매너스 - 올인원 AI 에이전트

Matthew Berman 구독자 419,000명

요약

본 영상은 매너스라는 범용 AI 에이전트를 소개하며, 이를 통해 다양한 연구, 개발, 자동화 작업을 어떻게 수행할 수 있는지 보여줍니다. 시스템은 Linux 환경, 브라우저 제어, 멀티 에이전트 협업 등 최신 기술을 통합하여 Tesla 주식 분석, 실시간 대시보드 생성 등 복합 작업을 수행합니다. 또한, 오류 수정 및 샌드박스 환경을 통한 사용자 개입 기능과 오픈 소스 기반의 기술 협업, 그리고 Lang trce 후원 사례를 강조합니다. 마지막으로, 사용자 제작 3D 게임과 다양한 데모를 통해 매너스의 다재다능함과 미래 가능성을 제시합니다.

주요 키워드

Manus AI 에이전트 멀티 에이전트 오픈 소스 Linux 환경 브라우저 자동화 Tesla 분석 Sandbox Lang trce 3D 게임

하이라이트

🔑 매너스는 최신 기술들을 하나의 플랫폼에 통합하여 다양한 작업을 수행하는 혁신적인 AI 에이전트입니다.
📌 Tesla 주식 분석과 같이 실시간 데이터 조회 및 종합적인 연구 결과를 산출하는 기능을 시연합니다.
🚀 멀티 에이전트 구조를 통해 코드 실행, 오류 수정 및 자가 학습 기능이 돋보입니다.
🌟 샌드박스 환경을 제공하여 사용자들이 직접 내부 작업 과정을 확인하고 개입할 수 있습니다.
⚡️ 오픈 소스 도구들을 적극 활용, 커뮤니티의 기여와 협업을 통한 발전 가능성을 강조합니다.
📌 Lang trce와의 협업을 통해 AI 시스템 모니터링 및 관측 기술의 신뢰성을 입증합니다.
🚀 3D 게임, 웹 클론, 항공 시뮬레이터 등 다양한 사용자 제작 데모를 통해 실용성과 창의성을 보여줍니다.

용어 설명

매너스 (Manus)

다양한 작업을 수행할 수 있도록 설계된 범용 AI 에이전트로, 연구, 개발, 자동화를 하나의 플랫폼에서 가능하게 합니다.

샌드박스 (Sandbox)

각 사용자 세션마다 독립적으로 제공되는 격리된 환경으로, 안전하게 코드 실행 및 명령 전달이 이루어집니다.

멀티 에이전트 (Multi-agent)

특화된 여러 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을 분담 처리하며, 전체 프로세스의 효율성을 높이는 구조를 의미합니다.

오픈 소스 (Open Source)

소스 코드가 공개되어 누구나 접근, 사용, 수정할 수 있는 소프트웨어 개발 모델로, 커뮤니티 기여가 활성화됩니다.

Gaia Benchmark

AI 모델의 성능을 평가하기 위한 기준 지표로, 매너스와 타 시스템의 비교 평가에 사용됩니다.

[00:00:00] 매너스 개요 및 기능 소개

매너스의 기본 개념과 주요 기능을 소개하며, AI 에이전트가 다양한 작업을 수행하는 모습을 보여줍니다. Tesla 주식 분석 시연이 첫 단계로 설명됩니다.

[00:00] Manis는 최첨단 도구를 활용하는 범용 AI 에이전트 시스템으로, 리눅스 환경에서 여러 에이전트가 협력하여 작업을 수행합니다.

[00:22] 테슬라 주식 분석 데모를 통해 Manis가 자동으로 프로젝트 디렉토리를 생성하고 할 일 목록을 만들어 작업을 진행하는 과정을 보여줍니다.

[00:51] 대부분의 도구가 오픈소스이며 GPT-3.5, Browser Use, 리눅스 등을 활용하여 구현되었지만, 실제로 이를 잘 구현하는 것은 매우 어렵습니다.

[01:22] 테슬라 주식 분석 과정에서 데이터 수집, 웹 검색, 파일 생성 등 다양한 작업을 자동으로 수행하며, beautiful soup를 활용한 데이터 처리도 진행합니다.

[01:53] Manis의 가장 인상적인 특징은 오류를 발견하고 수정할 수 있는 능력이며, 복잡한 작업은 수 시간이 걸릴 수 있습니다.

