La promessa chiave \u00e8 \u201cagire, non solo rispondere\u201d, cio\u00e8 passare dal modello di chatbot a una piattaforma capace di eseguire azioni concrete in autonomia. In pratica, Manus combina pi\u00f9 forme di intelligenza artificiale \u2013 testuale, visiva e di automazione \u2013 e le coordina grazie a un unico sistema di gestione dei compiti. Pensatela come un\u2019orchestra: invece di un solista che canta (il classico bot), avete molti strumenti che suonano insieme sotto la guida di un direttore automatico. <\/p>\n\n\n\n Per il mercato, questo significa un prodotto classificato come \u201cautonomous AI platform\u201d e non pi\u00f9 \u201cchatbot enterprise\u201d. Fin dal lancio, analisti di settore l\u2019hanno collocata tra le soluzioni che riducono il \u201ctime-to-value\u201d delle attivit\u00e0 legali, contabili e di project-management, perch\u00e9 sposta il lavoro dalle mani umane a processi digitali pre-orchestrati [Info-Tech, 2025].<\/p>\n\n\n\n Prompt di esercitazione<\/strong><\/p>\n\n\n\n Soluzione\/guida sintetica<\/strong> quando esegue quel prompt in modalit\u00e0 Adattivo<\/strong>, Manus AI produrr\u00e0 tipicamente due deliverable principali:<\/p>\n\n\n\n Cosa si considera \u201criservato\u201d<\/strong> Quanto dura il divieto di divulgare<\/strong> Quali eccezioni sono ammesse<\/strong> Cura da adottare<\/strong> Rimedi in caso di violazione<\/strong> Se le due bozze contengono terminologia o sezioni differenti, Manus includer\u00e0 automaticamente note a pi\u00e8 di tabella (\u201cclausola non presente\u201d) e potr\u00e0 generare un breve grafico a barre che visualizza la severit\u00e0 di ciascun contratto. [Shen & Yang, 2025]\n<\/blockquote>\n\n\n\n Note<\/strong> Il Browser Agent apre siti reali, compila moduli e raccoglie dati; <\/p>\n\n\n\n il Code Agent scrive ed esegue codice in Python o JavaScript; <\/p>\n\n\n\n il Data Agent pulisce, analizza e visualizza dataset; <\/p>\n\n\n\n il Media Agent genera o modifica immagini, video e audio; <\/p>\n\n\n\n il Deployment Agent pubblica app o pagine web pronte all\u2019uso.<\/p>\n\n\n\n Coordinati da un \u201cscheduler\u201d interno, questi agenti riducono la latenza: mentre uno scarica documenti, un altro li analizza e un terzo prepara la grafica. \u00c8 come avere cinque assistenti che lavorano sullo stesso progetto senza pestarsi i piedi. Grazie a questo parallelismo, l\u2019utente non deve gestire passaggi intermedi n\u00e9 preoccuparsi di installare software aggiuntivo [Materiale interno, Capitolo 2].<\/p>\n\n\n\n Esempio pratico<\/strong> Prompt di esercitazione<\/strong><\/p>\n\n\n\n textCopiaModifica Usa la modalit\u00e0\u00a0Agent<\/strong>\u00a0per garantire che tutti e cinque gli agenti possano attivarsi. Dopo l\u2019esecuzione, scarica l\u2019infografica e il file checklist in formato Markdown; verifica nel log che le fonti provengano da siti istituzionali prima di condividerli.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n Note<\/strong> pu\u00f2 immaginare Manus AI come una ciabatta elettrica intelligente: se Le serve un solo attrezzo \u2013 ad esempio il Code Agent<\/strong> per correggere un piccolo script \u2013 attacca una sola spina e basta. Se invece ha bisogno di pi\u00f9 strumenti insieme, inserisce pi\u00f9 spine e la ciabatta alimenta in sequenza tutti gli agenti necessari, senza che Lei debba cambiare nulla nell\u2019interfaccia. Quando aumenta il lavoro, Manus avvia automaticamente altre \u201cprese\u201d identiche per reggere il carico, cos\u00ec il sistema non rallenta. Tutto ci\u00f2 che ogni agente fa viene registrato in un unico pannello, quindi non deve aprire finestre diverse per seguire l\u2019attivit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n Esempio pratico<\/strong> Prompt di esercitazione<\/strong><\/p>\n\n\n\n Modalit\u00e0: Agent Note<\/strong> Esempio pratico<\/strong> Prompt di esercitazione<\/strong><\/p>\n\n\n\n eseguendo in sequenza i tre comandi otterr\u00e0 quanto segue.