Mit einem Paukenschlag hat das chinesische KI-Startup Butterfly Effect seinen vielbeachteten KI-Agenten Manus für die breite Öffentlichkeit freigegeben. Was bislang nur einer kleinen, exklusiven Beta-Community vorbehalten war, steht nun jedem offen: Manus, der als „autonomer Generalist“ unter den KI-Agenten gehandelt wird, kann ab sofort ohne Einladung und Warteliste genutzt werden – samt 1.000 Gratis-Credits und täglicher Free-Task. Die Öffnung markiert nicht nur einen Paradigmenwechsel im Zugang zu hochentwickelten KI-Agenten, sondern wirft auch Fragen nach neuen Möglichkeiten, Grenzen und dem Umgang mit künstlicher Intelligenz im Alltag auf. Während die Social-Media-Kanäle vor Begeisterung und ersten Erfahrungsberichten förmlich explodieren, bleibt die kritische Einordnung nicht aus: Was kann Manus wirklich, wie fair ist das Free-Modell, und was bedeutet das für den Handel mit Beta-Accounts, der zuletzt einen florierenden Graumarkt geschaffen hatte? Im Folgenden tauchen wir tief ein in die Welt von Manus, ordnen ein, vergleichen mit der Konkurrenz und wagen einen Ausblick auf die Zukunft der KI-Agenten.
Die Entfesselung: Manus wird für alle zugänglich
Von der Beta-Elite zum Massenphänomen
Noch vor wenigen Wochen war Manus ein Mythos, ein begehrtes Gut in der KI-Community. Zugang erhielt nur, wer eine Einladung ergatterte – ein System, das Erinnerungen an die frühen Tage von Clubhouse oder Gmail wachrief. Der Andrang war gewaltig: Im offiziellen Discord-Channel tummelten sich über 186.000 Mitglieder, doch weniger als ein Prozent der Warteliste bekam tatsächlich Zugang. In Foren und auf X (vormals Twitter) kursierten Beta-Accounts zu teils dreistelligen Preisen. Mit der Öffnung am 13. Mai 2025 ist dieses Kapitel Geschichte. Manus ist nun für alle frei verfügbar, der Zugang erfolgt unkompliziert via Web, iOS- oder Android-App.
Die Entscheidung, Manus zu öffnen, fiel nicht zufällig. Nach einer erfolgreichen Finanzierungsrunde von 75 Millionen US-Dollar – angeführt von Benchmark Capital – und einer Bewertung von 500 Millionen Dollar, war der Druck, zu skalieren, ebenso groß wie die Konkurrenz durch globale Tech-Giganten. Die Öffnung ist somit auch ein Signal an den Markt: Manus will sich als Standard für autonome KI-Agenten etablieren, bevor andere die Lücke schließen.
Social Buzz: Begeisterung und Skepsis
Die Reaktionen in den sozialen Medien ließen nicht lange auf sich warten. „Endlich kein Warten mehr – Manus ist live!“, jubelt ein Nutzer auf X, während ein anderer warnt: „1.000 Credits sind schnell weg, dann wird’s teuer.“ Die ersten Erfahrungsberichte lesen sich wie eine Mischung aus Staunen und Pragmatismus: „Manus fühlt sich an wie ein hyperintelligenter Praktikant, der nicht schläft“, schreibt eine Nutzerin, „aber manchmal versteht er Aufgaben falsch oder liefert unbrauchbare Ergebnisse.“ Die Community feiert vor allem die Autonomie und Vielseitigkeit des Systems, bleibt aber kritisch, was die tatsächliche Alltagstauglichkeit und das Preismodell angeht.
Was Manus besonders macht: Technologie, Architektur und Anwendungsspektrum
Autonomie als Leitmotiv
Im Zentrum von Manus steht ein Versprechen: Der KI-Agent soll nicht nur auf Prompts reagieren, sondern eigenständig denken, planen und handeln können. Während klassische Chatbots wie ChatGPT oder Gemini auf Interaktion angewiesen sind, arbeitet Manus asynchron und autonom im Hintergrund. Nutzer formulieren ein Ziel – etwa die Analyse von Aktienmärkten oder die Planung einer Reise – und Manus übernimmt die gesamte Recherche, Planung und Ausführung. Die Ergebnisse werden in unterschiedlichen Formaten (z.B. CSV, Excel, Webseiten) bereitgestellt.
