A Ascensão do Manus e suas Capacidades
O campo em rápida evolução dos agentes de IA tem visto recentemente uma enxurrada de atividades, reminiscente do fenômeno DeepSeek. Uma nova startup de Shenzhen, China, chamada Manus, introduziu o que denomina um “agente de IA de propósito geral”, gerando considerável discussão e entusiasmo na comunidade de IA.
A criação do Manus é projetada para funcionar como um agente de IA versátil, capaz de planejar, executar e entregar resultados abrangentes de forma autônoma. Este agente interage com sites em tempo real, processa vários tipos de dados e utiliza um conjunto de ferramentas para atingir seus objetivos.
Apesar de estar em uma fase apenas para convidados, o Manus rapidamente ganhou atenção por suas impressionantes capacidades. Deedy Das, um diretor da Menlo Ventures, elogiou o Manus, afirmando: “Manus, o novo produto de IA sobre o qual todos estão falando, vale o hype. Este é o agente de IA que nos foi prometido”. Das destacou a capacidade do agente de condensar o que normalmente seriam duas semanas de trabalho profissional em aproximadamente uma hora.
Andrew Wilkinson, cofundador da holding de tecnologia Tiny, expressou um sentimento semelhante, observando: “Sinto que acabei de viajar no tempo seis meses para o futuro”. Wilkinson até compartilhou que encarregou o Manus de desenvolver e substituir uma solução de software pela qual sua empresa atualmente gasta US$ 6.000 anualmente.
O Manus apresentou uma ampla gama de funcionalidades, incluindo:
- Criação Detalhada de Itinerários: Geração de planos de viagem abrangentes.
- Análise Aprofundada de Dados: Realização de análises completas de ações e negócios.
- Geração de Relatórios de Pesquisa: Produção de relatórios sobre diversos tópicos.
- Design de Jogos: Conceituação e design de jogos.
- Cursos Educacionais Interativos: Desenvolvimento de experiências de aprendizado envolventes.
Os usuários descreveram o Manus como uma ferramenta multifacetada, combinando capacidades de pesquisa profunda, operação autônoma, funcionalidade de uso do computador e um agente de codificação equipado com memória.
Experiência do Usuário e Benchmarking de Desempenho
Além de suas capacidades “impressionantes” de agente, como alguns colocaram, o Manus também foi elogiado por sua experiência do usuário (UX). Victor Mustar, chefe de produto da Hugging Face, observou: “A UX é o que tantos outros prometeram, mas desta vez simplesmente funciona”. O design do Manus também incorpora supervisão humana, exigindo aprovações e permissões para várias ações.
O Manus também foi testado no benchmark GAIA, que avalia assistentes de IA gerais em sua capacidade de resolver problemas do mundo real. De acordo com os resultados relatados, o Manus demonstrou desempenho superior em comparação com o Deep Research da OpenAI.
O Debate do “Wrapper” e o Valor do Manus
Poucos dias após a onda inicial de entusiasmo, alguns usuários no X (anteriormente Twitter) descobriram que o Manus estava operando em cima do modelo Claude Sonnet da Anthropic, juntamente com outras ferramentas como o Browser Use. Essa revelação levou a algumas expressões de decepção, com alguns críticos sugerindo que o Manus carecia de uma “vantagem” única ou vantagem competitiva.
A realidade é que o Manus, para alcançar suas impressionantes capacidades, funciona como um “wrapper” em torno de alguns dos modelos de IA mais avançados disponíveis. Essa abordagem, no entanto, tem sido por vezes recebida com uma percepção estranhamente negativa nas redes sociais. Em última análise, o Manus demonstrou sucesso na criação de uma interface bem projetada que aproveita efetivamente o potencial de agente de um modelo de IA fundamental.
Aidan McLaughlin, um profissional da OpenAI, comentou no X que o aspecto “wrapper” não era uma preocupação significativa. Ele enfatizou: “Se criou valor, merece meu respeito. Preocupe-se com as capacidades, não com a arquitetura”.
