La plupart des outils d'IA échouent à grande échelle. Manus ne le fait pas.

Voyez l'ensemble rapidement. Des centaines d'agents IA recherchent en parallèle pour fournir des insights exploitables en quelques minutes.

Pourquoi Manus excelle-t-il dans les tâches de recherche ?

Découvrez pourquoi Wide Research surpasse les méthodes manuelles et les chatbots IA standards.

Fonctionnalité

Recherche Manuelle
Chatbot IA
Manus Large Recherche
Approche
Exécution linéaire, dirigée par l'humain
Single AI vous aide
Orchestration parallèle multi-agents
Vitesse
Jours à semaines par cycle d'analyse
Heures jusqu'à la saturation du contexte
Minutes, indépendamment de l'échelle
Échelle
Limité par des contraintes cognitives et temporelles
Se dégrade au-delà de 8 à 10 éléments en raison de la saturation de la fenêtre de contexte
Évolue sans effort jusqu'à des centaines
Qualité
Sous réserve de la variabilité humaine et de la fatigue
Dégradation progressive avec risque accru d'hallucinations
Qualité uniforme à toute échelle
Sortie
Notes non structurées et liens sources
Résumés compressés avec perte de détails
Rapports et ensembles de données complets

Le problème de surcharge de contexte

Icône d'un graphique à barres en baisse avec une flèche rouge, symbolisant comment trop de contexte provoque une chute des performances de l'IA.
Trop de contexte provoque l'échec de l'IA

Demandez à un chatbot d'analyser 50 entreprises. Les 5 premières reçoivent des analyses détaillées. Au numéro 20, les descriptions deviennent étrangement brèves. Au numéro 50, vous obtenez des remplissages génériques.

Icône d'un cerveau avec un point d'interrogation, indiquant pourquoi la surcharge de contexte se produit.
Pourquoi cela arrive-t-il

L'IA traditionnelle a une "mémoire" fixe. À mesure qu'elle traite plus d'éléments, le contexte précédent remplit l'espace. Moins d'espace = moins de qualité.

Icône d'une coche verte, indiquant que Wide Research résout le problème.
Comment Wide Research le résout

Chaque article dispose de son propre agent dédié. L'article n°1 et l'article n°100 reçoivent une attention identique. Aucune contrainte de mémoire. Aucune dégradation de la qualité.

Le problème de surcharge de contexte

Icône d'un graphique à barres en baisse avec une flèche rouge, symbolisant comment trop de contexte provoque une chute des performances de l'IA.
Trop de contexte provoque l'échec de l'IA

Demandez à un chatbot d'analyser 50 entreprises. Les 5 premières reçoivent des analyses détaillées. Au numéro 20, les descriptions deviennent étrangement brèves. Au numéro 50, vous obtenez des remplissages génériques.

Icône d'un cerveau avec un point d'interrogation, indiquant pourquoi la surcharge de contexte se produit.
Pourquoi cela arrive-t-il

L'IA traditionnelle a une "mémoire" fixe. À mesure qu'elle traite plus d'éléments, le contexte précédent remplit l'espace. Moins d'espace = moins de qualité.

Icône d'une coche verte, indiquant que Wide Research résout le problème.
Comment Wide Research le résout

Chaque article dispose de son propre agent dédié. L'article n°1 et l'article n°100 reçoivent une attention identique. Aucune contrainte de mémoire. Aucune dégradation de la qualité.

Qu'est-ce qui rend Wide Research différent

Pas seulement plus rapide—fondamentalement différent

Grande capture d'écran de l'interface informatique Manus montrant plusieurs sous-tâches s'exécutant en parallèle.
Traitement parallèle véritable

Chaque sous-agent fonctionne de manière indépendante avec toutes les fonctionnalités : sa propre machine virtuelle, ses outils et un accès Internet.

Contexte frais pour chaque article

L'IA traditionnelle accumule le contexte. La recherche approfondie donne à chaque élément un nouveau départ. Le résultat ? Une analyse cohérente et approfondie à toute échelle.

Orchestration centralisée

L'agent principal distribue les tâches et collecte les résultats. Les sous-agents ne communiquent jamais entre eux. Cela empêche la pollution du contexte et réduit les hallucinations.

Sous-agents à part entière

Chaque sous-agent est une instance complète de Manus. Pas un travailleur simplifié—un agent entièrement autonome capable de rechercher, coder, analyser et créer.

Qu'est-ce qui rend Wide Research différent

Pas seulement plus rapide—fondamentalement différent

Grande capture d'écran de l'interface informatique Manus montrant plusieurs sous-tâches s'exécutant en parallèle.
Traitement parallèle véritable

Chaque sous-agent fonctionne de manière indépendante avec toutes les fonctionnalités : sa propre machine virtuelle, ses outils et un accès Internet.

Contexte frais pour chaque article

L'IA traditionnelle accumule le contexte. La recherche approfondie donne à chaque élément un nouveau départ. Le résultat ? Une analyse cohérente et approfondie à toute échelle.

Orchestration centralisée

L'agent principal distribue les tâches et collecte les résultats. Les sous-agents ne communiquent jamais entre eux. Cela empêche la pollution du contexte et réduit les hallucinations.

Sous-agents à part entière

Chaque sous-agent est une instance complète de Manus. Pas un travailleur simplifié—un agent entièrement autonome capable de rechercher, coder, analyser et créer.

Comment ça marche

Votre cluster de supercalcul personnel, accessible par une simple conversation

Étape 1

Répartition des tâches

L'agent principal divise votre demande en des centaines de sous-tâches indépendantes

Étape 2

Exécution parallèle

Chaque sous-tâche dispose de son propre agent dédié avec un contexte neuf

Étape 3

Traitement autonome

Les sous-agents recherchent, analysent et créent de manière indépendante

Étape 4

Tout rassembler

L'agent principal recueille tous les résultats et synthétise le rapport final

Exemples de invites

Copiez et essayez ces éléments dans Manus

Exemples de invites

Copiez et essayez ces éléments dans Manus

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Questions fréquemment posées

En quoi cela diffère-t-il de demander à ChatGPT de rechercher 50 éléments ?

Combien d'agents puis-je déployer ?

Quelles tâches fonctionnent le mieux avec Wide Research ?

L'article n°100 aura-t-il la même qualité que l'article n°1 ?

Est-ce disponible sur tous les forfaits ?

Questions fréquemment posées

En quoi cela diffère-t-il de demander à ChatGPT de rechercher 50 éléments ?

Combien d'agents puis-je déployer ?

Quelles tâches fonctionnent le mieux avec Wide Research ?

L'article n°100 aura-t-il la même qualité que l'article n°1 ?

Est-ce disponible sur tous les forfaits ?

Partagez vos cas d'utilisation de Wide Research

Gagnez 20 000 crédits lorsqu'en vedette

Étape 1

Utilisez-le

Appliquez des recherches approfondies à des projets réels.

Image d'un bouton intitulé « Recherche Étendue ».

Étape 2

Partagez-le

Publier avec #ManusWideResearch

Image contenant des icônes de réseaux sociaux tels que X, Instagram, TikTok et LinkedIn, montrant comment partager votre cas d'utilisation.

Étape 3

Gagnez-le

Obtenez 20 000 crédits lorsqu'ils sont mis en avant.

Image montrant « +20 000 » avec une icône de récompense, symbolisant les crédits gagnés lorsqu'ils sont mis en avant.

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Prêt à faire évoluer votre recherche ?

Arrêtez de repousser les limites contextuelles. Commencez à déployer des clusters d'agents.

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