Manus AI가 오픈 표준을 수용하다: Agent Skills 통합으로 에이전트의 새로운 장을 열다
일반적인 디지털 도우미에서 전문적인 전문가로
인공지능(AI) 에이전트는 일반적인 디지털 도우미에서 복잡하고 전문적인 작업을 처리할 수 있는 강력한 도구로 빠르게 진화하고 있습니다. 그러나 일반적인 에이전트를 특정 도메인에서 전문가 수준으로 끌어올리기 위해서는 방대한 양의 컨텍스트, 절차적 지식, 전문 기술이 필요합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 Anthropic은 AI 에이전트에게 모듈식이고 재사용 가능한 기능을 제공하도록 설계된 오픈 표준인 Agent Skills를 도입했습니다.
Manus AI는 가장 강력하고 유연한 범용 AI 에이전트를 구축하는 데 전념하고 있습니다. 우리는 오픈 표준이 기술 발전을 이끄는 핵심이라고 굳게 믿습니다. 따라서 Manus AI가 Agent Skills 오픈 표준을 완전히 통합하여 우리의 기능을 새로운 수준으로 끌어올리고 사용자들에게 전례 없는 가능성을 열어줄 것임을 발표하게 되어 매우 기쁩니다.
Agent Skills란 무엇인가?
Agent Skills는 전문 지식, 워크플로우, 모범 사례를 재사용 가능한 파일 시스템 기반 리소스로 패키징하는 혁신적인 접근 방식입니다. 이를 "신입 직원의 온보딩 가이드"로 생각할 수 있습니다. 일회성의 길고 복잡한 대화형 지침과 달리, Skills는 AI 에이전트가 필요할 때 발견하고 로드할 수 있어 일반적인 에이전트를 특정 작업을 처리할 수 있는 전문가로 변모시킵니다.
이 아키텍처의 주요 장점은 다음과 같습니다:
•전문화: 법률 검토, 재무 분석, 브랜드 콘텐츠 제작 등 특정 도메인에 맞게 기능을 맞춤화합니다.
•재사용성: 한 번 생성하여 여러 대화, 프로젝트, 심지어 다른 호환 AI 에이전트 제품에서도 자동으로 사용할 수 있습니다.
•조합 가능성: 여러 독립적인 Skills를 결합하여 복잡하고 다단계 작업을 처리할 수 있는 강력한 워크플로우를 구축합니다.
Skills의 핵심 사용자 가치
우리는 Skills 통합이 사용자들에게 두 가지 주요 이점을 가져다줄 것이라고 믿습니다:
1. 개인 모범 사례를 강화하고 효율성을 높입니다
일상 업무에서 Manus AI와의 상호작용을 통해 복잡한 작업을 높은 효율로 완료한 성공적인 경험이 있을 수 있습니다. 이제 이 성공적인 프로세스를 단 한 번의 클릭으로 개인 Skill로 캡슐화할 수 있습니다. 이는 특정 작업에 대한 노하우와 모범 사례를 캡처하고 고정하는 것과 같습니다. 미래에 동일한 작업을 처리해야 할 때, Skill을 호출하여 성공적인 워크플로우를 신뢰성 있게 재현할 수 있으며, 반복적인 사고와 시행착오를 제거하여 개인 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
2. 진입 장벽을 낮추고 팀 전문 지식을 재사용합니다
팀에게 가장 가치 있는 자산 중 하나는 팀원들의 경험과 지식입니다. 곧 출시될 "팀 Skill 라이브러리"를 통해 팀원들은 검증된 효율적인 개인 Skills를 공유할 수 있습니다. 이는 새로운 팀원이나 경험이 적은 팀원이 전문가 팀원이 만든 Skills를 사용하여 작업을 완료할 수 있음을 의미합니다. 이는 진입 장벽을 크게 낮추고 팀 전체에 걸쳐 지식의 축적과 흐름을 촉진합니다.
