Manus AI: Tính năng, Kiến trúc, Truy cập, Vấn đề ban đầu và Hơn thế nữa

Lưu ý rằng Manus đã triển khai bảng điều khiển lên một URL công khai cố định, bạn có thể truy cập tại đây.

Dù là phân tích giao dịch tài chính, sàng lọc ứng viên hay tìm kiếm nhà cho thuê, Manus được thiết kế để xử lý lượng thông tin lớn, so sánh lựa chọn và đưa ra giải pháp có cấu trúc, tối ưu. Bạn có thể xem thêm ví dụ tại đây, nhưng lưu ý rằng đội ngũ Manus AI đã chọn lọc, nên các ví dụ có thể được tuyển chọn kỹ.

Trong lúc này, chúng tôi đã có quyền truy cập vào Manus và tự thử nghiệm—xem chúng trong blog riêng về Manus AI.

Manus AI hoạt động như thế nào?

Manus AI vận hành như một tác nhân AI tự động bằng cách có thể thực hiện:

• Truy xuất thông tin và kiểm chứng bằng các nguồn trực tuyến.
• Xử lý và trực quan hóa dữ liệu, bao gồm phân tích có cấu trúc và bảng điều khiển tương tác.
• Thực thi mã và tự động hóa, cho phép viết, kiểm thử và triển khai script.
• Tự động hóa web, hỗ trợ tương tác với ứng dụng web, điền biểu mẫu và thu thập dữ liệu.

Hãy giải thích chi tiết hơn Manus AI hoạt động ra sao.

Hệ thống đa tác nhân và thực thi nhiệm vụ

Dựa trên khám phá ban đầu của Jian Liao, Manus AI vận hành qua một vòng lặp tác nhân có cấu trúc, xử lý nhiệm vụ lặp lại theo từng bước. Mỗi phiên làm việc theo quy trình này:

1. Phân tích sự kiện: Hiểu yêu cầu của người dùng và trạng thái hiện tại của nhiệm vụ.
2. Chọn công cụ: Lựa chọn công cụ hoặc lời gọi API phù hợp cho bước tiếp theo.
3. Thực thi lệnh: Chạy shell script, tự động hóa web hoặc xử lý dữ liệu trong môi trường sandbox Linux.
4. Lặp lại: Tinh chỉnh hành động dựa trên dữ liệu mới, lặp chu trình cho đến khi hoàn tất nhiệm vụ.
5. Gửi kết quả: Cung cấp đầu ra có cấu trúc cho người dùng dưới dạng tin nhắn, báo cáo hoặc ứng dụng đã triển khai.
6. Chế độ chờ: Về trạng thái chờ cho đến khi cần thêm đầu vào từ người dùng.

Các đặc điểm kiến trúc cốt lõi

Những đặc điểm kiến trúc cốt lõi của Manus AI cho phép nó tương tác với máy tính như con người nhưng trong môi trường kiểm soát. Bao gồm:

• Môi trường sandbox Linux: Manus hoạt động trong không gian thực thi kiểm soát, nơi có thể cài phần mềm, chạy script và thao tác tệp.
• Thực thi shell và dòng lệnh: AI có thể chạy lệnh shell, quản lý tiến trình và tự động hóa tác vụ hệ thống.
• Tích hợp điều khiển trình duyệt web: Manus có thể điều hướng website, trích xuất dữ liệu, tương tác với phần tử web, thậm chí chạy JavaScript trong bảng điều khiển trình duyệt.
• Quản lý hệ thống tệp: Có thể đọc, ghi và sắp xếp tệp, hữu ích cho các quy trình dựa trên tài liệu.
• Khả năng triển khai: Manus có thể triển khai ứng dụng, bao gồm thiết lập website và dịch vụ lưu trữ trên các URL công khai.

Bảo mật và hạn chế

Mỗi phiên Manus AI hoạt động độc lập, ngăn người dùng truy cập môi trường thực thi của nhau. Ngoài ra, công cụ và lệnh được sandbox hóa, giảm rủi ro truy cập hệ thống trái phép. Manus AI cũng bị hạn chế tạo tài khoản người dùng hoặc vượt qua biện pháp bảo mật khi không có quyền rõ ràng.

