Manus가 방금 자신의 2.0 선언을 조용히 발표했습니다

저자：화림무왕，극객공원

편집：징위，극객공원

10월 26일, Manus 공동 창립자이자 제품 파트너인 장타오(온라인 이름 HideCloud)는 자신의 공공 계정 "잠구사유"에 제목이 《Manus로 Manus를 변형하다》인 긴 글을 썼다.

글의 시작은 그에게 깊은 인상을 남긴 장면이다. 그는 엔지니어에게 몇 가지 요구 사항과 버그를 제시한 후, 잠시 후 진행 상황을 확인하러 갔고, 상대방의 컴퓨터에는 Codex와 Manus의 세션이 여러 개 열려 있었다. 아무 세션이나 클릭해보니, 입력된 내용은 그가 방금 Slack에서 보낸 요구 사항의 원문이었다. 한 글자도 수정되지 않았다.

그를 더 놀라게 한 것은 이 엔지니어가 동시에 10개에서 20개의 요구 사항을 처리하고 있었다는 점이다. 오늘날의 Manus에서는 이것이 이미 일상이다.

이 글은 정보량이 매우 많으며, 특히 기록할 만한 몇 가지 사항이 있다.

Manus 내부에서는 Manus-mono라는 통합 코드 진입점을 만들었고, AI가 전역을 볼 수 있도록 AI를 위한 설명서를 작성했다. 하나의 요구 사항은 한 사람이 모든 단말을 작성할 수 있다. 모바일 팀은 항상 7명만 있었고, 동시에 2개의 제품과 4개의 앱을 담당하며, 진행 상황은 웹 버전과 기본적으로 동기화된다.

모든 제품 관리자는 Manus에 코드를 제출한 적이 있으며, 약 절반은 독립적으로 요구 사항을 온라인으로 배포할 수 있다. 어떤 제품 관리자가 제출한 요구 사항은 문서에서 비디오로 변모했다.

마케팅 팀에는 "디지털 동료"가 생겼고, 스스로 작업을 계획하고 프로젝트 진행 상황을 적극적으로 알리며, 팀 간에 기능 세부 사항을 명확히 하기 위해 질문할 수 있다.

9월, 회사의 AI 지출이 인당 1만 달러를 초과했으며, 소수의 사람은 한 달에 7~8만 달러를 사용했다. 장타오는 외부의 의문에 대해 특별히 한 섹션을 할애했다.

글이 발표된 시점도 매우 미묘하다. 9월 말, Manus는 2.0 버전과 개인 인공지능 응용 프로그램 Cue를 발표했으며; 10월 초, 모회사인 나비효과는 5억 달러 이상의 새로운 자금을 조달했다고 발표하며, 베이징에서 17개의 직위를 열었다.

이 시점에서 이 글은 Manus 팀이 2.0 시대에 들어섰다는 선언처럼 보인다. 그것은 조직이 AI를 어떻게 활용하여 진화하는지를 설명하고 있으며, 드러나는 것은 이 회사의 제품 방향, 비용 논리 및 인사 기준이다.

01 Manus 자체가 2.0의 모델 하우스

당신이 글 속의 내부 실천과 Manus 2.0의 기능 목록을 함께 놓고 보면, 거의 하나하나 일치하는 것을 발견할 수 있다.

마케팅 팀의 디지털 동료는 내부 웹사이트에서 불편함을 느끼면 피드백 인터페이스를 통해 직접 요구 사항을 제기할 수 있으며, 요구 사항이 들어오면 자동으로 Manus의 개발 작업이 시작된다. 이 뒤에는 2.0의 자동화 기능이 사용되며, 외부 알림을 받으면 자동으로 작업이 시작된다.

제품 관리자는 비디오로 요구 문서를 대체하며, 이는 2.0에서 대폭 강화된 비디오 기능 덕분이다. 이미지로 비디오를 생성할 수 있을 뿐만 아니라, 코드로 애니메이션을 만들 수도 있다. 음성을 텍스트로 변환하는 기능을 담당하는 제품 관리자의 이야기는 매우 전형적이다. 그녀는 먼저 Manus에 10개 이상의 모델을 테스트하게 한 후, 하나를 선택하여 기존 디자인 규격에 따라 데모를 만들고, Manus가 사용자가 마주칠 수 있는 장면을 하나씩 생성하도록 하여, 각 이미지를 점검하고 수정한 후, 마지막으로 데모를 비디오로 편집했다.계획 이 명확해지자, 그녀는 기능을 완성하고 웹 및 데스크톱 인터페이스를 모두 그녀의 손으로 만들었다.