핵심 설계: 점진적 공개의 힘
Agent Skills의 가장 혁신적인 설계는 "점진적 공개" 메커니즘입니다. 이 원칙은 AI 에이전트가 작업을 처리할 때 귀중한 컨텍스트 창을 가장 효율적으로 사용할 수 있도록 보장합니다. Skill의 콘텐츠는 세 가지 레벨로 나뉘며, 필요할 때만 컨텍스트에 로드되어 리소스 낭비를 최소화합니다.
레벨 | 콘텐츠 | 로드 시간 | 컨텍스트 비용 |
레벨 1: 메타데이터 | 이름 및 설명 | 시작 시 로드 | 매우 낮음 (~100 tokens/Skill) |
레벨 2: 지침 | SKILL.md 파일의 주요 콘텐츠 | Skill이 트리거될 때 로드 | 중간 (<5k tokens) |
레벨 3: 리소스 | 스크립트, 참조 파일, 자산 | 필요 시 로드 | 참조될 때만 소비 |
Manus AI와 Agent Skills: 완벽한 조합
Manus AI의 핵심 아키텍처는 Agent Skills의 설계 철학과 완벽하게 일치하며, 원활한 통합을 위한 견고한 기반을 제공합니다.
•네이티브 아키텍처 호환성: Manus AI는 완전히 격리된 샌드박스 가상 머신 환경에서 실행되며, 완전한 Ubuntu 파일 시스템 액세스 및 셸 실행 기능을 제공합니다. 이는 Agent Skills에 필요한 이상적인 환경입니다. 우리는 Skill 디렉토리를 쉽게 읽고, SKILL.md 파일을 구문 분석하며, 그 안에 포함된 Python 또는 Bash 스크립트를 실행할 수 있습니다.
•완벽히 보완적인 기능: Manus AI의 강력한 다중 도구 협업 기능(브라우저, 코드 실행, 파일 작업)과 Skills의 전문 지식이 결합되어 엄청난 시너지 효과를 창출할 것입니다. 예를 들어, "시장 조사" Skill은 Manus AI가 브라우저 도구를 사용하여 특정 웹사이트를 방문하고, 데이터 분석 스크립트를 사용하여 다운로드한 데이터를 처리하며, 미리 설정된 템플릿을 기반으로 완전한 시장 분석 보고서를 생성하도록 안내할 수 있습니다.
•오픈 표준에 대한 헌신: 우리는 AI의 미래가 개방적이고 협력적이라고 믿습니다. 오픈 표준인 Agent Skills는 여러 AI 제품 및 서비스가 기능 확장을 위한 통합 형식을 공유할 수 있도록 합니다. Skills를 통합함으로써 Manus AI는 자체 기능을 향상시킬 뿐만 아니라 더 상호 연결된 AI 생태계를 구축하는 데 기여합니다.
Skills와 MCP의 관계: 대체가 아닌 보완
Manus AI 생태계에서 Skills와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 목표는 다르지만 상호 보완적인 기능을 가진 두 가지 기술입니다.
•MCP의 핵심 목표는 Gmail 및 Notion과 같은 외부 데이터 소스에 AI가 안전하고 신뢰할 수 있게 액세스할 수 있도록 표준화된 프로토콜을 통해 데이터 사일로 문제를 해결하는 것입니다. 이는 데이터 연결 계층에 중점을 둡니다.
•Skill의 핵심 목표는 워크플로우를 캡슐화하고 재사용하는 것입니다. 외부 서비스에 연결하도록 설계되지 않았지만, Skill은 코드 스크립트(예: Python 스크립트)를 포함하여 간접적으로 모든 타사 API를 호출할 수 있습니다. 일부 시나리오에서는 이러한 스크립트의 직접 실행이 MCP 서비스를 거치는 것보다 컨텍스트 소비 및 데이터 액세스 측면에서 더 효율적일 수 있습니다.
요약하면, MCP는 Manus AI에 표준화된 "데이터 파이프라인"을 제공하고, Skills는 해당 파이프라인을 실행하기 위한 "운영 매뉴얼"을 제공합니다. 이 둘은 Manus AI의 강력하고 확장 가능한 생태계를 형성합니다.