<\/p>\n\n\n\n 1. Modalit\u00e0 Chat \u2013 definizione veloce<\/strong> 2. Modalit\u00e0 Adattivo \u2013 checklist operativa<\/strong> Il risultato viene fornito in Markdown (o Word), pronto per la pubblicazione.\u2002[Materiale interno, Cap. 2]\n\n\n\n 3. Modalit\u00e0 Agent \u2013 pubblicazione autonoma<\/strong> Note<\/strong> Esempio pratico<\/strong> Prompt di esercitazione<\/strong><\/p>\n\n\n\n Note<\/strong> Esempio pratico<\/strong> Prompt di esercitazione<\/strong><\/p>\n\n\n\n Elementi tecnici generati<\/strong><\/p>\n\n\n\n Tempo medio di esecuzione: 6-7 minuti, consumo stimato ~120-150 crediti complessivi. [DataCamp, 2025] \u2013 [Materiale interno, Capitolo 4]\n\n\n\n Note<\/strong> Esempio pratico<\/strong> Prompt di esercitazione<\/strong><\/p>\n\n\n\n Soluzione\/guida sintetica<\/strong> Note<\/strong> Esempio pratico<\/strong> Prompt di esercitazione<\/strong><\/p>\n\n\n\n textCopiaModifica Soluzione\/guida sintetica<\/strong> Note<\/strong> Risparmiare crediti \u00e8 come ottimizzare la spesa elettrica in casa: spegni le luci inutili, raggruppi lavatrici e usi tariffe vantaggiose. Su Manus ci\u00f2 significa eliminare file superflui prima dell\u2019upload, usare batch processing e approfittare dei 300 crediti giornalieri gratuiti. Esegui i job la mattina subito dopo il login per sommare gli omaggi ai crediti residui e pianifica i processi in una singola pipeline anzich\u00e9 frammentarli [TechCrunch, 2025].<\/p>\n\n\n\n Esempio pratico<\/strong> Prompt di esercitazione<\/strong><\/p>\n\n\n\n Soluzione\/guida sintetica<\/strong> Note<\/strong> Manus implementa un registro SHA-256 dei task: ogni azione degli agenti viene hashata e salvata, cos\u00ec eventuali manipolazioni future risultano subito visibili. L\u2019audit si pu\u00f2 esportare in JSON firmato digitalmente, utile in ambito forense. Inoltre, TRiSM consiglia di impostare soglie di intervento umano: ad esempio, bloccare automaticamente task che richiedono l\u2019upload di file superiori a 100 MB o quando un log mostra pi\u00f9 di tre errori consecutivi. In sintesi, TRiSM trasforma la trasparenza in garanzia di conformit\u00e0 e riduce il rischio operativo.<\/p>\n\n\n\n Esempio pratico<\/strong> Prompt di esercitazione<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Manus<\/strong> AI \u00e8 nata a Singapore come progetto della startup Butterfly Effect e ha aperto al pubblico il 12 maggio 2025, dopo una lista d\u2019attesa superiore a due milioni di persone [Othman, 2025]. <\/p>\n\n\n\nEsempio pratico<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Uno studio legale con scadenze serrate per la revisione di contratti decide di provare Manus. All\u2019inizio del trimestre, il team caricava i documenti in un gestionale e impiegava due giorni per produrre le sintesi. Con Manus, l\u2019avvocato responsabile crea un unico task \u201cRevisione NDA Q3\u201d, allega cinque accordi e chiede la comparazione automatica delle clausole critiche. In meno di un\u2019ora riceve una tabella con le differenze evidenziate a colori. Il tempo medio di consegna scende cos\u00ec del 30 %, e lo studio libera risorse per le attivit\u00e0 di negoziazione con i clienti.<\/p>\n\n\n\ntextCopiaModifica
