Chatbot odpovedá. Manus má pracovať
Rozdiel najlepšie pochopíme na jednoduchej úlohe. Ak chatbotu napíšeme „urob analýzu konkurencie“, typicky začne generovať odpoveď alebo vykoná obmedzený výskum pomocou dostupných nástrojov. Agentický systém má ambicióznejší cieľ. Manus môže úlohu rozložiť na jednotlivé kroky, vyhľadať informácie, navštíviť stránky, spracovať dáta, vytvoriť súbory a výsledok odovzdať až po dokončení práce.
V roku 2026 je rozsah funkcií už podstatne širší než pri pôvodnom predstavení služby. Manus dokáže robiť rozsiahly webový výskum, vytvárať webové a mobilné aplikácie, pracovať s databázami, generovať prezentácie, videá a dizajn, vyvíjať hry a vykonávať automatizácie. Má Browser Operator, Cloud Computer a konektory na množstvo externých služieb. Medzi oficiálne uvádzanými integráciami nájdeme GitHub, Notion, Gmail, Google Drive, Slack, Linear, Stripe, Supabase, Canva, Vercel, Cloudflare, n8n či Firecrawl.
To však neznamená, že Manus všetky tieto služby nahrádza. Jeho ambíciou je skôr stať sa vrstvou nad nimi. Používateľ povie, čo chce dosiahnuť, a agent použije vhodný nástroj.
Manus 2.0 priniesol novú architektúru Cascade
Koncom septembra prišiel Manus 2.0 a s ním nová interná agentická architektúra nazvaná Cascade. Manus tvrdí, že systém neprenáša všetky schopnosti do každej úlohy naraz, ale podľa potreby aktivuje špecializované schopnosti. Výskum, web, video alebo automatizácia pritom zostávajú súčasťou jedného projektu a spoločného kontextu.
Podľa interného testu spoločnosti jedna konfigurácia Cascade spotrebovala o 23,2 % menej tokenov, dokončila úlohy o 28,2 % rýchlejšie a prevádzka stála o 32 % menej než predchádzajúci systém. Tieto čísla treba brať ako výsledky testovania samotného Manusu, nie ako nezávislý benchmark. Smer je však zaujímavý: agentický systém nemusí byť iba inteligentnejší, ale musí riešiť aj cenu a efektivitu dlhých úloh.
To je problém, ktorý pri klasickom chatbote nie je až taký viditeľný. Agent môže pri jednej úlohe vykonať desiatky rozhodnutí, webových operácií a volaní modelov. Bez efektívnej správy kontextu môže spotreba veľmi rýchlo rásť.
Cloud Computer znamená, že agent nemusí skončiť spolu s notebookom
Jednou z najzaujímavejších častí Manus 2.0 je Cloud Computer. Ide o dedikované cloudové prostredie pre projekty, ktoré potrebujú pokračovať v práci aj vtedy, keď používateľ vypne svoj počítač.
To je zásadný rozdiel oproti AI nástroju, ktorý existuje iba počas otvorenej konverzácie. Automatizácia môže bežať nepretržite, server aplikácie môže zostať aktívny a agent môže pokračovať v úlohách na vzdialenom prostredí.
Manus zároveň ponúka Browser Operator a desktopové možnosti. Manus Studio podľa aktuálnych materiálov dokáže pracovať aj so súbormi a nástrojmi na počítači používateľa. V kombinácii s Remote Control môže používateľ riadiť určité úlohy aj z telefónu.
Začína tak vznikať niečo, čo sa oveľa viac podobá vzdialenému digitálnemu pracovníkovi než chatbotu.
Automatizácie už nemusia čakať iba na konkrétny čas
Manus mal Scheduled Tasks už skôr. Manus 2.0 však rozšíril koncept na Automations. Úlohu už nemusí spustiť iba hodina v kalendári. Spúšťačom môže byť udalosť v pripojenej službe – nový e-mail, Slack správa, zmena v Notione, udalosť v kalendári alebo zmena reklamného výkonu.
Používateľ môže prirodzeným jazykom opísať, čo má Manus sledovať a čo sa má následne stať.
To približuje Manus k nástrojom ako n8n alebo Zapier, ale filozofia je trochu iná. V n8n typicky navrhujeme workflow a presne vidíme jednotlivé uzly. Manus sa snaží väčšiu časť rozhodovania skryť za agenta.
To prináša pohodlie, ale zároveň menšiu transparentnosť. Pri kritickom firemnom procese môže byť vizuálne definovaný workflow vhodnejší práve preto, že vieme presne skontrolovať jeho logiku. Manus dáva väčší zmysel tam, kde sa postup nedá jednoducho definovať sériou pevných krokov.
