Manus는 복잡하고 대용량의 작업을 처리하는 방식을 재정의할 획기적인 기능인 Wide Research를 선보였습니다. 기존의 Deep Research 도구와 달리, Wide Research는 100개 이상의 AI 에이전트를 활용한 병렬 처리를 통해 타의 추종을 불허하는 속도와 유연성을 제공합니다. 이 기술 블로그 게시물에서는 Manus Wide Research가 Deep Research를 어떻게 능가하는지, Apidog와 같은 도구와의 통합 가능성, 그리고 개발자와 연구자에게 왜 필수적인지 살펴봅니다.
Manus Wide Research란 무엇인가? 기술 개요
Manus Wide Research는 2025년 7월 31일에 출시된 Manus AI 플랫폼의 고급 기능으로, 대규모 병렬화된 작업을 실행하도록 설계되었습니다. 미리 정의된 역할(예: 코더, 관리자)을 할당하는 기존의 다중 에이전트 시스템과 달리, Wide Research는 완전한 기능을 갖춘 범용 Manus 인스턴스를 하위 에이전트로 배포합니다. 각 하위 에이전트는 독립적으로 작동하여 고정된 템플릿 없이 유연한 작업 처리를 가능하게 합니다. 이 아키텍처는 100켤레의 운동화를 분석하는 것부터 전 세계 MBA 프로그램을 순위 매기는 것까지 다양한 애플리케이션을 지원합니다.
또한, Wide Research의 인프라는 전용 가상 머신에서 실행되어 자연어로 접근 가능한 개인 클라우드 컴퓨팅 환경을 제공합니다. 이 설정은 대용량 데이터 처리에 필수적인 확장성과 견고성을 보장합니다. 예를 들어, 사용자는 "1000개 주식 비교"와 같은 작업을 위임하고 순차적인 Deep Research 방법보다 더 빠르게 구조화된 통찰력을 얻을 수 있습니다.
Wide Research의 주요 기능
- 병렬 처리: 100개 이상의 하위 에이전트를 동시에 작동시켜 작업 완료 시간을 단축합니다.
- 범용 에이전트: 각 하위 에이전트는 모든 작업을 처리할 수 있는 완전한 기능을 갖춘 Manus 인스턴스입니다.
- 클라우드 기반 비동기 작업: 작업이 백그라운드에서 계속 진행되어 사용자가 다른 곳에 집중할 수 있도록 합니다.
- 유연한 작업 처리: 미리 정의된 제약 없이 다양한 도메인에 적응합니다.
Wide Research는 Deep Research와 어떻게 비교되는가?
OpenAI와 같은 플랫폼에서 제공하는 Deep Research는 단일 고성능 에이전트에 의한 순차적이고 심층적인 분석에 중점을 둡니다. 좁은 범위의 작업에는 효과적이지만, 대용량의 다면적인 프로젝트에는 어려움을 겪습니다. 대조적으로, Wide Research의 병렬 아키텍처는 이러한 시나리오에서 탁월합니다. 다음은 두 기술의 차이점에 대한 기술적인 분석입니다.
1. 처리 아키텍처
Deep Research는 단일 에이전트가 작업을 순차적으로 처리하는 방식에 의존합니다. 이 접근 방식은 철저함을 보장하지만, 대규모 데이터셋을 처리할 때는 병목 현상이 발생합니다. 예를 들어, Deep Research로 100켤레의 운동화를 분석하는 것은 반복적인 단계를 포함하여 완료 시간을 지연시킵니다. 그러나 Wide Research는 작업을 여러 하위 에이전트에 분산시켜 각 에이전트가 작업의 하위 집합을 동시에 처리합니다. 이러한 병렬 처리는 지연 시간을 크게 줄입니다.
2. 확장성
확장성은 현대 AI 시스템에서 중요한 요소입니다. Deep Research의 순차적 특성은 작업 복잡성에 따른 확장 능력을 제한합니다. 그러나 Wide Research의 에이전트 클러스터 협업 기술은 동적으로 확장됩니다. 수십 또는 수백 개의 하위 에이전트를 생성함으로써 "포스터 디자인 50개 생성"과 같은 작업을 손쉽게 처리합니다. 이러한 확장성은 Wide Research를 기업 수준 애플리케이션에 이상적으로 만듭니다.
