Manus đã ra mắt một tính năng đột phá mang tên Wide Research, sẵn sàng định nghĩa lại cách chúng ta giải quyết các tác vụ phức tạp, khối lượng lớn. Không giống như các công cụ Deep Research truyền thống, Wide Research tận dụng xử lý song song với hơn 100 tác nhân AI, mang lại tốc độ và tính linh hoạt vượt trội. Bài đăng blog kỹ thuật này khám phá cách Manus Wide Research vượt trội hơn Deep Research, tiềm năng tích hợp của nó với các công cụ như Apidog, và lý do tại sao nó là một công cụ không thể thiếu đối với các nhà phát triển và nhà nghiên cứu.
Wide Research của Manus là gì? Tổng quan kỹ thuật
Manus Wide Research, ra mắt vào ngày 31 tháng 7 năm 2025, là một tính năng nâng cao của nền tảng AI Manus, được thiết kế để thực hiện các tác vụ quy mô lớn, song song. Không giống như các hệ thống đa tác nhân thông thường gán các vai trò được xác định trước (ví dụ: lập trình viên, quản lý), Wide Research triển khai các phiên bản Manus có khả năng đầy đủ, đa năng làm tác nhân phụ. Mỗi tác nhân phụ hoạt động độc lập, cho phép xử lý tác vụ linh hoạt mà không cần các mẫu cứng nhắc. Kiến trúc này hỗ trợ các ứng dụng đa dạng, từ phân tích 100 đôi giày thể thao đến xếp hạng các chương trình MBA toàn cầu.
Hơn nữa, cơ sở hạ tầng của Wide Research chạy trên các máy ảo chuyên dụng, cung cấp một môi trường điện toán đám mây cá nhân có thể truy cập thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Thiết lập này đảm bảo khả năng mở rộng và độ bền, rất quan trọng để xử lý dữ liệu khối lượng lớn. Ví dụ, người dùng có thể ủy quyền một tác vụ như “so sánh 1000 cổ phiếu” và nhận được thông tin chi tiết có cấu trúc nhanh hơn so với các phương pháp Deep Research tuần tự.
Các tính năng chính của Wide Research
- Xử lý song song: Khởi tạo hơn 100 tác nhân phụ để làm việc đồng thời, giảm thời gian hoàn thành tác vụ.
- Tác nhân đa năng: Mỗi tác nhân phụ là một phiên bản Manus đầy đủ tính năng, có khả năng xử lý mọi tác vụ.
- Hoạt động không đồng bộ dựa trên đám mây: Các tác vụ tiếp tục chạy nền, giải phóng người dùng để tập trung vào việc khác.
- Xử lý tác vụ linh hoạt: Thích ứng với các lĩnh vực đa dạng mà không có ràng buộc được xác định trước.
Wide Research so sánh với Deep Research như thế nào?
Deep Research, như được cung cấp bởi các nền tảng như OpenAI, tập trung vào phân tích tuần tự, chuyên sâu bởi một tác nhân có năng lực cao duy nhất. Mặc dù hiệu quả cho các tác vụ có phạm vi hẹp, nó lại gặp khó khăn với các dự án khối lượng lớn, đa diện. Ngược lại, kiến trúc song song của Wide Research vượt trội trong các tình huống như vậy. Dưới đây là phân tích kỹ thuật về sự khác biệt giữa chúng.
1. Kiến trúc xử lý
Deep Research dựa vào một tác nhân duy nhất xử lý các tác vụ tuần tự. Cách tiếp cận này đảm bảo tính kỹ lưỡng nhưng lại gây tắc nghẽn khi xử lý các tập dữ liệu lớn. Ví dụ, phân tích 100 đôi giày thể thao bằng Deep Research liên quan đến các bước lặp lại, kéo dài thời gian hoàn thành. Tuy nhiên, Wide Research phân phối khối lượng công việc cho nhiều tác nhân phụ, mỗi tác nhân xử lý một phần nhỏ của tác vụ đồng thời. Sự song song này làm giảm đáng kể độ trễ.
2. Khả năng mở rộng
Khả năng mở rộng là một yếu tố quan trọng trong các hệ thống AI hiện đại. Bản chất tuần tự của Deep Research giới hạn khả năng mở rộng của nó theo độ phức tạp của tác vụ. Tuy nhiên, công nghệ hợp tác cụm tác nhân của Wide Research mở rộng động. Bằng cách tạo ra hàng chục hoặc hàng trăm tác nhân phụ, nó xử lý các tác vụ như “tạo 50 thiết kế poster” một cách dễ dàng. Khả năng mở rộng này làm cho Wide Research trở nên lý tưởng cho các ứng dụng cấp doanh nghiệp.