Dù có tính tự động, Manus AI vẫn bị giới hạn về lượng dữ liệu có thể xử lý cùng lúc do cửa sổ ngữ cảnh hạn chế.

Các chỉ số đánh giá Manus AI

Dù chưa có nhiều dữ liệu benchmark, Manus AI đã được đánh giá bằng thang GAIA, một bài kiểm tra đo lường mức độ tác nhân AI xử lý nhiệm vụ giải quyết vấn đề trong thế giới thực. Để đảm bảo khả năng tái lập, Manus được đánh giá với cùng cấu hình như phiên bản sản xuất.

Kết quả cho thấy Manus vượt trội đáng kể so với các mô hình tiên tiến trước đây (SOTA), bao gồm Deep Research của OpenAI:

Nguồn: Manus AI

Bài benchmark đánh giá tác nhân AI qua ba mức độ khó:

1. Mức 1 (nhiệm vụ cơ bản): Manus AI đạt 86,5%, cao hơn đáng kể so với OpenAI Deep Research ở mức 74,3%, và vượt xa SOTA trước đó ở mức 67,9%.
2. Mức 2 (nhiệm vụ trung cấp): Manus duy trì hiệu năng mạnh ở 70,1%, nhỉnh hơn OpenAI Deep Research (69,1%) và cải thiện so với SOTA trước đó (67,4%).
3. Mức 3 (nhiệm vụ phức tạp): Manus cũng dẫn đầu hạng mục này với 57,7%, so với 47,6% của OpenAI và 42,3% của mô hình tốt nhất trước đó.

Việc Manus AI dẫn đầu ở mọi mức độ khó cho thấy đây có thể là một trong những tác nhân AI tự động mạnh mẽ nhất hiện có. Tuy nhiên, điểm số giảm dần ở mức khó cao cho thấy ngay cả các mô hình tốt nhất vẫn gặp khó với nhiệm vụ suy luận nhiều bước, phức tạp.

Dù các chỉ số này ấn tượng, hiệu năng thực tế thường khác với kiểm thử có kiểm soát. Tính hữu dụng thực sự của Manus AI sẽ phụ thuộc vào cách nó xử lý nhiệm vụ khó đoán và liệu tính tự động có mang lại cải thiện thiết thực cho quy trình làm việc của người dùng hay không.

Cách truy cập Manus AI?

Hiện quyền truy cập Manus AI bị giới hạn trong giai đoạn beta chỉ mời. Nếu bạn muốn có quyền truy cập, hãy làm theo các bước sau: 

1. Truy cập trang chính thức: Điều hướng đến website Manus AI.
2. Tham gia danh sách chờ: Nhấp “Get Started” ở góc phải trên, sau đó chọn “Apply for access.”
3. Chờ thư mời: Sau khi tham gia danh sách chờ, bạn cần đợi mã mời được gửi tới email đã đăng ký. Do nhu cầu cao, quá trình này có thể mất thời gian.
4. Kích hoạt tài khoản: Khi nhận được mã mời, hãy làm theo hướng dẫn trong email để kích hoạt tài khoản Manus AI của bạn.

Hãy cảnh giác với các nguồn không chính thức cung cấp mã mời, vì có thể không hợp lệ. Luôn dùng kênh chính thức để truy cập Manus AI. 

Manus AI có phải là “khoảnh khắc DeepSeek”?

Manus AI có thể là một “khoảnh khắc DeepSeek” đối với AI, và tôi sẽ giải thích vì sao. DeepSeek-R1 không thay đổi cục diện vì tất cả chúng ta đột nhiên chuyển sang dùng nó. Thực tế, nhiều người trong chúng ta đã thử trong vài ngày đầu mà còn không dùng nổi vì máy chủ của họ không chịu nổi tải—và đến nay họ vẫn vật lộn. Nhưng DeepSeek là bước ngoặt vì nó chứng minh ba điều:

1. Chúng ta có thể xây dựng các mô hình suy luận mạnh với chi phí chỉ bằng một phần so với tưởng tượng.
2. Chip AI tiên tiến có thể không thiết yếu như ta vẫn nghĩ.
3. AI mã nguồn mở không còn ở thế bám đuổi—nó đang ngang bằng, thậm chí vượt qua các mô hình đóng, độc quyền.

