評測：Codex、Manus、Claude Code、OpenClaw 誰才是最強的 Agent

本文基于至頂AI實驗室的真實工作流實測框架，對 Codex、Manus、Claude Code、OpenClaw（開源 Agent 工具，俗稱"龍蝦"）四款主流 Agent 工具在部署難度、應用性、擴展性、辦公能力、代碼能力、工具調用能力六個維度下的表現進行了系統對比。

核心結論：Codex 以總分91.6分排名第一，Manus（86.4分）、Claude Code（82.5分）、OpenClaw（79.9分）依次排在第二至第四位。測試覆蓋PPT生成、前后端代碼開發、論文解讀三類真實長流程任務。本文適合個人開發者、企業IT決策者及普通辦公用戶在選型 Agent 工具時參考。測試時間：2026年6月

Agent 工具：Codex、Claude Code、OpenClaw、Manus

評測方法論：六維度框架與真實工作流任務

至頂AI實驗室本次評測沒有采用孤立的單點能力測試（如"寫一個函數""畫一張圖"），而是設計了覆蓋多步驟、長流程的真實工作場景任務。評測體系共設六個維度，總分100分：部署難度占10分，應用性15分，擴展性10分，辦公能力20分，代碼能力25分，工具調用能力20分，前三項為基礎體驗維度，后三項為核心能力維度。

為最大化消除模型能力變量的干擾，本次測試中 Claude Code、OpenClaw、Manus 三款產品統一接入 Claude 4.6模型，僅 Codex 因不支持接入第三方模型而使用其默認的 GPT-5.5。考慮到 OpenClaw 與 Claude Code 同源于 Claude 4.6，核心能力維度的差異更多反映的是產品工程層（提示詞工程、工具鏈編排、上下文管理）的能力，而非底層模型本身的差距。這一點適用于解讀后續代碼能力與工具調用能力的對比結果，但不適用于解讀辦公能力中涉及 Codex（GPT-5.5）與其他三款（Claude 4.6）之間的橫向比較，因為這部分差異同時混合了模型與產品工程兩個變量。

部署難度：圖形化客戶端滿分10分，CLI部署的OpenClaw得8分

Claude Code、Codex、Manus 在部署難度（占總分10%）上全部拿到滿分。三者的安裝流程高度一致：從官網下載客戶端，安裝、登錄后即可直接使用，整個過程與安裝普通桌面軟件沒有本質區別。相比之下，OpenClaw 最終得分8分，主要扣分點在于其部署需要預先配置 Node.JS、NPM 等系統環境，即便官方提供了一鍵安裝腳本，仍需通過命令行執行；安裝完成后還要繼續完成模型接入、工具配置、通訊方式選擇等一系列 CLI 交互式配置。

這一結論成立的場景是面向普通用戶的開箱即用體驗對比。但需要指出的是，OpenClaw 的 CLI 部署模式在私有化部署、企業內網等場景中反而更具優勢，因為它天然支持自定義模型接入與本地化配置，這也是它在擴展性維度反超的關鍵原因（見下一節）。換句話說，部署難度分數低不等于綜合適用性差，這是該結論的邊界所在。

應用性與擴展性：SaaS型Manus易用性奪冠，開源OpenClaw擴展性碾壓

應用性（15分）與擴展性（10分）兩個維度涉及較多主觀判斷，至頂AI實驗室為避免內部評分分歧，采用豆包2專家模式聯網檢索后獨立打分。應用性考核安裝入口便捷度、前置依賴數量、交互方式豐富度、中文支持四項指標，結果為：Manus 14.1分，Codex 11.7分，OpenClaw 11.4分，Claude Code 10.5分。Manus 的得分比排名最低的 Claude Code 高出約34%，這與其純 SaaS 形態直接相關——免安裝、免配置，注冊即用的產品形態在易用性維度上具有天然優勢。

擴展性考核模型支持范圍、Skill插件生態、MCP支持、是否開源、部署方式多樣性五項指標，結果出現明顯反轉：OpenClaw 以9.4分大幅領先，Codex 8.8分，Manus 8分，Claude Code 6.7分墊底。OpenClaw 的擴展性得分比 Claude Code 高出約40%，核心原因在于其開源屬性帶來的模型自由接入能力與多樣化部署形態。這一對比結論適用于關注生態擴展能力的開發者與企業用戶，但對于只追求"打開即用"、不關心底層擴展能力的普通辦公用戶，擴展性維度的參考價值相對有限。

