원저자 : 하오티안 (X: @@tme l0 211)
제가 깨어났을 때 많은 친구들이 저에게 마누스를 읽어 보라고 했습니다. 마누스는 세상에서 가장 보편적인 AI 에이전트로, 독립적으로 생각하고, 계획하고, 복잡한 작업을 실행하고, 완전한 결과를 제공할 수 있습니다. 매우 멋진 일인 것 같지만, 친구들 사이에서 일자리를 잃을까봐 걱정하는 목소리가 많은 것을 제외하면, 이것이 웹3 DeFai 현장의 폭발적 성장에 어떤 영향을 미칠까요? 제 생각은 다음과 같습니다.
1) 약 한 달 전, OpenAI는 Operator라는 유사한 제품을 출시했습니다. AI는 브라우저에서 레스토랑 예약, 쇼핑, 티켓 예약, 테이크아웃 주문 등의 작업을 독립적으로 완료할 수 있습니다. 사용자는 언제든지 시각적으로 감독하고 통제권을 인수할 수 있습니다.
이 에이전트의 등장에 대해 논의하는 사람은 많지 않습니다. 왜냐하면 그것은 도구에서 호출하는 단일 모델 기반 프레임워크이기 때문입니다. 일단 사용자가 주요 결정에 여전히 개입이 필요하다고 생각하면, 작업을 수행하기 위해 그것에 의존한다는 생각을 잃습니다.
2) Manus는 겉보기에는 크게 다르지 않아 보이지만, 이력서 검토, 주식 조사, 부동산 매수 등 적용 시나리오가 훨씬 더 많다는 점이 다릅니다. 하지만 사실 차이점은 프레임워크와 실행 시스템에 있습니다. Manus는 멀티모달 대형 모델에 의해 구동되며 혁신적으로 멀티시그니처 시스템을 채택합니다.
간단히 말해, AI는 인간이 수행하는 PDCA(Plan-Do-Check-Act) 액션 사이클을 모방해야 하며, 이는 여러 대형 모델이 함께 작업하여 완료됩니다. 각 모델은 특정 링크에 초점을 맞추므로 단일 모델이 작업을 실행하는 데 있어 의사 결정 위험을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 실행 효율성을 개선할 수도 있습니다. 소위 다중 서명 시스템은 실제로 다중 모델 협업을 위한 의사 결정 검증 메커니즘으로, 여러 전문 모델의 공동 확인을 요구하여 의사 결정 및 실행의 신뢰성을 보장합니다.
3) 이 비교를 통해 manus의 장점이 명확히 부각됩니다. 비디오 데모에서 보여준 일련의 작동 경험과 함께 사람들은 정말 놀라운 경험을 합니다. 하지만 객관적으로 말해서, 마누스의 오퍼레이터에 대한 반복적 혁신은 단지 시작일 뿐이며, 아직 파괴적 혁명 수준에는 도달하지 못했습니다.
핵심은 수행하는 작업의 복잡성과, 비균일한 표준 사용자 입력 프롬프트가 입력된 후 대형 모델에서 장애 허용 범위와 결과 전달 성공률의 정의에 있습니다. 그렇지 않으면, 이러한 일련의 혁신을 따르면 web3의 DeFai 시나리오를 즉시 성숙하게 적용할 수 있을까요? 분명히 이것은 불가능합니다.
예를 들어, DeFai 시나리오에서 에이전트가 거래 결정을 실행하려면 Oracle 계층 에이전트가 온체인 데이터를 수집하고 검증하고, 데이터 통합 및 분석을 수행하고, 거래 기회를 포착하기 위해 온체인 가격을 실시간으로 모니터링해야 합니다. 이 프로세스는 실시간 분석에 큰 과제를 안겨줍니다. 1초 전에 유용했던 거래 기회는 Oracle 대형 모델이 거래 실행 에이전트(아비트라지 윈도우)로 전송된 후에는 더 이상 존재하지 않을 수 있습니다.