Tôi coi Manus AI là một khoảnh khắc DeepSeek tiềm năng cho agentic AI thay vì suy luận. Nó thách thức giả định rằng tác nhân AI mạnh cần hạ tầng khổng lồ, hệ sinh thái đóng và chi phí cao.

Dựa trên khám phá ban đầu của Jian Liao, Manus vận hành dựa trên sự kết hợp giữa Claude Sonnet, các bản tinh chỉnh Qwen và các tác nhân AI dạng mô-đun, cho thấy bạn có thể xây một hệ thống tự động hóa rất mạnh mà không cần huấn luyện từ đầu một mô hình độc quyền khổng lồ.

Bản phát hành này cũng đến vào thời điểm rất thú vị—đúng lúc rộ lên tin đồn OpenAI dự định ra mắt ba tác nhân AI tiên tiến với phí thuê bao từ 2.000 đến 20.000 đô la. Nếu Manus AI thực sự mang lại quyền truy cập mở với chi phí thấp cho AI tự động, nó có thể buộc các công ty như OpenAI phải nghĩ lại việc khóa tự động hóa AI sau các bức tường phí đắt đỏ.

Tuy vậy, vẫn có những lo ngại chính đáng, và chúng ta sẽ bàn ở phần tiếp theo.

Các vấn đề ban đầu của Manus AI

Manus đã bị chỉ trích vì lỗi lặp vòng, phụ thuộc quá nhiều vào các mô hình sẵn có và rủi ro bảo mật. Và dù về lý thuyết rất hứa hẹn, việc liệu nó có thực sự hoạt động hiệu quả ở quy mô lớn hay không vẫn còn bỏ ngỏ. Nếu đi theo vết xe của DeepSeek, nó có thể mang tính cách mạng về ý tưởng nhưng gây bực bội khi sử dụng—một hệ thống mạnh mà ít người có thể dùng ổn định.

Ví dụ, những người thử nghiệm sớm đã chỉ ra một số vấn đề:

• Lỗi và thiếu nhất quán: Một số người dùng báo cáo Manus lặp hoặc bị kẹt trong vòng lặp lặp lại, gặp khó khi ra quyết định phức tạp nếu nhiệm vụ không được xác định rõ.
• Phụ thuộc quá nhiều vào mô hình sẵn có: Điều tra kiến trúc cho thấy Manus tích hợp sâu Claude Sonnet và các bản tinh chỉnh Qwen, thay vì dùng một mô hình độc quyền riêng biệt. Điều này làm dấy lên nghi ngại liệu nó có thực sự tiên phong phương pháp AI mới hay chỉ là khéo léo điều phối công nghệ sẵn có.
• Rủi ro bảo mật và quyền riêng tư: Khả năng thực thi lệnh, truy xuất tệp và tương tác với hệ thống bên ngoài của Manus khiến một số người đặt câu hỏi về kiểm soát bảo mật. Nếu không được sandbox đúng cách, một AI tự động có quyền truy cập dữ liệu nhạy cảm có thể tạo ra lỗ hổng ngoài ý muốn.

Kết luận

Manus AI là một bước đi táo bạo hướng tới tác nhân AI tự động, nhưng vẫn chưa chắc chắn liệu nó có thực sự hiện thực hóa lời hứa về agentic AI có thể hoàn thành ổn định các nhiệm vụ phức tạp, thực tế hay không.

So sánh với DeepSeek-R1 là hợp lý, nhưng không phải vì mọi người sẽ đột ngột chuyển sang Manus. Thay vào đó, giống như DeepSeek, Manus thách thức bài toán kinh tế của AI, cho thấy tác nhân tự động không nhất thiết cần hạ tầng khổng lồ hay mô hình độc quyền để vận hành.

Tuy vậy, công nghệ vẫn còn khoảng trống. Các báo cáo về lỗi lặp vòng, thất bại khi thực thi và phụ thuộc quá nhiều vào mô hình sẵn có cho thấy Manus chưa hẳn là hệ thống AI cách mạng như tuyên bố—ít nhất là chưa. Nếu khắc phục được những vấn đề này, nó có thể thay đổi cuộc chơi trong tự động hóa AI. Nếu không, nó có nguy cơ trở thành một thử nghiệm AI bị thổi phồng khác, có giá trị nhiều hơn ở ý nghĩa biểu tượng so với những gì thực sự mang lại.