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La startup cinese Butterfly Effect ha pubblicato a inizio marzo 2025 il primo sistema AI che si autodefinisce “general autonomous agent” in fase consumer. Manus, questo il nome del prodotto, è entrato in waitlist nel weekend dell’8 marzo accumulando rapidamente decine di migliaia di richieste di accesso. I primi video circolati sui social cinesi e poi su X mostrano l’agente eseguire workflow articolati: ricerca, scrittura di codice, navigazione web, redazione di documenti, tutto da una singola richiesta in linguaggio naturale.
L’entusiasmo è genuino. Le perplessità tecniche pure.
Cosa fa esattamente Manus
Manus si presenta come un agente autonomo in grado di gestire task complessi end-to-end. Riceve una richiesta, scompone l’obiettivo in sotto-task, esegue ognuno usando strumenti diversi (browser, terminale, editor di codice, accesso a documenti), e consegna un risultato finale senza richiedere intervento umano intermedio.
I demo che ho visto includono: analisi di un foglio Excel con generazione di un report di sintesi, ricerca su un argomento con produzione di un articolo strutturato, sviluppo di una piccola web app a partire da specifiche in linguaggio naturale. In tutti i casi l’agente lavora per minuti, a volte ore, su un singolo task.
Questo non è ChatGPT con un prompt più lungo. È un’architettura agentic diversa, che combina più modelli sottostanti orchestrati da un sistema di pianificazione. Butterfly Effect ha dichiarato di usare Claude Sonnet di Anthropic per alcune capacità linguistiche, modelli proprietari per altre, integrazioni con Computer Use di Anthropic per l’interazione con browser e desktop.
Il contesto Computer Use e MCP
Bisogna ricordare cosa è successo negli ultimi sei mesi nel settore agentic. Anthropic ha pubblicato Computer Use a ottobre 2024, dando ai modelli Claude la capacità di vedere uno schermo e di agire con mouse e tastiera in modo simile a un umano. A novembre 2024 ha pubblicato MCP, Model Context Protocol, lo standard aperto per connettere modelli AI a strumenti e fonti dati esterne. OpenAI ha pubblicato o1 a dicembre 2024, introducendo capacità di ragionamento esteso che alcuni interpretano come passo verso agenti più affidabili.
Manus si inserisce in questo flusso. Quello che il prodotto di Butterfly Effect aggiunge, dal punto di vista commerciale, è l’integrazione di queste capacità in un’esperienza utente accessibile a non sviluppatori. Non c’è API da chiamare, non c’è codice da scrivere. C’è un campo di testo in cui descrivere quello che si vuole, e l’agente fa il resto.
Le perplessità tecniche
I demo virali, per quanto impressionanti, andrebbero presi con misura. Ci sono almeno tre ragioni per cui consiglio cautela.
Primo: i casi mostrati sono curati. Quando si guarda un demo, si vede l’iterazione che ha funzionato. Non si vedono i tentativi falliti. Per un agente autonomo, la differenza tra una demo riuscita e un prodotto affidabile è enorme. Ho visto Computer Use di Anthropic fallire su task apparentemente semplici (compilare un form web con campi nascosti) e riuscire su task molto complessi. La variabilità è alta.
Secondo: l’affidabilità a lungo termine non è dimostrata. Un agente che funziona per 5 minuti di esecuzione potrebbe non funzionare per 30. Gli errori di pianificazione si accumulano in modo non lineare. Senza dati di affidabilità su task lunghi e diversificati, è difficile valutare se Manus rappresenti un salto qualitativo o solo un buon assemblaggio di tecnologie esistenti.
Terzo: il contesto cinese pone problemi specifici sul piano della verificabilità. Le ricerche AI cinesi non sono sempre replicabili in modo indipendente, e il livello di trasparenza tecnica su architettura, training, e benchmark è inferiore a quello occidentale. DeepSeek a gennaio 2025 ha sorpreso il mercato con R1, ma quello era un modello con pesi pubblicati e benchmark riproducibili. Manus, al momento, è un sistema chiuso accessibile solo via waitlist.
Implicazioni per chi fa marketing
Per chi lavora nel marketing digitale, due osservazioni operative.
La prima è che la traiettoria verso agenti AI consumer è chiara. Che sia Manus a vincere il mercato o un concorrente americano, la direzione è quella. Nei prossimi 12-18 mesi vedremo prodotti che permetteranno a un utente di richiedere “trova mi tre concorrenti italiani nel mio settore, analizza i loro siti, prepara un report di benchmark” e di ottenere il risultato senza intervento intermedio. Questo cambierà il modo in cui le aziende fanno alcune attività di ricerca, analisi, prima stesura.
La seconda è che cambierà anche il modo in cui i contenuti vengono cercati e consumati. Un agente che fa ricerca per conto di un utente legge i siti, non li sfoglia. Privilegia contenuti strutturati, dati chiari, citazioni esplicite. I siti che oggi sono ottimizzati per il click umano potrebbero risultare meno utili agli agenti AI di domani. La cosiddetta Answer Engine Optimization, AIO, già discussa nel settore, prenderà rilevanza nei prossimi 18 mesi.
Aspettare prima di entusiasmarsi
L’AI Act europeo, entrato in vigore parzialmente a febbraio 2025 con i divieti sulle pratiche AI inaccettabili, porrà presto interrogativi sugli agenti autonomi. Se un agente AI esegue azioni per conto di un utente, chi è responsabile? Se l’agente firma un contratto, prenota un servizio, scarica documenti, dove finisce la responsabilità dell’utente e dove inizia quella del fornitore? Sono domande non ancora risolte sul piano normativo.
Manus è un prodotto interessante. Forse anche un segnale di direzione. Non è ancora il prodotto che dovrebbe far cambiare strategia a chi sta investendo in AI oggi. La fase tra demo virale e adozione enterprise è notoriamente lunga, e molti prodotti che hanno generato hype in fasi simili (penso a Devin nel 2024, presentato come “il primo software engineer AI”) hanno deluso quando messi alla prova in ambienti reali.
Vale la pena tenere d’occhio. Non vale la pena costruirci sopra una strategia.
