껍데기는 유용하고 마누스는 좋은 요원일 수도 있지만

X에서 MIT 박사 @ZengyiQin은 자신의 생각을 공유합니다. "Manus는 좋은 제품이지만 기술적 돌파구는 아닙니다."라고 그는 말합니다.

일부 국내 AI 커뮤니티에서도 엇갈린 평가가 있습니다. 일부 기술자들은 Manus가 좋은 에이전트일 수 있지만, 그렇게 많은 것을 추구할 필요는 없으며, 소위 "XX 모멘트"는 말할 것도 없다고 믿습니다. 일부 투자자들은 또한 위성 기반 보도에 분개합니다. 다른 사람들은 성공적인 마케팅 파괴를 위해 Manus 팀을 칭찬합니다.

Manus가 기술 업계의 관심을 불러일으킨 후, Manus AI의 파트너인 Zhang Tao는 소셜 플랫폼에 게시물을 올려 응답했습니다. 그는 "모두의 열정을 완전히 과소평가했다"고 말하며 Manus는 여전히 아기 단계에 있으며, 수십 명의 이 회사에 대해 더 관대하고 이해해 줄 것을 간청했습니다. "팀은 모두가 더 나은 제품을 가능한 한 빨리 경험할 수 있도록 열심히 노력하고 있습니다."

Manus가 혁신적인 혁신인가요? 아직 말하기에는 너무 이를 수 있습니다. 잠시 총알을 날려보세요.

Manus 관계자는 4분짜리 데모 비디오만 제공했으며, 나머지는 "모두와 제품으로 소통"하는 것이었습니다.

보도에 따르면 Manus는 독립적인 사고 및 시스템 계획 능력을 갖춘 세계 최초의 범용 에이전트 제품입니다. 가장 중요한 것은 제안이나 답변만 제공하는 기존 AI와 달리 Manus는 가상 환경에서 코드를 작성하고, 지능적으로 웹을 탐색하고, 다양한 응용 프로그램을 조작하고, 완전한 작업 결과를 직접 제공하는 등 자율적으로 도구를 호출할 수 있다는 것입니다. 여행 계획, 주식 분석, 교육 콘텐츠 제작부터 보험 정책 비교, 공급업체 조달, 재무 보고서 분석 등에 이르기까지 복잡한 작업을 수행합니다.

실제 문제를 해결하는 범용 AI 어시스턴트를 평가하는 벤치마크인 GAIA 벤치마크에서 Manus는 세 가지 난이도 모두에서 새로운 SOTA(최첨단) 성능을 달성했습니다.

공식 정보에 따르면 Manus의 핵심은 독립적인 가상 머신에서 폐쇄 루프 작업 흐름을 구축하기 위해 다중 에이전트 아키텍처(다중 에이전트 협업 아키텍처)를 사용합니다.

구체적으로는 계획 에이전트, 실행 에이전트 및 검증 에이전트의 분업 및 협업 메커니즘을 통해 복잡한 작업을 처리합니다.

이 과정에서 Manus는 가상 머신에 새로운 작업 환경을 만들고, 코드 작성 및 실행, 웹 탐색, 응용 프로그램 작동 등 다양한 도구를 호출하여 궁극적으로 사용자에게 고품질 답변 또는 솔루션을 생성할 수 있습니다.

"4월에 일본 여행 맞춤 설정"을 예로 들면, 공식 데모에 따르면 프롬프트 단어를 입력하면 Manus는 작업을 분해하고 지침에 따라 아이디어를 결정합니다.

그런 다음 계획에 따라 단계별로 데이터를 검색하고 내용을 분석하는 등의 작업을 수행합니다. 인터페이스 오른쪽을 통해 해당 생성된 코드를 실시간으로 확인할 수 있습니다.

그런 다음 Manus는 코드를 통합하여 LLM에 다시 피드하고 메모리를 업데이트하고 추론 및 콘텐츠 생성을 수행합니다. 마지막으로 완전하고 개인화된 여행 계획이 생성됩니다.

X에서 MIT 박사 @ZengyiQin은 자신의 생각을 공유합니다. "Manus는 좋은 제품이지만 기술적 돌파구는 아닙니다."라고 그는 말합니다.

그는 Manus가 주로 미리 정의된 흐름에 따라 작업을 수행한다고 말합니다. 그러나 단기적으로 시스템 기능을 최적화할 수 있더라도 미리 정의된 프로세스는 시스템의 최대 성능을 크게 제한합니다. 동시에 Manus는 비교적 제한된 환경, 즉 브라우저 수준과 운영 체제 수준 사이에서 어떤 방식으로 작동할 수 있으며 미리 정의된 소프트웨어 도구 외부에서는 효과적이지 않습니다. 예를 들어 슬라이드를 제어하여 슬라이드를 만들 수 없습니다. 그리고 해당 소프트웨어의 상당 부분은 실제로 Manus의 도구 상자 밖에 있습니다.

