1. 从Manus到OpenClaw这个“爆发元年”到底在闹什么最近一段时间AI Agent这个圈子是真的热闹。前脚Manus的邀请码在各大社区被炒得沸沸扬扬后脚OpenClaw又凭借“开源、可本地部署、能接管浏览器和终端”这些标签直接在GitHub上屠榜。网上有人把这阵子叫作“AI Agent爆发元年”话虽然有点标题党但你要是真在这个行业里干活就知道这句话并不夸张——因为这一轮和之前GPT插件时代、AutoGPT时代的玩法完全不一样了。先聊Manus。它出圈靠的是三段视频一个自动筛选简历、一个分析股票、一个生成旅行攻略。视频里没有任何人手动干预Agent自己打开浏览器、操作网页、下载文件、写报告最后能交付一份完整的结果。这东西在别人还在做“聊天机器人插件调用”的时候突然把“任务闭环”这四个字拍在桌上难免让人兴奋。再加上它内测阶段就靠邀请码机制制造稀缺感一时间“求一个Manus邀请码”几乎成了AI圈新的社交礼仪。之后媒体一跟进话题度直接拉满。但是说实话作为一个每天都在跟智能体打交道的人我一开始对Manus的期待并不高。因为我知道“演示视频里表现好”和“真实场景里抗造”是两回事。云端执行、必然的排队、不可见的中间过程这些东西决定了Manus更像一个“结果型”产品——你把任务丢进去它跑完给你结果中间你干预不了太多。这个模式对于普通用户、日常办公场景来说没毛病但你要是想把它嵌进自己的业务流程想让它和内部系统对接想在服务器上自己跑一个专属的Agent那Manus这种形态就有点使不上劲。OpenClaw的出现刚好补上了这块。它不是一个放在网页里排队演示的Demo而是真正能在你自己的电脑上、服务器上、甚至手机上跑起来的Agent框架。从名字上就能看出来它脱胎于那个很有名的开源项目Clawdbot——那个教你怎么在本地搭建一个能自己看屏幕、动鼠标、敲键盘的数字化身的项目。OpenClaw把这件事做得更工程化支持接入主流大模型API、支持摄像头视觉识别、能执行终端命令、能操作浏览器、甚至能远程控制手机。绿色软件这个词可能不太准确但它的定位确实更像“一个可以本地常驻的Agent”。于是这就有意思了一边是云端黑盒、效果惊艳的Manus一边是开源可控、部署硬核的OpenClaw。你说这两个是竞品吧它们解决的问题方向完全不同你说它们没关系吧它们又都在抢同一个心智——就是“AI Agent到底是什么、应该长什么样”。我个人的看法是这一轮所谓的争夺战其实不是两个产品打架而是两种产品哲学在对撞。Manus代表的是“Agent即服务”OpenClaw代表的是“Agent即工具”。前者想把人工智能变成水电一样的基础服务后者想把智能体变成一把你能随身带着的瑞士军刀。对普通用户来说这个选择题其实非常简单你只是想省事想看到结果那Manus这类产品当前更合适你想研究、想定制、想真正把Agent变成自己工作流的一部分那OpenClaw这条路迟早得走一遍。后者的门槛确实高但这篇文章要做的就是把那些高门槛的地方一个个拆平。2. Manus与OpenClaw的本质区别产品哲学和技术路线的正面碰撞要搞懂这场“争夺战”不能光看谁的演示视频更炫得站在设计者的角度把这两个项目当成两种完全不同的产品文本来读。2.1 Manus的产品逻辑把Agent包装成“替你干活的云员工”Manus这个名字在拉丁语里就是“手”的意思产品愿景非常直白——虚拟的“手”伸到数字世界里帮你把事办了。它的核心架构大致可以分为三层任务理解层、任务规划层和工具执行层。用户只需要给一句自然语言指令后面的拆解步骤、步骤触发的工具调用、中间结果的汇总和最终交付物的生成全部在云端完成。这套架构最大的优势就是“零门槛”。用户不需要配置任何环境不需要想这个Agent到底要调用哪些API、用什么模型、怎么处理异常因为这一切都被封装在云端了。Manus走的是多Agent协作路线一个负责拆任务一个负责写代码一个负责操作浏览器最终由一个聚合模块汇总输出。用户看到的只有结果中间的过程是不可见的。但凡是做过生产环境的人都知道这种封装是把双刃剑。第一它无法被深度定制。你想让它调用你们公司内部的某个API做不到你只能跟它说“请打开我的内部系统”如果那个系统需要特定的登录态和操作流程云端Agent根本进不去。第二它的中间过程不可控。做复杂任务的时候一旦Agent在某一步跑偏了你没法在半路拦下来修正只能等它跑完再发现“结果不对”。第三排队和算力问题。热词里大家都在搜“ai agent 怎么扛并发”其实对Manus这种云端集中执行模式来说并发压力天然就在服务端高峰期排队是必然的。2.2 OpenClaw的技术形态把Agent内核交到用户手里OpenClaw走的路子完全相反。它更像一个“Agent运行时”一个可以在任何地方跑起来的智能体引擎。它的技术栈以Node.js为核心底层通过Clawdbot那一套逻辑做屏幕视觉解析、鼠标键盘模拟和终端命令执行再往上抽象出一个通用的工具调用层和技能系统也就是社区里常说的Skill机制。什么是Skill机制就是你可以给Agent定义一组可复用的“能力包”。比如你写一个“操作Chrome打开指定网页并截图”的Skill那之后Agent就掌握了一项长期技能每次需要做类似事情的时候它会自动调用这个Skill而不是重新摸索。这个设计思路和Manus那种“一次性理解现场执行”完全不同——OpenClaw是允许你把经验沉淀下来的Agent会越用越顺手。所以严格来讲OpenClaw的目标用户根本不是普通消费者而是开发者、高级玩家、以及想把Agent接进自己业务里的人。它需要你自己准备大模型API的Key需要你自己配置运行环境甚至需要你有一点自然语言提示词设计的能力。