La maggior parte degli strumenti AI fallisce su larga scala. Manus no.

Ottieni rapidamente la visione completa. Centinaia di agenti AI ricercano in parallelo per fornire approfondimenti concreti in pochi minuti.

Perché Manus eccelle nei compiti di ricerca?

Scopri perché Wide Research supera i metodi manuali e i chatbot AI standard.

Funzionalità

Ricerca Manuale
Chatbot AI
Manus Ricerca Ampia
Approccio
Esecuzione lineare guidata dall'uomo
Single AI ti aiuta
Orchestrazione parallela multi-agente
Velocità
Giorni a settimane per ciclo di analisi
Ore fino alla saturazione del contesto
Minuti indipendentemente dalla scala
Bilancia
Limitato da confini cognitivi e temporali
Si degrada oltre 8-10 elementi a causa della saturazione della finestra di contesto
Si adatta senza problemi a centinaia
Qualità
Soggetto a variabilità umana e affaticamento
Degradazione progressiva con aumento del rischio di allucinazioni
Qualità uniforme su qualsiasi scala
Output
Note non strutturate e collegamenti alle fonti
Sommari compressi con perdita di dettagli
Completa rapporti e set di dati

Il problema del sovraccarico di contesto

Icona di un grafico a barre declinante con una freccia rossa, simboleggiando come troppa contestualizzazione può ridurre le prestazioni dell'IA.
Troppo contesto causa il fallimento dell'IA

Chiedi a un chatbot di analizzare 50 aziende. Le prime 5 ricevono dettagliate analisi. Al numero 20, le descrizioni diventano sospettosamente brevi. Al numero 50, stai ricevendo riempitivi generici.

Icona di un cervello con un punto interrogativo, che indica perché avviene il sovraccarico di contesto.
Perché succede

L'intelligenza artificiale tradizionale ha una "memoria" fissa. Man mano che elabora più elementi, il contesto precedente riempie lo spazio. Meno spazio = meno qualità.

Icona di un segno di spunta verde, che indica che Wide Research risolve il problema.
Come Wide Research lo risolve

Ogni articolo ha il suo agente dedicato. L'articolo #1 e l'articolo #100 ricevono la stessa attenzione. Nessun vincolo di memoria. Nessun degrado della qualità.

Il problema del sovraccarico di contesto

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Troppo contesto causa il fallimento dell'IA

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Perché succede

L'intelligenza artificiale tradizionale ha una "memoria" fissa. Man mano che elabora più elementi, il contesto precedente riempie lo spazio. Meno spazio = meno qualità.

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Come Wide Research lo risolve

Ogni articolo ha il suo agente dedicato. L'articolo #1 e l'articolo #100 ricevono la stessa attenzione. Nessun vincolo di memoria. Nessun degrado della qualità.

Cosa rende Wide Research diverso

Non solo più veloce, ma fondamentalmente diverso

Grande screenshot dell'interfaccia del computer Manus che mostra più sottocompiti in esecuzione in parallelo.
Elaborazione parallela pura

Ogni sub-agente funziona in modo indipendente con tutte le capacità: il proprio VM, strumenti e accesso a Internet.

Contesto fresco per ogni elemento

L'IA tradizionale accumula contesto. La Ricerca Ampia offre a ogni elemento una nuova opportunità. Il risultato? Analisi coerente e completa su qualsiasi scala.

Orchestrazione centralizzata

L'agente principale distribuisce compiti e raccoglie i risultati. I sotto-agenti non comunicano mai tra loro. Questo previene l'inquinamento del contesto e riduce le allucinazioni.

Sottoagenti a pieno titolo

Ogni sub-agente è una completa istanza di Manus. Non un lavoratore semplificato, ma un agente completamente autonomo che può ricercare, codificare, analizzare e creare.

Cosa rende Wide Research diverso

Non solo più veloce, ma fondamentalmente diverso

Grande screenshot dell'interfaccia del computer Manus che mostra più sottocompiti in esecuzione in parallelo.
Elaborazione parallela pura

Ogni sub-agente funziona in modo indipendente con tutte le capacità: il proprio VM, strumenti e accesso a Internet.

Contesto fresco per ogni elemento

L'IA tradizionale accumula contesto. La Ricerca Ampia offre a ogni elemento una nuova opportunità. Il risultato? Analisi coerente e completa su qualsiasi scala.

Orchestrazione centralizzata

L'agente principale distribuisce compiti e raccoglie i risultati. I sotto-agenti non comunicano mai tra loro. Questo previene l'inquinamento del contesto e riduce le allucinazioni.

Sottoagenti a pieno titolo

Ogni sub-agente è una completa istanza di Manus. Non un lavoratore semplificato, ma un agente completamente autonomo che può ricercare, codificare, analizzare e creare.

Come funziona

Il tuo cluster di supercalcolo personale, accessibile tramite una semplice conversazione

Passo 1

Suddivisione del compito

L'agente principale suddivide la tua richiesta in centinaia di sotto-compiti indipendenti

Fase 2

Esecuzione parallela

Ogni sotto-attività riceve il proprio agente dedicato con contesto aggiornato

Passo 3

Elaborazione autonoma

I sub-agenti ricercano, analizzano e creano in modo indipendente

Passo 4

Unendo Tutto Insieme

L'agente principale raccoglie tutti i risultati e sintetizza il rapporto finale

Esempi di prompt

Copia e prova questi in Manus

Esempi di prompt

Copia e prova questi in Manus

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Genera 100 idee di prodotti per articoli per la casa sostenibili
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Domande frequenti

In che modo è diverso chiedere a ChatGPT di ricercare 50 elementi?

Quanti agenti posso distribuire?

Quali compiti funzionano meglio con Wide Research?

L'articolo #100 avrà la stessa qualità dell'articolo #1?

È disponibile su tutti i piani?

Domande frequenti

In che modo è diverso chiedere a ChatGPT di ricercare 50 elementi?

Quanti agenti posso distribuire?

Quali compiti funzionano meglio con Wide Research?

L'articolo #100 avrà la stessa qualità dell'articolo #1?

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