乐视易到与周航互撕，贾跃亭的“生态化反”濒临破产

Deep Research 之后，是 Wide Research？

本周四，知名初创公司 Manus 推出了一项重要新功能，可以通过向上百协同工作的 AI 智能体分配任务来进行广泛的研究。

今年早些时候，Manus 的多智能体平台改变了人们应用 AI 工具的方式。不过现在，这家创业公司正在试图开发一种与大模型深度思考 Deep Research 同样重要的新能力。

如今的很多大模型工具，不论是 DeepSeek 还是 ChatGPT 都包含「深度研究」选项，可以驱动智能体进行长达数分钟甚至数小时的广泛、深入的网络研究，并帮助人类用户撰写引用充分、详尽的报告，模型推理时投入的算力越多，思考得越多，推理能力就越强。

最近各家的大模型技术升级则包含了多智能体和自动化的工具选择，这次 Manus 选择一步到位，尝试了大规模并行。

该公司刚刚宣布的「Wide Research」是一项新的实验功能，据说已经开发了两个月之久。它使用户能够利用并行 AI 智能体的功能执行大规模、大容量的任务 —— 一次甚至可以执行 100 多个智能体，而所有智能体都专注于完成单个任务（或一系列子任务，以实现上述总体目标）。

不过 Manus 所做的主要工作在于构建工具。此前有报道称，Manus 正在使用 Anthropic Claude 和阿里通义千问的模型来为其平台提供支持。

在官方 X 账户上发布的视频中，Manus 联合创始人兼首席科学家季逸超演示了使用 Wide Research 比较 100 款运动鞋的效果。

为了完成这项任务，Manus Wide Research 几乎立即启动了 100 个并发智能体 —— 每个 Agent 负责分析一款鞋的设计、定价和可用性。结果是几分钟内输出了以电子表格和网页格式提供的可排序矩阵。

它还可以对全球前 100 个 MBA 课程进行排名，或分析 1000 多支股票。Manus 表示，Wide Research 不仅限于数据分析，还可以用于设计探索等创造性任务。

在一个场景中，Manus 智能体同时生成了涵盖 50 种不同视觉风格的海报设计，并以可下载的 zip 文件形式返回设计结果。

Manus 在新产品博客中介绍，这种灵活性源于系统级的并行处理和智能体间通信方法。Wide Research 是优化虚拟化和智能体架构的第一个应用，能够将计算能力扩展到初始产品的 100 倍。该功能旨在在需要大规模分析的任务期间自动激活，无需手动调整或进行配置。

Wide Research 现已面向 Manus Pro 套餐用户开放，未来计划将逐步向 Plus 和 Basic 用户开放。

此次发布，以及今年 3 月与通用智能体一起推出的 AI 基础设施共同推动了 Manus 将大模型智能体工具扩大为「个人云计算平台」的愿景。

在人们提出任务需求后，每个 Manus 会话都在专用虚拟机上运行，这是有史以来首次，用户能通过自然语言访问精心设计的云计算服务来完成日常任务，现在到了 Wide Research 阶段，则是通过对话来操作超级计算集群。Manus 认为这是实现真正的通用 AI 工作流的关键。

通过 Wide Research，人们可以使用 Manus 委托数十个甚至数百个子智能体进行研究或创造性探索。与具有预定义角色（例如经理、程序员或设计师）的传统多智能体系统不同，Wide Research 中的每个子智能体都是功能齐全的 Manus 实例，没有对任务进行定制化，可以独立运行并承担任何通用任务。

Manus 表示，这一架构决策为不受僵化模板约束的灵活、可扩展的任务处理打开了大门。

理论上这意味着，与其他大模型 AI 应用所展示的「深度研究」智能体相比，「并行研究」的速度更快，并且将产生一套超越研究报告的更好、更多样化的工作产品。不过尽管 Manus 将 Wide Research 宣传为智能体并行性的突破，但还没有直接证据能证明并行智能体的方法效果更好。

在新发布中，Manus 并未展示性能基准、效果对比或技术解释，以证明此方法的利弊。此外，它还缺乏关于子智能体之间如何协作、如何合并结果，以及该系统是否在速度、准确性或成本方面具有可衡量优势的详细信息。因此，Wide Research 相对于更简单方法的实际优势仍未得到证实。

虽然 Manus 表示 Wide Research 的落地让我们向通用 AI 智能体系统前进了一步，但用户们初步的使用也发现了一些问题。

例如在 Reddit 上就有人抱怨子智能体速度慢、消耗大量 token 以及在执行任务时情况可见性有限。

根据人们的初步使用经验，常见的痛点包括智能体之间缺乏协调协议、调试困难以及高负载期间性能不稳定。Manus 承认，Wide Research 仍处于实验阶段，目前可能会面临一些限制。

不过，Wide Research 的出现显然让我们在推动 AI 智能向前发展时有了新的选择，当其他公司还在努力应对子智能体协调和可靠性的技术挑战时，Manus 的方法已经可以用于实测了。

Manus 还表示，Wide Research 背后的基础设施将为未来的产品奠定基础，它解锁的远不止于研究能力。从本质上讲，Wide Research 是一个系统级的并行处理机制，以及一个智能体到智能体协作的协议。