# AgentSphere vs Manus

AgentSphere verzeichnet 0 monatliche Besuche mit 0 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. Manus verzeichnet 19.195.779 monatliche Besuche mit -1,7 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlose Testversion“.

| Kennzahl | [AgentSphere](https://openaitools.app/de/tool/agentsphere) | [Manus](https://openaitools.app/de/tool/manus) |
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| Website-URL | https://www.agentsphere.run | https://manus.im |
| Kategorien | AI Agent, KI-Entwicklertools, AI Workflow, Large Language Models (LLMs) | KI-Assistent, AI Agent, AI Copilot |
| Preismodell | Preise auf Anfrage | Kostenlose Testversion |
| Monatliche Besuche | 0 | 19.195.779 |
| MoM-Wachstumsrate | 0 % | -1,7 % |
| Primärmarkt | Global | Brasilien |
| Direkte Besuche | 0 | 10.563.180 |
| Bewertungsergebnis | 4,3 | 4,6 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 1 | 10 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## AgentSphere

AgentSphere ist ein KI-nativer Cloud-Infrastrukturdienst, dessen Zweck es ist, nicht vertrauenswürdigen, maschinell erzeugten Code sicher auszuführen. Statt einen Agenten direkt auf ein Produktionssystem zugreifen zu lassen, übergibt man ihm eine isolierte Cloud-Sandbox, in der er Python oder TypeScript ausführen, Dateien lesen und schreiben und Ergebnisse in Echtzeit streamen kann. Die Plattform verspricht Kaltstarts im Subsekundenbereich, Bereitstellung in der Region und Isolation durch leichte virtuelle Maschinen wie Firecracker, wobei SOC2- und GDPR-Konformität als integriert positioniert werden.

Was AgentSphere unterscheidet, ist das MCP-first-Design. Statt für jeden Anwendungsfall ein eigenes SDK zu verlangen, stellt es Cloud-Sandboxes für MCP-fähige Clients bereit, sodass ein Assistent oder Agent-Framework die Ausführung als weiteres Tool anfordern kann. Zudem werden zustandsbehaftete Workflows unterstützt: Sandboxes können Speicher persistieren, ihren Zustand per Snapshot sichern und durch Ereignisse reaktiviert werden – wichtig für lang laufende oder mehrstufige Agent-Aufgaben. Typische Szenarien sind agentengesteuerte DevOps- und GitOps-Automatisierung, Modell-Evaluierung und Fine-Tuning-Experimente im großen Maßstab, sichere Datenanalyse sowie das Rendern KI-generierter Dashboards in einer isolierten Umgebung.

AgentSphere richtet sich an Entwickler und Plattformteams, die KI-Produkte bauen, sowie an Unternehmen mit Governance-Bedarf. Es ist modell- und sprachunabhängig, bindet also nicht an einen einzigen LLM-Anbieter oder eine Runtime, und bietet private Bereitstellung in eigener AWS-, GCP- oder On-Premises-Umgebung mit Netzwerkisolation. Da es sich um Entwickler-Infrastruktur und nicht um eine Consumer-App handelt, beginnt die Nutzung meist mit einer kostenlosen Testphase und skaliert in nutzungsbasierte oder Enterprise-Pläne; feste öffentliche Preise nennt der Anbieter nicht, sodass kommerzielle Konditionen meist direkt verhandelt werden.

**Preise und Tarife:** Keine festen öffentlichen Tarife. AgentSphere bietet eine kostenlose Testphase und setzt auf flexible, nutzungsbasierte und Enterprise-Pläne (Bursting-Compute, private Bereitstellung, SLAs); der Preis ist auf Anfrage.

- **MCP-integrierte Cloud-Sandboxes:** Verbinde MCP-fähige Clients und Agenten direkt mit isolierten Cloud-Sandboxes, um KI-generierten Code auszuführen und Dateien sicher zu verarbeiten.
- **Schnelle, isolierte Ausführung:** Kaltstart-Latenz laut Anbieter bis zu etwa 100ms, Sandboxes werden in der Region bereitgestellt und durch leichte VMs wie Firecracker isoliert.
- **Zustandsbehaftete Agenten und mehrstufige Aufgaben:** Unterstützung langer Workflows mit Speicherpersistenz, Snapshot-Wiederherstellung, Streaming-Ausgabe und ereignisgesteuerter Reaktivierung.
- **Sicherheit und Compliance:** SOC2- und GDPR-Konformität, Zugriffskontrolle, Ausgabe-Tracing und vollständige Audit-Logs für nicht vertrauenswürdigen KI-Code in regulierten Umgebungen.
- **Private Bereitstellungsoptionen:** Bereitstellung in eigener AWS-, GCP- oder On-Premises-Infrastruktur mit VPC-Peering, Identitätskontrollen und Netzwerkisolation.

