Manus最近推出了一项新功能，这项技术让AI智能体能够同时处理大量任务。作为一家专注AI工具研发的初创公司，Manus在多智能体平台基础上又推出了一项突破性功能，这项新功能让AI研究效率提升了一个台阶。

在AI工具发展过程中，深度研究和广泛研究始终是两个重要方向。当前市面上主流的大模型工具都具备深度研究功能，这类功能可以让智能体进行长时间的网络研究，输出详细报告。不过Manus这次选择了一条不同路线，他们开发出的Wide Research功能能够同时协调多个智能体，让AI研究效率大幅提升。

这项新功能已经开发了两个月，目前主要面向Manus Pro用户开放。从实际应用来看，这项技术可以同时处理大量任务，比如分析100款运动鞋的性能参数，或者对比全球前100个MBA课程。这种并行处理方式让AI研究从单点突破转向大规模协同，为用户提供更全面的信息支持。

深度解析：Wide Research如何改变AI研究方式

传统AI研究往往需要单个智能体长时间运行，这种模式虽然能保证深度思考，但效率相对较低。Manus的Wide Research功能则采用并行处理方式，让多个智能体同时工作。这种模式的优势在于能快速收集大量信息，适合需要广泛分析的场景。

以运动鞋对比为例，这项技术能在几分钟内完成100款产品的数据分析。每个智能体分别负责不同任务，最终结果以电子表格和网页格式呈现。这种处理方式不仅节省时间，还能让用户更直观地比较不同产品。类似的应用场景还包括股票分析、设计探索等多个领域。

从技术实现来看，这项功能的核心在于系统级的并行处理和智能体间通信机制。Manus表示，这种架构能让计算能力提升到初始产品的100倍。这种突破性设计让AI研究从单点突破转向大规模协同，为用户提供更全面的信息支持。

多维度对比：Wide Research与传统AI研究的差异

在实际应用中，Wide Research展现出独特优势。传统AI研究需要单个智能体长时间运行，而这项新功能让多个智能体同时工作。这种模式能快速收集大量信息，适合需要广泛分析的场景。

以运动鞋对比为例，这项技术能在几分钟内完成100款产品的数据分析。每个智能体分别负责不同任务，最终结果以电子表格和网页格式呈现。这种处理方式不仅节省时间，还能让用户更直观地比较不同产品。类似的应用场景还包括股票分析、设计探索等多个领域。

从技术实现来看，这项功能的核心在于系统级的并行处理和智能体间通信机制。Manus表示，这种架构能让计算能力提升到初始产品的100倍。这种突破性设计让AI研究从单点突破转向大规模协同，为用户提供更全面的信息支持。

用户反馈：真实体验中的优缺点

尽管这项技术展现出强大潜力，但实际使用中也出现了一些问题。有用户反映，子智能体在执行任务时速度较慢，消耗大量token，且任务执行过程透明度有限。这些体验表明，Wide Research虽然在理论上有优势，但在实际应用中仍需优化。

从用户反馈来看，这项功能在处理复杂任务时表现出色，但简单任务可能显得冗余。有用户提到，智能体之间缺乏协调协议，导致调试过程较为复杂。这些体验表明，这项技术虽然在理论上有优势，但在实际应用中仍需优化。

Manus表示，这项技术目前仍处于实验阶段，可能会面临一些限制。不过，这项技术已经展现出独特价值，为AI研究提供了新思路。从实际应用来看，这项功能在处理复杂任务时表现出色，但在简单任务中可能显得冗余。

未来展望：AI研究的新方向

从技术发展趋势来看，Wide Research代表了一种新的研究方向。这项技术让AI研究从单点突破转向大规模协同，为用户提供更全面的信息支持。这种模式不仅提高了研究效率，还拓展了AI应用的边界。

Manus表示，这项技术将为未来的产品奠定基础，解锁的远不止于研究能力。从本质上讲，这项技术是系统级的并行处理机制，以及智能体间协作的协议。这种突破性设计让AI研究从单点突破转向大规模协同，为用户提供更全面的信息支持。

这项技术的出现，让AI研究从单点突破转向大规模协同，为用户提供更全面的信息支持。这种模式不仅提高了研究效率，还拓展了AI应用的边界。从技术发展趋势来看，Wide Research代表了一种新的研究方向，为AI研究提供了新思路。

总结：AI研究的进化之路

从深度研究到广泛研究，AI研究正在经历重要转变。Manus的这项技术让AI研究从单点突破转向大规模协同，为用户提供更全面的信息支持。这种模式不仅提高了研究效率，还拓展了AI应用的边界。

这项技术的出现，为AI研究提供了新思路。从深度研究到广泛研究，AI研究正在经历重要转变。这种模式不仅提高了研究效率，还拓展了AI应用的边界。Manus的这项技术让AI研究从单点突破转向大规模协同，为用户提供更全面的信息支持。