Manus telah meluncurkan fitur terobosan bernama Wide Research, yang siap untuk mendefinisikan ulang cara kita menangani tugas-tugas kompleks bervolume tinggi. Berbeda dengan alat Deep Research tradisional, Wide Research memanfaatkan pemrosesan paralel dengan lebih dari 100 agen AI, menawarkan kecepatan dan fleksibilitas yang tak tertandingi. Posting blog teknis ini membahas bagaimana Manus Wide Research mengungguli Deep Research, potensi integrasinya dengan alat seperti Apidog, dan mengapa ini menjadi keharusan bagi pengembang dan peneliti.
button
Apa Itu Manus Wide Research? Tinjauan Teknis
Manus Wide Research, yang diluncurkan pada 31 Juli 2025, adalah fitur canggih dari platform Manus AI, yang dirancang untuk menjalankan tugas-tugas berskala besar dan paralel. Berbeda dengan sistem multi-agen konvensional yang menetapkan peran yang telah ditentukan (misalnya, pembuat kode, manajer), Wide Research menerapkan instans Manus yang berkemampuan penuh dan bertujuan umum sebagai sub-agen. Setiap sub-agen beroperasi secara independen, memungkinkan penanganan tugas yang fleksibel tanpa templat yang kaku. Arsitektur ini mendukung berbagai aplikasi, mulai dari menganalisis 100 sepatu kets hingga memberi peringkat program MBA global.

Selain itu, infrastruktur Wide Research berjalan pada mesin virtual khusus, menyediakan lingkungan komputasi awan pribadi yang dapat diakses melalui bahasa alami. Pengaturan ini memastikan skalabilitas dan ketahanan, yang penting untuk memproses data bervolume tinggi. Misalnya, pengguna dapat mendelegasikan tugas seperti “bandingkan 1000 saham” dan menerima wawasan terstruktur lebih cepat daripada metode Deep Research sekuensial.
Fitur Utama Wide Research
- Pemrosesan Paralel: Memunculkan 100+ sub-agen untuk bekerja secara bersamaan, mengurangi waktu penyelesaian tugas.
- Agen Tujuan Umum: Setiap sub-agen adalah instans Manus berfitur lengkap, yang mampu menangani tugas apa pun.
- Operasi Asinkron Berbasis Cloud: Tugas berlanjut di latar belakang, membebaskan pengguna untuk fokus pada hal lain.
- Penanganan Tugas Fleksibel: Beradaptasi dengan berbagai domain tanpa batasan yang telah ditentukan.
Bagaimana Perbandingan Wide Research dengan Deep Research?
Deep Research, seperti yang ditawarkan oleh platform seperti OpenAI, berfokus pada analisis sekuensial yang mendalam oleh satu agen berkapasitas tinggi. Meskipun efektif untuk tugas-tugas dengan cakupan sempit, ia kesulitan dengan proyek-proyek bervolume tinggi dan multi-aspek. Sebaliknya, arsitektur paralel Wide Research unggul dalam skenario seperti itu. Berikut adalah rincian teknis perbedaannya.
1. Arsitektur Pemrosesan
Deep Research mengandalkan satu agen yang memproses tugas secara berurutan. Pendekatan ini memastikan ketelitian tetapi menjadi hambatan saat menangani kumpulan data besar. Misalnya, menganalisis 100 sepatu kets dengan Deep Research melibatkan langkah-langkah berulang, memperpanjang waktu penyelesaian. Wide Research, bagaimanapun, mendistribusikan beban kerja ke banyak sub-agen, masing-masing menangani sebagian tugas secara bersamaan. Paralelisme ini secara signifikan mengurangi latensi.
2. Skalabilitas
Skalabilitas adalah faktor penting dalam sistem AI modern. Sifat sekuensial Deep Research membatasi kemampuannya untuk berskala dengan kompleksitas tugas. Teknologi kolaborasi klaster agen Wide Research, bagaimanapun, berskala secara dinamis. Dengan memunculkan puluhan atau ratusan sub-agen, ia menangani tugas-tugas seperti “menghasilkan 50 desain poster” dengan mudah. Skalabilitas ini menjadikan Wide Research ideal untuk aplikasi tingkat perusahaan.
