마누스가 불붙인 중국의 AI 에이전트 열풍

중국에서 범용 AI 에이전트 ‘마누스’가 등장한 이후 이와 유사한 기능을 가진 경쟁 제품과 모방 제품들이 우후죽순 쏟아지고 있다. 하지만 중국의 인터넷 검열과 제약 때문에 이런 에이전트들은 지금까지 중국 내 사용자보다 해외 사용자를 대상으로 서비스를 제공하는 데 더 집중하고 있다.

2024년 중국에서는 파운데이션 모델 열풍이 일었다. 방대한 데이터를 학습해 다양한 작업에 폭넓게 활용할 수 있는 이 모델들은 AI 혁명의 기반이 되었다. 그리고 2025년 들어서는 그 관심이 사용자의 질문에 응답하는 차원을 뛰어넘어 사용자를 대신해 자율적으로 작업을 수행하는 ‘AI 에이전트’로 옮겨갔다.

이제 중국에서는 이메일에 답장하고, 인터넷을 검색해 휴가 계획을 세우며, 사용자의 행동에 반응하는 인터랙티브 웹사이트를 디자인하는 등 다양한 업무를 수행하는 이러한 범용 디지털 도구를 개발하는 스타트업이 빠르게 늘어나고 있다. 이러한 AI 에이전트들은 대부분 불과 최근 두 달 사이에 등장했는데, 그 배경에는 지난 3월 초 제한적으로 공개되어 ‘초대 코드(invite code)’ 구하기 열풍을 일으켰던 AI 에이전트 ‘마누스(Manus)’의 영향이 컸다.

이러한 도구들이 그 자체로 대형언어모델(LLM)은 아니다. 이들은 LLM 위에 워크플로 기반 구조를 얹어 실제 작업을 수행할 수 있도록 설계되어 AI와의 상호작용 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 단순한 대화를 넘어 항공권 예약, 일정 관리, 자료 조사 등 외부 도구를 활용하며, 사용자 지침을 기억해 여러 단계를 거치는 복잡한 작업을 실제로 실행하는 데 최적화되어 있다.

이 같은 상황에서 중국은 AI 에이전트 개발 분야에서 주도권을 잡을 잠재력이 크다. 중국에는 하나의 플랫폼 안에서 다양한 서비스와 앱이 서로 유기적으로 연결되는 긴밀한 앱 생태계가 갖춰져 있다. 또 빠른 제품 출시 주기와 디지털에 익숙한 사용자층이 뒷받침되면서, AI를 일상에 자연스럽게 녹여내기에 유리한 환경이 조성되어 있다.

현재로서는 중국의 선도적인 AI 에이전트 스타트업들은 세계 시장 공략에 주력하고 있다. AI 에이전트를 구현하려면 서구권에서 개발된 최고 수준의 언어모델을 사용해야 하는데, 이 모델들이 중국의 방화벽 안에서 작동하지 않기 때문이다. 하지만 이러한 상황은 곧 바뀔 수도 있다. 바이트댄스(ByteDance)나 텐센트(Tencent) 같은 대형 기술 기업들이 자체 AI 에이전트를 준비하고 있으며, 이를 자사의 ‘슈퍼앱’에 직접 통합해 자동화 기능을 구현하려는 시도를 하고 있기 때문이다. 메신저, 쇼핑, 음식 주문 등 여러 서비스를 한꺼번에 처리할 수 있는 슈퍼앱은 일상생활의 다양한 영역을 지배하는 방대한 앱 생태계에서 데이터를 끌어와 활용할 수 있다.

유용한 AI 에이전트가 무엇인지 정의하려는 경쟁이 본격화되는 가운데 야심 찬 스타트업들과 기존 대형 기술 기업들이 이 도구들이 실제로 어떻게 작동할지, 그리고 누구에게 유용할지를 실험하고 있다.

기준을 세우다

우한에 본사를 둔 스타트업 버터플라이 이펙트(Butterfly Effect)가 개발한 마누스 앱은 지난 몇 달간 화제의 중심에 있었다. 이 앱의 개발사는 미국의 벤처캐피털 회사인 벤치마크(Benchmark)가 주도한 투자 설명회를 통해 7,500만 달러(약 1,000억 원)의 투자금을 모집했고, 전 세계를 돌며 앱을 출시하였고, 수십 명의 신규 인력을 채용했다.

