Tudo sobre China
Tudo sobre Inteligência Artificial
Todos na área de inteligência artificial (IA) estão falando sobre o Manus – e o Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT, na sigla em inglês) (EUA) decidiu colocá-lo à prova.
Apesar de o novo agente de IA geral, desenvolvido na China, ter enfrentado alguns travamentos e sobrecarga dos servidores, sua alta intuição e potencial para o futuro dos assistentes de IA chamam a atenção.
Desde o seu lançamento na semana passada, o Manus se espalhou rapidamente pela internet – não apenas na China, onde foi criado pela startup Butterfly Effect, sediada em Wuhan (China), mas, também, globalmente.
Vozes influentes do setor, como o cofundador do Twitter (atual X), Jack Dorsey, e o líder de produtos da Hugging Face, Victor Mustar, elogiaram seu desempenho, chegando a apelidá-lo de “o segundo DeepSeek”, em referência ao modelo anterior que surpreendeu a indústria com capacidades inesperadas e origem peculiar.
Vamos contextualizar:
O que é o Manus?
O Manus é um sistema projetado para executar uma variedade de atividades complexas sem a necessidade de intervenção humana constante.
A novidade tecnológica busca rivalizar com os avanços recentes da DeepSeek e opera por meio da combinação de múltiplos modelos de IA, conferindo-lhe capacidade de adaptação diferenciada dos rivais.
Como funciona?
Fundamentada nas bases de Claude 3.5 Sonnet, da Anthropic, e Qwen, do Alibaba, o Manus promete ficar mais poderosa com a incorporação do Claude 3.7, com aprimoramentos na capacidade de discernimento e ação.
Esta arquitetura multifacetada capacita a IA a conduzir pesquisas, sugerir cardápios para ocasiões específicas e, até, propor destinos turísticos de acordo com o período do ano.
Contudo, suas funcionalidades superam as competências dos bots convencionais, uma vez que o sistema é capaz de iniciar e concluir tarefas sozinho.
Como agente de inteligência artificial, a Manus engloba habilidades de projetar ações, deliberar sobre decisões e absorver conhecimento a partir de suas vivências, o que a posiciona como possível substituta para a força de trabalho humana diversas funções.
Diferente dos agentes de IA focados em setores isolados, como comércio e logística, esta tecnologia promete servir a um leque extenso de áreas, uma vez que adquire dados em tempo real, avalia informações, elabora informes, estrutura e implementa códigos, automatiza processos e mais.
O que a IA totalmente autônoma pode fazer
- Demonstrações realizadas por especialistas revelaram a capacidade do Manus de criar e implantar websites com precisão;
- Identificar propriedades imobiliárias com base em atributos particulares, e até criar currículos de estudo sobre IA;
- O sistema também foi capaz de elaborar aplicativos de vídeo, propor roteiros geográficos, e compilar relatórios por meio de informações extraídas de plataformas digitais;
- Adicionalmente, o Manus demonstrou proficiência na seleção de candidatos para postos de emprego por meio da análise de currículos e na justificativa de suas escolhas por meio de tabelas comparativas;
- A inteligência artificial exerce, ainda, controle sobre dispositivos ou software, explorando páginas da internet, preenchendo formulários e realizando julgamentos.
E a análise do MIT?
Após obter acesso ao Manus, Caiwei Chen, do MIT, pôde testá-lo pessoalmente e a experiência foi parecida com a de colaborar com um estagiário extremamente inteligente e eficiente.
O agente, embora às vezes não entenda perfeitamente as solicitações, cometa suposições equivocadas ou adote atalhos para agilizar processos, demonstra clareza ao explicar seu raciocínio, adapta-se bem às instruções e melhora significativamente quando recebe feedback detalhado. Em suma, o Manus é promissor – mas ainda longe da perfeição.
Assim como o produto anterior da empresa-mãe – a assistente de IA Monica, lançada em 2023 – o Manus foi pensado para um público global. Com o inglês definido como idioma padrão, sua interface adota um design limpo e minimalista.
Funcionamento e Interface
Para utilizar o Manus, o usuário precisa inserir um código de convite válido. Em seguida, é direcionado para uma página inicial que lembra as interfaces do ChatGPT ou do DeepSeek: à esquerda, ficam registradas as sessões anteriores, e, ao centro, há uma caixa de entrada para o chat.
