TL;DR

Według wywiadu Grega Isenberga z Min Choi, Manus AI to nowe narzędzie agent-AI z Chin, które zastępuje cały AI tech stack (ChatGPT, V0, Cursor, Replit) w jednym interfejsie
Jak prezentuje Min Choi, Manus potrafi samodzielnie planować, researchwać, crawlować strony, pisać kod, deployować i poprawiać błędy
W testach przedstawionych podczas wywiadu udało się stworzyć prostą grę podobną do Fly Peter w jednym prompcie oraz prawie ukończyć klona DocuSign
Zdaniem Min Choi, największe atuty to: prostota obsługi, automatyzacja procesów, wielozadaniowość, minimalna potrzeba promtpowania
Główne ograniczenia: limity kontekstu, problemy z deploymentem, okazjonalne błędy, limit 10 sesji dziennie
Narzędzie jest wciąż w fazie beta i dostęp wymaga zaproszenia

Wprowadzenie: Co to jest Manus AI?

W najnowszym wywiadzie z Gregiem Isenbergiem, Min Choi przedstawia Manus AI – chińskie narzędzie, które w ostatnich tygodniach wywołało spore poruszenie w środowisku technologicznym. Według Min, Manus działa jak prawdziwy asystent techniczny – wystarczy mu podać prosty cel, a on zajmie się całą resztą, działając autonomicznie.

„Dokładnie, yeah. What it’s doing is it creates a sandbox, like a virtual sandbox of its own. And it runs command line executions, it runs a browser, runs the tools,” wyjaśnia Min Choi w wywiadzie.

Jak prezentuje Min, Manus AI eliminuje potrzebę korzystania z wielu różnych narzędzi AI, łącząc w jednym miejscu funkcje:

Researchwanie (zamiast ChatGPT/Claude)
Designowanie (zamiast V0/Midjourney)
Kodowanie (zamiast Cursor/GitHub Copilot)
Deployowanie (zamiast Replit/Vercel)
Debugowanie (zamiast różnych narzędzi do testowania)

Co wyróżnia Manus na tle innych narzędzi?

W trakcie wywiadu, Min Choi podkreśla, że kluczowa różnica polega na tym, że Manus AI to multi-agent pracujący pod maską. Podczas gdy inne narzędzia AI wymagają szczegółowych promptów i zarządzania wieloma aplikacjami, Manus:

Samodzielnie planuje – tworzy plan działania po otrzymaniu prostego polecenia
Researchwuje – potrafi przeszukiwać internet, odwiedzać strony i zbierać dane
Crawluje strony – może nawigować po stronach jak człowiek, klikając linki
Pisze kod – tworzy pełne aplikacje z odpowiednią strukturą projektu
Deployuje – próbuje wdrożyć stworzony kod (choć z różnym skutkiem)
Poprawia błędy – monitoruje własną pracę i naprawia napotkane problemy

„I think what they’ve done is create like a whole framework under the hood. I believe is that they got a army of agents under the hood with many different fine tuned AI models that it’s using for specific tasks,” tłumaczy Min.

Jak wyjaśnia, Manus korzysta z technologii Puppeteer do automatyzacji przeglądarek, co pozwala mu wchodzić w interakcje ze stronami internetowymi. Może czytać zawartość, klikać przyciski i wypełniać formularze – wszystko w ramach swojego zamkniętego środowiska.

Test #1: Tworzenie klona DocuSign

W wywiadzie Min Choi prezentuje pierwszy test, w którym poprosił Manus AI o stworzenie klona DocuSign, ale ze szczególnym naciskiem tylko na funkcjonalność e-podpisu.

