얼마 전, 핫했던 Manus AI 에 waitlist를 신청했었다.
기대도 안하고 까먹고 있던 와중에, 승인 메일이 왔다.
1. 가입
메일에 적힌 링크를 통해 가입하자마자, 보너스 크레딧 1000이 내 계정에 들어왔다.
이 크레딧을 가지고 AI에게 어떤 작업을 시킬 수 있는지 궁금해서 바로 써봤다.
2. Llama 4 모델 조사 & 블로그 글 작성
예전 같았으면 직접 조사하고 정리해서 블로그 글을 썼겠지만, 이번엔 자료조사부터 마크다운 초안 작성까지 전부 Manus AI에게 맡겨보았다.
그 결과물을 거의 손대지 않고 그대로 블로그에 올렸다. Meta의 Llama 4: 다중 모달 AI의 새로운 시대를 여는 혁신
입력 프롬프트는 단순하게 했다.
이번에 라마4 모델이 나왔던데, 이 부분에 대해서 자료조사를 하고, 블로그 글로 쓰려고 해. 최종 출력은 마크다운으로 할거야.3. Manus AI 실행 결과
기존 Manus AI 데모에서 봤듯이, Manus는 계획을 짜고, 디렉토리 생성부터 자료 조사, 정리, 마크다운 작성까지 단계를 나눠서 수행했다. 실제로 내가 본 화면은 이랬다
계획 세우기
# 라마4 모델 자료조사 및 블로그 글 작성 계획
## 자료조사
- [ ] 라마4 모델에 대한 기본 정보 검색
- [ ] 라마4 모델의 주요 특징 및 사양 수집
- [ ] 이전 모델(라마3 등)과의 비교 자료 수집
- [ ] 전문가 의견 및 리뷰 수집
## 정보 정리
- [ ] 수집된 정보 체계적으로 정리
- [ ] 주요 내용 요약 및 구조화
## 블로그 글 작성
- [ ] 마크다운 형식으로 블로그 글 초안 작성
- [ ] 글 검토 및 수정
- [ ] 최종 마크다운 문서 완성
## 전달
- [ ] 최종 마크다운 문서 사용자에게 전달자료 조사
실제 웹페이지 검색까지 시도하면서 Meta 블로그 같은 출처에서 정보를 수집했다.
최종 결과
최종 출력물을 마크다운 파일로 주고 나서, 웹사이트로 변환 후 배포도 할 수 있었다. 결과물 링크
크레딧 사용량
최종적으로 이 요청은 396 크레딧을 소모했다.
4. 총평
Manus AI를 직접 써보니, 첫 느낌은 “ChatGPT의 Deep Research 모드에 터미널이 붙은 버전 같다”는 것. 실제로 요청하면 계획을 세우고, 디렉토리를 만들고, 파일에 글을 작성해주는 등 동적인 에이전트 경험을 제공하긴 한다.
하지만 본질적으로는 Claude Sonnet 3.7 기반 모델 위에, 터미널 인터페이스와 태스크 매니징 레이어를 입힌 형태라는 인상이 강했다.
즉, 완전한 AGI 도우미라기보다는, "잘 훈련된 GPT 계열 AI를 꽤 근사하게 래핑한 UX" 쪽에 가깝다고 느꼈다.
그럼에도 불구하고, 자료조사 → 정리 → 마크다운 초안 작성까지 일관된 흐름으로 자동화해주는 구조는 분명히 인상적이었다.
딱히 손댈 필요 없이 블로그에 올릴 수 있을 정도로 결과물이 잘 나오기도 했고
5. 그 외
[AI이슈] 중국 Manus AI 소스코드가 털렸다고?
Check Files Under /opt/.manus Path
이전에 Manus의 소스코드 유출이 이슈가 된 적이 있어서 시도해봤는데, 되지 않았다.