3. Fleksibilitas Tugas
Deep Research seringkali membutuhkan prompt terstruktur dan alur kerja yang telah ditentukan, membatasi adaptabilitasnya. Sub-agen tujuan umum Wide Research menghilangkan batasan ini. Setiap agen dapat beralih ke tugas baru tanpa definisi ulang, memungkinkan eksplorasi kreatif di berbagai domain. Misalnya, pengguna yang meneliti perusahaan Fortune 500 dapat dengan mulus beralih ke menganalisis alat GenAI tanpa mengkonfigurasi ulang sistem.
4. Mekanisme Kolaborasi
Deep Research beroperasi sebagai agen mandiri, tidak memiliki protokol untuk kolaborasi antar-agen. Wide Research memperkenalkan mekanisme tingkat sistem untuk pemrosesan paralel dan koordinasi sub-agen. Protokol ini memastikan dekomposisi tugas dan agregasi hasil yang efisien, meningkatkan kualitas output. Meskipun Manus belum mengungkapkan algoritma kolaborasi spesifik, kinerja sistem menunjukkan teknik sinkronisasi canggih.
Mengapa Wide Research Mengungguli Deep Research
Keunggulan Wide Research berasal dari desain inovatifnya. Dengan memanfaatkan pemrosesan paralel, ia mencapai hasil yang lebih cepat dengan variasi yang lebih besar. Misalnya, demo oleh salah satu pendiri Manus, Yichao Ji, menunjukkan Wide Research membandingkan 100 sepatu kets, memberikan wawasan beragam dalam hitungan menit—sebuah pencapaian yang akan sulit ditandingi oleh Deep Research.
Selain itu, operasi asinkron Wide Research memungkinkan pengguna untuk menetapkan tugas dan kembali ke hasil yang telah selesai, meningkatkan produktivitas. Ini sangat berharga bagi peneliti dan pengembang yang menangani proyek-proyek padat waktu. Lebih lanjut, agen tujuan umumnya mengurangi kebutuhan akan konfigurasi khusus, membuatnya dapat diakses oleh pengguna dengan berbagai keahlian teknis.
Namun, pendekatan Wide Research bukannya tanpa kompromi. Memunculkan banyak sub-agen meningkatkan konsumsi sumber daya, berpotensi menaikkan biaya. Manus belum menyediakan tolok ukur yang membandingkan efisiensi sumber daya, menyisakan ruang untuk skeptisisme. Meskipun demikian, kemampuan sistem untuk memberikan output yang bervariasi dan berkualitas tinggi membenarkan tuntutan sumber dayanya untuk sebagian besar kasus penggunaan.
Mengintegrasikan Wide Research dengan Apidog untuk Alur Kerja yang Ditingkatkan
Apidog, alat pengujian dan dokumentasi API yang kuat, melengkapi kemampuan Wide Research. Pengembang dapat menggunakan Apidog untuk menyederhanakan interaksi API dalam alur kerja Wide Research, memastikan pengambilan dan integrasi data yang mulus. Berikut adalah cara mereka bekerja sama.
1. Penelitian Berbasis API
Wide Research seringkali membutuhkan data real-time dari sumber eksternal. Fitur pengujian API Apidog memungkinkan pengembang untuk memvalidasi endpoint, memastikan umpan data yang andal untuk sub-agen Wide Research. Misalnya, pengguna yang menganalisis kinerja saham dapat menggunakan Apidog untuk menguji API keuangan, menjamin input data yang akurat.
2. Dokumentasi Otomatis
Wide Research menghasilkan sejumlah besar data, yang memerlukan dokumentasi terorganisir. Alat dokumentasi otomatis Apidog membantu pengembang membuat spesifikasi API yang jelas dan dapat dibagikan, memfasilitasi kolaborasi antar anggota tim yang menggunakan output Wide Research. Integrasi ini meningkatkan transparansi dan efisiensi proyek.
