Manus AI unter dem Mikroskop: Kann dieser autonome Agent echte Forschung liefern? (Und ist er den Preis wert?)

Manus AI ist ein autonomer Allzweck-KI-Agent, der vom chinesischen Startup Monica entwickelt wurde. Manus wurde im März 2025 auf den Markt gebracht und hat schnell große Aufmerksamkeit erregt – mit über 2 Millionen Menschen auf der Warteliste und der Beschreibung als erster wirklich allgemeiner KI-Agent, der in der Lage ist, komplexe, mehrstufige Aufgaben auszuführen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots oder sogar strukturierten Forschungsassistenten schreibt Manus nicht nur – er baut, agiert und löst. Von Finanz-Dashboards über 3D-Visualisierungen bis hin zu E-Commerce-Sites führt er Aufgaben mit minimalem Input mithilfe einer Multi-Agenten-Architektur aus, die von kollaborativen menschlichen Arbeitsabläufen inspiriert ist.

Für einen tieferen Einblick in seine Architektur, sein Multi-Agenten-Design und seine Wettbewerbspositionierung siehe meinen vorherigen Beitrag: 👉 Manus AI: Revolutionizing the Future of Autonomous AI Agents

Dieser Beitrag dokumentiert meine Erfahrungen bei der Bewertung von Manus AI, indem ich ihn bat, einen umfassenden Bericht über die Akzeptanz von Robot Framework in der Industrie zu erstellen.

Verwendeter Prompt

Ich habe Manus AI die folgende umfassende Anweisung gegeben, um seine Forschungsfähigkeiten zu testen:

Sie sind ein Research Analyst, der mit der Erstellung eines umfassenden Forschungsberichts über die Akzeptanz von Robot Framework in der Industrie beauftragt ist ...

Manus um einen Bericht bitten

Hier ist die Schnittstelle, über die ich meinen Prompt eingereicht habe:

Nach der Einreichung begann Manus AI mit der Bearbeitung der Anfrage.

Während der Berichtserstellung

Die Plattform bot einen klaren Status-Tracker, der die laufende Berichtserstellung anzeigte:

Es dauerte nur wenige Minuten, ungefähr 15 Minuten, bis Manus AI einen mehrteiligen Bericht mit Unterabschnitten, Inline-Zitaten und strukturierten Inhalten erstellte, die auf den Prompt abgestimmt waren.

Abschließende Berichtsausgabe

Nach Abschluss der Generierung erschien der resultierende Bericht in einem strukturierten Format mit Überschriften, Absätzen und Quellenangaben:

Sie können ihn dann herunterladen oder exportieren.

📊 Berichtszusammenfassung: Wichtige Kennzahlen und Erkenntnisse

• Gesamtlänge: ~20.000 Wörter
• Abschnitte: 7 Hauptabschnitte, 100+ Unterüberschriften
• Referenzen: 17 zitierte Quellen
• Abgedeckte Branchen: Telekommunikation, Finanzen, Gesundheitswesen, Automobil, Technologie, öffentlicher Sektor
• Anwendungsfälle: Web, API, Mobile, Desktop, RPA, CI/CD
• Framework-Vergleiche: Robot Framework vs. 6 Open-Source-Alternativen
• Bereitgestellte Erkenntnisse:
  • Akzeptanzmuster in Regionen und Sektoren
  • Beispiele für Unternehmen und kleine Teams
  • Roadmap-Updates (v7.0 & v7.2) mit Zukunftsprognosen
  • Herausforderungen und Erfolgsmuster
  • Wann man Robot Framework wählen (oder nicht wählen) sollte

Der Bericht liefert eine für Führungskräfte geeignete Tiefe und kombiniert technische Klarheit mit strategischer Beratung.

Kreditverbrauch

Die Erstellung dieses vollständigen Berichts verbrauchte einen beträchtlichen Teil der zugewiesenen Credits:

• Verbrauchte Credits: 621
• Verbleibende Credits (in meinem kostenlosen Plan): 379
• Gesamtzeit für die Generierung: Ungefähr 15 Minuten

Die Preise für andere Pläne sind wie folgt:

Fazit

Nach Abschluss der Bewertung sind hier meine Erkenntnisse:

✅ Berichtsqualität

• Strukturiert und kohärent
• Enthielt mehrere Referenzen und Quellen
• Geeignet für die Überprüfung durch Stakeholder oder Kundenpräsentationen

⚡ Zeit bis zur Ausgabe

• Ungefähr 15 Minuten von Anfang bis Ende

💰 Krediteffizienz

• Der umfassende Bericht kostet ~60 % meiner Credits im Free-Tier

🔁 Alternativen

• ChatGPT Deep Research
• Perplexity Deep Research
• Benutzerdefinierte LLM-Ketten: Anpassbarer, erfordert aber Einrichtung

Manus AI bietet eine starke Struktur und autonome Aufgabenausführung und positioniert sich damit an der Spitze des aufkommenden KI-Agenten-Bereichs. Die Kosten für den Betrieb von Manus AI sollten berücksichtigt werden, insbesondere bei der Skalierung von Forschungsbemühungen. Berücksichtigen Sie die Kreditverbrauchsrate und wie sie mit Ihrem Budget und Ihren Berichtsanforderungen übereinstimmt.

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