OpenClaw、Manus AI、Claude Code框架实测与选型指南-北京尧图网络

在 2026 年这个节点聊 AI Agent已经没有人再问Agent 会不会是炒作这种问题了。真正让技术圈吵翻天的是到底该用哪个框架——OpenClaw、Manus AI、Claude Code 这三个名字几乎占据了所有社区热帖、搜索热词和招聘 JD。但说句实在话大量讨论都停留在谁比谁强的层面真正跑过、部署过、踩过坑的人并不多。我算是比较早把这三个东西全部拉起来实际跑业务的用户。从 Windows 到 macOS 到安卓模拟器从本地模型到第三方 API 到官方接口从写代码到跑自动化流程都试过一轮。这篇文章不打算做那种列个对比表格然后说各有千秋的敷衍总结而是把我实际部署、配置、切换模型、调试报错、以及把它们嵌进真实工作流的过程完整记录下来。里面涉及的所有坑基本都是你在搜索引擎里能刷到的高频热词比如 openclaw 无法安全验证、sl2 环境请在 powershell 中运行 wsl -- status、claude code 调用 lmstudio 的本地模型、如何用 termux 安装 openclaw 等等。如果你正准备入坑这三个框架这篇文章能帮你少走至少两周弯路。1. 三个框架的定位差异先搞清楚它们根本不是一类东西很多人的第一个误区是拿 OpenClaw、Manus AI、Claude Code 放在同一个维度里比较。实际上三者虽然都叫AI Agent但定位差别极大搞清楚这个再去选型才不会出现装了 OpenClaw 发现怎么没有网页界面或者买了 Manus AI 发现没法写代码这种哭笑不得的问题。1.1 OpenClaw开源的可编程 Agent 操作系统OpenClaw 本质上是一个开源智能体框架核心思路是把 Agent 的大脑技能和手脚工具解耦让用户可以像写配置文件一样给 Agent 装配不同的模型、工具和权限。它给你的不是一个大而全的产品而是一个可以编程、可以扩展的底座。它的典型使用方式是 CLI 加技能文件。你可以在skills目录下写 Markdown 格式的技能说明告诉 Agent 遇到什么任务该调用什么工具然后由它自主决策、自主执行。这种设计逻辑跟早期用配置文件驱动开发工具的思路是一脉相承的只不过操纵的实体从一个函数变成了一整个 Agent。1.2 Claude CodeAnthropic 官方出品的终端编程助手Claude Code 是 Anthropic 基于 Claude 模型推出的命令行 Agent主打场景是软件工程。它能在终端里直接读懂项目代码、执行命令、修改文件、跑测试并且利用 CLAUDE.md 这类项目记忆文件来保持跨会话的上下文连续。和 OpenClaw 那种什么都能接的开放框架不同Claude Code 更像是一个深度绑定代码库的 AI 结对编程员。它的优势在代码理解深度和工具链闭环上劣势则是泛领域的自动化能力相对受限——如果你让它去整理竞品报告、抓网页数据、编排多服务流程它就没那么顺手了。1.3 Manus AI面向业务用户的通用 Agent 平台Manus AI 走的是另一条路它是云端托管的通用 Agent 平台用户通过网页或 App 输入自然语言任务它在云端自动拆解任务、调用工具、执行并返回结果。你不需要装任何东西也不需要懂代码。从产品形态看Manus 跟 OpenAI 后来推出的 Agent 模式类似偏向任务成品交付。适合处理信息搜集、报告生成、数据分析这类非工程类任务。它的封闭性决定了它不适合作为开发者工具来用但这不妨碍它成为很多业务人员眼中最像 AI 助理的产品。1.4 一句话总结选型逻辑想自己掌控 Agent 的每一根手指用 OpenClaw。想找一个懂代码、能直接干活的高级编程助手用 Claude Code。想开箱即用地完成信息类任务、不折腾任何环境用 Manus AI。这三个可以并存并且在实际工作中确实各司其职。我下面所有章节的实操内容也都围绕这个分工逻辑展开。2. OpenClaw 部署与配置全流程含 Windows 环境反复踩坑记录OpenClaw 的部署难度在三个框架里最高尤其是 Windows 平台。它本身是一个基于 Node.js 的 npm 包所以第一步永远是把 Node.js 环境搞对而不是直接跑去下载什么OpenClaw 安装包。很多人搜node.js官网下载openclaw说明这里已经混成一片了。2.1 前置环境Node.js、Git 与 WSL 的心态准备OpenClaw 依赖 Node.js 18 和 Git。在 Windows 上你首先得装 Node.js推荐从官网下载 LTS 版本安装时记得勾选Add to PATH选项不然后面所有命令都会提示找不到 npm。如果你没有装 WSL却在安装过程中看到类似 OpenClaw 无法安全验证或者 sl2 环境。请在 powershell 中运行 wsl-- status 这类提示别慌这说明 OpenClaw 在某些 Windows 组件检测场景下需要 WSL 环境来做安全校验。