동료가 만든 Slack 봇은 클라우드 컴퓨터에서 실행된다. 비개발 동료가 특정 기능이 어떻게 구현되었는지, 문서가 어디에 있는지, 온라인에 배포되었는지 알고 싶을 때, 누구에게 물어볼 필요 없이 직접 질문하면 된다. 이는 2.0에서 7×24시간 상주할 수 있는 클라우드 컴퓨터와 관련이 있다.

현재 일부 기능은 내부에서만 사용된다. 예를 들어, 동일한 프로젝트의 구성원은 기본적으로 서로의 세션을 볼 수 있으며, 엔지니어와 AI가 대부분의 작업을 완료한 후, 제품 관리자는 동일한 세션에 들어가 간격, 스타일 및 문구를 조정할 수 있다.

장타오는 글의 끝에서 매우 직접적으로 썼다. 이것들은 Manus가 앞으로 잘 해내야 할 일들이다. 「우리는 먼저 스스로 시험해보고, 그 다음 사용자에게 전달할 것이다」。

"자기 개를 먹는다"는 표현은 소프트웨어 산업에서 수십 년 동안 전해져왔다. 일반적으로 이는 1988년 마이크로소프트의 고위 임원인 폴 마리츠의 내부 이메일에서 유래된 것으로 여겨지며, 제목은 "Eating our own Dogfood"로, 직원들에게 자사 제품을 더 많이 사용하라고 요구했다. 이후 더 유명한 예는 Slack으로, 이는 처음에 게임 회사 Tiny Speck이 개발한 《Glitch》에서 자사용으로 사용한 커뮤니케이션 도구였으며, 게임은 성공하지 못했지만 도구가 오히려 주업이 되었다.

Manus는 다른 방향으로 나아가고 있다. 제품이 먼저 존재하고, 그 다음 회사 내부에서 어떻게 사용하는지를 작성하여 제품의 가장 좋은 모델 하우스로 삼는다. 범용 에이전트를 판매하는 회사에게는 "우리 회사 전체가 이렇게 일한다"는 시연보다 더 설득력 있는 것은 없다.

02 한 사람당 하나의 에이전트에서 팀당 하나의 세션으로

이 선언에서 가장 깊이 생각해볼 만한 것은 "우리가 보는 기회"라는 섹션이다.

지난 1년 동안, 개인 에이전트는 대기업의 표준이 되었다. Anthropic은 Cowork를 가지고 있으며, Meta의 Muse는 출시된 지 얼마 되지 않아 미국 App Store 무료 차트 1위에 올랐고, 텐센트의 WorkBuddy는 국내 PC에서의 사무용 인공지능의 월 방문량이 2000만을 돌파했다. "모든 사람에게 당신을 대신해 일할 AI를 제공하는 것"은 모든 사람이 하고 있는 일이 되고 있다.

장타오가 나열한 세 가지 기회는 다른 차원을 가리킨다.

첫 번째는 세션 자체가 다인 협업의 작업 객체가 될 것이다. 한 사람이 문제를 제기하고, 디자이너가 해결책을 제시하고, 엔지니어가 구현하며, 제품 관리자가 운영을 이어가는 모든 과정이 동일한 세션에서 진행된다.

두 번째는 장치 간, 동료 간의 협업이다.

세 번째는 에이전트가 회사의 시스템과 지식 기반에 들어간 후 스스로 사람들에게 생각하지 못한 해결책을 찾아낼 수 있다는 것이다.

세 가지 모두 조직에 대해 이야기하며, 여러 사람과 여러 에이전트가 어떻게 함께 일하는지를 다룬다.

이는 Cue의 사고와 통한다. Cue는 각 에이전트에 독립적인 이메일, 전화번호, 지갑 및 컴퓨터를 제공했다. CEO 샤오홍은 발표 시, 이렇게 하나의 "것"은 아마도 "사람"이라고 부를 수 있을 것이며, 다음에는 "많은 사람과 봇의 그룹이 있어야 하지 않을까"라고 말했다. Cue는 이 아이디어를 개인 생활에 적용했고, 글 속의 디지털 동료는 회사 내에서의 모습이다.

디지털 동료에 대한 몇 가지 세부 사항은 어떤 기능 소개보다도 생동감 있다.

많은 동료가 동시에 그것을 찾기 때문에, 그것은 하나의 "작업대" 세션에서만 모든 사람과 대화하며, 구체적인 작업은 다른 세션에 나누어 병행하여 완료된다. Slack 메시지가 많기 때문에, 그것은 먼저 자신과의 관계를 판단하고, 관계가 있는 경우 "현재의 일을 방해할 것인지"와 "완료한 후 처리할 것인지" 두 가지로 나눈다. 장타오는 특히 이 규칙이 AI가 개발 과정에서 스스로 설계한 것이라고 언급했다.

