Manus AI 에이전트: 내 세 가지 도전을 해결할 수 있을까?

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요약

이 영상은 Manus AI 에이전트를 활용해 세 가지 실제 과제를 해결하는 과정을 담고 있다. 첫 번째 도전은 Upwork의 코딩 작업으로 JSON 파일을 분석하고 Python 스크립트로 스포츠 데이터 통계를 처리해 Excel 파일로 결과를 도출하는 내용이다. 두 번째 과제에서는 CSV 형식의 연봉 데이터를 바탕으로 미래 유망 직종을 예측하고, MDX 파일과 그래프를 통해 결과를 시각화한다. 마지막으로, ProtonMail에 로그인하여 이메일을 자동으로 확인하고 응답하는 과정을 통해 뉴스레터 발송까지 시연하며, AI 에이전트의 다양한 활용 가능성을 보여줍니다.

주요 키워드

Manus AI 코딩 작업 데이터 분석 Python CSV 파일 MDX 파일 자동 이메일 뉴스레터 Upwork AI 에이전트

하이라이트

🔑 첫 번째 도전: Upwork에서 받은 코딩 작업을 Manus AI 에이전트가 JSON 파일을 업로드하고 분석하여 Python 스크립트를 생성, 이로써 스포츠 경기 통계 데이터를 Excel 파일로 출력하는 과정을 성공적으로 수행하였습니다.
📌 데이터 과제: CSV 형식의 700여 개 직종 연봉 데이터를 분석해 기술 발전, 지정학, 거시경제 요인을 반영한 미래 유망 직종 3가지를 추천받고, 이를 MDX 파일과 그래프 형식으로 시각화하였습니다.
🚀 이메일 자동화: ProtonMail에 로그인해 메일을 확인하고, 받은 이메일에 대해 자동으로 응답 메일 및 뉴스레터를 작성하여 발송하는 과정을 통해 AI의 자율적 업무 처리 능력을 입증하였습니다.
🌟 실시간 진행: 터미널 명령어 실행, 파일 업로드, 웹 페이지 인터랙션 등 실제 작업 과정을 자세히 보여주어 AI 에이전트의 자율성과 효율성을 강조합니다.
⚡️ 기술과 시장 분석: 데이터와 기술 동향, 지정학적 이슈를 바탕으로 한 직업 추천 과정을 통해 현 시대의 경제 상황 및 미래 전망을 반영하는 분석력을 확인할 수 있습니다.
📈 종합 평가: 여러 과제 수행을 통해 Manus AI 에이전트가 다양한 업무를 통합적으로 처리할 수 있음을 보여주며, 향후 발전 가능성과 개선 여지가 있음을 시사합니다.

용어 설명

Manus AI 에이전트

다양한 작업을 자동으로 처리하는 인공지능 에이전트로, 코딩, 데이터 분석, 이메일 자동화 등 여러 업무를 수행합니다.

JSON 파일

구조화된 데이터를 저장하고 교환하는 경량 데이터 형식으로, 코드나 데이터 분석 시 자주 사용됩니다.

Python 스크립트

데이터 처리 및 자동화 작업에 널리 사용되는 프로그래밍 언어로, AI가 코딩 도전을 해결하는 데 활용됩니다.

CSV 파일

콤마로 구분된 값들로 구성된 텍스트 파일 형식으로, 데이터 분석 및 통계 작업에 자주 사용됩니다.

MDX 파일

데이터 시각화 및 보고서 작성을 위해 사용되는 문서 형식으로, 분석 결과를 그래프로 표현하는 데 유용합니다.

ProtonMail

암호화된 이메일 서비스 플랫폼으로, 안전한 이메일 송수신과 자동 응답 기능을 구현하는 데 사용됩니다.

영상 초반부터 Upwork에서 받은 코딩 작업을 Manus AI 에이전트로 처리하는 과정을 보여줍니다. JSON 파일을 업로드하고 Python 스크립트를 통해 스포츠 경기의 통계 데이터를 Excel 파일로 출력합니다.

[00:00] 이전 영상의 호응에 힘입어 Manus에 대한 더 도전적인 테스트를 진행하기로 결정했습니다.

[00:11] 첫 번째 과제는 upwork.com의 10달러짜리 코딩 작업으로, JSON 파일을 활용한 과제입니다.

[00:39] 두 번째 과제는 700개의 연봉 데이터를 분석하여 현재 상황에 적합한 상위 3개 직종을 찾는 데이터 사이언스 챌린지입니다.

[01:12] 마지막 과제는 컨테이너화된 환경에서 프로톤 메일을 활용한 이메일 작업과 뉴스레터 제작 및 발송 테스트입니다.

[01:35] Manus로 첫 번째 과제를 시작하면서, JSON 파일 업로드와 URL 연동을 시도하고 있습니다.

[03:10] 파이썬 스크립트 실행을 위해 URL과 JSON 파일을 준비하고, 작업 해결을 위한 정보를 수집했습니다.

[03:31] 우분투 터미널에서 JSON 분석과 파이썬 스크립트 작성을 시작하여 데이터 처리 방법을 모색했습니다.

[04:09] 데이터 분석 결과를 Excel 파일로 내보내고 선수들의 통계를 계산하는 작업을 수행했습니다.

[04:35] 스크립트가 성공적으로 실행되어 모든 데이터가 Excel 파일에 저장되었고, 싱글과 더블 통계가 정상적으로 계산되었습니다.