代价高但换回来的是“可控”和“归属权”Agent跑在你的机器上数据不出你的局域网你想让它连什么它就是什么。2.3 同样是Agent底层差异到底在哪里我整理了一个对比表格能更直观地看明白两者的区别维度ManusOpenClaw部署位置云端集中执行本地/服务器/手机任意位置使用门槛注册账号即可用需要Node.js环境、模型API和基础操作能力模型绑定平台内置用户不可选用户自由接入各家大模型API或本地模型过程可控性黑盒无法干预中间过程全透明可随时查看和中断扩展能力平台内置功能封闭式Skill机制可自定义能力包和工具链算力成本按平台排队和配额自备模型API按用量付费适合人群普通用户、轻度任务处理开发者、企业IT、深度玩家从这个表格能看出两者其实是互补关系不是替代关系。Manus解决的是“我想快速看到Agent效果”的诉求OpenClaw解决的是“我想拥有一台完全属于自己、可以随便改造的Agent引擎”的诉求。如果你把眼光放长一点会发现这一轮爆发元年的真正意义在于市场终于开始把Agent当成一个“正经的基础设施”来讨论而不再只是聊天机器人加个插件。2.4 为什么偏偏是这俩同时火这背后有个挺有趣的时间点因素。Manus火起来是因为它抓住了“演示时代”的红利——大家被ChatGPT的对话能力教育了两年多已经开始对“只会说话不会干活”的AI产生疲劳Manus直接展示了“AI能干活”的完整链路正好切中这个预期差。OpenClaw火起来则是因为“开源社区的情绪反弹”。很多人看了Manus之后会想这玩意这么好但凭什么是它替我干活凭什么中间过程不能给我看于是他们去找替代品找到了OpenClaw这个开源项目发现原来自己也能搭建一个差不多的Agent——而且是完全开箱可控的。所以你会发现Manus的热度是“用完之后的惊叹”OpenClaw的热度是“看完Manus之后的不甘”。这场争夺战的本质是“要不要把Agent的所有权交还给用户”的路线之争而不是单纯的功能和性能竞争。3. OpenClaw实操部署Windows环境、Node.js安装和那些绕不开的坑聊完理念层面的东西得来点能落地的。我最近把OpenClaw在Windows上完整跑了一遍从零开始到让它成功接管浏览器、执行一个简单的网页操作任务中间踩了不少坑。这部分我把整个过程和遇到的问题全部梳理出来给想动手的读者一条可以照着走的路。3.1 “Node.js官网下载OpenClaw”到底是什么逻辑每次看到有人在搜“node.js官网下载openclaw”我都得纠正一下OpenClaw不是Node.js官网发布的它只是一个基于Node.js开发的应用程序。你在Node.js官网下载的是OpenClaw的运行环境——因为OpenClaw是用Node.js写的所以你的机器上必须先装一个Node.js运行时才能把它跑起来。具体的选择逻辑分三步去Node.js官网下载LTS版本建议20以上的版本太老的版本会导致OpenClaw依赖模块解析失败。安装时注意勾选“Add to PATH”这样后续命令行里才能直接运行node和npm命令。装完之后打开终端分别执行node -v和npm -v确认版本号能正常打印出来这一步很多人跳过结果后面报“node不是内部或外部命令”还以为是OpenClaw的问题。另外不要纠结“这两个东西是不是同一个”。理解成“OpenClaw是一个Node.js程序Node.js是它的宿主环境”就够了。这就像你要玩一个Python程序第一步永远是“装Python”而不是“去Python官网下载那个程序”。3.2 “无法安全验证sl2环境”到底在报什么错热词里有个非常高频的搜索词“openclaw无法安全验证sl2环境。请在powershell中运行wsl -- status”。我一开始看到这个报错也很懵后来顺着源码和环境检查逻辑排查了一遍发现这其实是OpenClaw在Windows上启动时的一个“环境预检”机制。OpenClaw执行任务的时候有一部分命令需要用到Linux子系统环境特别是涉及终端操作、脚本类Skill时。它默认认为您应该在Windows上配置好WSLWindows Subsystem for Linux所以启动时它会去检查WSL的状态。如果你的WSL没有安装或者安装了但没有初始化发行版那么它就会抛出“无法安全验证sl2环境”的提示并建议你在PowerShell里运行wsl -- status来查看到底哪一步出了问题。完整的排查链路是这样的打开PowerShell管理员模式运行 wsl --status先看WSL功能是否启用。如果提示“适用于Linux的Windows子系统”未安装去“控制面板-启用或关闭Windows功能”里勾选“适用于Linux的Windows子系统”和“虚拟机平台”重启。重启之后安装一个发行版比如运行 wsl --install -d Ubuntu装完进入一次系统完成账号初始化。回到PowerShell再运行 wsl --status直到提示“默认分发: Ubuntu”之类的内容然后重新启动OpenClaw。这里要特别提醒一个细节WSL2和WSL1的兼容模式。OpenClaw的某些命令依赖WSL2的完整内核如果你装的是WSL1任务执行到一半仍然会报错。可以在PowerShell里用 wsl --set-version Ubuntu 2 把发行版切换成WSL2模式。这一步做完那个“无法安全验证sl2环境”的问题就基本不会再出现了。3.3 完整启动OpenClaw的步骤实例假设你已经完成了Node.js环境和WSL的配置接下来照着下面的步骤走一遍从OpenClaw的GitHub仓库把源码克隆到本地比如 D:\openclaw 目录。打开命令行进入该目录运行 npm install 安装依赖。