Manus AI 에이전트 테스트 | 첫인상

All About AI 구독자 189,000명

요약

영상은 Manus AI 에이전트를 사용한 다양한 기능 테스트를 다룹니다. 소셜 미디어 로그인 및 게시물 작성, 프레젠테이션 생성, CSV 파일 업로드를 통한 데이터 분석 등 여러 사례를 실시간으로 시연합니다. 전반적으로 초기 테스트 결과는 완벽하진 않지만, AI 에이전트의 가능성을 엿볼 수 있는 유익한 경험임을 전달합니다.

주요 키워드

Manus AI 에이전트 소셜 미디어 프레젠테이션 CSV 파일 API 가격 Vibe coding 컨테이너 데이터 시각화 초기 테스트 MDX 포맷

하이라이트

🔑 Manus AI 에이전트의 초기 기능들을 다각도로 테스트함.
🚀 소셜 미디어 로그인과 트윗 초안 작성 및 게시 과정을 시연함.
📌 프레젠테이션 생성 기능을 통해 Anthropics MCP 서버에 대한 연구 자료를 정리함.
🌟 CSV 파일 업로드를 통한 API 가격 비교 및 그래프 생성을 시험함.
⚡️ 인터페이스의 사이드바, 세션 기능 등 사용 편의성을 강조함.
🚀 파일 업로드 및 파이썬 코드 실행으로 모듈 설치와 데이터 시각화를 진행함.

용어 설명

Manus AI 에이전트

여러 작업을 자동화할 수 있도록 설계된 범용 인공지능 에이전트를 의미함.

Anthropic MCP 서버

프레젠테이션 생성 테스트에 사용된 주제로, 특정 컴퓨팅 아키텍처나 서비스 모델을 가리킴.

Vibe coding

Andre Karpati가 2025년 초에 소개한 개념으로, 코딩과 감성적 분위기를 결합한 새로운 접근 방식을 의미함.

컨테이너화 환경

가상 머신이나 컨테이너 내부에서 AI 에이전트가 동작하며, 실제 데이터 소스와의 연결을 시연하는 환경을 의미함.

MDX 포맷

프레젠테이션이나 문서를 작성할 때 사용하는 마크다운 확장 형식으로, 이미지와 텍스트를 통합하는데 유용함.

Manus AI 에이전트 테스트의 전체 계획을 소개합니다. 소셜 미디어, 프레젠테이션, 파일 업로드 등 다양한 기능을 검증하는 목적을 설명합니다.

[00:00] Manus라는 범용 AI 에이전트를 소개하고, 얼리 액세스를 통해 테스트해볼 예정임을 설명합니다.

x.com에 로그인하여 트윗 작성 및 게시를 시도합니다. AI의 웹 브라우저 제어 및 사용자 가이드를 통한 작업 수행 과정을 보여줍니다.

[00:23] 소셜 미디어 작업, x.com 로그인, 트윗 작성 및 요약, 프레젠테이션 제작 등 테스트할 기능들을 설명합니다.

[00:51] 파일 업로드 기능을 통해 CSV 파일을 분석하고 그래프와 개요를 만들어보겠다고 설명합니다.

[01:23] Manus의 사용자 인터페이스를 소개하고, 기본적인 기능과 설정 옵션을 설명합니다.

[01:50] x.com 로그인 테스트를 시작하고, 가상 컨테이너를 통한 브라우저 제어 기능을 시연합니다.

[02:53] x.com에 성공적으로 로그인하고, 실험용 계정으로 AI 테스트를 진행할 준비를 마칩니다.

[03:13] AI 에이전트에 로그인하여 '바이브 코딩'에 대한 트윗 작성을 요청했습니다.

[03:54] 에이전트가 여러 웹사이트에서 '바이브 코딩'에 대한 정보를 수집하기 시작했습니다.

[04:10] 에이전트가 웹사이트 방문, 정보 수집, 트윗 초안 작성, 사용자 안내 등의 작업 계획을 수립했습니다.