5월에 일반인을 대상으로 정식 가입이 시작되기 전부터 이미 마누스는 ‘소비자 지항형 범용 AI 에이전트가 무엇을 할 수 있어야 하는지’에 대한 기준으로 여겨지고 있었다. 기존의 AI가 비교적 좁은 범위 안에서 기업의 단순 업무 등을 처리하는 데 초점을 맞췄다면, 이 범용 에이전트는 여행 계획 세우기, 주식 비교, 심지어는 자녀의 학교 과제 돕기와 같은 일상 생활 안에서의 작업 전반을 지원하도록 설계된 것이 특징이다.

이전의 AI 에이전트와는 다르게 마누스는 브라우저상에서 가동된다. 이를 통해 사용자는 마치 선배 직원이 인턴 직원을 감독하듯이 에이전트가 웹페이지를 확인하고, 기사를 읽고, 코드를 실행하는 과정을 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 또한 마누스는 애매한 점이 있으면 능동적으로 사용자에게 되묻기도 하며, 장기간의 기억 기능을 통해 맥락을 이해하고 이를 추후 작업에 반영할 수도 있다.

캘리포니아 팔로알토에 기반을 둔 스타트업 시뮬라(Simular)의 공동 창업자인 앙리(Ang Li) CEO는 “마누스는 현시점에서 가장 두드러지는 AI 에이전트”라고 말했다. 이 회사는 가상 컴퓨터를 제어하는 AI 에이전트를 개발 중이다. 그는 “중국 회사들은 소비자 대상 제품 설계 면에서 뛰어난 경쟁력을 가지고 있다. 중국 내수 시장의 경쟁이 극심하기 때문에 회사의 의사 결정 속도는 빠르고 제품의 세부 사항에도 더 세심한 주의를 기울이게 된다”라고 말했다.

마누스도 경쟁하고 있다. 그 중 대표적인 후속 경쟁 주자가 젠스파크(Genspawrk)와 플로위드(Flowith)다. 이들은 이미 마누스의 과거 벤치마크와 비슷하거나 앞서는 점수를 자랑하고 있다.

전 바이두(Baidu) 임원인 에릭 징(Eric Jing)과 케이 주(Kay Zhu)가 이끄는 팀이 개발한 젠스파크는 수많은 소형 ‘슈퍼 에이전트’를 ‘멀티 컴포넌트 프롬프팅(multi-component prompting)’이라는 구조로 연결해 작동시킨다. 이 에이전트는 다양한 LLM 중 상황에 맞는 모델을 선택하여 사용하며, 텍스트 및 이미지 입력이 모두 가능하고, 이를 통해 프레젠테이션 제작부터 전화 걸기까지 다양한 작업을 수행할 수 있다. 마누스가 기반을 두고 있는 유명한 오픈소스 프로그램인 브라우저 유즈(Browser Use)는 인간이 웹 브라우저에서 작업을 수행하는 과정을 가상의 창 안에서 시뮬레이션하는 과정을 거치는 반면 젠스파크는 다양한 도구와 API를 프로그램 내에 직접 통합하여 이러한 중간 과정을 생략했다. 올해 4월에 출시된 젠스파크는 이미 500만 명 이상의 사용자를 확보했으며, 연간 3,600만 달러(약 490억 원) 이상의 매출을 예상한다고 회사 측은 밝혔다.