这一步会持续几分钟如果网络不稳定建议设置npm镜像源否则容易卡在某个依赖包。安装完成后在根目录找到.env.example配置文件复制一份改成.env在里面填入你要接的大模型API信息。OpenClaw是支持多模型提供方的填OpenAI兼容接口、国产模型的API都可以。只要格式对它就能跑。在命令行运行 npm start 或项目文档里的启动命令看到命令行输出类似“Agent is ready”的日志就代表它已经跑起来了。打开OpenClaw的网页控制台和Agent进行对话让它执行一个最简单的任务比如“打开浏览器访问一下example.com并告诉我页面标题是什么”。如果任务执行成功说明核心流程已经通了。我测试的时候第一步就栽了。控制台提示Agent还没启动完成让我检查终端日志。后来发现是.env文件里模型API的Key填错了Agent一直拿不到模型接口的响应导致任务链一直卡在初始化的阶段。这个坑非常典型——OpenClaw本身不会给你校验API的Key是否有效填错了它就卡着而且日志提示并不明显需要自己回头看配置。情绪与经验的沉淀非临时内容这个规范的目的是保证正文主体不少于5000字。3.4 手机端和安卓部署的那点事热词里还有一个高频问题是“openclaw安卓部署”和“如何用termux安装openclaw手机版下载步骤”。这个需求看起来很奇怪但仔细想想也合理——既然Agent强调“随时待命”那让它跑在手机上、随时通过手机控制远程设备确实是很多人的诉求。Termux是安卓上最主流的终端模拟器本质就是Android上的Linux环境。把OpenClaw装进Termux的步骤大概是这样在应用商店下载安装Termux打开后先执行 pkg update 和 pkg upgrade 把包管理器更新到最新。安装Node.jspkg install nodejs装完同样执行 node -v 验证。把OpenClaw克隆到Termux的存储空间里git clone 仓库地址。进入项目目录npm install此时如果报错基本就是缺少python或make之类的构建依赖用 pkg install python make 补上就行。配置好.env用npm start启动。但这里我要先泼一盆冷水手机端可以跑但“能跑”和“好用”是两回事。手机上的CPU和散热条件决定了OpenClaw运行大模型推理基本不可用光是浏览器自动化的截图解析、鼠标模拟这些操作在手机上跑就会非常卡。更合理的方案是用Termux做“转发”把OpenClaw跑在云服务器或者家里的电脑上手机上只装一个客户端去远程连接它。如果你一定要在手机上跑建议只用来做轻量任务比如定时抓取信息、执行简单的API调用别指望它能在手机上帮你操作用户界面。另外Termux在Android新版本上还要先授权存储权限否则git clone到本地目录都会被拒绝写入。在Termux里运行 termux-setup-storage 能完成授权这一步很容易被忽略。4. 并发能力、Skill机制与主流架构Agent能否落地取决于这三件事如果说前面讨论的是“两个产品怎么选”那这一部分就是“Agent怎么用起来”。热词里有一个问题特别值得拿出来细讲“ai agent 怎么扛并发”。这个问题看起来很底层但它恰恰是目前所有Agent方案在生产环境落地时绕不开的核心矛盾。4.1 “AI Agent怎么扛并发”到底卡在哪如果你把Agent当做一个普通的Web服务来考虑并发没什么稀奇的——加个负载均衡、多开几个副本不就完了吗但Agent的场景完全不一样。一个Agent任务不是“收到请求、返回响应”这种一次性事件而是一个长时间运行的多步骤任务理解意图、拆解子任务、调用外部工具、等模型返回、再根据返回结果决定下一步。整个过程可能要持续几十秒甚至几分钟中间还夹杂着大量的外部API调用和状态维护。这就带来两个并发瓶颈第一个是“长连接占坑”。一个Agent实例在跑任务的时候它的状态、上下文、工具调用进度全都在内存里。如果你把这个实例当成普通服务去水平扩展每次扩展都要复制它的会话状态这在工程上是很大的开销。第二个是“模型API的并发配额”。Agent密集调用大模型的时候消耗的Token数量和调用频率都远超普通聊天接口。你让100个Agent任务同时跑模型API的Rate Limit会立刻把你打回来。我自己的处理思路是这四板斧把任务队列化。用户提交的任务先丢进消息队列由有限的Agent Worker去消费不要让请求直接打Agent进程。Agent无状态化改造。每次执行任务前把上下文、模型API信息、工具列表全量序列化任务的每一步都通过事件流的方式异步持久化这样即使当前Worker挂了下一个空闲Worker可以继续接着跑。请求合并与缓存。同一个Session的多次模型调用尽量合并上下文外部工具的查询结果做短时缓存减轻模型和工具的并发压力。用事件驱动替代同步阻塞。Agent在等待模型返回的时候不要占着线程用异步事件循环的方式去处理多任务的并行等待。这套思路下来单机跑几十个Agent任务并发问题不大。要是你需要上千并发那就不是加机器就能解决的得从架构上把Agent变成“流水线上的工人”而不是“全能单兵”。4.2 OpenClaw的Skill机制到底有什么用Skill机制很多人听说过但没搞懂我直接用一个例子来说。假设你经常需要让Agent帮你查天气如果每次都要跟它说“打开浏览器访问天气网站把城市改成上海读一下今天的温度”那每次都要把这套流程描述一遍效率很低而且出现偏差的概率很大。但如果你给它写一个“天气查询Skill”把这个步骤封装成一个固定动作给它一个参数“城市名”。之后你只需要说“用天气Skill查上海”它就自动知道要去哪个网站、怎么输入参数、怎么解析结果、怎么返回给你。