특정 사용 사례: Skills로 데이터 소스 잠금 해제
Manus AI에는 SimilarWeb, YahooFinance, LinkedinSearch와 같은 강력한 내장 데이터 소스가 많이 있습니다. 과거에는 이러한 데이터 소스가 내부의 비공개 API와 같았습니다. 각 데이터 소스를 Skill로 캡슐화함으로써, 우리는 이러한 불투명한 도구를 사용자에게 발견 가능하고 이해할 수 있는 구성 요소로 변환하고 있습니다. 사용자는 Skill 라이브러리에서 이러한 데이터 소스를 탐색하고, SKILL.md 파일을 읽어 그 기능과 매개변수를 이해하며, 안정적이고 신뢰할 수 있는 방식으로 호출할 수 있습니다. 이 변화는 플랫폼 기능의 사용성과 발견 가능성을 크게 향상시킵니다.
Manus Skills로 워크플로우 강화
우리의 통합은 단순히 표준을 채택하는 것을 넘어섭니다. 우리는 Skills를 Manus AI 경험의 필수적인 부분으로 만드는 새로운 기능을 도입하고 있습니다.
Manus로 Skill 구축
우리는 "Manus로 Skill 구축" 기능을 소개하게 되어 기쁩니다. Manus AI와의 작업을 완료하고 결과와 프로세스에 매우 만족할 때, 이제 Manus에게 "이 워크플로우를 Skill로 패키징하라"고 지시할 수 있습니다. Manus는 성공적인 상호작용 흐름을 분석하고, 필요한 SKILL.md 파일을 자동으로 생성하며, 관련 스크립트를 번들링합니다. 이는 효과적인 프로세스를 재사용 가능한 Skill로 캡처하여 반복적으로 사용하거나 다른 사람과 공유할 수 있습니다.
정확하고 신뢰할 수 있는 트리거 메커니즘
필요한 특정 Skill이 정확히 필요한 시점에 활성화되도록 보장하기 위해, 이제 채팅 상자에서 슬래시 명령을 사용할 수 있습니다. /SKILL_NAME을 입력하면 Manus에게 해당 Skill을 로드하도록 명시적으로 지시할 수 있습니다. 이 작업은 Manus가 SKILL.md 파일을 읽고 지침을 트리거하도록 보장하여 에이전트의 동작을 정확히 제어할 수 있습니다.
우리의 Skill 통합 로드맵
Agent Skills의 원활하고 강력한 통합을 보장하기 위해, 우리는 명확한 로드맵을 개발했습니다:
1.프로젝트 및 커넥터 통합: 곧, Manus 프로젝트에 Skills를 직접 통합할 수 있게 될 것입니다. 커넥터와 결합하여 일상 업무를 위한 표준 운영 절차(SOP)를 깊이 맞춤화하고, 고도로 자동화되고 지능적인 워크플로우를 생성할 수 있습니다.
2.팀 Skill 라이브러리: 팀 플랜 사용자들을 위해, 우리는 팀 Skill 라이브러리를 도입할 것입니다. 팀원들은 검증된 개인 Skills를 이 공유 라이브러리에 게시할 수 있으며, 이를 통해 조직 전체에서 전문 지식과 프로세스 경험의 원활한 공유를 가능하게 하고, 협력적 개선과 지식 보존 문화를 조성할 수 있습니다.
미래는 조합 가능하고 개방적입니다
우리는 흥미로운 기술적 전환점에 서 있습니다. AI 에이전트의 미래는 조합 가능하고 확장 가능하며 개방적일 것입니다. Agent Skills와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 같은 오픈 표준은 지능적이고 상호 연결된 AI 도구 네트워크를 위한 길을 열고 있습니다.
Manus AI는 이 움직임의 적극적인 참여자로서 자랑스럽습니다. 오픈 표준을 수용함으로써, 우리는 사용자들에게 더 강력한 제품을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 전체 커뮤니티와 협력하여 더 협력적이고 혁신적인 AI 미래를 형성할 수 있다고 믿습니다.
우리는 여러분이 이 여정에 함께하기를 초대합니다.