对比了 Manus 与 OpenClaw 两款 AI Agent 框架的架构差异。Manus 采用云端沙箱隔离与多智能体协同，提供全托管服务但数据需信任厂商；OpenClaw 基于本地网关与插件生态，强调透明可控与隐私安全。两者在规划引擎、成本模型及适用场景上各有优劣，分别代表了商业闭环与开源本地化的不同发展路线。
2025 年初 Manus 以"通用 AI Agent"姿态亮相，上线 8 个月即实现约 1.25 亿美元年化收入，同年 12 月被 Meta 收购。OpenClaw（前身 Clawdbot/Moltbot）则于 2025 年 11 月由奥地利开发者 Peter Steinberger 开源发布，2026 年 1 月底伴随 Moltbook 平台爆发式增长，创下 GitHub 两周内突破 17.5 万 Star 的纪录，成为史上增长最快的开源项目之一。
二者分别代表了 Agent 领域的两条路线：云端全托管的商业闭环 vs 本地优先的开源生态。理解它们的架构差异，是选型决策的第一步。
Manus 的设计哲学是"全自动、零配置"，用户只需描述目标，系统即可端到端交付结果。
（1）沙箱隔离机制（Sandbox Environment）
Manus 为每个用户任务分配一个完全隔离的云端 Ubuntu 虚拟机，具备独立的网络栈、文件系统、浏览器和开发工具链。该沙箱采用 Zero Trust 架构——用户和 AI Agent 在沙箱内拥有完整 root 权限，但任何操作都无法逃逸到宿主环境或其他会话。沙箱支持休眠/唤醒机制：非活跃时自动冻结并保留文件状态（Free 用户 7 天、Pro 用户 21 天），返回时自动恢复关键产物。
这种设计实现了"图灵完备的执行环境"——Agent 可以编写和运行任意代码、构建网站、创建移动应用，所有计算消耗在云端完成，与用户本地设备完全解耦。
（2）多智能体协作架构（Multi-Agent System）
Manus 内部并非单一模型驱动，而是采用多智能体协同架构，至少包含三个核心组件：
各 Agent 之间通过 LLM 驱动的动态调度协作，而非固定流水线。Manus 官方博客明确表示其采用"LLM-centric"驱动模式，即运行时由模型的推理能力决定行动路径，而非预定义脚本。
（3）Context Engineering 与三文件系统
Manus 在 Agent 循环稳定性方面的核心创新是其"上下文工程"（Context Engineering）方法。系统维护三个关键文件：
task_plan.md：全局任务路线图，确保 Agent 不偏离目标todo.md：动态更新的待办清单，通过不断"复述"目标到上下文尾部，解决长上下文中的"注意力中间遗失"问题memory.md：跨操作的文件化记忆，持久化中间状态和关键信息Manus 官方还特别强调了 KV-cache 命中率作为生产级 Agent 最关键的性能指标——它直接决定延迟和成本。为此，系统在上下文管理上采用了精心设计的截断、压缩和重写策略。
（4）底层模型组合
Manus 并非自研基础模型，而是作为顶层编排器，组合调用多个前沿 LLM。已确认的底层模型包括 Anthropic Claude（3.5/3.7 Sonnet）和阿里 Qwen 的微调版本。有报道指出系统可能还动态调用 GPT-4 和 Gemini 以发挥各模型在不同子任务上的优势。
OpenClaw 的设计哲学是"Local-First"——将 AI Agent 的控制权完全交还给用户，强调透明、可审计和高度定制。
（1）Gateway 网关架构
OpenClaw 的核心是一个名为 Gateway 的长驻 Node.js 进程，作为整个系统的"神经中枢"运行在用户的本地机器或 VPS 上。Gateway 负责三件事：
ws://127.0.0.1:18789）Gateway 与 Agent Runtime 的职责分离是刻意的架构决策——前者处理 I/O 和路由，后者专注推理和执行。
（2）模型无关性（Model-Agnostic）
OpenClaw 不绑定任何特定 LLM，用户通过配置文件的 models 块选择后端：
如果用户希望所有推理都留在本地硬件上，只需将 OpenClaw 指向本地模型即可。系统还支持模型故障转移（failover），在主模型不可用时自动切换备用模型。
（3）技能系统（Skill Platform）
OpenClaw 的能力扩展基于社区驱动的技能系统，而非中心化的 API 市场：
目前已有超过 100 个预配置的 AgentSkills，覆盖 Shell 命令执行、文件系统管理、浏览器自动化、邮件/日历操作等。
（4）Heartbeat 心跳守护
OpenClaw 的一个独特机制是 Heartbeat 守护进程——通过 systemd（Linux）或 LaunchAgent（macOS）注册为后台服务，按可配置间隔（默认 30 分钟）主动唤醒 Agent。每次心跳时，Agent 读取工作空间中的 HEARTBEAT.md 检查清单，决定是否需要主动采取行动或通知用户。这使得 OpenClaw 成为真正的"始终在线"助手，而非被动响应式工具。
（5）透明存储：Markdown 即数据库
