大多数AI工具在规模上失败。Manus则没有。

快速了解全貌。数百个AI代理同时进行研究,以在几分钟内提供可操作的见解。

为什么Manus在研究任务中表现出色?

看看为什么Wide Research的表现优于手动方法和标准AI聊天机器人。

功能

手动研究
AI聊天机器人
Manus 广泛研究
方法
以人为本,线性执行
Single AI 帮助您
并行多代理协调
速度
每个分析周期的天数到周数
距离上下文饱和还有几个小时
分钟,无论规模大小
比例
受到认知和时间限制的约束
由于上下文窗口饱和而导致超过8-10个项目时性能下降
无缝扩展到数百个
质量
受人为变异和疲劳的影响
渐进性退化伴随更高的幻觉风险
在任何规模上保持统一的质量
输出
非结构化笔记和来源链接
压缩摘要导致细节丢失
完成报告和数据集

上下文过载问题

一幅下降条形图的图标,带有红色箭头,象征着过多的背景信息会导致人工智能性能下降。
过多的背景信息会导致人工智能失效

请让一个聊天机器人分析50家公司。前5家公司会得到详细的书面分析。到第20家公司时,描述变得可疑地简短。到第50家公司时,你得到的只是泛泛之谈。

脑中有问号的图标,表示为何会发生语境过载。
为什么会发生

传统人工智能拥有固定的“记忆”。随着处理的项目增多,先前的上下文内容会占据空间。空间越少=质量越低。

绿色勾号图标,显示Wide Research解决了问题。
Wide Research如何解决这个问题

每件物品都有其专属的代理。物品 #1 和物品 #100 获得相同的关注。没有内存限制。没有质量下降。

上下文过载问题

一幅下降条形图的图标,带有红色箭头,象征着过多的背景信息会导致人工智能性能下降。
过多的背景信息会导致人工智能失效

请让一个聊天机器人分析50家公司。前5家公司会得到详细的书面分析。到第20家公司时,描述变得可疑地简短。到第50家公司时,你得到的只是泛泛之谈。

脑中有问号的图标,表示为何会发生语境过载。
为什么会发生

传统人工智能拥有固定的“记忆”。随着处理的项目增多,先前的上下文内容会占据空间。空间越少=质量越低。

绿色勾号图标,显示Wide Research解决了问题。
Wide Research如何解决这个问题

每件物品都有其专属的代理。物品 #1 和物品 #100 获得相同的关注。没有内存限制。没有质量下降。

是什么让广泛研究与众不同

不仅更快——本质上有所不同

Manus计算机界面的一个大截图,显示多个子任务并行运行。
真正的并行处理

每个子代理独立运行,具备完整的功能:拥有自己的虚拟机、工具和互联网访问权限。

每个项目都提供新的背景

传统人工智能积累上下文。广泛研究为每个项目提供了一个干净的起点。结果如何?在任何规模上都能实现一致、全面的分析。

集中的协调

主代理分配任务并收集结果。子代理之间从不相互沟通。这可以防止上下文污染并减少幻觉。

功能齐全的子代理

每个子代理都是一个完整的Manus实例。不是一个简化的工人——而是一个能够进行研究、编程、分析和创建的完全自主的代理。

是什么让广泛研究与众不同

不仅更快——本质上有所不同

Manus计算机界面的一个大截图,显示多个子任务并行运行。
真正的并行处理

每个子代理独立运行,具备完整的功能:拥有自己的虚拟机、工具和互联网访问权限。

每个项目都提供新的背景

传统人工智能积累上下文。广泛研究为每个项目提供了一个干净的起点。结果如何?在任何规模上都能实现一致、全面的分析。

集中的协调

主代理分配任务并收集结果。子代理之间从不相互沟通。这可以防止上下文污染并减少幻觉。

功能齐全的子代理

每个子代理都是一个完整的Manus实例。不是一个简化的工人——而是一个能够进行研究、编程、分析和创建的完全自主的代理。

工作原理

您的个人超级计算集群,可通过简单对话进行访问

步骤 1

任务分解

主代理将您的请求分解为数百个独立的子任务

步骤 2

并行执行

每个子任务都有一个专门的代理,并且有新的上下文

步骤 3

自动化处理

子代理独立地研究、分析和创建

步骤 4

把这一切结合起来

主代理收集所有结果并综合成最终报告

示例提示

复制并在Manus中尝试这些

示例提示

复制并在Manus中尝试这些

创建一个关于前30名项目管理工具的详细比较
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分析25个领先的DTC品牌的社交媒体策略
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研究100位潜在的投资者,用于一个A轮金融科技初创公司
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比较全球前50名MBA项目的课程设置
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生成100个可持续家居用品的产品创意
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常见问题

这与要求ChatGPT研究50个项目有何不同?

我可以部署多少代理?

哪些任务最适合宽广研究?

第100号物品会与第1号物品有相同的质量吗?

这在所有计划中都可用吗?

常见问题

这与要求ChatGPT研究50个项目有何不同?

我可以部署多少代理?

哪些任务最适合宽广研究?

第100号物品会与第1号物品有相同的质量吗?

这在所有计划中都可用吗?

分享您的广泛研究用例

被推荐时赚取20,000积分

步骤 1

使用它

将广泛研究应用于实际项目。

一个标有“广泛研究”的按钮的图像。

步骤 2

分享

发布包含#ManusWideResearch的内容

包含社交媒体图标的图片,如 X、Instagram、TikTok 和 LinkedIn,展示如何分享您的用例。

步骤 3

赢得它

成为推荐时可获得 20,000 积分。

图片显示“+20,000”以及奖励图标,象征着被推荐时获得的积分。

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步骤 1

使用它

将广泛研究应用于实际项目。

一个标有“广泛研究”的按钮的图像。

步骤 2

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包含社交媒体图标的图片,如 X、Instagram、TikTok 和 LinkedIn,展示如何分享您的用例。

步骤 3

赢得它

成为推荐时可获得 20,000 积分。

图片显示“+20,000”以及奖励图标,象征着被推荐时获得的积分。

准备扩大您的研究规模?

停止触及上下文限制。开始部署代理集群。

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停止触及上下文限制。开始部署代理集群。