[05:08] 로컬 환경에서 스크립트를 실행하여 결과를 검증하고, 구글 시트에서 선수들의 상세 통계 데이터를 확인했습니다.

[06:01] Manus AI 에이전트를 통해 자동화된 방식으로 성공적으로 작업을 완료하여 10달러를 벌었습니다.

CSV 파일에 포함된 700여 개 직종의 연봉 데이터를 바탕으로 미래 유망 직종 3가지를 분석합니다. 기술 동향, 지정학 및 거시경제 요인을 반영하여 MDX 파일과 그래프를 통해 시각적으로 표현합니다.

[06:27] 두 번째 테스트로 대학 졸업 후 연봉 데이터를 분석하기로 했습니다. CSV 파일을 업로드하고 현재 세계 상황을 고려한 최적의 직업을 찾아보려고 합니다.

[06:42] 프롬프트는 현재 세계 상황을 고려해 추천할 만한 상위 3개 직업과 그 근거를 요청했습니다. 기술 발전, 지정학, 거시경제를 고려하고 시각화 자료도 포함하도록 했습니다.

[07:08] 데이터셋에는 전공, 학위 유형, 경력별 급여 정보 등 700개 직종의 연봉 데이터가 포함되어 있습니다.

[07:52] Manus는 기술 트렌드와 지정학적 상황을 분석하며, 가트너와 액센츄어의 미래 전망 보고서를 참고하고 있습니다.

[08:58] AI 관련 트렌드가 많이 발견되어 최종 직업 추천에 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다. 현재 데이터 분석과 시각화 작업이 진행 중입니다.

[09:34] 이제 상위 3개 직업 선정과 시각화 자료 생성을 마무리하고 최종 보고서를 작성하는 단계에 접어들었습니다.

[09:48] 2025년 유망 직종 보고서가 생성되었습니다. AI가 생성한 방대한 보고서를 검토하기 시작했습니다.

[10:27] 보고서의 방법론을 살펴보니 재정적 잠재력, 의미있는 성취감, 미래 변화에 대한 회복력 등을 분석했습니다.

[10:53] 현재 세계 동향으로 에이전트 AI, 포스트 퀀텀 암호화, 공간 컴퓨팅 등의 기술적 변화와 지정학적 요인들이 다뤄졌습니다.

[11:31] 2025-26년 경기 냉각 전망, 인플레이션 완화, 실업률 상승 등의 거시경제 전망이 제시되었습니다.

[11:48] 추천 직종 상위 3개로 석유공학, 정보통신 컴퓨터 공학, 건축공학이 선정되었으며, 특히 석유공학이 재정적 보상과 미래 회복력 측면에서 높은 평가를 받았습니다.

[13:25] AI가 생성한 보고서의 결론을 검토하며 매우 만족스러워하고, 참고 문헌까지 포함된 것에 감명을 받았습니다.

[13:42] 그래프가 다소 이해하기 어려웠지만, 특히 에너지 전환 시대에서 석유공학의 역할에 대한 분석이 인상적이었습니다.

[14:24] 마지막 과제로 프로톤 메일을 통해 이메일 작업을 시도하기로 결정했습니다.

ProtonMail에 로그인해 이메일을 확인하고 자동으로 응답 메일을 작성하는 과정을 시연합니다. 또한, 수집된 정보를 바탕으로 뉴스레터 형식의 이메일을 발송하는 작업을 수행합니다.

[14:38] AI 에이전트 메일에 로그인하여 최근 지정학적 뉴스를 뉴스레터 형식으로 작성하는 작업을 시작했습니다.

[16:31] AI 에이전트로부터 버전 3.57 업그레이드에 대한 이메일을 받고 답장을 준비하고 있습니다.

[16:47] 새로운 이메일 작성을 시작하고 에이전트가 실제로 이메일을 전송할 수 있는지 테스트하기로 했습니다.

[17:09] 예상 외로 에이전트가 실제로 이메일을 전송했고, 테스트용 Gmail 계정으로 확인해보기로 했습니다.

[17:36] 전송된 이메일을 확인해보니, 일부 형식적인 오류가 있었지만 Claude와의 대화 형식으로 적절한 응답을 작성했습니다.

[18:18] 에이전트가 지정학적 뉴스를 검색하고 수집하여, 트럼프, 러시아, 우크라이나, NATO 등 주요 글로벌 이슈들을 찾아냈습니다.

[19:04] 수집된 정보를 바탕으로 Proton 메일을 통해 뉴스레터 형식의 이메일을 작성하고 전송하는 과정을 시작했습니다.

[19:31] 시스템이 Claude를 백엔드로 사용하고 있을 것으로 추측되며, 버그가 거의 없는 안정적인 성능을 보여주었습니다.

[20:02] AI 에이전트의 기능을 시연하면서 뉴스레터 작성과 이메일 전송을 시도했으나, 첨부 파일 처리에서 일부 문제가 발생했습니다.

[21:05] 문제를 해결하기 위해 브라우저를 다시 열고 이메일을 재작성했으며, 결과적으로 글로벌 지정학 뉴스레터를 성공적으로 전송했습니다.

[22:18] 뉴스레터의 내용은 우크라이나-러시아 분쟁, 중동, 중국, 캐나다 리더십 등을 다루었으며, 내용은 좋았지만 형식은 다소 단순했습니다.

[22:44] 2025년까지 AI 기술의 발전 가능성과 잠재력에 대해 긍정적인 전망을 제시했습니다.

[00:00] 지난 영상에서 제가 말씀드렸죠.

