Yapay Zeka 'Derin Araştırma' araçlarını duymuşsunuzdur... şimdi Manus, sizin için web'i tarayacak 100'den fazla aracıyı bir araya getiren 'Geniş Araştırma'yı başlatıyor

Bu yılın başlarında tüketiciler ve "profesyonel" tüketiciler (iş operasyonlarını yönetmek isteyen profesyoneller) için çoklu ajan orkestrasyon platformu yaklaşımıyla manşetlere çıkan Çinli yapay zeka girişimi Manus , teknolojisinin ilginç bir yeni kullanımıyla geri döndü.

OpenAI , Google ve xAI gibi birçok diğer büyük rakip AI sağlayıcısı, kullanıcılar adına dakikalarca veya saatlerce kapsamlı, derinlemesine web araştırması yürüten ve iyi atıflı, kapsamlı raporlar yazan "Derin Araştırma" veya "Derin Araştırmacı" AI ajanlarını piyasaya sürerken, Manus farklı bir yaklaşım benimsiyor.

Şirket, kullanıcıların paralel yapay zeka ajanlarının gücünden yararlanarak büyük ölçekli, yüksek hacimli görevleri yürütmesini sağlayan yeni bir deneysel özellik olan "Geniş Araştırma"yı duyurdu. Bu ajanlar aynı anda 100'den fazla olabilir ve hepsi tek bir görevi (veya söz konusu genel hedefi yükselten bir dizi alt görevi) tamamlamaya odaklanabilir.

Manus'un daha önce platformunu güçlendirmek için Anthropic Claude ve Alibaba Qwen modellerini kullandığı bildirilmişti.

Manus'un resmi hesabında yayınlanan bir videoda , Manus'un kurucu ortağı ve Baş Bilim İnsanı Yichao 'Peak' Ji, 100 spor ayakkabıyı karşılaştırmak için Wide Research'ü kullanmanın bir demosunu gösteriyor.

Görevi tamamlamak için Manus Wide Research neredeyse anında 100 eş zamanlı alt acente kuruyor; her biri bir ayakkabının tasarımını, fiyatını ve bulunabilirliğini analiz etmekle görevli.

Sonuç, dakikalar içinde hem elektronik tablo hem de web sayfası formatında sunulan sıralanabilir bir matristir.

Şirket, Wide Research'ün yalnızca veri analiziyle sınırlı olmadığını, tasarım keşfi gibi yaratıcı görevler için de kullanılabileceğini öne sürüyor.

Bir senaryoda, Manus ajanları aynı anda 50 farklı görsel stilde poster tasarımları oluşturdu ve indirilebilir bir ZIP dosyasında cilalanmış varlıkları geri döndürdü.

Manus'a göre bu esneklik, paralel işleme ve aracılar arası iletişime yönelik sistem düzeyindeki yaklaşımdan kaynaklanıyor.

Videoda Peak, Wide Research'ün, başlangıçta sunulanların 100 katı ötesinde işlem gücünü ölçeklendirebilen optimize edilmiş bir sanallaştırma ve aracı mimarisinin ilk uygulaması olduğunu açıklıyor.

Özellik, geniş çaplı analiz gerektiren görevler sırasında manuel geçiş veya yapılandırma gerektirmeden otomatik olarak etkinleştirilecek şekilde tasarlanmıştır.

Geniş Araştırma, bugün itibarıyla Manus Pro planındaki kullanıcılar için kullanıma sunuldu ve kademeli olarak Plus ve Basic planlarındaki kullanıcılara da sunulacak. Şu an itibarıyla Manus abonelik fiyatlandırması aylık olarak aşağıdaki şekilde yapılandırılmıştır.

• Ücretsiz – Aylık 0 ABD Doları 300 günlük yenileme kredisi, Sohbet moduna erişim, 1 eş zamanlı görev ve 1 planlanmış görev içerir.
• Temel – Aylık 19 ABD Doları Aylık 1.900 kredi (sınırlı teklif süresince +1.900 bonus), 2 eş zamanlı ve 2 planlanmış görev, Aracı modunda gelişmiş modellere erişim, resim/video/slayt oluşturma ve özel veri kaynakları ekler.
• Artı – Aylık 39 ABD Doları 3 eş zamanlı ve 3 planlanmış göreve, 3.900 aylık krediye (+3.900 bonus) yükselir ve tüm Temel özellikleri içerir.
• Pro – Aylık 199 ABD doları 10 eş zamanlı ve 10 planlanmış görev, 19.900 kredi (+19.900 bonus), beta özelliklerine erken erişim, bir Manus tişörtü ve gelişmiş ajan araçları ve içerik oluşturma dahil olmak üzere tüm özellik setini sunar.

Yıllık peşin ödeme yapmak isteyen kullanıcılara bu fiyatlarda %17 indirim de sunuluyor.

