“Tengo que ponerme al día de todas las novedades sobre IA de estas dos semanas”.
Con este (ahora sé que demasiado inocente) pensamiento me iba a dormir ayer después de dos semanas complicadas de trabajo, clases y otras cientos de cosas que me han impedido leer a diario todas las noticias que acostumbro a leer. Así que imaginad como casi me tiro el café encima cuando leo esta mañana que tenemos un nuevo “momento DeepSeek”.
MANUS AI AGENT es la nueva revolución que viene de China en el campo de la Inteligencia Artificial y en concreto, de los agentes (sí, de eso de lo que algunos locos llevamos más de un año hablando y que parecía no terminar de interferir en nuestras vidas).
Hace apenas dos días, Pete de Manus.ai presentaba lo que, según sus propias palabras, habían estado construyendo silenciosamente y que ya se define como la próxima evolución en IA.
El nombre Manus proviene de “mens et manus”, mente y mano y se basa en la creencia de que el conocimiento debe aplicarse para tener un impacto significativo en el mundo.
Esta primera preview de Manus, el primer agente de IA general viene explicada así: “Esto no es solo otro chatbot o flujo de trabajo automatizado. Es un agente verdaderamente autónomo que cierra la brecha entre la concepción y la ejecución. Mientras que otras IA se detienen en generar ideas, Manus entrega resultados. Lo vemos como el próximo paradigma de colaboración humano-máquina y potencialmente un vistazo a la AGI.”
En el siguiente vídeo nos lo explica a través de tres tareas completamente distintas:
1. Filtrar currículums. Se le envía un archivo zip que contiene 10 CVs. Como cada agente de Manus tiene su propio ordenador, puede trabajar como un humano, primero descomprimiendo el archivo, luego navegando por cada página del currículum y registrando información importante en documentos. Manus trabaja de forma asincrónica en la nube, lo que significa que puedes cerrar tu laptop en cualquier momento, y Manus te notificará cuando todo esté terminado. Le puedes dar más curriculums, decirle que presente la info en una hoja de cálculo o nuevas instrucciones.
El resultado: Después de leer cuidadosamente los 15 currículums, Manus proporciona sus sugerencias de clasificación, junto con perfiles de candidatos y criterios de evaluación como materiales de apoyo.
2. Le pedimos que filtre información de Nueva York basándose en múltiples criterios. Para las tareas complejas, al tratarse de un agente, Manus primero las desglosa y después crea una lista de tareas.
Manus comienza buscando y leyendo cuidadosamente artículos sobre los vecindarios, escuelas y escribe un programa en Python para calcular tu presupuesto. Filtrando por presupuestos y combinando toda la información, escribe un informe detallado y recopila todos los recursos.
3. En el tercer ejemplo, Manus puede acceder a fuentes de datos autorizadas a través de APIs, validar los datos adquiridos, y escribir código para el análisis y visualización de datos.
Pero si queremos más, como veis en el vídeo le podemos incluso pedir que cree una web basado en estos datos. Si le damos permiso.
La promesa es hacer de código abierto algunos de estos modelos específicamente post-entrenados para Manus.