8月1日凌晨,Manus首席科学家Peak季逸超罕见发声——Manus发布新功能Wide Research(广度研究),该功能目前仅对Pro用户开放,未来会陆续向Basic和Plus用户开放。而目前还没有向免费用户开放的计划。
距离上一次Peak为产品录制视频,还要追溯到今年3月Manus的横空出世。在这5个月里,Manus经历了种种跌宕起伏的事件。而如今Wide Research功能的上线,似乎是在向大众证明,“我还很好地活着”。
独家获悉,这是在Manus内部花最长时间做的功能,耗时超两个月。
就在上个月,行业巨头OpenAI也推出了自家的ChatGPT Agent,尽管上线后市场反响褒贬不一,但其抢占Agent赛道制高点的野心昭然若揭。其中,“Deep Research”更是被作为核心卖点大肆宣传。
而不到一个月的时间,Manus的Wide Research便横空出世,其“广度研究”的定位,无疑是对OpenAI“深度研究”的一次精准反击,甚至有点挑战OpenAI霸主的意味。
从实际测试结果来看,这是一场“深”与“广”的对决。
当被要求列出全球前100的MBA学校时,ChatGPT Agent显得力不从心,回应称“前100所学校太广泛了,我可以列出10所。” 而Manus则毫不费力地完成了任务。
这是因为一个是Wide Research,一个是Deep Research,前者的特点就是并行计算。
这背后,是两种截然不同的技术。一位行业资深人士向分析道,“Wide Research强调的是横向扩展和并行处理,它在处理任务时,可以将一个大的任务拆分成批量任务,这样效率虽然高,但需要承担高昂的算力消耗,Token消耗量也会剧增。”
Peak在发布视频中,也用“parallel”(并行)一词,精准地概括了Wide Research的核心优势。他讲到,“如何将用户调度云计算来完成日常任务的这种计算能力扩展到100倍,所以他们推出了wide research这个功能。”
这也是为什么我们在Manus最新发布的demo中可以看到,它既能同时比较100双运动鞋,还能同时生成50张风格各异的海报。而这种广度级别的任务是Deep Research无法完成的。
据了解,Wide Research并不会以单独的产品或者独立的功能呈现在Manus页面内,而是当用户给Manus一个任务的时候,Manus会自动识别是否需要使用Wide Research功能。
那么,既然将计算能力扩展100倍,这同时也意味着消耗更多的算力。
在用户侧,算力对应的就是积分(credit)。了解到,免费用户的积分是每日300,而通常情况下,一个wide research的任务预计消耗1000个积分,也就是说每个子任务会消耗10个积分左右。而如果是用户只问manus一个简单的问题,也只会消耗10个积分左右。
不过也有行业人士分析道,“如果是在复杂逻辑任务里,Wide的表现效果就不一定优于高容量的单个智能体;而Deep Research的串行推理在深度信息整合,复杂问题推理上有绝对优势,只不过生成速度略慢,可拓展性受局限。但综合来看,目前无论是Wide Research还是Deep Research,信息可靠性,结果的可交付性都还有提升空间”。
近半年来,海内外的AI独角兽都在争相推出各自的Agent,但整体表现都非常同质化。其根本原因还是在于,Agent的表现能力和智能水平,归根结底要取决于AGI的进步速度。
而从现阶段来看,AGI 似乎正遭遇一场前所未有的“瓶颈期”。当核心技术难以实现颠覆性突破时,市场上的玩家们便陷入了一种无奈的“内卷”——大家都在有限的空间里互相较劲,试图通过细枝末节的优化来争夺用户,却始终无法真正突破天花板,实现质的飞跃。
但无论是2025年3月Manus的横空出世,还是这次发布Wide Research新功能,其可贵之处正是在于创新。要知道,在今天之前,整个 AI Agent 领域,大家依然还是在卷“Deep Research”。
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