Agentni AI · Autonomija · Strategija

Manus AI i uspon autonomnih agenata u 2026.

Nova klasa agenata opće namjene obećava isplanirati i izvršiti cijeli radni tijek s jednom uputom. Evo što stvarno donose poslovanju u 2026. — i gdje hype i dalje premašuje stvarnost.

Piše Boris Agatić  ·  11. lipnja 2026.  ·  12 min čitanja

Veći dio AI ere model je čekao vas. Postavili biste pitanje, on bi odgovorio; dali biste zadatak, izradio bi nacrt; petlja se izvršavala korak po korak, a čovjek je sjedio u sredini svakog koraka. Definirajući pomak 2026. jest da se petlja zatvorila. Nova generacija autonomnih agenata — Manus je među njima najvidljiviji — preuzima cilj visoke razine, razbija ga na korake, koristi alate, pretražuje, piše i izvršava kod, provjerava vlastiti rad i vraća se kad je posao gotov, a ne kad je potreban sljedeći prompt.

To je istinska promjena u načinu korištenja softvera i izazvala je jednaku mjeru uzbuđenja i zbunjenosti. Dobavljači demonstriraju agenta koji rezervira putovanje, izrađuje web stranicu ili sastavlja istraživanje tržišta bez nadzora, a rukovoditelji se s pravom pitaju: je li ovo stvarno i što znači za moje poslovanje? Ovaj članak probija buku — što agenti opće namjene poput Manusa zapravo jesu, gdje danas stvaraju vrijednost, gdje zakazuju i kako se uklapaju uz Claude, OpenAI i Mistral agentne platforme koje su već u produkciji.

Ključna ideja: Tradicionalni AI asistent odgovara. Autonomni agent djeluje. Razlika je u petlji — agent planira, izvrši korak, promatra rezultat i sam odlučuje o sljedećem koraku, ponavljajući dok cilj nije ispunjen ili dok ne dosegne granicu. Ta jedna arhitektonska promjena pretvara chatbot u digitalnog suradnika.

Što je Manus zapravo

Manus je autonomni agent opće namjene: umjesto chatbota s kojim razgovarate, to je sustav kojem delegirate. Date mu cilj — "istraži naša tri glavna konkurenta i izradi brief o pozicioniranju", "pretvori ovu tablicu u funkcionalni dashboard", "pronađi i prijavi se na pozicije koje odgovaraju ovom životopisu" — a on pokreće vlastiti plan, otvara virtualno računalo s preglednikom i okruženjem za kod te autonomno radi na zadatku, opisujući svoj napredak i predajući gotov artefakt.

Ispod haube nije jedan novi model nego orkestracijski sloj koji upravlja frontier modelima (često u kombinaciji, uključujući modele za zaključivanje Claude razreda) unutar izoliranog okruženja sa stvarnim alatima: web preglednikom, datotečnim sustavom, ljuskom i izvršavanjem koda. Njegova razlikovna značajka je ustrajnost — nastavlja kroz desetke ili stotine koraka bez potrebe da čovjek odobri svaki. To je sposobnost koju poslovanja smatraju privlačnom, ali i izvor svakog rizika o kojem govorimo u nastavku.

Zašto su autonomni agenti važni sada

Tri su se stvari spojile da bi 2026. bila godina kada su agenti prešli iz demoa u implementaciju:

Gdje autonomni agenti donose stvarnu vrijednost

Iskren odgovor jest: u ograničenim, alatima bogatim, provjerljivim zadacima. Agenti blistaju kad je cilj jasan, kad koraci uključuju softver, a ne prosudbene odluke, i kad se rezultat može provjeriti. U nastavku su kategorije koje danas donose vrijednost.

Istraživanje i sinteza

Prikupljanje informacija iz desetaka izvora, izdvajanje relevantnih točaka i sastavljanje strukturiranog briefa ili usporedbe. Zamorno za čovjeka, prikladno za agenta koji može neumorno pretraživati i čitati.

Obrada podataka

Čišćenje neurednih tablica, usklađivanje formata, izrada grafikona ili dashboarda iz sirovih izvoza. Agent piše i izvršava kod, pa je rezultat ponovljiv i provjerljiv.

Operacije i back office

Višekoračni administrativni tijekovi — popunjavanje obrazaca, prebacivanje podataka između sustava, generiranje rutinskih dokumenata — gdje su pravila eksplicitna, a volumen visok.

Prototipiranje i izrada

Pretvaranje opisa u funkcionalnu prvu verziju stranice, skripte ili internog alata. Snažna polazna točka koju čovjek zatim dorađuje, a ne gotov proizvod.

