大多數 AI 工具在規模化方面失敗。但 Manus 不會。

以商業為中心的研究可以同時處理數百個數據點，為您的商業決策提供可行的情報。

從廣泛的研究開始

為什麼 Manus 在研究任務中表現出色？

了解 Wide Research 為何優於人工方法和標準 AI 聊天機器人。

功能

手動研究
AI 聊天機器人
Manus 廣泛研究
方法
以人為主導的線性執行
Single AI 幫助你
平行多代理協作
速度
每個分析週期的時間以天至週計算
距離情境飽和的時間
不論規模的分鐘數
規模
受認知和時間限制的約束
因上下文窗口飽和，超過8-10個項目會出現退化
無縫擴展至數百
品質
受制於人類的變異性和疲勞
隨著幻覺風險增加的漸進式退化
在任何規模下均保持一致的品質
輸出
非結構化筆記和來源連結
壓縮摘要造成細節遺失
完成報告和數據集

上下文超載問題

一個下滑的柱狀圖圖示搭配紅色箭頭，象徵著過多的背景信息會導致AI性能下降。
過多的上下文會導致AI失效

要求聊天機器人分析50家公司的情況。前5家會得到詳細的介紹。到了第20家，描述開始變得異常簡略。到了第50家，你得到的只是泛泛的內容。

一個大腦圖標，旁邊帶有一個問號，表示為什麼會發生上下文過載。
為什麼會發生

傳統的人工智慧有固定的「記憶」。隨著它處理更多項目，先前的內容會填滿空間。空間越小 = 品質越低。

上下文超載問題

一個下滑的柱狀圖圖示搭配紅色箭頭，象徵著過多的背景信息會導致AI性能下降。
過多的上下文會導致AI失效

要求聊天機器人分析50家公司的情況。前5家會得到詳細的介紹。到了第20家，描述開始變得異常簡略。到了第50家，你得到的只是泛泛的內容。

一個大腦圖標，旁邊帶有一個問號，表示為什麼會發生上下文過載。
為什麼會發生

傳統的人工智慧有固定的「記憶」。隨著它處理更多項目，先前的內容會填滿空間。空間越小 = 品質越低。

Wide Research 的不同之處

不僅僅是更快——根本上不同

顯示多個子任務並行運行的大型圖像截圖，展示了Manus電腦介面。
真正的平行處理

每個子代理都獨立運行，擁有完整的功能：其自己的虛擬機器、工具和網絡訪問權限。

每個項目的新背景

傳統的人工智慧積累上下文，廣泛的研究給予每個項目一個全新的開始。結果是什麼？在任何規模下都能獲得一致且全面的分析。

集中協調

主代理分配任務並收集結果。子代理之間從不互相交流。這可以防止上下文污染並減少幻覺。

Wide Research 的不同之處

不僅僅是更快——根本上不同

顯示多個子任務並行運行的大型圖像截圖，展示了Manus電腦介面。
真正的平行處理

每個子代理都獨立運行，擁有完整的功能：其自己的虛擬機器、工具和網絡訪問權限。

每個項目的新背景

傳統的人工智慧積累上下文，廣泛的研究給予每個項目一個全新的開始。結果是什麼？在任何規模下都能獲得一致且全面的分析。

集中協調

主代理分配任務並收集結果。子代理之間從不互相交流。這可以防止上下文污染並減少幻覺。

真實世界的使用案例

從研究到創意工作—Wide Research 全面處理

市場研究卡片中的圖片顯示表格數據，對比了多款運動鞋的型號。
市場調查

分析了100款運動鞋模型，詳細比較了價格、功能、評論和市場定位

學術研究卡中的圖片代表來自NeurIPS 2024的AI研究人員分析。
學術研究

研究了來自 NeurIPS 2024 的 250 位 AI 研究人員的出版記錄、引用次數和研究重點領域

競爭情報卡中的圖片展示了一份包含公司詳情的文件或試算表。
競爭情報

綜合公司檔案，包含創始人、資金詳情、員工數量、增長指標和媒體提及，以結構化的電子表格呈現

創意製作卡片中的圖片顯示創意視覺藝術作品。
創意製作

同時生成20張獨特且高品質的圖像，並在概念一致的情況下進行多樣化的創意執行

真實世界的使用案例

從研究到創意工作—Wide Research 全面處理

市場研究卡片中的圖片顯示表格數據，對比了多款運動鞋的型號。
市場調查

分析了100款運動鞋模型，詳細比較了價格、功能、評論和市場定位

學術研究卡中的圖片代表來自NeurIPS 2024的AI研究人員分析。
學術研究

研究了來自 NeurIPS 2024 的 250 位 AI 研究人員的出版記錄、引用次數和研究重點領域

競爭情報卡中的圖片展示了一份包含公司詳情的文件或試算表。
競爭情報

綜合公司檔案，包含創始人、資金詳情、員工數量、增長指標和媒體提及，以結構化的電子表格呈現

創意製作卡片中的圖片顯示創意視覺藝術作品。
創意製作

同時生成20張獨特且高品質的圖像，並在概念一致的情況下進行多樣化的創意執行

運作方式

您的個人超級運算叢集，可透過簡單對話取得訪問

步驟 1

任務分解

主要代理將您的請求分解為數百個獨立的子任務

步驟 2

平行執行

每個子任務都能獲得專屬代理人，擁有全新的上下文

步驟 3

自動處理

子代理獨立地研究、分析和創建

步驟 4

將一切匯聚在一起

主要代理彙集所有結果並綜合成最終報告

範例提示

在Manus中複製並嘗試這些

分析50個競爭者的價格、功能和市場定位
分析50個競爭者的價格、功能和市場定位
研究30個市場的法規要求以進行擴展規劃
研究30個市場的法規要求以進行擴展規劃
為 ABM 活動鎖定分析 100 個企業帳戶
為 ABM 活動鎖定分析 100 個企業帳戶
在您的行業中比較200個職位的薪酬數據
在您的行業中比較200個職位的薪酬數據

常見問題

這與請 ChatGPT 研究 50 項有何不同？

我可以部署多少個代理？

哪些任務最適合進行廣泛研究？

項目#100會與項目#1獲得相同的品質嗎？

這在所有方案中都可以使用嗎？

準備好擴展您的研究了嗎？

停止達到上下文限制。開始部署代理集群。

升級至Manus Pro

準備好擴展您的研究了嗎？

停止達到上下文限制。開始部署代理集群。

升級至Manus Pro