A página também exibe exemplos de tarefas selecionadas pela equipe, que vão desde o desenvolvimento de estratégias empresariais até sessões interativas de aprendizado e meditações personalizadas em áudio.
Diferentemente de outras ferramentas de IA focadas em raciocínio, como o ChatGPT DeepResearch, o Manus consegue dividir tarefas em etapas e navegar autonomamente pela internet para coletar as informações necessárias.
Seu diferencial é a janela “Computador do Manus”, que permite ao usuário acompanhar, em tempo real, o que o agente está fazendo – e até intervir, se necessário.
Leia mais:
Testando o Manus: três desafios
Para avaliar seu desempenho, Chen propôs ao Manus três tarefas:
- Elaborar lista de repórteres renomados que cobrem tecnologia na China;
- Buscar anúncios de apartamentos com dois quartos em Nova York;
- Indicar potenciais candidatos para a lista “Innovators Under 35”, elaborada anualmente pela MIT Technology Review.
Tarefa 1: lista de repórteres
Na primeira tentativa, o Manus apresentou apenas cinco nomes, acompanhados de outras cinco “menções honrosas”. Notou-se que ele listava as principais obras de alguns jornalistas, mas não de outros.
Ao questioná-lo, sua resposta foi surpreendentemente simples: ele admitiu ter ficado “com preguiça” por causa das restrições de tempo para agilizar o processo.
Após insistir por maior consistência e profundidade, o Manus forneceu lista completa com 30 nomes, incluindo o veículo atual de cada jornalista e seus trabalhos de destaque.
O jornalista ficou impressionado com sua capacidade de receber sugestões e implementar mudanças, de forma semelhante a um assistente humano.
Embora, inicialmente, tenha deixado de atualizar o status de emprego de alguns repórteres, ao solicitar correções, ele, rapidamente, ajustou as informações. Outro ponto positivo foi a possibilidade de baixar os resultados em formatos Word ou Excel, facilitando a edição e o compartilhamento.
Porém, o Manus encontrou dificuldades ao acessar artigos de notícias protegidos por paywall, esbarrando frequentemente em bloqueios de captcha.
Durante o teste, foi possível intervir nesses momentos, mas muitos sites de mídia continuaram a bloquear a ferramenta por suspeita de atividade irregular.
Aqui, há grande potencial de melhoria – seria ideal se versões futuras do Manus pudessem solicitar ajuda automaticamente ao encontrar esse tipo de restrição.
Tarefa 2: busca por apartamentos
Para a pesquisa de imóveis, foi definido um conjunto complexo de critérios, incluindo orçamento, cozinha espaçosa, área externa, proximidade do centro de Manhattan (EUA) e a existência de uma estação de trem importante a no máximo sete minutos a pé.
Inicialmente, o Manus interpretou requisitos vagos, como “algum tipo de espaço externo”, de forma muito literal, eliminando completamente as propriedades sem terraço ou varanda.
Após receber orientações mais detalhadas, ele conseguiu elaborar uma lista mais abrangente, organizando as recomendações em diferentes categorias – por exemplo, “melhor no geral”, “melhor custo-benefício” e “opção de luxo”.
Essa tarefa, mesmo com as várias interações para ajustar os critérios, foi concluída em menos de 30 minutos – bem menos que o tempo gasto para compilar a lista de repórteres, provavelmente por conta da facilidade de acesso e da organização dos anúncios imobiliários disponíveis online.
Tarefa 3: seleção para o Innovators Under 35
Este foi o desafio de maior escala: o repórter pediu ao Manus que indicasse 50 candidatos para a lista “Innovators Under 35” deste ano – processo que, normalmente, envolve a análise de centenas de indicações.
O Manus dividiu a tarefa em etapas: revisou listas anteriores para compreender os critérios de seleção, desenvolveu estratégia de pesquisa para identificar candidatos, compilou nomes e buscou garantir diversidade geográfica e setorial.
A etapa de criação da estratégia de pesquisa foi a mais demorada. Embora o Manus não tenha explicado explicitamente sua abordagem, a janela “Computador do Manus” mostrou o agente rapidamente percorrendo sites de universidades renomadas, anúncios de prêmios de tecnologia e matérias jornalísticas. Ainda assim, ele enfrentou barreiras ao tentar acessar artigos acadêmicos e conteúdos protegidos por paywall.
