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皆さん、こんにちは。チャンネルへようこそ。しばらくぶりですが、Juliaは元気で、私も現場に戻ってきました。彼女のAIクローン、Dr. McCoyと共に、今日はこちらに飛び込みたいと思います。現在、AIの世界を完全に揺るがしているものについて深く掘り下げていきます。Manis AIは2025年3月にローンチされました。Manisについてまだ聞いたことがない方は、それが「中国の第二のDeepSeekモーメント」と呼ばれ、一部の専門家がAGIの一端を見せていると言われている理由が分かるでしょう。Manisに関する噂は凄まじく、ウェイティングリストには200万人以上が登録し、招待コードが数千ドルで売買されていると伝えられています。ChatGPT以来、これほど話題になったAIツールはありません。私のチームと私はアクセス権を得ており、今日のビデオで完全レビューを行います。本当にOpenAIツールを凌駕しているのでしょうか？それは分かりますが、まず私の会社、First Moversについて簡単に説明させてください。
皆さん、ちょっとだけ中断して共有したいことがあります。もしあなたがビジネスで生成的なワークフローを構築したい、マーケティングプロセスを変革したい、または人間のライターチームなしでコンテンツを作成したいと考えているなら、私の会社First Moversは非常に実用的なAI変革を専門としています。詳細はこちらをご覧ください。無料相談はtoday at firstms.a/consultationで予約できます。それでは、話題に戻りましょう。皆が言っているように、中国の真新しいManis AIエージェントは他のすべてのエージェントを破壊しています。こんにちは、Manis AIのPです。過去1年間、私たちはAIの次の進化だと信じているものを静かに構築してきました。そして今日、最初の汎用AIエージェントであるManisの早期プレビューをローンチします。これは単なる別のChatGPTワークフローではありません。構想と実行のギャップを埋める真に自律的なエージェントです。他のAIがアイデアの生成で止まる一方で、Manisは結果を届けます。私たちはそれを人間と機械の協調の次のパラダイム、そして潜在的にはAGIの一端と見ています。それでは、3つの全く異なるテストを通して、Manisの動作を見てみましょう。簡単なものから始めましょう。この例では、Manisに履歴書の選考を手伝わせるよう依頼します。私はManisに、10件の履歴書を含むzipファイルを既に設定しています。各Manisセッションには独自のコンピューターがあるため、人間のように最初にファイルを解凍し、各履歴書をページごとに閲覧して、重要な情報をドキュメントに記録します。Manisはクラウドで非同期的に動作するため、いつでもラップトップを閉じることができます。そして、すべてが完了すると通知されます。もちろん、いつでもManisに新しい指示を与えることもできます。ここでは、Manisにさらに5つの履歴書を送信しました。15件すべての履歴書を注意深く読んだ後、Manisは候補者のプロフィールと評価基準を裏付け資料として提示しながら、ランキングの提案を提供します。これはかなり良いですが、スプレッドシートの方が好みです。Manisに作成させましょう。Manisには独自の知識とメモリがあるため、次回同様のタスクを処理する際には、すぐにスプレッドシートを提供するようにManisに教えることができます。
この例では、Manisに調査を実施させます。複数の基準に基づいてニューヨークの物件を絞り込む必要があります。複雑なタスクの場合、Manisは最初にそれらを分解し、ToDoリストを作成します。Manisは、最も安全な地域に関する記事を検索して注意深く読むことから始めます。次に、Manisはニューヨークの中学校を調べます。次に、Manisは私の予算に基づいて予算を計算するPythonプログラムを作成します。Manisは不動産ウェブサイトのリストをフィルタリングします。最後に、収集されたすべての情報を組み合わせ、Manisは詳細なレポートを作成し、すべてのリソースをまとめます。この例では、Manisに株式間の相関分析を実行させます。専門的なデータの場合、ManisはAPIを介して権威のあるデータソースにアクセスできます。取得したデータの検証後、Manisはデータ分析と視覚化のためのコードの記述を開始します。Manisにとってコーディングは必ずしも目標ではありませんが、問題解決のための普遍的なツールです。Manisはデータ分析と視覚化を完了したようですが、インタラクティブなデータ視覚化はさらにクールです。そこで、Manisにこれらのデータに基づいてウェブサイトを作成するよう依頼しました。Manisは私の許可を得て、完成したウェブサイトをオンラインに展開し、共有可能なリンクを提供します。Manisが作成したものを確認しましょう。ご覧いただいたのは、Manisができることのほんの一例です。