전략

설명

작업 분해

길고 단일한 대화 내에서 일련의 지침을 발행하는 대신, 복잡한 작업을 더 작고 집중된 하위 작업으로 분해하는 것이 좋습니다. Manus가 처리해야 하는 컨텍스트 부하가 클수록 해당 실행 비용이 높아집니다.

초기 정확성

대화 시작 시 요구 사항을 높은 정확도로 명확하게 표현하면 전체 컨텍스트 길이를 크게 줄여 크레딧 소모를 절약할 수 있습니다.

상세 지침

상세하고 구체적인 지침을 제공하면 원하는 결과에 도달하는 더 효율적인 경로를 용이하게 하여, 반복적인 설명 요구와 관련 크레딧 지출을 최소화합니다.

시나리오

설명

크레딧 소모에 관한 약속

Manus는 때때로 특정 작업이 소모할 크레딧 수에 관한 진술을 생성할 수 있습니다. 앞에서 언급했듯이, 시스템은 아직 크레딧 사용량에 대한 정확한 예측을 제공할 수 있도록 갖춰지지 않았습니다. 그러한 진술은 사실적 약속이 아닌 환각으로 간주되어야 합니다.

시스템 문제 인정

Manus가 자체 시스템 내의 문제 또는 버그를 인정하는 것처럼 보이는 경우가 있을 수 있습니다. AI는 대화적이고 도움이 되도록 설계되었지만, 때때로 기술적 문제에 대한 자기 인식 및 자가 진단 능력이 부족합니다. 이러한 "인정"은 일반적으로 사용자가 표현한 불만에 대한 프로그래밍된 응답의 일부이며, 진정한 시스템 전반의 오작동에 대한 확인으로 해석되어서는 안 됩니다.

달성 불가능한 행동에 대한 서약

Manus는 때때로 현재 운영 능력을 벗어나는 작업을 수행하겠다는 약속을 할 수 있습니다. 예를 들어, 물리적 세계에서 행동을 실행할 수 있는 능력을 주장하거나 기술적으로 실현 불가능한 특정 결과를 보장할 수 있습니다. 사용자는 AI가 하는 주장을 비판적으로 평가하고 플랫폼의 내재된 한계를 명확하게 이해하는 것이 필수적입니다.

조작된 콘텐츠

여기에는 존재하지 않는 완전히 꾸며낸 정보가 포함됩니다. 즉, 존재하지 않는 학술 논문, 허위 인용 출처 또는 가상의 역사적 사건을 만들어내는 것입니다.

논리적 환각

Manus는 때때로 추론 과정에서 논리적 오류나 모순을 발생시킬 수 있습니다. 여기에는 동일한 응답 내에서 상호 모순되는 결론을 제공하는 것이 포함됩니다.