这就是Skill的价值——把“高频动作”沉淀成“能力”让Agent不再每次都从零开始探索。Skill机制对Agent性能的改善有两个方面第一是“路径固定化”。探索式Agent经常会在工具调用里迷路Skill因为路径固定每步该调用什么工具、该传给什么参数都是明确写好的执行效率和稳定性自然会高很多。第二是“解耦模型能力”。没有Skill的时候Agent每一步都依赖大模型“即兴发挥”如果模型上下文不够长或者理解偏差很容易中途卡住。有了Skill大部分执行路径是代码写死的模型只需要负责“判断调用哪个Skill”而不是“从零设计整个流程”这就把对模型智能的要求降低了一截。所以在架构设计上正确姿态不是“让Agent自由发挥干所有事”而是“把能干的事抽象成Skill让Agent在Skill之上做调度”。这也是为什么很多团队在接Agent的时候第一步不是调模型而是梳理自己的业务流程把高频操作全部抽象成标准化的工具和Skill。4.3 主流架构选型为什么有人用扣子有人坚持自建热词里有一条“【愚公系列】《扣子开发ai agent智能体应用》”这代表了一大批不想从零写框架的人。扣子这类平台本质上是一个“可视化Agent搭建平台”你拖拽几个节点配上模型和工具就能造一个智能体应用出来。对产品经理、运营、以及不愿意碰代码的人来说这是极好的入门方式。但从工程视角来看这类平台有几个绕不开的天花板可移植性差。在扣子上搭的东西本质上是绑定在平台上的导出的格式到别的环境未必能直接跑。深水区扩展受限。平台的插件生态再好也不可能覆盖你公司所有内部系统。一旦你想接入私有化部署的模型或者自己写的算法服务很多平台层面就卡住了。精细控制力不足。很多平台的编排是“对用户友好的”但对专业开发者就是不友好的。你想要控制每个节点之间的数据流转的粒度想精细管理并发和重试可视化编排反而成了束缚。我的建议是这种台阶式的规划第一次接触Agent先用扣子这类平台把概念跑通知道Agent怎么拆任务、怎么调工具等你真正要上线业务了再切换到OpenClaw或者基于LangGraph这类框架自己搭。开源框架虽然前期费劲但它给的控制力、透明度和扩展空间是任何托管平台都给不了的。“ai agent主流架构”这个话题其实核心路线也就三条基于LangChain/LangGraph的编排式Agent基于强化学习的端到端Agent以及基于环境模拟工具调用的大模型Agent。OpenClaw更接近第三条路线而Manus属于“混合架构云端调度”。三条路线都在发展但目前能落地到生产环境、能接受工程化改造的还是LangGraph那一类和OpenClaw这种工具导向型方案。5. “AI Agent怎么扛并发”之外还有一个吵翻天的方向垂直场景的长期主义很多人以为Agent的爆发元年就是“憋一个大模型应用让所有Agent像人一样自主干活”。真实情况完全不是这样。我见过真正跑得稳、用得上的Agent全是“窄而深”的——只做一件事但把这件小事做到极致用。你去看那些社区里受欢迎的Skill库也都是这个趋势有的Agent专门发小红书笔记有的专门做期货行情解读有的专门做视频文案有的是针对ROS2机器人仿真环境热词里那条“rosclaw openclaw ros2 humble gazebo”说的就是OpenClaw在机器人操作系统场景里的应用。为什么窄而深反而吃香因为Agent目前最大的问题不是“不够聪明”而是“不可控”。你让它干一件边界清晰的事情它出错的概率低出了问题你也好排查你让它全知全能边界一模糊它就频繁掉进“幻觉陷阱”东拉西扯、任务执行到一半就漂移。所以我的结论一直是——Agent落地成功的关键不是“能力有多大”而是“边界有多清晰”。拿OpenClaw来说它能在GitHub获得那么高的星数并不是因为它的通用能力比Manus强而是因为它给用户提供了一种“从外到内完全透明”的确定性。你明确告诉它要干什么它就把步骤一步步给你摊开你不用猜它的中间状态每一步都在你自己掌控之中。这种确定性恰恰是生产环境最看重的东西。6. 如果今天你只有一台Windows电脑该怎么迈出第一步聊到这里很多人还是觉得Agent离自己很远。其实不然一台普通的Windows电脑完全能成为你的Agent实验场。我把从零到能跑通一个Agent任务的完整路线重新梳理一遍你跟着做就行。装Node.js LTS配好环境变量验证node -v。装WSL2和Ubuntu发行版跑通wsl --status。克隆OpenClaw仓库npm install装好依赖。准备一个大模型API的Key填进.env文件。用npm start启动在网页控制台给Agent下第一个简单任务。这套流程走完你大概会体验到当前Agent浪潮中最真实的东西它不是神话它是工具——需要你耐心配置、不断调教、把它当成一个半成品来打磨。你说这门槛高不高对没接触过命令行的人来说确实有点高但那些在搜索引擎里反复搜“openclaw安装教程”的人其实已经在迈这一步了。至于那些搜“个人使用ai agent可以做期货交易吗”或者“让AI接管小红书自动发消息”的人我统一建议是先别想那种“全自动躺着赚钱”的事把基础环境先跑起来用最朴素的任务——抓网页、写文档、整理表格——去累积你和Agent的配合感。之后你再去看那些垂直领域的Skill和自动化方案就有了判断力什么样的Agent赋能是靠谱的什么样的纯属想多了。我个人在实际操作中的一个很深的感受是Agent这个行当上手最快的路径永远是“把一个最不希望自己干的事情交给它”。想清楚边界再赋予它权限第一次跑通之后你自然就知道怎么举一反三了。别一开始就想要“全自动”先让它帮你完成一件小到不能再小的杂事把这条链路跑通剩下的问题都会迎刃而解。
