Представлен Manus AI: прорыв Китая в создании полностью автономных агентов ИИ

Как раз в тот момент, когда пыль начинает оседать, ДипСик, очередной прорыв китайского стартапа покорил интернет. На этот раз это не генеративная модель ИИ, а полностью автономный агент ИИ, Манус, запущенный китайской компанией Monica 6 марта 2025 года. В отличие от генеративных моделей ИИ, таких как ChatGPT и DeepSeek, которые просто реагируют на подсказки, Manus предназначен для самостоятельной работы, принятия решений, выполнения задач и получения результатов с минимальным участием человека. Эта разработка сигнализирует о смене парадигмы в разработке ИИ, переходе от реактивных моделей к полностью автономным агентам. В этой статье рассматривается архитектура ИИ Manus, ее сильные и слабые стороны, а также ее потенциальное влияние на будущее автономных систем ИИ.

Изучение ИИ Мануса: гибридный подход к автономному агенту

Название «Manus» происходит от латинской фразы Mens et Manus что означает «разум и рука». Эта номенклатура прекрасно описывает двойные способности Мануса думать (обрабатывать сложную информацию и принимать решения) и действовать (выполнять задачи и генерировать результаты). Для мышления Манус полагается на большие языковые модели (LLM), а для действия он интегрирует LLM с традиционными инструментами автоматизации.

Манус следует нейросимволический подход для выполнения задачи. В этом подходе используются LLM, в том числе Сонет Клода 3.5 от Anthropic и Qwen от Alibaba, для интерпретации подсказок естественного языка и создания планов действий. LLM дополняются детерминированными скриптами для обработки данных и системных операций. Например, в то время как LLM может составлять код Python для анализа набора данных, бэкэнд Мануса выполняет код в контролируемой среде, проверяет вывод и корректирует параметры в случае возникновения ошибок. Эта гибридная модель Остатки креативность генеративного ИИ с надежностью запрограммированных рабочих процессов, что позволяет ему выполнять сложные задачи, такие как развертывание веб-приложений или автоматизация кроссплатформенных взаимодействий.

По своей сути Manus AI работает через структурированный агентский цикл, который имитирует процессы принятия решений человеком. Получив задание, он сначала анализирует запрос, чтобы определить цели и ограничения. Затем он выбирает инструменты из своего набора инструментов — например, веб-скрейперы, процессоры данных или интерпретаторы кода — и выполняет команды в защищенном Песочница Linux-среда. Эта песочница позволяет Manus устанавливать программное обеспечение, управлять файлами и взаимодействовать с веб-приложениями, предотвращая несанкционированный доступ к внешним системам. После каждого действия ИИ оценивает результаты, повторяет свой подход и совершенствует результаты до тех пор, пока задача не будет соответствовать предопределенным критериям успеха.

Архитектура и среда агента

Одной из ключевых особенностей Manus является его многоагентная архитектура. Эта архитектура в основном опирается на центрального агента-исполнителя, который отвечает за управление различными специализированными субагентами. Эти субагенты способны обрабатывать определенные задачи, такие как просмотр веб-страниц, анализ данных или даже кодирование, что позволяет Manus работать над многошаговыми задачами без необходимости дополнительного вмешательства человека. Кроме того, Manus работает в облачной асинхронной среде. Пользователи могут назначать задачи Manus, а затем отключаться, зная, что агент продолжит работать в фоновом режиме, отправляя результаты после завершения.

Производительность и сравнительный анализ

Manus AI уже достиг значительных успехов в стандартных для отрасли тестах производительности. Он продемонстрировал самые современные результаты в GAIA-бенчмарк, тест, созданный Meta AI, Hugging Face и АвтоGPT для оценки производительности систем агентного ИИ. Этот бенчмарк оценивает способность ИИ рассуждать логически, обрабатывать мультимодальные данные и выполнять реальные задачи с использованием внешних инструментов. Производительность Manus AI в этом тесте ставит его впереди таких известных игроков, как OpenAI GPT-4 и модели Google, что делает его одним из самых передовых агентов общего ИИ, доступных сегодня.

