Manus의 등장과 기능
Manus는 중국 심천의 스타트업이 개발한 ‘범용 AI 에이전트’로, DeepSeek 현상을 연상시키는 AI 에이전트 분야의 최근 활발한 움직임 속에서 등장했습니다. Manus는 자율적인 계획, 실행, 그리고 포괄적인 결과 도출을 수행할 수 있는 다재다능한 AI 에이전트로 설계되었습니다. 이 에이전트는 실시간으로 웹사이트와 상호 작용하고, 다양한 유형의 데이터를 처리하며, 목표 달성을 위해 다양한 도구들을 활용합니다.
초대 전용 단계임에도 불구하고, Manus는 인상적인 기능으로 빠르게 주목받았습니다. Menlo Ventures의 principal인 Deedy Das는 Manus를 칭찬하며, “모두가 이야기하는 새로운 AI 제품인 Manus는 과장된 기대감을 충족시킬 가치가 있습니다. 이것이 바로 우리가 약속받았던 AI 에이전트입니다.”라고 말했습니다. Das는 이 에이전트가 일반적으로 2주 동안의 전문적인 작업을 약 1시간으로 단축할 수 있다고 강조했습니다.
기술 지주 회사 Tiny의 공동 창립자인 Andrew Wilkinson도 비슷한 감정을 표현하며, “마치 6개월 후의 미래로 시간 여행을 한 것 같습니다.”라고 말했습니다. Wilkinson은 심지어 Manus에게 자신의 회사가 현재 연간 6,000달러를 지출하고 있는 소프트웨어 솔루션을 개발하고 대체하는 작업을 맡겼다고 밝혔습니다.
Manus는 다음과 같은 다양한 기능을 선보였습니다.
- 상세한 여행 일정 생성: 포괄적인 여행 계획 생성.
- 심층 데이터 분석: 주식 및 기업에 대한 철저한 분석 수행.
- 연구 보고서 생성: 다양한 주제에 대한 보고서 작성.
- 게임 디자인: 게임의 개념화 및 디자인.
- 대화형 교육 과정: 매력적인 학습 경험 개발.
사용자들은 Manus를 심층적인 연구 능력, 자율적인 운영, 컴퓨터 사용 기능, 그리고 메모리를 갖춘 코딩 에이전트를 결합한 다면적인 도구라고 설명했습니다.
사용자 경험 및 성능 벤치마킹
일부 사용자들이 표현한 것처럼 ‘놀라운’ 에이전트 기능 외에도, Manus는 사용자 경험(UX) 측면에서도 호평을 받았습니다. Hugging Face의 제품 책임자인 Victor Mustar는 “UX는 다른 많은 사람들이 약속했던 것이지만, 이번에는 실제로 작동합니다.”라고 언급했습니다. Manus의 디자인은 또한 인간의 감독을 통합하여 다양한 작업에 대한 승인과 허가를 요구합니다.
Manus는 또한 실제 문제 해결 능력을 평가하는 GAIA 벤치마크에서 테스트되었습니다. 보고된 결과에 따르면, Manus는 OpenAI의 Deep Research보다 우수한 성능을 보였습니다.
‘Wrapper’ 논쟁과 Manus의 가치
초기의 흥분 이후 며칠 뒤, X(이전 Twitter)의 일부 사용자들은 Manus가 Anthropic의 Claude Sonnet 모델과 Browser Use와 같은 다른 도구들을 기반으로 작동한다는 것을 발견했습니다. 이러한 사실은 일부 비평가들이 Manus가 독특한 ‘해자’ 또는 경쟁 우위가 부족하다고 주장하면서 실망감을 불러일으켰습니다.
실제로 Manus는 인상적인 기능을 달성하기 위해 사용 가능한 가장 진보된 AI 모델 중 일부를 ‘wrapper’로 활용합니다. 그러나 이러한 접근 방식은 소셜 미디어에서 때때로 이상하게 부정적인 인식으로 이어졌습니다. 궁극적으로 Manus는 기반 AI 모델의 에이전트 잠재력을 효과적으로 활용하는 잘 설계된 인터페이스를 만드는 데 성공했음을 입증했습니다.
OpenAI의 전문가인 Aidan McLaughlin은 X에서 ‘wrapper’ 측면이 중요한 문제가 아니라고 언급했습니다. 그는 “가치를 창출했다면 존중받을 자격이 있습니다. 아키텍처가 아니라 기능에 관심을 가지세요.”라고 강조했습니다.
