Manus

Manus

LiteLLM을 통해 OpenAI 호환 Responses API로 Manus AI 에이전트를 사용할 수 있어요.

속성	내용
설명	Manus는 복잡한 추론 과제, 문서 분석, 다단계 워크플로우를 위한 AI 에이전트 플랫폼으로, 비동기 태스크 실행을 지원해요.
LiteLLM 제공자 라우트	manus/{agent_profile}
지원 작업	/responses (Responses API), /files (Files API)
제공자 문서	Manus API ↗

모델 형식 (Model Format)

manus/{agent_profile}

예시:

• manus/manus-1.6 - 범용 에이전트
• manus/manus-1.6-lite - 간단한 작업용 경량 에이전트
• manus/manus-1.6-max - 복잡한 분석용 고급 에이전트

LiteLLM Python SDK

기본 사용법

import litellm
import os
import time

# Set API key
os.environ["MANUS_API_KEY"] = "your-manus-api-key"

# Create task
response = litellm.responses(
    model="manus/manus-1.6",
    input="What's the capital of France?",
)

print(f"Task ID: {response.id}")
print(f"Status: {response.status}")  # "running"

# Poll until complete
task_id = response.id
while response.status == "running":
    time.sleep(5)
    response = litellm.get_response(
        response_id=task_id,
        custom_llm_provider="manus",
    )
    print(f"Status: {response.status}")

# Get results
if response.status == "completed":
    for message in response.output:
        if message.role == "assistant":
            print(message.content[0].text)

LiteLLM AI Gateway

설정 (Setup)

config.yaml

model_list:
  - model_name: manus-agent
    litellm_params:
      model: manus/manus-1.6
      api_key: os.environ/MANUS_API_KEY

프록시 시작

litellm --config config.yaml

사용법 (Usage)

• cURL
• OpenAI SDK

태스크 생성

# Create task
curl -X POST http://localhost:4000/responses \
  -H "Authorization: Bearer ***" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "manus-agent",
    "input": "What is the capital of France?"
  }'

# Response
{
  "id": "task_abc123",
  "status": "running",
  "metadata": {
    "task_url": "https://manus.im/app/task_abc123"
  }
}

완료 여부 폴링

# Check status (repeat until status is "completed")
curl http://localhost:4000/responses/task_abc123 \
  -H "Authorization: Bearer ***"

# When completed
{
  "id": "task_abc123",
  "status": "completed",
  "output": [
    {
      "role": "user",
      "content": [{"text": "What is the capital of France?"}]
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": [{"text": "The capital of France is Paris."}]
    }
  ]
}

태스크 생성 및 폴링

import openai
import time

client = openai.OpenAI(
    base_url="http://localhost:4000",
    api_key="your-proxy-key"
)

# Create task
response = client.responses.create(
    model="manus-agent",
    input="What is the capital of France?"
)

print(f"Task ID: {response.id}")
print(f"Status: {response.status}")  # "running"

# Poll until complete
task_id = response.id
while response.status == "running":
    time.sleep(5)
    response = client.responses.retrieve(response_id=task_id)
    print(f"Status: {response.status}")

# Get results
if response.status == "completed":
    for message in response.output:
        if message.role == "assistant":
            print(message.content[0].text)

동작 방식 (How It Works)

Manus는 비동기 에이전트 API로 동작해요:

1. 태스크 생성 (Create Task): litellm.responses()를 호출하면 Manus가 태스크를 만들고 즉시 status: "running"을 반환해요.
2. 태스크 실행 (Task Executes): 에이전트가 백그라운드에서 요청을 처리해요.
3. 완료 여부 폴링 (Poll for Completion): 상태가 "completed"로 바뀔 때까지 litellm.get_response() 또는 client.responses.retrieve()를 반복 호출해야 해요.
4. 결과 확인 (Get Results): 완료되면 output 필드에 전체 대화가 담겨 있어요.

태스크 상태 (Task Statuses):

• running - 에이전트가 작업 중
• pending - 에이전트가 입력을 기다리는 중
• completed - 태스크가 성공적으로 완료됨
• error - 태스크 실패

운영 환경 사용 (Production Usage)

운영 환경 애플리케이션에서는 폴링 대신 웹훅을 사용해 태스크 완료를 통지받는 편이 좋아요.