[05:28] 수집된 정보에 따르면 '바이브 코딩'은 안드레 카르파티가 2025년 2월 2일에 처음 소개한 개념이라는 것을 확인했습니다.

[06:21] 에이전트가 제시한 여러 트윗 옵션 중 세 번째를 선택하고 직접 포스팅을 요청했습니다.

[06:28] AI가 X(트위터)에서 포스팅을 시도하고 있습니다. 처음에는 보안 설정 때문에 어려움을 겪었지만, 결국 성공적으로 트윗을 게시했습니다.

Anthropic MCP 서버에 관한 자료를 수집하여 프레젠테이션을 생성합니다. 연구, 이미지 수집, 슬라이드 구성까지의 작업 흐름을 시연합니다.

[07:41] 포스팅은 성공적으로 완료되었지만, 프로세스가 그리 효율적이지는 않았다는 평가가 있습니다. 브라우저 창에서 작업 진행 상황을 볼 수 있다는 점이 흥미롭습니다.

[08:09] 새로운 세션을 시작하여 Anthropic MCP 서버에 대한 프레젠테이션 제작을 시작했습니다. AI가 자동으로 리서치를 수행하고 있습니다.

[09:12] AI가 터미널에서 작업하며 MCP 프레젠테이션을 위한 디렉토리를 생성하고, 리서치 노트를 작성한 후 프레젠테이션 자료를 준비하고 있습니다.

CSV 파일을 업로드하여 API 가격 데이터를 추출합니다. 이를 바탕으로 Python 스크립트와 시각화 도구를 이용한 그래프 생성을 시도합니다.

타임라인 정보가 없습니다.

전체 테스트 결과를 종합하여 Manus AI 에이전트에 대한 초기 평가를 전달합니다. 향후 발전 가능성과 추가 테스트 필요성을 언급합니다.

타임라인 정보가 없습니다.

[00:00] 오늘은 Manus를 살펴보도록 하겠습니다.

[00:01] 이것은 범용 AI 에이전트로 알려져 있습니다.

[00:03] 제가 얼리 액세스를 받았는데요,

[00:06] 오늘은 이것을 테스트해보려고 합니다.

[00:09] 어떤 것들을 할 수 있는지 살펴보겠습니다.

[00:11] 사람들이 무엇을 보고 싶어하는지 확실하지 않았지만,

[00:14] 여기서 몇 가지 테스트를 준비했습니다.

[00:17] 무제한 액세스가 없어서

[00:19] 간단하게 진행하도록 하겠습니다.

[00:22] 제가 생각한 것들은 다음과 같습니다.

[00:23] 소셜 미디어에서 뭔가를 해보고,

[00:25] x.com에 로그인을 시도해보겠습니다.

[00:28] 트윗이나 게시물을 연구하고 작성해보고,

[00:30] 다른 트윗들을 찾아서

[00:33] 요약해볼 수 있는지 테스트해보겠습니다.

[00:36] 프레젠테이션도 만들어보고 싶은데,

[00:38] anthropic MCP 서버에 대해 만들어보려고 합니다.

[00:40] 연구를 수행하고

[00:43] 모든 것을 종합해서

[00:45] 프레젠테이션을 만들 수 있는지,

[00:47] 이미지도 포함할 수 있는지 보겠습니다.

[00:51] 그리고 마지막으로 파일 업로드를

[00:53] 시도해보려고 하는데, CSV 파일을 읽고

[00:56] 어떤 정보가 있는지 파악한 다음

[00:58] CSV 파일의 내용을 바탕으로

[01:02] 그래프와 보기 좋은

[01:04] 개요를 만들어보도록 하겠습니다.

[01:07] 오늘은 이런 것들을

[01:09] 범용 AI 에이전트인 Manus로 시도해보겠습니다.

[01:13] 저도 이것이 꽤 새로운데,

[01:15] 몇 가지 테스트만 해봤을 뿐입니다.

[01:18] 자, 이제 인터페이스로 가서

[01:20] 어떤 것들을 할 수 있는지 살펴보겠습니다.

[01:23] 이것이 인터페이스인데,

[01:25] 우리가 익숙한 형태입니다.

