> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://manus.im/docs/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Wide Research

> Hệ thống đa Agent song song cho các tác vụ nghiên cứu và xử lý quy mô lớn.

export const CodePrompt = ({children}) => {
  const [isCopied, setIsCopied] = useState(false);
  const textContent = useMemo(() => {
    const extractText = (children, depth = 0) => {
      const maxDepth = 10;
      if (depth > maxDepth) return '';
      if (children == null) return '';
      if (typeof children === 'string' || typeof children === 'number') {
        return String(children);
      }
      if (Array.isArray(children)) {
        return children.map(child => extractText(child, depth + 1)).join('');
      }
      if (typeof children === 'object' && children.props) {
        return extractText(children.props.children, depth + 1);
      }
      return '';
    };
    return extractText(children);
  }, [children]);
  const handleAskManus = useCallback(() => {
    const url = new URL('https://manus.im');
    if (textContent) {
      url.searchParams.set('q', textContent);
      url.searchParams.set('submit', '1');
    }
    window.open(url.toString(), '_blank');
  }, [textContent]);
  const handleCopy = useCallback(async () => {
    try {
      await navigator.clipboard.writeText(textContent);
      setIsCopied(true);
      setTimeout(() => {
        setIsCopied(false);
      }, 2000);
    } catch (err) {
      const textArea = document.createElement('textarea');
      textArea.value = textContent;
      textArea.style.position = 'fixed';
      textArea.style.opacity = '0';
      document.body.appendChild(textArea);
      textArea.select();
      try {
        document.execCommand('copy');
        setIsCopied(true);
        setTimeout(() => {
          setIsCopied(false);
        }, 2000);
      } catch (fallbackErr) {
        console.error(fallbackErr);
      }
      document.body.removeChild(textArea);
    }
  }, [textContent]);
  return <div className="code-block mt-5 mb-8 not-prose rounded-2xl relative group text-gray-950 dark:text-gray-50 codeblock-light border border-gray-950/10 dark:border-white/10 dark:twoslash-dark bg-transparent dark:bg-transparent">
      <div className="absolute top-3 right-4 flex items-center gap-1.5">
        <div className="z-10 relative">
          <button onClick={handleCopy} className="h-[26px] w-[26px] flex items-center justify-center rounded-md backdrop-blur peer group/copy-button " data-testid="copy-code-button" aria-label="Copy the contents from the code block">
            {isCopied ? <svg width="16" height="11" viewBox="0 0 16 11" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="fill-primary dark:fill-primary-light">
                <path d="M14.7813 1.21873C15.0751 1.51248 15.0751 1.98748 14.7813 2.2781L6.53135 10.5312C6.2376 10.825 5.7626 10.825 5.47197 10.5312L1.21885 6.28123C0.925098 5.98748 0.925098 5.51248 1.21885 5.22185C1.5126 4.93123 1.9876 4.9281 2.27822 5.22185L5.99697 8.9406L13.7188 1.21873C14.0126 0.924976 14.4876 0.924976 14.7782 1.21873H14.7813Z"></path>
              </svg> : <svg width="18" height="18" viewBox="0 0 18 18" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" className="w-4 h-4 text-gray-400 group-hover/copy-button:text-gray-500 dark:text-white/40 dark:group-hover/copy-button:text-white/60">
                <path d="M14.25 5.25H7.25C6.14543 5.25 5.25 6.14543 5.25 7.25V14.25C5.25 15.3546 6.14543 16.25 7.25 16.25H14.25C15.3546 16.25 16.25 15.3546 16.25 14.25V7.25C16.25 6.14543 15.3546 5.25 14.25 5.25Z" stroke="currentColor" strokeWidth="1.5" strokeLinecap="round" strokeLinejoin="round"></path>
                <path d="M2.80103 11.998L1.77203 5.07397C1.61003 3.98097 2.36403 2.96397 3.45603 2.80197L10.38 1.77297C11.313 1.63397 12.19 2.16297 12.528 3.00097" stroke="currentColor" strokeWidth="1.5" strokeLinecap="round" strokeLinejoin="round"></path>
              </svg>}
          </button>
          <div aria-hidden="true" className="absolute top-11 left-1/2 transform whitespace-nowrap -translate-x-1/2 -translate-y-1/2 peer-hover:opacity-100 opacity-0 text-white rounded-lg px-1.5 py-0.5 text-xs bg-primary-dark">
            {isCopied ? 'Copied' : 'Copy'}
          </div>
        </div>
        <div className="z-10 relative">
          <button onClick={handleAskManus} className="h-[26px] w-[26px] flex items-center justify-center rounded-md backdrop-blur peer group/ask-manus " id="ask-ai-code-block-button" aria-label="Ask Manus">
            <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="18" height="18" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" className="w-4 h-4 text-gray-400 group-hover/ask-manus:text-gray-500 dark:text-white/40 dark:group-hover/ask-manus:text-white/60">
              <path d="M22 17a2 2 0 0 1-2 2H6.828a2 2 0 0 0-1.414.586l-2.202 2.202A.71.71 0 0 1 2 21.286V5a2 2 0 0 1 2-2h16a2 2 0 0 1 2 2z" />
              <path d="M12 8v6" />
              <path d="M9 11h6" />
            </svg>
          </button>
          <div aria-hidden="true" className="absolute top-11 left-1/2 transform whitespace-nowrap -translate-x-1/2 -translate-y-1/2 peer-hover:opacity-100 opacity-0 text-white rounded-lg px-1.5 py-0.5 text-xs bg-primary-dark">
            Ask Manus
          </div>
        </div>
      </div>