한편, 플로위드는 다른 접근 방식을 택했다. 젊은 개발자 그룹에 의해 개발된 이 에이전트는 인기 소셜 미디어 앱인 샤오홍슈(Xiaohongshu)가 2025년 4월 개최한 개발자 행사에서 처음 주목을 받았다. 개발자들은 자신의 프로그램을 ‘무한 에이전트(infinite agent)’라고 부르는데, 처음 이 에이전트를 시작하면 빈 화면이 나타나고, 각각의 질문은 가지치기를 거듭하는 지도 안에서 하나의 노드로 표시된다. 사용자는 언제든지 이전 노드로 되돌아가거나, 새로운 가시를 뻗어 나가거나, 결과를 개인용 혹은 공유 ‘지식의 정원(knowledge garden)’에 보관할 수 있다. 이는 일반적인 채팅 형식 인터페이스보다는 노션(Notion)과 같은 프로젝트 관리 소프트웨어에 더 가까운 구조다. 모든 질의나 작업이 마치 마인드맵(mind-map)처럼 시각적으로 구성되기 때문에 사용자와 AI 사이에서는 비선형적이고 창의적인 상호 작용이 촉진된다. 플로위드의 핵심 에이전트인 NEO는 클라우드 서버에서 실행되며 이메일 발송이나 파일 정리와 같은 예약 작업도 수행할 수 있다. 창업자들은 이 앱을 단순한 개인용 도구가 아니라 지식의 거래소와 같은 곳으로 키우고자 한다. 즉 AI와의 작업 결과물에 사회적인 요소를 적극적으로 도입하여 결과적으로는 ‘AI 협업 지식 창작자를 위한 온리팬스(OnlyFans)’, 말하자면 일종의 전용 구독형 지식 거래소가 되는 것을 목표로 하고 있는 것이다.

한편 이들도 마누스처럼 전 세계 시장을 목표로 하고 있다. 젠스파크와 플로위드 모두 우선 세계 시장을 목표로 제품을 출시하겠다는 계획을 밝혔다.

세계 시장을 겨냥하다

마누스, 젠스파크, 플로위드는 모두 중국인 창업자들에 의해 설립되었음에도 불구하고 세계 IT 업계에 자연스럽게 녹아 들며 세계 시장에서 경쟁할 수 있을 것으로 보인다. MIT 테크놀로지 리뷰가 인터뷰한 창업자, 투자자, 분석가들 모두는 중국 스타트업이 매우 빠르게 움직이고, 실행력이 뛰어나며, 신제품 출시 속도도 놀라울 정도로 빠르다고 입을 모았다.

해외 진출을 자극하는 또 다른 요소는 바로 자본이다. 해외 고객은 지불 여력이 더 높고, 시장도 더 크다. 마누스의 공동창업자 샤오 홍(Xiao Hong)은 한 팟캐스트에서 “달러로 가격을 책정하면 환율 덕분에 7배 더 많은 돈을 벌 수 있다. 설령 해외에서 문화적 차이로 인해 제 성능의 10%만 발휘할 수 있어도, 여전히 중국 시장보다는 더 큰 돈을 벌 수 있는 것”이라고 말했다.

게다가 중국 본토 내에서 동일한 성능의 AI를 구현하는 건 결코 쉽지 않다. 오픈AI와 앤트로픽 등 미국의 주요 AI 기업들은 지정학적 리스크와 규제 준수의 어려움 때문에 중국 본토에서의 운영을 포기했다. 이들의 부재로 인해 한때는 VPN이나 제3자 미러링 사이트를 이용해 챗GPT나 클로드 같은 AI에 접근하려는 암시장이 형성되기도 했었다. 지금은 딥시크(DeepSeek), 더우바오(Doubao), 키미(Kimi) 같은 중국산 AI들이 그 빈자리를 어느 정도 메웠지만, 해외 모델에 대한 갈증은 여전히 남아 있다.

예를 들어 마누스는 에이전트 작업에 최적화된 모델로 널리 인정받는 앤트로픽의 클로드 소네트(Claude Sonnet)를 사용한다. 마누스의 공동창업자 장 타오(Zhang Tao)는 클로드의 다음과 같은 역량을 여러 차례 극찬한 바 있는데, 여기에는 다양한 툴을 유연하게 사용하고, 맥락을 기억하고, 여러 차례에 걸친 대화의 흐름을 이어가는 능력 등이 포함된다. 이러한 특성들은 ‘그저 수다 떨기만 좋아하는 AI’를 유능한 디지털 비서로 바꾸는 데 있어 핵심적인 요소다.

하지만 소네트를 사용한다는 점 때문에 마누스의 에이전트는 VPN 없이는 중국 내에서 실행이 불가능하다. 중국 본토의 IP 주소로 마누스에 접속하면, 화면에는 다음과 같은 알림이 뜬다. “저희는 현재 퀀(Qwen) 모델을 에이전트에 통합하기 위해 노력하고 있습니다.” 여기서 말하는 퀀은 알리바바의 오픈소스 모델을 기반으로 중국에서 개발된 모델이다.