[01:27] 접을 수 있는 사이드바가 있고

[01:29] 여기에 세션들이 있습니다.

[01:31] 테스트 텍스트 박스가 있어서 Manus에게 작업을 지시할 수 있고,

[01:34] 파일을 업로드할 수 있는

[01:36] 기능도 있어서 이것도 시도해보겠습니다.

[01:39] 여기 설정이 있는데,

[01:41] 'Standard'와 'High effort' 중에서

[01:43] 저는 'Standard'로 두겠습니다.

[01:46] 할 수 있는 것들의 예시가 있고

[01:48] 기본적으로는 이게 전부입니다.

[01:50] 첫 번째 케이스를 시작해보겠습니다.

[01:53] 'x.com에 로그인할 수 있나요?'라고 물어보겠습니다.

[02:01] 이제 어떻게 되는지 보겠는데,

[02:03] 아마도 가상머신이나

[02:05] 컨테이너화된 컴퓨터가 열릴 것 같습니다.

[02:12] 실시간으로 열어서

[02:14] 무엇을 하는지 볼 수 있는데,

[02:17] 곧 보여드리겠습니다.

[02:19] 데이터 소스에 연결됐다고 나오네요.

[02:22] 작업을 완료하기 위해

[02:23] 브라우저를 제어할 수 있다고 합니다.

[02:26] 지금 설명하는 것을 보실 수 있는데,

[02:28] 이렇게 하면

[02:30] 더 잘 보실 수 있을 것 같습니다.

[02:33] '제어하기'를 클릭하면

[02:35] 이 창이 뜨는 것을 보실 수 있습니다.

[02:38] 이제 x.com으로 갈 수 있는데,

[02:40] 이것이 우리가 있는 컨테이너입니다.

[02:44] 이제 x.com에 로그인을 시도해보겠습니다.

[02:48] 이것을 닫고 나서

[02:51] 로그인 후에 무엇을 할 수 있는지

[02:53] 살펴보도록 하겠습니다.

[02:56] 로그인하는 데는 문제가 없었네요.

[02:58] 이것은 실험용 계정인데,

[03:01] AI 관련 테스트를

[03:03] 많이 해보고 있습니다.

[03:06] 로그인이 잘 됐으니,

[03:09] 이제 '제어 종료'를 클릭하고 입력을 시작하면 될 것 같습니다.

[03:13] 로그인했네요. 이제 뭘 해볼까요? 우리가 하고 싶었던 게

[03:17] 연구하고 포스트를 작성하는 거였죠.

[03:19] 저는 지금 프롬프트를 작성해보려고 합니다.

[03:22] 어떤 종류의 포스트를 할지

[03:24] 한번 볼까요. 이렇게 해보죠.

[03:27] 자, 이제 우리가 할 것은

[03:30] '바이브 코딩'이라는 용어를 설명하는 트윗을 작성하는 거예요.

[03:33] 간단한 리서치를 하고 x.com에 포스팅 해보죠.

[03:35] 어떻게 되는지 한번 보겠습니다.

[03:38] 제 카메라가 방해되지 않았으면 좋겠네요.

[03:40] 보시다시피 마누스가 작업 중입니다.

[03:43] 로깅 제한사항을 설명하고 있네요.

[03:46] 이걸 열어서 볼 수 있을까요?

[03:49] 꽤 멋지네요. 지금 컴퓨터가

[03:51] 비활성 상태이지만 보실 수 있죠.

[03:54] 이제 검색을 시작했네요.

[03:57] 구글이나 다른 브라우저에서

[03:59] '바이브 코딩이 뭔가요?'라고 검색하고 있습니다.

[04:03] 여러 소스들을 찾고 있네요.

[04:05] 보시다시피 리서치를 하고 있고

[04:07] 파일을 편집하고 있습니다.

[04:10] 수행하고자 하는 계획을 세웠네요.

[04:12] 웹사이트 방문, 정보 수집,

[04:14] 트윗 초안 작성, 사용자 안내,

[04:16] 작업 완료 확인까지 계획했네요.

