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AI 에이전트 전쟁: '딥시크'에서 '마누스'로의 진화

일반 리포트 2025년 03월 12일
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목차

  1. 요약
  2. 문제 제기: 딥시크 다음은 마누스인가?
  3. 마누스와 딥 리서치의 성능 비교
  4. AI의 미래: LLM에서 LAM으로의 변화
  5. AI 에이전트 시장의 경쟁 구도
  6. 결론

1. 요약

  • 중국 스타트업 모니카가 개발한 AI 비서인 '마누스'의 등장은 AI 에이전트 시장에 중대한 전환점을 가져왔습니다. 이 AI 에이전트는 자체적으로 복잡한 다단계 작업을 수행할 수 있는 능력을 지니고 있으며, 사용자가 특정 명령을 내리면 정보 검색, 예약, 결제 등 모든 과정을 자동으로 처리합니다. 이러한 가능성은 기존의 AI 비서들과 비교하여 상당한 혁신을 보여줍니다.

  • 마누스는 GAIA 벤치마크 테스트에서 오픈AI의 기존 모델인 '딥 리서치'를 초과하는 성과를 발휘하며, AI의 실제 문제 해결 능력에 대한 새로운 기준을 제시하고 있습니다. 다양한 실질 작업을 독립적으로 수행할 수 있도록 설계된 마누스는 금융 분석, 데이터 처리 및 보고서 작성은 물론, PDF 파일 변환 등 다양하고 실용적인 기능을 갖추고 있습니다. 이로 인해, 마누스는 언어 생성 및 단순 질의응답을 넘어 진정한 범용 AI 에이전트로의 가능성을 보여주고 있습니다.

  • 마누스의 성능 평가는 GAIA 벤치마크와 같은 여러 척도를 통해 이루어지며, 사용자 피드백을 통해 일부 성능 저하 문제는 확인되었으나, 전반적으로 자율적인 작업 처리 능력에서 긍정적인 평가를 받고 있습니다. 이는 기술적 한계에도 불구하고 마누스가 많은 기대를 받고 있음을 말해줍니다. 이러한 혁신과 성능은 글로벌 AI 기술 시장의 경쟁 구도를 더욱 복잡하게 만들어가고 있습니다.

  • 결국, 마누스의 등장은 LLM(거대언어모델)에서 LAM(거대액션모델)으로의 전환을 의미하며, 이는 AI 기술이 더 이상 단순한 데이터 처리에 그치지 않고 자율적으로 판단하고 행동할 수 있는 능력을 부여받고 있음을 입증합니다. AI의 진화는 앞으로도 계속될 것이며, 모니카의 마누스는 그 중요한 이정표가 될 것입니다.

2. 문제 제기: 딥시크 다음은 마누스인가?

  • 2-1. 마누스의 소개 및 특징

  • 중국 스타트업 모니카에 의해 개발된 AI 에이전트 '마누스'는 '세계 최초의 완전 자율형 AI 에이전트'로 자신을 소개하고 있으며, 복잡한 다단계 작업을 인간의 개입 없이 독립적으로 수행하는 특징이 있습니다. 예를 들어, 사용자가 '제주도 맛집 예약해줘'라고 명령하면, 마누스는 검색, 예약, 결제 등을 스스로 처리하는 방식으로 작동합니다. 이러한 기능은 기존의 AI 비서 운영 방식을 크게 뛰어넘는 혁신적인 접근이라 할 수 있습니다.

  • 또한, 마누스는 GAIA 벤치마크 테스트에서 오픈AI의 '딥 리서치'를 초과하는 성능을 기록했다고 주장합니다. 이 벤치마크는 AI의 문제 해결 능력을 평가하는 지표로, 단순한 언어 모델 테스트에서 벗어나 실제 업무 수행 능력이 얼마나 출중한지를 측정합니다. 마누스는 금융 분석, 데이터 처리 및 보고서 작성과 같은 실질적인 작업을 수행할 수 있으며, PDF 파일을 PPT로 변환하는 기능까지 제공합니다.

  • 이러한 혁신적 기능들은 마누스가 단순한 언어 생성 및 질의응답 기능을 넘어, 진정한 범용 AI 에이전트로 발전할 가능성을 시사합니다. 개발사인 모니카는 마누스가 사고와 행동을 연결하는 AI로, 사용자의 지시를 최대한 효과적으로 수행할 것이라고 강조하였습니다.