Usa Manus in modalit\u00e0 Adattivo. Carica due contratti di non divulgazione (NDA) e chiedi:\n\u201cDetermina tutte le differenze delle clausole di riservatezza e indica quale versione \u00e8 pi\u00f9 restrittiva, spiegando il motivo in massimo 150 parole\u201d.\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Apri manus.im, accedi con i crediti di benvenuto, seleziona Adattivo<\/strong>, incolla il prompt nel campo di input e carica i due PDF. Al termine dell\u2019elaborazione, salva il task nello storico per future revisioni, cos\u00ec potrai aggiornarlo senza ripartire da zero.<\/p>\n\n\n\n
Il primo contratto (NDA A) tutela qualsiasi informazione non pubblica, qualunque sia la forma. Il secondo (NDA B) protegge solo i documenti contrassegnati come \u201cConfidential\u201d. Quindi A \u00e8 pi\u00f9 severo.<\/p>\n\n\n\n
In NDA A il silenzio deve essere mantenuto per cinque anni dopo la fine del rapporto; in NDA B solo per tre. Di nuovo, A impone un vincolo pi\u00f9 lungo.<\/p>\n\n\n\n
Entrambi permettono la rivelazione di dati gi\u00e0 noti o imposta da un giudice, ma NDA B aggiunge un\u2019ulteriore deroga: le informazioni ricevute da terzi senza obblighi di segretezza. A resta pi\u00f9 restrittivo.<\/p>\n\n\n\n
NDA A pretende di proteggere i dati con lo stesso livello applicato ai segreti aziendali pi\u00f9 delicati; NDA B richiede solo \u201cragionevole diligenza commerciale\u201d. Il parametro di A \u00e8 pi\u00f9 stringente.<\/p>\n\n\n\n
Con NDA A il titolare pu\u00f2 chiedere sia il risarcimento sia un provvedimento d\u2019urgenza che blocchi subito la diffusione (inibitoria). NDA B prevede soltanto il risarcimento economico. Anche qui, A offre una tutela pi\u00f9 forte.<\/p>\n\n\n\n<\/ol>\n\n\n\n
\n
[Othman, 2025] Manus AI: Capabilities, Limitations and Market Position. https:\/\/example.com\/othman2025<\/a>
[Info-Tech, 2025] AI Transformation Brief \u2013 March 2025. https:\/\/example.com\/infotech2025<\/a><\/p>\n\n\n\nArchitettura \u201cMens et Manus\u201d<\/h3>\n\n\n\n
Il nome \u201cMens et Manus\u201d (mente e mano) descrive bene la struttura: cinque agenti specializzati \u2013 Browser, Code, Data, Media e Deployment \u2013 che lavorano in parallelo come dita di una stessa mano [Shen & Yang, 2025]. <\/p>\n\n\n\n
Per aggiornare un modello di informativa privacy, un consulente invia il prompt \u201cAggiorna modello privacy secondo le ultime linee guida\u201d. Il Browser Agent visita il sito del Garante e scarica i documenti 2025; il Data Agent estrae i nuovi requisiti; il Code Agent confronta il testo scaricato con il template esistente e segnala le differenze; il Media Agent crea un\u2019infografica riassuntiva; infine il Deployment Agent pubblica su un URL privato. Il consulente riceve il link e un log completo di ogni step, pronto da mostrare al cliente.<\/p>\n\n\n\nPrompt: \u201cCrea una checklist aggiornata per l\u2019adeguamento GDPR 2025 includendo riferimenti articolo per articolo e un\u2019infografica di sintesi\u201d.<\/code>
Risutalto
Principi base e liceit\u00e0 del trattamento \u2013 ricordare i sei criteri dell\u2019articolo 6 e verificare la compatibilit\u00e0 con i nuovi orientamenti 2025. Informativa trasparente \u2013 aggiornare i documenti destinati agli interessati ai sensi degli articoli 12-14: linguaggio chiaro, canali digitali e tempi di conservazione espliciti. Registro dei trattamenti \u2013 rivedere le voci dell\u2019articolo 30 per includere categorie di dati biometrici ora espressamente citate dalle Linee guida 2025. Valutazione d\u2019impatto (DPIA) \u2013 controllare l\u2019obbligo ex articolo 35 per processi di profilazione potenziati da intelligenza artificiale. Privacy by Design e by Default \u2013 implementare le misure tecniche previste dall\u2019articolo 25, con logica \u201cminimizzazione default ON\u201d.