Proces przebiegał następująco:

Prompt: „create a DocuSign clone”
Zawężenie: „So let’s only focus on the E Signature key functionalities”
Działania Manus:
- Researchwowanie DocuSign
- Analiza funkcjonalności e-podpisu
- Planowanie architektury aplikacji
- Kodowanie aplikacji Next.js
- Tworzenie systemu uwierzytelniania
- Implementacja mechanizmu dodawania dokumentów
- System do umieszczania pól podpisu
- Próba deploymentu (tu napotkano na problemy)

Po około godzinie pracy Manus stworzył cały kod aplikacji, choć ostatecznie nie udało się jej zdeployować bezpośrednio z narzędzia. Min podkreśla, że wygenerowany kod można było jednak pobrać i uruchomić lokalnie.

Co warto zauważyć, jak prezentuje Min, Manus potrafił zrozumieć polecenie w trakcie pracy – gdy poprosił o skupienie się tylko na e-podpisie, narzędzie natychmiast dostosowało swój plan.

Test #2: Stworzenie gry 3D podobnej do Fly Peter

W drugim teście przedstawionym podczas wywiadu, Min poprosił o stworzenie gry podobnej do viral hitu Fly Peter – prostej gry 3D, która według twórcy wygenerowała $67,000 przychodu w 30 dni.

Tutaj sukces był pełniejszy:

Prompt: „create an airplane game like Peter fly.peter.com in 3js deployed in public”
Rezultat: Działająca gra z modelem samolotu, który mógł strzelać do balonów
Czas realizacji: Mniej niż godzina od prompta do działającej, zdeployowanej gry

Gra została stworzona przy użyciu Three.js i zdeployowana na publicznie dostępnym adresie. Choć była prostsza wizualnie od Fly Peter, stanowiła pełnoprawną, działającą grę 3D stworzoną dosłownie jednym promptem.

Atuty Manus AI według Min Choi

Prostota obsługi: Min podkreśla, że narzędzie to jest znacznie bardziej dostępne dla osób nietechnicznych, które mogą uzyskać zaawansowane rezultaty prostymi poleceniami.

„I think a lot of people were just kind of, I don’t know where to start. You know, I’m sure they watched all your podcasts and all other people’s, you know, YouTube videos. But some people still seem very lost is what I noticed,” mówi Min w wywiadzie.

Oszczędność czasu: Eliminuje potrzebę przełączania się między różnymi narzędziami i kopiowania wyników między nimi.

Wielozadaniowość: Min wyjaśnia, że można prowadzić równolegle kilka sesji, każda pracująca nad innym zadaniem.

„It feels. It feel. What’s cool about Mahanas is it feel. It really does feel like you have multiple employees working at the Internet,” opisuje swoje wrażenia.

Interaktywność w trakcie pracy: Można przerywać sesję i dodawać nowe wytyczne, a Manus dostosuje swój plan.

Samodzielne rozwiązywanie problemów: Gdy napotyka błędy, próbuje je zdiagnozować i naprawić bez interwencji użytkownika.

Wyzwania i ograniczenia

Limity kontekstu: Przy złożonych zadaniach Manus może osiągnąć limit kontekstowy i wymagać resetowania.

„Manus performance may decline with extremely long context. So that’s what it’s saying. So I think it’s running to a context limitation,” zauważa Min.

Problemy z deploymentem: Choć Manus próbuje deployować projekty, ta funkcjonalność wydaje się najmniej dopracowana.

Dostępność: Obecnie wymagane jest zaproszenie, a dzienna liczba sesji jest ograniczona do około 10.

Okazjonalne awarie: System czasami „zawiesza się” i wymaga restartu, szczególnie przy złożonych zadaniach.

Problemy ze skalowaniem: Min zwraca uwagę, że wraz ze wzrostem liczby użytkowników, pojawiło się więcej błędów i przestojów.

„The thing that I noticed is that very early on when people were starting to get access to Manus their webs, their web has been hammered and the reason why we’re seeing a lot of errors today,” wyjaśnia.

