La mayoría de las herramientas de IA fallan a gran escala. Manus no lo hace.

Ve el panorama completo rápidamente. Cientos de agentes de IA investigan en paralelo para ofrecer ideas accionables en minutos.

¿Por qué Manus se destaca en tareas de investigación?

Descubre por qué Wide Research supera a los métodos manuales y a los chatbots de IA estándar.

Funcionalidad

Investigación Manual
Chatbot de IA
Manus Amplia Investigación
Enfoque
Ejecución lineal impulsada por humanos
Single AI te ayuda
Orquestación paralela de múltiples agentes
Velocidad
Días a semanas por ciclo de análisis
Horas hasta la saturación del contexto
Minutos independientemente de la escala
Escala
Limitado por límites cognitivos y temporales
Se degrada más allá de 8-10 elementos debido a la saturación de la ventana de contexto
Se adapta a cientos sin problemas
Calidad
Sujeto a la variabilidad humana y al cansancio
Degradación progresiva con mayor riesgo de alucinación
Calidad uniforme a cualquier escala
Salida
Notas no estructuradas y enlaces de origen
Resúmenes comprimidos con pérdida de detalle
Completa informes y conjuntos de datos

El problema de sobrecarga de contexto

Icono de un gráfico de barras descendente con una flecha roja, simbolizando cómo un exceso de contexto hace que el rendimiento de la IA disminuya.
Demasiado contexto provoca el fracaso de la IA

Pide a un chatbot que analice 50 empresas. Las primeras 5 reciben informes detallados. Para el #20, las descripciones son sospechosamente breves. Para el #50, estás obteniendo contenido genérico de relleno.

Ícono de un cerebro con un signo de interrogación, indicando por qué ocurre la sobrecarga de contexto.
Por qué sucede

La inteligencia artificial tradicional tiene una "memoria" fija. A medida que procesa más elementos, el contexto anterior llena el espacio. Menos espacio = menos calidad.

Icono de una marca de verificación verde, que muestra que Wide Research resuelve el problema.
Cómo lo soluciona Wide Research

Cada artículo recibe su propio agente dedicado. El artículo #1 y el artículo #100 reciben la misma atención. Sin restricciones de memoria. Sin degradación de calidad.

El problema de sobrecarga de contexto

Icono de un gráfico de barras descendente con una flecha roja, simbolizando cómo un exceso de contexto hace que el rendimiento de la IA disminuya.
Demasiado contexto provoca el fracaso de la IA

Pide a un chatbot que analice 50 empresas. Las primeras 5 reciben informes detallados. Para el #20, las descripciones son sospechosamente breves. Para el #50, estás obteniendo contenido genérico de relleno.

Ícono de un cerebro con un signo de interrogación, indicando por qué ocurre la sobrecarga de contexto.
Por qué sucede

La inteligencia artificial tradicional tiene una "memoria" fija. A medida que procesa más elementos, el contexto anterior llena el espacio. Menos espacio = menos calidad.

Icono de una marca de verificación verde, que muestra que Wide Research resuelve el problema.
Cómo lo soluciona Wide Research

Cada artículo recibe su propio agente dedicado. El artículo #1 y el artículo #100 reciben la misma atención. Sin restricciones de memoria. Sin degradación de calidad.

¿Qué hace diferente a Wide Research?

No solo más rápido, sino fundamentalmente diferente

Captura de pantalla grande de la interfaz de la computadora Manus mostrando múltiples subtareas ejecutándose en paralelo.
Procesamiento paralelo verdadero

Cada sub-agente funciona de manera independiente con todas las capacidades: su propia máquina virtual, herramientas y acceso a internet.

Contexto fresco para cada elemento

La inteligencia artificial tradicional acumula contexto. La amplia investigación le da a cada elemento un punto de partida limpio. ¿El resultado? Análisis consistente y exhaustivo a cualquier escala.

Orquestación centralizada

El agente principal distribuye tareas y recopila resultados. Los subagentes nunca se comunican entre sí. Esto previene la contaminación del contexto y reduce las alucinaciones.

Sub-agentes con todas las funcionalidades

Cada sub-agente es una instancia completa de Manus. No es un trabajador simplificado, sino un agente completamente autónomo que puede investigar, codificar, analizar y crear.

¿Qué hace diferente a Wide Research?

No solo más rápido, sino fundamentalmente diferente

Captura de pantalla grande de la interfaz de la computadora Manus mostrando múltiples subtareas ejecutándose en paralelo.
Procesamiento paralelo verdadero

Cada sub-agente funciona de manera independiente con todas las capacidades: su propia máquina virtual, herramientas y acceso a internet.

Contexto fresco para cada elemento

La inteligencia artificial tradicional acumula contexto. La amplia investigación le da a cada elemento un punto de partida limpio. ¿El resultado? Análisis consistente y exhaustivo a cualquier escala.

Orquestación centralizada

El agente principal distribuye tareas y recopila resultados. Los subagentes nunca se comunican entre sí. Esto previene la contaminación del contexto y reduce las alucinaciones.

Sub-agentes con todas las funcionalidades

Cada sub-agente es una instancia completa de Manus. No es un trabajador simplificado, sino un agente completamente autónomo que puede investigar, codificar, analizar y crear.

Cómo funciona

Tu clúster personal de supercomputación, accesible a través de una conversación simple

Paso 1

Desglose de tareas

El agente principal divide su solicitud en cientos de sub-tareas independientes

Paso 2

Ejecución en paralelo

Cada sub-tarea recibe su propio agente dedicado con un contexto nuevo

Paso 3

Procesamiento autónomo

Los subagentes investigan, analizan y crean de forma independiente

Paso 4

Uniendo Todo

El agente principal recopila todos los resultados y sintetiza el informe final

Ejemplo de indicaciones

Copiar y probar estos en Manus

Ejemplo de indicaciones

Copiar y probar estos en Manus

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Analiza la estrategia de redes sociales de 25 marcas líderes DTC
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Investiga 100 inversores potenciales para una startup fintech de Serie A
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Compara el plan de estudios de los 50 mejores programas de MBA en todo el mundo
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Generar 100 ideas de productos para artículos sostenibles para el hogar
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Preguntas frecuentes

¿En qué se diferencia esto de pedirle a ChatGPT que investigue 50 artículos?

¿Cuántos agentes puedo desplegar?

¿Qué tareas funcionan mejor con Wide Research?

¿El artículo #100 tendrá la misma calidad que el artículo #1?

¿Está esto disponible en todos los planes?

Preguntas frecuentes

¿En qué se diferencia esto de pedirle a ChatGPT que investigue 50 artículos?

¿Cuántos agentes puedo desplegar?

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Aplica una amplia investigación a proyectos reales.

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