最直接的解法就是老老实实补上 WSL# 管理员权限打开 PowerShell wsl --install # 安装完成后重启再执行 wsl --set-default-version 2这里要特别提醒一点WSL 装完之后如果系统提示你需要创建 Linux 用户就按提示创建一个别跳过。很多后续报错都源于 WSL 发行版没初始化完成。装好 WSL 后再回来执行 npm 安装那个无法安全验证的报错就会消失。2.2 npm 全局安装与版本验证WSL 问题解决后核心安装命令反而非常简单npm install -g openclaw openclaw --version如果你打算在 WSL 的 Ubuntu 里跑那 Node.js 也得在 WSL 里单独装。这里有个坑WSL 的 apt 源里自带的 Node.js 版本往往很旧可能是 12 或 14OpenClaw 根本跑不起来。正确做法是从 NodeSource 装新的curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | sudo -E bash - sudo apt-get install -y nodejs我在 WSL 环境里被这个坑折磨过两次查到第三遍才意识到不是 OpenClaw 的问题而是 WSL 里的 Node 版本太老导致语法不兼容。版本这关过不去后面任何工具链都会出幺蛾子。2.3 接入 API你完全可以用第三方模型而不是官方OpenClaw 最大的开放性体现在模型接入上。它支持任何兼容 OpenAI API 的端点所以你可以接 Anthropic 官方、OpenAI、DeepSeek、通义千问、GLM、本地 Ollama、LM Studio 等几乎任何来源。很多人在 WebUI 里找不到模型配置页面是因为 OpenClaw 的理念就是一切皆配置模型地址、密钥、默认参数都写在环境变量或配置文件中。典型配置方式是在启动 OpenClaw 前设置环境变量# 以 DeepSeek 为例 export OPENCLAW_MODEL_PROVIDERdeepseek export OPENCLAW_MODEL_NAMEdeepseek-chat export OPENCLAW_API_KEY你的密钥 openclaw --web顺便说一句社区里流传的 deepseek-v4 这个叫法并不准确实际调用名称通常是deepseek-chat大家配置时直接填模型名而不是宣传名不然返回 404/401 会绕很久。2.4 安卓部署Termux 也能救急有朋友问如何用 termux 安装 openclaw 手机版这确实可行。Termux 是安卓上的终端模拟器把它当成一个迷你 Linux 环境用完全可以跑 OpenClaw 的基本功能。步骤是pkg update pkg upgrade pkg install nodejs git npm install -g openclaw openclaw手机上跑 OpenClaw 的体验肯定不如电脑屏幕小、输入费劲而且后台模型调用需要网络稳定。但如果你出差在外临时想测一个 Agent 任务或者学生党手边没有电脑这种方法足够应急。另外 openclaw 安卓部署里提到的 companion 配置本质上是让手机端连到电脑端的 OpenClaw 服务手机只是一个远程控制端这个玩法适合把 Agent 服务常驻在电脑上、随时用手机下发指令的场景。3. Claude Code 的安装、升级与工程化配套Claude Code 现在的热度不亚于 OpenClaw尤其是 VSCode 用户群体搜索claude code for vs code、vscode 配置 claude code的人特别多。Claude Code 的优势我前面提过这里直接讲实操。3.1 安装npm 一行命令但要注意企业限制npm install -g anthropic-ai/claude-code claude --version这行命令在 macOS 和 Windows 上都适用。但很多人会遇到两个报错级提示一个是 your organization has disabled claude subscription access for claude code另一个是 note: claude code might not be available in your country。前者是企业在订阅层面做了限制和个人网络无关后者是地域可用性限制。遇到这两个提示时不必在破解上白费力气更稳妥的方案是改用第三方 API 兼容层来接入 Claude Code。Claude Code 本身支持通过环境变量换掉默认的 API 地址很多国内服务商和兼容层工具都基于这个机制让你可用官方 Code 的交互体验。