Pastaraisiais metais Kinija padarė didelę pažangą dirbtinio intelekto (AI), o vienas ryškiausių įvykių yra „Manus AI“. „Butterfly Effect“, kurį „Tencent“ palaikė „Butterfly Effect“, „Manus“ siekia pertvarkyti pramonės atstovus autonomiškai automatiškai automatizuodamas sudėtingas užduotis.
Nuo kodavimo iki finansinės analizės šis AI agentas yra skirtas veikti su minimalia žmogaus intervencija. Nors „Manus“ rodo didelį potencialą, jis taip pat turi savo apribojimų. Norint suvokti vaidmenį, kurį ji galėtų atlikti AI ateityje, būtina suprasti jos galimybes, apribojimus ir tobulėjimo sritis.
Kas yra „Manus Ai“?
„Manus AI“ yra pažangiausias autonominis agentas, kurį sukūrė kinų startuolis, žinomas kaip drugelio efektas AI. Skirtingai nuo tradicinių AI asistentų, kurie paprastai remiasi žingsnis po žingsnio instrukcijomis arba sutelkia dėmesį į konkrečias užduotis, „Manus“ gali tvarkyti sudėtingas, realaus pasaulio darbo eigas, turinčias minimalų žmogaus įvestį. Tai gali imtis įvairių užduočių, pradedant rašymo kodu ir generuojant finansines ataskaitas, baigiant kelionių maršrutų planavimu ir didelių duomenų rinkinių analize, veikdami fone, net kai vartotojas yra neprisijungęs.
„Manus“ išskiria sugebėjimą suskaidyti sudėtingas užduotis į struktūrizuotas darbo eigas, suplanuoti ir vykdyti kiekvieną veiksmą bei pritaikyti jo požiūrį pagal vartotojo tikslus. Jame naudojama kelių modelių architektūra, integruojanti pažangių kalbų modelius, tokius kaip „Anthropic“ „Claude 3.5 Sonnet“ ir „Alibaba“ QWEN, taip pat pasirinktiniai automatizavimo scenarijai. Tai leidžia „Manus“ apdoroti ir generuoti įvairių tipų duomenis, tokius kaip tekstas, vaizdai ir kodas, ir tiesiogiai bendrauti su išoriniais įrankiais, tokiais kaip žiniatinklio naršyklės, kodų redaktoriai ir API, todėl tai yra labai universalus įrankis tiek kūrėjams, tiek įmonėms. „Manus“ taip pat turi adaptyvių mokymosi galimybes, leidžiančias tai atsiminti ankstesnes sąveikas ir vartotojo nuostatas. Tai padeda pagerinti jo našumą laikui bėgant, teikiant labiau suasmenintus ir efektyvesnius rezultatus. Naudodamasi asinchronine, debesies pagrindu sukurta operacija, „Manus“ gali toliau vykdyti užduotis net tada, kai vartotojai yra neprisijungę.
Spartus jos nesantaikos bendruomenės ir virusinių demonstracinių vaizdo įrašų augimas pabrėžia jaudulį ir didelę rankos poreikį technologijų pasaulyje. Apskritai „Manus AI“ yra labai pažanga autonominėje AI. Tai peržengia paprastus pokalbių programas, kad taptų skaitmeniniu darbuotoju, galinčiu savarankiškai valdyti visas darbo eigas.
Manuso AI techninė architektūra
„Manus AI“ naudojama sudėtinga architektūra, integruojanti kelis patobulintus AI modelius ir orkestravimo sluoksnius, kad būtų galima efektyviai, daugialypės užduoties automatizavimui. Skirtingai nuo tradicinio AI modelio, „Manus“ veikia kaip išsami sistema, koordinuojanti įvairias pažangiausias AI technologijas, pasirinktinius įrankius ir vykdymo aplinką, kad būtų galima efektyviai valdyti sudėtingas darbo eigas.
Kelių modelių orkestravimas
„Manus“ naudoja kelių modelių metodą, integruodamas aukščiausius didelių kalbų modelius (LLM), pavyzdžiui, „Anthropic“ „Claude 3.5 Sonnet“ ir „Alibaba's Qwen“. Tai leidžia „Manus“ dinamiškai pasirinkti ir sujungti modelio išvestis, atsižvelgiant į kiekvienos užduoties reikalavimus. Orkestravimo sluoksnis veikia kaip centrinis valdiklis, suskaidęs sudėtingas užklausas į mažesnes, valdomas užduotis, priskiriant juos tinkamiausiam modeliui ir sintezuodami rezultatus į darnų darbo eigą.
