云南龙网

  1. 首页 > 生活百科 > >

Manus大升级，100多个智能体并发给你做任务

美国网络攻击

Manus大升级，100多个智能体并发给你做任务

文章图片

Manus大升级，100多个智能体并发给你做任务

机器之心报道
机器之心编辑部
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 。
【Manus大升级，100多个智能体并发给你做任务】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 。
参考内容：
https://manus.im/zh-cn/blog/introducing-wide-research
https://venturebeat.com/ai/youve-heard-of-ai-deep-research-tools-now-manus-is-launching-wide-research-that-spins-up-100-agents-to-scour-the-web-for-you/
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-07-31/openai-challenger-manus-preps-big-upgrade-to-main-agent-platform
文中视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/TPe82sk51tY8aflc1hYDwg

    推荐阅读


    上一篇：北京大学X银河通用「世界-动作模型」赋能全面泛化的非抓握技能

    下一篇：扎克伯格亲自撰文描绘的“个人超级智能”，到底是个啥？