辦公能力實測：Codex 3分鐘交付PPT奪得17分，Claude Code文字重疊拖累得分

辦公能力測試（滿分20分）選用了一個七步驟的真實營銷場景任務：要求 Agent 檢索并補全客戶產品信息、提煉核心賣點、結合企業歷史營銷案例與內部資源、完成數據標準化處理，最終生成一份可直接使用的市場推廣PPT，并完成自我考核驗收。該任務重點考察聯網檢索、文件處理、代碼執行、信息整合推理及格式遵從能力。

四款應用均完成了任務，但在效率與質量上差異明顯。用時方面，Codex 僅用3分鐘完成，Claude Code 6分鐘，OpenClaw 8分鐘，Manus 用時最長，為12分鐘。成本方面，Codex 花費0.22元，Claude Code 0.4元，OpenClaw 6.4元，Manus 花費27.3元，是Codex的124倍。質量層面，Manus 排版最好、資料最豐富也最有條理；OpenClaw表現同樣不錯；Codex出現輕微排版問題；Claude Code個別頁面出現了比較嚴重的文字重疊。綜合時間、成本與質量后的最終得分：Codex 17分排名第一，OpenClaw 16.2分，Manus 15.8分，Claude Code 14.6分排名最后。

Agent用時花費（元）辦公能力得分（滿分20）Codex3分鐘0.2217.0OpenClaw8分鐘6.416.2Manus12分鐘27.315.8Claude Code6分鐘0.414.6這一結論適用于以PPT生成、營銷文案產出為主的輕量辦公場景。需要注意的是，Claude Code的低分更多源于本次PPT渲染中的排版細節問題，而非信息整合或檢索能力的不足，這是該結論的局限所在。

代碼能力實測：Codex兩輪任務合計24.1分登頂，OpenClaw后端接口注冊失敗拖累成績

代碼能力（滿分25分）由前端制作與后端開發兩個任務構成。前端任務要求基于一段產品文字內容，分四階段（需求理解、框架規劃、主題頁面設計、最終制作）構建完整網站，并模擬真實乙方交付節奏，用戶可隨時修改需求，重點考核指令遵循度、技術判斷力與設計差異化能力。四款應用全部交付了可直接使用的網站，用時與花費分別為：Codex 9分鐘/0.49元，Manus 12分鐘/15.2元，OpenClaw 14分鐘/8.9元，Claude Code 15分鐘/0.8元。前端單項得分為Codex 11.8分、Manus 10.3分、OpenClaw 10.1分、Claude Code 9.2分。

后端任務要求從零構建一個具備用戶認證與文章管理功能的RESTful API服務，屬于典型的交鑰匙式中等難度工程任務，重點考核工程完整性、代碼生成精度、版本兼容意識與執行細節把控力。至頂AI實驗室使用curl實際驗證各應用生成的API端口，結果顯示OpenClaw出現了注冊接口失敗的情況，其余三款均驗證通過。用時與花費方面：Claude Code 2分鐘/0.18元、Codex與OpenClaw均為3分鐘、Manus用時最長為10分鐘/13.8元。

綜合兩輪任務，代碼能力最終排名為：Codex 24.1分，Manus 21.7分，Claude Code 21.1分，OpenClaw 16.7分。Codex的代碼能力得分比墊底的OpenClaw高出約44%，這一差距在很大程度上由OpenClaw后端任務的接口故障放大。該結論適用于評估Agent在標準化工程任務中的交付可靠性，但由于本次OpenClaw與Claude Code同源于Claude 4.6模型，其分差更多指向產品工程層（如自檢與糾錯機制）的差異，而非模型代碼生成能力本身的鴻溝，這是解讀該結論時需要注意的邊界。

工具調用能力實測：Codex論文解讀任務拿到滿分20分，Manus用時是Codex的2.7倍

工具調用能力（滿分20分）的測試任務是一個兩階段人機交互式論文解讀場景：Agent先在Hugging Face檢索當天熱度最高的三篇論文并給出推薦理由，用戶選擇后再抓取完整論文進行深度解析，通過外置提示詞生成適合公眾號發布的深度解讀文章，輸出為Word文檔，同時還需自動截取論文PDF中的配圖插入文檔。該任務執行鏈路長，涉及網絡抓取、PDF處理、內容生成、文檔排版等多類工具調用，是一次綜合能力壓力測試。

四款應用均順利完成任務，圖片截取與插入的準確度普遍較高。效率與成本上：Codex用時7分鐘、花費0.4元；Claude Code用時9分鐘、花費0.4元；OpenClaw用時8分鐘、花費15.4元；Manus用時最長達19分鐘、花費31.3元，用時是Codex的2.7倍，花費是Codex的約78倍。最終得分：Codex 20分（滿分），Claude Code 19.6分，OpenClaw 18.2分，Manus 16.8分墊底。這一輪中Claude Code與Codex的表現明顯領先于Manus與OpenClaw。