      <div className="w-0 min-w-full max-w-full py-3.5 px-4 h-full dark:bg-codeblock relative text-sm leading-6 children:!my-0 children:!shadow-none children:!bg-transparent transition-[height] duration-300 ease-in-out code-block-background [&_*]:ring-0 [&_*]:outline-0 [&_*]:focus:ring-0 [&_*]:focus:outline-0 [&_pre>code]:pr-[3rem] [&_pre>code>span.line-highlight]:min-w-[calc(100%+3rem)] [&_pre>code>span.line-diff]:min-w-[calc(100%+3rem)] rounded-2xl bg-white overflow-x-auto scrollbar-thin scrollbar-thumb-rounded scrollbar-thumb-black/15 hover:scrollbar-thumb-black/20 active:scrollbar-thumb-black/20 dark:scrollbar-thumb-white/20 dark:hover:scrollbar-thumb-white/25 dark:active:scrollbar-thumb-white/25" style={{
    fontVariantLigatures: 'none',
    height: 'auto',
    backgroundColor: 'rgb(255, 255, 255)'
  }}>
        <div className="font-mono whitespace-pre leading-6">{children}</div>
      </div>
    </div>;
};

<iframe src="https://www.youtube.com/embed/TRZi7EZBNI0" title="Trình phát video YouTube" frameborder="0" className="w-full aspect-video rounded-xl" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen />

## Nghiên cứu mở rộng là gì?

Nghiên cứu mở rộng là cách tiếp cận của Manus để xử lý các tác vụ liên quan đến việc xử lý nhiều mục tương tự—chẳng hạn như phân tích 100 sản phẩm, nghiên cứu 50 công ty hoặc tạo 20 nội dung. Thay vì sử dụng một Agent AI duy nhất xử lý các mục theo trình tự, Nghiên cứu mở rộng triển khai hàng trăm Agent độc lập hoạt động song song.

Mỗi Agent nhận ngữ cảnh chuyên biệt của riêng mình và xử lý một mục độc lập. Kiến trúc này giải quyết giới hạn cửa sổ ngữ cảnh khiến các hệ thống AI truyền thống bị giảm chất lượng khi số lượng mục tăng lên.

## Vấn đề Cửa sổ Ngữ cảnh

Các hệ thống AI truyền thống, bao gồm hầu hết các chatbot, hoạt động với một cửa sổ ngữ cảnh cố định—một giới hạn về lượng thông tin chúng có thể xử lý tích cực cùng một lúc. Khi được yêu cầu phân tích nhiều mục theo trình tự:

* **Mục 1-5**: Phân tích chi tiết, kỹ lưỡng với đầy đủ ngữ cảnh có sẵn
* **Mục 10-20**: Mô tả trở nên ngắn hơn khi ngữ cảnh đầy lên
* **Mục 30+**: Tóm tắt chung chung và lỗi tăng lên khi ngữ cảnh trước đó bị nén hoặc mất đi

Sự suy giảm này xảy ra vì AI phải giữ tất cả các mục trước đó trong bộ nhớ trong khi xử lý các mục mới. Nghiên cứu cho thấy "ngưỡng bịa đặt" này thường xảy ra ở khoảng 8-10 mục đối với hầu hết các hệ thống AI.

## Nghiên cứu mở rộng hoạt động như thế nào

Nghiên cứu mở rộng sử dụng một kiến trúc khác biệt cơ bản:

**1. Phân tách tác vụ**: Agent chính phân tích yêu cầu của bạn và chia nó thành các tác vụ phụ độc lập (ví dụ: "nghiên cứu công ty #1", "nghiên cứu công ty #2", v.v.)