  • 2-2. 마누스의 성능 평가는 어떻게 이루어졌는가?

  • 마누스의 성능 평가는 주로 GAIA 벤치마크 테스트를 통해 이루어졌습니다. 이 테스트는 AI의 복잡한 문제 해결 능력을 측정하는 지표로, AI 에이전트가 실제 업무를 얼마나 효과적으로 수행할 수 있는지를 평가합니다. 마누스는 이 테스트에서 오픈AI의 다른 모델들보다 더 높은 점수를 기록하였고, 이는 기술업계에 큰 주목을 받는 이유가 되었습니다.

  • 마누스는 여러 웹 기반 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 능력을 자랑합니다. 각 작업은 모듈화된 방식으로 진행되며, 예를 들어 데이터 분석, 웹 브라우징, 보고서 작성 등을 각각의 서브 에이전트가 맡아 진행합니다. 이러한 다중 에이전트 아키텍처는 마누스가 복잡한 작업을 동시에 처리할 수 있는 중요한 요소입니다.

  • 초기 사용자 피드백에 따르면, 마누스는 뛰어난 작업 처리 능력을 보여주지만, 여전히 몇 가지 버그와 성능 저하 문제를 안고 있음이 드러났습니다. 이러한 문제들은 마누스의 자율적 성격을 약간 제한할 수 있지만, 전반적으로는 더 나은 성능을 나타내고 있다는 평가를 받고 있습니다.

  • 2-3. 딥시크와의 비교에 대한 다양한 시각

  • 딥시크와 마누스 간의 비교는 기술 업계에서 뜨거운 주제로 떠오르고 있습니다. 딥시크는 고성능 AI 추론 모델 '딥시크-R1'을 공개하며 AI 에이전트 시장에 큰 충격을 주었고, 마누스도 이러한 흐름에 이어 '제2의 딥시크'로 자리매김할 가능성을 제시하고 있습니다. 전문가들은 두 모델이 각자의 강점을 가지며 경쟁할 것이라는 시각을 나타내고 있습니다.

  • 딥시크는 개발 비용이 비교적 낮으면서도 뛰어난 성능을 자랑하며, 미국의 오픈AI와 구글과 같은 빅테크 기업에 맞서 치열한 경쟁을 형성하고 있습니다. 마누스 또한 동시에 출시된 '딥 리서치'보다 우수한 성능을 보이며, 자율성 및 실적 측면에서 두드러진 성과를 나타내고 있습니다. 하지만, 마누스는 전적으로 자체 개발된 모델이 아닌, 기존 AI 모델을 조합하였다는 점에서 그 한계를 지적받고 있습니다.

  • 결론적으로, 마누스가 딥시크의 길을 따를 수 있을지는 아직 미지수입니다. 그러나 두 AI 에이전트 모두, 중국 AI 기술의 발전과 글로벌 시장에서의 경쟁력을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

3. 마누스와 딥 리서치의 성능 비교

  • 3-1. 마누스의 GAIA 벤치마크 성능

  • 마누스는 새로운 AI 에이전트로, GAIA 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. GAIA 벤치마크는 AI 시스템의 자율성 및 작업 수행 능력을 측정하는 기준으로, 마누스는 이 기준에서 OpenAI의 딥 리서치보다 더 낫다는 평가를 받고 있습니다. 특히 마누스는 사용자가 지시한 복잡한 작업을 스스로 계획하고 실행하며, 결과를 제공하는 능력에서 두각을 나타내고 있습니다.

  • 마누스는 단순히 정보 처리에 그치지 않고, 실제로 정보를 검색하고 분석하여 사용자에게 완전한 결과물을 제공합니다. 예를 들어, 마누스에게 '전 지구적 온난화에 관한 연구 논문 작성'을 요청하면, 이 AI는 정보의 출처를 조사하고 텍스트를 작성하며 필요한 차트와 인터랙티브 요소까지 제작합니다. 이러한 과정은 전부 사용자의 추가 지시 없이 수행됩니다.