Lansman, şirketin yalnızca bir yapay zeka aracı değil, aynı zamanda kişisel bir bulut bilişim platformu olarak tanımladığı Manus ile bu yılın başlarında tanıtılan altyapı üzerine kurulu.

Her Manus oturumu, kullanıcılara doğal dil aracılığıyla düzenlenmiş bulut bilişimine erişim sağlayan özel bir sanal makinede çalışır; şirket, bu kurulumu gerçek genel amaçlı yapay zeka iş akışlarını etkinleştirmenin anahtarı olarak görüyor.

Geniş Araştırma ile Manus kullanıcıları araştırma veya yaratıcı keşifleri düzinelerce hatta yüzlerce alt acenteye devredebilir.

Önceden tanımlanmış rollere (yönetici, kodlayıcı veya tasarımcı gibi) sahip geleneksel çoklu ajan sistemlerinin aksine, Wide Research içindeki her alt ajan, belirli bir rol için özelleştirilmiş bir örnek değil, bağımsız olarak çalışan ve herhangi bir genel görevi üstlenebilen, tam yetenekli ve tüm özelliklere sahip bir Manus örneğidir.

Şirket, bu mimari kararın, katı şablonlarla kısıtlanmadan esnek, ölçeklenebilir görev yönetiminin kapısını açtığını söylüyor.

Tüm bu ajanların paralel olarak çalıştırılmasının daha hızlı olacağı ve araştırma raporlarının ötesinde, diğer yapay zeka sağlayıcılarının gösterdiği veya sahaya sürdüğü tek "Derin Araştırma" ajanlarının aksine, daha iyi ve daha çeşitli bir çalışma ürünleri seti ile sonuçlanacağı ima ediliyor.

Ancak Manus, Wide Research'ü aracı paralelleştirmede bir atılım olarak tanıtırken, düzinelerce veya yüzlerce alt aracı oluşturmanın, görevleri sırayla tek bir yüksek kapasiteli aracı kullanmaktan daha etkili olduğuna dair doğrudan bir kanıt sunmuyor.

Sürümde, bu yaklaşımın dezavantajlarını (artan kaynak kullanımı, koordinasyon karmaşıklığı veya potansiyel verimsizlikler gibi) haklı çıkaracak performans ölçütleri, karşılaştırmalar veya teknik açıklamalar yer almıyor. Ayrıca, alt acentelerin nasıl iş birliği yaptığı, sonuçların nasıl birleştirildiği veya sistemin hız, doğruluk veya maliyet açısından ölçülebilir avantajlar sunup sunmadığı hakkında ayrıntılar da bulunmuyor.

Sonuç olarak, özellik mimari bir iddiayı ortaya koyarken, daha basit yöntemlere kıyasla pratik faydaları sağlanan bilgilere dayanarak kanıtlanmamıştır.

Manus'un Geniş Araştırma uygulaması genel AI aracı sistemlerinde bir ilerleme olarak konumlandırılırken, daha geniş ekosistemde benzer alt aracı yaklaşımlarıyla karışık sonuçlar görüldü.

Örneğin, Reddit'te kendilerini Claude's Code kullanıcısı olarak tanımlayan kişiler, alt ajanların yavaş olması, büyük miktarda token tüketmesi ve yürütmeye ilişkin sınırlı görünürlük sunması konusunda endişelerini dile getirdiler.

Yaygın sorunlar arasında, aracılar arasında koordinasyon protokollerinin eksikliği, hata ayıklamada yaşanan zorluklar ve yüksek yük dönemlerindeki düzensiz performans yer alır.

Bu zorluklar Manus'un uygulanmasına yansımayabilir, ancak sağlam çoklu ajan çerçeveleri geliştirmenin karmaşıklığını ortaya koymaktadır.

Manus, Wide Research'ün hala deneysel olduğunu ve geliştirme devam ettikçe bazı sınırlamalarla karşılaşabileceğini kabul ediyor.

Manus, Wide Research'ün piyasaya sürülmesiyle kullanıcıların yapay zeka temsilcileriyle büyük ölçekte etkileşim kurma biçimini yeniden tanımlama taahhüdünü derinleştiriyor.

Diğer platformlar alt ajan koordinasyonu ve güvenilirliğin teknik zorluklarıyla boğuşurken, Manus'un yaklaşımı, dar kapsamlı modüller yerine genel ajan örneklerinin sorunsuz, çok iş parçacıklı yapay zeka iş birliği vizyonunu sağlayıp sağlayamayacağına dair bir test vakası olarak hizmet edebilir.

Şirket, Wide Research'ün arkasındaki altyapının gelecekteki teklifler için temel oluşturduğunu öne sürerek daha geniş hedeflere işaret ediyor. Hem kullanıcılar hem de sektör gözlemcileri, bu yeni nesil ajan mimarisinin potansiyelini karşılayıp karşılayamayacağını veya yapay zeka alanındaki diğer alanlarda görülen zorlukların sonunda ortaya çıkıp çıkmayacağını yakından takip edecekler.