3월 11일 포브스(Forbes)는 마누스(Manus)가 참신함과는 거리가 멀다는 기사를 게재했습니다. 이는 자율적이라고 주장하지만 실제로는 미리 스크립트된 작업 흐름을 실행하는 또 하나의 큰 언어 모델일 뿐입니다. ChatGPT 및 Gemini와 같은 도구와 유사하게 Manus의 핵심은 여전히 인터넷 코퍼스를 기반으로 "최대 공통 분모" 답변을 생성하는 것입니다. 테스트 결과 마누스에 대한 보고서의 개요를 작성하라는 요청을 받았을 때 시스템은 자동으로 "기술적 혁신", "보편적 역량"과 같은 시장 인기 단어를 강조한 것으로 나타났습니다. 평론가들은 다음과 같이 지적했다.마누스의 작업 메커니즘은 뜨거운 주제에 부합하지만 깊이가 부족한 콘텐츠만 제작하도록 운명지어져 있습니다.
Forbes는 Manus가 표준화된 여행 계획을 수립할 때는 잘 수행했지만 복잡한 결정(예: 예상치 못한 날씨로 인한 항공편 변경)의 경우 시스템은 OpenAIDeep Research 모델과 유사한 결함을 노출했습니다. 즉, 핵심 데이터 우선순위를 식별할 수 없었고 합리적으로 보이지만 실제로는 허점으로 가득 찬 솔루션을 생성했습니다.
포브스는 그렇다고 믿는다진정한 가치를 창출하는 AI 기업은 특정 영역에서 구조화된 워크플로우를 구축합니다.. 예를 들어 Octomind는 웹 페이지 코드를 구문 분석하여 엔드투엔드 자동화 테스트를 달성함으로써 사용자 행동을 시뮬레이션합니다. Flank는 법률 문서 생성에 전문적인 의사 결정 논리를 내장하여 규정 준수 검토를 정확하게 처리합니다. r2decide는 소비 데이터를 기반으로 개인화된 판매 제안을 동적으로 생성하고 전자상거래 쇼핑 링크를 재구성합니다. 이러한 사례는 모두 AI의 성공이 다재다능함에 있는 것이 아니라 비즈니스 시나리오에 대한 깊은 초점에 있음을 보여줍니다.
Manus가 "보편적 에이전트" 비전을 홍보했을 때 업계 선구자들은 이미 의료 및 금융과 같은 수직 분야에 해자를 구축했습니다.——의사결정 범위를 제한하여 신뢰성을 높이고, 인간-기계 협업 메커니즘을 통해 알고리즘 단점을 보완합니다.
Forbes는 또한 AI의 경우 인간 감독이 중요하다고 말했습니다. 대부분의 기업은 AI를 의사결정 프로세스에 효과적으로 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 코넬 강좌 피드백에 따르면 현재 기술은 인간의 핵심 의사 결정 능력을 대체할 수 없습니다.마누스는 인간과 기계의 협업적 의사결정에 있어 거의 아무것도 하지 않았습니다.
Manus가 시연한 다중 APP 연결은 멋져 보일 수도 있지만 실제로는 자동화 도구의 본질적인 한계를 극복하지 못합니다. 반면 Amazon의 Alexa는 Microsoft Teams 및 Slack과 같은 사무실 생태계에 깊숙이 내장되어 API 수준 통합을 통해 상황 인식을 달성할 것입니다.Forbes는 Manus가 단기적으로 이러한 수준의 통합을 달성할 수 있는지 의문을 제기합니다.