出品｜虎嗅科技组

作者｜宋思杭

编辑｜苗正卿

头图｜Manus官网

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”。

虎嗅独家获悉，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虎嗅分析道,“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）。虎嗅了解到，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”。

本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4643482.html?f=wyxwapp