在AI技术日新月异的今天，知名初创企业Manus再次引领创新潮流，推出了一项名为“Wide Research”的重大新功能。该功能允许用户将任务分配给上百个协同工作的AI智能体，进行大规模、高效率的研究。
今年早些时候，Manus凭借其多智能体平台颠覆了AI工具的应用方式。而现在，这家初创企业正致力于开发一种与大模型深度思考——“Deep Research”——同样关键的新能力。
当前，众多大模型工具，如DeepSeek和ChatGPT，都配备了“深度研究”选项，能够驱动智能体进行长达数小时的网络深度探索，并为人类用户提供内容详尽、引用丰富的报告。模型在推理过程中投入的算力越多，其思考就越深入，推理能力也越强。
近期，各大模型的技术升级涵盖了多智能体和自动化工具选择。而Manus则一步到位，尝试了大规模并行处理。公司最新宣布的“Wide Research”实验功能，据称已历经两个月的研发。它使用户能够借助并行AI智能体的力量，执行大规模、高强度的任务——一次可部署多达100多个智能体，所有智能体都专注于完成单个任务（或一系列子任务，以实现总体目标）。
Manus的主要工作在于构建强大的工具。有报道称，该公司正在利用Anthropic Claude和阿里通义千问的模型为其平台提供动力。
在官方账号发布的视频中，Manus联合创始人兼首席科学家季逸超展示了Wide Research的强大功能，通过比较100款运动鞋的效果进行了演示。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，每个智能体负责分析一款鞋的设计、定价和可用性。结果在短时间内以电子表格和网页格式提供了可排序的矩阵。
Wide Research还能对全球前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，还可用于设计探索等创造性任务。在一个案例中，Manus智能体同时生成了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。
Manus在新产品博客中介绍称，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是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，无需手动调整或配置。
目前，Wide Research已向Manus Pro套餐用户开放，并计划逐步向Plus和Basic用户推广。
此次发布，以及今年3月与通用智能体一同推出的AI基础设施，共同推动了Manus将大模型智能体工具扩展为“个人云计算平台”的愿景。用户提出任务需求后，每个Manus会话都在专用虚拟机上运行。这是史上首次，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。如今，到了Wide Research阶段，用户则可通过对话来操作超级计算集群。Manus认为，这是实现真正通用AI工作流的关键。
通过Wide Research，用户可利用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（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完备的Manus实例，未对任务进行定制化，可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束缚的灵活、可扩展任务处理开辟了道路。
然而，尽管Manus将Wide Research宣传为智能体并行性的突破，但尚未有直接证据能证明并行智能体的方法效果更佳。在新发布中，Manus未展示性能基准、效果对比或技术解释，以证明此方法的优劣。它还缺少关于子智能体如何协作、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尚未得到证实。
根据用户的初步体验，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。
尽管如此，Wide Research的出现无疑为AI智能的发展提供了新的选择。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。Manus还表示，Wide Research背后的基础设施将为未来产品奠定基础，它解锁的能力远不止于研究。从本质上讲，Wide Research是一个系统级的并行处理机制，以及一个智能体间协作的协议。