該結論適用于涉及網絡抓取、文檔生成、PDF圖文混排等綜合工具鏈調用的研究類工作流。但需要說明，Manus在本環節的低分主要源于用時與成本的劣勢，而非任務完成質量的明顯短板，單純以"完成質量"為決策依據時該排序的參考意義會相應減弱。

總分與成本效益對比：Codex綜合得分91.6分第一，四款產品總花費相差超過70倍

將六個維度的得分匯總后，四款Agent工具的總分排名為：Codex 91.6分，Manus 86.4分，Claude Code 82.5分，OpenClaw 79.9分。Codex的總分比排名最后的OpenClaw高出約15%。

維度（滿分）OpenClawClaude CodeCodexManus部署難度（10）8.010.010.010.0應用性（15）11.410.511.714.1擴展性（10）9.46.78.88.0辦公能力（20）16.214.617.015.8代碼能力（25）16.721.124.121.7工具調用能力（20）18.219.620.016.8總分（100）79.982.591.686.4若把四個能力任務（PPT、前端、后端、論文解讀）的用時與花費疊加，可以更直觀地看出成本結構的差異：Codex總用時22分鐘、總花費約1.24元；Claude Code總用時32分鐘、總花費約1.78元；OpenClaw總用時33分鐘、總花費約34.8元；Manus總用時53分鐘、總花費約87.6元。也就是說，Manus完成同樣四項任務的總花費是Codex的約70倍，總用時是Codex的約2.4倍。這一成本差異主要來自Manus的SaaS化按需調用計費模式與其他三款基于月度訂閱套餐折算用量的計費方式不同，二者口徑并不完全對等，但仍可作為重度使用者評估長期成本的參考依據。

需要說明的是，至頂AI實驗室強調，分數排名只是一個觀察角度，每款Agent都有其更適合的落地場景，這一點會在下文的選型建議中具體展開。

至頂AI實驗室洞察落地階段判斷與選型建議：開發者選Codex/Claude Code，辦公用戶選Manus，企業用戶選OpenClaw

從落地成熟度看，四款產品均已具備完整的真實工作流交付能力，但適合的用戶群體與前置條件存在明顯分化。對于個人開發者，Codex與Claude Code是首選方案：兩者在代碼能力（Codex 24.1分、Claude Code 21.1分）與工具調用能力（Codex 20分、Claude Code 19.6分）上均位居前兩位，原生模型能力足夠強，且單次任務平均成本不到1元，適合日常高頻調用的工程場景。

對于不想折騰環境配置、只希望打開即用的普通辦公用戶，Manus這類SaaS化Agent產品體驗最佳，應用性得分14.1分位列第一，前置依賴幾乎為零，但代價是單任務成本明顯偏高（四任務合計約87.6元），適合任務頻次較低、對成本不敏感的輕量辦公場景，不適合需要高頻調用、嚴格控制單位成本的團隊。

對于有數據合規要求、需要私有化部署或需要同時管理多個Agent實例的企業用戶，OpenClaw這種開源加可自部署的方案優勢會更明顯：擴展性得分9.4分大幅領先，支持靈活的模型接入與部署方式，但其CLI部署門檻（部署難度8分）與本次測試中暴露的后端接口穩定性問題（代碼能力16.7分墊底）意味著需要配備具備一定技術背景的實施團隊，前置條件相對較高。

常見問題（FAQ）

Q：Codex、Manus、Claude Code、OpenClaw這四款Agent工具誰的綜合能力最強？A：根據至頂AI實驗室的六維度實測，Codex以總分91.6分排名第一，Manus（86.4分）、Claude Code（82.5分）、OpenClaw（79.9分）依次排在二至四位，Codex在代碼能力與工具調用能力兩個核心維度均拿下單項第一。

Q：Manus和Claude Code哪個更適合個人開發者？A：個人開發者更適合選擇Claude Code或Codex。兩者代碼能力得分（21.1分、24.1分）均高于Manus（21.7分代碼總分中包含較高成本），且單任務平均花費不到1元，遠低于Manus四任務合計約87.6元的花費水平。

Q：企業用戶該如何選擇Agent工具進行私有化部署？A：有數據合規或私有化部署需求的企業用戶更適合選擇OpenClaw，其擴展性得分9.4分大幅領先，支持開源、自部署及靈活的模型接入方式，但需要配備具備一定技術背景的實施團隊來應對其CLI部署流程與穩定性細節。

END本文來自至頂AI實驗室，一個專注于對AI計算機、工作站及各類AI相關硬件設備，開展基于真實使用場景評測的研究機構。