L’arrivo di Manus a marzo 2025 ha generato in 72 ore una lista d’attesa a sei cifre, definita dalla stampa internazionale come “un momento DeepSeek per gli agenti AI“. A oltre un anno dal lancio, il prodotto è uscito dall’invitation-only e propone una serie di piani a credito che vanno dal gratuito ai 200 dollari mensili, e ha aggiunto a fine aprile 2026 un cloud computer persistente che gira 24 ore su 24. È un’evoluzione interessante per chi guarda al mondo degli agenti, ed è una rottura più ampia di quanto sembri, soprattutto se l’unico riferimento di confronto è ChatGPT o Claude.
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Cosa significa “agente autonomo” davvero
Il primo passo è chiarire una distinzione che sembra banale, però fa la differenza. ChatGPT, Claude, Gemini sono assistenti conversazionali: il loro ciclo è prompt-risposta, e chi guida il processo è sempre l’utente, che decompone manualmente il problema, lancia richieste in sequenza, ricompone i risultati.
Manus rompe questo schema. Riceve un brief in linguaggio naturale, costruisce un piano di esecuzione visibile, e parte da solo: pianifica i passi, apre un browser, esegue ricerche, scarica file, esegue codice, salva risultati, consegna un artefatto finale.
A descriverlo così sembra una sfumatura semantica, in realtà è un cambio di paradigma. La documentazione ufficiale di Manus parla di “virtual colleague with its own computer”, ed è un’immagine che rende l’idea.
L’agente vive in una sandbox Linux Ubuntu completa, con accesso a shell, file system persistente, browser Chromium, interpreti Python e Node.js, e può perfino esporre servizi web all’esterno. La parte tecnica più rilevante, raccontata in dettaglio nel post di E2B che fornisce l’infrastruttura a Manus, è che ogni sessione utilizza microVM Firecracker, le stesse macchine virtuali leggere sviluppate originariamente da AWS per Lambda. Il risultato pratico: l’agente può lavorare per decine di minuti, anche un’ora, mantenendo lo stato tra un passo e l’altro, persino quando il dispositivo dell’utente è spento.
Questo cambia il modo in cui si chiede a Manus di fare qualcosa. Un prompt per ChatGPT richiede precisione sulla forma della risposta, perché il modello deve restituire un testo subito. Un brief per Manus richiede precisione sull’obiettivo finale e sui criteri di successo, perché il modello dovrà prendere decine di micro-decisioni autonome durante l’esecuzione, senza poter chiedere conferma a ogni passaggio.
È una scrittura più simile a quella che si farebbe per un consulente esterno che riceve un brief e torna dopo due giorni con il dossier, non a quella che si farebbe per un assistente in chat.
Le due modalità e il “Manus’s Computer”
Il prodotto si articola su due modalità principali.
- Chat Mode funziona come un assistente conversazionale tradizionale, costa pochissimi crediti, serve a domande veloci, sintesi rapide, ricerca puntuale.
- Agent Mode è la modalità autonoma vera: Manus prende il brief, costruisce il task plan, e parte.
La differenza in termini di costi è significativa, e va capita prima di iniziare a usare il prodotto in modo regolare.
L’elemento più distintivo dell’interfaccia è Manus’s Computer, un pannello laterale che mostra in tempo reale tutto ciò che l’agente sta facendo: quali pagine sta aprendo, cosa sta cercando, quali file sta scrivendo, quali comandi sta lanciando nel terminale. Per chi viene da anni di chatbot dove tutto è invisibile, è un’esperienza diversa: si vede l’agente lavorare, si possono intercettare errori prima che compromettano l’intero task, si può intervenire spostandolo da una direzione sbagliata.
Una review pubblicata su Cybernews ricorda che “sembra di guardare un ricercatore mentre lavora con una checklist”, ed è una descrizione fedele.
Il punto delicato è che questa trasparenza si paga con una maggiore responsabilità di supervisione. Manus può sbagliare click sul browser, fraintendere un’istruzione, costruire un piano errato. Senza un occhio sul Computer, l’agente può consumare crediti per minuti producendo un output che alla fine non serve. La logica corretta è darle un brief chiaro, lasciarlo lavorare, ma tenere sotto controllo i primi passi del piano: se il piano iniziale è giusto, di solito l’esecuzione regge. Se è sbagliato, meglio fermarsi e riformulare.
