마누스(Manus)의 메타 합류가 시사하는 AI 프로덕트의 미래: 대화에서 실행으로

안녕하세요. 풀링포레스트 CEO이자 PM, 김형철입니다.

오늘 아침, 꽤 의미 있는 소식을 접했습니다. 범용 AI 에이전트(Generalist AI Agent)를 개발해 온 마누스(Manus)가 메타(Meta)에 합류한다는 뉴스입니다. 단순히 또 하나의 테크 기업 인수합병 소식으로 넘길 수도 있겠지만, 프로덕트를 만드는 제 입장에서는 등줄기가 서늘해지는 변화의 신호탄으로 느껴졌습니다. 오늘은 이 뉴스가 우리 같은 기획자와 개발자에게 어떤 의미를 갖는지, 그리고 앞으로의 제품 전략을 어떻게 수정해야 할지 이야기해 보려 합니다.

단순한 생성을 넘어 '실행'의 단계로

그동안 우리가 접해온 AI 서비스들은 대부분 '생성(Generation)'에 초점을 맞춰 왔습니다. 텍스트를 요약하거나, 코드를 짜주거나, 이미지를 그려주는 식이었죠. 하지만 마누스는 달랐습니다. 그들은 처음부터 '자율 에이전트(Autonomous Agent)'를 표방하며, 연구부터 자동화까지 복잡한 과제를 스스로 해결하는 것에 집중했습니다.

기사에서 눈여겨봐야 할 데이터가 있습니다. 마누스의 에이전트는 불과 몇 달 만에 147조 개가 넘는 토큰을 처리했고, 작업을 수행하기 위해 8,000만 개 이상의 가상 컴퓨터(VM)를 생성했습니다. 이는 AI가 단순히 말을 하는 것을 넘어, 실제로 컴퓨팅 자원을 할당하고 소프트웨어를 조작하며 '일'을 했다는 뜻입니다. 메타가 마누스를 품은 이유는 명확해 보입니다. AI 모델(LLaMA 등)을 넘어, 실제 환경에서 엔드투엔드(End-to-End)로 작업을 완수할 수 있는 '실행 계층(Execution Layer)'을 확보하겠다는 전략일 것입니다.

우리의 실패와 깨달음: "사용자는 대화를 원하지 않는다"

솔직히 고백하자면, 풀링포레스트에서도 초기에 비슷한 착각을 했습니다. 챗봇 형태의 인터페이스가 만능이라고 믿었던 시절이 있었습니다. 사용자가 "데이터 분석해 줘"라고 말하면, AI가 분석 방법을 줄줄이 설명해 주는 기능을 넣고 만족해했죠.

하지만 결과는 참담했습니다. 사용자는 분석 '방법'을 듣고 싶은 게 아니라, 분석이 완료된 '결과 리포트'를 원했기 때문입니다. 채팅창에서 AI와 핑퐁을 주고받는 과정 자체가 사용자에게는 또 다른 노동이었습니다. 마누스의 CEO Xiao Hong이 언급한 "더 강력하고 지속 가능한 기반"이라는 말은, 결국 AI가 인간의 개입 없이도 신뢰할 수 있는 수준으로 작업을 끝마칠 수 있어야 함을 의미합니다.

저는 이 지점에서 뼈저리게 느꼈습니다. 우리가 만들어야 할 것은 '똑똑한 말동무'가 아니라 '신뢰할 수 있는 일꾼'이어야 한다는 사실을요. 사용자는 과정을 생략하고 결과만 취하고 싶어 합니다.

변화하는 PM의 역할: 프롬프트가 아닌 '워크플로우' 설계

마누스가 메타의 플랫폼 위에서 수십억 명의 사용자에게 확장될 것이라는 점은 우리에게 큰 시사점을 줍니다. 이제 AI 프로덕트의 경쟁력은 '얼마나 말을 잘하느냐'에서 '얼마나 복잡한 워크플로우를 완결성 있게 처리하느냐'로 이동하고 있습니다.

이에 따라 저와 여러분 같은 PM, 그리고 개발자들의 역할도 달라져야 합니다.

• 단위 작업의 연결: 단순히 API를 호출하는 것을 넘어, A 작업의 결과가 B 작업의 입력으로 정확히 들어가는지, 중간에 에러가 났을 때 AI가 스스로 복구(Self-healing)할 수 있는지 설계해야 합니다.

• 샌드박스 환경의 중요성: 마누스가 수천만 개의 가상 컴퓨터를 띄운 것처럼, 우리도 AI가 안전하게 코드를 실행하고 브라우저를 조작할 수 있는 격리된 환경(Sandbox)을 어떻게 구축할지 고민해야 합니다.

• 평가 지표의 변화: 기존의 지표가 '응답 속도'나 '토큰 정확도'였다면, 이제는 '임무 완수율(Task Success Rate)'이 가장 중요한 KPI가 되어야 합니다.

앞으로의 전략: 덜 구조적이고, 더 지능적으로

마누스는 "덜 구조적이고, 더 지능적(Less structured, more intelligent)"이라는 방향성을 제시합니다. 이는 정해진 규칙 기반의 자동화(RPA)가 아니라, 상황에 맞춰 유동적으로 판단하는 AI 에이전트를 뜻합니다.

풀링포레스트 팀은 이번 소식을 접하며 내부 로드맵을 다시 점검하고 있습니다. 우리가 만드는 기능이 사용자의 손을 얼마나 덜어주고 있는지, 혹시 사용자가 직접 해야 할 클릭을 AI가 대신해 줄 수는 없는지 치열하게 고민 중입니다. 메타와 마누스의 결합은 거대한 흐름의 시작일 뿐입니다.

막막할 수도 있습니다. 하지만 기술의 발전 속도가 빠른 만큼, 우리가 해결할 수 있는 문제의 범위도 넓어지고 있습니다. Cursor나 Claude 같은 도구를 적극 활용해 개발 생산성을 높이는 동시에, 우리 프로덕트의 본질을 '대화'에서 '실행'으로 옮겨가는 시도가 필요한 시점입니다.

변화는 두렵지만, 그만큼 기회도 큽니다. 독자 여러분도 지금 개발 중인 서비스가 사용자의 '어떤 행동'을 대신해 줄 수 있을지 한번 깊게 고민해 보시길 권합니다.