더욱이, Manus에 대한 초기 리뷰는 현재 AI 모델의 미개척 잠재력, 즉 모델을 개발하는 연구소조차도 완전히 실현하지 못한 기능을 강조합니다. GitGlance.co의 설립자인 Richardson Dackam은 “Manus는 단순히 모델에 API를 붙인 것이 아닙니다. 그들은 다른 어떤 AI도 해내지 못한 방식으로 심층적인 연구, 심층적인 사고, 그리고 다단계 작업을 실행할 수 있는 자율 시스템을 구축했습니다.”라고 말했습니다.
이는 흥미로운 질문을 제기합니다. Manus가 미국의 기존 모델을 기반으로 구축되었다면, 왜 그 모델의 제작자들은 스스로 유사한 기능을 제공할 수 없었을까요? AI 연구원인 Dean W Ball은 “저는 모든 미국 연구소가 이러한 기능 또는 그 이상의 기능을 내부적으로 보유하고 있지만 위험 회피, 특히 규제 위험으로 인해 출시하지 않고 있다고 생각합니다.”라고 제안했습니다.
오픈 소스 열망과 OpenManus의 등장
Manus가 기존 LLM을 기반으로 구축되었다는 사실은 그 기능이 잠재적으로 복제될 수 있음을 시사합니다. 이러한 인식은 X의 많은 사용자들 사이에서 기대감을 불러일으켰고, 일부는 오픈 소스 버전에 대한 희망을 표명했습니다.
이러한 희망은 비교적 빠르게 실현된 것으로 보입니다. GitHub의 개발자 그룹은 이미 Manus의 오픈 소스 대안인 ‘OpenManus’를 만들었습니다. 이 프로젝트는 현재 GitHub에서 공개적으로 사용할 수 있습니다.
Manus가 직면한 비판과 과제
긍정적인 반응에도 불구하고, Manus는 비판에도 직면했습니다. 일부 사용자들은 Manus가 작업을 완료하는 데 과도한 시간이 걸렸고, 어떤 경우에는 작업을 완전히 완료하지 못했다고 보고했습니다. 생물 의학 과학자인 Derya Unutmaz는 Manus를 OpenAI의 Deep Research와 비교하면서, 후자는 15분 만에 작업을 완료했지만 Manus AI는 50분 후에도 20단계 중 18단계에서 멈춰 실패했다고 언급했습니다.
Klick Health의 생성 AI 부사장인 Simon Smith는 이러한 문제가 Manus의 기본 모델이 OpenAI의 Deep Research만큼 강력하지 않을 수 있기 때문이라고 분석했습니다. 그는 또한 Manus가 여러 모델을 활용하기 때문에 Deep Research보다 완전한 보고서를 생성하는 데 더 많은 시간이 필요할 수 있다고 제안했습니다.
또 다른 사용자는 Manus가 웹 검색 중에 때때로 멈추고, 코드 기반 작업에서 컨텍스트 문제로 인해 ‘중단’이 발생하며, 전반적으로 느리다는 점을 지적했습니다.
일부 비평가들은 Manus의 초대 전용 접근 방식을 비판하며, 초대가 주로 소셜 미디어 인플루언서들에게 배포되어 과장된 기대를 불러일으켰다고 주장했습니다.
Manus의 미래와 더 넓은 AI 환경
Manus는 아직 개발 초기 단계에 있으며, 앞으로 더 많은 개선과 발전이 있을 것이라는 점을 인정하는 것이 중요합니다. 그러나 중요한 질문은 여전히 남아 있습니다. OpenAI, Anthropic, 또는 Google과 같은 주요 업체들이 Manus가 현재 제공하는 것보다 더 널리 접근 가능한 버전을 언제 출시할 것인가? Manus의 등장은 AI 에이전트의 잠재력과 기존 AI 모델의 기능을 활용하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 만드는 것의 가치를 보여주는 강력한 증거입니다. 과제와 비판이 존재하지만, Manus는 AI 기반 도구의 진화와 복잡한 실제 작업을 해결하는 능력에 있어 중요한 진전을 나타냅니다. OpenManus의 개발은 AI 에이전트에 대한 이러한 새로운 접근 방식이 제시하는 가능성을 탐구하고 확장하려는 커뮤니티의 관심을 더욱 강조합니다. 미래에는 이 분야에서 지속적인 혁신과 경쟁이 이루어져 더욱 정교하고 접근 가능한 AI 에이전트의 개발을 주도할 것입니다.