Manus AI đón nhận các tiêu chuẩn mở: Tích hợp Agent Skills để mở ra chương mới cho các Agent
Từ Trợ lý đa năng đến Chuyên gia chuyên ngành
Các Agent trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng tiến hóa từ những trợ lý kỹ thuật số đa năng thành các công cụ mạnh mẽ có khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp, chuyên biệt. Tuy nhiên, để nâng tầm một Agent đa năng lên cấp độ chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể đòi hỏi một lượng lớn ngữ cảnh, kiến thức quy trình và các kỹ năng chuyên môn. Để giải quyết thách thức này, Anthropic đã giới thiệu Agent Skills, một tiêu chuẩn mở được thiết kế để cung cấp cho các Agent AI những khả năng mô-đun hóa, có thể tái sử dụng.
Tại Manus AI, chúng tôi cam kết xây dựng Agent AI đa năng mạnh mẽ và linh hoạt nhất. Chúng tôi tin tưởng vững chắc rằng các tiêu chuẩn mở là chìa khóa thúc đẩy tiến bộ công nghệ. Vì vậy, chúng tôi vô cùng phấn khởi thông báo rằng Manus AI sẽ tích hợp đầy đủ tiêu chuẩn mở Agent Skills, đưa khả năng của chúng tôi lên một tầm cao mới và mở ra những khả năng chưa từng có cho người dùng.
Agent Skills là gì?
Agent Skills là một phương pháp tiếp cận đổi mới, đóng gói chuyên môn, quy trình làm việc và các phương pháp hay nhất thành các tài nguyên có thể tái sử dụng, dựa trên hệ thống tệp. Bạn có thể coi chúng như một "hướng dẫn nhập môn cho nhân viên mới". Không giống như các chỉ dẫn hội thoại dài dòng, dùng một lần, Skills có thể được Agent AI khám phá và tải theo nhu cầu, biến một Agent đa năng thành một chuyên gia có khả năng xử lý các nhiệm vụ cụ thể.
Các ưu điểm cốt lõi của kiến trúc này là:
•Chuyên môn hóa: Tùy chỉnh khả năng cho các lĩnh vực cụ thể, chẳng hạn như rà soát pháp lý, phân tích tài chính hoặc tạo nội dung thương hiệu.
•Khả năng tái sử dụng: Tạo một lần và sử dụng tự động trên nhiều cuộc hội thoại, dự án, và thậm chí trên các sản phẩm Agent AI tương thích khác nhau.
•Khả năng kết hợp: Kết hợp nhiều Skills độc lập để xây dựng các quy trình làm việc mạnh mẽ có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước.
Giá trị cốt lõi của Skills đối với người dùng
Chúng tôi tin rằng việc tích hợp Skills sẽ mang lại hai lợi ích chính cho người dùng:
1. Củng cố các phương pháp hay nhất của cá nhân và nâng cao hiệu suất
Trong công việc hàng ngày, bạn có thể có một tương tác cực kỳ thành công với Manus AI, hoàn thành một nhiệm vụ phức tạp với hiệu quả cao. Giờ đây, bạn có thể đóng gói quy trình thành công này thành một Skill cá nhân chỉ với một cú nhấp chuột. Điều này tương đương với việc nắm bắt và củng cố bí quyết và các phương pháp hay nhất của bạn cho một nhiệm vụ cụ thể. Khi cần xử lý cùng một nhiệm vụ trong tương lai, bạn chỉ cần gọi Skill của mình để tái tạo đáng tin cậy quy trình thành công, loại bỏ việc phải suy nghĩ lặp đi lặp lại và thử-sai, từ đó nâng cao đáng kể năng suất cá nhân của bạn.
2. Hạ thấp rào cản gia nhập và tái sử dụng chuyên môn của nhóm
Đối với một nhóm, một trong những tài sản giá trị nhất là kinh nghiệm và kiến thức của các thành viên. Với "Thư viện Skill cho Nhóm" sắp ra mắt, các thành viên trong nhóm có thể chia sẻ những Skill cá nhân đã được kiểm chứng và hiệu quả của họ. Điều này có nghĩa là các thành viên mới hoặc ít kinh nghiệm hơn có thể "đứng trên vai những người khổng lồ", sử dụng các Skill được tạo bởi các thành viên chuyên gia để hoàn thành nhiệm vụ. Điều này làm giảm đáng kể rào cản gia nhập và thúc đẩy sự tích lũy và lưu chuyển kiến thức trong toàn nhóm.