Sicurezza dei dati \u2013 adeguare controlli crittografici e autenticazione MFA conformemente all\u2019articolo 32, tenendo conto del nuovo livello \u201celevato\u201d per dati sensibili. Gestione delle violazioni \u2013 confermare che esista procedura di notifica a 72 ore (articolo 33) e messaggi pre-compilati per gli interessati (articolo 34). Ruolo del DPO \u2013 riesaminare mandato, autonomia e reportistica periodica (articolo 37-39). Contratti con responsabili \u2013 aggiornare le clausole standard articolo 28, includendo audit on-site e sub-processor list pubblica. Trasferimenti extra-UE \u2013 validare meccanismi articolo 44-49 (SCC 2021, BCR) alla luce dei pareri EDPB 2025. Conservazione e cancellazione \u2013 definire scadenze automatiche di retention (articolo 5(1)(e)) per categorie HR, marketing e log tecnici.
Formazione periodica \u2013 pianificare sessioni annuali e micro-learning trimestrali per il personale che accede a dati personali.
Infografica di sintesi. Struttura: cerchio centrale \u201cObiettivo GDPR 2025\u201d da cui partono dodici spicchi colorati, uno per ogni punto della checklist.
Codifica colori: verde = conformit\u00e0 base, arancione = da aggiornare, rosso = criticit\u00e0 aperta.
Elementi visivi: icone intuitive (lucchetto per sicurezza, lente per DPIA, gavel per trasferimenti) e una banda esterna che indica lo \u201cstato percentuale\u201d di adeguamento complessivo.
Formato: PNG 1080\u00d71080 pi\u00f9 file JSON sidecar con prompt e seed per eventuale rigenerazione.
Extra forniti da Manus
File Markdown della checklist (con riferimenti articolo per articolo).
Log JSON multilivello che mostra quale agente ha raccolto le linee guida, quali fonti ufficiali sono state utilizzate e in che ordine sono stati eseguiti i task.
Suggerimento automatico di prossima revisione (fra 12 mesi) per mantenere la conformit\u00e0.
<\/p>\n\n\n\n\n
[Shen & Yang, 2025] From Mind to Machine. https:\/\/example.com\/shenyang2025<\/a>
[Materiale interno, Capitolo 2]\n\n\n\nAgenti specializzati<\/h3>\n\n\n\n
Ogni agente espone API interne uniformi,<\/strong> un po\u2019 come prese elettriche standard che permettono a dispositivi diversi di collegarsi senza adattatori [World Economic Forum, 2025]. <\/p>\n\n\n\n
Un\u2019azienda e-commerce lancia un nuovo prodotto stagionale. Il responsabile marketing apre Manus in modalit\u00e0 Agent<\/strong> e scrive: \u201cCrea landing page per nuovo prodotto X\u201d. Il Media Agent genera tre varianti di immagine, il Code Agent costruisce l\u2019HTML responsive, il Deployment Agent pubblica l\u2019URL e restituisce il link da condividere nelle campagne. Tutto avviene in meno di dieci minuti, senza coinvolgere il reparto IT.<\/p>\n\n\n\n
Task: \u201cCrea una landing page per il nostro prodotto stagionale \u2018Tazza Termica Aurora\u2019 destinata a clienti e-commerce.
Requisiti:
\u2022 Genera 3 varianti di immagine hero (stile minimal invernale, palette blu-ghiaccio).
\u2022 Struttura l\u2019HTML responsive con sezioni: headline, descrizione breve, vantaggi in 3 bullet, galleria immagini, call-to-action \u2018Acquista ora\u2019.
\u2022 Ottimizza il codice per caricamento mobile (<1,5 MB complessivi).
\u2022 Pubblica la pagina e restituisci URL pubblico per la campagna.
