Manus가 Web3 DeFAI 시나리오의 폭발적 성장에 어떤 영향을 미칠까?
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Manus가 Web3 DeFAI 시나리오의 폭발적 성장에 어떤 영향을 미칠까?
진정한 DeFai 비전을 실현하기 위해서는 단일 AI 모델의 능력 한계, 다중모달 상호작용 및 협업의 원자성 보장, 다중모달 시스템의 통합 자원 스케줄링 및 제어, 시스템 오류 허용 및 장애 처리 메커니즘 등과 같은 복잡한 문제들을 해결해야 한다.
Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰글: Haotian
잠에서 깨어보니 많은 친구들이 #manus를 보라고 하더군요. 이 제품은 전 세계적으로 진정한 의미의 범용 AI 에이전트로, 독립적인 사고와 복잡한 작업 계획 및 실행을 통해 완성된 결과물을 제공한다고 알려져 있습니다. 매우 인상적으로 들리지만, 단지 주변 사람들 사이에서 일자리를 잃을지도 모른다는 불안감만 돌고 있을 뿐, 과연 web3 DeFai 분야의 폭발적인 성장에 어떤 영향을 줄 수 있을까요? 아래에 제 생각을 정리해 보았습니다.
1) 약 한 달 전 OpenAI는 유사한 카테고리의 제품인 Operator를 출시했습니다. 이 AI는 브라우저 내에서 식당 예약, 쇼핑, 티켓 예매, 배달 주문 등의 작업을 독립적으로 수행할 수 있으며, 사용자는 시각적으로 이를 감독하고 언제든지 제어권을 회수할 수 있습니다.
그러나 이러한 에이전트는 큰 논의를 불러일으키지 못했는데, 그 이유는 여전히 단일 모델 기반으로 동작하며 도구 호출 구조를 따르기 때문입니다. 중요한 결정에 사용자의 개입이 필요하다는 점을 알게 되면, 사람들은 이런 시스템에 작업을 위임하려는 의욕을 잃게 됩니다.
2) Manus도 겉보기에 크게 다르지 않아 보입니다. 다만 이력서 선별, 주식 리서치, 부동산 구매 등 더 다양한 응용 사례를 추가했을 뿐인데, 실제로는 내부 프레임워크와 실행 시스템의 차이가 존재합니다. Manus는 멀티모달 대규모 모델로 구동되며, 혁신적으로 다중 서명 시스템(multi-signature system)을 도입했습니다.
간단히 말해, AI가 인간처럼 (계획 - 실행 - 점검 - 조치)의 PDCA 사이클을 수행하는 과정에서 여러 대규모 모델이 협업하여 각 모델이 특정 단계에 집중함으로써, 단일 모델의 의사결정 리스크를 낮추고 실행 효율성을 높이는 방식입니다.所谓「다중 서명 시스템」이란 여러 전문 모델이 공동으로 확인해야 비로소 결정과 실행을 승인하는 다중 모델 협업 의사결정 검증 메커니즘을 의미합니다.
3) 이렇게 비교하면, Manus의 장점이 확실히 드러납니다. 또한 데모 영상에서 보여준 일련의 작업 흐름은 정말 뛰어난 체험감을 줍니다. 그러나 객관적으로 보면, Manus가 Operator에 비해 이루어낸 개선은 시작 단계일 뿐이며 아직까지는 혁신적 전환을 이룬 수준은 아닙니다.
핵심은 수행 과제의 복잡성과, 표준화되지 않은 사용자 입력(Prompt)에 대해 대규모 모델이 얼마나 오류를 용인하고 결과를 성공적으로 출력할 수 있느냐 하는 점에 있습니다. 그렇지 않다면, 이런 혁신을 기반으로 web3의 DeFai 시나리오가 즉시 실용화될 수 있을까요? 분명히 아직은 어렵습니다.
예를 들어, DeFai 환경에서 에이전트가 거래 결정을 수행하려면 Oracle 레이어의 에이전트가 체인 상 데이터 수집·검증과 데이터 통합 분석을 맡아야 하며, 동시에 실시간으로 체인 상 가격을 모니터링하여 거래 기회를 포착해야 합니다. 이 과정은 실시간 분석 능력에 큰 도전을 안겨줍니다. 1초 전까지만 해도 유효했던 거래 기회가 Oracle의 대규모 모델이 이를 거래 실행 에이전트에게 전달하는 순간 이미 사라졌을 수 있습니다(차익거래 창 기회 소멸).
이것은 바로 다중 모달 대규모 모델이 실행 결정을 할 때 가장 취약한 부분을 드러냅니다. 어떻게 네트워크에 연결되고 체인에 접속하여 실시간(RT) 급의 데이터를 추출·분석하고, 여기서 거래 기회를 찾아내어 신속하게 거래를 체결할 것인가? 일반적인 온라인 상거래 웹사이트의 주문 가격은 실시간 변동이 크지 않아 전체 다중 모달 협업 시스템의 동적 균형을 크게 흔들지 않습니다. 하지만 블록체인 환경에서는 이러한 도전이 끊임없이 발생합니다.
4) 따라서 전체적으로 볼 때, Manus의 등장은 분명 web2 분야에서 일자리에 대한 불안감을 일으킬 것입니다. 반복적인 사무직과 정보 처리 직종은 AI에 의해 대체될 가능성이 높기 때문입니다. 하지만 그러한 불안은 그들만의 문제일 뿐입니다.
web3에서 DeFai 응용 시나리오에 미치는 영향은 객관적으로 평가해야 합니다.
확실히 인정해야 할 것은, 이들의 의미가 매우 중요하다는 점입니다. 제시한 LLM OS 개념과 "덜 구조화되고 더 지능적인(Less Structure more intelligence)" 철학, 특히 다중 서명 시스템은 web3에서 DeFi와 AI의 결합 가능성을 확장하는 데 커다란 영감을 줍니다.
이는 대부분의 DeFai 프로젝트가 범위를 너무 넓게 잡고 있는 주요 오류를 바로잡아 줍니다. 즉, 하나의 대규모 모델만으로 AI 에이전트의 자율적 사고와 의사결정 같은 복잡한 목표를 달성하려는 발상은 금융 시나리오에서는 현실성이 없습니다.
진정한 DeFai 비전을 실현하기 위해서는 단일 AI 모델의 능력 한계를 극복하고, 다중 모달 상호작용 및 협업의 원자성(atomicity)을 보장하며, 다중 모달 시스템의 통합된 자원 스케줄링과 할당, 시스템 오류 허용 및 장애 처리 메커니즘 등 복잡한 문제들을 해결해야 합니다.
예를 들어:
Oracle 레이어 에이전트는 체인 상 데이터 수집 및 분석, 가격 모니터링을 통해 유효한 데이터 소스를 형성합니다.
결정 레이어 에이전트는 Oracle로부터 전달받은 데이터를 기반으로 분석과 리스크 평가를 수행하고, 일련의 의사결정 및 실행 계획을 수립합니다.
실행 레이어 에이전트는 결정 레이어에서 제시한 여러 계획을 바탕으로 실제 상황을 고려해 실행에 옮깁니다. 여기에는 가스비 최적화, 크로스체인 상태 관리, 거래 순서 충돌 처리 등이 포함됩니다.
이러한 일련의 에이전트들이 모두 동시에 강력해지고, 방대한 시스템 프레임워크가 안정적으로 구축되어야 비로소 진정한 DeFai 혁명이 일어날 수 있습니다.
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Haotian | CryptoInsight
