Je hebt gehoord van AI 'Deep Research'-tools... nu lanceert Manus 'Wide Research', dat meer dan 100 agenten inschakelt om het web voor je af te speuren

De Chinese AI-startup Manus , die eerder dit jaar in het nieuws kwam met zijn aanpak van een multi-agent-orkestratieplatform voor consumenten en 'pro'-sumers (professionals die werkprocessen willen runnen), is terug met een interessante nieuwe toepassing van zijn technologie.

Terwijl veel andere grote concurrerende AI-aanbieders zoals OpenAI , Google en xAI "Deep Research" of "Deep Researcher" AI-agenten hebben gelanceerd die minuten of uren uitgebreid, diepgaand webonderzoek uitvoeren en goed geciteerde, grondige rapporten schrijven namens gebruikers, kiest Manus voor een andere aanpak.

Het bedrijf heeft zojuist "Wide Research" aangekondigd, een nieuwe experimentele functie waarmee gebruikers grootschalige taken met een hoog volume kunnen uitvoeren door de kracht van geparallelliseerde AI-agenten te benutten - zelfs meer dan 100 tegelijk, allemaal gericht op het voltooien van één enkele taak (of een reeks subtaken die het overkoepelende doel opschalen).

Eerder werd al gemeld dat Manus de modellen van Anthropic Claude en Alibaba Qwen gebruikt om zijn platform te runnen.

In een video die op het officiële X-account is geplaatst , laat Manus medeoprichter en hoofdwetenschapper Yichao 'Peak' Ji een demo zien van het gebruik van Wide Research om 100 sneakers te vergelijken.

Om de taak te voltooien, schakelt Manus Wide Research vrijwel direct 100 subagenten in, die elk het ontwerp, de prijs en de beschikbaarheid van één schoen analyseren.

Het resultaat is een sorteerbare matrix die binnen enkele minuten wordt geleverd in spreadsheet- en webpaginaformaat.

Het bedrijf beweert dat Wide Research niet beperkt is tot data-analyse. Het kan ook worden gebruikt voor creatieve taken zoals ontwerponderzoek.

In één scenario genereerden Manus-agenten tegelijkertijd posterontwerpen in 50 verschillende visuele stijlen, waarbij ze verzorgde ontwerpen in een downloadbaar ZIP-bestand terugstuurden.

Volgens Manus komt deze flexibiliteit voort uit de systeembenadering van parallelle verwerking en agent-tot-agentcommunicatie.

In de video legt Peak uit dat Wide Research de eerste toepassing is van een geoptimaliseerde virtualisatie- en agentarchitectuur die de rekenkracht 100 keer hoger kan opschalen dan de initiële aanbiedingen.

De functie is zo ontworpen dat deze automatisch wordt geactiveerd tijdens taken waarvoor grootschalige analyses nodig zijn. Er zijn geen handmatige instellingen of configuraties nodig.

Wide Research is vanaf vandaag beschikbaar voor gebruikers van het Manus Pro-abonnement en wordt geleidelijk toegankelijk voor gebruikers van het Plus- en Basic-abonnement. De abonnementsprijzen voor Manus zijn momenteel als volgt per maand opgebouwd.

• Gratis – $0/maand Inclusief 300 dagelijkse vernieuwingscredits, toegang tot de chatmodus, 1 gelijktijdige taak en 1 geplande taak.
• Basis – $ 19/maand Voegt 1.900 maandelijkse credits toe (+1.900 bonus tijdens een beperkte aanbieding), 2 gelijktijdige en 2 geplande taken, toegang tot geavanceerde modellen in de agentmodus, generatie van afbeeldingen/video's/dia's en exclusieve gegevensbronnen.
• Plus – $ 39/maand. Uitbreiding naar 3 gelijktijdige en 3 geplande taken, 3.900 maandelijkse credits (+3.900 bonus) en omvat alle basisfuncties.
• Pro – $ 199/maand Biedt 10 gelijktijdige en 10 geplande taken, 19.900 credits (+19.900 bonus), vroege toegang tot bètafuncties, een Manus T-shirt en de volledige functieset, inclusief geavanceerde agenthulpmiddelen en contentgeneratie.

Gebruikers die jaarlijks vooraf willen betalen, krijgen 17% korting op deze prijzen.