[04:19] 사용자를 안내할 거라고 하는데

[04:21] 아마도 직접 포스팅하지는 않을 것 같네요.

[04:24] 어떻게 되는지 한번 보죠.

[04:27] 이제 보시면 medium.com 사이트로

[04:30] 들어가고 있습니다.

[04:31] 바이브 코딩이 뭔지 찾아보고 있네요.

[04:34] 오늘 새로 배운 개념이라는 글을 보고 있습니다.

[04:36] 아마도 우리가 지시한 대로

[04:38] 정보를 수집하러 돌아다닐 거예요.

[04:41] 리서치를 하라고 했으니까요.

[04:43] 잠시 지켜보면서

[04:45] 어떤 결과가 나오는지 보죠.

[04:48] 자, 이제 새로운 URL로 이동했네요.

[04:51] 방문할 URL 목록이 있는 것 같아요.

[04:54] 정보를 수집하기 위한 것이죠.

[04:56] 지금까지는 꽤 매끄럽게 진행되고 있네요.

[04:59] 그리고 보시다시피 아래에 옵션이 있어요.

[05:02] 이제 보니 제어권을 가져올 수 있네요.

[05:04] 만약 이상한 행동을 하면

[05:07] 이 버튼을 클릭하면 될 것 같아요.

[05:09] 지금은 사용하지 않을 거지만

[05:11] 일종의 안전 장치로

[05:14] 이 옵션을 넣어둔 것 같네요.

[05:16] 이제 브라우징을 마쳤어요.

[05:18] 이제 정보를 취합하고

[05:21] 트윗 초안을 작성할 거예요.

[05:22] 어떻게 되는지 보죠.

[05:25] 자, 여기 찾은 정보의 개요가 나왔네요.

[05:28] 찾은 정보를 보면

[05:31] '바이브 코딩'이라는 용어는

[05:34] 안드레 카르파티가 만들었다고 하네요.

[05:37] 2025년 초, 2월 2일의 트윗이라고 합니다.

[05:40] 네, 정확하네요.

[05:43] 아주 좋습니다.

[05:45] 정보 수집은 완료했고

[05:47] 이제 트윗을 작성할 차례네요.

[05:50] 지금까지는 잘 진행되고 있어요.

[05:52] 여러 옵션들을 제시할 거예요.

[05:53] 아마도 우리가 하나를 선택하게 될 것 같네요.

[05:56] 잘 모르겠지만요.

[05:59] 이제 보시면 리서치를 완료하고

[06:01] 트윗 초안을 작성했네요.

[06:05] 이걸 한번 볼까요?

[06:07] 여기를 클릭해보죠.

[06:09] 오른쪽에서 볼 수 있네요. 괜찮아 보입니다.

[06:12] 세 번째 옵션을 선택해볼까요? 그냥 골랐어요.

[06:17] 근데 제가 직접 포스팅해달라고 요청해보고 싶네요.

[06:21] x.com에 가서 세 번째 옵션을

[06:23] 포스팅해달라고 해볼게요.

[06:26] 자, 이제 우리가 다시 X로 돌아왔네요.

[06:28] 자, 이제 X로 돌아왔네요. 브라우저를 살펴보고 있는데

[06:31] 음...

[06:32] 뭔가 작업을 해야 할 것 같아요.

[06:35] 지금 무슨 일이 일어나고 있는지 파악해야 하는데

[06:38] 네, 이건 열리지 않네요. 보시다시피

[06:41] 지금 AI가 보고 있는 건

[06:43] 제가 X.com의 어디에 있는지예요

[06:45] 아마도 포스팅을 하려면 클릭을 하거나

[06:47] 홈페이지로 돌아가야 할 것 같네요

[06:50] 자, 이제 보시면 AI가

[06:53] 일종의...

