Desde que se lanzó el agente normal de IA Manus la semana pasada, se ha extendido en línea como un incendio forestal. Y no solo en China tampoco, donde fue desarrollado por la startup Butterfly Impact con sede en Wuhan. Se abrió paso en la conversación international, con voces influyentes en tecnología, incluido el cofundador de Twitter, Jack Dorsey, y el protagonista de productos faciales de Hugging Victor Millar, elogiando su rendimiento. Algunos incluso lo han llamado “el segundo Veterano“, Dibujando comparaciones con el modelo AI anterior que tomó la industria por sorpresa, tanto por sus capacidades inesperadas como de su origen.
Manus afirma ser el primer agente normal de IA del mundo, revelando múltiples modelos de IA (como el soneto Claude 3.5 de Anthrope y las versiones ajustadas de los Qwen de código abierto de Alibaba), y varios agentes operativos independientes para actuar de manera autónoma en una amplia gama de tareas. (Esto es diferente de los chatbots de IA, incluidos Deepseek, que se basan en una sola familia de modelos de lenguaje grande y están diseñados principalmente para interacciones conversacionales).
A pesar de todo el bombo, muy pocas personas han tenido la oportunidad de usarlo. Actualmente, menos del 1% de los usuarios en la lista de espera han recibido un código de invitación. (No está claro cuántas personas están en esta lista de espera, pero por una concept de cuánto interés hay, el canal de discordias de Manus tiene más de 186,000 miembros).
Revisión de la tecnología del MIT Pude obtener acceso a Manus, y cuando le di una prueba de manejo, descubrí que usarlo se siente como colaborar con un pasante altamente inteligente y eficiente: si bien ocasionalmente carece de comprensión de lo que se le pide que haga, hace supuestos incorrectos o cut back las curvas a las tareas de expedición, explica su razonamiento claramente, es notablemente adaptable y puede mejorar la sustancial cuando se proporciona con las instrucciones detalladas o la retroalimentación. En última instancia, es prometedor pero no perfecto.
Al igual que el producto anterior de su empresa matriz, un asistente de IA llamado Mónica que se lanzó en 2023, Manus está destinado a una audiencia international. El inglés se establece como el idioma predeterminado, y su diseño es limpio y minimalista.
Para entrar, un usuario debe ingresar un código de invitación válido. Luego, el sistema dirige a los usuarios a una página de destino que se parece mucho a las de ChatGPT o Deepseek, con sesiones históricas que se muestran en una columna de la izquierda y un cuadro de entrada de chat en el centro. La página de destino también presenta tareas de muestra seleccionadas por la compañía, desde el desarrollo de la estrategia comercial hasta el aprendizaje interactivo hasta las sesiones de meditación de audio personalizadas.
Al igual que otras herramientas de IA de agente basadas en el razonamiento, como ChatGPT DeepResearch, Manus es capaz de dividir las tareas en pasos y navegar de forma autónoma la internet para obtener la información que necesita para completar las tareas. Lo que lo distingue es la ventana de la “computadora de Manus”, que permite a los usuarios no solo observar lo que el agente está haciendo, sino también intervenir en cualquier momento.
Para ponerlo a la prueba, le encargué a Manus con tres tareas: (1) compilar una lista de reporteros notables que cubren la tecnología de China, (2) buscar listados de propiedades de dos dormitorios en la ciudad de Nueva York y (3) nominar candidatos potenciales para Innovadores menores de 35una lista creada por Revisión de la tecnología del MIT cada año.
Así es como lo hizo:
Tarea 1: La primera lista de reporteros que me dio Manus contenía solo cinco nombres, con cinco “menciones honoríficas” debajo de ellos. Noté que enumeró el trabajo notable de algunos periodistas, mientras que no otros. Le pregunté a Manus por qué hizo esto. La razón por la que ofreció fue hilarantemente easy: se volvió perezoso. Fue “en parte debido a limitaciones de tiempo mientras intentaba acelerar el proceso de investigación”, me dijo el agente. Cuando insistí en la consistencia y la minuciosidad, Manus respondió con una lista integral de 30 periodistas, señalando su salida precise y un trabajo notable. (Me alegré de ver que hice el corte, junto con muchos de mis amados compañeros).
Me impresionó haber podido hacer sugerencias de alto nivel para los cambios, al igual que alguien lo haría con un interno o asistente de la vida actual, y que respondió en especie. Y aunque inicialmente pasó por alto los cambios de estado del empleador de algunos periodistas, cuando le pedí que revisara algunos resultados, los corrigió rápidamente. Otra buena característica: la salida se podía descargar como una palabra o archivo de Excel, lo que facilita la edición o compartir con otros.
Sin embargo, Manus golpeó un inconveniente, al acceder a los artículos de noticias de los periodistas detrás de los paredes de pago; Con frecuencia encontraba bloques de captcha. Como pude seguir paso a paso, fácilmente podría tomar el management para completarlos, aunque muchos sitios de medios aún bloquearon la herramienta debido a una actividad sospechosa. Veo el potencial para mejoras importantes aquí, y sería útil si una versión futura de Manus pudiera pedir ayuda de manera proactiva cuando encuentre este tipo de restricciones.