De lancering bouwt voort op de infrastructuur die eerder dit jaar met Manus werd geïntroduceerd. Het bedrijf beschrijft deze infrastructuur niet alleen als een AI-agent, maar als een persoonlijk cloudcomputingplatform.

Elke Manus-sessie wordt uitgevoerd op een speciale virtuele machine, waardoor gebruikers via natuurlijke taal toegang krijgen tot georkestreerde cloudcomputing. Volgens het bedrijf is deze opzet essentieel voor het realiseren van echte, algemene AI-workflows.

Met Wide Research kunnen Manus-gebruikers onderzoek of creatieve verkenning delegeren aan tientallen of zelfs honderden subagenten.

In tegenstelling tot traditionele multi-agentsystemen met vooraf gedefinieerde rollen (zoals manager, programmeur of ontwerper), is elke subagent binnen Wide Research een volledig capabele, volledig uitgeruste Manus-instantie - geen gespecialiseerde instantie voor een specifieke rol - die onafhankelijk opereert en elke algemene taak op zich kan nemen.

Volgens het bedrijf opent deze architectuurbeslissing de deur naar flexibele, schaalbare taakverwerking, zonder beperkingen door rigide sjablonen.

De implicatie lijkt te zijn dat het sneller is om al deze agents parallel te laten draaien en dat dit zal resulteren in een betere en meer gevarieerde reeks werkproducten die verder gaan dan onderzoeksrapporten, in tegenstelling tot de enkele "Deep Research"-agents die andere AI-leveranciers hebben getoond of ingezet.

Manus promoot Wide Research weliswaar als een doorbraak in agentparallelisme, maar het bedrijf levert geen direct bewijs dat het spawnen van tientallen of honderden subagenten effectiever is dan het laten uitvoeren van taken door één enkele agent met een grote capaciteit.

De release bevat geen prestatiebenchmarks, vergelijkingen of technische uitleg om de nadelen van deze aanpak te rechtvaardigen – zoals een verhoogd resourcegebruik, complexe coördinatie of mogelijke inefficiënties. Ook ontbreken details over hoe subagenten samenwerken, hoe resultaten worden samengevoegd, of of het systeem meetbare voordelen biedt op het gebied van snelheid, nauwkeurigheid of kosten.

Hoewel de functie architectonische ambities toont, zijn de praktische voordelen ten opzichte van eenvoudigere methoden nog niet bewezen op basis van de verstrekte informatie.

Hoewel Manus' implementatie van Wide Research wordt gezien als een vooruitgang in algemene AI-agentsystemen, heeft het bredere ecosysteem gemengde resultaten laten zien met vergelijkbare subagentbenaderingen.

Op Reddit hebben zelfverklaarde gebruikers van Claude's Code bijvoorbeeld hun zorgen geuit over de traagheid van de subagenten, het feit dat ze grote hoeveelheden tokens verbruiken en dat ze slechts beperkt inzicht in de uitvoering bieden.

Veelvoorkomende pijnpunten zijn onder meer een gebrek aan coördinatieprotocollen tussen agenten, problemen bij het opsporen van fouten en onregelmatige prestaties tijdens perioden met hoge belasting.

Deze uitdagingen hebben niet per se betrekking op de implementatie van Manus, maar ze benadrukken wel de complexiteit van het ontwikkelen van robuuste multi-agent frameworks.

Manus erkent dat Wide Research nog experimenteel is en dat er tijdens de ontwikkeling mogelijk beperkingen kunnen optreden.

Met de uitrol van Wide Research versterkt Manus zijn streven om op grote schaal opnieuw te definiëren hoe gebruikers met AI-agents omgaan.

Terwijl andere platforms worstelen met de technische uitdagingen van subagentcoördinatie en betrouwbaarheid, kan de aanpak van Manus dienen als testcase om te bepalen of gegeneraliseerde agentinstanties (in plaats van modules met een beperkte reikwijdte) de visie van naadloze, multi-threaded AI-samenwerking kunnen waarmaken.

Het bedrijf hint naar bredere ambities en suggereert dat de infrastructuur achter Wide Research de basis legt voor toekomstige aanbiedingen. Zowel gebruikers als branchekenners zullen nauwlettend in de gaten houden of deze nieuwe golf van agentarchitectuur zijn potentieel kan waarmaken – of dat de uitdagingen die elders in de AI-sector worden gezien, uiteindelijk zullen worden ingehaald.