2026 Comparison
OpenClaw vs OpenManus 详细对比
OpenClaw 和 OpenManus 都是2025-2026年爆红的开源 AI 代理（AI agent）框架，但它们的设计焦点、成熟度、使用场景和风险大不相同。OpenClaw（前身 Clawdbot / Moltbot）是“聊天驱动”的个人助理，强调通过日常聊天 App（如 WhatsApp、Telegram）来“真正做事”，完全本地/自托管优先，适合日常自动化。OpenManus 则是 Manus AI 的开源复刻，偏向“通用代理”框架，通过终端输入想法，让 AI 自主规划+执行复杂任务（如数据分析、浏览器操作），更适合开发者或研究者构建多代理系统。
从 GitHub 和网络搜索来看，两者没有太多直接比较讨论（网络多在比 Manus vs OpenManus，或 OpenClaw 与其他如 Leon），但它们代表开源 agent 生态的两个方向：OpenClaw = 实用、聊天导向的个人助理，OpenManus = 模块化、开发导向的通用框架。以下是逐项详细比较，基于官方 GitHub 描述、benchmark 讨论和社区反馈。
| 项目 | OpenClaw (github.com/openclaw/openclaw) | OpenManus (github.com/FoundationAgents/OpenManus) | 谁更胜一筹？（主观评价） |
|---|---|---|---|
| 推出时间 & 爆红速度 | 2025年底～2026年1月爆发，GitHub 星星数 139,000+，成长极快（数周内从零到十万），社区疯狂（如 MoltBook AI 社交） | 2025年3月推出（Manus 发布3小时内复刻），GitHub 星星数 54,000+，成长稳健但不如 OpenClaw 病毒式 | OpenClaw（更热门） |
| 核心定位 | “The AI that actually does things”：聊天驱动的个人助理，能主动执行真实动作（如发邮件、清 email、管理日历、航班 check-in、家电控制），强调本地运行、无云端依赖 | “No fortress, purely open ground”：通用 AI 代理框架，让 AI 自主规划+执行复杂任务（如旅行规划、数据分析、写码），偏开发工具，无需邀请码的 Manus 替代 | OpenClaw（更实用日常） |
| 交互方式 | 极强：通过现有聊天 App（WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Signal、iMessage、Teams 等）自然对话，像传讯朋友；支援语音唤醒（ElevenLabs）、Live Canvas 视觉工作区 | 主要终端（terminal）输入想法，支援多代理互动；有 MCP（Multi-Chain Prompt）工具版和不稳定多代理版（run_flow.py） | OpenClaw（更无缝、用户友好） |
| 自主性 & 执行能力 | 极高：心跳监控、cron 背景任务、主动提醒、工具调用（浏览器控制、档案读写、shell 执行、装置节点如相机/屏幕录制）；多代理协调（session tools） | 高：任务分解 & 执行（Plan & Execute）、浏览器自动化（Playwright）、多代理协作；有 RL 强化学习分支（OpenManus-RL）优化 | 平手（OpenClaw 更 proactive，OpenManus 更结构化） |
| 记忆 & 上下文 | 强：持久记忆（Soul.md）、跨会话上下文、长期偏好记录 | 中等：通过 LLM 上下文，但无专门持久机制；config.toml 可调 max tokens | OpenClaw（更好持久性） |
| 模型支持 | 极灵活：Anthropic (Claude)、OpenAI、任何 LLM；OAuth/API key 支持、模型 failover、本地优先 | 灵活：OpenAI (gpt-4o 等)、视觉模型；config.toml 配置 base URL、温度等；可整合本地 LLM | 平手（两者都 BYOM） |
| 扩展性（Skills/Tools） | 社区驱动：ClawHub 技能注册（上百个，如 crypto、家电整合）；工具包括 browser、nodes、cron、Gmail Pub/Sub | 模块化：浏览器工具（Playwright）、自订工具；受 MetaGPT/OpenHands/SWE-agent 启发 | OpenClaw（生态更丰富） |
| 主动/Proactive | 极强：背景运行、webhooks、主动发信息、daemon 服务（launchd/systemd） | 中等：自主规划但偏被动（用户输入后执行）；RL 分支可增强 | OpenClaw |
| 安全性 & 风险 | 高风险但有防护：DM 政策（pairing 模式防未知发送者）、沙箱（Docker 非主会话）、白名单工具、TCC 权限；但社区警告 root 暴露、恶意 skills | 低-中风险：API key 存 config.toml，无加密；开源 MIT 授权，依赖使用者手动管理 | OpenManus（更简单、安全门槛低） |
| 安装 & 运行 | Node.js ≥22，npm install -g openclaw@latest；onboard wizard 引导；Docker/Nix 支持；daemon 安装 | Python 3.12，conda/uv + pip install -r requirements.txt；config.toml 设定；Playwright 选装 | OpenManus（更轻量，无需 Node） |
| 成熟度 & 稳定性 | 极新（2026年1月最新 release 2026.1.30），迭代疯狂快，但 bug/安全漏洞多；35 releases | 较成熟（2025年4月 v0.3.0），但多代理版不稳定；3 releases | OpenManus（更稳定） |
| 社区 & 活跃度 | 爆炸：139k stars、20.4k forks、360 contributors；Discord、Feishu；贡献指南 | 稳健：54k stars、9.5k forks、58 contributors；Feishu 群、email 联络 | OpenClaw（更活跃） |
| 硬件/成本需求 | 可本地小模型 + API fallback；Mac mini M4 流行；daemon 跑 24/7 | 完全本地优先，低成本；Python 环境即可 | OpenManus（更省） |
| Benchmark & 效能 | 未见公开 benchmark；社区反馈强在实务任务（如 email 管理），但幻觉/稳定性差 | GAIA benchmark：74.3%（vs Manus 86.5%）；强在任务分解，但 token 消耗高、幻觉多 | OpenManus（有数据支持） |
| 适合人群 | 想极致自动化日常（如清邮件、管日历）、愿意学安全、爱玩新东西的技术/一般用户 | 开发者/研究者，想建通用代理（如数据分析、多代理）、追求开源透明的人 | 依需求（OpenClaw 更亲民） |
总结建议（基于网络讨论与 GitHub 数据）
选 OpenClaw 如果：
你想要“像有个 AI 伙伴”的体验，通过聊天 App 主动帮忙做事，适合非开发者或追求实用自动化。但小心安全（用 VM 隔离、无 root），目前迭代最快，但风险高（如暴露 API key）。社区疯狂（时间 2026/2/1 晚间，刚好追最新 release）。
选 OpenManus 如果：
你偏好 Python 框架、想自订通用代理（如复杂任务分解），或作为 Manus 的免费替代。benchmark 显示它在 GAIA 等测试追上原版，但输出细节不如 Manus 精致。适合开发者，风险低、易上手。
中间路线：
两者可互补（OpenClaw 做聊天前端，OpenManus 做后端规划）。如果 benchmark 重视，OpenManus 更透明；但 OpenClaw 的生态（ClawHub）成长更快。网络讨论多比 OpenManus 与 Manus/OpenAI，OpenClaw 则被视为独立“聊天 agent”王者。