[00:02:00] 실시간 데이터 처리 및 에러 수정

실시간 데이터 검색, 코드 실행 및 오류 수정 기능이 강조됩니다. 멀티 에이전트 협업을 통한 자동 작업 처리 과정이 설명됩니다.

[02:21] 최종 결과물로 투자 추천, 재무 분석, 시장 분석, 기술적 분석이 포함된 종합적인 대시보드를 자동으로 생성합니다.

[02:43] 일본 여행 계획에 대한 7일 일정을 보여주며, 도쿄 도착부터 탐방, 숨은 명소 등이 포함된 상세한 일정을 제시했습니다.

[03:03] Manis는 가이아 벤치마크에서 딥 리서치와 비교했을 때 대부분의 레벨에서 우수한 성능을 보여주었습니다.

[03:28] Manis는 단순한 딥 리서치를 넘어 자체 환경, 코딩 능력, 웹 검색 등 다양한 기능을 통합적으로 제공합니다.

[03:50] Manis는 매니저 에이전트를 통해 전문화된 에이전트들에게 작업을 분배하는 멀티 에이전트 시스템을 사용합니다.

[04:07] 각 사용자는 독립된 샌드박스 환경에서 Manis를 사용할 수 있으며, 다른 세션과 완전히 격리되어 있습니다.

[04:36] Manis의 핵심 기능인 멀티 에이전트 시스템은 실행자 에이전트를 통해 통신하며, 다양한 오픈소스 기술을 활용합니다.

[00:05:00] 오픈 소스 통합 및 Lang trce 후원

매너스가 오픈 소스 도구들을 활용해 구성된 점과 샌드박스 환경의 안전성을 소개합니다. Lang trce 후원 사례를 통해 AI 관측 플랫폼의 역할도 다룹니다.

[05:06] 향후 여러 오픈소스 프로젝트 공개를 예고하며, 오픈소스 커뮤니티에 대한 감사를 표명했습니다.

[05:18] 회사의 파인튜닝된 모델들과 Manus의 계획 기법이 작년 10월 공개된 Steiner 32b 프리뷰 모델에서 발전되었음을 설명합니다.

[05:29] 이번 세그먼트의 스폰서인 LangTrace를 소개하며, AI 소프트웨어 개발 컨설팅 회사로서의 역할과 주요 제품들을 설명합니다.

[05:51] LangTrace의 광범위한 사용자 기반과 주요 기능들, 특히 AI 시스템 구축을 위한 추적 및 평가 기능을 상세히 소개합니다.

[06:26] Crew AI에 대한 네이티브 지원과 맞춤형 대시보드 기능을 강조하며, 할인 혜택과 웨비나 참여 방법을 안내합니다.

[00:07:00] 사용자 제작 데모와 게임 구현 사례

사용자들이 제작한 3D 게임, 웹사이트 클론, 항공 시뮬레이터 등 다양한 데모 사례가 소개됩니다. 실제 코드 실행 및 결과물이 시연되어 시스템의 실력을 보여줍니다.

[07:03] Manus를 이용해 만든 다양한 프로젝트 예시들을 소개합니다. Three.js 무한 러너 게임, 애플 웹사이트 클론, 3D 비행 시뮬레이터 등을 보여줍니다.

[07:52] Manus가 이전 채널 스폰서였던 monica.im을 만든 동일 회사라는 사실을 공개합니다.

[08:07] Manis를 사용해 두 가지 게임을 직접 개발해보는 실험을 진행했습니다.

[08:16] 첫 번째로 3D 브라우저 기반 멀티플레이어 비행 시뮬레이터를 개발하면서 프로젝트 관리와 구현 과정을 살펴봤습니다.

[08:57] 두 번째로 드림캐스트의 클래식 게임 '추추로켓'을 재현하려 시도했으며, AI가 게임 매커니즘을 학습하고 구현하는 과정을 관찰했습니다.

[09:49] 두 게임 모두 완벽한 실행은 되지 않았지만, 기본적인 프레임워크와 구조는 성공적으로 생성되었습니다.

[00:10:00] 대안 제품 및 최종 소감

Owl, Anis 등 다른 오픈 소스 AI 에이전트와의 비교 및 매너스의 미래 발전 방향이 언급됩니다. 최종적으로 시스템의 혁신성과 포괄적 기능에 대한 소감이 공유됩니다.