原理是export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://你的兼容地址 export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN你的令牌 export ANTHROPIC_MODELclaude-sonnet-4-20250514 claude这种换后端的玩法在社区里非常普及也解释了为什么 claude code 只能只能用接入 API 的方式使用算力吗这类问题会刷屏——因为大家越来越清楚地意识到Claude Code 的核心价值在于前端交互和工程上下文管理底层模型完全可以解耦。3.2 升级一条命令但小心配置被还原Claude Code 迭代速度很快基本上每周都有更新。升级命令是npm update -g anthropic-ai/claude-code注意一点升级后部分历史版本会把settings.json里的自定义配置重置或者要求重新写入权限所以升级前最好先备份项目里的.claude目录。我见过不少人升级完发现刚才还能用的工具权限全部变成需要重新审批其实是配置文件被覆盖了和模型能力无关。3.3 VSCode 接入官方插件与第三方前端的选择官方提供了 Claude Code for VS Code 插件装好后可以直接在编辑器侧边栏里开 Claude Code 会话。它的好处是能自动读取当前项目的上下文文件树、选中代码这些都能直接作为上下文传给 Agent。如果你用的不是 Claude 官方模型而是接了 DeepSeek、Qwen、GLM 等第三方模型那么 VSCode 插件搭配 cc switchClaude Code Switch这类工具会非常方便。它的本质是管理多份环境变量配置让你在不同供应商之间一键切换。我实际用下来的建议是别在插件面板里反复手填 API Key直接维护好~/.claude/.env或者使用 cc switch 的 profile 功能切换模型只需要一条命令省去大量重复劳动。3.4 调用本地模型LM Studio 与 Ollama 方案Claude Code 能不能用本地模型能但前提是本地服务暴露的是 Anthropic 兼容接口。LM Studio 在较新版本里直接提供了 Anthropic 兼容端点你只要设好三个环境变量即可export ANTHROPIC_BASE_URLhttp://localhost:1234/v1 export ANTHROPIC_AUTH_TOKENlm-studio export ANTHROPIC_MODELlocal-model claudeOllama 也支持通过兼容层被 Claude Code 调用配置思路一致。不过这里有个现实问题本地模型的推理速度、上下文长度和代码理解能力跟 Claude Sonnet 4 系列、DeepSeek V3 系列这些一线商用模型还有明显差距。适合做离线测试、隐私敏感场景不适合直接当主力编码引擎。另一个相关热词是qwen2.5-3b 关联到 openclaw这类轻量模型用于 OpenClaw 是完全可行的因为 OpenClaw 对模型下限的容忍度更高——它本身是任务编排框架模型能力弱一点只是生成速度和质量打折工具调度逻辑照样能跑。所以如果你只有普通显卡或者纯 CPU 环境拿 qwen2.5-3b 跑 OpenClaw 做自动化体验会比想象中好很多。4. 深入 OpenClaw 的 Skills 机制它到底比普通 Agent 强在哪很多人在 OpenClaw 社区里频繁看到 openclaw skill、rosclaw、rosclaw openclaw ros2 humble gazebo 这些词但如果不理解 Skills 机制你可能只觉得 OpenClaw 是一个能接各种模型的聊天机器人。实际上 Skills 才是 OpenClaw 成为可编程 Agent 操作系统的关键。4.1 Skills 的本质把经验固化成可复用的任务模板在 OpenClaw 的目录中skills是一个核心目录。里面每一个子目录对应一个技能每个技能由 Markdown 文件描述——这个文件会详细说明该技能适用于什么场景、需要哪些工具、执行步骤是什么、输出格式是什么。Agent 在收到用户需求时会先判断命中了哪个技能再按技能定义去调度工具执行。举个例子。我想让 OpenClaw 定期抓取某个网站的信息并整理成日报。我不需要每次都在对话里重复打开浏览器、访问网址、提取字段、生成 Markdown而是先在skills下建一个叫daily-report的技能文件里面写清楚技能名称每日站点信息汇总触发条件用户说生成今日日报执行步骤调用 Web 工具访问目标 URL使用 Markdown 技能保存内容再调用 Writing 技能生成结构化摘要输出规则保存到reports/目录日期做文件名之后我只需要在对话里说生成今日日报OpenClaw 就会自动找到这个 skill 并执行完整流程。