Meta finalizuje przejęcie startupu Manus w transakcji wycenianej na ponad 2 mld dolarów, dokładając do swojej strategii AI gotowy produkt subskrypcyjny oraz technologię z obszaru autonomicznych agentów. To ruch, który dobrze pokazuje zmianę priorytetów w branży: od klasycznych chatbotów do systemów agentowych, czyli takich, które potrafią planować pracę, dzielić ją na kroki, wykonywać je w narzędziach i dowozić efekt końcowy bez ciągłego prowadzenia użytkownika.
Z perspektywy biznesowej Manus ma być dla Mety krótką drogą do monetyzacji. W doniesieniach o firmie przewijają się bardzo mocne metryki: osiągnięcie 100 mln dolarów rocznych powtarzalnych przychodów w około osiem miesięcy, przekroczenie 125 mln dolarów w ujęciu przychodowym oraz skala obliczeniowa liczona w dziesiątkach milionów uruchomionych „wirtualnych komputerów” i setkach bilionów tokenów. W praktyce sugeruje to model działania, w którym agent nie tylko generuje odpowiedź, ale realnie uruchamia środowisko wykonawcze i realizuje workflow krok po kroku.
Meta i Manus dlaczego autonomiczne agenty AI są teraz kluczowe
Agentowe AI różni się od klasycznego asystenta tym, że jest warstwą orkiestracji. System dostaje cel, buduje plan, dobiera narzędzia (przeglądarka, edytor kodu, repozytoria, arkusze, panele analityczne), wykonuje kroki i weryfikuje wynik. Dla Mety to kierunek naturalny, bo takie mechanizmy można osadzić w Meta AI, WhatsApp Business i narzędziach dla firm: od automatyzacji obsługi klienta, przez przygotowanie materiałów i analiz, po wykonywanie powtarzalnych zadań operacyjnych na „wirtualnym komputerze”.
Meta i Manus architektura wieloagentowa i równoległa praca
Jednym z wyróżników Manus ma być podejście wieloagentowe. Zamiast jednego „wykonawcy” uruchamiany jest zestaw agentów pracujących równolegle, którzy wymieniają się wynikami w ramach wspólnego protokołu. To podejście dobrze pasuje do zadań, gdzie liczy się szerokie pokrycie tematu i szybka synteza: osobne wątki mogą zbierać dane, porównywać warianty, sprawdzać ograniczenia, a na koniec składać wynik w jedną odpowiedź. W tym kontekście pojawia się też tryb typu „Wide research”, nastawiony na równoległy research z wielu kierunków naraz.
Wersja 1.5 platformy ma dokładać poprawki jakości rzędu kilkunastu procent oraz rozwiązania związane z obsługą bardzo dużego kontekstu. Dla systemów agentowych to szczególnie ważne: agent, który „gubi” założenia i poprzednie kroki, zaczyna popełniać błędy w dłuższych workflow, więc stabilność kontekstu i kontrola degradacji wydajności realnie przekładają się na użyteczność.
Meta i Manus Singapur zamiast Chin i szybkie domknięcie transakcji
Wątek organizacyjny jest tu niemal tak istotny jak technologia. Manus miał funkcjonować wcześniej jako Butterfly Effect, a później przenieść ciężar działalności do Singapuru i ograniczyć powiązania operacyjne z Chinami, co ma znaczenie przy rosnącej presji regulacyjnej i geopolitycznej wokół AI. Doniesienia wskazują też, że negocjacje i finalizacja całej operacji przebiegły w ekspresowym tempie, co w segmencie „strategicznego AI” coraz częściej oznacza wyścig z potencjalnymi barierami formalnymi.
Podsumowanie
Meta kupuje nie tylko zespół i techniczne know-how, ale też gotowy produkt agentowy z monetyzacją subskrypcyjną i bardzo mocnymi metrykami wzrostu. Jeżeli wieloagentowa orkiestracja Manus da się skutecznie zintegrować z Meta AI i WhatsApp Business, to użytkownicy dostaną narzędzia, które wykonają zadanie end-to-end, a nie tylko „pomogą” odpowiedzią. Dla rynku to kolejny sygnał, że agentowe AI wchodzi w fazę konsolidacji, gdzie liczą się nie tylko modele, ale też infrastruktura wykonawcza, integracje oraz kontrola ryzyk prawnych.