3. 작업 유연성
Deep Research는 종종 구조화된 프롬프트와 미리 정의된 워크플로우를 요구하여 적응성을 제한합니다. Wide Research의 범용 하위 에이전트는 이러한 제약을 없앱니다. 각 에이전트는 재정의 없이 새로운 작업으로 전환할 수 있어, 여러 도메인에 걸쳐 창의적인 탐색을 가능하게 합니다. 예를 들어, 포춘 500대 기업을 연구하는 사용자는 시스템을 재구성할 필요 없이 GenAI 도구 분석으로 원활하게 전환할 수 있습니다.
4. 협업 메커니즘
Deep Research는 에이전트 간 협업 프로토콜이 없는 독립형 에이전트로 작동합니다. Wide Research는 병렬 처리 및 하위 에이전트 조정을 위한 시스템 수준 메커니즘을 도입합니다. 이 프로토콜은 효율적인 작업 분해 및 결과 집계를 보장하여 출력 품질을 향상시킵니다. Manus는 특정 협업 알고리즘을 공개하지 않았지만, 시스템의 성능은 고급 동기화 기술을 시사합니다.
Wide Research가 Deep Research를 능가하는 이유
Wide Research의 우수성은 혁신적인 설계에서 비롯됩니다. 병렬 처리를 활용하여 더 다양한 결과를 더 빠르게 얻을 수 있습니다. 예를 들어, Manus 공동 창립자 Yichao Ji의 데모에서는 Wide Research가 100켤레의 운동화를 비교하여 몇 분 만에 다양한 통찰력을 제공하는 것을 보여주었습니다. 이는 Deep Research가 따라잡기 어려운 성과입니다.
또한, Wide Research의 비동기 작업은 사용자가 작업을 할당하고 완료된 결과로 돌아올 수 있도록 하여 생산성을 향상시킵니다. 이는 시간 소모적인 프로젝트를 다루는 연구자와 개발자에게 특히 유용합니다. 더 나아가, 범용 에이전트는 특수 구성의 필요성을 줄여 다양한 기술 전문 지식을 가진 사용자도 접근할 수 있도록 합니다.
그러나 Wide Research의 접근 방식에는 장단점이 있습니다. 수많은 하위 에이전트를 생성하는 것은 자원 소모를 증가시켜 잠재적으로 비용을 높일 수 있습니다. Manus는 자원 효율성을 비교하는 벤치마크를 제공하지 않아 회의론의 여지를 남겼습니다. 그럼에도 불구하고, 시스템이 다양하고 고품질의 출력을 제공하는 능력은 대부분의 사용 사례에서 자원 요구량을 정당화합니다.
워크플로우 개선을 위한 Wide Research와 Apidog 통합
강력한 API 테스트 및 문서화 도구인 Apidog는 Wide Research의 기능을 보완합니다. 개발자는 Apidog를 사용하여 Wide Research 워크플로우 내에서 API 상호 작용을 간소화하여 원활한 데이터 검색 및 통합을 보장할 수 있습니다. 두 도구가 어떻게 함께 작동하는지 살펴보겠습니다.
1. API 기반 연구
Wide Research는 종종 외부 소스로부터 실시간 데이터를 필요로 합니다. Apidog의 API 테스트 기능은 개발자가 엔드포인트를 검증하여 Wide Research 하위 에이전트에 신뢰할 수 있는 데이터 피드를 보장할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 주식 실적을 분석하는 사용자는 Apidog를 사용하여 금융 API를 테스트하여 정확한 데이터 입력을 보장할 수 있습니다.
2. 자동 문서화
Wide Research는 방대한 양의 데이터를 생성하므로 체계적인 문서화가 필요합니다. Apidog의 자동 문서화 도구는 개발자가 명확하고 공유 가능한 API 사양을 생성하여 Wide Research 출력을 사용하는 팀원 간의 협업을 용이하게 합니다. 이러한 통합은 프로젝트 투명성과 효율성을 향상시킵니다.