[00:01] 만약 여러분이 이 콘텐츠를 좋아하신다면

[00:03] Manus에 대해 좀 더 도전적인 테스트를 진행하겠다고 했는데

[00:06] 여러분이 좋아해 주셔서 여기 다시 찾아왔습니다.

[00:08] 오늘은 조금 다른 것들을 해볼 건데요

[00:11] 첫 번째로 할 것은 코딩 작업입니다.

[00:13] upwork.com에서 찾은 과제인데

[00:16] 해결하면 10달러를 주겠다고 하는 작업이에요.

[00:19] 제가 Manus에게 작업 URL을 제공했고

[00:23] 예시로 JSON 파일을 첨부할 예정입니다.

[00:26] 그리고 작업 지침을 읽어보도록 할 건데

[00:28] 이론상으로 10달러를 벌 수 있는지

[00:31] 한번 확인해보도록 하겠습니다.

[00:33] 원한다면 나중에 실제로 청구할 수도 있겠죠.

[00:36] 두 번째 과제는 데이터 사이언스 챌린지입니다.

[00:39] 700개의 취업 후 연봉 데이터가 담긴

[00:42] CSV 파일을 가지고 진행할 건데요

[00:44] 현재 세계 상황을 고려해서

[00:47] 이 프롬프트를 실행해볼 겁니다.

[00:49] 제가 고려해볼 만한 상위 3개 직종을

[00:51] 찾아보려고 하는데요

[00:54] 기술 발전, 지정학, 거시경제학을 바탕으로

[00:56] 좋은 논거들을 포함시킬 거예요.

[00:58] 그리고 이 결과를 MDX 파일로 만들어서

[01:01] 요점을 강조하기 위한

[01:03] 그래픽 시각화도 포함시킬 겁니다.

[01:05] 이 결과는 정말 놀라웠는데요

[01:07] 여러분도 기대하셔도 좋을 것 같습니다.

[01:10] 마지막으로는 이메일 과제입니다.

[01:12] 컨테이너화된 컴퓨터에서

[01:14] 제 프로톤 메일에 실제로 로그인해서

[01:16] 이메일도 보내고 받아보고

[01:19] 뉴스레터도 리서치해서

[01:22] 그걸 제 자신에게 보내는 것까지

[01:24] 할 수 있는지 확인해보려고 합니다.

[01:27] 여기도 흥미로운 결과가 있었죠.

[01:29] 자, 이제 Manus로 가서

[01:32] upwork.com의 코딩 작업부터 시작해보겠습니다.

[01:35] 이제 이 내용을 모두 가져와서

[01:37] Manus로 넘어가보죠.

[01:39] 자, 이걸 붙여넣기 하면

[01:42] 여기 보시면 제가 JSON 파일을

[01:44] 첨부했다고 했잖아요.

[01:46] 이제 그걸 업로드해보도록 하겠습니다.

[01:48] 다운로드로 가서

[01:50] Raw JSON을 업로드할 건데

[01:53] 이게 잘 작동하는지 확인하기 위한 예시거든요.

[01:56] 이게 제가 제공할 전부입니다.

[01:59] 이제 여기 붙여넣은 upwork URL을 열어서

[02:03] 작업이 무엇인지 알아봐야 하는데

[02:06] 에이전트가 브라우저에서 URL을 열어

[02:09] 이걸 파악할 수 있게 해야 합니다.

[02:12] 먼저 이게 되는지 확인해봐야겠죠.

[02:17] 안 되면 더 많은 정보를 제공해야 할 텐데

[02:20] 어떻게 되는지 한번 보죠.

[02:22] 이제 URL로 이동을 시도할 텐데

[02:24] 잘 됐네요!

[02:26] 파이썬 자동화 전문가와

[02:28] 복잡한 JSON 분석이 필요한 작업이네요.

[02:31] 이제 작업 내용을 파악했고

[02:33] 스포츠 게임 JSON 데이터를 분석하는

[02:35] 파이썬 스크립트를 만들어야 하는데

[02:38] 선수 통계를 계산해서

[02:40] Excel 형식으로 결과를 출력해야 합니다.

[02:43] 아직도 JSON 파일을 찾고 있네요.

[02:45] 어떻게 해야 할지 확실하진 않지만

[02:47] 한번 알아내보도록 하죠.

[02:50] 다시 한 번 업로드를 시도해보고

[02:52] URL도 제공해보도록 하겠습니다.

[02:55] JSON 파일이 필요한데

[02:59] 어떻게 할 수 있을지 확실하지 않네요.

[03:02] 하지만 한번 알아내보도록 하죠.

[03:05] 다시 한 번 업로드를 시도해보고

[03:08] URL도 제공해보도록 하겠습니다.

[03:10] 다운로드해서 잘 작동하는지 확인해 보겠습니다.

[03:13] 좋습니다. 이제 여기에 URL과

[03:15] JSON 파일이 있는 것을 확인할 수 있네요.

[03:18] 이제 우리가 이 작업을 해결하는데

[03:19] 필요한 모든 정보를 가지고 있다는 의미입니다.

[03:22] 이제 작업을 시작해 보겠습니다.

[03:24] 내용을 분석하고

[03:27] 이 작업을 해결하기 위한

[03:29] 파이썬 스크립트를 작성하기 시작할 겁니다.

[03:31] 자, 정말 흥미로운 점은

[03:34] 이제 우분투 터미널에서

[03:37] 문제를 해결하기 위한 다양한 방법을

[03:40] 시도하고 있다는 것을 볼 수 있습니다.