Die Autonomie von Manus basiert auf einer Multi-Agenten-Architektur. Verschiedene spezialisierte Sub-Agenten übernehmen Aufgaben wie Recherche, Planung, Code-Generierung oder Datenanalyse und orchestrieren komplexe Workflows parallel. Dadurch kann Manus Aufgaben in einer Tiefe und Breite bearbeiten, die über klassische KI-Assistenten hinausgeht.
Technologischer Unterbau: Modelle und Benchmarks
Ein entscheidender Unterschied zu vielen westlichen KI-Agenten ist die Modellvielfalt. Manus kombiniert mehrere KI-Modelle, darunter Claude 3.5 Sonnet von Anthropic, fein abgestimmte Versionen des quelloffenen Qwen von Alibaba und weitere eigenentwickelte Agenten. Diese Modellfusion ermöglicht eine größere Flexibilität und Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Aufgabenstellungen.
In unabhängigen Benchmarks wie dem GAIA-Test – einer Kooperation von Meta AI, Hugging Face und AutoGPT – hat Manus in mehreren Disziplinen besser abgeschnitten als OpenAIs Deep Research. Dies betrifft insbesondere die Tiefe der Recherche und die Fähigkeit, komplexe Aufgaben zu strukturieren und abzuarbeiten.
Anwendungsspektrum: Von der Analyse bis zur Automatisierung
Die Einsatzmöglichkeiten von Manus sind vielfältig und reichen von der Datenanalyse über die Automatisierung repetitiver Aufgaben bis hin zur Planung komplexer Workflows. Ein Beispiel: Bei der Analyse von Bewerbungsunterlagen kann Manus nicht nur Lebensläufe auswerten und bewerten, sondern auch individuelle Kriterien berücksichtigen, die im Verlauf des Prozesses angepasst werden können. In der Finanzwelt kann Manus Marktdaten analysieren, Trends erkennen und interaktive Dashboards erstellen. Auch im Coding-Bereich überzeugt der Agent: Manus schreibt nicht nur Code-Snippets, sondern entwickelt komplette Programme, integriert APIs und testet eigenständig.
Die Fähigkeit, Aufgaben im Hintergrund zu erledigen, während der Nutzer andere Dinge tut, hebt Manus von klassischen KI-Chatbots ab. Das System informiert über Fortschritte und Ergebnisse, ohne dass ständiges Nachfragen oder Korrigieren nötig wäre.
Grenzen und Herausforderungen
Trotz aller Begeisterung gibt es auch klare Grenzen. Manus ist nicht unfehlbar: In Tests kam es vor, dass der Agent Aufgaben missverstand oder Ergebnisse lieferte, die nicht den Erwartungen entsprachen. Auch die Kontextlänge – also die Menge an Informationen, die Manus in einem Durchgang verarbeiten kann – ist begrenzt und kann bei sehr komplexen Aufgaben schnell ausgeschöpft sein. Zudem ist die Qualität der Ergebnisse stark von der Formulierung der Aufgabenstellung abhängig. Wer unpräzise fragt, bekommt mitunter unpräzise oder irrelevante Antworten.
Ein weiteres Thema ist die Transparenz: Während Manus detaillierte Berichte liefert, bleibt oft unklar, auf welchen Quellen und Methoden die Ergebnisse basieren. Gerade bei sensiblen oder sicherheitsrelevanten Aufgaben ist dies ein nicht zu unterschätzendes Risiko.
Das Ende des Beta-Graumarkts: Vom exklusiven Zugang zum Massenprodukt
Der Graumarkt für Beta-Accounts
Die Exklusivität der Manus-Beta hatte einen florierenden Graumarkt hervorgebracht. In einschlägigen Foren und auf Discord wurden Beta-Accounts für teils dreistellige Summen gehandelt. Die Nachfrage war enorm, die Zugangscodes rar. Für viele war der Besitz eines Manus-Accounts ein Statussymbol, ein Ticket in die Zukunft der KI.