**Stärken:** Speziell für Agent-Workloads entwickelt statt aus einem generischen VM- oder Container-Dienst abgeleitet; MCP-first-Integration senkt den Aufwand, Ausführung an bestehende KI-Assistenten und Frameworks anzubinden; Starke Isolation und Compliance (Firecracker-basierte VMs, SOC2/GDPR-Angaben) für regulierte Branchen; Modell- und sprachunabhängig, mit privater Bereitstellung in eigener Cloud und zustandsbehafteten Langzeitaufgaben

**Einschränkungen:** Keine transparenten öffentlichen Preise, was die Budgetplanung vor dem Vertriebsgespräch erschwert; Funktionsumfang und Positionierung sind stark Enterprise-lastig, für kleine Projekte womöglich überdimensioniert; Aufwendigeres Setup als ein lokaler Code-Interpreter für sehr leichte Experimente

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/agentsphere.md)

## Manus

Manus versteht sich als "Action Engine" und nicht als Chatbot. Man beschreibt ein Ergebnis, und der Agent zerlegt es in Schritte, entscheidet über die Werkzeuge, recherchiert im Web, wenn aktuelle Informationen nötig sind, und setzt das fertige Ergebnis in einer Cloud-Sandbox zusammen. Typische Ergebnisse sind Präsentationen, funktionsfähige Websites und kleine Spiele, generierte Bilder und Videos sowie ausführliche Rechercheberichte aus dem Wide-Research-Workflow.

Das Produkt gibt es als Mobile-App (iOS und Android), Desktop-App und Browser-Erweiterung sowie als Web-Konsole mit API für programmatische Nutzung. Eine Slack-Integration erlaubt es Teams, Aufgaben direkt aus dem Chat zu starten, und Funktionen wie Team-Pläne und SSO machen den Einsatz in Organisationen realistisch. Da der Agent asynchron arbeitet, ist ein häufiges Muster: Aufgabe einreihen, weggehen, Ergebnis später prüfen.

Der Preis kombiniert einen Einstieg im Stil einer kostenlosen Testphase mit kostenpflichtigen Abos und einem Business-Tarif. Credits und Lizenzen ändern sich im Laufe der Zeit, daher sollten die aktuellen Bedingungen auf der offiziellen Preisseite geprüft werden. Der offensichtliche Kompromiss ist Kontrolle: Autonome Agenten können Absichten falsch deuten oder Credits in die falsche Richtung verbrauchen.

**Preise und Tarife:** Kostenlose Testphase verfügbar, dazu kostenpflichtige Abos und ein Business-Tarif für Teams und höhere Nutzung. Details ändern sich, daher die offizielle Preisseite prüfen.

- **Autonome Aufgabenausführung:** Man nennt ein Ziel, der Agent plant Schritte, wählt Werkzeuge und arbeitet in einer Cloud-Umgebung ohne ständige Aufsicht.
- **Erzeugung fertiger Ergebnisse:** Er liefert Artefakte wie Präsentationen, funktionsfähige Websites, kleine Spiele und formatierte Dokumente statt Rohtext.
- **Wide Research:** Führt breite Recherchen über viele Quellen durch und fasst die Ergebnisse in einem strukturierten Bericht zusammen.
- **Medienerstellung:** Erzeugt Bilder, Videos und Musik als Teil einer größeren Aufgabe oder als eigenständiges Ergebnis.
- **Integrationen und API:** Anbindung an Slack für die Aufgabenverteilung, Mobile- und Desktop-Apps sowie eine API zur Einbettung in eigene Systeme.