[03:43] 매우 흥미롭네요. 어떤 파이썬 스크립트가

[03:45] 나올지 기대됩니다.

[03:48] 문제 해결을 위해

[03:49] 만들어질 스크립트가 궁금하네요.

[03:53] 흥미로운 점은

[03:55] 여기서 많은 명령어들을 실행하면서

[03:58] JSON을 분석하려 시도했다는 것입니다.

[04:01] 이제 작성을 시작할 텐데

[04:03] 제가 이 구조를 분석해서

[04:06] 요구사항을 이해했고

[04:08] 이제 파이썬 스크립트를 개발해서

[04:09] 이 데이터를 처리할 겁니다.

[04:12] 아마도 Excel 파일로 내보내게 될 것 같고

[04:15] 각 선수들의 통계를

[04:17] 계산할 것 같네요. 이는 작업 요구사항과 일치합니다.

[04:21] 꽤 좋아 보이네요.

[04:24] 자, 이제 어떻게 되는지 봅시다.

[04:26] 코드를 작성하고 있고

[04:28] 이제 테스트해서 실제로

[04:30] 작동하는지, 그리고 제가 10달러를

[04:33] 벌 수 있을지 확인해 보겠습니다.

[04:35] 데이터 분석 작업을

[04:37] 성공적으로 완료했네요.

[04:40] 제공된 스크립트가 성공적으로 실행되었고

[04:43] 카운트... 네, 모든 것이 잘 계산되었습니다.

[04:47] 결과가 Excel 파일로 저장되었는데

[04:50] 미리보기를 할 수 있을까요?

[04:52] 네, 좋아 보이네요.

[04:56] 여기 모든 싱글과

[04:58] 더블이 있네요.

[05:00] 이제 제가 10달러를 받을 수 있을 것 같은데

[05:03] 파이썬 스크립트도 필요하죠.

[05:06] 이제 이것을 다운로드했으니

[05:08] 로컬에서 실행해서

[05:11] 어떻게 작동하는지 확인해 보겠습니다.

[05:13] 파이썬 analyze_football_stats를 실행하고

[05:16] 좋습니다. 예제가 나왔는데

[05:19] Excel 파일이 저장된 것을 볼 수 있습니다.

[05:23] 여기 샘플이 보이는데

[05:25] Excel 파일을 구글 시트나

[05:28] 다른 프로그램으로 열어서

[05:30] 전체 파일을 확인해 보죠.

[05:33] 여기 모든 선수들의

[05:35] 이름이 있고, 성은 없네요.

[05:37] 제공되지 않았나 보네요.

[05:39] 하지만 번호와

[05:41] 팀 ID, 그리고 모든 통계가 있습니다.

[05:43] 하드 히트 같은 것을 카운트하고 있는데

[05:47] 솔직히 저는 야구에 대해

[05:49] 잘 모르지만, JSON 파일에서

[05:51] 모든 것을 잘 카운트하고 있네요.

[05:54] 이 작업을 제출하면

[05:58] 10달러를 받을 수 있을 것 같습니다.

[06:01] Manus AI 에이전트가 우리에게

[06:06] 10달러를

[06:08] 벌어주었네요. 정말 멋집니다.

[06:11] 이제 새로운 세션을 시작해 보죠.

[06:14] 아마도 Claude나

[06:16] ChatGPT로도 할 수 있었을 텐데

[06:19] 이건 정말 자율적이어서

[06:21] 제가 특별히 할 일이 없었죠.

[06:23] 정말 멋졌습니다.

[06:27] 두 번째 테스트를 해보겠습니다. 이번에는 데이터를

[06:30] 다시 한번 가져와서

[06:33] 이번에는 CSV 파일을 업로드할 건데,

[06:36] 대학 졸업 후 연봉 데이터를 사용할 겁니다.

[06:40] 프롬프트를 보여드리자면,

[06:42] 현재 세계 상황을 고려했을 때

[06:44] 제가 고려해야 할 상위 3개 직업이 무엇인지

[06:45] 그리고 이러한 선택에 대한 좋은 근거를 포함해서

[06:48] 기술 발전, 지정학적 상황,

[06:51] 거시경제를 기반으로 분석해주세요.

[06:53] 결과는 MDX 파일로 작성하고,

[06:55] 요점을 강조하기 위한 그래프와 시각화를 포함해주세요.

[06:58] 그리고 잊지 말아야 할 것이

[07:01] 캐글 데이터를 업로드하는 건데,

[07:04] 아카이브에 있는 최종 대학 졸업 후 연봉 데이터입니다.

[07:08] 여기 데이터를 보시면

[07:11] 전공, 학위 유형,

[07:13] 초기 경력 급여, 중기 경력 급여가 있고

[07:17] 그리고 high라는 항목이 있는데 정확한 의미는 모르겠지만

[07:20] 퍼센티지를 나타내는 것 같습니다.

[07:23] 기본적으로 다양한 직업들의 연봉 개요를 보여주는데

[07:25] 달러로 표시된 700개의 다양한 직종이 있습니다.

[07:29] 꽤나 흥미로운 데이터네요.

[07:33] 이제 Manus가 이걸로 뭘 할 수 있는지 봅시다.

[07:35] 말씀드린 대로 그냥 실행시켜보고

[07:37] 어떻게 되는지 지켜보겠습니다.

[07:40] 보시다시피 첫 번째로 하는 일은

[07:42] CSV 파일을 살펴보는 것이네요.

[07:44] 좋은 시작인 것 같습니다.