3. Dukungan Tugas Multi-Modal
Wide Research mendukung input multi-modal, termasuk teks dan gambar. Kemampuan Apidog untuk menangani berbagai format data selaras dengan fitur ini, memungkinkan pengembang untuk memasukkan data visual atau terstruktur ke dalam tugas penelitian. Misalnya, pengguna yang meneliti desain produk dapat menggunakan Apidog untuk memproses respons API berbasis gambar, memperkaya analisis Wide Research.
Dengan menggabungkan pemrosesan paralel Wide Research dengan keahlian API Apidog, pengembang dapat membuat alur kerja yang kuat dan berbasis data. Sinergi ini sangat berharga untuk industri seperti keuangan, e-commerce, dan pendidikan, di mana wawasan yang cepat dan akurat sangat penting.
Arsitektur Teknis di Balik Wide Research
Arsitektur Wide Research adalah keajaiban rekayasa AI modern. Intinya terletak pada infrastruktur virtualisasi berskala besar, yang dioptimalkan untuk eksekusi agen dengan efisiensi tinggi. Setiap instans Manus berjalan pada mesin virtual khusus, memastikan isolasi dan stabilitas kinerja. Pengaturan ini berbeda dengan ketergantungan Deep Research pada sumber daya komputasi bersama, yang dapat menimbulkan latensi selama beban puncak.
1. Kolaborasi Klaster Agen
Teknologi “kolaborasi klaster agen” adalah fitur unggulan Wide Research. Sub-agen berkomunikasi melalui protokol proprietary, menguraikan tugas menjadi sub-tugas dan mengagregasi hasil. Proses ini menyerupai paradigma komputasi terdistribusi, di mana node berkolaborasi untuk memecahkan masalah kompleks. Meskipun Manus belum membuka sumber protokol ini, kinerjanya menunjukkan mekanisme sinkronisasi dan penanganan kesalahan yang kuat.
2. Pembelajaran Penguatan dan Perencanaan
Wide Research menggunakan pembelajaran penguatan untuk perencanaan dan verifikasi tugas. Sub-agen secara dinamis menyesuaikan strategi mereka berdasarkan hasil perantara, mengoptimalkan eksekusi tugas. Perilaku adaptif ini berbeda dengan alur kerja statis Deep Research, yang memerlukan penyesuaian prompt manual untuk koreksi arah.
3. Integrasi Multi-Modal
Wide Research mendukung teks, gambar, dan berpotensi jenis data lainnya, memungkinkan penanganan tugas yang komprehensif. Misalnya, pengguna yang meneliti tren fesyen dapat memasukkan deskripsi teks dan gambar, yang diproses sub-agen secara bersamaan. Kemampuan multi-modal ini meningkatkan keserbagunaan sistem, melampaui pendekatan Deep Research yang berpusat pada teks.
Aplikasi Dunia Nyata Wide Research
Fleksibilitas Wide Research membuatnya dapat diterapkan di berbagai industri. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan yang menunjukkan potensinya.
1. Riset Pasar
Bisnis dapat menggunakan Wide Research untuk menganalisis pesaing, tren, atau preferensi konsumen. Misalnya, pengecer yang meneliti 100 produk dapat memanfaatkan Wide Research untuk mengumpulkan data harga, ulasan, dan ketersediaan secara paralel, memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti lebih cepat daripada Deep Research.
2. Riset Akademik
Peneliti dapat menggunakan Wide Research untuk mensintesis literatur di berbagai disiplin ilmu. Tugas seperti “meninjau 100 makalah tentang etika AI” mendapat manfaat dari pemrosesan paralel, karena sub-agen mengekstrak temuan kunci secara bersamaan. Apidog dapat lebih meningkatkan ini dengan memvalidasi API basis data akademik, memastikan akses data yang andal.
3. Pengembangan Perangkat Lunak
Pengembang dapat menggunakan Wide Research untuk menjelajahi kerangka kerja, pustaka, atau API. Misalnya, tugas seperti “bandingkan 50 kerangka kerja JavaScript” dapat dieksekusi dengan Wide Research, sementara Apidog memvalidasi kinerja API untuk integrasi. Kombinasi ini mempercepat siklus pengembangan.