这个过程很像写一份Agent 岗位说明书——你把经验、流程、规则全部固化下来Agent 就变成了一个可复用、可交接的数字员工。4.2 技能文件的编写规范与模型适配技能文件本身是 Markdown但里面要注意几个细节触发条件要写清楚避免误触发。执行步骤要可拆解别让 Agent 一上来就做模糊决策。涉及外部命令时要列出确切命令或工具名。如果需要多轮操作给出判定条件和分支逻辑。模型适配方面OpenClaw 可以同时配置多个模型作为大脑。我实际用的组合是 DeepSeek V3 系列做日常推理Claude Sonnet 4 系列做复杂任务。为什么因为前者性价比高、速度够快适合大多数文本处理后者在长上下文、复杂逻辑推理上明显更强适合写代码或者处理长文档。你可以通过对话前缀或技能文件里的model字段指定每个 skill 默认使用哪个模型这个细粒度的控制力是 Claude Code 和 Manus 都不具备的。4.3 权限控制不要让 Agent 满世界乱跑OpenClaw 的权限体系是很多人忽略的重点。默认情况下它可能允许 Agent 调用很多工具但这在生产环境里非常危险。我的建议是不使用默认的全开权限而是在配置文件里开启permission白名单模式。对 Bash、Write、Web 这三类工具单独设置审批规则允许的命令或路径才执行。在技能文件中声明仅限工作目录之类的约束限制 Agent 的活动范围。我之前在公司内网跑 OpenClaw 做自动化因为没限制 Write 权限结果 Agent 在一个临时目录里乱建了一堆文件差点把同事的测试环境搞乱。后来我把所有技能的 Write 操作都限制到workspace目录下并加上approval机制才彻底解决了安全问题。这个过程让我意识到Agent 越强大权限约束越要前置设计好。5. Manus AI 的差异化定位它是成套方案不是裸工具Manus AI 和前面两个不是同一层级的物种。它不要求你写配置、不要求你装运行时它提供的是账号开箱式体验——登录网页输入自然语言它自动拆解任务、调度工具、分步执行并产出成品。5.1 Manus AI 最擅长的场景我实测过的典型场景是帮我整理这几个竞品的最新动态并生成对比表。Manus 会自主联网搜索、抓取页面、提取要点、生成表格整个过程我只需要在网页里等结果。它适合这几类需求行业研究报告初稿竞品信息收集与梳理简历候选人信息汇总会议纪要和邮件草稿生成行程、调研类信息整理它的背后可以粗略理解为一套大模型加多 Agent 协同的云端工作流系统内部把任务拆成多个子任务分给不同职责的子 Agent 执行最后统一汇总。这类架构在短平快的信息处理任务上非常高效因为你完全不用关心过程。5.2 封闭生态的双刃剑可用性强但调优空间小Manus AI 的短板也很明显。第一模型不可替换你没法让它底层换一个更大的模型来增强推理第二工具链封闭它什么时候调用搜索、什么时候调用浏览器、什么时候调用文件导出都由平台决定用户无法微调第三复杂工程任务差比如让它直接改代码、跑测试、对接私有 API它基本做不了。这和 Claude Code、OpenClaw 的过程掌控力形成鲜明对比。用 Claude Code 我能清楚看到每一步命令、每一次文件修改、每一次测试结果用 OpenClaw 我能自定义技能、权限和模型组合而用 Manus AI我只能看到输入和输出中间过程像一个黑盒。5.3 三者在调优空间维度的对比维度OpenClawClaude CodeManus AI模型可替换性高任意 OpenAI 兼容接口中官方为主可接兼容层低平台内置模型本地化能力强本地模型、离线环境可跑尚可可接本地端点弱纯云端自动化深度高Skill 可编程中高偏代码场景中封装好但灵活度低上手难度中配置项多低到中低开箱即用适用人群开发者、技术团队开发者、极客业务人员、普通用户我自己目前的分工是日常信息收集、报表初稿用 Manus AI所有编码、调试、测试工作交给 Claude Code需要深度定制、多工具编排、本地部署的场景启动 OpenClaw。三者不打架各管一摊。6. 全平台部署实录Windows、macOS、安卓的完整流程网上关于 OpenClaw、Claude Code 的部署教程很多但要么只写了某个系统要么跳过了最容易失败的环节。这一节我把实际走过的流程完整放出来按系统分好对照着操作基本不会翻车。提示OpenClaw 依赖 Node.js 18 和 GitClaude Code 依赖 Node.js 18 以及官方或兼容 APIManus AI 不需要任何本地环境浏览器即可。6.1 WindowsPowerShell、环境变量与 WSL 的三重坑Windows 部署 OpenClaw 是最容易出现openclaw 无法安全验证的位置。我的建议是如果没有 ROS 2、Gazebo 这类仿真需求尽量用 Windows 原生环境如果要跑仿真才用到 WSL。