Mit der Öffnung ist dieser Markt quasi über Nacht kollabiert. Die Zugangscodes sind wertlos geworden, der Handel mit Beta-Accounts obsolet. Für einige Early Adopter mag das ärgerlich sein, für die breite Community ist es ein Gewinn: Der Zugang zu hochentwickelter KI ist demokratisiert, die Eintrittshürden sind gefallen.
Fairness und Free Credits: Das neue Preismodell
Mit der Öffnung setzt Manus auf ein Freemium-Modell, das sich von vielen Konkurrenten abhebt. Jeder neue Nutzer erhält 1.000 Gratis-Credits als Willkommensgeschenk sowie täglich 300 Credits, die sich für eine kostenlose Aufgabe pro Tag nutzen lassen. Damit können auch komplexere Projekte ohne finanzielle Hürde getestet werden. Erst wer mehr will – etwa mehrere parallele Aufgaben, besonders lange oder rechenintensive Projekte – muss auf ein kostenpflichtiges Abo umsteigen.
Das „Starter“-Abo kostet rund 43 Euro pro Monat (bzw. 39 US-Dollar) und beinhaltet 3.900 Credits, die sich auf den Folgemonat übertragen lassen. Für Power-User gibt es weitere Upgrades und die Möglichkeit, zusätzliche Credits zu erwerben. Das Modell ist transparent und fair – zumindest im Vergleich zu vielen anderen KI-Angeboten, die in der kostenlosen Version massiv eingeschränkt sind.
Kritikpunkte am Credit-System
Allerdings gibt es auch Kritik: Die Credits sind schnell aufgebraucht, vor allem bei komplexen Aufgaben. Ein einziger Deep-Research-Task kann mehrere hundert Credits verschlingen. Wer Manus intensiv nutzen will, kommt um ein Abo kaum herum. Zudem ist noch unklar, wie sich die Preise und das Credit-System langfristig entwickeln werden – hier bleibt die Sorge, dass die Einstiegshürde mit wachsender Nutzerzahl steigen könnte.
Konkurrenz und Alternativen: Der Wettlauf um den besten KI-Agenten
OpenAI Operator: Der US-Gigant als Herausforderer
OpenAI hat mit „Operator“ einen eigenen KI-Agenten im Rennen, der ähnlich wie Manus Aufgaben autonom im Web erledigen kann – von Formularen über Online-Bestellungen bis hin zu Terminvereinbarungen. Allerdings ist Operator bislang nur für Pro-Abonnenten in den USA verfügbar und erreicht in Benchmarks wie OSWorld und WebArena noch nicht die menschliche Genauigkeit. Die Verfügbarkeit ist zudem stark eingeschränkt, ein globaler Rollout steht noch aus.
Qwen Deep Research: Open Source aus China
Alibaba hat mit Qwen ein Open-Source-Modell etabliert, das mit der neuen „Deep Research“-Funktion ebenfalls komplexe Rechercheaufgaben übernimmt. Qwen ist vollständig kostenlos, bietet eine vergleichbare Tiefe in der Recherche und richtet sich vor allem an Nutzer, die Wert auf Transparenz und Anpassbarkeit legen. Die Integration von Multi-Step-Planung, Websuche und Berichtsgenerierung macht Qwen zu einer echten Alternative, insbesondere für technisch versierte Anwender.
Deepseek: Der Pionier aus Fernost
Deepseek, ebenfalls aus China, hatte Anfang des Jahres für Aufsehen gesorgt, weil das System in puncto Autonomie und Vielseitigkeit neue Maßstäbe setzte. Allerdings ist Deepseek für politische oder gesellschaftlich sensible Themen stark eingeschränkt – ein Problem, das auch bei Manus diskutiert wird, wenngleich erste Tests zeigen, dass Manus bei kritischen Themen wie den Tiananmen-Protesten ausführlicher antwortet als Deepseek.
