Manus의 일주일

새로운 올인원 에이전트인 Manus AI가 출시 7일이 지난 지금도 여전히 헤드라인을 장식하며 많은 주목을 받고 있습니다. 중국 스타트업인 Butterfly Effect가 개발한 이 회사는 2백만 명이 이 범용 에이전트의 대기자 명단에 올라 있다고 주장합니다. 이러한 화제성을 더욱 키우는 요소로, Manus는 여전히 초대를 통해서만 액세스할 수 있으며 초대 코드는 재판매 시장과 소셜 미디어에서 수천 달러에 거래되고 있습니다.

그리고 Manus의 야심은 단순히 화제성을 만들어 내거나, 올해 초 기술 및 금융 업계에 충격을 안긴 또 다른 중국 모델 DeepSeek와 비교되는 데서 그치지 않을 수도 있습니다. 이틀 전, Manus AI는 알리바바의 Qwen 팀과 전략적 파트너십을 발표했는데, 이는 급증하는 트래픽에 대응하고 특히 중국을 중심으로 사용자 기반을 확대하는 데 도움이 될 수 있는 행보입니다.

그러나 Manus가 바이럴로 확산된 화려한 모델 데모 이상인지는 아직 더 지켜봐야 합니다. IBM의 AI 기술 솔루션 아키텍트인 Vyoma Gajjar는 최근 Mixture of Experts 에피소드에서 “사용 사례나 데모, POC(개념 증명)는 엔터프라이즈 아키텍처에 실제로 통합할 수 있는 것과는 완전히 다른 문제입니다.”라고 말했습니다.

IBM Think와의 인터뷰에서 IBM watsonx.ai 제품 관리 디렉터인 Maryam Ashoori는 애플리케이션을 확장하려면 "엔터프라이즈용으로 특별히 구성된 전문적이고 비용 효율적인 에이전트가 필요하다"고 말합니다.

Manus는 주식 분석부터 여행 일정 수립, 보험 평가에 이르기까지 다양한 복잡한 작업을 초기 프롬프트 외에는 인간의 개입 없이 빠르게 수행할 수 있다는 점에서 많은 사용자들을 놀라게 했습니다.

"Manus는 모델과 채팅할 수 있는 매우 인상적인 자동화 경험을 제공합니다. 이 모델은 29개의 도구에 접근할 수 있고, 사용자의 요청을 오케스트레이션하며 해당 작업을 수행하는 과정과 진행 상황을 단계적으로 명확하게 보여줍니다.”라고 IBM의 저명한 엔지니어인 Chris Hay는 Think와의 인터뷰에서 설명합니다.

최근 몇 달 동안 많은 새로운 AI 도구와 기능이 출시되면서 다양한 작업에서 사용자를 지원하는 에이전트에 대한 수요가 증가하고 있습니다(OpenAI의 Operator나 최근 많은 LLM에 추가된 다양한 딥 리서치 기능을 생각해보세요).

"Manus는 딥 서치, 딥 리서치, 브라우징을 적절히 조합한 제품입니다. 또한 다른 도구에도 액세스할 수 있습니다."라고 Hay는 말합니다.

Manus의 진정한 혁신은 편집기, 브라우저, 터미널 등 여러 가지 흥미로운 도구를 사용자 친화적인 경험으로 통합한 것일 수 있으며, 이는 2년 전 ChatGPT를 처음 공개했을 때와 비슷한 맥락이라고 Hay는 생각합니다. 당시 처음으로 컴퓨터 공학 학위가 없어도 인터넷에 연결되어 있는 사람이라면 누구나 AI와 상호작용할 수 있게 되었습니다.

Manus는 여러 AI 모델, 특히 AI 에이전트가 웹사이트에 액세스하는 데 도움을 주는 Anthropic의 Claude, Qwen 및 Browser Use 소프트웨어를 사용합니다. Browser Use는 그 자체로 입소문을 타면서 Manus의 성공 후광을 누리고 있습니다.

하지만 다음 달에도 Manus에 대해 이야기할 사람이 있을까요? Hay는 "일주일 후면 누군가 오픈소스로만 Manus를 재창조할 것"이라고 예측합니다. "OpenAI도 이에 대응할 것이고, 모두가 동일한 유형의 경험을 하게 될 것입니다."

Manus가 소비자들의 관심을 끌고 있는 것은 사실이지만, 이와 같은 자율형 범용 에이전트의 엔터프라이즈 도입은 의미가 있다 하더라도 더 긴 시간이 필요할 수 있습니다. 지난 12개월 동안 많은 관심을 끌었던 에이전트를 구동하는 LLM은 대부분 공개적으로 사용 가능한 데이터를 기반으로 학습됩니다. 반면, 현재 대규모 언어 모델에 사용되는 기업 데이터는 1%에 불과합니다.

캡처되지 않는 데이터의 99%는 LLM과 에이전트를 사용하여 해당 데이터의 가치를 실현하려는 기업에게 금광과 같습니다. 그러나 엔터프라이즈 AI 에이전트는 일반적으로 개인용 AI 에이전트와는 다르게 사용됩니다. 예를 들어, 개인은 Manus AI 또는 OpenAI와 같은 회사에서 구축한 에이전트를 사용하여 항공편 일정을 예약하거나 후기를 검토할 수 있습니다.

그러나 기업에서는 특정 비즈니스 요구에 맞게 최대한 비용 효율적으로 맞춤화된 폐쇄형 또는 오픈 소스 툴로 구축된 에이전트 시스템을 찾는 경우가 많습니다(Salesforce의 Agentforce나 IBM의 watsonx Orchestrate를 예로 들 수 있습니다). 또한 기업들은 보안상의 이유로 외부로 옮기고 싶지 않은 엄청난 양의 데이터를 보유하고 있습니다. 이러한 엔터프라이즈 에이전트는 일반적으로 IBM의 Granite 시리즈와 같이 목적에 맞는 소규모 언어 모델로 구동되며, 필요한 데이터를 현장에 보관합니다.

Manus가 엔터프라이즈 AI에 대한 야망을 가지고 있는지는 확실하지 않지만, 새로 발표한 파트너인 Alibaba는 확실히 야망을 가지고 있습니다. 1월에 Alibaba는 전문가 조합(MoE) 아키텍처에서 실행되는 새로운 어시스턴트인 Qwen 2.5 Max를 발표했는데, 이는 종종 기업에게 매력적인 효율적인 접근 방식입니다.

MoE 아키텍처를 사용하면 모델은 전체 신경망을 활성화하는 대신 주어진 작업에 필요한 특정 하위 네트워크만 활성화합니다. 따라서 MoE 아키텍처는 사전 학습 중에 계산 비용을 크게 줄이고 추론 시간 동안 더 빠른 성능을 달성할 수 있습니다.

진정한 AI 자율성이 개인용 AI 에이전트로 달성될지, 아니면 기업용 AI 에이전트로 달성될지는 아직 미지수입니다. 한편, Manus는 계속해서 논쟁을 불러일으키고 있습니다.

"Manus는 확실히 상황을 약간 뒤흔들고 있습니다. 하지만 AI 커뮤니티에는 회의론자들도 많습니다.”라고 IBM의 수석 연구 과학자이자 매니저인 Kaoutar El Maghraoui는 최근 Mixture of Experts 에피소드에서 말합니다. "여기서 가장 큰 문제는 Manus가 정말 AI 자율성을 재정의할 수 있는가 하는 점입니다. 아니면 동서양 간에 계속되는 AI 경쟁의 또 다른 단계에 불과할까요?"