Piani, crediti, costi: il modello economico
Manus usa un sistema a crediti, e questo cambia profondamente l’esperienza rispetto agli abbonamenti illimitati di ChatGPT Plus o Claude Pro.
Il piano gratuito offre trecento crediti che si rigenerano ogni ventiquattr’ore, più mille crediti starter una tantum, con accesso al Chat Mode e a Manus 1.6 Lite in Agent Mode. È sufficiente per testare il prodotto e capire se ha senso passare a un piano superiore.
Lo stesso task eseguito da Manus 1.6 e 1.6 Max. Fonte: Manus, manus.im
I piani Pro partono da 20 dollari al mese per quattromila crediti, salgono a 40 dollari per ottomila crediti con accesso al Wide Research (la modalità di ricerca estesa che vedremo nella quarta puntata), e arrivano a 200 dollari per il piano Max che porta i crediti mensili a quarantamila e abilita generazione batch di slide e siti. Il piano Team parte da 20 dollari per seat e introduce funzionalità di workspace condiviso.
Per i numeri aggiornati alla fonte ufficiale c’è la pagina dei piani Manus, ma vale la pena ricordare che, come riporta una review recente di Spectrum AI Lab, i crediti mensili non si accumulano da un mese all’altro, mentre quelli acquistati come add-on possono essere portati avanti finché l’abbonamento resta attivo.
Il dato concreto che serve per ragionare sui costi: un task di ricerca semplice consuma intorno ai cinquanta-sessanta crediti, un’analisi dataset di media complessità ne brucia trecento, un dossier di Wide Research approfondito può arrivare a quattro o diecimila crediti in una singola esecuzione.
Manus non è in grado di stimare il costo di un task prima di lanciarlo, e in caso di crediti insufficienti si ferma a metà esecuzione. Per le aziende, il budgeting va dunque fatto a posteriori per le prime settimane di utilizzo, finché il team non sviluppa un’intuizione sui costi tipici dei propri task ricorrenti.
Come capire se Manus serve al proprio lavoro
C’è una domanda preliminare che vale la pena porsi prima ancora di aprire l’account. Manus eccelle in scenari dove serve esecuzione autonoma su task multi-passo che combinano ricerca web, manipolazione di file, generazione di artefatti complessi. Brilla in ricerche di mercato approfondite, analisi competitive, sintesi multi-fonte con citazioni, costruzione di dossier strutturati, scraping su scala media, generazione di documenti formattati a partire da dati grezzi.
È meno adatto, almeno per ora, dove la richiesta è semplice e veloce, dove il valore aggiunto sta nella conversazione iterativa, dove l’integrazione profonda con strumenti specifici come IDE, suite Office locali, sistemi CRM proprietari conta più dell’autonomia.
Manus e durata del task
Una griglia decisionale grossolana ma utile, che va affinata caso per caso: se il task richiede meno di cinque minuti di lavoro umano, Manus è probabilmente un’overkill costosa, ed è meglio un assistente conversazionale.
Se richiede tra cinque minuti e un’ora, e attraversa più strumenti o più fonti, Manus può essere la scelta giusta. Se richiede più di un’ora di lavoro complesso ma altamente strutturato, vale la pena valutare se il task non sia più adatto a una pipeline costruita con API e tooling dedicato, anche di Manus stesso.
C’è anche un criterio organizzativo. Manus richiede a chi lo usa di pensare in modo diverso, ed è una skill che si forma con il tempo. Le aziende che adottano Manus con successo, spesso, sono quelle che dedicano una persona o un piccolo team alla curva di apprendimento iniziale, prima di estendere l’uso al resto dell’organizzazione. Lanciarlo dall’alto come tool generalista, senza un nucleo di power user che sviluppi pattern di utilizzo riconoscibili, tende a produrre frustrazione e abbandono.
Conclusioni
A questo punto la domanda che resta aperta, e che merita di essere posta a inizio percorso, è semplice: il proprio flusso di lavoro attuale ha task multi-passo che oggi vengono eseguiti a mano per mancanza di alternative, oppure è già strutturato intorno a strumenti specializzati che coprono ogni segmento? Senza dubbio è in questa risposta che si gioca buona parte del senso di adottare un agente autonomo come Manus.
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