Manus AI: Recursos, arquitetura, acesso, primeiras edições e muito mais

O que é a Manus AI?

O Manus AI é um agente de IA autônomo que pode executar tarefas de várias etapas com o mínimo de intervenção humana. Em vez de esperar por avisos contínuos do usuário e responder de forma reativa, o Manus pode planejar, executar e refinar tarefas por conta própria.

A ideia por trás da Manus é ir além da IA básica no estilo chatbot e criar um sistema que possa funcionar como um verdadeiro assistente digital capaz de tomar decisões informadas.

Por exemplo, ele pode começar com um único prompt e produzir um painel sem outros prompts, como neste exemplo:

Observe que a Manus implantou o painel em um URL público permanente, que você pode acessar aqui.

Seja na análise de transações financeiras, na triagem de candidatos a emprego ou na busca de imóveis para aluguel, o Manus foi projetado para processar grandes quantidades de informações, comparar opções e fornecer soluções estruturadas e otimizadas. Você pode ver mais exemplos aquimas saiba que a equipe de IA da Manus fez a seleção, e os exemplos podem ser escolhidos a dedo.

Como a Manus AI funciona?

A Manus AI opera como um agente de IA autônomo, sendo capaz de executar:

• Recuperação de informações e verificação de fatos usando fontes on-line.
• Processamento e visualização de dados, incluindo análise estruturada e painéis interativos.
• Execução e automação de código, permitindo que você escreva, teste e implemente scripts.
• Automação da Web, permitindo interações com aplicativos da Web, preenchimento de formulários e raspagem de dados.

Vamos explicar com mais detalhes como a Manus AI funciona.

Sistema multiagente e execução de tarefas

Com base nas descobertas iniciais de Jian Liaoo Manus AI funciona por meio de um loop de agente estruturado, processando iterativamente as tarefas de maneira passo a passo. Cada sessão segue esse processo:

1. Analisar eventos: Compreende as solicitações do usuário e o estado atual da tarefa.
2. Selecione as ferramentas: Escolhe a ferramenta apropriada ou a chamada de API para a próxima etapa.
3. Executar comandos: Executa scripts de shell, automação da Web ou processamento de dados em uma área restrita do Linux.
4. Iterar: Refina suas ações com base em novos dados, repetindo o ciclo até que a tarefa seja concluída.
5. Enviar resultados: Envia saídas estruturadas para o usuário na forma de mensagens, relatórios ou aplicativos implantados.
6. Modo de espera: Entra em um estado ocioso até que mais entradas do usuário sejam necessárias.

Principais recursos arquitetônicos

Os principais recursos arquitetônicos da Manus AI permitem que ela interaja com um computador como um ser humano faria, mas em um ambiente controlado. Esses recursos incluem:

• Ambiente de sandbox do Linux: O Manus opera em um espaço de execução controlado, onde pode instalar software, executar scripts e manipular arquivos.
• Execução de shell e linha de comando: A IA pode executar comandos do shell, gerenciar processos e automatizar tarefas do sistema.
• Controle integrado do navegador da Web: O Manus pode navegar em sites, extrair dados, interagir com elementos da Web e até mesmo executar JavaScript em um console do navegador.
• Gerenciamento do sistema de arquivos: Ele pode ler, gravar e organizar arquivos, o que o torna útil para lidar com fluxos de trabalho baseados em documentos.
• Recursos de implantação: O Manus pode implementar aplicativos, incluindo a configuração de sites e serviços de hospedagem em URLs públicos.

Segurança e limitações

Cada sessão do Manus AI opera de forma isolada, impedindo que os usuários acessem os ambientes de execução uns dos outros. Além disso, as ferramentas e os comandos são colocados em sandbox, reduzindo o risco de acesso não autorizado ao sistema. A Manus AI também está impedida de criar contas de usuário ou contornar medidas de segurança sem permissões explícitas.

Apesar de sua autonomia, a Manus AI ainda tem limitações quanto à quantidade de dados que pode processar de uma só vez devido à sua janela de contexto limitada.

Benchmarks de IA da Manus

Embora ainda não tenhamos dados de benchmark abrangentes, a Manus AI foi avaliada usando o benchmark GAIA, um teste projetado para medir a capacidade dos agentes de IA de lidar com tarefas de resolução de problemas do mundo real. Para garantir resultados reproduzíveis, o Manus foi avaliado usando a mesma configuração da versão de produção.

Os resultados sugerem que o Manus tem um desempenho significativamente melhor do que os modelos anteriores de última geração (SOTA), incluindo Deep Research da OpenAI da OpenAI:

Fonte: Manus AI

O benchmark avalia os agentes de IA em três níveis de dificuldade:

1. Nível 1 (tarefas básicas): A Manus AI obteve uma pontuação de 86,5%, significativamente mais alta do que a OpenAI Deep Research, com 74,3%, e bem acima da SOTA anterior, com 67,9%.
2. Nível 2 (tarefas intermediárias): A Manus manteve um forte desempenho de 70,1%, superando por pouco a OpenAI Deep Research (69,1%) e melhorando em relação ao SOTA anterior (67,4%).
3. Nível 3 (tarefas complexas): A Manus também lidera essa categoria, com 57,7% de pontuação, em comparação com 47,6% da OpenAI e 42,3% do melhor modelo anterior.

O fato de a Manus AI liderar em todos os níveis de dificuldade sugere que ela pode ser um dos agentes autônomos de IA mais capazes disponíveis atualmente. Entretanto, as pontuações decrescentes em níveis de dificuldade mais altos indicam que mesmo os melhores modelos de IA ainda têm dificuldades com as tarefas de raciocínio mais complexas e de várias etapas.

