Manus AI: Características, arquitectura, acceso, primeras ediciones y más

¿Qué es Manus AI?

Manus AI es un agente autónomo de IA que puede realizar tareas de varios pasos con una intervención humana mínima. En lugar de esperar continuas indicaciones del usuario y responder reactivamente, Manus puede planificar, ejecutar y perfeccionar tareas por sí mismo.

La idea de Manus es ir más allá de la IA básica al estilo de un chatbot y crear un sistema que pueda funcionar como un verdadero asistente digital capaz de tomar decisiones informadas.

Por ejemplo, puede empezar con una sola pregunta y producir un cuadro de mando sin preguntas adicionales, como en este ejemplo:

Observa que Manus desplegó el panel de control en una URL pública permanente, a la que puedes acceder aquí.

Tanto si se trata de analizar transacciones financieras, seleccionar candidatos a un puesto de trabajo o buscar propiedades de alquiler, Manus está diseñado para procesar grandes cantidades de información, comparar opciones y proporcionar soluciones estructuradas y optimizadas. Puedes ver más ejemplos aquípero ten en cuenta que el equipo de IA de Manus hizo la selección, y que los ejemplos pueden estar escogidos.

¿Cómo funciona Manus AI?

Manus AI funciona como un agente autónomo de IA al ser capaz de actuar:

• Recuperación de información y comprobación de hechos utilizando fuentes online.
• Procesamiento y visualización de datos, incluidos análisis estructurados y cuadros de mando interactivos.
• Ejecución y automatización de código, que permite escribir, probar y desplegar scripts.
• Automatización web, que permite interactuar con aplicaciones web, rellenar formularios y raspar datos.

Vamos a explicar con más detalle cómo funciona Manus AI.

Sistema multiagente y ejecución de tareas

Basándose en los descubrimientos iniciales de Jian Liaola IA Manus funciona mediante un bucle de agente estructurado, procesando iterativamente las tareas de forma escalonada. Cada sesión sigue este proceso:

1. Analiza los acontecimientos: Comprende las peticiones de los usuarios y el estado actual de la tarea.
2. Selecciona las herramientas: Elige la herramienta o llamada a la API adecuada para el siguiente paso.
3. Ejecuta comandos: Ejecuta scripts shell, automatización web o procesamiento de datos en un sandbox Linux.
4. Iterar: Refina sus acciones basándose en nuevos datos, repitiendo el ciclo hasta completar la tarea.
5. Envía los resultados: Envía salidas estructuradas al usuario en forma de mensajes, informes o aplicaciones desplegadas.
6. Modo de espera: Entra en un estado de reposo hasta que se requiera una nueva entrada del usuario.

Características arquitectónicas básicas

Las principales características arquitectónicas de Manus AI le permiten interactuar con un ordenador como lo haría un humano, pero dentro de un entorno controlado. Estas características incluyen:

• Entorno sandbox Linux: Manus opera dentro de un espacio de ejecución controlado, donde puede instalar software, ejecutar scripts y manipular archivos.
• Ejecución de shell y línea de comandos: La IA puede ejecutar comandos shell, gestionar procesos y automatizar tareas del sistema.
• Control integrado del navegador web: Manus puede navegar por sitios web, extraer datos, interactuar con elementos web e incluso ejecutar JavaScript dentro de la consola de un navegador.
• Gestión del sistema de archivos: Puede leer, escribir y organizar archivos, por lo que resulta útil para gestionar flujos de trabajo basados en documentos.
• Capacidad de despliegue: Manus puede desplegar aplicaciones, incluida la creación de sitios web y servicios de alojamiento en URL públicas.

Seguridad y limitaciones

Cada sesión de Manus AI funciona de forma aislada, impidiendo que los usuarios accedan a los entornos de ejecución de los demás. Además, las herramientas y comandos están aislados, lo que reduce el riesgo de acceso no autorizado al sistema. Manus AI también tiene restringido crear cuentas de usuario o saltarse las medidas de seguridad sin permisos explícitos.

A pesar de su autonomía, la IA Manus sigue teniendo limitaciones en cuanto a la cantidad de datos que puede procesar a la vez, debido a su limitada ventana contextual.

Puntos de referencia Manus AI

Aunque aún no disponemos de datos exhaustivos de pruebas comparativas, la IA Manus fue evaluada mediante la prueba GAIA, una prueba diseñada para medir la capacidad de los agentes de IA para resolver tareas problemáticas del mundo real. Para garantizar resultados reproducibles, Manus se evaluó utilizando la misma configuración que su versión de producción.

Los resultados sugieren que el rendimiento de Manus es significativamente mejor que el de los modelos anteriores del estado de la técnica (SOTA), entre los que se incluyen Investigación Profunda de OpenAI de OpenAI:

Fuente: Manus AI

La prueba comparativa evalúa agentes de IA en tres niveles de dificultad:

1. Nivel 1 (tareas básicas): Manus AI obtuvo un 86,5%, significativamente más que OpenAI Deep Research, con un 74,3%, y muy por encima de la anterior SOTA, con un 67,9%.
2. Nivel 2 (tareas intermedias): Manus mantuvo un buen rendimiento con un 70,1%, superando por poco a OpenAI Deep Research (69,1%) y mejorando el SOTA anterior (67,4%).
3. Nivel 3 (tareas complejas): Manus también lidera esta categoría, con una puntuación del 57,7%, frente al 47,6% de OpenAI y el 42,3% del mejor modelo anterior.

El hecho de que la IA Manus sea líder en todos los niveles de dificultad sugiere que puede ser uno de los agentes autónomos de IA más capaces actualmente disponibles. Sin embargo, las puntuaciones decrecientes en los niveles de dificultad más altos indican que incluso los mejores modelos de IA siguen teniendo problemas con las tareas de razonamiento más complejas y de varios pasos.

