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| (출처=연합뉴스) |
[알파경제=박남숙 기자] 중국에서 인공지능 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 성공 이후 유사한 돌파구를 선보이는 기업들이 잇따라 등장하는 가운데 중국의 범용 AI 에이전트를 표방하는 마누스(Manus)가 AI 산업 내 이슈로 부각받고 있다.
다양하고 복잡한 실세계 작업을 독립적이고 자율적으로 수행하는 능력으로 주목받고 있지만, 실체와 성능에 대한 의문도 함께 제기되고 있는 상황이다.
◇ 中 AI 열풍 회의적, 독창적 아냐
일부 전문가들은 이러한 열풍에 대해 회의적인 시각을 드러내고 있다.
마누스의 핵심 기술은 다양한 도구와 모델을 자동으로 배포하는 능력인데, 이는 독창적이라고 보기 어렵다는 지적이다.
삼성증권에 따르면, 마누스는 단순 AI 모델이 아닌 자율 AI 에이전트 시스템으로 여러 개별 모델로 구동되는 멀티 에이전트 협업 프레임워크에 기반한다.
작업 프로세스는 사용자 요청 분석 → 목표 식별 → 실행 가능한 단계로 분해 → 최적 AI 모델 선택 → 작업 실행 → 자체 검증 순서다.
에이전트 구성 요소는 크게 보아 계획 에이전트(요청 및 작업을 분석하고 관리 가능 단계로 분해), 실행 에이전트(데이터 수집, 코드 작성, 콘텐츠 생성 등 작업 수행), 그리고 검증 에이전트(결과의 정확성과 품질 보장)로 구분할 수 있다.
여러 브라우저 창을 동시에 제어하며 코드 에디터, 데이터 분석 도구 등과 강력한 통합 능
력을 강조했다.
클라우드 기반 비동기 처리 능력으로 유저가 디바이스에서 로그오프해도 백그라운드에서 작업 진행이 가능하다.
다양한 사용 사례에서 효과적 결과물을 내놓은 점은 기대감으로 연결된다.
특히 마누스 측이 제시한 GAIA 벤치마크(통합 AI 에이전트 기능 평가)에서는 오픈 AI Deep Research 능가하며 SOTA 지위를 획득했는데 Deep Research가 o3 초기 모델을 기반으로 구동된다는 점을 고려하면 상당한 성과라는 평가다.
이영진 삼성증권 연구원은 "반대로 제한적 초대 코드 배포에 따른 희소성 마케팅에 대한 의구심이 대두된다"며 "웹 사이트 퀄리티가 조악한 점과 공식 X 계정이 일시 중단되는 이슈도 발생했다"고 지적했다.
이후 X 계정 중단이 제3자 사칭 및 회사와 관련 없는 암호화폐 프로젝트 이슈 때문이었으며, 강력한 성능을 강조하는 후기가 다수 등장하며 실체가 존재한다는 의견으로 중심이 이동했다.
하지만 다량의 스마트 폰 앱을 자동 제어하는 영상이 바이럴 되었지만, 공동 창립자가 공식 부인했다.
여기에 AI 인플루언서 중심 사용 후기와 제한적 접근성에 따른 마케팅적 요소에 대한 의구심은 아직 해소되지 않았다는 분석이다.
긍정적 후기 속에 느린 속도, 에러 루프, 획득하기 쉬운 정보 미포함 등도 단점으로 부각됐다.
마누스는 제품 파트너 장 타오는 단기 제품 개발에 집중하고 있으며, 마케팅 예산을 지출한 적이 없고, 초대 시스템은 서버 용량 제한 때문으로 기존 사용자 경험을 우선할 것이라는 코멘트를 게시했다.
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| (출처=삼성증권) |
◇ 제2의 딥시크 모멘트인가?
마누스 성능이 '진짜'라는 가정하에 모델 성능을 최적화하는 에이전틱 워크플로우 설계 중요성을 부각시켰으며, 해당 분야에서 앞서가는 모습을 보인 것은 분명한 성취라는 분석이다.
미국 AI 프론티어 기업의 내부 에이전트(ex 오픈AI의 2만 달러 에이전트) 성능은 현재 공개된 레벨보다 높을 수 있지만 증명되지 않은 상황이다.
2025년 말 일부 핵심 모델과 코드의 오픈소스 공개 계획과 맞춤형 플러그인 및 응용 프로그램 최적화를 지원한다는 목표도 에이전트의 자동화와 생산성에 대한 진보 속 AI 역할을 재정의하는 중요한 지점으로 꼽힌다.
하지만 마누스는 자체 개발한 인하우스 모델로 구동되는 것이 아니라 서드파티 모델(계획은 특화 사후 학습을 거친 Qwen 모델, 실행은 Claude 3.5 Sonnet)을 활용했다는 분석도 존재한다.
또한 사전 정의된 플로우에 따라 작업을 수행하고, 브라우저 레벨의 제한적 환경에서 작동하는 점도 아쉬운 부분으로 지적된다.
이영진 삼성증권 연구원은 "일종의 Wrapper로써 수익성 창출 가능 여부와 제한적 접근성과 연계되는 서버 이슈도 향후 확인이 필요하다"며 "결론적으로 마누스는 AI 에이전트 분야에서 흥미로운 진보를 보여줬지만, 실제 사용자 경험 추가와 기술적 정보 및 독립적 검증이 필요하다"고 조언했다.
딥시크와 유사하게 기술적 성취를 폄하할 필요는 없지만, 과도한 기대나 우려도 자제할 필요가 있다는 판단이다.
딥시크의 효율성 추구 방안이 미국 내에서도 진행되는 흐름이었던 것처럼 멀티 에이전트 프레임워크 구축도 앞서 중요성이 부각되던 분야며 또한 딥시크와 차이점에 따라 현 시점 파급력은 오히려 낮다는 의견이다.
알파경제 박남숙 기자(parkns@alphabiz.co.kr)
