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마누스 AI: 진정한 자율 에이전트의 등장
AI 기술이 계속 발전하는 가운데, 마누스 AI(Manus AI)라는 새로운 플레이어가 시장에 뛰어들었어. 이들이 내놓은 '마누스'는 자신들을 "최초의 범용 AI 에이전트"라고 소개하고 있는데, 기존의 챗봇이나 워크플로우와는 차원이 다른 접근법을 제시하고 있어. 오늘은 마니스가 무엇이고 어떤 기능을 제공하는지 깊게 살펴볼게.
마누스 AI란?
마누스 AI는 약 1년 간 조용히 개발을 진행해 왔으며, 최근에 초기 프리뷰 버전을 공개했어. 팀을 이끄는 팍(Pak)에 따르면, 마누스는 단순한 챗봇이 아닌 "진정한 자율 에이전트"로, 아이디어 생성에서 그치는 다른 AI들과 달리 실제 결과물을 제공한다고 해.
특히 주목할 점은 마누스가 AGI(인공 일반 지능)의 가능성을 보여주는 인간-기계 협업의 새로운 패러다임을 제시한다는 거야. 그럼 실제로 마니스가 어떻게 작동하는지 몇 가지 사례를 통해 알아보자.
실제 사용 사례
1. 이력서 스크리닝
첫 번째 데모에서 마누스는 이력서 스크리닝 작업을 수행해. 사용자가 10개의 이력서가 담긴 ZIP 파일을 마니스에 보내면, 마누스는 마치 인간처럼 파일을 해제하고 각 이력서를 페이지별로 살펴보며 중요한 정보를 문서에 기록해.
마누스는 클라우드에서 비동기적으로 작업하기 때문에 사용자는 언제든지 노트북을 닫을 수 있고, 마누스는 모든 작업이 완료되면 알림을 보내줘. 또한 언제든지 새로운 지시를 내릴 수 있어서, 예를 들어 5개의 이력서를 추가로 보내면 마누스는 총 15개의 이력서를 분석한 후 순위 제안, 후보자 프로필, 평가 기준 등을 제공해.
흥미로운 점은 마누스에게 스프레드시트 형식으로 결과를 요청하면, 이를 바로 학습해서 다음에 비슷한 작업을 할 때는 자동으로 스프레드시트 형태로 결과물을 제공한다는 거야. 이는 마누스가 자체 지식과 기억을 가지고 학습한다는 증거지.
2. 복잡한 리서치 및 보고서 작성
두 번째 데모에서는 마누스가 뉴욕의 부동산을 여러 기준에 따라 필터링하는 연구를 수행해. 복잡한 작업의 경우, 마니스는 먼저 작업을 세분화하고 할 일 목록을 만들어.
구체적인 접근 방식은 다음과 같아:
- 가장 안전한 지역에 대한 기사를 검색하고 세심하게 읽기
- 뉴욕의 중학교 연구
- 예산을 계산하기 위한 파이썬 프로그램 작성
- 예산을 바탕으로 부동산 웹사이트에서 매물 필터링
- 수집한 모든 정보를 결합하여 상세 보고서 작성 및 모든 리소스 컴파일
3. 데이터 분석 및 시각화
세 번째 데모에서 마누스는 주식 간의 상관관계 분석을 수행해. 전문적인 데이터의 경우, 마누스는 API를 통해 권위 있는 데이터 소스에 접근할 수 있어.
획득한 데이터를 검증한 후, 마누스는 데이터 분석 및 시각화를 위한 코드 작성을 시작해. 마누스에게 코딩은 목표가 아니라 문제 해결을 위한 보편적인 도구야. 데이터 분석과 시각화를 완료한 후에는 이 데이터를 기반으로 웹사이트까지 만들어서 온라인에 배포하고 공유 가능한 링크를 제공해.
마누스의 차별점
마누스가 보여준 것은 단지 작은 샘플에 불과해. 일반 AI 도우미를 평가하기 위해 설계된 벤치마크에서 마누스의 초기 체크포인트는 이미 최첨단 성능을 달성했으며 계속 개선되고 있다고 해.
벤치마크를 넘어, 마누스는 Upwork, Fiverr와 같은 플랫폼에서 실제 문제를 해결해 왔으며 Kaggle 경쟁에서도 능력을 입증했어.
미래 계획 및 철학
마누스는 다중 에이전트 시스템으로 여러 개의 고유한 모델에 의해 구동돼. 올해 후반에 이 모델 중 일부, 특히 "Postering for Manus"를 오픈 소스로 공개할 예정이라고 해. 이는 모든 사람이 함께 이 에이전트 기반 미래를 탐색할 수 있도록 하기 위한 그들의 약속이야.
'마누스'라는 이름은 유명한 모토인 'Mens et Manus'(정신과 손)에서 왔다고 해. 이는 지식이 세상에 의미 있는 영향을 미치기 위해서는 적용되어야 한다는 믿음을 구현하고 있어. 바로 이것이 마누스 AI의 약속이야 - 사용자의 능력을 확장하고, 영향력을 증폭시키며, 마음의 비전을 현실로 가져오는 '손'이 되는 것.
결론
마누스 AI가 보여주는 접근 방식은 정말 흥미로워. 특히 단순히 자연어 응답을 생성하는 것에서 벗어나 실제로 태스크를 수행하고 결과물을 만들어내는 능력은 AI의 다음 단계를 암시하는 것 같아.