**2. Triển khai Agent song song**: Mỗi tác vụ phụ được gán cho một Agent chuyên biệt với cửa sổ ngữ cảnh mới của riêng nó

**3. Xử lý độc lập**: Các Agent làm việc đồng thời, mỗi Agent tiến hành nghiên cứu kỹ lưỡng mà không cần cạnh tranh không gian ngữ cảnh

**4. Tổng hợp kết quả**: Agent chính thu thập tất cả các tác vụ phụ đã hoàn thành và tập hợp chúng thành định dạng bạn yêu cầu (bảng, báo cáo, tập dữ liệu, v.v.)

**Kết quả**: Mục #250 nhận được độ sâu phân tích tương tự như mục #1, bởi vì mỗi mục có Agent chuyên biệt và cửa sổ ngữ cảnh đầy đủ của riêng nó.

## Bắt đầu nhanh

### Yêu cầu đơn giản

<CodePrompt>
  "Nghiên cứu 20 nhà nghiên cứu AI hàng đầu và tạo một bảng với
  tổ chức liên kết, trọng tâm nghiên cứu và các ấn phẩm gần đây"
</CodePrompt>

### Yêu cầu chi tiết

<CodePrompt>
  "So sánh 100 mẫu giày thể thao tiêu dùng. Đối với mỗi mẫu, trích xuất: thương hiệu, giá cả,
  các tính năng chính, đối tượng mục tiêu và xếp hạng khách hàng. Sắp xếp trong một
  bảng có thể sắp xếp."
</CodePrompt>

### Yêu cầu sáng tạo

<CodePrompt>
  "Tìm 20 nhân vật lịch sử nổi tiếng. Tạo ảnh chân dung chuyên nghiệp
  cho từng người theo phong cách nghệ thuật nhất quán. Bao gồm tiểu sử ngắn gọn."
</CodePrompt>

## Ví dụ thực tế

### Ví dụ 1: Nghiên cứu 250 Nhà nghiên cứu AI

<CodePrompt>
  "Nghiên cứu 250 nhà nghiên cứu AI hàng đầu từ các tổ chức uy tín. Tạo
  một bảng toàn diện với: tên, tổ chức liên kết, trọng tâm nghiên cứu, chỉ số h,
  các ấn phẩm nổi bật và thông tin liên hệ."
</CodePrompt>

**Đầu ra**: Cơ sở dữ liệu hoàn chỉnh với 250 hồ sơ chi tiết

**Phát lại**: [https://manus.im/share/IXdMjxObbFKbIjUUkBk4EH?replay=1](https://manus.im/share/IXdMjxObbFKbIjUUkBk4EH?replay=1)

**Tại sao nó hoạt động**:

* Không có công cụ AI nào khác có thể xử lý các tác vụ ở quy mô này
* Mỗi nhà nghiên cứu đều nhận được nghiên cứu độc lập, kỹ lưỡng
* Bảng được tạo tự động và điền đầy đủ tất cả các trường
* Chất lượng nhất quán từ nhà nghiên cứu #1 đến #250

### Ví dụ 2: So sánh 100 Mẫu Giày Thể Thao

<CodePrompt>
  "Phân tích 100 mẫu giày thể thao tiêu dùng. Trích xuất thương hiệu, phạm vi giá, các tính năng chính
  các tính năng, đối tượng mục tiêu và xếp hạng trung bình. Tạo một bảng so sánh
  được sắp xếp theo giá."
</CodePrompt>

**Đầu ra**: Bảng nghiên cứu thị trường toàn diện với 100 sản phẩm

**Phát lại**: [https://manus.im/share/3zvs5smekSmn4lS14n9QNg?replay=1](https://manus.im/share/3zvs5smekSmn4lS14n9QNg?replay=1)

**Tại sao nó hoạt động**:

* Nghiên cứu sâu độc lập về từng sản phẩm
* Trích xuất dữ liệu có cấu trúc quy mô lớn
* Tổ chức và sắp xếp tự động
* Không giảm chất lượng trên 100 mục

### Ví dụ 3: Phân tích Dòng thời gian AGI

<CodePrompt>
  "Nghiên cứu các dự đoán của chuyên gia về dòng thời gian AGI. Phân tích hơn 30 nguồn,
  including research papers, expert interviews, and industry reports.
  Tạo biểu đồ trực quan hóa hiển thị sự phân bố các dự đoán."
</CodePrompt>

**Đầu ra**: Phân tích toàn diện với trực quan hóa dữ liệu

**Phát lại**: [https://manus.im/share/GajPnKzrpM4pEbpcrKDmx0?replay=1](https://manus.im/share/GajPnKzrpM4pEbpcrKDmx0?replay=1)