지원 파라미터 (Supported Parameters)

파라미터	지원 여부	비고
input	✅	텍스트, 이미지 또는 구조화된 콘텐츠
stream	✅	가짜 스트리밍 (태스크는 비동기 실행)
max_output_tokens	✅	응답 길이 제한
previous_response_id	✅	다회차 대화용

Files API

Manus는 문서 분석·처리를 위한 파일 업로드를 지원해요. 업로드한 파일은 Responses API 호출에서 참조할 수 있어요.

LiteLLM Python SDK

파일 업로드, 사용, 조회, 삭제

import litellm
import os

# Set API key
os.environ["MANUS_API_KEY"] = "your-manus-api-key"

# Upload file
file_content = b"This is a document for analysis."
created_file = await litellm.acreate_file(
    file=("document.txt", file_content),
    purpose="assistants",
    custom_llm_provider="manus",
)
print(f"Uploaded file: {created_file.id}")

# Use file with Responses API
response = await litellm.aresponses(
    model="manus/manus-1.6",
    input=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "input_text", "text": "Summarize this document."},
                {"type": "input_file", "file_id": created_file.id},
            ],
        },
    ],
    extra_body={"task_mode": "agent", "agent_profile": "manus-1.6-agent"},
)
print(f"Response: {response.id}")

# Retrieve file
retrieved_file = await litellm.afile_retrieve(
    file_id=created_file.id,
    custom_llm_provider="manus",
)
print(f"File details: {retrieved_file.filename}, {retrieved_file.bytes} bytes")

# Delete file
deleted_file = await litellm.afile_delete(
    file_id=created_file.id,
    custom_llm_provider="manus",
)
print(f"Deleted: {deleted_file.deleted}")

LiteLLM AI Gateway

• cURL
• OpenAI SDK

파일 업로드

# Upload file
curl -X POST http://localhost:4000/v1/files \
  -H "Authorization: Bearer ***" \
  -F "[email protected]" \
  -F "purpose=assistants" \
  -F "custom_llm_provider=manus"

# Response
{
  "id": "file_abc123",
  "object": "file",
  "bytes": 1024,
  "created_at": 1234567890,
  "filename": "document.txt",
  "purpose": "assistants",
  "status": "uploaded"
}

Responses API에서 파일 사용

# Create response with file
curl -X POST http://localhost:4000/responses \
  -H "Authorization: Bearer ***" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "manus-agent",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "input_text", "text": "Summarize this document."},
          {"type": "input_file", "file_id": "file_abc123"}
        ]
      }
    ]
  }'

파일 조회

# Get file details
curl http://localhost:4000/v1/files/file_abc123 \
  -H "Authorization: Bearer ***"

# Response
{
  "id": "file_abc123",
  "object": "file",
  "bytes": 1024,
  "created_at": 1234567890,
  "filename": "document.txt",
  "purpose": "assistants",
  "status": "uploaded"
}

파일 삭제

# Delete file
curl -X DELETE http://localhost:4000/v1/files/file_abc123 \
  -H "Authorization: Bearer ***"

# Response
{
  "id": "file_abc123",
  "object": "file",
  "deleted": true
}

파일 업로드, 사용, 조회, 삭제

import openai

client = openai.OpenAI(
    base_url="http://localhost:4000",
    api_key="your-proxy-key"
)

# Upload file
with open("document.txt", "rb") as f:
    created_file = client.files.create(
        file=f,
        purpose="assistants",
        extra_body={"custom_llm_provider": "manus"}
    )
print(f"Uploaded file: {created_file.id}")

# Use file with Responses API
response = client.responses.create(
    model="manus-agent",
    input=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "input_text", "text": "Summarize this document."},
                {"type": "input_file", "file_id": created_file.id}
            ]
        }
    ]
)
print(f"Response: {response.id}")

# Retrieve file
retrieved_file = client.files.retrieve(created_file.id)
print(f"File: {retrieved_file.filename}, {retrieved_file.bytes} bytes")

# Delete file
deleted_file = client.files.delete(created_file.id)
print(f"Deleted: {deleted_file.deleted}")

출처: 문서

본문

관련 문서 (Related Documentation)

• LiteLLM Responses API
• LiteLLM Files API
• Manus OpenAI Compatibility

더 알아보기 (Learn more)

• LiteLLM Responses API
• LiteLLM Files API
• Manus OpenAI Compatibility