Manus AI 于 2025 年 7 月 31 日发布全新功能 Wide Research，它代表了一种与 OpenAI 不同的研究范式转向。
OpenAI 所提出的 Deep Research 模式，重新定义了人工智能如何协助用户进行系统性知识查询。这一模式通过多轮网络浏览、引用生成和长文组织，使 AI 能够输出结构严谨、来源可信的调研报告，尤其适用于复杂、跨学科的深度任务。
然而，当 Deep Research 专注于“深”，即深入理解、持续提问、层层追溯之时，Manus AI 则选择了一条“广”的道路。它没有延续强化单一智能体的深入探索模式，而是转向并行调用 100 个以上通用 Agent 协作处理任务，提出了名为 Wide Research 的全新能力。
在 2025 年上半年，OpenAI 推出的 Deep Research 模式进入主流对话工具中，允许 ChatGPT 自主进行多步网络调研与综合分析，生成引文丰富、结构完整的长篇报告，通常耗时 5–30 分钟，适合处理跨学科复杂查询的场景。该功能最初在 2 月推出，后逐步推广至 Pro、Plus、Team 与免费用户（轻量版）等帐户中。
Deep Research 是 ChatGPT 内置的一种“自动研究员”模式。当你提交一个复杂问题时，它会通过多轮网络抓取、自我规划查询、调用浏览与分析工具，对海量在线信息进行汇总，输出结构化报告（可能附图、表）并标注来源。整个过程透明、有逻辑、注重深度。
该模式优势在于
主要局限则包括耗时较长、处理单项任务瓶颈明显、并行能力有限，有时对大规模、高并发任务响应较慢。
2025 年 7 月 31 日，Manus 发布名为 Wide Research 的功能更新——这是 Manus 有史以来最大规模的升级之一。该功能能够自动调用 100 个以上完全通用的子智能体 并行工作，每个子 Agent 执行一个任务或处理一个子任务，有效缩短传统单线程研究流程所需时间。
Manus 官方描述，Wide Research 不是简单叠加多个子智能体，而是构建一个“系统级的并行处理机制”，并采用轻量化的 agent 间协作协议，使任务更灵活、更可拓展。所有子智能体是全能力模型，不设角色分工限制，适合广泛、多样的任务。
Wide Research 的并行能力特别适用于：
虽然 Wide Research 展示了强大性能，但仍有可注意的局限：
在使用前建议：明确任务范围；控制并发规模（如可先做 20–50 子任务测试效果）；结合人工校对输出结构与风格；评估时间成本与账单预算。
Manus 将 Wide Research 视为“大规模 agent 生态系统”建设的第一步。未来可能加入定期调度任务、上下文记忆机制、插件扩展、跨 agent 协作图谱等功能，进一步提升并行智能体执行的协调性与稳定性。
从 OpenAI 的 Deep Research 到 Manus 的 Wide Research，是现代 AI 从“深度”向“广度”迈进的重要跨越。Deep Research 优势在于深度与研究质量，Wide Research 提供全新并行思路，适用于高并发、多样任务场景。
如果关注信息整合效率与结构性输出，Wide Research 提供了新范式；若仍重视报告的严密性与来源可考性，Deep Research 仍是不可缺少的工具。
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