**Stärken:** Liefert fertige Artefakte statt nur Gesprächsantworten; Funktioniert über Web, Mobile, Desktop, Slack und API; Wide Research bewältigt breite Recherchen mit vielen Quellen; Team-Pläne und SSO ermöglichen organisatorischen Einsatz

**Einschränkungen:** Autonome Läufe verbrauchen Credits und können bei vagen Briefings in die falsche Richtung gehen; Komplexe Aufgaben profitieren von menschlicher Prüfung an Kontrollpunkten; Die Qualität schwankt je nach Aufgabentyp, besonders außerhalb gängiger Formate

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/manus.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich AgentSphere und Manus beim monatlichen Traffic?

AgentSphere hat 0 monatliche Besuche, während Manus 19.195.779 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

AgentSphere verzeichnet eine Wachstumsrate von 0 % gegenüber dem Vormonat; Manus verzeichnet -1,7 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

AgentSphere: Preise auf Anfrage. Keine festen öffentlichen Tarife. AgentSphere bietet eine kostenlose Testphase und setzt auf flexible, nutzungsbasierte und Enterprise-Pläne (Bursting-Compute, private Bereitstellung, SLAs); der Preis ist auf Anfrage. Manus: Kostenlose Testversion. Kostenlose Testphase verfügbar, dazu kostenpflichtige Abos und ein Business-Tarif für Teams und höhere Nutzung. Details ändern sich, daher die offizielle Preisseite prüfen.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [ChatGPT](https://openaitools.app/de/tool/chatgpt-4) | 6.048.022.723 | +2,2 % | Freemium | Bietet starke Reasoning-Agenten und Deep Research, lässt aber Manus' spezialisierte, kontinuierliche Cloud-Workspace-Ausführung vermissen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/chatgpt-4.md) |
| 2 | [Claude](https://openaitools.app/de/tool/claude-2) | 1.253.439.413 | +23,8 % | Freemium | Bietet erweiterte Computer-Nutzung und interaktive Artefakte, agiert aber eher als Chat-Assistent denn als eigenständige autonome Agentenplattform. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/claude-2.md) |
| 3 | [Muse](https://openaitools.app/de/tool/muse-ai-1) | 45.751.822 | +228,3 % | Preise auf Anfrage | Führt Aufgaben über virtuelle Linux-Cloud-Maschinen aus, konzentriert sich jedoch stärker auf persönliche Desktop-Automatisierung als auf komplexe Multi-App-Recherche. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/muse-ai-1.md) |
| 4 | [Hermes-Agent](https://openaitools.app/de/tool/hermes-agent-1) | 3.638.741 | -5,4 % | Freemium | Provides open-source personal task automation, but lacks the polished cloud sandbox environment of Manus. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/hermes-agent-1.md) |
| 5 | [RunPod](https://openaitools.app/de/tool/runpod) | 2.881.043 | +5,9 % | Kostenpflichtig | RunPod is a cloud platform for AI and machine learning workloads that rents GPU compute by the second. It offers Pods for persistent GPU instances, Serverless endpoints that autoscale inference from zero, and multi-node | [.md](https://openaitools.app/de/tool/runpod.md) |
| 6 | [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | 1.196.021 | +30,2 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Serverlose Cloud-Infrastruktur für KI- und Daten-Workloads | [.md](https://openaitools.app/de/tool/modal-com.md) |
| 7 | [Runable](https://openaitools.app/de/tool/runable) | 1.048.370 | -1,9 % | Freemium | Automatisiert mehrstufige Arbeitsabläufe und Asset-Erstellung, bietet jedoch weniger integrierte Standard-Browser-Navigationstools. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/runable.md) |
| 8 | [Skywork.ai](https://openaitools.app/de/tool/skywork-ai) | 1.021.069 | -11,8 % | Freemium | Converts prompts into structured office deliverables, but acts primarily as a document generation workspace. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/skywork-ai.md) |
| 9 | [BLACKBOX.AI](https://openaitools.app/de/tool/blackbox-ai-1) | 622.975 | -27,2 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Vertrauenswürdige Frontier-Inferenz, durchgängig verschlüsselt | [.md](https://openaitools.app/de/tool/blackbox-ai-1.md) |
| 10 | [LibreChat](https://openaitools.app/de/tool/librechat) | 346.879 | -3,5 % | Kostenlos | Unites multiple models and custom agents in a self-hosted workspace, but lacks pre-built autonomous execution sandboxes. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/librechat.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/agentsphere-vs-manus

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