智東西AI前瞻（公眾號：zhidxcomAI）
作者 江宇
編輯 漠影

智東西8月1日報道，昨日，AI Agent平臺Manus宣布上線Wide Research功能，這是其自產品發布以來最重大的系統級更新，也是公司自遷出中國后首次發布的新能力。

該功能支持一次調度百個以上智能體并行運行，用于處理復雜、多維度的大規模研究任務。

Wide Research依托Manus構建的虛擬化云計算底座運行，每次對話背后都運行著一個專屬虛擬機，支持用戶通過自然語言控制任務調度與計算資源分配。

相比傳統“深度研究（Deep Research）”路線，Manus此番轉向橫向規模擴展，首次引入了智能體間通訊與系統級并行處理的方法。

目前，該功能面向Pro用戶率先開放使用，月費199美元（約合人民幣1452.7元），后續將逐步向Plus（39美元/月）、Basic（19美元/月）用戶開放。免費版用戶則暫不包含該能力。

一、百智能體并行處理，底層是虛擬機不是插件

Wide Research是Manus首次開放的并行智能體系統，支持一次性調用上百個子智能體同步處理任務。

用戶在平臺發起任務后，系統會自動調用功能完備的Manus子智能體，每個子智能體獨立處理一個子任務，最終協同輸出結果。無需用戶手動配置并行選項。

例如，在官方演示中，聯合創始人兼首席科學家季逸超（Peak Ji）展示了Wide Research如何在幾分鐘內并行比較100款運動鞋的設計、價格與庫存，并將結果以網頁與表格形式輸出。

另一示例中，平臺可在一次任務中生成50種不同風格的海報設計，最終打包為可下載素材。

相較于其他AI平臺將Agent視作對話助手或垂類助手工具，Manus自創立以來將其定義為“具備圖靈完備能力的個人云計算平臺”。每一次Manus會話，背后都是一臺用戶專屬、支持腳本執行與系統資源調度的云端虛擬機，而非調用微服務API或嵌套插件。

Manus指出，正是這套架構，使用戶能夠輕松完成一系列復雜操作：例如在安全沙箱中評估前沿開源項目、對數據庫結果進行比較——所有這些，只需通過自然語言與智能體交互即可完成。

Wide Research在此基礎上疊加了“系統級并行處理”與“智能體間通訊”，將一個任務拆分為多個子任務，每個子智能體在云中獨立運行、協同計算。每個子智能體本身就是一個完整的Manus，能夠將原先每個用戶的計算能力擴展到初始版的100倍。

二、Wide vs Deep：不同路徑的Agent競速，Manus想打造“個人云平臺”

不同于OpenAI、Google、xAI等公司主推的“Deep Research”方案，即由單一高能力智能體順序執行深度任務，Manus的“Wide Research”更注重橫向擴展與多任務協同。

Manus團隊稱，這種設計可以顯著提升任務完成速度和多樣性，尤其在需要對比分析大量信息或進行樣式發散創意生成的場景中表現突出。

但Wide Research的成本結構與實際可控性仍引發用戶關注。用戶在X平臺評論稱：“這看起來很棒，但運行100個Manus智能體也意味著消耗100倍的積分？這是否會變得過于昂貴？”目前，Manus官方尚未公布按并發量計費的具體消耗規則。

也有用戶評價道，Wide Research并非只是擴展搜索：“這不僅是Wide Research，這是Wide Everything。每一個子智能體都是一個完整的Manus，意味著是真正的AI并行工作流，而不僅僅是一個‘聰明的搜索工具’。”

不過目前，Manus未公開子智能體的通信機制、調度策略或性能對比數據，也尚未說明多Agent架構下的資源開銷、負載均衡與錯誤糾錯機制。但Manus強調該系統“圖靈完備性”帶來的任務靈活性，將突破傳統模板限制。

此前也有報道稱，Manus正在使用Anthropic的Claude與阿里云通義千問模型作為底層語言模型支持。

繼推出AI視頻生成功能后，Wide Research成為其第二個標志性系統能力。Manus認為，這一功能只是公司構建下一代AI計算平臺的起點，后續仍將持續擴展底層基礎設施與Agent能力。

結語：多智能體架構的“速度試驗”才剛開始

從“單智能體控制虛擬機”到“百智能體并行操作云任務”，Manus的目標或非單點功能創新，而是在架構層改變用戶對個人計算資源的使用方式。

但這條路也并不輕松。業界在多Agent系統上已有諸多前車之鑒：執行穩定性、調度復雜度、結果合并的可控性，都是技術挑戰。Wide Research雖展示了廣度上的突破，但深度是否足夠，仍有待用戶實際驗證。

Manus將自身定位為“Agent即操作系統”的先行者，其最終要證明的不是能不能并行，而是并行之后，是否真的更強。

彭博社、VentureBeat、Manus官網