마누스, 다중 범용 에이전트 병렬 처리 기능 '와이드 리서치' 출시

AI에게 포춘 500대 기업의 사업 구조를 분석해 달라거나 수십 개 대학원 과정을 비교해 달라고 요청해 본 사람이라면 누구나 한계를 느껴봤을 것입니다. 단일 에이전트가 웹페이지를 하나씩 방문하다 보면 문맥을 잃어버리고 환각을 일으키거나 작업 도중 타임아웃에 걸리기 십상입니다.

자율형 AI 에이전트 스타트업 마누스는 7월 31일 대규모 병렬 리서치 기능인 와이드 리서치를 공개했습니다. 개별 사용자에게 할당되는 연산 능력을 최대 100배로 확장해 수백 개 대상의 심층 조사를 한 번에 수행할 수 있도록 한 기능입니다.

역할 분담 대신 범용 인스턴스를 병렬 가동

마누스는 단순한 챗봇이 아니라 사용자 세션마다 클라우드 가상머신을 독립적으로 구동하는 개인용 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 지향해 왔습니다. 가상 환경 내부에서 코드를 직접 실행하고 안전한 샌드박스를 제공하는 것이 핵심 경쟁력입니다.

와이드 리서치는 이 대규모 가상화 인프라를 바탕으로 구현된 병렬 처리 메커니즘입니다. 기존 멀티 에이전트 시스템은 관리자, 코더, 디자이너처럼 사전에 정의된 역할을 나누는 방식을 주로 사용했습니다. 반면 와이드 리서치에서 생성되는 하위 에이전트는 모두 완전한 기능을 갖춘 독립적인 범용 마누스 인스턴스로 동작합니다.

수백 개 기업 분석이나 생성형 AI 도구 전수조사 같은 대규모 과제가 주어지면, 시스템이 여러 가상머신 인스턴스를 동시에 가동해 각자 웹서핑과 코드 실행을 병렬로 처리한 뒤 결과를 취합합니다. 이 기능은 프로 요금제 사용자에게 먼저 배포되며, 이후 플러스 및 베이직 요금제로 순차 확대될 예정입니다.

왜 중요한가

단일 모델의 컨텍스트 길이나 지능 향상에만 매달리지 않고 분산 컴퓨팅 아키텍처를 도입해 복잡한 작업을 풀어낸 점은 매우 현실적인 선택으로 평가할 수 있습니다.

시장 분석가, 투자 심사역, 리서처 등 수백 개 기업이나 제품의 비교 데이터를 정기적으로 작성해야 하는 실무자에게는 실질적인 작업 시간 단축 효과를 줄 수 있습니다. 자연어 입력만으로 작은 슈퍼컴퓨팅 클러스터를 부리는 형태인 만큼 대량 리서치 업무가 잦은 사용자라면 프로 플랜에서 사용해 볼 만한 가치가 있습니다.

하지만 대규모 인프라 비용과 연산 효율은 여전히 숙제입니다. 완전한 가상머신과 범용 에이전트를 수십 개씩 병렬로 띄우는 구조는 필연적으로 엄청난 토큰과 클라우드 자원을 소모합니다. 프로 사용자에게 먼저 기능을 제한적으로 연 것도 이 같은 비용 구조 때문으로 보이며, 향후 일반 및 하위 티어 사용자로 확대될 때도 같은 수준의 성능과 동시성을 유지할 수 있을지는 지켜볼 필요가 있습니다.

이번 출시는 에이전트 경쟁의 무게중심이 개별 파운데이션 모델의 스펙 싸움에서 가상머신 제어와 분산 오케스트레이션 같은 시스템 엔지니어링 영역으로 이동하고 있음을 잘 보여줍니다.