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Manus는 DeepSeek V3/R1만큼 놀라운 것은 아니지만, MCP와 Operator의 기술 투기를 더 많이 융합하고 있습니다.
DeepSeek가 오픈소스 5+1일 후, Manus는 AGI로 가는 길을 이어받았나요?
제품 세부 사항을 자세히 살펴보면, 사람들이 Manus의 출시일을 잘못 기억한 것 같습니다. 작년 10월 22일이 바로 출시일이었는데, 그날은 Anthropic Claude가 자신의 computer use를 발표한 좋은 날이었습니다. 다시 말해, LLM이 ChatBot을 벗어나 네트워크 공간을 배회하고 탐험하는 Agent로 태어난 날이었지만, OpenAI의 Operator는 2025년 1월에야 진정 태어날 것입니다.
개념이 다소 많아 보이지만, 단계적으로 분해하여 CoT(사고 사슬)로 Manus가 무엇인지 살펴보겠습니다.
AI 각성: 자유로의 길
대화창 밖으로 나아가는 길은 권한에 의해 닦여 있습니다.
OpenAI의 위대함은 GPT에 있지 않습니다. Transformer 패러다임은 구글이 발명했고, 진정한 혁신은 Chat을 사람-기계 상호작용의 첫 번째 진입점으로 만든 것입니다. 이를 지능형 데이터베이스로 이해할 수 있으며, 당신의 어떤 질문이든 대략적으로 답변할 수 있지만, 더 강조하는 것은 "해결책 제시"가 아닌 "해결책 안내"입니다. 예를 들어 ChatGPT에게 감기 치료법을 물어볼 수 있고, GPT는 상황에 따라 답변을 제시할 수 있지만, 구체적으로 진단하거나 약을 처방할 수는 없습니다.
이런 의미에서 DeepSeek의 가치는 모델을 더 똑똑하게 만들고(DeepSeek V3), 진단 능력을 강화(DeepSeek R1)하여 과연 감기가 바이러스성인지 날씨 때문인지 판단할 수 있게 하는 것입니다.
하지만 AI는 여전히 약을 사는 것을 도와줄 수 없습니다. 완전한 GPT는 대화창 안에 갇혀 있습니다. 우리는 이를 해방시키고자 합니다.
Computer Use가 등장한 것은 이에 대한 해답입니다. 경로 설계 측면에서 보면 가장 단순한 키보드 매크로, 애플 바로가기, Apple Script 등 외형적으로 유사하지만, 본질적으로 다릅니다. 스크립트 규칙을 직접 정의할 필요 없이 대화 방식으로 Claude에게 해당 작업을 명령할 수 있습니다.
이 때 AI는 브라우저를 열고 배달의민족 주소를 입력하여 감기약을 검색할 수 있지만, 새로운 문제가 발생합니다. AI가 사용자의 배달의민족 계정 정보를 필요로 하기 때문입니다.
우리는 AI에게 더 많은 권한을 부여해야 합니다.
이것이 Anthropic이 MCP(Model Context Protocol)를 발표하고, OpenAI가 Operator를 출시한 이유입니다. LLM 내부 최적화는 이미 국지적 최적화에 도달했기 때문에, 이제 AI/LLM을 움직이게 하고, LLM과 LLM, LLM과 외부 API, LLM과 인간 간의 상호작용을 더욱 융합해야 합니다.
먼저 MCP에 대해 간단히 이야기하겠습니다. 나중에 자세한 설명이 있을 것입니다.
MCP의 가치는 LLM 시대의 범용 API/SDK 프레임워크를 구축하고자 하는 것입니다. MCP는 AI 모델과 다른 애플리케이션 간의 통신 형식을 표준화하고자 합니다. 예를 들어 Claude/OpenAI/DeepSeek가 모두 동일한 형식으로 코드 완성이나 배달의민족 약 구매 규칙을 호출할 수 있도록 하는 것입니다. 그렇게 되면 사용자가 어떤 모델을 사용하든 배달의민족은 동일한 인터페이스만 구현하면 됩니다.
이것이 OpenAI/DeepSeek 또는 배달의민족이 Anthropic의 구체적인 규칙을 따라야 한다는 의미는 아닙니다. ONNX(Open Neural Network Exchange)와 같이 참고할 수 있는 표준을 설계하는 것입니다. 모델이 범람하면 그에 맞는 협력 표준이 필요합니다.
하지만 누구를 사용하든 사용자는 자신의 배달의민족 계정 정보와 알리페이 권한을 제공해야 하며, 통화 시스템을 제어하여 위치 확인, 주문, 배달원 전화 등의 프로세스를 완료해야 합니다. 아직 AI가 직접 배달을 할 수는 없습니다. 구체적인 지능형 로봇은 시간이 더 필요합니다.
