오픈소스가 주도하는 성공 사례가 될 수 있을 것입니다. 현재로서는 AI 에이전트 기술에 입문하거나 자체 실험을 해보고 싶은 개발자에게 최적의 선택지이며, 작은 프로젝트에서는 충분히 유용하게 쓰일 수 있지만, 미션 크리티컬한 업무에는 신중한 테스트와 보완이 필요하다는 점을 이 리포트는 강조하며 글을 마칩니다.