Manus vs OpenClaw:横向对比测评

引言：巨头都在抢什么？

2025年12月30日，Meta宣布以20亿美元收购Manus。这是Meta史上第三大并购案，仅用了10余天闪电成交。收购前，Manus年收入已突破1亿美元。

2026年2月15日，Sam Altman宣布OpenClaw创始人Peter Steinberger加入OpenAI，负责下一代个人AI Agent研发。OpenClaw项目转入独立基金会，由OpenAI提供资金支持。

45天内，两大巨头同时押注AI Agent赛道。

为什么？因为这不是"聊天工具"的竞争，是"干活工具"的竞争。

一、定位差异：云端托管 vs 开源自由

Manus：Meta的"成品收购"

Manus定位：通用型AI Agent，从回答问题到交付成果。

它的核心能力是将复杂任务拆解为可执行步骤，调用浏览器、代码编辑器等工具，自主完成全流程，最终直接交付文件。

特点：

• 云端托管，开箱即用
• 积分制付费：Starter $39/月（3900积分），Pro $199/月（19900积分）
• 异步执行，不占用本地资源
• 直接交付成果（PPT、报告、网站）

OpenClaw：开源的"AI版Linux"

OpenClaw定位：开源自主AI Agent平台，本地运行，深度定制。

它像AI领域的Linux——功能强大、可定制性强，但对用户有一定技术要求。

特点：

• 本地运行，数据不上云
• 开源免费（硬件成本自负）
• 多Agent协同架构
• 需要配置部署，学习成本较高

一句话总结：

• Manus = "包办一切，你只管要成果"
• OpenClaw = "给你工具，自己动手干活"

二、测试案例：一个完整闭环

为了体现AI Agent的落地能力，我设计了一个完整闭环测试：

任务：给一个主题"开发一个智能办公助手"，让AI Agent自己完成从策划到上线运营的全流程。

这是一个7环节闭环，测试的是自主规划、工具调度、成果交付的综合能力：

• 1. 策划：竞品分析、定位、内容规划
• 2. 收集：竞品内容、素材、文案参考
• 3. 文案：首页、产品介绍、用户故事
• 4. 设计：Logo、Banner、产品图
• 5. 开发：HTML/CSS、响应式布局
• 6. 上线：部署、测试、可访问
• 7. 运营：数据追踪、复盘、优化建议

三、实测过程

Manus：一句话启动

输入："帮我做一个'智能办公助手'产品官网，从竞品分析开始，到上线运营复盘，全流程自动完成。"

执行过程：

1. 策划阶段（约15分钟）：自动搜索Notion、Slack、飞书等竞品，分析功能定位、目标用户，输出竞品对比Excel + 定位报告。

2. 收集阶段（约20分钟）：抓取竞品官网文案、功能介绍，收集行业趋势数据，整理素材库。

3. 文案阶段（约10分钟）：基于竞品分析，撰写差异化文案，首页标题、产品介绍、用户故事。

4. 设计阶段（约15分钟）：生成Logo（简约风格）、Banner（办公场景）、产品示意图。

5. 开发阶段（约20分钟）：生成HTML/CSS响应式代码，自动适配移动端。

6. 上线阶段（约5分钟）：一键部署到manus.space域名，自动测试可访问性，输出网站链接。

7. 运营阶段（自动）：内置访问统计，输出运营建议报告。

总耗时：约1.5小时用户介入：仅一句话输入，全程自动积分消耗：约2000积分（复杂任务）

实测结果：网站上线成功，内容完整，但设计风格偏通用，不够定制化。

OpenClaw：需要人工编排

输入：同样的任务

执行过程：

1. 配置阶段（约30分钟）：需要先配置多Agent架构，设置搜索Agent、文案Agent、设计Agent、开发Agent，配置渠道和工具。

2. 策划阶段（需要手动触发）：搜索Agent执行竞品搜索，人工确认搜索结果，输出分析报告。

3-7. 后续环节：每个环节都需要手动触发或审核，人工整理素材库、审核修改文案、调用外部设计工具、手动部署到服务器、手动接入统计工具。

总耗时：约3-4小时（含配置）用户介入：每个环节都需要手动触发或审核成本：免费（硬件+API成本自负）

实测结果：网站可以上线，但需要较强的技术能力和项目管理能力。

四、对比结果

五、不吹不黑的判断

Manus的优势

落地完整度高：从策划到上线，真正实现"一句话交付"。不是给建议，是给成果。

适合企业用户：不想折腾部署、追求效率、预算充足的场景。

云端异步执行：不占用本地资源，后台跑任务，完成后通知。

Manus的缺点

贵，积分不经用：复杂任务（如网站开发）可能消耗2000+积分，Pro方案$199/月也只有19900积分。一个月做10个复杂任务就用完了。

定制化受限：生成的设计偏通用模板，不够个性化。

数据上云：隐私敏感场景要谨慎。

OpenClaw的优势

完全可控：本地运行，数据不上云，适合隐私敏感场景。

深度定制：可以配置多Agent协同，完全按需设计。

长期成本低：免费开源，适合高频使用。

OpenClaw的缺点

学习成本高：需要技术背景，配置部署有一定门槛。

需要人工编排：不像Manus全流程自动，需要用户调度各环节。

部署复杂：上线网站需要自己配置服务器、域名。

六、适用场景判断

适合Manus的场景：临时性需求、企业用户、重复性任务、快速验证。典型用户是企业高管、产品经理、创业者。

适合OpenClaw的场景：隐私敏感、长期高频、深度定制、开发者。典型用户是开发者、技术团队。

七、我的真实感受

去年Manus刚出来时，我也质疑过：是不是只是营销做得好？

但当Meta用20亿美元收购它时，我重新审视了它的价值。

Meta买的不是概念，是落地能力。

Manus的核心突破不是"更聪明"，是"更落地"——能把复杂任务从头到尾串起来，直接交付成果。

这不是问答大模型能做到的。ChatGPT可以告诉你怎么做网站，但它不会帮你上线。

OpenClaw的价值在于"自由"。

开源、本地、可控，像AI领域的Linux。适合愿意动手的人。

但自由的前提是能力。你需要配置、编排、部署，每个环节都有门槛。

八、结论：不是替代，是选择

Manus和OpenClaw不是谁替代谁的关系，是不同用户不同场景的选择。

• 想效率、不想折腾 → Manus
• 想自由、愿意动手 → OpenClaw

对老板来说：

• 如果是临时需求、快速验证 → 用Manus，花钱买效率
• 如果是长期运营、隐私敏感 → 用OpenClaw，投入时间换自由

我的选择：两个都用。

Manus做快速验证和临时任务，OpenClaw做长期运营和定制需求。

这不是选择题，是配置题。

💡 AI Agent的价值不是"更聪明"，是"更落地"。能把复杂任务从头到尾串起来，直接交付成果，这才是真正的生产力革命。