Manus跑路后首次更新,可让上百个Agent一起干活儿(跑路失败什么意思)

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智东西AI前瞻(公众号:zhidxcomAI)

作者 | 江宇

编辑 | 漠影

智东西8月1日报道,昨日,AI Agent平台Manus宣布上线Wide Research功能,这是其自产品发布以来最重大的系统级更新,也是公司自迁出中国后首次发布的新能力。

该功能支持一次调度百个以上智能体并行运行,用于处理复杂、多维度的大规模研究任务。

Wide Research依托Manus构建的虚拟化云计算底座运行,每次对话背后都运行着一个专属虚拟机,支持用户通过自然语言控制任务调度与计算资源分配。

相比传统“深度研究(Deep Research)”路线,Manus此番转向横向规模扩展,首次引入了智能体间通讯系统级并行处理的方法。

目前,该功能面向Pro用户率先开放使用,月费199美元💵(约合人民币1452.7元),后续将逐步向Plus(39美元💵/月)、Basic(19美元💵/月)用户开放。免费版用户则暂不包含该能力。

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一、百智能体并行处理,底层是虚拟机不是插件

Wide Research是Manus首次开放的并行智能体系统,持一次性调用上百个子智能体同步处理任务

用户在平台发起任务后,系统会自动调用功能完备的Manus子智能体每个子智能体独立处理一个子任务,最终协同输出结果。无需用户手动配置并行选项。

例如,在官方演示中,联合创始人兼首席科学家季逸超(Peak Ji)展示了Wide Research如何在几分钟内并行比较100款『运动鞋』的设计、价格与库存,并将结果以网页与表格形式输出。

另一示例中,平台可在一次任务中生成50种不同风格的海报设计,最终打包为可下载素材。

相较于其他AI平台将Agent视作对话助手或垂类助手工具,Manus自创立以来将其定义为“具备图灵完备能力的个人云计算平台”。每一次Manus会话,背后都是一台用户专属、支持脚本执行与系统资源调度的云端虚拟机,而非调用微服务API或嵌套插件。

Manus指出,正是这套架构,使用户能够轻松完成一系列复杂操作:例如在安全沙箱中评估前沿开源项目、对数据库结果进行比较——所有这些,只需通过自然语言与智能体交互即可完成。

Wide Research在此基础上叠加了“系统级并行处理”与“智能体间通讯”,将一个任务拆分为多个子任务,每个子智能体在云中独立运行、协同计算。每个子智能体本身就是一个完整的Manus,能够将原先每个用户的计算能力扩展到初始版的100倍

二、Wide vs Deep:不同路径的Agent竞速,Manus想打造“个人云平台”

不同于OpenAI、Google、xAI等公司主推的“Deep Research”方案,即由单一高能力智能体顺序执行深度任务,Manus的“Wide Research”更注重横向扩展与多任务协同。

Manus团队称,这种设计可以显著提升任务完成速度和多样性,尤其在需要对比分析大量信息或进行样式发散创意生成的场景中表现突出。

但Wide Research的成本结构与实际可控性仍引发用户关注。用户在X平台评论称:“这看起来很棒,但运行100个Manus智能体也意味着消耗100倍的积分?这是否会变得过于昂贵?”目前,Manus官方尚未公布按并发量计费的具体消耗规则。

也有用户评价道,Wide Research并非只是扩展搜索:“这不仅是Wide Research,这是Wide Everything。每一个子智能体都是一个完整的Manus,意味着是真正的AI并行工作流,而不仅仅是一个‘聪明的搜索工具’。”

不过目前,Manus未公开子智能体的通信机制、调度策略或性能对比数据,也尚未说明多Agent架构下的资源开销、『负载均衡』与错误纠错机制。但Manus强调该系统“图灵完备性”带来的任务灵活性,将突破传统模板限制。

此前也有报道称,Manus正在使用Anthropic的Claude与阿里云『通义千问』模型作为底层语言模型支持。

继推出AI视频生成功能后,Wide Research成为其第二个标志性系统能力。Manus认为,这一功能只是公司构建下一代AI计算平台的起点,后续仍将持续扩展底层基础设施与Agent能力。

结语:多智能体架构的“速度试验”才刚开始

从“单智能体控制虚拟机”到“百智能体并行操作云任务”,Manus的目标或非单点功能创新,而是在架构层改变用户对个人计算资源的使用方式。

但这条路也并不轻松。业界在多Agent系统上已有诸多前车之鉴:执行稳定性、调度复杂度、结果合并的可控性,都是技术挑战。Wide Research虽展示了广度上的突破,但深度是否足够,仍有待用户实际验证。

Manus将自身定位为“Agent即操作系统”的先行者,其最终要证明的不是能不能并行,而是并行之后,是否真的更强。

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