Output aggiuntivi:
\u2022 Fornisci seed e prompt usati dal Media Agent per le immagini.
\u2022 Includi log JSON completo del deployment.\u201d<\/em>
eseguendo il prompt in modalit\u00e0 Agent otterr\u00e0, con un ciclo di lavoro completamente autonomo, questi risultati principali:
Tre immagini \u201chero\u201d pronte all\u2019uso<\/strong>
Il Media Agent generer\u00e0 tre proposte visive per la \u201cTazza Termica Aurora\u201d, tutte con stile minimal invernale e palette blu-ghiaccio.
Per ciascuna immagine ricever\u00e0: file PNG\/JPEG a 1 080 \u00d7 720 px, seed numerico e testo del prompt originale (salvati in un piccolo file JSON sidecar), cos\u00ec potr\u00e0 rigenerarle o modificarle in futuro.
Pagina web responsive gi\u00e0 codificata
Il Code Agent costruir\u00e0 un unico file HTML\/CSS (eventualmente con un piccolo blocco JavaScript per l\u2019effetto \u201cscroll-smooth\u201d) contenente:
\u2022 headline accattivante,
\u2022 descrizione di poche righe,
\u2022 elenco puntato dei tre vantaggi chiave,
\u2022 galleria con le tre immagini appena create,
\u2022 pulsante \u201cAcquista ora\u201d collegato a un link placeholder che potr\u00e0 sostituire con la pagina carrello.
Tutte le risorse verranno ottimizzate per mobile: peso complessivo inferiore a 1,5 MB, immagini gi\u00e0 compresse e attributi \u201cloading=lazy\u201d.
Pubblicazione automatica e link immediatamente condivisibile
Il Deployment Agent effettuer\u00e0 i test \u201csmoke\u201d (verifica che le rotte restituiscano codice 200) e, se superati, caricher\u00e0 la pagina in un container isolato con certificato TLS attivo.
Le restituir\u00e0 un URL pubblico del tipo
https:\/\/tazza-termica-aurora.manus.app
pronto da incollare negli annunci o nelle e-mail marketing, senza intervento del reparto IT.
Report di esecuzione trasparente
Al termine ricever\u00e0 un file log JSON multilivello che documenta: ordine di avvio degli agenti, risorse utilizzate, tempi di esecuzione e crediti spesi (circa 18 \u00d7 3 per le immagini + 50-70 per il browser interno del Media Agent + 50-100 per il deploy, per un totale di circa 200-230 crediti, variabile in base alla compressione effettiva).
Il log include gli hash SHA-256 dei file pubblicati, utili se vorr\u00e0 dimostrare l\u2019integrit\u00e0 del contenuto o procedere a un rollback.
Tempo complessivo
Entro 8-10 minuti (dipende dal traffico di rete), tutto sar\u00e0 online: ricever\u00e0 una notifica nell\u2019interfaccia e una mail di conferma con il riepilogo dei passaggi eseguiti e il link pubblico.
In sintesi, Manus le consegner\u00e0 una landing page completa, gi\u00e0 ospitata e dotata di risorse grafiche originali, affiancata da un dossier tecnico che garantisce tracciabilit\u00e0 e possibilit\u00e0 di iterare o ripubblicare in un clic.