„CodeAct“ paradigma ir įrankių integracija
Pagrindinė „Manus“ naujovė yra „CodeAct“ paradigma. Užuot tik generuojęs teksto atsakymus, „Manus“ sukuria vykdomąjį „Python“ kodo fragmentus kaip savo proceso dalį. Šie kodo veiksmai vykdomi saugioje, smėlio dėžės aplinkoje, leidžiančioje „Manus“ bendrauti su išorinėmis sistemomis, tokiomis kaip API, žiniatinklio naršyklės, duomenų bazės ir net sistemos įrankiai. Dėl to „Manus“ tampa tiesiog pokalbio asistentu į skaitmeninį agentą, galintį tvarkyti realaus pasaulio užduotis, tokias kaip žiniatinklio duomenų kaupimas, ataskaitų generavimas ar programinės įrangos diegimas.
Autonominis planavimo, atminties ir grįžtamojo ryšio kilpos
„Manus“ apima autonominį planavimo modulį, kuris suskaido aukšto lygio tikslus į keletą žingsnių. Jis taip pat turi ir trumpalaikę, ir ilgalaikę atmintį, dažnai saugomą vektorinių duomenų bazėse ir naudojantis papildytos kartos (RAG), kad atsimintų vartotojo nuostatas, ankstesnius išėjimus ir atitinkamus dokumentus. Ši atmintis padeda manus išlaikyti tikslumą ir tęstinumą įvairiose sesijose ir užduotyse.
Integruota grįžtamojo ryšio kilpa taip pat yra sistemos dalis. Po kiekvieno veiksmo „Manus“ peržiūri rezultatus, prireikus pakoreguoja savo planą ir pakartoja procesą, kol užduotis bus baigta ar sustabdyta. Ši grįžtamojo ryšio kilpa leidžia „Manus“ prisitaikyti prie netikėtų rezultatų ar klaidų, todėl sudėtingose situacijose jis tampa atsparesnis.
Saugumas, smėlio dėžė ir valdymas
Kadangi „Manus“ gali vykdyti kodą ir sąveikauti su išorinėmis sistemomis, svarbiausias prioritetas yra saugumas. Jis vykdo visus kodo veiksmus izoliuotoje, smėlio dėžės aplinkoje, kad būtų išvengta neteisėtos prieigos ar galimų sistemos pažeidimų. Taip pat yra taikomos griežtos valdymo taisyklės ir greita inžinerija, siekiant įsitikinti, kad „Manus“ atitinka saugos standartus ir vartotojo apibrėžtą politiką.
Mastelio ir debesų gimtoji dizainas
„Manus“ yra skirtas veikti debesyje, leidžiantis jam horizontaliai išplėsti paskirstytose sistemose. Šis dizainas užtikrina, kad „Manus“ galėtų atlikti daugelį vartotojų ir sudėtingų užduočių vienu metu, neslopindamas. Tačiau, kaip pranešė vartotojai, sistemos stabilumas piko metu vis dar yra optimizuota sritis, siekiant geresnio našumo.
Realaus pasaulio programos
„Manus AI“ gali pakeisti tokias pramonės šakas kaip finansai, sveikatos priežiūra, logistika ir programinės įrangos kūrimas, automatizuodamas sudėtingas darbo eigas su minimalia žmogaus intervencija.
Finansų sektoriuje „Manus AI“ gali padėti atlikti tokias užduotis kaip rizikos analizė, sukčiavimo nustatymas ir finansinių ataskaitų generavimas. Apdorojant didelius duomenų rinkinius realiuoju laiku, tai galėtų padėti finansų analitikams nustatyti tendencijas ir priimti pagrįstus sprendimus dėl investicijų, rinkos rizikos ir portfelio valdymo.
Sveikatos priežiūros srityje „Manus AI“ galėtų būti naudojamas analizuoti pacientų duomenis, nustatyti modelius ir siūlyti gydymo planus. Jame yra galimybė pasiūlyti individualizuotas sveikatos priežiūros galimybes, pagrįstas paciento ligos istorija, kuri galėtų atlikti svarbų vaidmenį gerinant pacientų priežiūrą ir padedant atlikti medicininius tyrimus.
Logistikoje „Manus AI“ gali optimizuoti tiekimo grandinės valdymą, suplanuoti pristatymus ir numatyti galimus sutrikimus. Koreguojant pristatymo grafikus, pagrįstus realiojo laiko srauto duomenimis, tai galėtų padėti sumažinti vėlavimus ir pagerinti veiklos efektyvumą.
Programinės įrangos kūrimui „Manus AI“ gali savarankiškai rašyti kodą, derinti ir kurti programas. Tai leistų kūrėjams automatizuoti pasikartojančias užduotis, leisdama jiems sutelkti dėmesį į aukštesnio lygio problemų sprendimą. „Manus“ taip pat galėtų generuoti ataskaitas ir dokumentus, kad būtų galima dar labiau supaprastinti kūrimo procesą.
