主要观点总结
Manus推出新功能Wide Research，该功能支持用户一键开启大规模并行Agent协作，轻松处理复杂调研任务。新功能的亮点在于其能够处理大量数据并快速生成结果，同时展示了两个典型的使用案例。该功能已向Pro用户开放，并计划向其他用户层级开放。然而，新功能的积分消耗可能较高，但Manus认为AI产品的边际成本可能会逐步降低。Wide Research的背后是一个系统级的并行计算机制，每个Manus会话都运行在一台独立虚拟机上，具备编排复杂云工作负载的能力。
关键观点总结
关键观点1: 新功能介绍
Manus推出了一项新功能——Wide Research，该功能支持大规模并行Agent协作，轻松处理复杂调研任务。用户可以一键启动多个Agent并行工作，最后整合输出结果。
关键观点2: 典型案例分析
Manus展示了两个使用Wide Research功能的典型案例。第一个案例是对比分析100款运动鞋，Manus会并发调用100个子Agent，独立抓取分析、汇总信息。第二个案例是为活动寻找海报灵感，Wide Research能够同时探索多种视觉风格并自动生成海报图样。
关键观点3: 用户评价与响应
有用户称Wide Research是近期使用过的最好的工具之一，能够大幅提高工作效率。然而，也有用户对积分机制表示担忧，认为新功能的积分消耗可能较高。Manus的联合创始人对此进行了回应，解释了AI产品的边际成本可能会逐步降低的策略。
关键观点4: 技术细节与背景
Wide Research背后是一个系统级的并行计算机制，每个Manus会话都运行在一台独立虚拟机上。与传统多Agent系统不同，Wide Research中的每个子Agent都是一个完整的Manus实例，能自主思考、自我执行。此外，该功能受到了MapReduce范式的启发，并在Agent-Agent协作方面进行了最新探索。
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