在AI界的一次重大动作中，Manus于8月1日凌晨悄然推出了其备受瞩目的新功能——Wide Research。该功能目前仅限于Pro用户体验，但Manus方面表示，未来将逐步向Basic和Plus用户开放，而免费用户的使用计划尚未提上日程。
距离Manus首席科学家Peak季逸超上次为产品发声，已经过去了近五个月。在此期间，Manus经历了诸多波折，而Wide Research的推出，仿佛是对外界的一次有力回应，宣告着其依然保持着强劲的发展势头。
据知情人士透露，Wide Research是Manus内部耗时最长的功能之一，研发过程超过两个月。这一功能的推出，正值OpenAI推出其ChatGPT Agent之际，尽管后者市场表现不一，但其抢占Agent赛道制高点的意图已十分明显，尤其是其“Deep Research”功能备受瞩目。
而Manus的Wide Research，则以其“广度研究”的定位，对OpenAI的“深度研究”形成了有力挑战。在实际测试中，这种“深”与“广”的对比尤为明显。例如，在面对列出全球前100所MBA学校的任务时，ChatGPT Agent显得力不胜任，仅能列出10所，而Manus则轻松完成了任务。
这背后的技术差异在于，Wide Research强调的是横向扩展和并行处理，能够将大任务拆分为多个小任务并行处理，从而提高效率。但这一方法需要消耗大量的算力，Token消耗量也会大幅增加。Peak在发布视频中，用“parallel”（并行）一词精准概括了Wide Research的核心优势，并解释了其如何通过扩展用户调度云计算的能力来完成日常任务。
Manus的demo展示了Wide Research的强大功能，如同时比较100双运动鞋、同时生成50张风格各异的海报等。这些广度级别的任务是Deep Research无法完成的。值得注意的是，Wide Research并不会作为独立产品或功能出现在Manus页面内，而是根据用户需求自动启用。
然而，算力消耗的增加也意味着用户需要更多的积分（credit）来支持Wide Research任务。据了解，免费用户每日可获得300积分，而一个Wide Research任务预计消耗1000个积分，即每个子任务约消耗10个积分。对于简单问题，积分消耗也大致相同。
业内人士分析认为，在复杂逻辑任务中，Wide Research的表现不一定优于高容量的单个智能体；而Deep Research在深度信息整合和复杂问题推理上具有绝对优势，但生成速度较慢，可拓展性受限。目前，无论是Wide Research还是Deep Research，在信息可靠性和结果可交付性方面仍有提升空间。
近半年来，国内外AI独角兽纷纷推出各自的Agent，但整体表现同质化严重。这主要是因为Agent的表现能力和智能水平最终取决于AGI的进步速度。而现阶段，AGI似乎正面临前所未有的瓶颈期，核心技术难以实现颠覆性突破，导致市场陷入内卷，玩家们在有限的空间内互相较劲，却始终无法真正突破天花板。
然而，无论是Manus的横空出世还是Wide Research的推出，都彰显了其在AI Agent领域的创新精神。在大家都在卷“Deep Research”的时候，Manus敢于尝试新的方向，这无疑为AI界带来了新的思考和启示。