„Manus AI“ išskiria galimybes autonomiškai valdyti visas darbo eigas. Turėdamas galimybę suskaidyti sudėtingas užduotis, suplanuoti kiekvieną žingsnį ir atlikti jas savarankiškai, „Manus AI“ galėtų veikti kaip bendradarbis, o ne tik asistentas, sumažindamas nuolatinės žmogaus priežiūros poreikį.
Įspūdingas pasirodymas, bet ne be apribojimų
„Manus AI“ greitai sulaukė dėmesio autonominių agentų srityje, demonstruojančiu įspūdingą pasirodymą nuo jo pasirodymo. Remiantis „Gaia“ etalonu, „Manus“ pralenkia gilius Openai tyrimus visais užduoties sudėtingumo lygiais. Pagrindinėms užduotims jis surinko 86,5%, 70,1% – tarpinėms užduotims ir 57,7% atliekant sudėtingas užduotis, palyginti su „Deep Research“ 74,3%, 69,1% ir 47,6% tose pačiose kategorijose.
Ankstyvoji vartotojo patirtis taip pat pabrėžia „Manus“ sugebėjimą savarankiškai planuoti, vykdyti ir patobulinti kelių žingsnių darbo eigas, turinčias minimalų žmogaus indėlį. Tai daro „Manus“ ypač patrauklų kūrėjams ir įmonėms, ieškantiems patikimos sudėtingų užduočių automatizavimo.
Tačiau „Manus“ vis dar susiduria su keliais iššūkiais. Vartotojai pranešė apie sistemos nestabilumą, įskaitant avarijas ir serverių perkrovą, ypač kai AI yra pavesta valdyti kelias ar sudėtingas operacijas. Taip pat yra atvejų, kai Manusas įstrigo pasikartojančiose kilpose arba nesugeba atlikti konkrečių užduočių, kurioms reikia žmogaus įsikišimo. Tokios problemos gali turėti įtakos produktyvumui, ypač esant aukšto slėgio ar laiko jautriai aplinkai.
Kitas rūpestis yra Manusas pasitikėjimas esamais modeliais, tokiais kaip „Anthropic's Claude“ ir „Alibaba's Qwen“. Nors šie modeliai prisideda prie stipraus Manuso rezultatų, jie taip pat kelia klausimų apie technologijos originalumą. Užuot buvęs visiškai nauja AI, „Manus“ dažnai tarnauja kaip šių modelių orkestratorius, kuris gali apriboti ilgalaikį naujovių potencialą.
Saugumas ir privatumas taip pat kelia didelį susirūpinimą, ypač todėl, kad „Manus“ turi prieigą prie neskelbtinų duomenų ir gali autonomiškai vykdyti komandas. Kibernetinių išpuolių ar duomenų pažeidimų rizika kelia susirūpinimą, ypač atsižvelgiant į pastaruoju metu ginčus dėl kai kurių Kinijos AI firmų dalijimosi duomenimis. Kaip pažymėjo pramonės ekspertai, dėl šių klausimų „Manus“ gali būti sunkiau priimti Vakarų rinkose.
Nepaisant šių iššūkių, puikūs „Manus AI“ etaloniniai rezultatai ir realaus pasaulio rezultatai, ypač lyginant su „ChatGpt Deep Research“, tampa tvirtu pretendentu į pažangias užduočių automatizavimą. Jos sugebėjimas efektyviai atlikti sudėtingas užduotis yra įspūdingas. Tačiau tolesni sistemos stabilumo, originalumo ir saugumo patobulinimai bus labai svarbūs „Manus“, kad jis išnaudotų visą savo, kaip patikimos, kritinės AI, potencialą.
Esmė
„Manus AI“ siūlo didelį pažadą pakeisti, kaip sudėtingos užduotys yra automatizuotos. Dėl savo sugebėjimo atlikti keletą užduočių su minimaliu žmogaus indėliu tampa galinga priemone tokioms pramonės šakoms kaip finansai, sveikatos priežiūra ir programinės įrangos kūrimas. Tačiau vis dar yra iššūkių, pavyzdžiui, sistemos stabilumas, priklausomybė nuo esamų modelių ir saugumo problemos.
Manusui ir toliau tobulėjant, norint išnaudoti visą jo potencialą, būtina spręsti šias problemas. Jei šios kliūtys bus išvalytos, „Manus“ turi galimybę tapti vertingu turtu įvairiose srityse, paverčiant patikimu skaitmeniniu asistentu tiek įmonėms, tiek ir kūrėjams.