Случаи использования

Для демонстрации практических возможностей Manus AI разработчики продемонстрированы ряд впечатляющих вариантов использования во время запуска. В одном из таких случаев Manus AI попросили обработать процесс найма. Получив набор резюме, Manus не просто отсортировал их по ключевым словам или квалификации. Он пошел дальше, проанализировав каждое резюме, сопоставив навыки с тенденциями рынка труда и в конечном итоге предоставив пользователю подробный отчет о найме и оптимизированное решение. Manus выполнил эту задачу без необходимости дополнительного человеческого вмешательства или контроля. Этот случай показывает его способность автономно обрабатывать сложный рабочий процесс.

Аналогично, когда Мануса попросили создать персонализированный маршрут путешествия, он учел не только предпочтения пользователя, но и внешние факторы, такие как погодные условия, местная статистика преступности и тенденции аренды. Это вышло за рамки простого поиска данных и отразило более глубокое понимание невысказанных потребностей пользователя, иллюстрируя способность Мануса выполнять независимые, контекстно-зависимые задачи.

В другой демонстрации Манусу было поручено написать биографию и создать личный сайт для технического писателя. За несколько минут Манус собрал данные социальных сетей, составил полную биографию, разработал сайт и развернул его вживую. Он даже самостоятельно исправил проблемы с хостингом.

В финансовом секторе Манусу было поручено провести корреляционный анализ цен акций NVDA (NVIDIA), MRVL (Marvell Technology) и TSM (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company) за последние три года. Манус начал со сбора соответствующих данных из YahooФинансовый API. Затем он автоматически написал необходимый код для анализа и визуализации данных о ценах акций. После этого Манус создал веб-сайт для отображения анализа и визуализаций, создав ссылку для общего доступа.

Проблемы и этические соображения

Несмотря на свои замечательные варианты использования, Manus AI также сталкивается с рядом технических и этических проблем. Первые последователи сообщал проблемы с системой, входящей в «циклы», где она многократно выполняет неэффективные действия, требуя вмешательства человека для сброса задач. Эти сбои подчеркивают сложность разработки ИИ, который может последовательно ориентироваться в неструктурированных средах.

Кроме того, хотя Manus работает в изолированных «песочницах» в целях безопасности, его возможности веб-автоматизации вызывают опасения относительно потенциального неправомерного использования, например, для кражи защищенных данных или манипулирования онлайн-платформами.

Прозрачность — еще один ключевой вопрос. Разработчики Manus рассказывают об историях успеха, но независимая проверка его возможностей ограничена. Например, хотя его демо, демонстрирующее генерацию панели мониторинга, работает гладко, пользователи заметили несоответствия при применении ИИ к новым или сложным сценариям. Такое отсутствие прозрачности затрудняет установление доверия, особенно когда компании рассматривают возможность делегирования деликатных задач автономным системам. Кроме того, отсутствие четких показателей для оценки «автономности» агентов ИИ оставляет место для скептицизма относительно того, представляет ли Manus подлинный прогресс или просто изощренный маркетинг.

Выводы

Manus AI представляет собой следующий рубеж в области искусственного интеллекта: автономные агенты, способные выполнять задачи в широком спектре отраслей, независимо и без человеческого контроля. Его появление знаменует начало новой эры, в которой ИИ не просто помогает — он действует как полностью интегрированная система, способная обрабатывать сложные рабочие процессы от начала до конца.

Хотя разработка Manus AI еще на ранней стадии, потенциальные последствия очевидны. По мере того, как такие системы ИИ, как Manus, становятся все более сложными, они могут переопределить отрасли, изменить рынки труда и даже бросить вызов нашему пониманию того, что значит работать. Будущее ИИ больше не ограничивается пассивными помощниками — речь идет о создании систем, которые думают, действуют и обучаются самостоятельно. Manus — это только начало.