在AI技术日新月异的今天，一家名为Manus的创新企业再次引领潮流，推出了其平台的重大新功能——Wide Research。这一突破性进展旨在通过协同上百个AI智能体，实现前所未有的大规模研究能力。
早前，Manus的多智能体平台已经颠覆了人们对AI工具的传统认知。而现在，这家初创公司正致力于开发一种与深度研究（Deep Research）相辅相成的新技能，旨在进一步拓宽AI的应用边界。
当前，诸如DeepSeek和ChatGPT在内的大模型工具，均提供了深度研究选项，能够驱动智能体进行长时间的广泛网络研究，并为人类用户生成内容详尽、引用丰富的报告。这些工具的推理能力与投入的算力成正比，算力越多，思考越深入，推理能力也越强。
然而，Manus并未止步于跟随这一趋势。在最新一轮的技术升级中，该公司直接迈入了大规模并行的崭新领域，推出了Wide Research功能。据称，这一功能历经两个月的精心研发，能够使用户利用并行AI智能体的优势，执行大规模、高强度的任务，一次最多可调动100多个智能体，共同致力于单个任务或一系列子任务的完成。
Manus的工作重心在于构建高效工具。有报道指出，该公司正在采用Anthropic Claude和阿里通义千问的模型为其平台提供强大支持。在官方发布的视频中，Manus的联合创始人兼首席科学家季逸超展示了Wide Research的实际应用：通过比较100款运动鞋，该功能几乎立即启动了100个并发智能体，每个智能体负责分析一款鞋的设计、定价和可用性，最终在几分钟内以电子表格和网页形式输出了可排序的矩阵结果。
Wide Research的应用场景远不止于此。它还可以对全球前100个MBA课程进行排名，或分析超过1000支股票。更重要的是，这一功能不仅限于数据分析，还可用于设计探索等创造性任务。例如，在一次实验中，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文件形式返回了设计成果。
据Manus在新产品博客中的介绍，这种灵活性得益于系统级的并行处理和智能体间通信方法。Wide Research作为优化虚拟化和智能体架构的首个应用，能够将计算能力扩展至初始产品的100倍。该功能旨在在需要大规模分析的任务期间自动激活，无需用户进行手动调整或配置。
目前，Wide Research已向Manus Pro套餐用户开放，并计划在未来逐步向Plus和Basic用户推广。这一发布标志着Manus在将大模型智能体工具扩展为“个人云计算平台”愿景的道路上迈出了重要一步。现在，用户只需通过自然语言提出任务需求，每个Manus会话就会在专用虚拟机上运行。在Wide Research阶段，用户甚至可以通过对话来操作超级计算集群，Manus认为这将是实现真正通用AI工作流的关键。
值得注意的是，Wide Research中的每个子智能体都是功能齐全的Manus实例，没有针对特定任务进行定制化。它们可以独立运行并承担任何通用任务，这一架构决策为不受僵化模板约束的灵活、可扩展的任务处理提供了可能。然而，尽管Manus将Wide Research宣传为智能体并行性的重大突破，但目前尚无直接证据能够证明并行智能体的方法在实际应用中效果更佳。
在新功能发布时，Manus并未展示性能基准、效果对比或技术解释来证明这一方法的优劣。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等详细信息也尚未披露。因此，Wide Research相对于更简单方法的实际优势仍有待验证。
尽管如此，Wide Research的出现无疑为AI智能的发展带来了新的选择。当其他公司仍在努力应对子智能体协调和可靠性的技术挑战时，Manus的方法已经投入实测并展现出了一定的潜力。同时，Manus还表示，Wide Research背后的基础设施将为未来的产品奠定基础，其解锁的能力远不止于研究范畴。从本质上讲，Wide Research不仅是一个系统级的并行处理机制，更是一个智能体间协作的全新协议。