Cue ide ešte ďalej: nie jeden agent, ale celý tím
Manus 2.0 predstavil aj Cue. Spoločnosť ho opisuje ako tím osobných agentov, pričom jednotliví agenti môžu mať vlastnú identitu, e-mail, telefón a počítač a paralelne pracovať na rozdielnych úlohách.
Myšlienka je zaujímavá. Jeden agent môže robiť výskum, druhý sledovať e-mail, tretí pripravovať obsah a ďalší pracovať s aplikáciami. Človek už neriadi jednu konverzáciu s AI, ale skupinu špecializovaných agentov.
Práve tu však treba brzdiť marketingové predstavy. To, že agent dostane vlastné nástroje a identitu, z neho ešte nerobí spoľahlivého zamestnanca. Pri autonómnej práci vznikajú problémy s oprávneniami, kontrolou, chybami a nákladmi. Čím viac práv agent dostane, tým väčšie následky môže mať jeho nesprávne rozhodnutie.
Manus podporuje Agent Skills
Pre našu sériu je veľmi dôležitá ešte jedna časť. Manus prijal otvorený koncept Agent Skills. Skill je súbor inštrukcií a zdrojov, ktorý agentovi vysvetľuje, ako má vykonávať konkrétnu špecializovanú úlohu.
Manus zároveň predstavil Project Skills. Organizácia si tak môže uložiť vlastné know-how ako opakovateľnú schopnosť. Namiesto toho, aby človek pri každej úlohe znova vysvetľoval redakčné pravidlá, firemný proces alebo spôsob analýzy, môže byť postup uložený ako skill a používaný pri ďalších úlohách.
Práve toto považujeme za jeden z najdôležitejších trendov súčasných AI agentov. Model poskytuje všeobecnú inteligenciu, MCP poskytuje nástroje a Skills poskytujú know-how.
Keď tieto tri vrstvy spojíme, dostaneme agenta, ktorý nielen rozmýšľa a dokáže niečo vykonať, ale zároveň pozná spôsob, akým to má robiť konkrétna organizácia.
Manus má MCP aj obrovský ekosystém konektorov
Manus podporuje MCP konektory a umožňuje pripájať externé MCP servery. Agent tak môže dostať prístup k nástrojom a dátam mimo samotnej platformy.
Na oficiálnom zozname integrácií nájdeme desiatky služieb. Manus môže pracovať s GitHubom, Notionom, Gmailom, Google Workspace, Slackom, Linearom, Stripe, Supabase, Airtable, Canvou, n8n, Webflow, Cloudflare, Dropboxom, Sentry a ďalšími systémami. Cez Zapier môže využívať ešte širší ekosystém aplikácií.
Práve tu začína byť zrejmé, kam agentický softvér smeruje. Budúci AI systém nemusí obsahovať všetky funkcie sveta. Potrebuje vedieť, ktorý nástroj použiť, dostať k nemu bezpečný prístup a správne interpretovať výsledok.
A Manus možno ovládať aj cez API
Pre vývojárov je dôležité, že Manus poskytuje API v2. Prostredníctvom REST API možno programovo vytvárať a spravovať agentické úlohy, pokračovať vo viac-krokovej konverzácii, pracovať s projektmi, súbormi, konektormi, skills, webhookmi či publikovaním webov.
Zaujímavejšie však je, že Manus pripravil vlastný oficiálny Manus API Skill pre Codex a ďalších kompatibilných coding agentov.
Skill možno podľa oficiálnej dokumentácie nainštalovať napríklad príkazom:
npx skills add https://open.manus.ai/docs --skill manus-api --agent codex --global --yes
Oficiálna dokumentácia skillu:
https://open.manus.im/docs/v2/manus-api-skill
Manus API:
https://open.manus.im/docs/v2/introduction
Tým vzniká veľmi zaujímavá kombinácia. Codex môže vytvárať aplikáciu a prostredníctvom Manus API zadávať komplexné agentické úlohy Manusu. Nemusíme teda nevyhnutne rozhodovať, či použijeme Codex alebo Manus. Jeden agent môže využívať druhého ako službu.
Wide Research ukazuje ďalšiu výhodu agentického prístupu
Pri klasickom AI výskume narážame na problém kontextového okna. Ak chceme analyzovať stovky spoločností, produktov alebo dokumentov, jeden agent musí spracovať obrovské množstvo informácií.
Manus pri Wide Research používa paralelný prístup. Rozsiahlu úlohu rozdelí medzi viacero agentických procesov, ktoré spracujú jednotlivé časti a výsledky sa následne spoja.