[06:55] 네, '무슨 일이 있나요?' 란에 트윗을 입력했어요

[07:00] 이제 뭐가 일어날지 모르겠네요

[07:02] 포스팅이 될까요? 한번 보죠

[07:03] 오케이, 포스팅이 됐네요

[07:06] 엄청 효율적이었다고는 못하겠지만

[07:09] 결국에는 작업을 완료했네요

[07:11] 처음에 지시했을 때는 하지 않으려고 했는데

[07:14] 아마도 보안 설정 때문인 것 같아요

[07:17] 소셜 미디어에 포스팅하면 안 된다는

[07:19] 제한이 있는 것 같은데

[07:21] 하지만 직접 지시하니까

[07:23] 결국 할 수 있다는 걸 보여주네요

[07:25] 이제 X 계정으로 가보면

[07:29] 우리가 포스팅한 내용을 볼 수 있죠

[07:32] 'Vibe coding은 paradigm shift를 나타내며

[07:35] 이는 car party가 만든 용어입니다. 미래가 여기 있습니다'

[07:38] 음, 꽤 잘 된 것 같네요

[07:41] 그래요, 잘 작동했어요

[07:43] 꽤

[07:44] 좋았어요. 자, 이제 보시면...

[07:48] 전반적으로 결국에는 작동은 했지만

[07:51] 그렇게 효율적이지는 않았어요

[07:53] 하지만 지금으로서는 괜찮네요

[07:56] 꽤 멋진데요, 브라우저 창 아래에서

[07:59] 작업이 진행되는 걸 볼 수 있다는 게

[08:01] 정말 멋지네요

[08:04] 자, 이제 다음으로 넘어가볼까요?