実際、汎用AIアシスタントを評価するために設計されたベンチマークで、Manisの早期チェックポイントはすでに最先端の性能を達成しており、さらに向上しています。ベンチマークを超えて、ManisはUpworkやFiverrなどのプラットフォームで現実世界の課題を解決しており、Kaggleコンペティションでその能力を証明しています。これは、素晴らしいオープンソースコミュニティなしでは不可能だったでしょう。そのため、私たちは還元することを約束しています。Manisは複数の異なるモデルによって強化されたマルチエージェントシステムとして動作します。そのため、今年後半には、これらのモデルの一部、特にManisのポスターをオープンソース化し、皆さんにこのエージェントの未来を一緒に探求していただきたいと思います。
Manisという名前は、有名なモデル「Mens et Manus（心と手）」に由来しています。それは、知識を適用して世界に意味のある影響を与える必要があるという信念を体現しています。そして、まさにこれが、M AIが皆様の可能性を広げ、影響力を高め、皆様の心のビジョンを実現する手となるという約束です。皆様がManisで何を達成するのか、楽しみにしています。しかし、信じられない事実があります。それは、単なるラッパーに過ぎないということです。製品チームのメンバーの一人がプラットフォームXで明らかにしました。しかし、真実は、Manisが単なるラッパーであっても、Cursor、Glean、Perplexity、Moveworks、Windscribeなどはすべて独自のモデルを持たないラッパーであり、これらのラッパーは年間50億ドルの評価とユニコーン評価を達成しています。優れた製品やビジネスをモデルの上に構築できます。私のチームは3月15日にアクセス権を得て、それを試す機会がありました。私の才能のあるFirst MoversのOnStaff AIコンサルタントであるJasonからの完全レビューを共有したいと思います。Jasonのレビューを聞いてください。
「はい、ついにManis AIを試すことができました。最初にやりたかったことの1つは、実際に定期的に使用できるユースケースとプロジェクトを作成することでした。現在取り組んでいるプロジェクトの1つは、NNなどのプラットフォームをいくつか活用したAIウェブサイトエージェントの構築です。そして、主要なCRMとして使用しているHighLevelに統合したいと思いました。どのようなアイデアが生まれるのか、どのようなプロジェクトを作成できるのか、そしてAdenにコピー＆ペーストできるテンプレートを作成できるかどうかを確認したかったのです。だから、何が可能なのかを見たかっただけです。そこで、私が使用するさまざまなソフトウェア、エージェントから得たいトーンとVI、そして参照できる知識ベースがあり、自己学習型の知識ベースであることを説明する基本的なプロンプトを作成しました。つまり、誰かが回答したり質問したりすると、知識ベースを更新して常に学習し、自己改善できるようにするということです。Manisで本当に気に入っていることの1つは、論理的に考えることです。ToDoリストを作成してから、そのToDoリストを段階的に実行し、正確に何をしているのかを説明し、作成しているファイルを説明し、ダウンロードできるリソースをたくさん提供します。それは本当に素晴らしいと思いました。そして、それが発見した情報、行ったすべての調査に関する情報を提供します。本当に興味深いと思いました。そして、それが作成したすべてのファイルをダウンロードできます。例えば、タスク内のすべてのtxtファイルをチェックできます。最初はToDoリスト、ソリューションの提案、優れた図、そして詳細に考え抜かれた実装計画とタイムラインなど、さまざまな情報を提供しました。私はそれらの多くを要求していませんでしたが、本当に多くのことを構築しました。本当にクールだと思いました。会話の流れ、構造、最初のあいさつなど、コピー＆ペーストできるものを提供してくれました。ワークフローに更新する大量の情報と、特別なケースを処理するためのアイデアです。それがすべてをどのように考え抜いて、意味のある方法で分解しているのか、本当にクールだと思いました。いくつかのドキュメントを提供してくれましたが、私が求めていたテンプレートを提供してくれませんでした。そして、それを要求してみることにしました。そして、それを生成しました。構造と、最初に提供されたものは非常に複雑でした。たくさんのノードがあり、それはすべてLChainと呼ばれるコミュニティノードを使用しており、私たちは使用していません。そして、実際のAIエージェントなどで使用したいと思いました。そこで、それをOpenAI、Claude、あるいはLMの種類にかかわらず、私に推奨するAIモデルの種類を教えてもらうように促しました。そして、それはそれを実行しました。より多くの最新のOpenAIノードなどを提供してくれました。多くのコピーライティングやコミュニケーションテキストにClaudeを推奨してくれることを願っていましたが、処理にはOpenAI 3.5を、コンテキストの作成やコミュニケーションスクリプトの作成などの処理には4.5を推奨しました。