Tento princíp môže byť dôležitejší než konkrétny produkt Manus. Budúcnosť komplexného AI výskumu pravdepodobne nebude spočívať iba v jednom stále väčšom modeli s gigantickým kontextovým oknom. Niektoré úlohy bude efektívnejšie rozdeliť medzi viacero špecializovaných agentov.
Manus dokáže vytvárať aj aplikácie, prezentácie, video a hry
Tu začína byť produkt trochu zvláštny – Manus sa snaží robiť takmer všetko.
Platforma dnes uvádza tvorbu webových a mobilných aplikácií, hier, prezentácií, dizajnu a videa. Dokáže publikovať aplikácie, pracovať so Supabase, vytvárať weby a používať externé kreatívne modely a služby.
Výhodou je, že výstupy môžu zostať v jednom projekte. Výskum môže viesť k prezentácii, z nej vznikne web a následne marketingový materiál.
Nevýhodou je presne to isté. Špecializovaný nástroj bude v konkrétnej disciplíne často lepší. Profesionálny video editor pravdepodobne nebude meniť svoj hlavný softvér iba preto, že Manus dokáže vytvoriť video. Vývojár môže pri komplexnej aplikácii preferovať Codex alebo klasické IDE.
Manus dáva najväčší zmysel tam, kde je dôležitejšie dokončiť celý proces než mať najlepší nástroj na každý jednotlivý krok.
Koľko Manus stojí?
Manus používa kreditový systém. Bezplatný plán poskytuje prístup k Chat Mode a Manus 2.0 Lite v Agent Mode. Aktuálna dokumentácia uvádza 300 denne obnovovaných kreditov, pričom ich mesačné využitie má pri bezplatnom účte limit.
Pro začína približne na 20 dolároch mesačne a zahŕňa 4 000 mesačných kreditov. Vyššia úroveň začína približne na 40 dolároch a poskytuje 8 000 kreditov. Team plán začína približne na 20 dolároch za používateľa mesačne. Ceny sa môžu líšiť podľa fakturácie a aktuálnej ponuky.
Kreditový systém je zároveň jednou z vecí, ktoré treba pri Manuse sledovať. Kredity sa nespotrebúvajú iba podľa textových tokenov. Do spotreby vstupuje používanie modelov, virtuálnych počítačov a externých API. Komplexná agentická úloha preto môže stáť výrazne viac než jednoduchá konverzácia.
To je prirodzený dôsledok autonómnych agentov. Ak AI desať alebo dvadsať minút prehliada web, spúšťa kód a pracuje vo virtuálnom počítači, prevádzka stojí viac než vygenerovanie jednej odpovede.
Najväčší problém Manusu: autonómia nie je synonymom spoľahlivosti
Toto je miesto, kde treba marketing agentických systémov krotiť.
Agent môže vykonať desať krokov bez človeka. Ak však urobí chybu už v treťom kroku, ďalších sedem krokov môže veľmi efektívne rozvíjať nesprávny predpoklad. Čím dlhšia je úloha, tým viac miest existuje, kde sa môže systém odchýliť.
Pri výskume to môže znamenať chybný záver. Pri práci so súbormi stratu času. Pri externých systémoch však môže ísť o odoslaný e-mail, zmenu databázy alebo inú reálnu akciu.
Preto je pri agentoch dôležitejšia otázka oprávnení než samotná inteligencia modelu. Agent by mal dostať iba tie nástroje a práva, ktoré skutočne potrebuje, a kritické operácie by mali zostať pod ľudskou kontrolou.
Verdikt Novinko.sk
Manus 2.0 patrí medzi najambicióznejšie pokusy premeniť generatívnu AI z nástroja na partnera, ktorému možno delegovať celú úlohu. Najzaujímavejšie na ňom pritom nie je generovanie webu, videa ani prezentácie. Podobné funkcie už ponúka množstvo konkurentov.
Podstatná je kombinácia Cloud Computer, Automations, Browser Operator, konektorov, MCP, Agent Skills, API a možnosti rozdeliť komplexnú prácu medzi viacero agentických procesov.
Manus tak ukazuje smer, ktorým sa pravdepodobne bude uberať veľká časť AI trhu. Používateľ nebude vyberať model pre každú jednotlivú operáciu. Zadá cieľ a agentická vrstva rozhodne, ktoré modely, nástroje a služby potrebuje.
Najväčšou otázkou preto nebude, či agent dokáže úlohu vykonať. Bude ňou koľko autonómie sme ochotní mu dať bez kontroly.
Chatbot čaká na ďalšiu správu.
Agent pokračuje v práci.
A rozdiel medzi týmito dvoma vetami môže byť jednou z najväčších zmien, ktoré AI v najbližších rokoch prinesie.