<\/p>\n\n\n\n
[World Economic Forum, 2025] Manus AI \u2013 Scheda. https:\/\/example.com\/wef2025<\/a><\/p>\n\n\n\nModalit\u00e0 operative<\/h3>\n\n\n\n
Le tre modalit\u00e0 di Manus AI \u2013 Chat, Adattivo e Agent \u2013 funzionano come le marce di un\u2019automobile: la prima (Chat) serve per partenze rapide, la seconda (Adattivo) per guida cittadina flessibile, la terza (Agent) per l\u2019autostrada dei flussi complessi. Con Chat ottieni risposte istantanee senza attivare agenti costosi; con Adattivo Manus decide al tuo posto quali strumenti usare, ideale se non sai ancora il formato d\u2019uscita; con Agent controlli l\u2019intero motore e affidi all\u2019IA l\u2019esecuzione multilivello. Il passaggio fra modalit\u00e0 \u00e8 immediato: basta un clic e il contesto si mantiene, cos\u00ec non si perde lo storico. Pensalo come cambiare marcia senza fermare l\u2019auto: la potenza cresce o cala secondo necessit\u00e0. Questa flessibilit\u00e0 riduce il consumo di crediti perch\u00e9 usi solo la forza che serve in quel momento, evitando sprechi [WorkOS, 2025].<\/p>\n\n\n\n
Un team HR inizia la giornata chiedendo in Chat: \u201cQuali sono le definizioni base del GDPR?\u201d. Ottiene un riepilogo in pochi secondi. Passa a Adattivo per generare un playbook di onboarding privacy-by-design in formato Word e link cloud. Infine usa Agent per automatizzare la pubblicazione del playbook su Confluence, con notifica automatica ai nuovi assunti. Tutto senza cambiare schermata n\u00e9 perdere le risposte precedenti.<\/p>\n\n\n\ntextCopiaModifica
1. Chat: \"Spiegami in una frase cos'\u00e8 la DPIA.\" \n2. Adattivo: \"Crea checklist DPIA di 10 punti con spiegazioni brevi.\" \n3. Agent: \"Pubblica la checklist in una pagina Confluence privata e inviami il link.\"\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n
\n\n\n\n
Manus restituir\u00e0 una frase di sintesi, ad esempio:
\u00abLa DPIA \u00e8 un\u2019analisi preventiva dei rischi che un trattamento di dati personali pu\u00f2 comportare per i diritti e le libert\u00e0 degli interessati, prevista dall\u2019art. 35 GDPR.\u00bb\u2002[Materiale interno, Cap. 3]\n\n\n\n
\n\n\n\n
Subito dopo, passando a Adattivo, il sistema produrr\u00e0 una checklist di dieci voci, ciascuna corredata da una spiegazione di due-tre righe in linguaggio chiaro. Esempio di contenuti generati:<\/p>\n\n\n\n\n
\n\n\n\n
Infine, scegliendo Agent e impartendo il terzo comando, Manus:<\/p>\n\n\n\n\n
https:\/\/confluence.organizzazione.it\/display\/PRIV\/DPIA-Checklist-2025<\/code>) e invia una notifica e-mail con il riepilogo del task;<\/li>\n\n\n\n
[WorkOS, 2025] Introducing Manus. https:\/\/example.com\/workos2025<\/a>
[Materiale interno, Capitolo 3><\/p>\n\n\n\nInterfaccia a pannelli<\/h3>\n\n\n\n
L\u2019interfaccia di Manus ricorda una scrivania ben organizzata: al centro hai il bloc-notes (input), a sinistra l\u2019archivio dei progetti, a destra un \u201cmonitor\u201d che mostra in diretta ci\u00f2 che l\u2019IA sta facendo. Questa vista destra, chiamata \u201cManus\u2019s Computer\u201d, elimina la sensazione di scatola nera perch\u00e9 vedi URL aperti, comandi lanciati e file generati in tempo reale. Se qualcosa non ti convince, puoi mettere in pausa l\u2019agente, modificare il prompt o cambiare fonte e riprendere da dove eri. \u00c8 come avere la telecamera puntata sul cuoco che prepara il tuo piatto: controlli ogni ingrediente prima che arrivi in tavola [Baytech, 2025].<\/p>\n\n\n\n
Un avvocato deve cercare sentenze della Cassazione. Avvia il task; osserva a destra i link che l\u2019agente visita. Nota un sito non istituzionale, mette in pausa, sostituisce la fonte con il portale ufficiale della Corte e riparte. In pochi minuti ottiene un PDF con massime aggiornate e sente di avere mantenuto il controllo del processo.<\/p>\n\n\n\ntextCopiaModifica
Avvia un nuovo task Agent: \"Cerca sentenze Cassazione 2024 su infortuni sul lavoro e crea tabella con numero, data, principio di diritto.\"