NetEase 기술 및 여러 기술 인력과의 교환 후, Manus가 좋은 에이전트일 수 있지만 그렇게 많은 것을 추구할 필요는 없으며, 소위 "XX 모멘트"는 말할 것도 없다는 비교적 일관된 견해가 있습니다.

Manus 제품의 창립자인 Xiao Hong은 2015년 화중과학기술대학교에서 소프트웨어 공학을 전공했으며 연쇄 창업가입니다. 그는 Nightingale Technology를 설립하고 SaaS 도구, One Partner Assistant 및 Micro Partner Assistant와 같은 B-end 제품을 출시했으며 Tencent, Zhenfund 및 기타 회사로부터 수억 달러의 투자를 유치하여 2020년에 유니콘 회사에 제품을 판매했습니다.

4분짜리 비디오에서 발표자는 Xiao Hong이 아닌 Monica의 공동 창립자이자 수석 과학자인 Ji Yichao입니다.

2022년 Xiao Hong은 해외 시장에 집중하는 AI 어시스턴트 Monica를 개발하기 위해 "Butterfly Effect" 회사를 설립했습니다. Monica는 다양한 대규모 언어 모델을 통합하여 채팅, 번역, 복사 처리 및 그림 그리기와 같은 다양한 기능 서비스를 사용자에게 제공하는 All-in-One을 달성합니다.

그러나 대규모 모델을 개발하지 않았기 때문에 Monica는 시장에 진입하는 순간부터 "껍질" 제품으로 비판을 받았습니다. "껍질" 제품에 대한 시장의 일반적인 견해는 장기적이지 않으며, 대부분의 시장은 단계적 제품이며, 제품의 끝은 대규모 모델 회사에 의해 잠식될 것이라는 것입니다.

2024년 Monica는 죽지 않았고, 제품 형태는 브라우저 플러그인에서 앱 및 웹 페이지로 점차 확장되었습니다. 사용자 수는 1,000만 명에 달했으며, 이익은 상당하며, AI Chrome 플러그인 제품의 선두 주자에 속합니다.

이번에 화면을 닦는 Manus도 Monica의 제품 아이디어를 이어갑니다. 팀이 Manus 도크 모델을 발표하지 않았지만, 더 큰 모델의 기능을 통합한 것이 분명합니다.

AI 에이전트는 새로운 개념이 아니지만 과거 제품은 실제로 "사용"하기 어려운 경우가 많습니다. 디버깅해야 하는 많은 플러그인과 복잡한 도구 체인이 일반 사용자가 실제로 사용하는 것을 방해하는 주요 장벽이었습니다.

Manus의 깨진 서클을 신중하게 분석하면 일반 사람들이 이해하고 실제로 사용하는 임계값이 크게 감소했기 때문일 수도 있습니다.

사용자 피드백에 따르면 Manus는 예상보다 훨씬 더 유창하게 작업을 실행하며, 모호한 작업 지침조차도 사용자가 정확한 입력을 제공할 필요 없이 컨텍스트에 따라 분해되고 실행될 수 있습니다.

그러나 구현 효과의 관점에서 많은 사람들은 Manus가 상징하는 진정한 "손의 해방"과는 거리가 멀다고 말합니다.

Superlinear Academy에서 Manus 팀의 구성원은 구조를 줄이고 지능을 높이는 철학을 믿고 실천한다고 말합니다. 데이터가 충분히 좋고, 모델이 충분히 강력하고, 아키텍처가 충분히 유연하고, 엔지니어링이 충분히 견고하면 컴퓨터 사용, 심층 연구, 코딩 에이전트와 같은 개념이 제품 기능에서 자연스러운 기능으로 전환됩니다.

이전에 Xiao Hong은 공개 인터뷰에서 에이전트에 대한 자신의 견해를 공유했습니다. 그는 AI 개발의 추세를 되돌아보면, 가장 초기의 형태 입력에서 자연스러운 대화, 그리고 이제 컨텍스트로 사용자 요구 사항을 이해할 수 있게 되면서, 근본적인 논리는 제품이 일반 사용자의 사용 습관에 점점 더 부합하고 사람과 AI 간의 소통이 점점 더 원활하고 인간적으로 변하고 있다는 것입니다.

제품 출시 이틀 전, Xiao Hong은 소셜 미디어에 게시했습니다. 2025년에는 Chatbot이 두 번째 격차를 넘고, 에이전트가 첫 번째 격차를 넘을 것이며, 앞으로 6개월 안에 좋은 기회가 많이 있을 것입니다. 마지막으로, 껍질은 쓸모가 있다는 것을 믿어야 합니다!

Manus가 좋은 제품인지 여부는 시장에서 지켜봐야 합니다. 그러나 Xiao Hong은 에이전트가 "첫 번째 격차"를 넘는 역사적인 순간이 멀지 않았다고 말했습니다.