  • 3-2. 딥 리서치의 성능 분석

  • 딥 리서치는 OpenAI의 신제품으로, 사용자의 요구에 따라 정보 검색과 처리를 수행하는 고급 AI 시스템입니다. 초기 사용자들은 딥 리서치를 통해 각종 데이터를 수집하고, 분석을 수행하며, 다단계 과제를 해결하는 데 도움을 받았습니다. 그러나 사용자의 피드백에 따르면, 딥 리서치는 때때로 응답 속도가 느려지고, 작업 처리에 시간이 더 걸린다는 지적을 받기도 했습니다.

  • 딥 리서치는 정보 분석과 생성에서 뛰어난 성능을 보이지만, 마누스와 비교했을 때 자율적인 작업 실행에 있어서는 제한적인 기능성을 보입니다. 즉, 사용자가 지시를 내려야만 작업을 실행하는 구조로 되어 있어, 자율적인 작업 처리를 원하는 사용자의 수요를 충분히 충족시키지 못한다는 평가가 주를 이루고 있습니다.

  • 3-3. 두 AI 에이전트의 강점과 약점

  • 마누스의 강점은 고도로 자율적인 작업 수행 능력에 있습니다. 클라우드 환경에서 지속적으로 작업을 진행하며, 사용자가 작업을 중단하더라도 자체적으로 작업을 완료할 수 있는 기능은 마누스의 독특한 특징입니다. 또한, 마누스는 사용자 맞춤형 결과를 제공하며, 사용자와의 상호작용을 통해 점점 더 정확한 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다.

  • 반면, 마누스는 아직 베타 테스트 단계에 있으며, 일부 사용자들은 작업 수행 시 느린 반응 속도와 간헐적인 시스템 다운 현상을 경험했다고 보고하였습니다. 이는 마누스의 컴퓨팅 자원이 한정적일 수 있음을 시사합니다. 따라서 마누스가 더 강력하고 안정적인 서비스를 제공하기 위해서는 향후 기술적 발전과 인프라 개선이 필요합니다.

  • 딥 리서치의 경우, 강력한 정보 분석 및 생성 능력을 갖추고 있는 반면, 사용자의 개입이 필수적이라는 점에서 자율성은 마누스에게 뒤처진다고 평가됩니다. 두 시스템 모두 각자의 강점과 약점을 갖고 있지만, 사용자의 요구에 따라 선택의 폭이 넓어질 것으로 보입니다.

4. AI의 미래: LLM에서 LAM으로의 변화

  • 4-1. LLM의 한계와 LAM의 필요성

  • LLM(거대언어모델)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 기술로 자리잡았습니다. 그러나 LLM은 단순히 데이터를 분석하고, 언어를 생성하는데 그치는 한계를 지니고 있습니다. LLM은 명확한 명령이 주어져야만 동작하며, 사용자의 의도를 완전히 파악하기 어려운 경우가 많습니다. 이는 특히 복잡한 또는 다단계 작업을 요구하는 상황에서 문제로 작용할 수 있습니다.

  • 이러한 LLM의 한계를 극복하기 위해 등장한 개념이 바로 LAM(거대액션모델)입니다. LAM은 AI가 스스로 판단하고 의사결정을 내리며 이를 기반으로 행동을 취하는 능력을 부여받은 모델로, 기존의 LLM보다 고도화된 단계의 AI를 의미합니다. LAM은 에이전트가 스스로 학습하고 적응하여, 실시간으로 변화하는 환경과 상황에 최적의 결정을 내리는 데 필요한 기술로 자리 잡고 있습니다.

  • 4-2. AI가 자율적으로 판단하고 행동하는 시대

  • AI가 자율적으로 판단하고 행동할 수 있는 시대가 다가오고 있습니다. 최근 연구에 따르면, LAM은 단순한 질문에 대한 대답을 넘어서, 사용자와 상호작용하며 다양한 정보를 수집하고 이를 종합하여 최적의 결정을 내릴 수 있는 능력을 지니고 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트가 특정 요구를 받았을 때, 단순히 기계적인 응답을 하는 것이 아니라 여러 변수와 상황을 고려하여 상황에 적합한 해결책을 제시할 수 있습니다.