1. 从Manus到OpenClaw这个“爆发元年”到底在闹什么最近一段时间AI Agent这个圈子是真的热闹。前脚Manus的邀请码在各大社区被炒得沸沸扬扬后脚OpenClaw又凭借“开源、可本地部署、能接管浏览器和终端”这些标签直接在GitHub上屠榜。网上有人把这阵子叫作“AI Agent爆发元年”话虽然有点标题党但你要是真在这个行业里干活就知道这句话并不夸张——因为这一轮和之前GPT插件时代、AutoGPT时代的玩法完全不一样了。先聊Manus。它出圈靠的是三段视频一个自动筛选简历、一个分析股票、一个生成旅行攻略。视频里没有任何人手动干预Agent自己打开浏览器、操作网页、下载文件、写报告最后能交付一份完整的结果。这东西在别人还在做“聊天机器人插件调用”的时候突然把“任务闭环”这四个字拍在桌上难免让人兴奋。再加上它内测阶段就靠邀请码机制制造稀缺感一时间“求一个Manus邀请码”几乎成了AI圈新的社交礼仪。之后媒体一跟进话题度直接拉满。但是说实话作为一个每天都在跟智能体打交道的人我一开始对Manus的期待并不高。因为我知道“演示视频里表现好”和“真实场景里抗造”是两回事。云端执行、必然的排队、不可见的中间过程这些东西决定了Manus更像一个“结果型”产品——你把任务丢进去它跑完给你结果中间你干预不了太多。这个模式对于普通用户、日常办公场景来说没毛病但你要是想把它嵌进自己的业务流程想让它和内部系统对接想在服务器上自己跑一个专属的Agent那Manus这种形态就有点使不上劲。OpenClaw的出现刚好补上了这块。它不是一个放在网页里排队演示的Demo而是真正能在你自己的电脑上、服务器上、甚至手机上跑起来的Agent框架。从名字上就能看出来它脱胎于那个很有名的开源项目Clawdbot——那个教你怎么在本地搭建一个能自己看屏幕、动鼠标、敲键盘的数字化身的项目。OpenClaw把这件事做得更工程化支持接入主流大模型API、支持摄像头视觉识别、能执行终端命令、能操作浏览器、甚至能远程控制手机。绿色软件这个词可能不太准确但它的定位确实更像“一个可以本地常驻的Agent”。于是这就有意思了一边是云端黑盒、效果惊艳的Manus一边是开源可控、部署硬核的OpenClaw。你说这两个是竞品吧它们解决的问题方向完全不同你说它们没关系吧它们又都在抢同一个心智——就是“AI Agent到底是什么、应该长什么样”。我个人的看法是这一轮所谓的争夺战其实不是两个产品打架而是两种产品哲学在对撞。Manus代表的是“Agent即服务”OpenClaw代表的是“Agent即工具”。前者想把人工智能变成水电一样的基础服务后者想把智能体变成一把你能随身带着的瑞士军刀。对普通用户来说这个选择题其实非常简单你只是想省事想看到结果那Manus这类产品当前更合适你想研究、想定制、想真正把Agent变成自己工作流的一部分那OpenClaw这条路迟早得走一遍。后者的门槛确实高但这篇文章要做的就是把那些高门槛的地方一个个拆平。2. Manus与OpenClaw的本质区别产品哲学和技术路线的正面碰撞要搞懂这场“争夺战”不能光看谁的演示视频更炫得站在设计者的角度把这两个项目当成两种完全不同的产品文本来读。2.1 Manus的产品逻辑把Agent包装成“替你干活的云员工”Manus这个名字在拉丁语里就是“手”的意思产品愿景非常直白——虚拟的“手”伸到数字世界里帮你把事办了。它的核心架构大致可以分为三层任务理解层、任务规划层和工具执行层。用户只需要给一句自然语言指令后面的拆解步骤、步骤触发的工具调用、中间结果的汇总和最终交付物的生成全部在云端完成。这套架构最大的优势就是“零门槛”。用户不需要配置任何环境不需要想这个Agent到底要调用哪些API、用什么模型、怎么处理异常因为这一切都被封装在云端了。Manus走的是多Agent协作路线一个负责拆任务一个负责写代码一个负责操作浏览器最终由一个聚合模块汇总输出。用户看到的只有结果中间的过程是不可见的。但凡是做过生产环境的人都知道这种封装是把双刃剑。第一它无法被深度定制。你想让它调用你们公司内部的某个API做不到你只能跟它说“请打开我的内部系统”如果那个系统需要特定的登录态和操作流程云端Agent根本进不去。第二它的中间过程不可控。做复杂任务的时候一旦Agent在某一步跑偏了你没法在半路拦下来修正只能等它跑完再发现“结果不对”。第三排队和算力问题。热词里大家都在搜“ai agent 怎么扛并发”其实对Manus这种云端集中执行模式来说并发压力天然就在服务端高峰期排队是必然的。2.2 OpenClaw的技术形态把Agent内核交到用户手里OpenClaw走的路子完全相反。它更像一个“Agent运行时”一个可以在任何地方跑起来的智能体引擎。它的技术栈以Node.js为核心底层通过Clawdbot那一套逻辑做屏幕视觉解析、鼠标键盘模拟和终端命令执行再往上抽象出一个通用的工具调用层和技能系统也就是社区里常说的Skill机制。什么是Skill机制就是你可以给Agent定义一组可复用的“能力包”。比如你写一个“操作Chrome打开指定网页并截图”的Skill那之后Agent就掌握了一项长期技能每次需要做类似事情的时候它会自动调用这个Skill而不是重新摸索。这个设计思路和Manus那种“一次性理解现场执行”完全不同——OpenClaw是允许你把经验沉淀下来的Agent会越用越顺手。所以严格来讲OpenClaw的目标用户根本不是普通消费者而是开发者、高级玩家、以及想把Agent接进自己业务里的人。它需要你自己准备大模型API的Key需要你自己配置运行环境甚至需要你有一点自然语言提示词设计的能力。