3. 다중 모달 작업 지원
Wide Research는 텍스트 및 이미지를 포함한 다중 모달 입력을 지원합니다. 다양한 데이터 형식을 처리하는 Apidog의 기능은 이 기능과 일치하여 개발자가 시각적 또는 구조화된 데이터를 연구 작업에 통합할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 제품 디자인을 연구하는 사용자는 Apidog를 사용하여 이미지 기반 API 응답을 처리하여 Wide Research의 분석을 풍부하게 할 수 있습니다.
Wide Research의 병렬 처리와 Apidog의 API 전문 지식을 결합함으로써 개발자는 강력하고 데이터 기반의 워크플로우를 생성할 수 있습니다. 이러한 시너지는 빠르고 정확한 통찰력이 중요한 금융, 전자상거래, 교육과 같은 산업에 특히 유용합니다.
Wide Research의 기술 아키텍처
Wide Research의 아키텍처는 현대 AI 공학의 경이로움입니다. 그 핵심에는 고효율 에이전트 실행에 최적화된 대규모 가상화 인프라가 있습니다. 각 Manus 인스턴스는 전용 가상 머신에서 실행되어 격리 및 성능 안정성을 보장합니다. 이 설정은 피크 로드 시 지연 시간을 유발할 수 있는 공유 컴퓨팅 자원에 의존하는 Deep Research와 대조됩니다.
1. 에이전트 클러스터 협업
"에이전트 클러스터 협업" 기술은 Wide Research의 뛰어난 기능입니다. 하위 에이전트는 독점 프로토콜을 통해 통신하며, 작업을 하위 작업으로 분해하고 결과를 집계합니다. 이 과정은 노드들이 복잡한 문제를 해결하기 위해 협력하는 분산 컴퓨팅 패러다임과 유사합니다. Manus는 이 프로토콜을 오픈 소스로 공개하지 않았지만, 그 성능은 강력한 동기화 및 오류 처리 메커니즘을 시사합니다.
2. 강화 학습 및 계획
Wide Research는 작업 계획 및 검증을 위해 강화 학습을 사용합니다. 하위 에이전트는 중간 결과에 따라 전략을 동적으로 조정하여 작업 실행을 최적화합니다. 이러한 적응형 동작은 경로 수정을 위해 수동 프롬프트 조정이 필요한 Deep Research의 정적 워크플로우와 대조됩니다.
3. 다중 모달 통합
Wide Research는 텍스트, 이미지 및 잠재적으로 다른 데이터 유형을 지원하여 포괄적인 작업 처리를 가능하게 합니다. 예를 들어, 패션 트렌드를 연구하는 사용자는 텍스트 설명과 이미지를 입력할 수 있으며, 하위 에이전트가 이를 동시에 처리합니다. 이러한 다중 모달 기능은 시스템의 다용성을 향상시켜 Deep Research의 텍스트 중심 접근 방식을 능가합니다.
Wide Research의 실제 적용 사례
Wide Research의 유연성은 다양한 산업 분야에 적용 가능하게 합니다. 다음은 그 잠재력을 보여주는 몇 가지 사용 사례입니다.
1. 시장 조사
기업은 Wide Research를 사용하여 경쟁사, 트렌드 또는 소비자 선호도를 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 100개 제품을 조사하는 소매업체는 Wide Research를 활용하여 가격, 리뷰, 재고 데이터를 병렬로 수집하여 Deep Research보다 더 빠르게 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
2. 학술 연구
연구자들은 Wide Research를 사용하여 여러 분야의 문헌을 종합할 수 있습니다. "AI 윤리에 관한 논문 100편 검토"와 같은 작업은 하위 에이전트가 핵심 내용을 동시에 추출하므로 병렬 처리의 이점을 얻습니다. Apidog는 학술 데이터베이스 API를 검증하여 신뢰할 수 있는 데이터 접근을 보장함으로써 이를 더욱 향상시킬 수 있습니다.
3. 소프트웨어 개발
개발자는 Wide Research를 사용하여 프레임워크, 라이브러리 또는 API를 탐색할 수 있습니다. 예를 들어, "자바스크립트 프레임워크 50개 비교"와 같은 작업은 Wide Research로 실행할 수 있으며, Apidog는 통합을 위한 API 성능을 검증합니다. 이러한 조합은 개발 주기를 단축시킵니다.