3. Tính linh hoạt của tác vụ
Deep Research thường yêu cầu các lời nhắc có cấu trúc và quy trình làm việc được xác định trước, hạn chế khả năng thích ứng của nó. Các tác nhân phụ đa năng của Wide Research loại bỏ những ràng buộc này. Mỗi tác nhân có thể chuyển sang các tác vụ mới mà không cần định nghĩa lại, cho phép khám phá sáng tạo trên các lĩnh vực. Ví dụ, người dùng nghiên cứu các công ty Fortune 500 có thể dễ dàng chuyển sang phân tích các công cụ GenAI mà không cần cấu hình lại hệ thống.
4. Cơ chế hợp tác
Deep Research hoạt động như một tác nhân độc lập, thiếu một giao thức để hợp tác giữa các tác nhân. Wide Research giới thiệu một cơ chế cấp hệ thống để xử lý song song và điều phối tác nhân phụ. Giao thức này đảm bảo phân tách tác vụ và tổng hợp kết quả hiệu quả, nâng cao chất lượng đầu ra. Mặc dù Manus chưa tiết lộ các thuật toán hợp tác cụ thể, hiệu suất của hệ thống cho thấy các kỹ thuật đồng bộ hóa tiên tiến.
Tại sao Wide Research vượt trội hơn Deep Research
Sự vượt trội của Wide Research bắt nguồn từ thiết kế đổi mới của nó. Bằng cách tận dụng xử lý song song, nó đạt được kết quả nhanh hơn với sự đa dạng lớn hơn. Ví dụ, một bản demo của đồng sáng lập Manus, Yichao Ji, đã trình diễn Wide Research so sánh 100 đôi giày thể thao, cung cấp những thông tin chi tiết đa dạng chỉ trong vài phút—một kỳ tích mà Deep Research sẽ khó có thể sánh được.
Ngoài ra, hoạt động không đồng bộ của Wide Research cho phép người dùng gán tác vụ và quay lại kết quả đã hoàn thành, nâng cao năng suất. Điều này đặc biệt có giá trị đối với các nhà nghiên cứu và nhà phát triển xử lý các dự án tốn thời gian. Hơn nữa, các tác nhân đa năng của nó giảm nhu cầu cấu hình chuyên biệt, giúp người dùng có trình độ chuyên môn kỹ thuật khác nhau dễ dàng tiếp cận.
Tuy nhiên, cách tiếp cận của Wide Research không phải là không có sự đánh đổi. Việc tạo ra nhiều tác nhân phụ làm tăng mức tiêu thụ tài nguyên, có khả năng làm tăng chi phí. Manus chưa cung cấp các điểm chuẩn so sánh hiệu quả tài nguyên, để lại chỗ cho sự hoài nghi. Tuy nhiên, khả năng của hệ thống trong việc cung cấp các đầu ra đa dạng, chất lượng cao đã biện minh cho yêu cầu tài nguyên của nó đối với hầu hết các trường hợp sử dụng.
Tích hợp Wide Research với Apidog để nâng cao quy trình làm việc
Apidog, một công cụ kiểm thử và tài liệu API mạnh mẽ, bổ sung cho các khả năng của Wide Research. Các nhà phát triển có thể sử dụng Apidog để tối ưu hóa tương tác API trong các quy trình làm việc của Wide Research, đảm bảo việc truy xuất và tích hợp dữ liệu liền mạch. Dưới đây là cách chúng hoạt động cùng nhau.
1. Nghiên cứu dựa trên API
Wide Research thường yêu cầu dữ liệu thời gian thực từ các nguồn bên ngoài. Các tính năng kiểm thử API của Apidog cho phép các nhà phát triển xác thực các điểm cuối, đảm bảo nguồn cấp dữ liệu đáng tin cậy cho các tác nhân phụ của Wide Research. Ví dụ, người dùng phân tích hiệu suất cổ phiếu có thể sử dụng Apidog để kiểm thử các API tài chính, đảm bảo đầu vào dữ liệu chính xác.
2. Tài liệu tự động
Wide Research tạo ra lượng lớn dữ liệu, đòi hỏi tài liệu có tổ chức. Các công cụ tài liệu tự động của Apidog giúp các nhà phát triển tạo ra các thông số kỹ thuật API rõ ràng, có thể chia sẻ, tạo điều kiện thuận lợi cho sự hợp tác giữa các thành viên nhóm sử dụng đầu ra của Wide Research. Sự tích hợp này nâng cao tính minh bạch và hiệu quả của dự án.