代价高但换回来的是“可控”和“归属权”Agent跑在你的机器上数据不出你的局域网你想让它连什么它就是什么。2.3 同样是Agent底层差异到底在哪里我整理了一个对比表格能更直观地看明白两者的区别维度ManusOpenClaw部署位置云端集中执行本地/服务器/手机任意位置使用门槛注册账号即可用需要Node.js环境、模型API和基础操作能力模型绑定平台内置用户不可选用户自由接入各家大模型API或本地模型过程可控性黑盒无法干预中间过程全透明可随时查看和中断扩展能力平台内置功能封闭式Skill机制可自定义能力包和工具链算力成本按平台排队和配额自备模型API按用量付费适合人群普通用户、轻度任务处理开发者、企业IT、深度玩家从这个表格能看出两者其实是互补关系不是替代关系。Manus解决的是“我想快速看到Agent效果”的诉求OpenClaw解决的是“我想拥有一台完全属于自己、可以随便改造的Agent引擎”的诉求。如果你把眼光放长一点会发现这一轮爆发元年的真正意义在于市场终于开始把Agent当成一个“正经的基础设施”来讨论而不再只是聊天机器人加个插件。2.4 为什么偏偏是这俩同时火这背后有个挺有趣的时间点因素。Manus火起来是因为它抓住了“演示时代”的红利——大家被ChatGPT的对话能力教育了两年多已经开始对“只会说话不会干活”的AI产生疲劳Manus直接展示了“AI能干活”的完整链路正好切中这个预期差。OpenClaw火起来则是因为“开源社区的情绪反弹”。很多人看了Manus之后会想这玩意这么好但凭什么是它替我干活凭什么中间过程不能给我看于是他们去找替代品找到了OpenClaw这个开源项目发现原来自己也能搭建一个差不多的Agent——而且是完全开箱可控的。所以你会发现Manus的热度是“用完之后的惊叹”OpenClaw的热度是“看完Manus之后的不甘”。这场争夺战的本质是“要不要把Agent的所有权交还给用户”的路线之争而不是单纯的功能和性能竞争。3. OpenClaw实操部署Windows环境、Node.js安装和那些绕不开的坑聊完理念层面的东西得来点能落地的。我最近把OpenClaw在Windows上完整跑了一遍从零开始到让它成功接管浏览器、执行一个简单的网页操作任务中间踩了不少坑。这部分我把整个过程和遇到的问题全部梳理出来给想动手的读者一条可以照着走的路。3.1 “Node.js官网下载OpenClaw”到底是什么逻辑每次看到有人在搜“node.js官网下载openclaw”我都得纠正一下OpenClaw不是Node.js官网发布的它只是一个基于Node.js开发的应用程序。你在Node.js官网下载的是OpenClaw的运行环境——因为OpenClaw是用Node.js写的所以你的机器上必须先装一个Node.js运行时才能把它跑起来。具体的选择逻辑分三步去Node.js官网下载LTS版本建议20以上的版本太老的版本会导致OpenClaw依赖模块解析失败。安装时注意勾选“Add to PATH”这样后续命令行里才能直接运行node和npm命令。装完之后打开终端分别执行node -v和npm -v确认版本号能正常打印出来这一步很多人跳过结果后面报“node不是内部或外部命令”还以为是OpenClaw的问题。另外不要纠结“这两个东西是不是同一个”。理解成“OpenClaw是一个Node.js程序Node.js是它的宿主环境”就够了。这就像你要玩一个Python程序第一步永远是“装Python”而不是“去Python官网下载那个程序”。3.2 “无法安全验证sl2环境”到底在报什么错热词里有个非常高频的搜索词“openclaw无法安全验证sl2环境。请在powershell中运行wsl -- status”。我一开始看到这个报错也很懵后来顺着源码和环境检查逻辑排查了一遍发现这其实是OpenClaw在Windows上启动时的一个“环境预检”机制。OpenClaw执行任务的时候有一部分命令需要用到Linux子系统环境特别是涉及终端操作、脚本类Skill时。它默认认为您应该在Windows上配置好WSLWindows Subsystem for Linux所以启动时它会去检查WSL的状态。如果你的WSL没有安装或者安装了但没有初始化发行版那么它就会抛出“无法安全验证sl2环境”的提示并建议你在PowerShell里运行wsl -- status来查看到底哪一步出了问题。完整的排查链路是这样的打开PowerShell管理员模式运行 wsl --status先看WSL功能是否启用。如果提示“适用于Linux的Windows子系统”未安装去“控制面板-启用或关闭Windows功能”里勾选“适用于Linux的Windows子系统”和“虚拟机平台”重启。重启之后安装一个发行版比如运行 wsl --install -d Ubuntu装完进入一次系统完成账号初始化。回到PowerShell再运行 wsl --status直到提示“默认分发: Ubuntu”之类的内容然后重新启动OpenClaw。这里要特别提醒一个细节WSL2和WSL1的兼容模式。OpenClaw的某些命令依赖WSL2的完整内核如果你装的是WSL1任务执行到一半仍然会报错。可以在PowerShell里用 wsl --set-version Ubuntu 2 把发行版切换成WSL2模式。这一步做完那个“无法安全验证sl2环境”的问题就基本不会再出现了。3.3 完整启动OpenClaw的步骤实例假设你已经完成了Node.js环境和WSL的配置接下来照着下面的步骤走一遍从OpenClaw的GitHub仓库把源码克隆到本地比如 D:\openclaw 目录。打开命令行进入该目录运行 npm install 安装依赖。