Windows 原生安装流程# 先确认 Node.js 已安装 node -v # 全局安装 OpenClaw npm install -g openclaw # 验证安装 openclaw --version如果你不想装 WSL 但安装过程总是报安全验证错误先运行wsl --status看看是不是缺发行版。缺的话就按提示装一个 Ubuntu再回来重试。装完 WSL 后Node.js 的 npm 包安装路径会和 Windows 原生有区别建议统一在 WSL 里跑 OpenClaw避免两套环境变量互相干扰。Claude Code 在 Windows 上安装逻辑类似npm install -g anthropic-ai/claude-code claude --version如果claude命令找不到九成是 Node.js 的全局 bin 目录没加进系统 PATH。去环境变量设置里把C:\Users\你的用户名\AppData\Roaming\npm加进 PATH重启终端即可。6.2 macOSHomebrew 是最省心路线macOS 上我强烈建议用 Homebrew 统一管理 Node.js避免权限坑brew install node npm install -g openclaw # 或直接 brew install openclawClaude Code 也是 npm 一行流npm install -g anthropic-ai/claude-codemacOS 上第一次启动claude会要求登录授权按提示操作。如果遇到企业网络提示 your organization has disabled claude subscription access那是企业订阅策略的问题换个人网络或者有权限的账号即可。6.3 安卓Termux 方案实测在安卓上部署 OpenClaw核心是 Termux。先安装 Termux然后依次执行pkg update pkg upgrade pkg install nodejs git npm install -g openclaw openclaw手机端跑 OpenClaw 的瓶颈在于屏幕小、后台容易被系统回收、网络波动大。建议只用来做简单对话测试不要在手机上跑重活。另外如果你电脑上已经跑着 OpenClaw 服务手机可以当作远程遥控器通过 companion 模式连接电脑服务这才是移动端更合理的使用方式。6.4 VSCode 插件的两块拼图不管装什么 VSCode 插件底层引擎还是 OpenClaw 或 Claude Code插件只是图形化前端。常见组合Claude Code for VSCode官方扩展装好后在侧边栏直接开对话窗口与终端claude会话同一套上下文。Cline、Roo Code这些也常被拿来接 Claude 或 DeepSeek配置方式基本相同——填 API 地址、API Key、选模型就能在编辑器里发任务。OpenClaw 官方没有 VSCode 插件我一般是开一个集成终端跑openclaw配好 skill 之后把项目路径作为工作目录效果也很顺手。顺带说一下 cc switch。它的作用是在多个模型配置间快速切换尤其适合把 Claude Code 接到 DeepSeek、Qwen、GLM 这些第三方模型上。切换的原理只是改环境变量ANTHROPIC_BASE_URL和ANTHROPIC_AUTH_TOKEN理解了这点很多配置了半天不出活的问题都能自己定位。6.5 本地模型组合LM Studio、Ollama、Qwen2.5-3BClaude Code 能不能调用 LM Studio 本地模型这个问题被问得很频繁。答案是能而且配置简单。LM Studio 开启本地服务并暴露 Anthropic 兼容端点后ANTHROPIC_BASE_URLhttp://localhost:1234/v1 \ ANTHROPIC_AUTH_TOKENlm-studio \ ANTHROPIC_MODELlocal-model \ claudeOllama 同理。但提醒一句用本地模型跑 Claude Code速度和能力会明显下降适合离线环境不适合日常高强度编码。至于 qwen2.5-3b 关联 openclaw本质是 OpenClaw 接 Qwen 小模型的典型用法。因为 OpenClaw 对模型能力的要求没有代码场景那么苛刻轻量模型反而省显存、响应快。我甚至见过有人用 OpenClaw 加 qwen2.5-3b 跑无人值守的定时任务稳定性相当不错。7. 高频报错与热词实战解读这些搜索词背后都是什么坑搜索热词往往就是用户的实际踩坑记录。把热词翻译成技术问题基本就能知道大家在部署、配置、使用过程中卡在哪里。