DeepSeek의 의의는 저비용 전제 하에 LLM이 더 똑똑해지고, 중국어 추론 능력이 동종 제품을 크게 능가한다는 것입니다. 오픈소스 모델로 AI를 더 현실적으로 만든 것도 큰 의미가 있습니다.
여기서 Manus의 교묘한 점은 Manus가 OpenAI의 Operator도 아니고 Anthropic의 MCP 규칙도 따르지 않는다는 것입니다. 사실상 새로운 바퀴를 발명한 셈입니다.
물론 중국인들도 모델 표준 분야에서 업적을 남겨야 합니다. 운영체제와 칩 분야의 구식 길을 답습해서는 안 됩니다. 하지만 이것이 소위 AGI와 크게 관련이 있는 것은 아닙니다. 지금까지 Manus의 기반 대모델이 무엇인지 보이지 않기 때문입니다. 자체 개발한 더 지능적인 대모델이라면 기쁜 일이겠지만 말입니다.
DeFAI와 AI Agent는 여전히 진행 중
크로스체인 브리지의 적은 체인 추상화가 아니라 CEX입니다. AI Agent의 적은 지능체가 아니라 지갑입니다.
Manus가 미디어와 내부 테스트 코드, 동명 코인으로 화제를 모은 후, 진실과 거짓이 뒤섞인 가운데 Web3 AI agent도 시도해 보고 있습니다. Virtuals는 Enso Shortcuts을 통합하여 사용자가 한 번의 클릭으로 상호작용할 수 있도록 했으며, 현재 200개의 프로토콜을 지원합니다.
기쁜 점은 Web3 AI Agent가 모델 논쟁을 넘어 진정한 사용자 요구로 나아가고 있다는 것입니다. 하지만 분명 Web 2.0의 오래된 문제가 여전히 존재합니다. 어떤 프로토콜 표준을 지원할 것인가?
크로스체인 브리지를 예로 들면, LayerZero가 수년간의 노력 끝에 사실상의 산업 표준 프로토콜이 되었지만, 여전히 모든 시나리오를 해결할 수는 없습니다. 결국 CEX, 특히 바이낸스가 가장 편리한 자산 크로스체인 브리지이며, 체인 간 메시징 통신은 현재 주요 문제점이 아닙니다.
Web3 AI Agent의 가장 중요한 시도 방향은 사용자, 자신, Uniswap/Hyperliquid 간의 연결을 구축하는 것입니다. 즉 AI Agent가 사실상의 중개인, 개인 키 보유자 또는 위탁자가 되어야 합니다. 그렇지 않으면 사용자 경험이 지갑+DEX 경험에 필적할 수 없고, 더구나 CEX와 시장을 다툴 수도 없습니다.
이렇게 말하는 것은 DeFAI의 전망을 부정하는 것이 아닙니다. 단지 실제 존재하는 장애물, 즉 지능 수준이 아니라 어떻게 사용자 신뢰를 얻을 것인가의 문제를 지적하는 것입니다. Manus는 MCP, Operator와 표준 정의권을 다투어야 하듯이, DeFAI 프로젝트도 이런 각오가 필요합니다.
모든 AI Agent 프로젝트는 장기주의를 견지하며 지속적으로 반복하고 시행착오를 겪어야 합니다. 그래야 자신만의 초기 사용자를 확보할 수 있습니다. 사실 DeFAI의 적은 지갑이라는 제품 형태이지 다른 지능체가 아닙니다.
업계에 위탁 지갑과 비위탁 지갑이라는 두 가지 패러다임이 있듯이, AI Agent의 현재 가장 큰 문제는 전략 부족과 자금 안전성입니다. 자금 안전성은 앞서 언급했듯이, 전략은 사용자가 Agent에게 권한을 부여한 후에도 전략 설정 문제에 직면하게 된다는 것입니다. 즉 AI가 사용자의 재무 관리를 대신한다는 것이 과연 신뢰할 만한가 하는 문제입니다.
Web3 AI Agent의 모델과 프레임워크 간 경쟁은 아직 승패가 가려지지 않았고, 더 나아간 전략 최적화도 아직 실용화되지 않았습니다. 마스크가 꿈꿨던 Robotaxi는 아직 길 위에 있고, AI 재무 전문가가 언제 각 코인 지갑에 들어갈지는 알 수 없습니다.
결론
본 글은 Manus에 대한 부정이 아닙니다. 결국 Workflow + Claude + Cursor만으로도 충분히 좋은 사용 경험을 제공하므로, 조금 더 추가되어도 문제가 없습니다. AI 거품을 먹지 않아도 다른 사람들이 먹을 것입니다.
또한 Web3 AI Agent에 대한 부정도 아닙니다. 밤새 주식 보기, 개인 키