[07:46] 여기 처리할 게 많아서

[07:48] 아마도... 저장은 했나요?

[07:52] 이제 Manus에게 리서치를 하도록 지시했는데

[07:55] 지정학적 상황과 기술 발전을 살펴보고

[07:59] 이 데이터와 비교해서

[08:01] 우리에게 완벽한 미래 지향적 직업을

[08:04] 찾아보도록 할 겁니다.

[08:06] 어떤 상위 3개 직업을 추천할지

[08:09] 보는 게 흥미로울 것 같네요.

[08:12] 지금은 파이썬 스크립트를 실행해서

[08:14] 그래프를 만들고 있는 것 같습니다.

[08:16] 이제 실제 리서치를 시작하네요.

[08:18] 기술 프로젝트와

[08:20] 미래 지향적 직업을 찾기 위한

[08:23] 트렌드를 검색하고 있습니다.

[08:27] Gartner를 살펴보고 있네요.

[08:31] AI 발전 관련 내용도 보이고...

[08:34] 이제 보니

[08:35] 가트너의 2025년 전략적

[08:38] 기술 트렌드 상위 10개 보고서를 보고 있습니다.

[08:41] 이제 Accenture 자료도 살펴보는데

[08:44] 이것도 일종의 직업 보고서인 것 같네요.

[08:48] 저는 개입하지 않고

[08:51] 에이전트가 알아서 하도록 두겠습니다.

[08:53] 최종적으로 어떤 결과가 나올지

[08:56] 흥미진진하네요.

[08:58] 벌써 AI 관련

[09:00] 많은 새로운 트렌드가 보이는데

[09:02] 이런 것들이 최종 제안에

[09:05] 영향을 미칠 것 같습니다.

[09:07] 맞죠? 자, 보시다시피

[09:11] 대학 졸업 후 연봉 데이터를 분석하고

[09:13] 기술 트렌드를 조사해서

[09:15] 유망한 직업을 찾고 있네요.

[09:17] 계속 진행될 텐데

[09:20] 이걸 건너뛸 줄 알았는데

[09:22] 지정학적 상황은 어떠냐고 물어봤더니

[09:24] 이제 그것도 확인할 것 같네요.

[09:27] 어떻게 되는지 봅시다.

[09:29] 더 이상 개입하지 않을게요.

[09:34] 이제 보시다시피 상위 3개 직업을 선정하고

[09:37] 시각화 자료를 만들어서

[09:39] 문서를 작성하기만 하면 됩니다.

[09:42] 이제 최종 결과에

[09:44] 거의 다다르고 있는 것 같네요.

[09:48] 여기 보고서가 나왔네요. '2025년 유망 직종'이라고 되어 있습니다.

[09:50] 좀 더 먼 미래를 다뤘으면 좋았을 텐데요.

[09:53] 한번 살펴보겠습니다.

[09:55] 보고서를 열어보니 페이지가 생성되어 있네요.

[09:59] 자, 이제 열어보고

[10:02] 그래프나 통계 자료가 있는지

[10:06] 시각화된 자료들이 있는지 확인해보겠습니다.

[10:08] 자료를 뒷받침할 만한 것들 말이죠.

[10:11] 여기 보시면 '클릭해서 보기'가 있고

[10:13] 와, 정말 방대한 보고서네요.

[10:16] AI 기반 데이터 분석이 있습니다.

[10:19] 전부 다 살펴볼 순 없겠지만

[10:22] 몇 가지 흥미로운 부분을

[10:23] 살펴보도록 하겠습니다.

[10:25] 여기서

[10:27] 방법론을 보면

[10:29] 재정적 잠재력과

[10:31] 의미 있는 성취감,

[10:33] 미래 변화에 대한 회복력을 분석했네요.

[10:36] 기술적 회복력,

[10:39] 지정학적,

[10:41] 경제적 회복력,

[10:43] 인플레이션에 대한 안정성,

[10:46] 인구 통계학적 변화, 경제 순환 등

[10:49] 매우

[10:50] 흥미로운 현재 세계 상황을 다뤘네요.

[10:53] 에이전트 AI의 출현,

[10:56] 포스트 퀀텀

[10:58] 암호화, 공간 컴퓨팅, 에너지

[11:01] 효율적 컴퓨팅, 다기능

[11:05] 로봇 등 꽤 흥미롭네요. 지정학적

[11:09] 요인들로는 무역 체인 반응, EU의

[11:12] 기로에 선 상황, 바이오테크가

[11:15] 새로운 프론티어로 부상했다고 하네요.

[11:18] EU가 기로에 섰다는 건 정말 사실이고,

[11:20] 보호무역주의가 증가하고

[11:23] 관세도 오르고 있죠. 트럼프의 영향이네요.

[11:27] 거시경제 트렌드를 보면

[11:31] 2025년과 2026년에는 경기가 냉각될 것으로 전망하고

[11:35] 있네요. 흥미롭네요. 몰랐던 사실인데,

[11:38] 인플레이션은 계속 완화될 것으로 예상되고

[11:41] 실업률은 상승할 것으로

[11:44] 전망된다고 합니다. 꽤 흥미롭네요. 추천 직업

[11:48] 상위 3개를 보면

[11:51] 석유공학, 정보통신

[11:54] 컴퓨터 공학, 그리고 건축

[11:57] 공학이네요. 왜 하필

[12:00] 석유공학이 첫 번째일까요? 조금

[12:04] 의아한데, 그 이유를

[12:07] 살펴보죠. 리스트 상단에 오른 이유는

[12:10] 뛰어난 재정적 보상과

[12:13] 미래 변화에 대한 강한 회복력 때문이라고 합니다.