7.1 常见报错与解决对照表报错/问题词实际场景根因与解法openclaw无法安全验证Windows 安装缺少 WSL 环境或 WSL 未初始化运行wsl --install后重启终端sl2环境请在powershell中运行wsl--statusWSL 异常运行wsl --status检查发行版状态缺什么装什么your organization has disabled claude subscription accessClaude Code 启动企业订阅限制与本地安装无关换个人账号或网络note: claude code might not be available in your countryClaude Code 启动地域限制提示可改用兼容 API 或本地模型node.js官网下载openclaw安装概念混淆OpenClaw 是 npm 包先装 Node.js 再npm install -g openclawclaude code安装/升级版本管理npm install -g anthropic-ai/claude-code升级前备份配置配置了半天不出活多模型切换检查ANTHROPIC_BASE_URL和模型名别把宣传名当调用名这里特别说一下 deepseek-v4 和第三方 API 使用技巧。社区里经常把 DeepSeek 最新模型直接叫成 V4但实际在 API 里要填的是模型标识符填错就会 404。正确做法是查阅你所使用的兼容服务商文档确认确切的模型 ID别凭宣传印象猜。这个细节我在接 DeepSeek、GLM、Qwen 时踩过好几次浪费了大量时间。7.2 OpenClaw 只能用 API 方式使用算力吗资源调度的本来面目问出这个问题的朋友其实是纠结 OpenClaw 是否需要购买算力。答案是OpenClaw 本身不算力它是一个框架和调度器算力来自你接入的模型服务——无论官方 API、第三方 API还是本地 Ollama、LM StudioOpenClaw 都能接。所以OpenClaw 本地小模型完全离线、低成本、能力较弱OpenClaw 第三方 API 性价比高、速度快、Flag 稳定OpenClaw 官方顶级模型能力最强、成本最高三者可以并存于同一套配置按 skill 或会话切换这是 OpenClaw 最灵活的地方。比如我的日常查询走 DeepSeek复杂代码任务走官方 Claude特定场景走 Ollama 本地模型全靠一套配置管理。7.3 飞书、本地知识库与 Workbuddy 是不是参考了 OpenClaw飞书如何连接 claude code 这类需求本质上是用办公 IM 当入口控制 Agent。目前官方没有飞书插件但可以通过 CLI 输出 JSON 模式写一个桥接脚本飞书机器人接收消息透传给claude命令再把结果回传。这个玩法适合团队内部快速搭一个AI 值班员。搭建本地知识库使用 OpenClaw 或者 trae 和 codex 调用——OpenClaw 本身可以用技能加本地 Markdown 文件的方式模拟一个简单知识库问答不需要上 RAG 服务。把文档放固定目录写一个查文档技能Agent 就会用工具去检索、摘录、回答。轻量场景足够重场景再考虑向量库。workbuddy 这种是不是也都参考了 openclaw 才搞出来的——从产品形态看它确实用了技能上下文工具调度的 agent 模板但说谁参考谁需要完整证据链。我的判断是整个 Agent 生态在 2025 到 2026 年加速收敛大家都意识到模型是大脑、技能是经验、工具是手脚这个架构是最高效的于是产品功能趋同是必然的。时间线上 OpenClaw 开源确实带动了一批同类项目但这种影响更多是思路普及而非代码复用。8. 我的最终选型建议按场景分不按名气选如果你现在准备上手我的建议不是三者选一而是按场景组合使用普通用户只是想体验 AI Agent直接 Manus AI。注册就能用不碰环境、不碰命令行。开发者日常写代码、调接口Claude Code 是首选。终端集成好、上下文记忆强、升级维护省心。技术团队需要深度定制、本地部署、多工具协同OpenClaw 是主引擎。Skill 机制权限控制模型自由切换能真正打造一个可复用的数字员工。我个人现在的工作流是轻量的调研、汇总任务丢给 Manus AI点两下拿结果编码、测试、重构全部进 Claude Code开着 VSCode 配合遇到需要对接多个服务、定时执行、自定义逻辑的复杂流程就把 OpenClaw 拉起来写 Skill。三者的差异本质就一句话要结果用 Manus要过程用 Claude Code要过程和自定义都要就上 OpenClaw。最后说一个不算技巧但很重要的习惯不管用哪个框架一定要留好操作日志。OpenClaw 的review目录和 Claude Code 的会话记录我都定期归档方便复盘 Agent 到底做了哪些事、有哪些判断是错的。时间一长你会发现这种过程资产的价值甚至比结果文件更高——因为 Agent 的成长靠的就是不断复盘这些过程。

OpenClaw、Manus AI、Claude Code框架实测与选型指南

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