Embora esses benchmarks sejam impressionantes, o desempenho no mundo real geralmente difere dos testes controlados. A usabilidade real da Manus AI dependerá de quão bem ela lida com tarefas imprevisíveis e se sua autonomia leva a melhorias práticas nos fluxos de trabalho dos usuários.

Como acessar o Manus AI?

No momento, o acesso à Manus AI está limitado a uma fase beta somente para convidados. Se você estiver interessado em obter acesso, siga estas etapas: 

1. Visite o site oficial: Navegue até o site da site da Manus AI.
2. Entre na lista de espera: Clique no botão "Get Started" (Iniciar) no canto superior direito e, em seguida, clique em "Apply for access" (Solicitar acesso).
3. Aguardar convite: Depois de entrar na lista de espera, você precisará aguardar o envio de um código de convite para o seu e-mail registrado. Devido à alta demanda, esse processo pode levar algum tempo. 
4. Ativar sua conta: Quando você receber o código de convite, siga as instruções fornecidas no e-mail para ativar sua conta Manus AI. 

Tenha cuidado com fontes não oficiais que oferecem códigos de convite, pois elas podem não ser legítimas. Sempre use os canais oficiais para obter acesso ao Manus AI. 

A IA da Manus é um "momento DeepSeek"?

A IA da Manus pode ser um "momento DeepSeek" para a IA, e vou explicar por quê. O DeepSeek-R1 não mudou o cenário porque todos nós mudamos repentinamente para ele. Na verdade, muitos de nós tentaram usá-lo nos primeiros dias e não conseguiram nem mesmo usá-lo porque seus servidores não conseguiam lidar com a carga - e eles ainda lutam com isso até hoje. Mas o DeepSeek foi um ponto de virada porque provou três coisas:

1. Podemos criar modelos de raciocínio sólidos por uma fração do custo que achávamos necessário.
2. Os chips avançados de IA podem não ser tão cruciais quanto imaginávamos.
3. A IA de código aberto não está mais tentando recuperar o atraso - ela está no mesmo nível, ou até mesmo superando, os modelos proprietários fechados.

Vejo a IA da Manus como um momento potencial do DeepSeek para IA autêntica em vez de raciocínio. Ele desafia a suposição de que agentes de IA poderosos exigem infraestrutura maciça, ecossistemas fechados e altos custos.

Com base nas descobertas iniciais de Jian Liao, a Manus opera com uma mistura de Claude Sonnet, Qwen finetunes e agentes modulares de IA, mostrando que você pode criar um sistema autônomo altamente capaz sem treinar um modelo proprietário maciço do zero.

Esse lançamento também chega em um momento muito interessante - assim como rumores estão circulando de que a OpenAI planeja lançar três agentes avançados de IA com taxas de assinatura que variam de US$ 2.000 a US$ 20.000. Se a Manus AI cumprir sua promessa de acesso aberto e de baixo custo à IA autônoma, ela poderá forçar empresas como a OpenAI a repensar se a automação da IA precisa ficar trancada atrás de caras barreiras de pagamento.

Dito isso, ainda há preocupações válidas, e vamos explorá-las na próxima seção.

Problemas iniciais do Manus AI

A Manus já foi criticada por erros de looping, excesso de confiança em modelos existentes e riscos de segurança. E, embora seja empolgante na teoria, se realmente funciona em escala ainda é uma questão em aberto. Se ele seguir o caminho do DeepSeek, poderá ser revolucionário no conceito, mas frustrante na execução - um sistema poderoso que poucos podem usar de forma confiável.

Por exemplo, os primeiros testadores apontaram vários problemas:

• Falhas e inconsistências: Alguns usuários relataram que o Manus entra em looping ou fica preso em ciclos repetitivos, com dificuldades para tomar decisões complexas quando as tarefas não são bem definidas.
• Excesso de confiança nos modelos existentes: Investigações sobre sua arquitetura sugerem que a Manus integra fortemente os ajustes finais do Claude Sonnet e do Qwen, em vez de usar um modelo exclusivo e proprietário. Isso levantou preocupações sobre se ela está realmente sendo pioneira em novos métodos de IA ou apenas orquestrando tecnologias existentes de forma inteligente.
• Riscos de segurança e privacidade: A capacidade do Manus de executar comandos, recuperar arquivos e interagir com sistemas externos levou algumas pessoas a questionar seus controles de segurança. Se não for devidamente protegida, uma IA autônoma com acesso a dados confidenciais pode introduzir vulnerabilidades não intencionais.

Conclusão

A Manus AI é um passo ousado em direção a agentes autônomos de IA, mas ainda não se sabe se ela realmente cumpre a promessa de uma IA agêntica que possa concluir de forma confiável tarefas complexas do mundo real.

A comparação com o DeepSeek-R1 é justificada, mas não porque todos mudarão repentinamente para o Manus. Em vez disso, assim como o DeepSeek, a Manus desafia a economia da IA, mostrando que os agentes autônomos não precisam necessariamente de uma infraestrutura maciça ou de modelos proprietários para funcionar.

Dito isso, a tecnologia ainda tem lacunas. Relatos de erros de looping, falhas de execução e dependência excessiva de modelos existentes sugerem que o Manus não é exatamente o sistema de IA revolucionário que ele afirma ser, pelo menos por enquanto. Se conseguir superar esses problemas, poderá ser um divisor de águas na automação de IA. Caso contrário, ele corre o risco de se tornar apenas mais um experimento de IA exagerado, mais valioso pelo que representa do que pelo que realmente oferece.