바이트댄스에서 에이전트 개발을 담당하는 한 엔지니어는 제재를 피하기 위해 익명으로 MIT 테크놀로지 리뷰와 인터뷰하면서 “중국에서는 클로드 소네트를 사용할 수 없기 때문에 애로사항이 많다”고 말했다. 그는 딥시크의 공개 모델들은 여전히 높은 빈도로 AI의 환각 현상이 나타나며 실생활에서의 작업 흐름에 대한 훈련도 부족하다고 덧붙였다. 인터뷰에 응한 여러 개발자들에 따르면 알리바바의 퀀 시리즈가 중국 내에서 가능한 대안 중에서는 그나마 가장 낫지만, 그럼에도 불구하고 ‘성능이 한 단계 낮아지는 건 피할 수 없다’는 게 개발자들의 공통된 평가다.

하지만 스탠퍼드 대학교의 인간 중심 AI 연구소(Stanford’s Institute for Human-Centered AI)의 박사 후 연구원인 지아신 페이(Jiaxin Pei)는 이 격차가 곧 좁혀질 것이라고 본다. 그는 “LLM을 바탕으로 그 위에서 에이전트 기능을 구현하는 것이 현재 많은 LLM 개발자들의 핵심 과제가 되었고 사람들이 일단 그 필요성을 인식하게 되면 결국 모든 것은 시간문제일 뿐”이라고 전망했다.

한편 마누스는 현재 자신들이 제한 없이 서비스를 제공할 수 있는 사용자층에 집중하고 있다. 회사 측은 서면 답변에서 “해외 시장 공략이 우리의 주요 목표다. 지난 한 달 사이 우리는 샌프란시스코, 싱가포르, 도쿄에 새 오피스를 열었다”라고 밝혔다.

슈퍼앱 방식

AI 에이전트라는 개념은 아직 우리에게 그리 익숙하지 않지만, 중국의 소비자 대상 AI 앱 시장은 이미 대형 기술 기업들로 붐비는 상황이다. 현재 딥시크가 가장 널리 사용되고 있는 가운데 바이트댄스의 더우바오, 문샷(Moonshot)의 키미도 일상에서 익숙한 이름이 되었다. 그러나 이들 앱 대부분은 업무 수행보다는 채팅이나 놀이에 초점이 맞춰져 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 중국의 빅테크 기업들은 자체 사용자를 대상으로 AI 에이전트의 초기 버전을 출시하고 있지만, 아직까지 품질이나 완성도 측면에서 부족한 점이 많은 게 사실이다.

바이트댄스는 자체 LLM인 더우바오 모델 패밀리를 기반으로 한 AI 에이전트 코즈 스페이스(Coze Space)를 테스트 중이다. 이 에이전트는 ‘계획(Plan)’ 모드와 ‘실행(Execute)’ 모드 사이를 전환할 수 있어, 사용자가 에이전트의 행동을 직접 지시하는 것도 가능하고, 혹은 AI가 자율적으로 작업을 수행하는 과정을 지켜볼 수도 있다. 코즈 스페이스는 깃허브, 노션, 바이트댄스의 자체 오피스 제품군인 라크(Lark) 등 14개의 대중적인 앱과 연동된다. 번거로운 조작 및 높은 실패율 등 이 제품의 초기 리뷰는 그렇게 좋은 편이 아니지만, 이 제품은 마누스와 견줄만한 수준에 도달하기 위해 노력하고 있다.

이외에도 지푸 AI(Zhipu AI)는 자체 개발한 AI 모델인 챗GLM(ChatGLM)에 기반을 둔 무료 에이전트 오토GLM 루미네이션(AutoGLM Rumination)을 출시하였으며, 상하이에 본사를 둔 미니맥스(Minimax)라는 회사도 자체 AI 에이전트인 미니맥스 에이전트(Minimax Agent)를 선보였다. 이 두 제품은 겉모습부터 마누스와 매우 유사하며, 간단한 웹사이트 만들기, 여행 일정 계획, 플래시 기반 미니 게임 제작, 간단한 데이터 분석과 같은 기본적인 작업이 가능하다.

