Une recherche centrée sur les entreprises qui traite simultanément des centaines de points de données, fournissant des renseignements exploitables pour vos décisions commerciales.
Commencez avec Wide ResearchDécouvrez pourquoi Wide Research surpasse les méthodes manuelles et les chatbots IA standards.
| Fonctionnalité | Recherche manuelle | Chatbot IA | Manus Wide Research |
|---|---|---|---|
| Approche | Exécution linéaire pilotée par l'humain | Une seule IA vous aide | Orchestration multi-agents parallèle |
| Vitesse | Des jours à des semaines par cycle d'analyse | Heures avant saturation du contexte | Quelques minutes, quelle que soit l'échelle |
| Échelle | Limité par les contraintes cognitives et temporelles | Les performances se dégradent au-delà de 8 à 10 éléments en raison de la saturation de la fenêtre de contexte | Passe à l'échelle de centaines sans effort |
| Qualité | Soumis à la variabilité et à la fatigue humaines | Dégradation progressive avec un risque accru d'hallucination | Qualité uniforme à toute échelle |
| Sortie | Notes non structurées et liens source | Résumés compressés avec perte de détails | Rapports et jeux de données complets |
Demandez à un chatbot d'analyser 50 entreprises. Les 5 premières obtiennent des analyses détaillées. À la 20e, les descriptions deviennent étrangement brèves. À la 50e, vous n'obtenez plus que du contenu générique de remplissage.
L'IA traditionnelle a une « mémoire » fixe. À mesure qu'elle traite davantage d'éléments, le contexte précédent remplit l'espace disponible. Moins d'espace = moins de qualité.
Pas seulement plus rapide, fondamentalement différent
Chaque sous-agent fonctionne indépendamment avec des capacités complètes : sa propre VM, ses outils et son accès à Internet.
L'IA traditionnelle accumule le contexte. Wide Research donne à chaque élément une page vierge. Le résultat ? Une analyse cohérente et approfondie, à toute échelle.
L'agent principal distribue les tâches et collecte les résultats. Les sous-agents ne communiquent jamais entre eux. Cela évite la pollution du contexte et réduit les hallucinations.
De la recherche au travail créatif, Wide Research s'occupe de tout
Analyse de 100 modèles de baskets avec des comparaisons détaillées sur les prix, les fonctionnalités, les avis et le positionnement sur le marché
A étudié 250 chercheurs en IA de NeurIPS 2024 avec leurs publications, citations et domaines de recherche
Profils d'entreprise complets avec fondateurs, détails de financement, nombre d'employés, indicateurs de croissance et mentions médiatiques dans un tableur structuré
A généré 20 images uniques et de haute qualité simultanément, avec un concept cohérent et une exécution créative variée
Votre cluster de superordinateurs personnel, accessible via une simple conversation
Étape 1
L'agent principal découpe votre demande en centaines de sous-tâches indépendantes
Étape 2
Chaque sous-tâche dispose de son propre agent dédié avec un contexte entièrement nouveau
Étape 3
Des sous-agents mènent recherche, analyse et création de façon autonome
Étape 4
L'agent principal rassemble tous les résultats et synthétise le rapport final
Copier et essayer dans Manus
ChatGPT utilise un seul agent avec une seule fenêtre de contexte. Au 20e élément, la qualité baisse car le contexte est plein. Wide Research utilise 50 agents distincts, chacun avec un contexte frais. La qualité reste constante.
Des centaines. Le système évolue dynamiquement selon votre tâche. Analyser 10 éléments ? 10 agents. Analyser 500 éléments ? 500 agents.
Toute tâche impliquant plusieurs éléments similaires : analyse concurrentielle, revues de littérature, comparaisons de produits, traitement par lots, création multi-supports.
Oui, c'est exactement le but. Chaque élément dispose d'un agent dédié avec une capacité de contexte complète.
Actuellement disponible pour les utilisateurs Pro, avec un déploiement progressif vers les niveaux Plus et Basic.
Arrêtez de buter sur les limites de contexte. Commencez à déployer des clusters d'agents.
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