중국의 완전 자율형 AI 에이전트 마누스 AI란?
마누스 AI 직접 파헤쳐보기
얼마 전 중국의 스타트업 모니카에서 출시한 완전 자율형 AI 에이전트 마누스 AI(Manus AI)가 딥시크에 이어 또 한 번 인공지능 생태계를 뒤흔들고 있습니다. 마누스 AI를 발표한 모니카 사는 해당 AI 에이전트가 독립적으로 생각하고 계획을 세우고, 복잡한 업무를 수행해 완벽한 결과물을 내놓을 수 있는 능력을 보여주고 있다고 말합니다.
완전 자율형 AI 에이전트 Manus AI
Manus AI는 일반인공지능(AGI)을 판단하는 벤치마크로 알려진 GAIA( General AI Assistants)에서 OpenAI를 포함한 기존 SOTA 모델들의 정확도를 능가하는 결과를 보여주며 주목받기도 하였습니다. 특히 강력한 OpenAI의 생성형 AI 기반 리서치 도구 딥리서치(Deep Research)조차도 넘어서는 성능은 가히 놀랍다고 할 수 있습니다.
1. Manus AI의 유즈 케이스
Manus AI는 OpenAI나 Google 등 회사에서 가지고 있던 구성도로만 존재하던 '자율형 AI 에이전트'를 훌륭하게 구현해 낸 것처럼 보입니다. 예를 들어 Manus AI는 사용자의 여행 요청을 이해하고 필요한 정보를 수집하여 맞춤형 여행 플랜을 생성해 냅니다. 즉, 단순히 여행지 정보를 제공하는 것이 아니라 사용자의 니즈와 취향에 맞게 다양한 데이터 소스를 활용해 답변을 생성해 내는 것입니다. 이를 통해 사용자는 시간과 노력을 절약하고 더욱 편리하고 만족스러운 여행을 계획할 수 있습니다.
Manus AI가 짜준 도쿄 일주일 여행 계획이처럼 Manus AI는 완전 자율형 AI 에이전트를 사용자들이 실제로 활용해 볼 수 있도록 선보인 첫 번째 케이스라는 점에서 매우 의미 있고 흥미로운 시작점이라고 할 수 있습니다. 그러나 미국의 개발자 커뮤니티 미디어 테크크런치에서는 중국 마누스를 AI 에이전트에 대한 과대광고의 대표 사례로 지목하기도 했습니다. 모니카가 공개한 것만큼의 서비스가 제공되지 않고 있기 때문입니다. 과연 Manus AI는 어떤 원리로 움직이며, 어디까지 자율화된 작업이 가능한 것일까요?
2. Manus AI의 아키텍처
지금까지 우리는 AI 에이전트의 개념과 작동원리 그리고 이를 구현하기 위한 다양한 오픈소스 프레임워크들에 대해 배웠습니다. Manus AI의 시스템 아키텍처 역시 그동안 우리가 공부했던 AI 에이전트의 개념에서 크게 벗어나지 않는다고 할 수 있습니다. 따라서 우리는 과대광고에 속지 않고, Manus AI의 능력이 어떻게 구현되었으며 그 한계점이 무엇인지 명확히 알 수 있습니다.
Manus의 시스템 아키텍처와 워크플로우우선 Manus AI의 아키텍처는 사용자 인터페이스를 통해 입력된 채팅이나 파일 업로드 정보를 처리하고, 이를 다양한 에이전트(웹, 데이터, 코드, 파일)에게 분산하여 작업을 수행할 수 있도록 구성되어 있습니다. 각 에이전트는 특정 분야(웹 브라우징, 데이터 분석, 코드 실행, 파일 처리)에 특화되어 있는데, 필요한 경우 서로 데이터를 교환하며 협업합니다. 이는 AI 에이전트도 서로 협업을 한다? 에서 살펴본 멀티에이전트의 기능을 그대로 구현해 낸 것이라고 할 수 있습니다.
Manus AI는 최종적으로 모든 에이전트의 결과를 통합하여 보고서, 차트, 웹사이트, 스프레드시트, 알림 등 다양한 형태의 결과물을 사용자에게 제공합니다. Manus AI는 복잡한 작업을 효율적으로 처리하고 다양한 형태의 정보를 생성하는 데 유용한 시스템이라고 할 수 있습니다.
3. 결론
Manus AI는 그 자체로 자율형 AI 에이전트의 가능성을 엿볼 수 있는 중요한 이정표를 세운 기술로, 기존 AI 모델들과 비교했을 때 상당한 차별성을 보이고 있습니다. 특히, Manus AI가 보여주는 자율형 AI 에이전트의 면모는 많은 이들에게 AI 에이전트의 잠재력을 보여주었습니다. 사용자의 요구에 맞춘 맞춤형 서비스를 제공하는 능력과 다양한 에이전트들이 협업하는 방식은 앞으로의 AI 시스템이 어떻게 진화할지에 대한 중요한 힌트를 제공해 줍니다.
하지만 이와 동시에 과대광고라는 비판도 무시할 수 없습니다. 아직 일부 기대에 미치지 못하는 부분이 있다는 지적은 현실적인 한계를 보여줍니다. Manus AI의 아키텍처와 워크플로우를 분석해 본 결과, 결국 이 브런치북을 통해 배웠던 생성형 AI 에이전트의 아키텍처에서 크게 벗어나지 않으며, 완전한 자율성이 아닌, 일정한 범위 내에서 협업적이고 분산적인 작업 처리 시스템임을 알 수 있었습니다. 이는 Manus AI가 독립적으로 모든 작업을 처리한다고 보기에는 여전히 한계가 있다는 점에서, 과대광고의 요소를 가지고 있다는 사실을 보여줍니다.
향후 Manus AI가 더 발전하고, 그 한계가 개선된다면, 우리는 이 기술이 더욱 혁신적인 결과물을 만들어내는 모습을 볼 수 있을 것입니다. 그러나 현재로서는 여전히 많은 개선이 필요합니다. Manus AI의 실체를 보기 위해서는 AI 에이전트의 실제 활용 가능성과 그 한계에 대해 더 깊이 이해하는 것이 중요합니다. 결국, Manus AI는 현재의 기술 수준에서 기대할 수 있는 최대한의 자율성과 협업을 갖춘 시스템이지만, 완전한 자율형 AI 에이전트로서의 역할을 하기 위한 과도기적인 모습의 AI 에이전트라고 볼 수 있을 것입니다.