OpenClaw 将对话记录、长期记忆和技能配置全部以纯文本 Markdown 和 YAML 文件存储在 ~/.openclaw 目录下。用户可以用任何文本编辑器检查、用 Git 进行版本管理、用 grep 搜索或直接删除。这种"文件即接口"的设计哲学与 Manus 的云端黑盒形成鲜明对比。
Manus 采用自研的黑盒优化规划器，核心循环为 Observe → Think → Act（O-T-A）：
task_plan.md 中的全局目标和 todo.md 中的当前进度，决定下一步行动该循环支持长时间无干预运行（数小时级别），并通过云端资源实现高效的调试和重试。关键设计原则包括：
OpenClaw 将推理能力完全委托给底层 LLM，自身作为编排层提供：
SOUL.md 文件定义 Agent 的人格、行为准则和推理风格（如"chaos gremlin"风格）OpenClaw 的规划能力上限取决于所选 LLM 的推理质量。这意味着：使用 Claude Opus 或 GPT-4 时表现接近 Manus，但使用较小的本地模型时会出现明显的能力降级。
| 维度 | Manus | OpenClaw |
|---|---|---|
| 执行环境 | 云端隔离 VM，Zero Trust 架构 | 本地机器/VPS，无默认隔离 |
| 数据流向 | 所有数据经 Meta 云端处理 | 所有数据留在用户控制的设备上 |
| 代码可审计性 | 闭源黑盒，无法检查内部逻辑 | MIT 协议完全开源，18 万+开发者持续审查 |
| 权限模型 | 平台预设，沙箱内 root 但无法逃逸 | 用户自行配置，可能获得宿主机完整权限 |
| 安全更新 | 厂商统一推送 | 社区驱动，已识别并修补 CVE-2026-25253 等漏洞 |
| 风险特征 | 依赖 Meta 的数据治理承诺 | 误配置可能导致 AI 成为"后门代理" |
Manus 的安全优势在于其沙箱的天然隔离——即使 Agent 执行了破坏性操作，也仅限于当前 VM 内，不会影响用户设备或其他会话。但代价是用户必须信任 Meta 对数据的处理方式。
OpenClaw 的安全优势在于完全透明和可控——用户可以审计每一行代码、控制每一个权限。但 CrowdStrike 的安全分析指出，企业员工在公司设备上非正式部署 OpenClaw 并赋予过宽权限，可能使其成为对手利用的强大攻击向量。安全最佳实践包括：在专用 Docker 容器中运行、不赋予 root 权限、锁定 API Key、不暴露到公网。
Manus 以"即开即用"为原则，通过平台级集成实现无缝连接：
OpenClaw 以"万物皆可挂载"为原则，通过插件化实现极致灵活：
OpenClaw 在消息平台覆盖度上远超 Manus，这是其作为"个人 AI 助手"的核心竞争力——用户可以通过最习惯的方式与 Agent 交互。
| 项目 | Manus | OpenClaw |
|---|---|---|
| 软件费用 | 订阅制：Standard $20/月、Customizable $40/月、Extended $200/月 | 完全免费（MIT 开源） |
| 计算成本 | 包含在订阅中（信用额度机制） | 用户自付 LLM API 费用（$30-750/月视用量） |
| 基础设施 | 无需（云端） | 需自备服务器/VPS 或本地硬件 |
| 运维成本 | 无（全托管） | 需自行维护、更新、安全加固 |
| 成本可预测性 | 低（单任务可能消耗 900+ 信用，无预估工具） | 高（API 调用费用透明可控） |
Manus 的一个显著痛点是信用额度的不可预测消耗——用户报告一个复杂任务可能耗尽整天的配额，且中途耗尽会导致任务中断、已消耗信用无法恢复。
Manus 可类比为 'iPhone 模式'——封闭但流畅，将复杂性隐藏在精心设计的云端架构之后，适合追求"描述目标即可获得结果"的用户。其核心壁垒在于多智能体协同的调优经验和上下文工程的积累。
OpenClaw 可类比为 'Linux 模式'——开放且强大，将控制权和责任都交给用户，适合有技术能力且重视数据主权的开发者和团队。其核心壁垒在于社区生态的网络效应和"始终在线"的本地助手体验。
选择 Manus 的场景：
选择 OpenClaw 的场景：
2026 年的 Agent 赛道呈现明显的融合趋势：Manus 已开始添加消息平台集成（Telegram），向 OpenClaw 的交互模式靠拢；OpenClaw 社区也在探索云端部署方案（如 DigitalOcean 一键部署），降低使用门槛。
更深层的行业趋势是：LLM 基础模型正在快速商品化，Agent 的核心价值正从"模型有多智能"转向"能实际完成什么"。在这个转型中，Manus 证明了执行力的商业价值（8 个月 1.25 亿美元 ARR），OpenClaw 证明了开源社区的爆发力（两周 17.5 万 Star）。
未来的赢家不是 Manus 或 OpenClaw，而是它们共同开启的 '自主执行时代'——AI 不再只是对话，而是真正地做事。
声明：本文基于公开技术文档和报道撰写，旨在提供客观技术分析。文中涉及的产品特性和数据截至 2026 年 3 月，后续可能发生变化。
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