Thiết kế cốt lõi: Sức mạnh của Tiết lộ Tiến tiến
Thiết kế mang tính cách mạng nhất của Agent Skills là cơ chế "Tiết lộ Tiến tiến" (Progressive Disclosure). Nguyên tắc này đảm bảo rằng Agent AI có thể sử dụng hiệu quả nhất cửa sổ ngữ cảnh quý giá của mình khi xử lý các tác vụ. Nội dung của một Skill được chia thành ba cấp độ, chỉ được tải vào ngữ cảnh khi cần thiết, từ đó giảm thiểu lãng phí tài nguyên.
Cấp độ | Nội dung | Thời gian tải | Chi phí ngữ cảnh |
Cấp 1: Siêu dữ liệu | tên và mô tả | Tải khi khởi động | Cực thấp (~100 tokens/Skill) |
Cấp 2: Hướng dẫn | Nội dung chính của tệp SKILL.md | Tải khi Skill được kích hoạt | Trung bình (<5k tokens) |
Cấp 3: Tài nguyên | Tập lệnh, tệp tham chiếu, tài nguyên | Tải theo yêu cầu | Chỉ tiêu thụ khi được tham chiếu |
Manus AI và Agent Skills: Sự kết hợp hoàn hảo
Kiến trúc cốt lõi của Manus AI hoàn toàn phù hợp với triết lý thiết kế của Agent Skills, đặt nền tảng vững chắc cho sự tích hợp liền mạch.
•Khả năng tương thích kiến trúc tự nhiên: Manus AI chạy trong môi trường máy ảo sandbox hoàn toàn cô lập với quyền truy cập đầy đủ vào hệ thống tệp Ubuntu và khả năng thực thi shell. Đây chính là môi trường lý tưởng mà Agent Skills yêu cầu. Chúng tôi có thể dễ dàng đọc thư mục Skill, phân tích tệp SKILL.md và thực thi các tập lệnh Python hoặc Bash chứa trong đó.
•Khả năng bổ trợ hoàn hảo: Khả năng cộng tác đa công cụ mạnh mẽ của Manus AI (trình duyệt, thực thi mã, thao tác tệp) kết hợp với kiến thức chuyên sâu của Skills sẽ tạo ra hiệu ứng cộng hưởng to lớn. Ví dụ, một Skill "Nghiên cứu thị trường" có thể hướng dẫn Manus AI sử dụng công cụ trình duyệt để truy cập các trang web cụ thể, sử dụng tập lệnh phân tích dữ liệu để xử lý dữ liệu đã tải xuống, và cuối cùng tạo ra một báo cáo phân tích thị trường hoàn chỉnh dựa trên một mẫu định trước.
•Cam kết với các tiêu chuẩn mở: Chúng tôi tin rằng tương lai của AI là mở và mang tính cộng tác. Là một tiêu chuẩn mở, Agent Skills cho phép nhiều sản phẩm và dịch vụ AI chia sẻ một định dạng thống nhất để mở rộng khả năng. Bằng cách tích hợp Skills, Manus AI không chỉ nâng cao chức năng của chính mình mà còn đóng góp vào việc xây dựng một hệ sinh thái AI kết nối hơn.
Mối quan hệ giữa Skills và MCP: Bổ sung, không thay thế
Trong hệ sinh thái Manus AI, Skills và Model Context Protocol (MCP) là hai công nghệ có mục tiêu khác nhau nhưng khả năng bổ sung cho nhau.
•Mục tiêu cốt lõi của MCP là giải quyết vấn đề các kho dữ liệu biệt lập bằng cách cho phép AI truy cập an toàn và đáng tin cậy vào các nguồn dữ liệu bên ngoài (như Gmail và Notion) thông qua một giao thức chuẩn hóa. Nó tập trung vào lớp kết nối dữ liệu.
•Mục tiêu cốt lõi của một Skill là đóng gói và tái sử dụng các quy trình làm việc. Mặc dù không được thiết kế để kết nối với các dịch vụ bên ngoài, một Skill có thể gián tiếp gọi bất kỳ API bên thứ ba nào bằng cách bao gồm các tập lệnh mã (chẳng hạn như tập lệnh Python). Trong một số trường hợp, việc thực thi tập lệnh trực tiếp này thậm chí có thể hiệu quả hơn về mặt tiêu thụ ngữ cảnh và truy cập dữ liệu so với việc đi qua một dịch vụ MCP.
Tóm lại, MCP cung cấp cho Manus AI các "đường ống dữ liệu" được chuẩn hóa, trong khi Skills cung cấp "sách hướng dẫn vận hành" để thực thi các đường ống đó. Cùng nhau, chúng tạo nên hệ sinh thái mạnh mẽ và có thể mở rộng của Manus AI.