실제로 이는 실행 결정을 내리는 데 있어서 이러한 유형의 멀티모달 대규모 모델의 가장 큰 약점, 즉 인터넷에 연결하는 방법, 실시간 수준의 데이터를 검색하여 분석하기 위한 체인 연결 방법, 이를 통해 거래 기회를 분석한 다음 거래를 포착하는 방법을 드러냅니다. 인터넷 환경은 사실 그렇게 나쁘지 않습니다. 많은 전자상거래 웹사이트의 주문 가격은 실시간으로 변하지 않기 때문에 멀티모달 협업 전체에 거대한 동적 균형 문제를 일으키기 쉽지 않습니다. 체인에 있는 경우 이러한 문제는 거의 항상 존재합니다.
4) 따라서 전반적으로 마누스의 등장은 실제로 웹2 분야의 친구들 사이에 불안의 물결을 일으킬 것입니다. 결국, 매우 반복적인 사무 및 정보 처리 직업 중 다수가 AI로 대체될 위험에 직면할 수 있습니다. 하지만 그들 자신의 걱정은 그들이 하도록 두세요.
우리는 DeFai 애플리케이션 시나리오를 홍보하는 데 있어서 web3의 역할을 객관적으로 이해해야 합니다.
우리는 그것이 매우 중요하다는 것을 인정해야 합니다. 결국, 그것이 제안한 LLM OS와 Less Structure more intelligence 개념, 특히 멀티 시그니처 시스템은 web3가 DeFi와 AI의 결합을 확장하는 데 큰 영감을 제공할 것입니다.
이는 실제로 대부분의 DeFai 프로젝트에 대한 주요 오해를 바로잡습니다. 자율적 사고와 AI 에이전트의 의사 결정과 같은 복잡한 목표를 달성하기 위해 대형 모델에 의존하지 마십시오. 이는 단순히 재무 시나리오에서는 실용적이지 않습니다.
진정한 DeFai 비전을 실현하려면 단일 AI 모델의 성능 상한, 멀티모달 상호 작용 협업의 원자성 보장, 멀티모달 시스템의 통합 리소스 스케줄링 및 제어, 시스템 장애 허용 및 장애 처리 메커니즘 등과 같은 복잡한 문제를 해결해야 합니다.
예를 들어: Oracle 계층 에이전트는 온체인 데이터를 수집하고 분석하고, 가격을 모니터링하여 효과적인 데이터 소스를 형성하는 역할을 합니다.
의사결정 에이전트는 Oracle에서 제공한 데이터를 기반으로 위험을 분석하고 평가하며, 일련의 의사결정과 실행 계획을 수립합니다.
실행 계층 에이전트는 의사 결정 계층에서 제공된 다양한 솔루션에 따라 실행되며 가스 요금 최적화, 크로스 체인 상태, 거래 정렬 충돌 등 실제 상황을 고려합니다.
이러한 일련의 에이전트가 동시에 강력하고 거대한 시스템 프레임워크가 구축된 후에야 진정한 디파이 혁명이 시작될 것입니다.
마누스가 웹3 산업에 미치는 실제 영향은 무엇인가? 기술적인 충격이 아니라 정신과 영혼에 가하는 일격이에요! 솔직히 말해서 저는 오랫동안 마음속에 간직해 온 것이 있어서 이 기회에 그것을 표현하고 싶습니다.
1) 원래 저는 web2 업계 사람들을 이해하지 못했고 web3 AI Agent를 얕잡아 보았습니다. 하지만 web3 AI Agent가 엉망진창이 되어 web2 분야에서 끝없는 기술 및 응용 혁신을 바라보면서 저는 한 가지 사실을 직시해야 했습니다. 우리가 고수하는 AI+Crypto 비전은 틀린 것이 아닙니다. 그러나 현재 웹3 분야는 바보들로 가득 차 있으며, 장기 빌더라는 이름을 사용하여 MEME를 출시하여 수익을 창출하는 쓰레기 프로젝트가 많이 있습니다.