3. Hỗ trợ tác vụ đa phương thức
Wide Research hỗ trợ đầu vào đa phương thức, bao gồm văn bản và hình ảnh. Khả năng xử lý các định dạng dữ liệu đa dạng của Apidog phù hợp với tính năng này, cho phép các nhà phát triển tích hợp dữ liệu hình ảnh hoặc có cấu trúc vào các tác vụ nghiên cứu. Ví dụ, người dùng nghiên cứu thiết kế sản phẩm có thể sử dụng Apidog để xử lý các phản hồi API dựa trên hình ảnh, làm phong phú thêm phân tích của Wide Research.
Bằng cách kết hợp xử lý song song của Wide Research với chuyên môn API của Apidog, các nhà phát triển có thể tạo ra các quy trình làm việc mạnh mẽ, dựa trên dữ liệu. Sự phối hợp này đặc biệt có giá trị đối với các ngành như tài chính, thương mại điện tử và giáo dục, nơi mà những thông tin chi tiết nhanh chóng, chính xác là rất quan trọng.
Kiến trúc kỹ thuật đằng sau Wide Research
Kiến trúc của Wide Research là một kỳ quan của kỹ thuật AI hiện đại. Cốt lõi của nó là một cơ sở hạ tầng ảo hóa quy mô lớn, được tối ưu hóa cho việc thực thi tác nhân hiệu quả cao. Mỗi phiên bản Manus chạy trên một máy ảo chuyên dụng, đảm bảo sự cô lập và ổn định hiệu suất. Thiết lập này trái ngược với việc Deep Research dựa vào tài nguyên tính toán chia sẻ, điều này có thể gây ra độ trễ trong thời gian tải cao điểm.
1. Hợp tác cụm tác nhân
Công nghệ “hợp tác cụm tác nhân” là tính năng nổi bật của Wide Research. Các tác nhân phụ giao tiếp thông qua một giao thức độc quyền, phân tách các tác vụ thành các tác vụ con và tổng hợp kết quả. Quá trình này giống với các mô hình điện toán phân tán, nơi các nút hợp tác để giải quyết các vấn đề phức tạp. Mặc dù Manus chưa công bố mã nguồn mở giao thức này, hiệu suất của nó cho thấy các cơ chế đồng bộ hóa và xử lý lỗi mạnh mẽ.
2. Học tăng cường và lập kế hoạch
Wide Research sử dụng học tăng cường để lập kế hoạch và xác minh tác vụ. Các tác nhân phụ tự động điều chỉnh chiến lược của họ dựa trên kết quả trung gian, tối ưu hóa việc thực thi tác vụ. Hành vi thích ứng này trái ngược với các quy trình làm việc tĩnh của Deep Research, vốn yêu cầu điều chỉnh lời nhắc thủ công để sửa lỗi.
3. Tích hợp đa phương thức
Wide Research hỗ trợ văn bản, hình ảnh và có thể cả các loại dữ liệu khác, cho phép xử lý tác vụ toàn diện. Ví dụ, người dùng nghiên cứu xu hướng thời trang có thể nhập mô tả văn bản và hình ảnh, mà các tác nhân phụ xử lý đồng thời. Khả năng đa phương thức này nâng cao tính linh hoạt của hệ thống, vượt trội hơn cách tiếp cận tập trung vào văn bản của Deep Research.
Ứng dụng thực tế của Wide Research
Tính linh hoạt của Wide Research làm cho nó có thể áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng minh họa tiềm năng của nó.
1. Nghiên cứu thị trường
Các doanh nghiệp có thể sử dụng Wide Research để phân tích đối thủ cạnh tranh, xu hướng hoặc sở thích của người tiêu dùng. Ví dụ, một nhà bán lẻ nghiên cứu 100 sản phẩm có thể tận dụng Wide Research để thu thập dữ liệu về giá cả, đánh giá và tình trạng sẵn có song song, mang lại thông tin chi tiết có giá trị nhanh hơn so với Deep Research.
2. Nghiên cứu học thuật
Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng Wide Research để tổng hợp tài liệu trên các lĩnh vực. Một tác vụ như “xem xét 100 bài báo về đạo đức AI” được hưởng lợi từ xử lý song song, vì các tác nhân phụ trích xuất các phát hiện chính đồng thời. Apidog có thể nâng cao điều này hơn nữa bằng cách xác thực các API cơ sở dữ liệu học thuật, đảm bảo truy cập dữ liệu đáng tin cậy.
3. Phát triển phần mềm
Các nhà phát triển có thể sử dụng Wide Research để khám phá các framework, thư viện hoặc API. Ví dụ, một tác vụ như “so sánh 50 framework JavaScript” có thể được thực hiện với Wide Research, trong khi Apidog xác thực hiệu suất API để tích hợp. Sự kết hợp này đẩy nhanh chu kỳ phát triển.