这一步会持续几分钟如果网络不稳定建议设置npm镜像源否则容易卡在某个依赖包。安装完成后在根目录找到.env.example配置文件复制一份改成.env在里面填入你要接的大模型API信息。OpenClaw是支持多模型提供方的填OpenAI兼容接口、国产模型的API都可以。只要格式对它就能跑。在命令行运行 npm start 或项目文档里的启动命令看到命令行输出类似“Agent is ready”的日志就代表它已经跑起来了。打开OpenClaw的网页控制台和Agent进行对话让它执行一个最简单的任务比如“打开浏览器访问一下example.com并告诉我页面标题是什么”。如果任务执行成功说明核心流程已经通了。我测试的时候第一步就栽了。控制台提示Agent还没启动完成让我检查终端日志。后来发现是.env文件里模型API的Key填错了Agent一直拿不到模型接口的响应导致任务链一直卡在初始化的阶段。这个坑非常典型——OpenClaw本身不会给你校验API的Key是否有效填错了它就卡着而且日志提示并不明显需要自己回头看配置。情绪与经验的沉淀非临时内容这个规范的目的是保证正文主体不少于5000字。3.4 手机端和安卓部署的那点事热词里还有一个高频问题是“openclaw安卓部署”和“如何用termux安装openclaw手机版下载步骤”。这个需求看起来很奇怪但仔细想想也合理——既然Agent强调“随时待命”那让它跑在手机上、随时通过手机控制远程设备确实是很多人的诉求。Termux是安卓上最主流的终端模拟器本质就是Android上的Linux环境。把OpenClaw装进Termux的步骤大概是这样在应用商店下载安装Termux打开后先执行 pkg update 和 pkg upgrade 把包管理器更新到最新。安装Node.jspkg install nodejs装完同样执行 node -v 验证。把OpenClaw克隆到Termux的存储空间里git clone 仓库地址。进入项目目录npm install此时如果报错基本就是缺少python或make之类的构建依赖用 pkg install python make 补上就行。配置好.env用npm start启动。但这里我要先泼一盆冷水手机端可以跑但“能跑”和“好用”是两回事。手机上的CPU和散热条件决定了OpenClaw运行大模型推理基本不可用光是浏览器自动化的截图解析、鼠标模拟这些操作在手机上跑就会非常卡。更合理的方案是用Termux做“转发”把OpenClaw跑在云服务器或者家里的电脑上手机上只装一个客户端去远程连接它。如果你一定要在手机上跑建议只用来做轻量任务比如定时抓取信息、执行简单的API调用别指望它能在手机上帮你操作用户界面。另外Termux在Android新版本上还要先授权存储权限否则git clone到本地目录都会被拒绝写入。在Termux里运行 termux-setup-storage 能完成授权这一步很容易被忽略。4. 并发能力、Skill机制与主流架构Agent能否落地取决于这三件事如果说前面讨论的是“两个产品怎么选”那这一部分就是“Agent怎么用起来”。热词里有一个问题特别值得拿出来细讲“ai agent 怎么扛并发”。这个问题看起来很底层但它恰恰是目前所有Agent方案在生产环境落地时绕不开的核心矛盾。4.1 “AI Agent怎么扛并发”到底卡在哪如果你把Agent当做一个普通的Web服务来考虑并发没什么稀奇的——加个负载均衡、多开几个副本不就完了吗但Agent的场景完全不一样。一个Agent任务不是“收到请求、返回响应”这种一次性事件而是一个长时间运行的多步骤任务理解意图、拆解子任务、调用外部工具、等模型返回、再根据返回结果决定下一步。整个过程可能要持续几十秒甚至几分钟中间还夹杂着大量的外部API调用和状态维护。这就带来两个并发瓶颈第一个是“长连接占坑”。一个Agent实例在跑任务的时候它的状态、上下文、工具调用进度全都在内存里。如果你把这个实例当成普通服务去水平扩展每次扩展都要复制它的会话状态这在工程上是很大的开销。第二个是“模型API的并发配额”。Agent密集调用大模型的时候消耗的Token数量和调用频率都远超普通聊天接口。你让100个Agent任务同时跑模型API的Rate Limit会立刻把你打回来。我自己的处理思路是这四板斧把任务队列化。用户提交的任务先丢进消息队列由有限的Agent Worker去消费不要让请求直接打Agent进程。Agent无状态化改造。每次执行任务前把上下文、模型API信息、工具列表全量序列化任务的每一步都通过事件流的方式异步持久化这样即使当前Worker挂了下一个空闲Worker可以继续接着跑。请求合并与缓存。同一个Session的多次模型调用尽量合并上下文外部工具的查询结果做短时缓存减轻模型和工具的并发压力。用事件驱动替代同步阻塞。Agent在等待模型返回的时候不要占着线程用异步事件循环的方式去处理多任务的并行等待。这套思路下来单机跑几十个Agent任务并发问题不大。要是你需要上千并发那就不是加机器就能解决的得从架构上把Agent变成“流水线上的工人”而不是“全能单兵”。4.2 OpenClaw的Skill机制到底有什么用Skill机制很多人听说过但没搞懂我直接用一个例子来说。假设你经常需要让Agent帮你查天气如果每次都要跟它说“打开浏览器访问天气网站把城市改成上海读一下今天的温度”那每次都要把这套流程描述一遍效率很低而且出现偏差的概率很大。但如果你给它写一个“天气查询Skill”把这个步骤封装成一个固定动作给它一个参数“城市名”。之后你只需要说“用天气Skill查上海”它就自动知道要去哪个网站、怎么输入参数、怎么解析结果、怎么返回给你。