비록 지금까지 중국에서 출시된 대부분의 범용 AI 에이전트가 실사용에 많은 제한점을 보이고 있지만, 대형 테크 기업들은 이를 근본적으로 개선하려는 계획을 갖고 있다. 2025년 5월 15일, 텐센트(Tencent)의 분기 실적 발표 회견장에서 류 지핑(Liu Zhiping) 텐센트 대표는 중국에서 가장 대중적인 앱인 ‘위챗(WeChat)’에 AI 에이전트를 탑재하기 위해 노력 중이라고 밝혔다.

위챗은 원조 슈퍼앱으로 불리며, 메시지, 모바일 결제, 뉴스 확인뿐만 아니라 위챗 생태계 안에서 구동되는 수백만 개의 미니 앱을 통해 하나의 앱 안에서 거의 모든 일을 처리할 수 있게 한다. 이를 통해 개발사인 텐센트는 중국 일상생활 및 서비스 전반에 걸친 방대한 데이터에 접근할 수 있는데, 이는 대부분의 경쟁사가 부러워할 만한 압도적인 우위다.

위챗 이전 중국의 소비자 인터넷 환경은 ‘자사 생태계 중심의 폐쇄 구조(walled gardens)’로 분화되어 있었다 예를 들어, 중국의 인터넷 쇼핑몰인 타오바오(Taobao)의 구매 주소를 위챗에서 공유하면, 제품의 정보를 확인할 수 있는 이미지 대신 그저 텍스트 주소만 공유되는 식이다. 서구의 비교적 상호 호환성이 높은 인터넷 환경과는 달리, 중국의 빅테크 기업들은 그동안 사용자 경험보다 플랫폼 주도권 확보를 우선시하며 상호 통합을 거부해 왔다.

그러나 미니 프로그램의 활용으로 위챗은 한때 상호운용성을 거부하던 다양한 서비스들, 예를 들면 체육관 예약부터 식료품 주문까지 전례 없는 광범위한 접근성을 확보하게 되었다. 그리고 만약 이 생태계 안에서 제대로 작동하는 AI 에이전트가 등장하면, 신생 스타트업을 괴롭히는 복잡한 상호호환성 문제를 해결할 수 있을 것이다.

또 다른 인터넷 전자 상거래 대기업인 알리바바는 퀀 모델 시리즈를 개발하는 등 중국 AI 경쟁의 선두 주자였지만, 소비자 대상 제품 출시에는 지금까지 다소 더딘 편이었다. 퀀 앱 자체로는 2024년 오픈소스 AI 플랫폼인 허깅페이스(Hugging Face)에서 가장 많이 다운로드된 오픈소스 모델이었음에도 불구하고, 이를 이용한 전용 챗봇 앱은 2025년 초가 되어서야 출시되었다. 하지만 지난 3월 알리바바는 자사의 클라우드 저장 및 검색 앱인 쿼크(Quark)를 전면 개편해 AI 통합 검색 도구로 탈바꿈 시켰으며, 6월에는 쿼크 앱에 AI 에이전트와 유사한 기능을 포함한 ‘딥리서치(DeepResearch)’ 모드를 도입했다. 

한편, 바이트댄스와 알리바바는 AI 에이전트와 관련된 MIT 테크놀로지 리뷰의 정보 제공 요청에 응답하지 않았다.

구글 딥마인드에서 AI 기반 업무 자동화를 연구하기도 했던 시뮬라의 앙 리 CEO는 “역사적으로 중국의 기술 기업들은 한 가지 앱으로 모든 일을 해결하는 슈퍼앱 방식을 추구해 왔으며, 최근 공개되는 중국의 AI 에이전트들도 바로 그런 방향성을 반영하고 있다. 반면 미국의 AI 에이전트들은 특정 분야에 집중하는 경향이 강하다”라고 말했다.

스탠퍼드의 지아신 페이 연구원은 서비스 간 통합이 잘 이루어져 있는 기존 대형 IT 기업들이 범용 AI 에이전트를 실생활에 도입함에 있어서 데 큰 강점을 가질 수 있다고 말한다. “소비자 대상 AI 에이전트 시장은 아직 초기 단계로 인증(authentication)이나 책임(liability) 문제 등 수많은 과제가 존재한다”며 “하지만 이미 광범위한 서비스를 운영하는 기업들은 이미 이러한 문제들을 다루고 있기 때문에 AI 에이전트를 광범위하게 도입하는 과정에서 다른 기업이 쉽게 따라잡기 힘든 이점을 가지고 있다”고 덧붙였다.

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