**Tại sao nó hoạt động**:

* Tổng hợp thông tin từ hàng chục nguồn
* Tạo biểu diễn trực quan về các phát hiện
* Xác định các mẫu và điểm bất thường
* Cung cấp bản tóm tắt dựa trên bằng chứng

### Ví dụ 4: Nghiên cứu 20 Tiểu sử

<CodePrompt>
  "Nghiên cứu 20 doanh nhân có ảnh hưởng. Tạo một tiểu sử chi tiết cho từng
  doanh nhân, bao gồm: thời thơ ấu, các cột mốc sự nghiệp, thành tựu lớn,
  phong cách lãnh đạo và tác động lâu dài."
</CodePrompt>

**Đầu ra**: 20 tiểu sử toàn diện với cấu trúc nhất quán

**Phát lại**: [https://manus.im/share/ayLBetEJkfSIVuWKo2toPn?replay=1](https://manus.im/share/ayLBetEJkfSIVuWKo2toPn?replay=1)

**Tại sao nó hoạt động**:

* Mỗi tiểu sử được nghiên cứu kỹ lưỡng và độc lập
* Cấu trúc nhất quán trên tất cả các mục nhập
* Nghiên cứu sâu, đa nguồn về từng cá nhân
* Không có lối tắt hoặc tạo nội dung chung chung

### Ví dụ 5: Chỉnh sửa hàng loạt Ảnh hồ sơ LinkedIn

<CodePrompt>
  "Tải xuống ảnh hồ sơ từ những 50 URL LinkedIn này. Áp dụng một
  chỉnh sửa chuyên nghiệp nhất quán: xóa nền, điều chỉnh ánh sáng,
  cắt theo kích thước tiêu chuẩn và lưu dưới dạng PNG độ phân giải cao.”
</CodePrompt>

**Đầu ra**: 50 ảnh hồ sơ được chỉnh sửa chuyên nghiệp

**Phát lại**: [https://manus.im/share/5iT2464ldyvdf1FMxUOCsW?replay=1](https://manus.im/share/5iT2464ldyvdf1FMxUOCsW?replay=1)

**Cách nó hoạt động**:

* Thay thế các công cụ micro-SaaS để xử lý hình ảnh hàng loạt
* Áp dụng các chỉnh sửa nhất quán trên tất cả các hình ảnh
* Quy trình tải xuống và xử lý tự động
* Kết quả chuyên nghiệp, quy mô lớn

### Ví dụ 6: Trích xuất Thư viện Prompt GitHub

<CodePrompt>
  "Truy cập kho lưu trữ GitHub awesome-prompts này. Trích xuất tất cả các Prompt,
  phân loại chúng theo trường hợp sử dụng và tạo cơ sở dữ liệu có cấu trúc chứa: Prompt
  văn bản, danh mục, mô hình mục tiêu và xếp hạng hiệu quả.”
</CodePrompt>

**Đầu ra**: Cơ sở dữ liệu có cấu trúc chứa hơn 100 Prompt

**Phát lại**: [https://manus.ai/share/wxTg2q4hV6GN4YY4KnQeFx?replay=1](https://manus.ai/share/wxTg2q4hV6GN4YY4KnQeFx?replay=1)

**Cách nó hoạt động**:

* Trích xuất và cấu trúc thông tin ở quy mô lớn
* Phân loại và gắn thẻ tự động
* Tạo cơ sở dữ liệu có tổ chức, có thể tìm kiếm
* Xử lý các tác vụ cào web phức tạp

## Trường hợp sử dụng theo Danh mục

| Danh mục                          | Ví dụ về Tác vụ                                                                              |
| :-------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Nghiên cứu Thị trường**         | So sánh 100 sản phẩm, phân tích giá của đối thủ cạnh tranh, khảo sát đánh giá của khách hàng |
| **Nghiên cứu Học thuật**          | Đánh giá 50 bài báo, phân tích xu hướng nghiên cứu, so sánh phương pháp luận                 |
| **Thông tin Tình báo Cạnh tranh** | Phân tích 30 đối thủ cạnh tranh, phân tích các bộ tính năng, theo dõi thay đổi giá           |
| **Tạo Khách hàng Tiềm năng**      | Nghiên cứu 200 khách hàng tiềm năng, tìm thông tin liên hệ, đánh giá khách hàng tiềm năng    |
| **Sáng tạo Nội dung**             | Tạo 20 dàn ý blog, tạo 50 bài đăng xã hội, viết 30 mô tả sản phẩm                            |
| **Trích xuất Dữ liệu**            | Cào 100 trang web, trích xuất dữ liệu có cấu trúc, biên soạn cơ sở dữ liệu                   |
| **Sản xuất Sáng tạo**             | Tạo 20 hình ảnh, chỉnh sửa 50 ảnh, tạo tài sản thương hiệu nhất quán                         |
| **Nghiên cứu Đầu tư**             | Phân tích 40 công ty khởi nghiệp, so sánh 30 quỹ, nghiên cứu 50 công ty danh mục đầu tư      |