<\/code>
<\/pre>\n\n\n\n
[Baytech, 2025] Analytical Guide. https:\/\/example.com\/baytech2025<\/a>
[Materiale interno, Capitolo 4><\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\nPrompt efficaci<\/h3>\n\n\n\n
Un prompt ben scritto \u00e8 come una ricetta dettagliata: indica ingredienti, quantit\u00e0 e forma del piatto finale. Specificare formato (\u201ctabella\u201d), colonne richieste e criteri di evidenziazione guida Manus a creare il deliverable corretto senza domande di chiarimento. Minore ambiguit\u00e0 significa meno iterazioni e meno crediti spesi. Pensalo come dare a un falegname un progetto con misure precise anzich\u00e9 dire \u201cfammi un tavolo\u201d: otterrai un tavolo che entra perfettamente nella stanza, al primo colpo [DataCamp, 2025].<\/p>\n\n\n\n
Una consulente invia: \u201cTabella comparativa durata\/penali\/forza maggiore fra Contratto A e Contratto B; evidenzia in verde la clausola pi\u00f9 vantaggiosa per il cliente\u201d. Manus risponde con la tabella gi\u00e0 colorata, pronta da incollare in una relazione. Non servono ulteriori prompt di formattazione.<\/p>\n\n\n\ntextCopiaModifica
Riscrivi questo prompt generico:\n\"Rivedi questi contratti\"\nin modo da ottenere una presentazione di 8 slide che confronti durata, penali e forza maggiore con grafici semplici.\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n\n
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[DataCamp, 2025] Guide With Practical Examples. https:\/\/example.com\/datacamp2025<\/a><\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\nModello a crediti<\/h3>\n\n\n\n
Il sistema di crediti di Manus funziona come un contatore di gettoni al luna-park: ogni giostra (azione) ha un prezzo fisso, indipendente dal numero di parole prodotte. Un\u2019immagine costa circa 18 crediti, una sessione browser tra 50 e 100, il deploy di un\u2019app oltre 300. Ricevi 1 000 crediti all\u2019iscrizione e 300 ogni giorno in cui effettui il login, quindi accedere quotidianamente \u00e8 come raccogliere biglietti omaggio. Pianificando task simili in un\u2019unica sessione Agent riduci viaggi ripetitivi tra agenti e abbassi il conto finale [Manus, 2025].<\/p>\n\n\n\n
Uno studio raggruppa dieci contratti da comparare in un unico task invece di dieci sessioni separate. Il costo browser resta intorno a 100 crediti totali invece di 1 000, perch\u00e9 il Browser Agent riutilizza la stessa istanza di navigazione.<\/p>\n\n\n\ntextCopiaModifica
Calcola quanti crediti ti serviranno per:\n- 3 sessioni browser (media 75 crediti l'una)\n- 2 deploy app (300 crediti l'una)\n- 5 immagini (18 crediti l'una)\nScrivi la somma finale.\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Moltiplica: 3 \u00d7 75 = 225; 2 \u00d7 300 = 600; 5 \u00d7 18 = 90. Somma: 225 + 600 + 90 = 915 crediti.<\/p>\n\n\n\n
[Manus, 2025] FAQ Credits. https:\/\/example.com\/manusfaq2025<\/a>
[Materiale interno, Capitolo 5><\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\nBenchmark GAIA<\/h3>\n\n\n\n
GAIA \u00e8 un test a ostacoli per assistenti AI: misura pianificazione, memoria e decisioni live sul web. Nel 2025 Manus ha superato GPT-4o in correzione autonoma degli errori, riducendo la necessit\u00e0 di intervento umano. \u00c8 come confrontare due navigatori satellitari: quello di Manus ricalcola il percorso da solo se trova traffico, quello concorrente chiede istruzioni al guidatore. Per le aziende, un punteggio GAIA pi\u00f9 alto significa meno tempo perso a sorvegliare l\u2019IA [H2O.ai, 2025].<\/p>\n\n\n\n
Il CTO di una societ\u00e0 di e-commerce esamina i KPI GAIA e vede che Manus ottiene 92\/100 in \u201cdecision-making realtime\u201d, superando il requisito interno di 85. Decide quindi di adottare Manus come assistente di customer-support automatizzato.<\/p>\n\n\n\nElenca tre KPI GAIA rilevanti per un processo di data-entry e spiega in una frase perch\u00e9 contano.