  • 이러한 AI 에이전트는 인적 자원 관리나 비즈니스 프로세스 최적화 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 업무의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 그러나 이러한 자율적 판단이 늘 긍정적인 결과를 가져오는 것은 아닙니다. 윤리적, 법적 문제와 함께 AI의 책임 문제 역시 깊이 있는 논의가 필요합니다.

  • 4-3. LAM의 정의와 미래 전망

  • LAM은 인공지능이 기존의 단순한 입력-출력 과정을 넘어 스스로 판단하고 행동할 수 있는 구조를 갖추고 있음을 의미합니다. 이는 단순히 데이터를 평가팀이 아닌, AI 스스로가 여러 정보를 종합하고 최적의 실행 방법을 찾아내는 과정을 포함합니다. 예를 들어, 중국에서 개발된 AI 에이전트 '마누스'는 복잡한 다단계 작업을 수행할 수 있는 능력을 가지고 있어, 단순히 사용자의 명령을 수행하는 것에 그치지 않고, 스스로 정보를 조사하고 평가하여 더 나은 선택을 제시할 수 있는 시스템으로 주목받고 있습니다.

  • 미래에는 LAM 기술이 더욱 발전하여 다양한 분야에서 자율적으로 결정을 내리는 AI의 활용도가 높아질 것입니다. 예를 들어, AI는 의료 진단, 법률 상담, 교육 분야에서도 자율적으로 판단하고 행동하며, 인간의 역할을 보완할 수 있는 가능성을 지니고 있습니다. 그러나 이러한 발전은 AI가 긍정적인 방향으로 성장하는 데 필요한 윤리적 규범과 가이드라인과 함께 이루어져야 할 것입니다.

5. AI 에이전트 시장의 경쟁 구도

  • 5-1. 중국과 미국 AI 기업 간의 경쟁 절차

  • AI 에이전트 시장에서 중국과 미국 기업 간의 경쟁은 날로 치열해지고 있습니다. 특히 최근 중국 스타트업 모니카가 개발한 '마누스'의 출현은 AI 에이전트의 경쟁 구도를 크게 흔들고 있습니다. 미국의 오픈AI와 같은 선두 기업들은 이미 시장에서 평판과 기술력을 쌓아왔지만, 중국의 새로운 선수들이 기술과 자본을 갖추고 급속히 성장하고 있습니다. 모니카는 자사의 AI 에이전트인 마누스를 통해 최첨단 기술을 기반으로 한 '자율적' AI 솔루션을 제공하고 있습니다. 마누스는 기존의 AI 제품들이 사용자 지시를 충분히 반영하기 위해 상대적으로 많은 손길이 필요한 데 반해, 일정 부분 독립적으로 작업을 수행할 수 있는 능력을 자랑합니다. 이러한 점에서 마누스는 사용자 경험을 크게 개선하고 있으며, 딥 리서치와의 성능 비교에서 긍정적인 결과를 얻고 있습니다. 이처럼 AI 시장의 경쟁은 단순한 상품 간 비교를 넘어, 기술 혁신과 자본 투자, 그리고 정부의 지원 정책 등이 복합적으로 얽혀 있으며, 이는 각국 기업들이 성공하기 위해 필수적으로 고려해야 할 요소들입니다.

  • 5-2. AI 에이전트의 글로벌 시장 전망

  • AI 에이전트 시장의 글로벌 전망은 매우 밝고, 다양한 기술적 혁신이 이루어지고 있는 상황입니다. 현재 미국의 오픈AI뿐만 아니라, 중국의 마누스와 알리바바, 바이두 등 대기업들이 오픈소스를 기반으로 계속해서 시장에 뛰어들고 있습니다. 이는 더 많은 기업이 AI 기술 생태계에 참여하고, 경쟁을 강화하는 결과를 초래하고 있습니다. 특히 중국의 경우, 정부의 막대한 R&D 지원과 기업의 투자가 어우러져 AI 기술 발전이 가속화되고 있습니다. 예를 들어, 중국 정부는 AI 및 양자 과학과 같은 첨단 기술 산업에 대한 투자 유도 펀드를 설립하여 기술 생태계를 적극적으로 지원하고 있습니다. 이러한 전략은 기업들이 기술 혁신을 이루는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 글로벌 시장에서 AI 에이전트의 수요는 증가하고 있으며, 사용자의 요구에 맞춘 맞춤형 솔루션이 필요해지고 있습니다. 따라서 각 AI 기업들은 기술적 우위를 점하기 위한 치열한 경쟁에 직면할 것입니다.