Aunque estos puntos de referencia son impresionantes, el rendimiento en el mundo real a menudo difiere de las pruebas controladas. La usabilidad real de Manus AI dependerá de lo bien que gestione las tareas impredecibles y de si su autonomía conduce a mejoras prácticas en los flujos de trabajo de los usuarios.

¿Cómo acceder a Manus AI?

El acceso a Manus AI está limitado actualmente a una fase beta sólo por invitación. Si estás interesado en acceder, sigue estos pasos: 

1. Visita el sitio web oficial: Navega hasta el Sitio web de Manus AI.
2. Apúntate a la lista de espera: Haz clic en el botón "Empezar" de la parte superior derecha y luego en "Solicitar acceso".
3. Espera invitación: Después de inscribirte en la lista de espera, tendrás que esperar a que se te envíe un código de invitación a tu correo electrónico registrado. Debido a la gran demanda, este proceso puede llevar algún tiempo. 
4. Activa tu cuenta: Una vez que recibas tu código de invitación, sigue las instrucciones proporcionadas en el correo electrónico para activar tu cuenta de Manus AI. 

Ten cuidado con las fuentes no oficiales que ofrecen códigos de invitación, ya que pueden no ser legítimas. Utiliza siempre los canales oficiales para acceder a Manus AI. 

¿Es la IA de Manus un "momento DeepSeek"?

Manus AI podría ser un "momento DeepSeek" para la IA, y déjame explicarte por qué. DeepSeek-R1 no cambió el panorama porque todos nos pasáramos a él de repente. De hecho, muchos de nosotros lo probamos en los primeros días y ni siquiera pudimos utilizarlo porque sus servidores no podían soportar la carga, y todavía hoy tienen problemas con esto. Pero DeepSeek fue un punto de inflexión porque demostró tres cosas:

1. Podemos construir modelos de razonamiento sólidos por una fracción del coste que creíamos necesario.
2. Los chips avanzados de IA podrían no ser tan cruciales como suponíamos.
3. La IA de código abierto ya no está jugando a ponerse al día: está a la par, o incluso superando, a los modelos propietarios cerrados.

Veo a Manus AI como un momento potencial de DeepSeek para la IA agéntica en lugar del razonamiento. Desafía la suposición de que los potentes agentes de IA requieren infraestructuras masivas, ecosistemas cerrados y costes elevados.

Basándose en los descubrimientos iniciales de Jian Liao, Manus funciona con una mezcla de Claude Sonnet, Qwen finetunes y agentes modulares de IA, demostrando que se puede construir un sistema autónomo altamente capaz sin entrenar desde cero un modelo propietario masivo.

Este lanzamiento también llega en un momento muy interesante, justo cuando rumores de que OpenAI planea lanzar tres agentes avanzados de IA con cuotas de suscripción de entre 2.000 y 20.000 dólares. Si Manus AI cumple su promesa de acceso abierto y de bajo coste a la IA autónoma, podría obligar a empresas como OpenAI a replantearse si la automatización de la IA debe encerrarse tras costosos muros de pago.

Dicho esto, sigue habiendo preocupaciones válidas, y las exploraremos en la siguiente sección.

Manus AI Primeros problemas

Manus ya ha sido criticado por sus errores de bucle, su excesiva dependencia de los modelos existentes y sus riesgos de seguridad. Y aunque en teoría es emocionante, que funcione realmente a escala sigue siendo una cuestión abierta. Si sigue el camino de DeepSeek, podría ser revolucionario en su concepto pero frustrante en su ejecución: un sistema potente que pocos puedan utilizar con fiabilidad.

Por ejemplo, los primeros probadores han señalado varios problemas:

• Fallos e incoherencias: Algunos usuarios han informado de que Manus entra en bucle o se atasca en ciclos repetitivos, teniendo dificultades para tomar decisiones complejas cuando las tareas no están bien definidas.
• Exceso de confianza en los modelos existentes: Las investigaciones sobre su arquitectura sugieren que Manus integra en gran medida Claude Sonnet y Qwen finetunes, en lugar de utilizar un modelo propio y único. Esto ha suscitado dudas sobre si es realmente pionera en nuevos métodos de IA o sólo orquesta las tecnologías existentes de forma inteligente.
• Riesgos para la seguridad y la privacidad: La capacidad de Manus para ejecutar comandos, recuperar archivos e interactuar con sistemas externos ha llevado a algunos a cuestionar sus controles de seguridad. Si no está adecuadamente aislada, una IA autónoma con acceso a datos sensibles podría introducir vulnerabilidades no intencionadas.

Conclusión

Manus AI es un paso audaz hacia los agentes autónomos de IA, pero sigue siendo incierto si realmente cumple la promesa de una IA agéntica que pueda completar de forma fiable tareas complejas del mundo real.

La comparación con DeepSeek-R1 está justificada, pero no porque todo el mundo vaya a pasarse de repente a Manus. En cambio, al igual que DeepSeek, Manus desafía la economía de la IA, demostrando que los agentes autónomos no requieren necesariamente una infraestructura masiva ni modelos patentados para funcionar.

Dicho esto, la tecnología sigue teniendo lagunas. Los informes sobre errores de bucle, fallos de ejecución y dependencia excesiva de los modelos existentes sugieren que Manus no es exactamente el revolucionario sistema de IA que pretende ser, al menos de momento. Si consigue superar estos problemas, podría cambiar las reglas del juego de la automatización de la IA. Si no, corre el riesgo de convertirse en otro experimento de IA sobrevalorado, más valioso por lo que representa que por lo que realmente ofrece.