4. Khám phá sáng tạo
Wide Research hỗ trợ các tác vụ sáng tạo như tạo bản nháp thiết kế hoặc ý tưởng nội dung. Người dùng yêu cầu “50 thiết kế poster” được hưởng lợi từ việc thực thi tác nhân song song, tạo ra các đầu ra đa dạng một cách nhanh chóng. Các công cụ tài liệu của Apidog có thể tổ chức các đầu ra này để nhóm xem xét.
Thách thức và hạn chế
Mặc dù có những ưu điểm, Wide Research vẫn đối mặt với những thách thức cần được xem xét.
1. Cường độ tài nguyên
Việc tạo ra hơn 100 tác nhân phụ tiêu tốn đáng kể tài nguyên tính toán, có khả năng làm tăng chi phí. Mô hình định giá của Manus (ví dụ: 199 USD/tháng cho người dùng Pro) phản ánh điều này, hạn chế khả năng tiếp cận cho các nhóm nhỏ hơn.
2. Thiếu điểm chuẩn
Manus chưa cung cấp các điểm chuẩn hiệu suất chi tiết so sánh Wide Research với Deep Research. Mặc dù các bản demo làm nổi bật tốc độ và sự đa dạng, các số liệu định lượng sẽ củng cố các tuyên bố về sự vượt trội.
3. Độ phức tạp trong phối hợp
Quản lý nhiều tác nhân phụ gây ra những thách thức về phối hợp. Nếu không có các giao thức hợp tác minh bạch, người dùng có thể gặp phải sự không nhất quán trong các kết quả tổng hợp. Các phiên bản tương lai nên giải quyết vấn đề này để đảm bảo độ tin cậy.
4. Hạn chế của phiên bản Beta
Wide Research hiện chỉ khả dụng cho người dùng Pro, với kế hoạch triển khai dần cho các gói Plus và Basic. Quyền truy cập hạn chế này giới hạn việc áp dụng rộng rãi và đánh giá độc lập.
Triển vọng tương lai cho Wide Research
Manus hình dung Wide Research là một phần của cơ sở hạ tầng rộng lớn hơn cho các quy trình làm việc AI đa năng. Các cải tiến được lên kế hoạch bao gồm:
- Tác vụ theo lịch trình: Tự động hóa nghiên cứu định kỳ để có thông tin chi tiết liên tục.
- Tìm kiếm đa năng (Omni Search): Cải thiện khả năng hiểu ý định và ngữ cảnh để có kết quả chính xác.
- Nguồn dữ liệu chuyên biệt: Tích hợp các tập dữ liệu dành riêng cho lĩnh vực để phân tích sâu hơn.
Ngoài ra, cam kết của Manus trong việc cung cấp mã nguồn mở các mô hình chính vào năm 2025 có thể thúc đẩy đổi mới do cộng đồng điều khiển, nâng cao khả năng của Wide Research. Sự phát triển liên tục của Apidog, với các tính năng như mô phỏng API nâng cao, sẽ bổ sung thêm cho những tiến bộ này, tạo ra một hệ sinh thái mạnh mẽ cho nghiên cứu dựa trên AI.
Tại sao các nhà phát triển nên đón nhận Wide Research và Apidog
Đối với các nhà phát triển, Wide Research mang đến một sự thay đổi mô hình trong tự động hóa tác vụ. Khả năng xử lý song song và các tác nhân đa năng của nó giúp tối ưu hóa các quy trình làm việc phức tạp, từ nghiên cứu đến tạo mẫu. Kết hợp nó với Apidog đảm bảo tương tác API mạnh mẽ, biến nó thành một sự kết hợp chiến thắng cho các nhóm phát triển hiện đại. Cho dù bạn đang phân tích xu hướng thị trường hay xây dựng ứng dụng, bộ đôi này sẽ giúp bạn làm việc thông minh hơn, không phải vất vả hơn.
Kết luận
Manus Wide Research định nghĩa lại thông tin chi tiết được hỗ trợ bởi AI với khả năng xử lý song song, các tác nhân đa năng và hoạt động dựa trên đám mây. Bằng cách vượt trội hơn Deep Research về tốc độ, khả năng mở rộng và tính linh hoạt, nó đặt ra một tiêu chuẩn mới cho các tác vụ khối lượng lớn. Tích hợp Wide Research với Apidog mở khóa tiềm năng lớn hơn nữa, cho phép các quy trình làm việc dữ liệu liền mạch và năng suất nâng cao. Khi Manus tiếp tục đổi mới, Wide Research hứa hẹn sẽ định hình tương lai của AI tự động. Hãy đón nhận công nghệ này ngay hôm nay để đi trước trong cuộc cách mạng AI.