[08:06] 프레젠테이션을 만들어보죠

[08:09] 이 내용을 전부 복사해서

[08:12] 새로운 세션에 붙여넣기 해보겠습니다

[08:15] 여기 새 세션을 열고

[08:18] 프롬프트를 가져와서

[08:21] anthropic MCP 서버에 대한

[08:23] 프레젠테이션을 만들어보겠습니다

[08:25] 무엇인지, 어떻게 사용하는지, 그리고 왜 사용하는지

[08:27] 이미지도 포함해서요. 자, 실행해보죠

[08:30] 아마 리서치를 할 텐데

[08:32] 저는 이걸 좀 빨리 감기로 보여드리고

[08:34] 어떤 결과가 나오는지 보겠습니다

[08:37] 컴퓨터 작업을 할 때는

[08:40] 화면을 열어서

[08:42] 어떤 작업을 하는지 보여드리죠

[08:43] 오, 이거 흥미롭네요

[08:45] 터미널로 들어가는데

[08:47] 이건 처음 보는 거예요. 디렉토리를 만들었어요

[08:50] 보셨나요? 파일을 저장할

[08:52] MCP 프레젠테이션 디렉토리를 만들었어요

[08:55] 이제 리서치를 시작하네요

[08:58] anthropic 페이지로 가서

[08:59] model context protocol을 찾고 있어요

[09:02] 이 용도로는 좋은 리소스네요

[09:04] 페이지들을 살펴보고 문서도 확인하고 있어요

[09:08] 흥미롭네요

[09:10] 재미있어요

[09:12] 보시면 리서치 노트 파일이 크게 생겼네요

[09:14] 좋아요. 이제 다음 단계는

[09:17] 프레젠테이션 만들기예요

[09:19] 개요 작성, 관련 이미지, 슬라이드 만들기

[09:21] 그리고 전달까지요. 적절한 형식으로 저장하고

[09:25] 사용자에게 전달할 거예요

[09:27] 어떤 결과가 나올지

[09:28] 정말 기대되네요

[09:31] 자, 다시 터미널로 돌아왔고

[09:33] 이제 images 디렉토리로 들어가고 있습니다

[09:36] images 디렉토리로 이동하는 중이에요

[09:40] 여기에서 아마도 /images 디렉토리에

[09:42] 이미지를 저장하려고 할 거예요

[09:45] 네, 여기 있네요. 제가 보기에

[09:49] 선택된 이미지가 꽤 괜찮아 보이네요

[09:51] MCP 아키텍처 다이어그램이에요

[09:53] 좋습니다. 이미지를 찾는 과정에서

[09:55] 약간 막혔었는데

[09:57] 더 기다리고 싶지 않아서

[09:59] 다음 단계로 넘어가자고 했어요

[10:01] 이제 프레젠테이션 슬라이드

[10:03] 만들기를 시작할 거예요

[10:07] 몇 가지 이미지와 로고를 수집했고

[10:10] 이제 슬라이드 작성에 집중할게요

[10:12] 우리가 검색하고 개요를 잡은 것을 바탕으로

[10:15] 보시다시피 MDX 포맷을 선택했네요

[10:17] Presentation.mdx로 말이죠

[10:21] 흥미롭네요. 여기 보시면

[10:23] 우리 로고를 추가했어요

[10:27] 디렉토리에서 가져온 이미지들이죠

[10:31] 이제 끝난 것 같네요. 슬라이드에

[10:34] 몇 가지 이미지가 들어갔고

[10:37] 이제 프레젠테이션을 검토하고 마무리할 거예요

[10:40] 마지막 단계는 저장하고 전달하는 거죠

[10:42] 자, 이제 봅시다

[10:45] 프레젠테이션이 완성됐네요

[10:47] MCP 서비스와 그 활용법에 대해

[10:49] 다루고 있어요

[10:51] 프레젠테이션이 준비됐으니 링크를 따라가볼까요

[10:55] 좋아 보이네요. 슬라이드는 아니지만

[10:58] 마음에 들어요. 완벽하진 않지만

[11:02] 괜찮은 것 같아요

[11:06] 보시다시피 헤드라인이 있고

[11:08] 소개 부분이 있습니다

[11:10] 주요 구성 요소들이 있고

[11:12] 서버들... 핵심 컴포넌트들... 꽤 좋네요

[11:16] 아키텍처 부분은 완벽하진 않았어요

[11:20] 스크린샷을 했지만

[11:23] 핵심을 좀 놓쳤거든요

[11:26] 여기 보시면 아키텍처 구성 요소의

[11:29] 절반 정도만 보이네요

[11:34] 도구, 리소스, 프롬프트, 사용법

[11:37] 결론, 감사합니다, 질문 순서로 되어있네요

[11:40] 나쁘지 않은 것 같아요

[11:43] 저는 개인적으로 마음에 들어요

[11:45] 여기 할 일 목록을 따라가면서

[11:47] 꽤 잘 진행된 것 같아요

[11:49] 단계들을 잘 따라갔죠

[11:52] 이미지를 찾는 과정에서

[11:54] 약간의 루프에 빠진 문제가 있었지만

[11:57] 초기 제품 치고는

[11:59] 꽤 순조롭게 진행됐다고 봅니다

[12:02] 자, 이제 마지막 테스트를 해볼게요

[12:04] 업로드할 파일을 준비했는데

[12:06] API 가격 정보를 만들어뒀어요

[12:09] 여기 모든 API 가격 정보의 URL이 있는데

[12:13] Google, OpenAI, Deep Seek, Anthropic의

[12:17] API 가격 정보가 있습니다

[12:21] 이 CSV 파일에서

[12:25] 실제로 프레젠테이션이나

[12:29] 개요를 만들어보고 싶어요

[12:31] 새 세션을 열어서

[12:33] 파일을 찾아볼게요

[12:36] API_prices.CSV 파일을 사용할 거예요

[12:40] 좋네요. 제가 원하는 것을

[12:44] 명확하게 프롬프트로 작성해볼게요

[12:46] CSV 파일을 업로드했는데

[12:49] API 가격 정보가 담긴 링크들이 있어요

[12:51] 좋은 개요와 그래프를 만들고 싶은데

[12:54] 각 제공업체에서 두 개의 모델에 대한

[12:56] 입력과 출력 토큰의 가격을

[12:58] 비교해서 만들어줄 수 있나요?