## Tại sao chọn Nghiên cứu mở rộng thay vì các công cụ khác

| Khía cạnh       | Chatbot AI                           | Manus Nghiên cứu mở rộng            |
| :-------------- | :----------------------------------- | :---------------------------------- |
| **Phương pháp** | Một AI duy nhất hỗ trợ bạn           | Điều phối đa Agent song song        |
| **Tốc độ**      | Hàng giờ để đạt đến bão hòa ngữ cảnh | Vài phút, bất kể quy mô             |
| **Quy mô**      | Hiệu suất giảm sau 8-10 mục          | Mở rộng liền mạch đến hàng trăm mục |
| **Chất lượng**  | Suy giảm dần dần                     | Chất lượng nhất quán ở mọi quy mô   |
| **Đầu ra**      | Tóm tắt bị nén làm mất chi tiết      | Báo cáo và tập dữ liệu đầy đủ       |

## Khi nào nên sử dụng Nghiên cứu mở rộng

**Tốt nhất cho**:

* Thông tin Tình báo Cạnh tranh (Phân tích hơn 50 đối thủ cạnh tranh)
* Nghiên cứu Thị trường (So sánh hơn 100 sản phẩm)
* Nghiên cứu Học thuật (Đánh giá hơn 30 bài báo)
* Tạo Khách hàng Tiềm năng (Nghiên cứu hơn 200 khách hàng tiềm năng)
* Sáng tạo Nội dung (Tạo hơn 20 mục tương tự)
* Trích xuất Dữ liệu (Cào và cấu trúc hơn 100 trang)
* Xử lý hàng loạt (Chỉnh sửa hơn 50 hình ảnh/tệp)

**Không lý tưởng cho**:

* Phân tích sâu đơn lẻ (Sử dụng chế độ Agent thông thường)
* Các tác vụ yêu cầu phụ thuộc tuần tự
* Nghiên cứu tương tác thời gian thực
* Các tác vụ có ít hơn 10 mục

## Mẹo để có Kết quả Tốt hơn

**Cụ thể về cấu trúc**:

* ✅ “Tạo một bảng với các cột cho: Tên, Công ty, Chức danh, Email, LinkedIn”
* ❌ “Nghiên cứu những người này”

**Chỉ định quy mô trước**:

* ✅ “Phân tích tất cả 100 công ty trong danh sách này”
* ❌ “Phân tích một số công ty”

**Mô tả định dạng đầu ra mong muốn**:

* ✅ “Sắp xếp thành bảng tính có thể sắp xếp với bộ lọc”
* ❌ “Cho tôi kết quả”

**Bao gồm tiêu chí đánh giá**:

* ✅ “Chấm điểm từng sản phẩm dựa trên: Giá, Tính năng, Đánh giá, Khả năng sử dụng”
* ❌ “So sánh các sản phẩm này”

## Câu hỏi thường gặp

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Nghiên cứu mở rộng có thể xử lý bao nhiêu mục?" icon="sparkles">
    Đã thử nghiệm lên đến 250 mục. Về lý thuyết là không giới hạn, nhưng giới hạn thực tế phụ thuộc vào độ phức tạp của tác vụ.
  </Accordion>

  <Accordion title="Mất bao lâu?" icon="sparkles">
    Phụ thuộc vào độ phức tạp và quy mô của tác vụ. Thông thường chỉ mất vài phút cho 50-100 mục, bất kể độ sâu.
  </Accordion>

  <Accordion title="Tôi có thể tinh chỉnh kết quả sau đó không?">
    Có. Yêu cầu sửa đổi: “Thêm cột giá” hoặc “Nghiên cứu lại các mục 20-30.”
  </Accordion>

  <Accordion title="Nó có hoạt động cho các tác vụ không phải nghiên cứu không?">
    Có. Bất kỳ tác vụ nào liên quan đến việc xử lý nhiều mục độc lập: chỉnh sửa hình ảnh, trích xuất dữ liệu, tạo nội dung, v.v.
  </Accordion>
</AccordionGroup>

##