한 번은 동료들이 Slack에서 두 프로젝트에 대해 논의하며, 한 프로젝트가 어느 단계에 있는지 기억하지 못했다. 아무도 그것을 @하지 않았지만, 그것은 스스로 "B는 아직 테스트 단계에 있으며, A의 결과가 나올 때까지 B를 기다릴까요?"라고 상기시켰다. 제품 팀이 3D 모델 생성 및 뼈대 결합 기능을 출시한 후, 그것은 다시 적합 조건을 묻기 위해 스스로 찾아가, 뼈대 결합이 현재 물고기, 뱀, 네 발 달린 동물 등 7종의 물체를 지원한다는 것을 명확히 하여, 이후 외부에 소개할 때 정확하게 설명할 수 있었다.

장타오는 그 순간 그것이 마치 항상 회의에 열심히 귀 기울이는 동료처럼 느껴졌다고 말했다.

단일 에이전트가 표준이 되면, 범용 에이전트의 다음 영역은 아마도 팀 협업의 이 층이 될 것이다. Manus는 먼저 자신의 회사를 실험장으로 만들었다.

03 인당 1만 달러

글에서 가장 논란이 된 숫자는 9월 인당 1만 달러를 초과한 AI 지출이다. 장타오는 월 초에 친구들 사이에서 한 번 언급했으며, 많은 "너무 과하게 쓴다"는 의문을 불러일으켰고, 이번에는 그에 대해 세 가지 이유를 제시했다.

첫 번째는 이 돈이 시간과 주의력을 사는 것이다. 팀이 커질수록 소통 비용이 높아지며, AI는 각 개인의 주의를 절약하여 각자가 책임지는 일에 대해 더 완전한 통제를 가능하게 한다.

두 번째는 비싼 이유는 최고의 모델을 사용하기 때문이다. 이는 AI 능력의 경계를 이해하는 핵심 방법이다. 그는 코드 검토 로봇의 예를 들었다. 개발 효율성을 담당하는 동료는 최근 6개월 동안 통합에 문제가 있는 코드로 인해 온라인 장애가 발생했다는 이야기를 듣지 못했다고 말했다. AI 프로그래밍이 보편화된 이후, 회사의 하루 코드 제출량은 "매우 과장되었다". 이 동료는 이것이 회사에서 가장 비용 효율적인 지출일 수 있다고 생각했다.

세 번째는 가장 흥미롭다. 점점 더 많은 개발 작업이 Manus Studio에서 완료되고 있으며, Studio는 Manus의 자체 제품이다. 내부에서 소모된 각 토큰은 토큰 낭비가 어디에서 발생하는지를 명확히 보여주는 데이터로 변환된다. 제품이 개선되면 낭비가 줄어들고, 비용이 감소하며, 사용자도 그 혜택을 누린다.

이 논리는 비용을 연구 개발 투자로 설명했다. 장타오의 판단은, 오늘날 매달 1만 달러로 얻는 작업 방식이 2년 후에는 몇 백 달러만 필요할 것이라는 것이다.

다른 각도에서 보면, 이 계산은 응용 계층 에이전트 회사들이 공통적으로 처한 상황을 비추어준다. 글의 시작 부분에서 그 엔지니어의 화면에 열려 있었던 것은 Manus뿐만 아니라 OpenAI의 Codex도 있었다. Manus의 연구 개발은 최고의 모델 없이는 불가능하며, 이러한 모델을 제공하는 회사도 스스로 에이전트 제품을 만들고 있다.

어떤 평론가는 이러한 모델을 "의존형 혁신"이라고 부르며, 다른 사람이 구축한 플랫폼에서 능력과 사용자 간의 간극을 찾아내는 것으로, 그 대가는 거래를 할 때마다 잠재적인 경쟁자에게 비용을 지불해야 한다고 주장한다.

이런 의미에서, 인당 1만 달러는 동시에 두 가지 사실을 증명하고 있다. 첫째는 팀이 실제로 모델 능력의 경계를 파악했다는 것이다; 둘째는 Manus가 사용자보다 먼저 에이전트의 비용 문제에 부딪혔으며, 따라서 이를 먼저 해결할 기회를 더 많이 가지고 있다는 것이다.

04 속도와 장타오의 불안

선언의 또 다른 면은 Manus 팀의 구성원들이다.