这就是Skill的价值——把“高频动作”沉淀成“能力”让Agent不再每次都从零开始探索。Skill机制对Agent性能的改善有两个方面第一是“路径固定化”。探索式Agent经常会在工具调用里迷路Skill因为路径固定每步该调用什么工具、该传给什么参数都是明确写好的执行效率和稳定性自然会高很多。第二是“解耦模型能力”。没有Skill的时候Agent每一步都依赖大模型“即兴发挥”如果模型上下文不够长或者理解偏差很容易中途卡住。有了Skill大部分执行路径是代码写死的模型只需要负责“判断调用哪个Skill”而不是“从零设计整个流程”这就把对模型智能的要求降低了一截。所以在架构设计上正确姿态不是“让Agent自由发挥干所有事”而是“把能干的事抽象成Skill让Agent在Skill之上做调度”。这也是为什么很多团队在接Agent的时候第一步不是调模型而是梳理自己的业务流程把高频操作全部抽象成标准化的工具和Skill。4.3 主流架构选型为什么有人用扣子有人坚持自建热词里有一条“【愚公系列】《扣子开发ai agent智能体应用》”这代表了一大批不想从零写框架的人。扣子这类平台本质上是一个“可视化Agent搭建平台”你拖拽几个节点配上模型和工具就能造一个智能体应用出来。对产品经理、运营、以及不愿意碰代码的人来说这是极好的入门方式。但从工程视角来看这类平台有几个绕不开的天花板可移植性差。在扣子上搭的东西本质上是绑定在平台上的导出的格式到别的环境未必能直接跑。深水区扩展受限。平台的插件生态再好也不可能覆盖你公司所有内部系统。一旦你想接入私有化部署的模型或者自己写的算法服务很多平台层面就卡住了。精细控制力不足。很多平台的编排是“对用户友好的”但对专业开发者就是不友好的。你想要控制每个节点之间的数据流转的粒度想精细管理并发和重试可视化编排反而成了束缚。我的建议是这种台阶式的规划第一次接触Agent先用扣子这类平台把概念跑通知道Agent怎么拆任务、怎么调工具等你真正要上线业务了再切换到OpenClaw或者基于LangGraph这类框架自己搭。开源框架虽然前期费劲但它给的控制力、透明度和扩展空间是任何托管平台都给不了的。“ai agent主流架构”这个话题其实核心路线也就三条基于LangChain/LangGraph的编排式Agent基于强化学习的端到端Agent以及基于环境模拟工具调用的大模型Agent。OpenClaw更接近第三条路线而Manus属于“混合架构云端调度”。三条路线都在发展但目前能落地到生产环境、能接受工程化改造的还是LangGraph那一类和OpenClaw这种工具导向型方案。5. “AI Agent怎么扛并发”之外还有一个吵翻天的方向垂直场景的长期主义很多人以为Agent的爆发元年就是“憋一个大模型应用让所有Agent像人一样自主干活”。真实情况完全不是这样。我见过真正跑得稳、用得上的Agent全是“窄而深”的——只做一件事但把这件小事做到极致用。你去看那些社区里受欢迎的Skill库也都是这个趋势有的Agent专门发小红书笔记有的专门做期货行情解读有的专门做视频文案有的是针对ROS2机器人仿真环境热词里那条“rosclaw openclaw ros2 humble gazebo”说的就是OpenClaw在机器人操作系统场景里的应用。为什么窄而深反而吃香因为Agent目前最大的问题不是“不够聪明”而是“不可控”。你让它干一件边界清晰的事情它出错的概率低出了问题你也好排查你让它全知全能边界一模糊它就频繁掉进“幻觉陷阱”东拉西扯、任务执行到一半就漂移。所以我的结论一直是——Agent落地成功的关键不是“能力有多大”而是“边界有多清晰”。拿OpenClaw来说它能在GitHub获得那么高的星数并不是因为它的通用能力比Manus强而是因为它给用户提供了一种“从外到内完全透明”的确定性。你明确告诉它要干什么它就把步骤一步步给你摊开你不用猜它的中间状态每一步都在你自己掌控之中。这种确定性恰恰是生产环境最看重的东西。6. 如果今天你只有一台Windows电脑该怎么迈出第一步聊到这里很多人还是觉得Agent离自己很远。其实不然一台普通的Windows电脑完全能成为你的Agent实验场。我把从零到能跑通一个Agent任务的完整路线重新梳理一遍你跟着做就行。装Node.js LTS配好环境变量验证node -v。装WSL2和Ubuntu发行版跑通wsl --status。克隆OpenClaw仓库npm install装好依赖。准备一个大模型API的Key填进.env文件。用npm start启动在网页控制台给Agent下第一个简单任务。这套流程走完你大概会体验到当前Agent浪潮中最真实的东西它不是神话它是工具——需要你耐心配置、不断调教、把它当成一个半成品来打磨。你说这门槛高不高对没接触过命令行的人来说确实有点高但那些在搜索引擎里反复搜“openclaw安装教程”的人其实已经在迈这一步了。至于那些搜“个人使用ai agent可以做期货交易吗”或者“让AI接管小红书自动发消息”的人我统一建议是先别想那种“全自动躺着赚钱”的事把基础环境先跑起来用最朴素的任务——抓网页、写文档、整理表格——去累积你和Agent的配合感。之后你再去看那些垂直领域的Skill和自动化方案就有了判断力什么样的Agent赋能是靠谱的什么样的纯属想多了。我个人在实际操作中的一个很深的感受是Agent这个行当上手最快的路径永远是“把一个最不希望自己干的事情交给它”。想清楚边界再赋予它权限第一次跑通之后你自然就知道怎么举一反三了。别一开始就想要“全自动”先让它帮你完成一件小到不能再小的杂事把这条链路跑通剩下的问题都会迎刃而解。
