🤖 Manus AI – Der autonome KI-Agent erklärt (und was ich davon halte)
Habt ihr schon von Manus gehört? Seit März 2025 sorgt dieser KI-Agent aus China für ordentlich Wirbel in der Tech-Szene. Zeit, das Ding mal einzuordnen. Was ist Manus überhaupt? Der Name kommt vom lateinischen Wort für „Hand" – und genau das ist die Idee: Manus soll eure Gedanken in Taten umsetzen. Anders als ChatGPT oder Claude, die auf eure Anweisungen antworten und dann auf den nächsten Input warten, arbeitet Manus autonom. Ihr gebt ein Ziel vor – etwa „Recherchiere die 10 größten Konkurrenten meiner Branche und erstelle eine Präsentation" – und Manus macht sich selbstständig an die Arbeit. Im Hintergrund. Ohne dass ihr jeden Schritt beaufsichtigen müsst. Technisch gesehen nutzt Manus eine Multi-Agenten-Architektur: Mehrere spezialisierte Sub-Agenten arbeiten zusammen. Ein „Planner" zerlegt die Aufgabe in Teilschritte, ein „Executor" führt sie aus, ein „Verifier" prüft die Ergebnisse. Das Ganze läuft auf einer eigenen Cloud-VM, was Manus zum echten Werkzeug macht – nicht nur zum Gesprächspartner. Was kann Manus konkret? Die Bandbreite ist beeindruckend: - Tiefgehende Web-Recherchen mit strukturierten Reports - Datenanalysen und Visualisierungen - Code schreiben und einfache Apps bauen - Präsentationen erstellen - Lieferanten-Recherche für B2B - Wettbewerbsanalysen - Bilder bearbeiten und erstellen Der Clou: Manus liefert fertige Ergebnisse, keine Vorschläge. Statt „Du könntest das so machen…" bekommt ihr ein fertiges Dokument, eine funktionierende Website oder eine ausgefüllte Tabelle. Was kostet der Spaß? Hier wird's interessant – und auch ein bisschen frustrierend: - Free Tier: Eine kostenlose Aufgabe pro Tag (entspricht 300 Credits) + einmalig 1.000 Startguthaben - Starter: 39$/Monat für 3.900 Credits, 2 parallele Aufgaben - Pro: 199$/Monat für 19.900 Credits, 5 parallele Aufgaben + Beta-Features Das Credit-System ist der Knackpunkt: Jede Aktion verbraucht Credits – vom API-Call über die VM-Nutzung bis zum LLM-Token. Problem: Ihr wisst vorher nicht, wie viele Credits eine Aufgabe frisst. Eine komplexere Recherche kann locker 900+ Credits verschlingen. Manche Nutzer haben ihr komplettes Startguthaben bei der ersten Aufgabe verbraten.