הופעתה של מאנוס ויכולותיה
היצירה של Manus נועדה לתפקד כסוכן AI רב-תכליתי, המסוגל לתכנון אוטונומי, ביצוע ומסירה של תוצאות מקיפות. סוכן זה מקיים אינטראקציה עם אתרי אינטרנט בזמן אמת, מעבד סוגי נתונים שונים, ומשתמש בחבילת כלים כדי להשיג את מטרותיו.
למרות היותו בשלב הזמנה בלבד, Manus צבר במהירות תשומת לב בשל יכולותיו המרשימות. דידי דאס, מנהל ב-Menlo Ventures, שיבח את Manus ואמר, “Manus, מוצר ה-AI החדש שכולם מדברים עליו, שווה את ההייפ. זהו סוכן ה-AI שהובטח לנו.” דאס הדגיש את יכולתו של הסוכן לדחוס את מה שבדרך כלל יהיה שבועיים של עבודה מקצועית לכשעה אחת.
אנדרו וילקינסון, מייסד שותף של חברת אחזקות הטכנולוגיה Tiny, הביע רגש דומה, והעיר, “אני מרגיש כאילו קפצתי בזמן שישה חודשים לעתיד.” וילקינסון אף שיתף כי הטיל על Manus לפתח ולהחליף פתרון תוכנה שעבורו החברה שלו מוציאה כיום 6,000 דולר בשנה.
Manus הציגה מגוון רחב של פונקציות, כולל:
- יצירת מסלול מפורט: יצירת תוכניות נסיעה מקיפות.
- ניתוח נתונים מעמיק: ביצוע ניתוח יסודי של מניות ועסקים.
- יצירת דוחות מחקר: הפקת דוחות בנושאים מגוונים.
- עיצוב משחקים: תפיסה ועיצוב של משחקים.
- קורסים חינוכיים אינטראקטיביים: פיתוח חוויות למידה מרתקות.
משתמשים תיארו את Manus ככלי רב-פנים, המשלב יכולות מחקר עמוקות, פעולה אוטונומית, פונקציונליות של שימוש במחשב, וסוכן קידוד המצויד בזיכרון.
חוויית משתמש ומדדי ביצועים
מעבר ליכולות הסוכנותיות ‘המפוצצות את המוח’, כפי שחלקם הגדירו זאת, Manus זכתה לשבחים גם על חוויית המשתמש (UX) שלה. ויקטור מוסטר, ראש תחום מוצר ב-Hugging Face, ציין, “חווית המשתמש היא מה שכל כך הרבה אחרים הבטיחו, אבל הפעם זה פשוט עובד.” העיצוב של Manus משלב גם פיקוח אנושי, הדורש אישורים והרשאות לפעולות שונות.
Manus נבחנה גם במדד GAIA, המעריך עוזרי AI כלליים על יכולתם לפתור בעיות בעולם האמיתי. על פי התוצאות המדווחות, Manus הפגינה ביצועים מעולים בהשוואה ל-Deep Research של OpenAI.
דיון ה"עטיפה" והערך של Manus
כמה ימים לאחר גל ההתרגשות הראשוני, כמה משתמשים ב-X (לשעבר טוויטר) גילו ש-Manus פועלת על גבי מודל Claude Sonnet של Anthropic, לצד כלים אחרים כמו Browser Use. גילוי זה הוביל לכמה ביטויים של אכזבה, כאשר כמה מבקרים טענו של-Manus חסר “חפיר” ייחודי או יתרון תחרותי.
המציאות היא ש-Manus, כדי להשיג את יכולותיה המרשימות, מתפקדת כ”עטיפה” סביב כמה ממודלי ה-AI המתקדמים ביותר הקיימים. גישה זו, לעומת זאת, נתקלה לעתים בתפיסה שלילית באופן מוזר ברשתות החברתיות. בסופו של דבר, Manus הוכיחה הצלחה ביצירת ממשק מעוצב היטב המנצל ביעילות את הפוטנציאל הסוכנותי של מודל AI בסיסי.
איידן מק’לוכלין, איש מקצוע ב-OpenAI, הגיב ב-X כי היבט ה”עטיפה” אינו מהווה דאגה משמעותית. הוא הדגיש, “אם זה יצר ערך, זה ראוי לכבוד שלי. תתעניינו ביכולות, לא בארכיטקטורה.”