4. 창의적 탐색
Wide Research는 디자인 초안이나 콘텐츠 아이디어 생성과 같은 창의적인 작업을 지원합니다. "포스터 디자인 50개"를 요청하는 사용자는 병렬 에이전트 실행의 이점을 얻어 다양한 출력을 빠르게 생성합니다. Apidog의 문서화 도구는 팀 검토를 위해 이러한 출력을 정리할 수 있습니다.
도전 과제 및 한계
장점에도 불구하고 Wide Research는 고려해야 할 과제에 직면해 있습니다.
1. 자원 집약성
100개 이상의 하위 에이전트를 생성하는 것은 상당한 컴퓨팅 자원을 소모하여 잠재적으로 비용을 증가시킵니다. Manus의 가격 모델(예: Pro 사용자 월 $199)은 이를 반영하며, 소규모 팀의 접근성을 제한합니다.
2. 벤치마크 부족
Manus는 Wide Research와 Deep Research를 비교하는 상세한 성능 벤치마크를 제공하지 않았습니다. 데모는 속도와 다양성을 강조하지만, 정량적 지표는 우월성 주장을 강화할 것입니다.
3. 조정 복잡성
수많은 하위 에이전트를 관리하는 것은 조정 문제를 야기합니다. 투명한 협업 프로토콜이 없으면 사용자는 집계된 결과에서 불일치를 경험할 수 있습니다. 향후 반복에서는 신뢰성을 보장하기 위해 이 문제를 해결해야 합니다.
4. 베타 한계
Wide Research는 현재 Pro 사용자에게만 제공되며, Plus 및 Basic 등급으로 점진적인 출시가 계획되어 있습니다. 이러한 제한된 접근은 광범위한 채택과 독립적인 평가를 제한합니다.
Wide Research의 미래 전망
Manus는 Wide Research를 범용 AI 워크플로우를 위한 더 넓은 인프라의 일부로 구상하고 있습니다. 계획된 개선 사항은 다음과 같습니다.
- 예약 작업: 지속적인 통찰력을 위한 반복 연구 자동화.
- 옴니 검색: 정확한 결과를 위한 의도 및 맥락 이해 개선.
- 전문 데이터 소스: 심층 분석을 위한 도메인별 데이터셋 통합.
또한, 2025년 주요 모델을 오픈 소스로 공개하려는 Manus의 약속은 커뮤니티 주도 혁신을 촉진하여 Wide Research의 기능을 향상시킬 수 있습니다. 고급 API 모킹과 같은 기능을 포함한 Apidog의 지속적인 개발은 이러한 발전을 더욱 보완하여 AI 기반 연구를 위한 강력한 생태계를 조성할 것입니다.
개발자가 Wide Research와 Apidog를 수용해야 하는 이유
개발자에게 Wide Research는 작업 자동화의 패러다임 전환을 제공합니다. 그 병렬 처리와 범용 에이전트는 연구부터 프로토타이핑까지 복잡한 워크플로우를 간소화합니다. Apidog와 결합하면 강력한 API 상호 작용을 보장하여 현대 개발 팀에게 성공적인 조합이 됩니다. 시장 동향을 분석하든 애플리케이션을 구축하든, 이 두 가지는 더 똑똑하게 일하고 더 적게 일할 수 있도록 도와줍니다.
결론
Manus Wide Research는 병렬 처리, 범용 에이전트, 클라우드 기반 운영을 통해 AI 기반 통찰력을 재정의합니다. 속도, 확장성, 유연성 면에서 Deep Research를 능가함으로써 대용량 작업의 새로운 기준을 제시합니다. Wide Research를 Apidog와 통합하면 원활한 데이터 워크플로우와 향상된 생산성을 가능하게 하여 훨씬 더 큰 잠재력을 발휘합니다. Manus가 계속 혁신함에 따라 Wide Research는 자율 AI의 미래를 형성할 것을 약속합니다. AI 혁명에서 앞서나가기 위해 오늘 이 기술을 수용하십시오.