Vergleichstabelle: Die wichtigsten KI-Agenten im Überblick
| System | Zugang | Kosten | Autonomie | Besonderheiten | Einschränkungen |
|---|---|---|---|---|---|
| Manus | Offen | 1.000 Credits + 300/Tag gratis | Hoch | Multi-Agent, mehrere Modelle | Credits schnell verbraucht |
| OpenAI Operator | US Pro-Only | Pro-Abo | Mittel | Web-Interaktion, OpenAI-Modelle | Nur USA, limitiert |
| Qwen | Offen | Kostenlos | Hoch | Open Source, Deep Research | Technisch anspruchsvoll |
| Deepseek | Offen | Kostenlos | Mittel | Hohe Geschwindigkeit | Politische Filter |
Diese Übersicht zeigt, dass Manus mit seinem offenen Zugang, der Multi-Agenten-Architektur und der Modellvielfalt derzeit eine Vorreiterrolle einnimmt, aber auch mit Herausforderungen wie dem Credit-System und der Ergebnisqualität zu kämpfen hat.
Möglichkeiten und Grenzen: Was Manus heute (noch) nicht kann
Stärken: Autonomie, Vielseitigkeit, Produktivität
Die größten Stärken von Manus liegen in der Autonomie und der Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige Nutzerinteraktion zu erledigen. Die Multi-Agenten-Architektur sorgt für eine effiziente Aufgabenteilung, die Modellvielfalt für Flexibilität und Anpassungsfähigkeit.
Manus kann Daten analysieren, Berichte verfassen, Code schreiben, Workflows automatisieren und sogar eigene Webseiten generieren. Besonders für Entwickler, Analysten und Wissensarbeiter eröffnet das System neue Produktivitätsdimensionen.
Schwächen: Kontext, Transparenz, Fehleranfälligkeit
Doch Manus ist kein Alleskönner. Die Kontextlänge ist begrenzt, bei sehr komplexen Aufgaben stößt das System an seine Grenzen. Die Ergebnisse sind nicht immer nachvollziehbar oder transparent, was gerade bei sensiblen Themen problematisch sein kann. Zudem ist die Fehleranfälligkeit – etwa bei unklaren Aufgabenstellungen oder mehrdeutigen Prompts – nicht zu unterschätzen. Manus kann Aufgaben missverstehen oder irrelevante Ergebnisse liefern.
Ein weiteres Problem ist die Abhängigkeit von externen Quellen und APIs. Wenn diese nicht verfügbar sind oder sich ändern, kann Manus Aufgaben nicht mehr korrekt ausführen. Auch Datenschutz und Sicherheit sind offene Fragen: Wie werden die Daten verarbeitet, gespeichert und geschützt? Hier gibt es bislang nur wenige belastbare Informationen von Seiten des Anbieters.
Upgrades und Monetarisierung: Zwischen Free-Modell und Power-User-Tarifen
Das Credit-System im Detail
Das Herzstück des Monetarisierungsmodells ist das Credit-System. Jeder Nutzer erhält zum Start 1.000 Credits sowie täglich 300 Credits, die sich für eine Aufgabe pro Tag nutzen lassen. Komplexe Aufgaben – etwa Deep Research oder Programmierprojekte – verbrauchen mehrere hundert Credits pro Durchlauf. Wer mehr will, muss auf ein kostenpflichtiges Abo umsteigen.
Das „Starter“-Abo kostet rund 43 Euro pro Monat und beinhaltet 3.900 Credits, die sich auf den Folgemonat übertragen lassen. Für Vielnutzer gibt es weitere Upgrades und die Möglichkeit, zusätzliche Credits zu erwerben. Die Preise für Zusatzpakete sind bislang nicht öffentlich kommuniziert.
Fairness und Kritik
Das Modell ist fairer als viele Konkurrenten, da der Einstieg kostenlos und die Nutzungsmöglichkeiten im Free-Modell vergleichsweise groß sind. Allerdings bleibt die Sorge, dass die Einstiegshürde mit wachsender Nutzerzahl steigen könnte und die Preise langfristig anziehen. Auch die Frage, wie Credits bei besonders rechenintensiven Aufgaben berechnet werden, ist noch nicht abschließend geklärt.