Trường hợp sử dụng cụ thể: Mở khóa các nguồn dữ liệu bằng Skills
Manus AI có nhiều nguồn dữ liệu tích hợp mạnh mẽ, như SimilarWeb. Trước đây, chúng giống như các API nội bộ, chưa được công bố. Bằng cách đóng gói mỗi nguồn dữ liệu thành một Skill, chúng tôi đang biến những công cụ không minh bạch này thành các thành phần có thể khám phá và hiểu được đối với người dùng. Người dùng có thể duyệt các nguồn dữ liệu này trong thư viện kỹ năng của mình, hiểu chức năng và tham số của chúng bằng cách đọc tệp SKILL.md, và gọi chúng theo cách ổn định và đáng tin cậy. Sự thay đổi này cải thiện đáng kể khả năng sử dụng và khả năng khám phá các tính năng của nền tảng.
Trang bị cho quy trình làm việc của bạn với Manus Skills
Sự tích hợp của chúng tôi không chỉ dừng lại ở việc đơn thuần áp dụng tiêu chuẩn. Chúng tôi đang giới thiệu các tính năng mới giúp Skills trở thành một phần không thể thiếu của trải nghiệm Manus AI.
Xây dựng một Skill với Manus
Chúng tôi rất vui mừng giới thiệu tính năng "Build a Skill with Manus". Khi bạn hoàn thành một nhiệm vụ với Manus AI và rất hài lòng với kết quả cũng như quá trình thực hiện, giờ đây bạn có thể yêu cầu Manus "đóng gói quy trình này thành một Skill". Manus sẽ phân tích luồng tương tác thành công, tự động tạo tệp SKILL.md cần thiết và đóng gói các tập lệnh liên quan. Điều này biến quy trình hiệu quả của bạn thành một Skill có thể tái sử dụng nhiều lần hoặc chia sẻ với người khác.
Cơ chế kích hoạt chính xác và đáng tin cậy
Để đảm bảo rằng Skill cụ thể bạn cần được kích hoạt chính xác khi bạn cần, giờ đây bạn có thể sử dụng các lệnh slash trong hộp trò chuyện. Bằng cách nhập /SKILL_NAME, bạn có thể chỉ thị rõ ràng cho Manus tải Skill tương ứng. Hành động này đảm bảo rằng Manus sẽ đọc tệp SKILL.md và kích hoạt các hướng dẫn của nó, mang lại cho bạn quyền kiểm soát chính xác đối với hành vi của Agent.
Lộ trình tích hợp Skill của chúng tôi
Để đảm bảo việc tích hợp Agent Skills diễn ra suôn sẻ và mạnh mẽ, chúng tôi đã xây dựng một lộ trình rõ ràng:
1.Tích hợp dự án và Connectors: Sắp tới, bạn sẽ có thể tích hợp Skills trực tiếp vào các dự án Manus của mình. Kết hợp với Connectors, điều này sẽ cho phép bạn tùy chỉnh sâu các quy trình vận hành tiêu chuẩn (SOP) cho công việc hàng ngày, tạo ra các quy trình làm việc tự động hóa cao và thông minh.
2.Thư viện Skill nhóm: Đối với người dùng gói Team, chúng tôi sẽ giới thiệu Thư viện Skill nhóm. Các thành viên có thể xuất bản các Skills cá nhân đã được kiểm nghiệm của mình lên thư viện chia sẻ này, cho phép chia sẻ liền mạch kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm quy trình trên toàn bộ tổ chức, đồng thời thúc đẩy văn hóa cải tiến hợp tác và lưu giữ tri thức.
Tương lai có thể kết hợp và mở
Chúng ta đang ở một bước ngoặt công nghệ thú vị. Tương lai của các AI Agent sẽ có thể kết hợp, mở rộng và mở. Các tiêu chuẩn mở như Agent Skills và Model Context Protocol (MCP) đang mở đường cho một mạng lưới các công cụ AI thông minh và kết nối với nhau.
Manus AI tự hào là một thành viên tích cực trong phong trào này. Bằng cách đón nhận các tiêu chuẩn mở, chúng tôi tin rằng không chỉ có thể cung cấp cho người dùng một sản phẩm mạnh mẽ hơn mà còn có thể hợp tác cùng toàn bộ cộng đồng để định hình một tương lai AI hợp tác và đổi mới hơn.
Chúng tôi mời bạn cùng tham gia hành trình này với chúng tôi.