Além disso, as revisões iniciais do Manus destacam o potencial inexplorado dos modelos de IA atuais, capacidades que nem mesmo os laboratórios que os desenvolvem perceberam completamente. Richardson Dackam, fundador da GitGlance.co, afirmou: “O Manus não apenas colocou uma API em um modelo. Eles construíram um sistema autônomo que pode executar pesquisa profunda, pensamento profundo e tarefas de várias etapas de uma forma que nenhuma outra IA fez”.
Isso levanta uma questão intrigante: se o Manus é construído sobre modelos existentes dos Estados Unidos, por que os criadores desses modelos não foram capazes de fornecer capacidades semelhantes? Dean W Ball, um pesquisador de IA, sugeriu: “Presumo que todos os laboratórios dos EUA tenham essas capacidades ou melhores nos bastidores e não as estejam lançando devido à aversão ao risco, parte da qual vem do risco regulatório”.
Aspirações de Código Aberto e o Surgimento do OpenManus
O fato de o Manus ser construído em LLMs existentes sugere que suas capacidades poderiam ser potencialmente replicadas. Essa percepção desencadeou uma onda de expectativa entre muitos usuários no X, com alguns expressando esperança por uma versão de código aberto.
Essas esperanças parecem ter sido respondidas relativamente rápido. Um grupo de desenvolvedores no GitHub já criou uma alternativa de código aberto ao Manus, apropriadamente chamada de “OpenManus”. Este projeto está agora publicamente disponível no GitHub.
Críticas e Desafios Enfrentados pelo Manus
Apesar da recepção positiva, o Manus também encontrou sua parcela de críticas. Alguns usuários relataram que o Manus levou um tempo excessivo para concluir as tarefas e, em alguns casos, não conseguiu finalizá-las. Derya Unutmaz, um cientista biomédico, comparou o Manus ao Deep Research da OpenAI, observando que, enquanto o último completou uma tarefa em 15 minutos, o Manus AI falhou após 50 minutos, ficando preso na etapa 18 de 20.
Simon Smith, vice-presidente executivo de IA generativa da Klick Health, atribuiu esses problemas à possibilidade de que o modelo subjacente do Manus possa não ser tão robusto quanto o Deep Research da OpenAI. Ele sugeriu ainda que, como o Manus utiliza vários modelos, pode exigir mais tempo do que o Deep Research para gerar um relatório completo.
Outro usuário destacou que o Manus às vezes fica preso durante as pesquisas na web, experimenta “interrupções” devido a problemas de contexto em tarefas baseadas em código e exibe lentidão geral.
Alguns críticos também atacaram a abordagem de acesso apenas para convidados do Manus, sugerindo que os convites foram distribuídos principalmente para influenciadores nas redes sociais para gerar hype.
O Futuro do Manus e o Cenário Mais Amplo da IA
É importante reconhecer que o Manus ainda está em seus estágios iniciais de desenvolvimento e provavelmente passará por mais refinamentos e melhorias. No entanto, uma questão crucial permanece: quanto tempo levará até que grandes players como OpenAI, Anthropic ou mesmo Google introduzam uma versão mais amplamente acessível do que o Manus oferece atualmente? O surgimento do Manus serve como uma demonstração convincente do potencial dos agentes de IA e do valor de criar interfaces amigáveis para desbloquear os recursos dos modelos de IA existentes. Embora existam desafios e críticas, o Manus representa um passo significativo na evolução das ferramentas baseadas em IA e sua capacidade de lidar com tarefas complexas do mundo real. O desenvolvimento do OpenManus ressalta ainda mais o interesse da comunidade em explorar e expandir as possibilidades apresentadas por essa nova abordagem aos agentes de IA. O futuro provavelmente verá inovação e competição contínuas neste espaço, impulsionando o desenvolvimento de agentes de IA ainda mais sofisticados e acessíveis.