Tarea 2: Para la búsqueda de apartamentos, le di a Manus un conjunto complejo de criterios, incluido un presupuesto y parámetros para una espaciosa cocina, espacio al aire libre, acceso al centro de Manhattan y una importante estación de tren en una caminata de siete minutos. Manus inicialmente interpretó requisitos vagos como “algún tipo de acceso al aire libre” demasiado literalmente, excluyendo completamente las propiedades sin una terraza privada o acceso al balcón. Sin embargo, después de más orientación y aclaración, fue capaz de compilar una lista más amplia y útil, dando recomendaciones en niveles y puntos de bala ordenados.
La salida closing se sintió directamente de Wirecutterque contienen subtítulos como “Mejor normal”, “mejor valor” y “opción de lujo”. Esta tarea (incluido el de ida y vuelta) tomó menos de media hora, mucho más rápido que compilar la lista de periodistas (que tomó un poco más de una hora), probablemente porque los listados de propiedades están más abiertamente disponibles y bien estructurados en línea.
Tarea 3: Este fue el alcance más grande: le pedí a Manus que nominara a 50 personas para la lista de innovadores de este año en 35. Producir esta lista es una empresa enorme y generalmente obtenemos cientos de nominaciones cada año. Así que tenía curiosidad por ver qué tan bien podía hacerlo Manus. Rompió la tarea en pasos, incluida la revisión de listas pasadas para comprender los criterios de selección, crear una estrategia de búsqueda para identificar candidatos, compilar nombres y garantizar una selección diversa de candidatos de todo el mundo.
Desarrollar una estrategia de búsqueda fue la parte más lenta para Manus. Si bien no describió explícitamente su enfoque, la ventana de la computadora del Manus reveló que el agente se desplazó rápidamente a través de sitios internet de prestigiosas universidades de investigación, anuncios de premios tecnológicos y artículos de noticias. Sin embargo, nuevamente encontró obstáculos al tratar de acceder a los documentos académicos y al contenido de los medios de pago.
Después de tres horas de recorrer Web, durante qué Manus (comprensiblemente) me preguntó varias veces si podía reducir la búsqueda, solo pudo darme tres candidatos con perfiles de fondo completos. Cuando lo presioné nuevamente para proporcionar una lista completa de 50 nombres, eventualmente generó uno, pero ciertas instituciones y campos académicos estaban fuertemente sobrerrepresentados, lo que refleja un proceso de investigación incompleto. Después de señalar el problema y le pedí que encontrara cinco candidatos de China, logró compilar una lista sólida de cinco nombres, aunque los resultados se sesgaron hacia los queridos de los medios chinos. En última instancia, tuve que rendirme después de que el sistema advirtió que el rendimiento de Manus podría disminuir si seguía ingresando demasiado texto.
Mi evaluación: En normal, Encontré que Manus period una herramienta muy intuitiva adecuada para usuarios con o sin fondos de codificación. En dos de las tres tareas, proporcionó mejores resultados que cuando presenté las mismas tareas para Chatgpt DeepResearch, aunque tardó mucho más en completarlas. Manus parece más adecuado para tareas analíticas que requieren una investigación extensa en Web abierto, pero tienen un alcance limitado. En otras palabras, es mejor atenerse a los tipos de cosas que un interno humano hábil podría hacer durante un día de trabajo.
Aún así, no todo es una navegación suave. Manus puede sufrir choques frecuentes e inestabilidad del sistema, y puede luchar cuando se le pide que procese grandes trozos de texto. El mensaje “Debido a la carga de servicio alta precise, no se pueden crear tareas. Vuelva a intentarlo en unos minutos ”, apareció en mi pantalla varias veces al iniciar nuevas solicitudes, y ocasionalmente la computadora de Manus se congeló en una determinada página durante un largo período de tiempo.
Tiene una tasa de falla más alta que ChatGpt DeepResearch, un problema al que se aborda el equipo, de acuerdo a al científico jefe de Manus Peak Ji. Dicho esto, medio de comunicación china 36kr informa que el costo por tarea de Manus es de aproximadamente $ 2, que es solo una décima parte del costo de DeepResearch. Si el equipo de Manus fortalece su infraestructura de servidor, puedo ver que la herramienta se convierte en una opción preferida para usuarios individuales, particularmente profesionales de cuello blanco, desarrolladores independientes y equipos pequeños.
Finalmente, creo que es realmente valioso que el proceso de trabajo de Manus se sienta más transparente y colaborativo. Hace activamente preguntas en el camino y conserva instrucciones clave como “conocimiento” en su memoria para uso futuro, lo que permite una experiencia agente fácilmente personalizable. También es realmente agradable que cada sesión sea reproducible y comparable.
Espero seguir usando Manus para todo tipo de tareas, tanto en mi vida private como profesional. Si bien no estoy seguro de que las comparaciones con Deepseek tengan razón, sirve como evidencia adicional de que las compañías de IA china no solo siguen los pasos de sus homólogos occidentales. No solo están innovando en modelos base, sino que dan forma activamente a la adopción de agentes autónomos de IA a su manera.