4. Eksplorasi Kreatif
Wide Research mendukung tugas-tugas kreatif seperti menghasilkan draf desain atau ide konten. Pengguna yang meminta “50 desain poster” mendapat manfaat dari eksekusi agen paralel, menghasilkan output yang beragam dengan cepat. Alat dokumentasi Apidog dapat mengatur output ini untuk tinjauan tim.
Tantangan dan Keterbatasan
Meskipun memiliki keunggulan, Wide Research menghadapi tantangan yang perlu dipertimbangkan.
1. Intensitas Sumber Daya
Memunculkan 100+ sub-agen mengonsumsi sumber daya komputasi yang signifikan, berpotensi meningkatkan biaya. Model harga Manus (misalnya, $199/bulan untuk pengguna Pro) mencerminkan hal ini, membatasi aksesibilitas untuk tim yang lebih kecil.
2. Kurangnya Tolok Ukur
Manus belum menyediakan tolok ukur kinerja terperinci yang membandingkan Wide Research dengan Deep Research. Meskipun demo menyoroti kecepatan dan variasi, metrik kuantitatif akan memperkuat klaim keunggulan.
3. Kompleksitas Koordinasi
Mengelola banyak sub-agen menimbulkan tantangan koordinasi. Tanpa protokol kolaborasi yang transparan, pengguna mungkin mengalami inkonsistensi dalam hasil agregat. Iterasi di masa mendatang harus mengatasi hal ini untuk memastikan keandalan.
4. Keterbatasan Beta
Wide Research saat ini hanya tersedia untuk pengguna Pro, dengan peluncuran bertahap yang direncanakan untuk tingkatan Plus dan Basic. Akses terbatas ini membatasi adopsi luas dan evaluasi independen.
Prospek Masa Depan Wide Research
Manus membayangkan Wide Research sebagai bagian dari infrastruktur yang lebih luas untuk alur kerja AI tujuan umum. Peningkatan yang direncanakan meliputi:
- Tugas Terjadwal: Mengotomatiskan penelitian berulang untuk wawasan berkelanjutan.
- Pencarian Omni: Meningkatkan pemahaman maksud dan konteks untuk hasil yang tepat.
- Sumber Data Khusus: Mengintegrasikan kumpulan data spesifik domain untuk analisis yang lebih mendalam.
Selain itu, komitmen Manus untuk membuka sumber model-model utama pada tahun 2025 dapat mendorong inovasi berbasis komunitas, meningkatkan kemampuan Wide Research. Pengembangan Apidog yang berkelanjutan, dengan fitur-fitur seperti mocking API canggih, akan semakin melengkapi kemajuan ini, menciptakan ekosistem yang kuat untuk penelitian berbasis AI.
Mengapa Pengembang Harus Merangkul Wide Research dan Apidog
Bagi pengembang, Wide Research menawarkan pergeseran paradigma dalam otomatisasi tugas. Pemrosesan paralel dan agen tujuan umumnya menyederhanakan alur kerja yang kompleks, dari penelitian hingga pembuatan prototipe. Memasangkannya dengan Apidog memastikan interaksi API yang kuat, menjadikannya kombinasi yang unggul untuk tim pengembangan modern. Baik Anda menganalisis tren pasar atau membangun aplikasi, duo ini memberdayakan Anda untuk bekerja lebih cerdas, bukan lebih keras.
button

Kesimpulan
Manus Wide Research mendefinisikan ulang wawasan bertenaga AI dengan pemrosesan paralelnya, agen tujuan umum, dan operasi berbasis cloud. Dengan mengungguli Deep Research dalam kecepatan, skalabilitas, dan fleksibilitas, ia menetapkan tolok ukur baru untuk tugas-tugas bervolume tinggi. Mengintegrasikan Wide Research dengan Apidog membuka potensi yang lebih besar, memungkinkan alur kerja data yang mulus dan peningkatan produktivitas. Seiring Manus terus berinovasi, Wide Research berjanji untuk membentuk masa depan AI otonom. Manfaatkan teknologi ini hari ini untuk tetap unggul dalam revolusi AI.
button