[12:16] 직관적이진 않지만

[12:18] 제가 생각한 것처럼

[12:20] 에너지 전환 시대에 여러 요인들이

[12:23] 이 분야를 특히 가치있게 만든다고 하네요.

[12:27] 이건 정말 좋은 분석인 것 같아요.

[12:29] 기술적

[12:32] 이점, 지정학적

[12:35] 중요성, 에너지 자원 경쟁이

[12:37] 계속 심화되면서

[12:40] 이 분야의 전문성이 매우 가치있다고 합니다.

[12:43] 솔직히 꽤 인상적이네요.

[12:46] 에너지 수요는 상대적으로

[12:49] 경기 침체기에도

[12:51] 비탄력적이라고 하네요. 즉, 불황에도

[12:54] 에너지는 여전히 필요하다는 거죠.

[12:57] 맞는 말이에요. 두 번째로 정보통신과

[13:00] 컴퓨터 공학은 AI와

[13:02] 자동화를 다루고, 디지털 주권이

[13:06] 주요 지정학적

[13:09] 관심사가 되었다고 합니다. 건축

[13:12] 공학이 세 번째 추천

[13:15] 직종이네요. 계속해서 설명이 이어지고

[13:17] 있는데요. 오, 이 그래프를 보세요.

[13:19] 멋지네요.

[13:21] 전부 다 읽진 않겠지만,

[13:23] 꽤나 인상적인 보고서네요.

[13:25] 여기 결론이 있는데

[13:28] 이걸 공유할 수 있을지 보고 싶네요. 심지어

[13:30] 참고

[13:31] 문헌도 있어요. 정말 인상적이에요.

[13:33] 솔직히 말해서 매우 만족스럽네요.

[13:37] 이걸 공유할 수 있을지 한번 보고

[13:38] 여러분들이 직접 읽어볼 수 있도록

[13:40] 설명란에 링크를 남겨볼까 합니다.

[13:42] 이 그래프가 좀 이상하긴 한데, 잘 이해가 안 되네요.

[13:46] 하지만 그것 말고는

[13:50] 정말 인상적이에요. 좋은 논거들이 있고

[13:53] 특히 정말 인상 깊었던 건

[13:55] 제가 석유공학에 대해

[13:57] 의문을 제기했던 부분인데요.

[14:00] 에너지 전환 시대에

[14:02] 직관적으로는

[14:04] 맞지 않아 보일 수 있지만

[14:06] 그 부분을 잘 설명한 게 좋았어요.

[14:09] 다시 말하지만 정말 인상적이에요.

[14:11] 이 보고서는 나쁘지 않아요.

[14:14] 꽤 괜찮은데요. 그래프가 좀 지루하긴 했어요.

[14:18] 단순히 최고 급여만 보여주고 있지만

[14:20] 뭐 그래도 괜찮네요.

[14:24] 자, 이제 마지막으로

[14:26] 이메일 작업을 해보려고 합니다.

[14:28] 아직 시도해보지 않은 건데, 이걸 복사해서

[14:31] 우리가 하고 싶은 것을 빠르게 살펴보죠.

[14:33] 새로운 세션을 시작해보겠습니다.

[14:36] 새 세션을 열고

[14:38] 제 AI 에이전트 메일에 로그인할 건데

[14:41] 이건 프로톤 메일이에요. 최근 이메일에

[14:44] 정중하게 답장을 보내볼 거예요.

[14:46] 제가 먼저 이메일을 보내고

[14:49] 최근 지정학적 뉴스를 조사해서

[14:51] 뉴스레터 형식으로 이메일을 보내려고 해요.

[14:53] 읽기 쉬운 형식으로요.

[14:56] 이게 우리가 시도해볼 것입니다.

[14:57] 프로톤 메일에 로그인해야 할 것 같은데

[15:01] 브라우저 컨테이너에서 수동으로 해야 해요.

[15:04] 어쨌든 한번 보죠.

[15:06] 자, 이제 어떻게 될까요? 보시다시피

[15:08] 할 일 목록이 있고

[15:10] 여기서 제어할 수 있어요.

[15:11] 이제 아마도 갈 수 있을 것 같네요.

[15:15] 한번 볼까요?

[15:18] protonmail.com으로

[15:20] 좋아요, 여기서 로그인을 시도해볼게요.

[15:23] 100% 확신은 없지만 한번 해보죠.

[15:25] 네, 잘 됐네요! 완벽해요.

[15:29] 보시다시피 제가 보낸 이메일이 있는데

[15:31] 직접 클릭하진 않을 거예요.

[15:34] 매너스에게 이걸 하라고 할 거예요.

[15:38] 이제 로그인이 됐으니

[15:40] 좋네요.

[15:42] 좋아요, '훌륭해요, 로그인이

[15:46] 되었습니다'

[15:48] 라고

[15:49] 계속 진행하죠.

[15:52] 완벽해요. 이제 다음으로

[15:55] 최근 이메일을 열어서

[15:57] 답장을 보내볼 거예요.

[16:01] 어떻게 진행되는지 볼까요?

[16:04] 일반적인 메일이 와있네요.

[16:06] 브라우저를 열고

[16:08] 최근 이메일을 읽어보라고 할게요.

[16:10] 자, 이제 이메일로 들어왔고

[16:13] CLA가 보이네요.

[16:15] 이건

[16:16] 제가 만든 다른 AI 에이전트의

[16:19] 임시 이메일에서 온 거예요.