[13:02] 실행해보고 어떻게 되는지

[13:04] 봅시다. 아마도 다시

[13:06] 할 일 목록을 만들고 거기서부터

[13:09] 작업을 시작할 것 같네요

[13:11] 파일을 주면 어떻게 되는지 봅시다

[13:13] URL들을 살펴보고 있네요

[13:17] 하나를 놓쳤네요. 좀 이상하군요

[13:19] DeepSeek는 감지하지 못했습니다

[13:23] 이제 이 URL들을 방문할 거예요

[13:26] DeepSeek를 놓친 게 좀 이상하네요

[13:28] 왜 그런지 모르겠어요

[13:31] 그래도 결과를 한번 보죠

[13:33] 자, 이제 페이지들을 탐색하고 있습니다

[13:35] Claude 3 Sonnet을 보고 있어요

[13:37] 여기서 가격 정보를 수집할 수 있길 바랍니다

[13:41] 스크롤을 해야 할 것 같네요

[13:44] 가격을 찾기 위해서요

[13:47] 3.5

[13:49] 좋아요, 찾았네요

[13:52] Opus와 Haiku를 발견했습니다

[13:55] 이 가격 정보를

[13:57] 실제로 수집할 수 있을지 흥미롭네요

[13:59] 잘 되고 있어요

[14:01] CSV 파일로 만들었네요

[14:03] Sonnet, Haiku, Opus의 가격이 있습니다

[14:06] 꽤 좋은 시작이라고 생각합니다

[14:09] 이제 Gemini와

[14:10] OpenAI도 같은 작업을 해야 해요

[14:13] 멋진 그래프와 좋은 개요를 얻을 수 있길 바랍니다

[14:16] 이걸 완성할 수 있다면

[14:18] 꽤 유용할 것 같아요

[14:21] 제가 가끔 수집하는 데이터거든요

[14:24] 이제 Gemini API 문서로 가서

[14:26] 가격 정보를 찾아보겠습니다

[14:30] Gemini 가격이 여기 있네요

[14:33] 지금까지는 정확해 보입니다

[14:36] 아주 좋네요

[14:38] 여기서 문제가 생겼어요

[14:41] 클라이언트 측 애플리케이션 오류가 발생했네요

[14:44] OpenAI가 Cloudflare

[14:47] 인증을 사용하고 있어서

[14:50] 이 페이지에 접속할 수 없습니다

[14:52] Cloudflare 캡차가

[14:54] 있어서 그런데

[14:56] 통과할 수 없을 것 같네요

[14:58] 대안을 찾을 수 있는지 봅시다

[15:01] 브라우저로 검색해서

[15:03] 다른 방법으로 가격을 찾아보려고 하네요

[15:06] 꽤 영리한 방법이네요

[15:09] GPT-4와 3.5의 가격을 찾고 있어요

[15:12] 어떻게 되는지 지켜봅시다

[15:15] 재미있는 점은

[15:18] OpenAI가

[15:21] 이런 에이전트들의

[15:24] 웹사이트 접근을 막고 있다는 거예요

[15:27] 자신들도 에이전트를 만들면서 말이죠

[15:30] 어쨌든 가격 정보를 찾았지만

[15:33] 최신 가격은 아니네요

[15:34] 괜찮습니다

[15:38] 완벽하진 않지만 일단은 괜찮아요

[15:40] 이제 파이썬 스크립트를

[15:42] 만들 것 같습니다

[15:44] matplotlib으로 그래프를 그리려고 하네요

[15:47] 문제가 생겼어요

[15:50] 모듈이 없다고 하네요

[15:53] seaborn을 설치했어요

[15:56] 꽤 좋네요

[16:00] 샌드박스 환경이라

[16:02] 뭘 설치하든 상관없습니다

[16:04] 이제 가격 데이터를

[16:07] 통합하기 시작했어요

[16:10] 그래프가 기대되네요

[16:13] 선택된 모델은 3.7 Sonnet

[16:16] 3.5 Haiku, 1 2.0, GPT-4 Turbo

[16:21] 그리고 3.5 Turbo네요

[16:26] MDX 파일을 생성하고 있습니다

[16:28] 생성된 이미지를 표시하기 위해

[16:31] HTML을 사용할 것 같아요

[16:35] 한번 보죠

[16:37] URL을 제공할 거예요

[16:39] 이제 클릭해서

[16:42] 보겠습니다. 네, 여기 그래프들이 있네요.