2) 원래는 시장에 더 많은 확신을 주어야 하며 혁신은 항상 진행 중이라고 말하고 싶었습니다. 하지만 시간이 지나면서 프로젝트가 많이 나온 후 수십억 달러의 거품이 터졌다는 것을 알게 되었습니다. 거품이 터지면 장기적으로 화폐를 보유한 모든 사람뿐만 아니라 혼란 속에서도 아이디어를 구축할 희망이 있는 일부 실무자에게도 피해를 입혔습니다. 계속되는 덤프로 인해 업계 최하위 계층의 신뢰가 파괴되고 있습니다. 정리되는 것은 0으로 돌아간 코인 가격뿐만 아니라, 원래 사업을 시작하려는 열정을 가졌던 수많은 우수한 팀들도 마찬가지일 것입니다. 나쁜 돈이 좋은 돈을 몰아내는 상황에서는 승자가 없을 것입니다!
3) 우리는 web3 AI Agent의 혁신적인 능력을 과대평가했을 수도 있습니다. 짧은 시간 내에 AI Agent 자율성, AI Agent 독립적인 거래 의사결정, AI Agent 게임 NPC 임베딩, AI Agent 메타버스 모델링 상호 작용 등 AI + Crypto 혁신의 꿈을 실현했습니다. 그러나 대부분의 계획과 비전은 유토피아적이고 자만심에 찬 것일 뿐이며, 제안이 제출되기 전에 실현 가능성을 평가조차 하지 않았습니다. 그 결과, 파이가 너무 둥글고 너무 크게 그려졌습니다. 스피드런 후, 코인 가격은 폭락했고, 원래 개략적으로 설명된 기술적 비전과 로드맵도 엿먹혔습니다. 솔직히 말해서, 저는 큰 일이 다가오고 있다는 것을 잊었고, web2 혁신 계층을 따르는 것이 이미 매우 좋았습니다.
4) 원래 저는 web3의 토큰경제학이 가진 독보적인 매력과 뛰어난 web2 인재들에게 어필하는 점에 매우 자부심을 느꼈지만, 오늘 뉴스에 나오는 DeepSeek, Yushu Technology, manus 등의 팀이 기본적으로 모두 청화대, 베이징대, 중국과학원에서 컴퓨터 과학, 전자 공학 등의 박사 학위를 취득했다는 것을 알게 되었습니다. Crypto AI 서클의 개발자 팀을 살펴보겠습니다. 그들은 web3에서 지름길을 찾는 좌절한 web2 개발자이거나, web3 분야에서 습관적인 서사 사기꾼이거나, 기술적 역량은 있지만 마땅히 받아야 할 관심을 받지 못하는 한계적인 web3 개발자입니다. 인재 측면에서 혁신 속도를 Web2와 비교하면 어떨까요? 순수 토큰경제 코인 발행이 모든 빌드 파워의 원천이라면, 그것은 또한 모든 것을 죽이는 재앙이기도 합니다.
5) 저는 원래 web3 AI Agent의 가장 큰 문제는 시간이라고 생각했습니다. 마치 시간이 모든 것을 고칠 수 있는 만병통치약인 것처럼 말이죠. 하지만 지금은 내가 틀렸다는 걸 알게 됐습니다. 가치 창출의 근본적인 아이디어가 재구성되지 않는다면, 시간은 더 큰 거품을 가져올 뿐 아무것도 바꾸지 못할 것입니다. 이제 web2는 멀티모달리티에서 싱글 모달리티로의 반복을 가져오고, 의사결정 + 행동 분리라는 개념적 혁신을 가져왔으며, LLM OS + 오픈 소스를 결합한 프레임워크 운영 체제로의 전환을 가져왔습니다. web3 프레임워크와 표준, DeFai, GamFai, MetAiverse, 체인화 및 기타 혁신적인 빌드 제안과 경로 방향은 방향을 명확히 지적했습니다. 어떤 팀이 포위를 뚫고 web3 AI Agent에 생명의 빛을 가져다 줄지 기대됩니다.