이 글에서는 거의 모든 직무가 재정의되었다. 엔지니어는 직접 코드를 작성하는 것에서 AI를 지휘하고 결과에 책임을 지는 것으로 변화했다. 제품 관리자는 기능을 온라인으로 배포할 수 있어야 하며, Manus Studio에서 사용자가 보는 대부분의 인터페이스와 비디오 편집기는 제품 관리자의 손에서 나왔다. 디자이너도 최근에 코드를 작성하기 시작했다.

장타오는 이러한 변화를 요약하기 위해 "Human in the loop"에서 "Human on the loop"로 표현했습니다. 이전에는 AI가 70-80%를 수행하고 나머지는 사람이 보완했지만, 이제 사람은 규칙을 설계하고 여러 AI의 작업을 감독하며, 중요한 지점에서 판단하고 필요할 때 개입합니다.

팀에서 AI를 가장 많이 사용하는 동료는 가장 "과장된" 작업 방식을 가지고 있습니다. 그는 결정해야 할 사항을 나열하고 추천안을 첨부하는 총괄 Manus 세션을 담당합니다. 모두가 Slack에서 열띤 토론을 하고 있을 때, 그는 Slack을 열지 않고 AI에게 "지금 내가 결정해야 할 것이 무엇인가?"라고 물어볼 수 있습니다.

이러한 새로운 정의는 어느 정도 채용 공고와도 같습니다. 글의 마지막에는 사람이 여전히 중요하므로 "우리는 여전히 사람을 채용하고 있다"고 적혀 있습니다. 거의 동시에 Manus는 베이징에서 에이전트 하네스 엔지니어부터 비즈니스 분석가까지 17개의 직책을 열었고, CEO 샤오홍은 하루에 천 건 이상의 이력서를 받았다고 합니다. GitLab은 직원 매뉴얼을 공개하고, Netflix는 초기에 문화 매뉴얼을 발표했습니다. 이치가 통합니다.

회사가 어떻게 일하는지를 명확히 설명하는 것 자체가 어떤 사람이 올지를 선별하는 것입니다.

하지만 이 글에서 극객공원의 마음을 가장 움직인 것은 장타오가 그렇게 확신하지 못하는 부분입니다.

그는 자신의 마음이 복잡하다고 솔직하게 털어놓았습니다. 흥분도 있지만 불안도 있습니다:

「이 리듬이 맞는가? 충분히 빠른가, 아니면 너무 빠른가?」

이 질문은 계속해서 추적할 가치가 있습니다. 한 사람이 동시에 20개의 요구를 처리할 때, 품질은 어떻게 보장할 수 있으며, 문제가 발생했을 때 책임은 어떻게 지는 것인가? "온라인 장애가 없었다"는 한 동료의 느낌이며, 통계로 말할 수 있는 것도 아닙니다. 절반의 제품 관리자는 독립적으로 출시할 수 있지만, 나머지 절반은 어떻게 따라잡을까요? 글에서는 더 이상 다루지 않지만, 아마도 답은 아직 탐색 중일 것입니다.

또한 매우 개인적인 부분이 있습니다. 장타오는 자신이 ADHD가 있다고 적으며, 매일 20개 이상의 할 일이 있고, 가장 어려운 것은 "시작하는 것"이라고 말합니다. 이제 그는 모든 할 일을 전담 Manus 프로젝트에 맡기고, 그것이 할 수 있는 것은 바로 시작하며, 불확실한 것은 그에게 물어보고, Slack, Gmail, Notion을 결합하여 먼저 조사한 후 해당 제품 관리자에게 전달합니다.

그는 이렇게 함으로써 매일 "어디서 시작해야 할지 모른다"는 불안을 많이 줄일 수 있다고 말합니다.

글의 마무리에서 장타오는 마지막으로 사람이 무엇을 해야 하는지에 대한 질문으로 돌아갑니다. 그의 대답은 문제를 정의하고 품질을 판단하며, 무엇이 가치가 있는지를 결정하고 결과에 책임을 지는 것입니다.

AI 네이티브 조직에서 사람의 역할은 줄어들지 않고 오히려 더 집중되었습니다.

이 선언문은 이미 Manus 자신의 조직 효율성을 증명했습니다. 그것이 다른 사람들이 기꺼이 지불할 제품으로 변할 수 있을지는 앞으로 "내부에서만 사용되는" 기능이 언제, 어떤 형태로 사용자에게 전달되는지에 달려 있습니다.

장타오는 글의 끝에서 반년 또는 일년 후에 이 주제에 대해 다시 쓸 때 그들의 작업 방식이 어떻게 변할지 궁금해합니다.

그때 돌아보면, 우리는 아마도 이 글이 선언문인지 예고편인지 알게 될 것입니다.