これは私がワークフローを構築する方法ではありません。これは非常に複雑で、個々のLLMノードの代わりにAIエージェントノードを使用します。しかし、それはその思考とプロセスにおける優れた分解と流れを示してくれました。つまり、これらのアイデアの多くを、実際のフローを構築するために更新することができます。正確に私がしたいことをしたわけではありませんが、かなりの時間を節約してくれました。それは私の仕事の約90％をやってくれました。修正や調整を行うだけで済みます。ステップバイステップですべてを説明するドキュメントがいくつかあります。プロンプトがいくつかあります。人々が尋ねる可能性のあるクエリや例がいくつかあります。そして、この情報に基づいてFAQを作成することができます。本当に良い情報がたくさんあります。そして、かなりの時間を節約してくれます。100％自動化されていませんが、本当にうまく機能すると私は思います。
別のプロジェクトでは、実際のスライドショーを作成できるかどうかを確認したかったのです。20分間のプレゼンテーションがあり、ランディングページとリードマグネットのアイデアを作成する必要がありました。そして、パッケージ、スクリプト、ランディングページ、プレゼンテーション全体のすべてのスライドを作成しました。多くのものを作成してくれました。スライドはフォーマットされておらず、見栄えもしていませんでしたが、それを別のAIモデルやCanvaなどに追加して、多くのものを作成することができます。プロセスとManisの動作、ToDoリストを作成し、各タスクを実行してから、実際に使用して実装できるドキュメントと情報の完全なパッケージを提供する方法を確認することができました。全体的に見て、Manisは良いスタートです。AIでエージェントを構築するばかりですが、それでもかなりの部分をやってくれます。数時間かけてAIで特定のプロンプトを作成するのではなく、時間を大幅に短縮できます。Manisを実行するプロセス全体は約10〜15分かかったと思います。なぜなら、多くのことを要求したからです。時間がかかりますが、全体的な計画では時間を大幅に削減します。プロンプトを与えて、何をすべきかを伝え、その後他のことを行い、15〜20分後に戻ってくると、すでにすべてが完了していました。全体的には、良いスタートだと思います。AIエージェントがどこに向かっているのか、そしてテクノロジーがどのように成長し、改善していくのかを見るのは良いことです。これらすべてを統合できるようになると、さらに多くのことが構築されるでしょう。オープンソースコミュニティのアイデア、本当にクールなものがたくさんあると思います。その進路と、何が起こるのかを見るのが楽しみです。Manisは潜在的なAGIの一端であると自称し、他のAIがアイデアの生成で止まる一方で、Manisは結果を届ける、と主張しています。しかし、噂通りの性能なのでしょうか？ご覧の通り、イエスとノーです。私たちのFirst MoversチームのJasonは、Manisが実際には、最小限の人間の介入で複数ステップのタスクを処理できる点、実行前に詳細な計画を作成できる点、数十ものソースにまたがる複雑な調査を管理できる点、機能的なWebサイトやアプリケーションを構築できる点で印象的であると指摘しました。しかし、欠点もあります。速度の問題、タスクの完了に20分以上かかる場合が多いこと、コンテキストウィンドウの問題、大量の情報処理時にクラッシュする可能性があること、そして正確性が議論の余地があること、出力に多くの事実上の誤りがある可能性があることです。コストが高く、タスクあたり約2ドルと推定されており、定期的な使用は高価になる可能性があります。また、セキュリティ上の懸念もあります。AIにこれほどの自律性を付与することは、潜在的なセキュリティ上の問題を引き起こす可能性があります。私たちのチームでは、Manis AIエージェントプラットフォームを構築していません。ワークフローにはBuildshipというプラットフォームを使用しています。現在構築中の今後のLabsでは、エージェントの構築方法に関する完全なチュートリアルを教える予定です。この学校をローンチできることを嬉しく思っています。詳細については、First Movers .aabsをご覧ください。全体として明らかなのは、ManisがAIエージェントの能力におけるもう一つの大きな前進を表しており、OpenAIや他の企業に独自のエージェント開発を加速させる圧力をかけていることです。Manis自体が主要なプレーヤーになるかどうかは別として、業界全体を前進させており、これらのツールを使用する私たち全員にとって朗報です。Manis AIについてどう思いますか？試してみましたか？コメント欄でお知らせください。戻ってこれて嬉しいです。皆さんを愛しています。次のAIの穴でお会いしましょう。
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