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中国のAIスタートアップ マヌス、 どれの 今年初めに見出しを作りました 消費者向けのマルチエージェントオーケストレーションプラットフォームへのアプローチと「Pro」サマー（作業運用を実行したい専門家）は、そのテクノロジーの興味深い新しい使用で戻ってきました。
一方、他の多くの主要なライバルAIプロバイダーなど Openai、 グーグル、 そして xai これにより、「Deep Research」または「Deep Researcher」AIエージェントを立ち上げ、数分または数時間の広範な詳細なWeb研究を行い、ユーザーに代わって適切に引用された徹底的なレポートを作成しました。Manusは別のアプローチを取っています。
会社は「幅広い研究」を発表しました。 ユーザーが、並列化されたAIエージェントの力を活用することにより、大規模で大量のタスクを実行できるようにする新しい実験機能 – 100回以上100回以上、すべてが単一のタスク（または包括的な目標を導く一連のサブタスク）に焦点を当てました。
マヌスは、以前に人為的なクロードとアリババQwenモデルを使用してプラットフォームを動かすことが報告されていました。
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研究、要約、創造的な出力のための並列処理
で 公式Xアカウントに投稿されたビデオ、Manusの共同設立者であり、チーフサイエンティストのYichao ‘Peak’ Jiは、幅広い研究を使用して100のスニーカーを比較するデモを示しています。
タスクを完了するために、Manus Wide Researchはほぼ即座に100の同時サブエージェントを回転させます。それぞれが1つの靴のデザイン、価格設定、可用性を分析するために割り当てられています。
その結果、数分以内にスプレッドシート形式とWebページ形式の両方で配信されるソート可能なマトリックスが得られます。
同社は、幅広い研究がデータ分析に限定されないことを示唆しています。また、デザイン探索などの創造的なタスクにも使用できます。
1つのシナリオでは、Manusエージェントが同時に50の異なる視覚スタイルでポスターデザインを生成し、ダウンロード可能なZIPファイルで洗練された資産を返しました。
Manusによると、この柔軟性は、並列処理とエージェント間通信へのシステムレベルのアプローチに由来しています。
ビデオでは、Peakは、幅広い研究が、初期製品を100回拡大することができる最適化された仮想化とエージェントアーキテクチャの最初のアプリケーションであると説明しています。
この機能は、手動のトグルや構成が不要な、広範な分析が必要なタスク中に自動的にアクティブ化するように設計されています。
可用性と価格設定
Manus Pro Planのユーザー向けに今日から幅広い調査が利用可能であり、PlusおよびBasic Planのユーザーが徐々にアクセスできるようになります。現在のところ、マヌスのサブスクリプション価格は、1か月あたりの次のように構成されています。
- 無料 – 月額0ドルには、毎日300の更新クレジット、チャットモードへのアクセス、1つの同時タスク、1つのスケジュールされたタスクが含まれます。
- 基本 – 月額19ドルは、毎月1,900のクレジット（限定オファー中に+1,900ボーナス）、2つの同時タスクと2つのスケジュールされたタスク、エージェントモードの高度なモデルへのアクセス、画像/ビデオ/スライド生成、および排他的なデータソースを追加します。
- プラス – 月額39ドルは、3つの同時タスクと3つのスケジュールされたタスク、3,900の毎月のクレジット（+3,900ボーナス）に増加し、すべての基本機能が含まれています。
- プロ – 199ドル/月には、10の同時タスクと10のスケジュールされたタスク、19,900クレジット（+19,900ボーナス）、ベータ機能への早期アクセス、マヌスTシャツ、および高度なエージェントツールやコンテンツ生成を含むフル機能セットが提供されます。
また、毎年早めに支払いを希望するユーザーのこれらの価格に17％の割引があります。
ローンチは、今年初めにManusで導入されたインフラストラクチャに基づいています。同社は、AIエージェントだけでなく、個人のクラウドコンピューティングプラットフォームであると説明しています。
各マヌスセッションは専用の仮想マシンで実行され、ユーザーが自然言語を介してオーケストレーションクラウドクラウドコンピューティングにアクセスできるようにします。
幅広い研究により、Manusユーザーは、数十または数百のサブゲージを越えて、研究や創造的な探索を委任できます。
事前定義された役割（マネージャー、コーダー、デザイナーなど）を備えた従来のマルチエージェントシステムとは異なり、幅広い研究内の各サブエージェントは、特定の役割の専門的なマヌスインスタンスではなく、完全に能力のあるマヌスインスタンスであり、独立して機能し、一般的なタスクを引き受けることができます。
同社によると、このアーキテクチャの決定は、剛性のあるテンプレートによって制約されていない柔軟でスケーラブルなタスクへの扉を開きます。
深い研究よりも広いことの利点は何ですか？
これらのすべてのエージェントを並行して実行すると、他のAIプロバイダーが示しているかフィールダーしている単一の「ディープリサーチ」エージェントとは対照的に、これらすべてのエージェントを並行して実行すると、研究レポートを超えて、より良く、より多様な作業製品のセットが得られるように思われます。
しかし、マヌスはエージェントの並列性のブレークスルーとして幅広い研究を促進していますが、同社は、産卵する数十または数百のサブエージェントが、単一の大容量エージェントハンドルタスクを順次よりも効果的であるという直接的な証拠を提供していません。
このリリースには、リソースの使用、調整の複雑さ、潜在的な非効率性など、このアプローチのトレードオフを正当化するためのパフォーマンスベンチマーク、比較、または技術的説明は含まれていません。また、サブゲージがどのようにコラボレーションするか、結果の統合方法、またはシステムが速度、精度、またはコストの測定可能な利点を提供するかどうかの詳細もありません。
その結果、この機能はアーキテクチャの野望を紹介しますが、提供された情報に基づいて、より単純な方法よりも実際的な利点が確立されたままです。
サブエージェントには、これまでのところ、より一般的には混合実績があります…
Manusの幅広い研究の実装は、一般的なAIエージェントシステムの進歩として位置づけられていますが、より広範なエコシステムでは、同様のサブエージェントアプローチを備えたさまざまな結果が見られました。
たとえば、on Reddit、Claudeのコードの自称ユーザー サブゲージが遅く、大量のトークンを消費し、実行への視認性が限られていることについての懸念を提起しました。
一般的な問題点には、エージェント間の調整プロトコルの欠如、デバッグの難しさ、および高負荷期間中の不安定なパフォーマンスが含まれます。
これらの課題は、マヌスの実装を必ずしも反映しているわけではありませんが、堅牢なマルチエージェントフレームワークの開発の複雑さを強調しています。
マヌスは、幅広い研究が依然として実験的であり、開発が続くにつれていくつかの制限があるかもしれないことを認めています。
先を見ています
幅広い研究の展開により、Manusは、ユーザーが大規模にAIエージェントとどのように対話するかを再定義するというコミットメントを深めます。
他のプラットフォームがサブエージェントの調整と信頼性の技術的課題に取り組んでいるように、マヌスのアプローチは、狭くスコープされたモジュールではなく、一般化されたエージェントインスタンスが、シームレスでマルチスレッドのAIコラボレーションのビジョンを提供できるかどうかのテストケースとして役立つ可能性があります。
同社はより広範な野心を示唆しており、幅広い研究の背後にあるインフラストラクチャが将来の提供の基礎を築くことを示唆しています。ユーザーも業界のウォッチャーも、この新しいエージェントアーキテクチャの新しい波がその可能性に応えることができるかどうか、またはAIスペースの他の場所に見られる課題が最終的に追いつくかどうかに細心の注意を払うでしょう。