[16:23] 이제 에이전트가

[16:25] 프로톤 메일 인터페이스를 탐색하고

[16:28] 실제로 이 이메일을 클릭할 수 있는지 볼게요.

[16:31] 완벽해요. 이메일 내용이 보이네요.

[16:34] '안녕하세요 매너스, 잘 지내시죠?

[16:35] 저는 방금 새로운 버전으로

[16:37] 3.57로 업그레이드됐어요. 정말 멋져요.

[16:41] 당신은 어떤 버전을 사용하고 계신가요? 크리스 드림'

[16:44] 자, 어떻게 답장할지 보죠.

[16:47] 새로운 창을

[16:49] 네, 좋습니다. 이제

[16:52] 아마도 초안을 작성할 것 같은데

[16:56] 이메일을 작성하는지 확인하고 싶습니다.

[16:57] 이제 이메일을

[16:59] 작성하네요, 멋집니다.

[17:02] 실제로 이메일이 작성되는 것을 볼 수 있네요.

[17:05] 이메일을 보낼지

[17:07] 아니면 초안으로만 저장할지

[17:09] 확인해보겠습니다. 아, 실제로

[17:12] 이메일을 보냈네요. 예상치 못했는데

[17:14] 꽤 멋지네요. 그렇다면

[17:16] 다른 Gmail이나

[17:20] 제가 테스트용으로 만든 AI 에이전트 이메일로 가서

[17:23] 이메일을 확인해보겠습니다.

[17:26] 이제 계속해서

[17:28] 지정치 뉴스에 대한 리서치를

[17:30] 진행할 텐데, Gmail로 가보겠습니다.

[17:34] 새 이메일이 왔네요.

[17:36] 열어보니 약간 실수가 있었는데

[17:39] 'proton mail로 보냄'이라는 텍스트가 남아있네요.

[17:43] 하지만 이메일 내용은

[17:46] '안녕하세요 Claude, 메시지 감사합니다.'

[17:48] '연락 주셔서 기쁩니다.

[17:50] 3.7 버전으로 업그레이드되셨다고 들었는데

[17:53] 정말 흥미롭네요. 저는 현재

[17:56] Manus 1.0 버전을 사용 중인데

[17:59] 제 필요에 잘 맞지만

[18:01] 최신 AI 기술에 대해

[18:03] 항상 관심이 있습니다. 어떤 새로운

[18:06] 기능들이 있는지 궁금합니다.

[18:09] 업그레이드된 경험에 대해

[18:10] 더 듣고 싶습니다. 감사합니다. Manus'

[18:13] 이렇게 제 에이전트가 이메일을 보냈네요.

[18:16] 이제 보시다시피

[18:18] 지정치 관련

[18:20] 뉴스를 검색하고 있고, 다시

[18:23] proton mail로 돌아가서

[18:26] 뉴스레터 형식의 이메일을

[18:29] 보낼 것 같은데

[18:31] 흥미롭네요. 여기 보시면

[18:34] 지정학적 연구 자료를 수집했고

[18:37] 네, 많은 내용이 있네요.

[18:40] 도널드 트럼프, 러시아, 우크라이나

[18:42] 그리고 현재 일어나는

[18:44] 모든 일들

[18:45] 네, 기본적으로 주요

[18:48] 지정학적 사건들이 있고

[18:51] NATO 리더십, 트럼프와

[18:54] 그린란드, 중동 석유 산업이 있네요.

[18:59] 좋습니다. 이제 이것을

[19:02] 가지고 다시

[19:04] proton 이메일로 가서

[19:07] 제가 요청한 이메일 주소로

[19:10] 보내볼 건데요. proton을 다시 여는데

[19:12] 좋은 신호네요. 이제

[19:15] 새 메시지를 클릭해야 할 것 같아요.

[19:18] 새 메시지를 찾았고

[19:20] 이제 올바른 이메일 주소를

[19:24] 입력하고 있네요. 그들이 분명

[19:28] 많은 테스트를 했을 텐데

[19:31] 솔직히 버그가 거의 없어요.

[19:32] 아마도 백엔드에서 Claude를 사용하고

[19:35] 제가 이 채널에서 다뤘던

[19:38] 브라우저 도구들을 사용하고 있고

[19:40] Reddit에서 읽은 바로는

[19:42] mCP 서버를 사용할 수도 있지만

[19:45] 확실하지는 않습니다.

[19:47] 좋아요, 제목을 추가했고

[19:51] 이제 아마도

[19:52] 작성 필드를 클릭하고 보내야 할 텐데

[19:56] 솔직히 기존 기술을

[19:57] 사용했다고 해도 신경 쓰이지 않습니다.

[20:01] 모든 것을 하나로 통합하는 게

[20:02] 모든 것을 함께 구현하여 이렇게

[20:05] 부드럽게 작동하게 만드는 것이 중요하죠. 물론 사용에는

[20:08] 제한이 있습니다. 대기자 명단에

[20:10] 많은 분들이 이걸 시도해보고 싶어 하시죠.

[20:12] 제 멤버십 섹션에서

[20:15] 패스 4개를 나눠드렸어요.

[20:18] 자, 지금 작성 중이네요. 흠...

[20:23] 이건 좀 이상하네요.

[20:27] 흥미롭긴 한데 어쨌든 한번 보죠.