  • 5-3. 마누스의 향후 영향력

  • 마누스의 등장은 AI 에이전트 시장에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 높은 성능의 자율 AI 기능을 탑재한 마누스는 기존의 AI 에이전트가 처하던 제약에서 벗어나 보다 최적화된 결과를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 마누스는 이력서 분석과 같은 복잡한 작업을 사용자의 지시 없이도 수행할 수 있는 기능을 가지고 있습니다. 이와 같은 기능은 기업의 HR 분야뿐만 아니라 다양한 비즈니스 환경에서 큰 혁신을 가져올 수 있습니다. 마누스의 이러한 자율적 작동 능력은 AI 사용의 효율성을 극대화할 수 있으며, 이는 기업 운영의 생산성 또한 증가시킬 것입니다. 그러나 마누스의 발전에는 아직 해결해야 할 과제들도 존재합니다. 사용자의 피드백에서 나타난 속도 문제와 오류 발생 가능성은 서비스 개선을 위한 중요한 요소입니다. 이러한 문제를 해결하고 안정적인 성능을 유지할 수 있다면, 마누스는 AI 기술 시장에서 중요한 위치를 차지할 가능성이 높습니다.

결론

  • 마누스의 출현은 AI 기술이 단순한 신제품 출시를 넘어, 현재의 기술 패러다임을 변화시키고 있다는 점에서 의미가 깊습니다. LLM에서 LAM으로의 전환 과정은 AI가 기존의 정보 처리 방식에서 벗어나 자율적 판단과 행동을 통해 더 많은 가치를 창출할 수 있다는 가능성을 시사합니다. 이는 사용자 경험을 크게 개선하고 있으며, 업무 효율성을 극대화하는 데 기여할 것입니다.

  • 이러한 기술적 진보는 기업들에게 상당한 도전 과제가 될 것이며, 각 기업은 이 새로운 경쟁 구도 속에서 자신의 포지셔닝을 어떻게 확보할지에 대해 깊이 고민해야 할 것입니다. 마누스와 같은 혁신적인 AI 에이전트는 빠르게 변화하는 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

  • 따라서 향후 AI 기술의 발전 방향과 마누스와 같은 자율형 AI의 역할은 지속적으로 주목해야 할 사안입니다. 기업과 연구자들은 이러한 변화에 발맞춰 기술 혁신을 이루고, 그에 따른 윤리적 문제와 법적 규제에 대한 대응 방안을 마련해야 할 것입니다. 결국, AI 기술의 발전은 기업의 경쟁력을 높이는 동시에, 사회 전반에 긍정적인 영향을 미치는 방향으로 나아가야 할 것입니다.

용어집

  • 마누스 [AI 에이전트]: 중국 스타트업 모니카가 개발한 AI 비서로, 인간의 개입 없이 복잡한 다단계 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 자율형 AI입니다.
  • GAIA 벤치마크 [평가 지표]: AI 시스템의 자율성 및 실제 업무 수행 능력을 측정하는 기준으로, 마누스는 이 지표에서 오픈AI의 모델인 딥 리서치보다 우수한 성능을 나타냅니다.
  • LLM (거대언어모델) [AI 모델 유형]: 자연어 처리 분야에서 사용되는 모델로, 언어를 생성하고 데이터를 분석하는 데 강점을 가지고 있지만 자율적인 판단이 어려운 한계를 지니고 있습니다.
  • LAM (거대액션모델) [AI 모델 유형]: AI가 스스로 판단하고 의사결정을 내리는 능력을 부여받은 모델로, 기존 LLM보다 고도화된 단계의 AI를 의미합니다.
  • 다중 에이전트 아키텍처 [시스템 구조]: 각 작업을 독립적인 서브 에이전트가 맡아 수행하는 구조로, 복잡한 작업을 동시에 처리할 수 있는 기능을 제공합니다.
  • 자율형 AI [AI 유형]: 사용자의 명령 없이 스스로 작업을 계획하고 실행할 수 있는 능력을 갖춘 AI를 의미합니다.

출처 문서