Kwestie bezpieczeństwa

Min Choi zwraca uwagę, że Manus AI jest produktem chińskim, co rodzi pewne pytania o bezpieczeństwo danych:

„Yeah, I mean, I think that there is a valid concern that around that. I think the, the, one of the biggest thing is that if you are a Chinese company, I think you’re obligated to give access to the government.”

W wywiadzie padają również zalecenia przy korzystaniu z narzędzia:

Nie udostępniaj wrażliwych danych osobowych lub firmowych
Nie integruj z systemami płatności lub uwierzytelniania
Traktuj jako narzędzie eksperymentalne, szczególnie do prototypowania
Uruchamiaj wygenerowany kod w izolowanym środowisku
Sprawdzaj kod przed lokalnym uruchomieniem

Porównanie z konkurencją

W trakcie wywiadu, Min porównuje Manus do innych narzędzi AI:

Narzędzie	Planowanie	Researchwanie	Kodowanie	Deployment	Human-in-the-loop
ChatGPT	Tak	Nie	Tak	Nie	Nie
V0	Nie	Nie	Nie	Nie	Tak
Cursor	Nie	Nie	Tak	Nie	Tak
Replit	Tak (ograniczone)	Nie	Tak	Tak	Tak
Manus AI	Tak	Tak	Tak	Tak (częściowo)	Tak

Jak zacząć z Manus AI?

Min wyjaśnia, że obecnie Manus AI jest w fazie beta i dostęp wymaga zaproszenia. Zaleca:

Śledzenie stron z kodami zaproszeniowymi lub twórców udostępniających kody
Zaczynanie od prostych projektów, by zrozumieć możliwości narzędzia
Używanie krótkich, jasnych promptów: „Manus prefers simple prompts”
Prowadzenie iteracyjnego rozwoju – zacząć od podstaw, potem stopniowo rozbudowywać
Posiadanie realistycznych oczekiwań – narzędzie wciąż jest w fazie rozwoju

Przyszłość narzędzi typu Manus

Min Choi sugeruje, że Manus AI może być zapowiedzią tego, jak będzie wyglądać przyszłość narzędzi AI – zintegrowane środowiska, które samodzielnie wykonują całą pracę od planowania po wdrożenie.

„I think that we need to get ahead of ourselves in these kind of tools. And I, we have the technologies, we just didn’t have someone to put the technologies all together and package it like what Manus has done,” mówi Min.

Według niego, w najbliższej przyszłości możemy spodziewać się:

Podobnych narzędzi od amerykańskich firm
Open-source’owych alternatyw budowanych przez społeczność
Poprawy limitów kontekstowych i wydajności deploymentu
Integracji z istniejącymi ekosystemami (GitHub, AWS, itp.)
Personalizacji modeli AI na podstawie poprzednich interakcji użytkownika

Wnioski

Manus AI, jak prezentuje Min Choi w wywiadzie z Gregiem Isenbergiem, reprezentuje fascynujący krok w kierunku prawdziwych agent-AI, które mogą zastąpić nie tylko ludzkie myślenie, ale również działanie. Choć narzędzie ma swoje ograniczenia, pokazuje potencjał bardziej zautomatyzowanego tworzenia oprogramowania.

Czy jest to najbliższy krok do AGI? Min sugeruje, że chyba jeszcze nie, ale z pewnością stanowi znaczący postęp w automatyzacji procesu tworzenia oprogramowania i pokazuje, jak AI może działać autonomicznie w zamkniętym środowisku.

Dla przedsiębiorców i twórców oznacza to, że bariera wejścia do tworzenia oprogramowania prawdopodobnie będzie nadal spadać, co może przyspieszyć innowacje, ale również zwiększyć konkurencję.

Artykuł powstał na podstawie analizy wywiadu Grega Isenberga z Min Choi o Manus AI, przeprowadzonego w marcu 2025. Ograniczenia i funkcjonalności narzędzia mogły ulec zmianie od czasu wywiadu.

Tag: Manus

Manus AI – jeden prompt zamiast całego AI tech stacku? #EN12