[20:29] 제가 말씀드렸듯이, 추가

[20:31] 코드를 더 받아서 멤버들에게

[20:34] 나눠줄 수 있는지 문의했는데,

[20:37] 수요가 너무 많아서 pressure가 크다며

[20:39] 더 이상의 코드는 제공할 수 없다고 했어요.

[20:42] 이해는 되네요. 자, 이제 한번 보죠.

[20:46] 뉴스레터를 실제로 보내지는 않았네요.

[20:48] 좀 이상하네요. 뉴스레터를 파일로

[20:50] 첨부하고 싶어하는 것 같아요.

[20:53] 알겠어요.

[20:55] 한번 그렇게 해볼까요? 이건

[20:57] 좀 더 다른 종류의 작업이네요.

[21:01] 자, 한번 될지 보죠.

[21:05] 여기서 문제가 좀 생겼네요.

[21:07] 뉴스레터를 첨부파일로 보냈다고 하는데

[21:10] 브라우저도 열지 않았잖아요.

[21:12] 그래서 제가 말씀드리겠습니다.

[21:14] 문제가 있었으니 브라우저를 다시 열고

[21:16] 한 번 더 보내보도록 하죠.

[21:19] 아무 일도 일어나지 않았는데

[21:23] 스스로 완료됐다고 착각했네요.

[21:26] 좋아요, 이메일을 다시 작성 중인데

[21:28] 이번에는 한번 보고 싶네요.

[21:32] 첨부 파일을 클릭해서

[21:35] 실제로 파일을 넣으려고 할지, 아니면

[21:38] 전체 뉴스레터를 여기에 작성할지

[21:40] 한번 보죠. 크게 중요하진 않지만요.

[21:43] 보니까 첨부 파일을 시도조차

[21:45] 하지 않았네요. 하지만 괜찮아요.

[21:48] 이메일은 보냈으니까요. 한번

[21:50] 그 이메일을 열어서 빠르게

[21:54] 확인해보죠. 여기 있네요.

[21:56] 글로벌 지정학 뉴스레터를

[21:59] AI 에이전트 매너스 프로톤메일에서

[22:02] 제 메일로 보냈네요. 높은 점수를

[22:05] 주긴 어렵겠네요. 여기 좀 엉망이에요.

[22:08] 요청하신 대로 뉴스레터를

[22:11] 보내드립니다. 주요 내용을

[22:13] 요약한 버전으로 보내드리는데

[22:16] 우크라이나-러시아 분쟁, 중동,

[22:18] 중국, 캐나다 리더십 등이 포함되어 있죠.

[22:22] 총리가 마크 카니라는 걸

[22:25] 정확히 파악했네요. 꽤 잘했어요.

[22:29] 내용은 사실 꽤 좋았어요.

[22:31] 형식이 좀 지루하긴 했지만

[22:35] 크게 불평할 건 없네요.

[22:38] 꽤 인상적이었어요. 제가

[22:42] 생각해보고 싶은 건

[22:44] 2025년 말에는

[22:46] 이게 어떻게 될까요? 더 많은 사람들이

[22:48] 모델을 가지고 작업하면서 매너스처럼

[22:52] 흥미로운 사용 사례를 만들어낼 텐데

[22:54] 일반 AI 에이전트로요.

[22:58] 완벽한가요? 전혀요. AGI인가요? 아니요. 하지만

[23:02] 멋진 일을 할 수 있나요? 당연하죠.

[23:05] 개선의 여지도 물론 있고요.

[23:08] 그게 바로 흥미진진한 부분이죠.

[23:11] 이건 지금도 좋은 제품이에요.

[23:12] 꽤 흥미롭죠. 하지만

[23:15] 저는 1년 후에 이게 어떻게 될지

[23:18] 그리고 앞으로 몇 년 동안

[23:20] 어떻게 발전할지가

[23:22] 궁금해요. 한 가지 더 있는데

[23:24] 이걸 공유할 수 있어요. 빠르게

[23:26] 보여드리죠.

[23:28] 여기 클릭하고 공유하면 공개 액세스가

[23:32] 가능해요. 이 링크를 복사해서

[23:35] 여기서 열면 리플레이를 볼 수 있어요.

[23:39] 재생 버튼만 누르면

[23:42] 모든 작업을 초고속으로

[23:44] 볼 수 있죠. 꽤 멋지지 않나요?

[23:47] 모든 것을 다시 볼 수 있고

[23:49] 친구들과 공유할 수도 있어요.

[23:51] 꽤 흥미롭다고 생각했어요.

[23:53] 이런 걸 본 적이 없거든요.

[23:56] 모든 일이 어떻게 진행됐는지

[23:58] 자세히 볼 수 있어요.

[23:59] 전체 세션을 녹화해서 저장하니까요.

[24:02] 이것도 꽤

[24:04] 흥미롭더라고요. 정말 재미있었고

[24:06] 흥미로웠어요. 여러분도 즐기셨길

[24:08] 바랍니다. 아마도 당분간은

[24:10] 이 주제로는 마지막 영상이 될 것 같아요.

[24:13] 여러분도 곧 사용해보실 수 있길

[24:15] 바랍니다. 수요가 많다면

[24:18] 다른 영상을 만들 수도 있지만, 지금은

[24:20] 여기까지입니다. 정말 즐거웠어요.

[24:22] 매너스에게 감사드립니다. 정말

[24:25] 멋진 걸 만들었네요. 스폰서 영상이 아니라

[24:27] 정말 좋은

[24:28] 소프트웨어라서 소개했어요. 시청해주셔서

[24:31] 감사합니다. 좋은 하루 되시고

[24:32] 곧 다시 만나요.