Gdje i dalje zakazuju

Iskreno prodavati agente znači biti jednako jasan o granicama. U 2026. autonomni agenti opće namjene ostaju nepouzdani na predvidljive načine:

Praktično pravilo: Implementirajte autonomne agente tamo gdje je rezultat jeftino provjeriti, a skupo proizvesti. Ako provjera rezultata traje jednako dugo kao izvršavanje zadatka, agent vam ne štedi ništa. Ako je pogrešan rezultat skup i teško ga je otkriti, čvrsto zadržite čovjeka u petlji.

Manus naspram platformi velikih laboratorija

Manus je najvidljiviji samostalni agent opće namjene, ali natječe se u polju u kojem frontier laboratoriji isporučuju vlastite agentne platforme. Razlika koja je za poslovanje bitna jest samostalni proizvod naspram okvira koji sami gradite.

PristupŠto jeNajbolje za
ManusSamostalni agent opće namjene kojem izravno delegirate zadatkePojedince i timove koji žele autonomiju odmah, bez izgradnje
Claude agenti (Anthropic)Frontier modeli za zaključivanje plus Agent SDK, MCP i upravljana agentna infrastrukturaTvrtke koje grade pouzdane, upravljane agente u vlastite proizvode
OpenAI agentiAsistentni/agentni alati i computer-use sposobnost nad GPT modelimaTimove već u OpenAI ekosustavu koji žele integriranu automatizaciju
Mistral / open sourceModeli otvorenih težina orkestrirani u samostalno hostanim okvirimaImplementacije osjetljive na podatke ili troškove koje trebaju kontrolu i privatnost

Za većinu tvrtki izbor nije Manus ili Claude — već korištenje proizvoda poput Manusa za ad hoc autonomiju, uz izgradnju trajnih, upravljanih agenata na frontier platformi za sve što dotiče produkcijske sustave ili podatke klijenata. Dvoje koegzistira bez problema.

Brojke iza preokreta

~70%
poduzeća koja u nekom obliku pilotiraju ili implementiraju agentni AI u 2026.
10–20×
više autonomnih koraka po zadatku od prve generacije asistenata
<40%
pilota agenata koji dosegnu pouzdanu produkciju bez nadzora
#1
navedena prepreka: povjerenje, provjera i upravljanje — ne sposobnost

Obrazac zrcali svaki prethodni AI val: široko eksperimentiranje, uska produkcija. Agenti koji dosegnu stvarnu implementaciju nisu najambiciozniji demoi — to su usko definirani, dobro mjereni agenti gdje čovjek može provjeriti rezultat, a domet pogreške je ograničen.

Kako sigurno usvojiti autonomne agente

1. Počnite s ograničenim, provjerljivim zadatkom

Odaberite posao s jasnim ciljem i provjerljivim rezultatom — istraživački brief, transformaciju podataka, nacrt dokumenta. Izbjegavajte otvorene ambicije "vodi poslovanje" za svoju prvu implementaciju.

2. Zadržite čovjeka na točkama odluke

Pustite agenta da radi posao, ali zaključajte posljedične radnje — slanje, objavu, plaćanje, brisanje — iza ljudskog odobrenja. Autonomija u izvršavanju, nadzor na granici.

3. Usko ograničite ovlasti

Dajte agentu najuži pristup koji mu omogućuje obavljanje posla. Tretirajte svaki sustav i vjerodajnicu do koje može doprijeti kao dio svoje napadne površine i pretpostavite da upute koje čita mogu biti neprijateljske.

4. Mjerite i bilježite

Zabilježite što je agent učinio, koliko često je uspio i koliko je koštao. Bez mjerenja ne možete razlikovati pouzdanog agenta od sretnog — niti dokazati ROI.

Zaključak za 2026.: Autonomni agenti poput Manusa stvarni su i istinski korisni, ali su suradnici na obuci, a ne gotovi zaposlenici. Tvrtke koje s njima pobjeđuju ne jure za najautonomnijim demoom — implementiraju ograničene, provjerljive, dobro upravljane agente na zadacima koji su skupi za obaviti, a jeftini za provjeru, i šire opseg tek kako se povjerenje zaslužuje.

Želite implementirati AI agente koji stvarno rade?

Pomažemo tvrtkama prijeći iz eksperimenata s agentima u pouzdane, upravljane implementacije — odabir prave platforme, definiranje zadataka koji se isplate i izgradnju zaštitnih mehanizama koji čine autonomiju sigurnom. Certificirani Anthropic partner sa sjedištem u Zagrebu.

Rezervirajte besplatnu konzultaciju