Upgrades und Zusatzfunktionen
Mit den kostenpflichtigen Upgrades erhalten Nutzer nicht nur mehr Credits, sondern auch Zugang zu erweiterten Funktionen wie dem Hochleistungsmodus, Priorisierung bei der Bearbeitung und verbesserter Stabilität. Für Unternehmen und Entwickler gibt es spezielle API-Zugänge und Integrationsmöglichkeiten, die eine tiefere Einbindung in bestehende Workflows erlauben.
Ausblick: Die Zukunft der KI-Agenten und die Rolle von Manus
Der Wettlauf um die Autonomie
Die Öffnung von Manus markiert einen Wendepunkt im Rennen um die besten KI-Agenten. Während klassische Chatbots wie ChatGPT oder Gemini weiterhin auf Interaktion setzen, treiben Systeme wie Manus, Qwen und Operator die Entwicklung autonomer Agenten voran. Der Trend geht klar in Richtung Produktivitätssteigerung, Automatisierung und Integration in den Alltag.
Die Konkurrenz schläft nicht: OpenAI arbeitet an der globalen Ausweitung von Operator, Alibaba investiert massiv in Qwen und Deep Research, und zahlreiche Startups weltweit entwickeln eigene Agenten-Architekturen. Der Markt wird sich in den kommenden Monaten weiter fragmentieren, aber auch spezialisieren.
Herausforderungen: Regulierung, Transparenz, Ethik
Mit der zunehmenden Verbreitung autonomer KI-Agenten wachsen auch die Herausforderungen. Regulierung, Datenschutz und Transparenz werden zu zentralen Themen. Die Frage, wie KI-Agenten Entscheidungen treffen, welche Daten sie nutzen und wie sie mit sensiblen Informationen umgehen, wird die Debatte in den kommenden Jahren prägen.
Auch die gesellschaftlichen Auswirkungen sind nicht zu unterschätzen: Autonome KI-Agenten könnten Arbeitsprozesse radikal verändern, aber auch neue Formen der Abhängigkeit und Kontrolle schaffen. Die Demokratisierung des Zugangs – wie sie Manus jetzt vollzogen hat – ist ein wichtiger Schritt, birgt aber auch Risiken, etwa durch Missbrauch oder Fehlanwendungen.
Manus im Jahr 2025: Zwischen Hype und Realität
Manus steht exemplarisch für die Ambivalenz der aktuellen KI-Entwicklung: Auf der einen Seite ein Quantensprung in Sachen Autonomie, Produktivität und Zugänglichkeit; auf der anderen Seite ungelöste Probleme bei Transparenz, Fehleranfälligkeit und Monetarisierung. Die Öffnung für alle ist ein Meilenstein, aber kein Endpunkt. Manus muss sich nun im Alltag bewähren, die Community überzeugen und die Herausforderungen der Skalierung meistern.
Die nächsten Monate werden zeigen, ob Manus den Hype in nachhaltigen Erfolg umwandeln kann – oder ob die Konkurrenz schneller, günstiger und besser wird. Sicher ist: Der Wettlauf um den besten KI-Agenten hat gerade erst begonnen.
Висновок
Mit der Öffnung von Manus für alle Nutzer ist ein neues Kapitel in der Geschichte der KI-Agenten aufgeschlagen. Das System überzeugt durch Autonomie, Vielseitigkeit und ein faires Freemium-Modell, stößt aber auch an Grenzen bei Kontext, Transparenz und Preisgestaltung. Der Graumarkt für Beta-Accounts ist Geschichte, der Zugang zu hochentwickelter KI demokratisiert.
Die Konkurrenz schläft nicht: Mit Qwen, Operator und Deepseek stehen starke Alternativen bereit. Die Zukunft der KI-Agenten bleibt spannend – Manus hat die Messlatte hoch gelegt, muss sich aber in einem dynamischen Umfeld behaupten. Wer heute mit KI experimentieren will, kommt an Manus nicht vorbei – ob als neugieriger Einsteiger, ambitionierter Entwickler oder kritischer Beobachter.
Weiterführende Links:
- Nach Deepseek kommt Manus: Wir haben den KI-Agenten aus China ausprobiert
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