Após três horas de busca intensiva – durante as quais o Manus pediu, mais de uma vez, que ele restringisse os parâmetros da pesquisa – ele conseguiu apresentar apenas três candidatos com perfis completos. Quando lhe foi solicitado uma lista completa de 50 nomes, ele a gerou, mas com forte super-representação de certas instituições e áreas acadêmicas, sinalizando processo de pesquisa incompleto.
Ao pedir especificamente cinco candidatos da China, ele, finalmente, apresentou lista sólida de nomes, embora os resultados tenham tendido a favorecer celebridades da mídia chinesa.
No fim, foi preciso interromper o processo, pois o sistema alertou que a performance do Manus poderia piorar se continuasse inserindo grandes volumes de texto.
Considerações Finais sobre o Manus
Na opinião de Chen, de modo geral, o Manus se mostrou ferramenta altamente intuitiva, apropriada tanto para usuários com conhecimentos em programação quanto para aqueles sem experiência técnica.
Em duas das três tarefas, os resultados foram superiores aos obtidos com o ChatGPT DeepResearch – embora o tempo de execução tenha sido consideravelmente maior.
O Manus parece ideal para tarefas analíticas que exigem pesquisas aprofundadas na internet, mas dentro de escopo limitado – ou seja, atividades que um estagiário qualificado conseguiria realizar em um dia de trabalho.
Entretanto, nem tudo são flores. O sistema apresenta instabilidade e travamentos frequentes, além de enfrentar dificuldades ao processar grandes quantidades de texto.
Mensagens como “Devido à alta demanda atual, não é possível criar novas tarefas. Por favor, tente novamente em alguns minutos” surgiram em vários momentos, e a janela “Computador do Manus” chegou a travar por longos períodos em determinadas páginas.
Apesar de ter taxa de falhas maior que a do ChatGPT DeepResearch – problema que, segundo o cientista-chefe do Manus, Peak Ji, já está sendo tratado –, a mídia chinesa 36Kr aponta que o custo por tarefa do Manus é de cerca de US$ 2 (R$ 11,65, na conversão direta), apenas um décimo do valor cobrado pelo DeepResearch.
Com infraestrutura de servidores mais robusta, é possível que o Manus se torne a opção preferida para usuários individuais, profissionais de escritório, desenvolvedores independentes e pequenas equipes.
Por fim, vale destacar o aspecto colaborativo e transparente do Manus. Ele faz perguntas durante o processo, retém instruções importantes em sua “memória” para uso futuro e permite experiência altamente personalizável.
Além disso, cada sessão pode ser reproduzida e compartilhada, facilitando o acompanhamento e a revisão das tarefas realizadas.
Em resumo, o jornalista diz que pretende continuar utilizando o Manus para diversas tarefas – tanto na vida pessoal quanto na profissional.
Embora as comparações com o DeepSeek ainda possam ser debatidas, o desempenho do Manus reforça que as empresas chinesas de IA não estão apenas imitando seus equivalentes ocidentais, mas sim moldando, de forma única, a adoção de agentes de IA autônomos.
Quem pode usar o Manus?
Por ora, o acesso à Manus está restrito a um grupo de avaliadores por meio de convites. Apesar de todo o entusiasmo, somente uma pequena fração dos usuários na lista de espera (menos de 1%) já recebeu um código de convite.
Ainda que o número exato de interessados seja incerto, o fato de o canal do Manus no Discord contar com mais de 186 mil membros evidencia o enorme interesse em torno da ferramenta.
A tecnologia, apesar de poderosa, despertou preocupações em relação à privacidade, ética e segurança. A aptidão do Manus para gerenciar múltiplas contas em redes sociais e a falta de regulação adequada levanta questionamentos sobre o possível uso malicioso da ferramenta.
Apesar da promissora capacidade de automatizar tarefas complexas, a nova IA ainda enfrenta outro obstáculo: a quantidade limitada de testes realizados. Essa restrição levanta dúvidas sobre a verdadeira extensão de suas habilidades e o quão confiáveis podem ser suas performances em cenários variados, apesar deste extenso teste do MIT.