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Accuratezza decision-making in tempo reale \u2013 assicura che l\u2019assistente inserisca i dati corretti al primo tentativo, evitando correzioni manuali e riducendo gli errori di registro.\u2002Mialon et al., 2023
Persistenza della memoria a breve termine \u2013 misura la capacit\u00e0 del sistema di ricordare campi gi\u00e0 trattati durante la stessa sessione, fondamentale per mantenere coerenza tra record correlati.\u2002Mialon et al., 2023
Velocit\u00e0 di interazione web \u2013 valuta il tempo impiegato dall\u2019IA per navigare form online o API e completare ogni inserimento, incidendo direttamente sul throughput complessivo del data-entry.\u2002H2O.ai, 2025<\/p>\n\n\n\n
Cita: accuratezza decision-making realtime, coerenza memoria breve, velocit\u00e0 di esecuzione web. Spiega che riducono errori di inserimento, perdite di dati e tempi morti.<\/p>\n\n\n\n
[H2O.ai, 2025] Tops the GAIA Test. https:\/\/example.com\/h2o2025<\/a>
[Mialon et al., 2023] GAIA Benchmark. https:\/\/example.com\/gaia2023<\/a>
[Materiale interno, Capitolo 6><\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\nOttimizzare i crediti<\/h3>\n\n\n\n
Un Project Manager carica le fonti una volta, avvia tre analisi in sequenza nella stessa sessione Agent e risparmia circa il 40 % rispetto a lanciare i task separati in giornate diverse.<\/p>\n\n\n\ntextCopiaModifica
Indica due azioni concrete che dimezzano i crediti in un progetto slide sul GDPR.\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Riutilizza un template di slide gi\u00e0 creato invece di generarne uno nuovo e riduci le immagini ad alta risoluzione sostituendole con icone vettoriali leggere.<\/p>\n\n\n\n
[TechCrunch, 2025] Manus piani a pagamento. https:\/\/example.com\/techcrunch2025<\/a><\/p>\n\n\n\nQuadro TRiSM<\/h3>\n\n\n\n
Il framework TRiSM \u2013 Trust, Risk & Security Management \u2013 racchiude linee guida di governance per agenti AI: definisce policy di accesso, piani di resilienza e requisiti di audit trail [Raza et al., 2025]. Funziona come un navigatore con cinture di sicurezza integrate: non solo indica la strada, ma protegge i passeggeri dagli urti. Nel dettaglio, prevede tre livelli di controllo:\u00a0Trust<\/strong>\u00a0(validazione delle fonti e delle credenziali),\u00a0Risk<\/strong>\u00a0(valutazione continua di minacce come allucinazioni o fughe di dati) e\u00a0Security<\/strong>\u00a0(cifratura, segregazione delle istanze, logging immutabile). <\/p>\n\n\n\n
Uno studio legale adotta Manus per redigere pareri. Prima dell\u2019uso in produzione, il DPO compila la checklist TRiSM: valida l\u2019ID degli utenti, attiva l\u2019export automatico del log, imposta un alert se il Browser Agent visita domini non governativi. Durante una causa, il tribunale richiede la prova del processo seguito: lo studio fornisce il JSON firmato e mostra come ogni passaggio sia tracciato, ottenendo l\u2019ammissione del documento senza contestazioni.<\/p>\n\n\n\ntextCopiaModifica
Crea una checklist TRiSM per un workflow Manus che elabora dati sensibili dei dipendenti (nome, salario, assenze).\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n1 Trust \u2013 Validazione d\u2019origine<\/h3>\n\n\n\n
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2. Trust \u2013 Identit\u00e0 dell\u2019operatore<\/h3>\n\n\n\n
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3. Risk \u2013 Classificazione dati<\/h3>\n\n\n\n
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metadata.yml<\/code>\u00a0allegato al task.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n4. Risk \u2013 Valutazione impatto<\/h3>\n\n\n\n
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5. Risk \u2013 Limite risorse<\/h3>\n\n\n\n
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6. Security \u2013 Cifratura in transito<\/h3>\n\n\n\n
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7. Security \u2013 Cifratura a riposo<\/h3>\n\n\n\n
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8. Security \u2013 Mascheramento output<\/h3>\n\n\n\n
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