[16:45] 꽤 멋져 보이죠? 여기

[16:48] API 가격 비교와 선택된 모델들이

[16:50] 있습니다.

[16:52] Claude 3.7과 3.5-20 Flash와

[16:55] GPT-3.5 Turbo가 더 비용 효율적이네요.

[17:00] 이제 토큰 가격을

[17:02] 볼 수 있습니다.

[17:04] 조금 특이하긴 하지만

[17:08] 입력 토큰이 맞네요.

[17:13] 네, 0.xx 정도군요.

[17:18] 솔직히 괜찮아 보입니다.

[17:20] 꽤 정확하네요. 정말 멋지죠.

[17:23] 출력 토큰 비교도 볼 수 있고

[17:25] 그래픽이 마음에 듭니다.

[17:29] 잘 맞아떨어지네요. 여기

[17:32] 비교가

[17:33] 있는데, 저는 이게 마음에 듭니다.

[17:35] 꽤 멋져 보이고

[17:38] 보고서에 이렇게 통합된 방식이 좋네요.

[17:41] 입력과 출력이 있어서

[17:44] GPT-4 Turbo가 꽤 비싼 모델이라는 걸 알 수 있고

[17:48] Claude 3.7도 저렴하지 않죠.

[17:51] 2.0 Flash와 비교하면

[17:54] 꽤 비싸 보이지만 좋은 것 같습니다.

[17:57] 솔직히 꽤 만족스러웠어요.

[18:00] 기본적으로

[18:03] 오늘 하고 싶었던 모든 것을

[18:06] 다룬 것 같습니다.

[18:08] Manus에서 우리가 세 가지

[18:11] 세션을 진행했고, 전반적으로

[18:15] Manus가 정말 좋아 보인다고 말씀드려야겠네요.

[18:20] 하지만 이건 아주 초기 테스트이고

[18:23] 저는 기본적으로 이 정도만 해봤다는 걸

[18:26] 기억해주세요. 이건 스폰서 영상이 아닙니다.

[18:29] 그들은 단지 얼리 액세스를

[18:32] 제공했을 뿐이에요. 그래서

[18:34] 말씀드리고 싶은데, 스폰서 영상이 아니라서

[18:37] 편견이 없다는 점을 강조하고 싶습니다.

[18:40] 꼭 한번 확인해보세요.

[18:42] 대기자 명단이 길어서 시도해보기까지

[18:45] 시간이 좀 걸릴 수 있습니다만,

[18:49] 제 초기 인상은 정말

[18:52] 흥미롭습니다. 앞으로 며칠 더 시도해보면서

[18:55] 어떤 것들을 할 수 있는지

[18:58] 살펴볼 예정입니다. 이 영상이 사람들의 호응이 좋으면

[19:01] 다른 테스트로 두 번째 영상을

[19:04] 만들 수도 있겠네요. 재미있게 보셨길 바랍니다.

[19:07] 흥미로웠길 바라고,

[19:10] 이런 AI 에이전트들이 발전하는 걸 보는 게 멋지죠.

[19:14] 아주 점진적인 발전이지만

[19:16] 계속해서 더 나아지고 있잖아요?

[19:19] 이게 제가 예상했던 거예요.

[19:21] 큰 도약을 기대하진 않았지만

[19:23] 이런 점진적인 발전이 계속될 거고

[19:26] 사람들이 이 도구 개발에

[19:29] 시간을 투자하는 한 계속되겠죠.

[19:31] 모델이 빠르게 발전할 때 따라잡기

[19:34] 어려울 수 있지만, 이건

[19:37] 꽤 좋아 보입니다. 중국 회사인데

[19:39] 최근 DeepSeek 등으로 좋은 성과를

[19:42] 내고 있죠. 정말 흥미롭습니다.

[19:44] 네, 이게 전부입니다. 즐거우셨길 바라고

[19:46] 다음에 또 뵙겠습니다.

[19:48] 안녕히 계세요.