יתר על כן, ביקורות ראשוניות של Manus מדגישות את הפוטנציאל הלא מנוצל של מודלי AI קיימים, יכולות שאפילו המעבדות המפתחות אותם לא מימשו במלואן. ריצ’רדסון דקאם, מייסד GitGlance.co, הצהיר, “Manus לא סתם הדביקה API על מודל. הם בנו מערכת אוטונומית שיכולה לבצע מחקר עמוק, חשיבה עמוקה ומשימות רב-שלביות באופן שאף AI אחר לא עשה.”
זה מעלה שאלה מסקרנת: אם Manus בנויה על מודלים קיימים מארצות הברית, מדוע יוצרי המודלים הללו לא הצליחו לספק יכולות דומות בעצמם? דין וו בול, חוקר AI, הציע, “אני מניח שלכל מעבדה בארה”ב יש את היכולות האלה או טובות יותר מאחורי הקלעים והיא לא משחררת אותן בגלל סלידה מסיכונים, שחלקם נובעים מסיכון רגולטורי.”
שאיפות קוד פתוח והופעת OpenManus
העובדה ש-Manus בנויה על LLMs קיימים מרמזת על כך שניתן לשכפל את יכולותיה. ההבנה הזו עוררה גל של ציפייה בקרב משתמשים רבים ב-X, כאשר חלקם הביעו תקווה לגרסת קוד פתוח.
נראה שתקוות אלו נענו במהירות יחסית. קבוצת מפתחים ב-GitHub כבר יצרה אלטרנטיבה בקוד פתוח ל-Manus, שנקראת כראוי “OpenManus”. פרויקט זה זמין כעת לציבור ב-GitHub.
ביקורות ואתגרים העומדים בפני Manus
למרות הקבלה החיובית, Manus נתקלה גם בביקורת. כמה משתמשים דיווחו ש-Manus לקחה כמות מוגזמת של זמן להשלמת משימות, ובמקרים מסוימים, לא הצליחה לסיים אותן כלל. דריה אונוטמאז, מדענית ביו-רפואית, השוותה את Manus ל-Deep Research של OpenAI, וציינה שבעוד שהאחרון השלים משימה תוך 15 דקות, Manus AI נכשלה לאחר 50 דקות, ונתקעה בשלב 18 מתוך 20.
סיימון סמית’, סמנכ”ל AI גנרטיבי ב-Klick Health, ייחס את הבעיות הללו לאפשרות שהמודל הבסיסי של Manus עשוי להיות פחות חזק מזה של Deep Research של OpenAI. הוא הציע עוד שמכיוון ש-Manus משתמשת במספר מודלים, ייתכן שיידרש לה יותר זמן מ-Deep Research כדי ליצור דוח מלא.
משתמש אחר הדגיש ש-Manus נתקעת לפעמים במהלך חיפושי אינטרנט, חווה “הפסקות בין לבין” עקב בעיות הקשר במשימות מבוססות קוד, ומפגינה איטיות כללית.
כמה מבקרים התמקדו גם בגישת הגישה של Manus להזמנה בלבד, והציעו שהזמנות הופצו בעיקר למשפיענים ברשתות החברתיות כדי ליצור הייפ.
עתידה של Manus והנוף הרחב יותר של AI
חשוב להכיר בכך ש-Manus עדיין נמצאת בשלבי הפיתוח המוקדמים שלה, וסביר להניח שהיא תעבור שיפורים ושיפורים נוספים. עם זאת, נותרה שאלה מכרעת: כמה זמן יעבור עד ששחקנים גדולים כמו OpenAI, Anthropic, או אפילו Google יציגו גרסה נגישה יותר למה ש-Manus מציעה כעת? הופעתה של Manus משמשת כהדגמה משכנעת לפוטנציאל של סוכני AI ולערך של יצירת ממשקים ידידותיים למשתמש כדי לפתוח את היכולות של מודלי AI קיימים. בעוד שקיימים אתגרים וביקורות, Manus מייצגת צעד משמעותי קדימה באבולוציה של כלים המופעלים על ידי AI ויכולתם להתמודד עם משימות מורכבות בעולם האמיתי. הפיתוח של OpenManus מדגיש עוד יותר את העניין של הקהילה בחקירה והרחבה של האפשרויותשמציגה גישה חדשה זו לסוכני AI. העתיד צפוי לראות המשך חדשנות ותחרות בתחום זה, שיניעו את הפיתוח של סוכני AI מתוחכמים ונגישים אף יותר.