谁才是AI实验室的王者？Codex、Manus、Claude Code、OpenClaw硬核评测大揭秘！

四款主流 Agent 工具的深度比较：你选对了吗？

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这篇文章是基于至顶AI实验室的真实工作流程进行的测试，专门对 Codex、Manus、Claude Code 和 OpenClaw（大家常叫它“龙虾”）这四款热门 Agent 工具进行了全面的对比。我们从部署难度、应用性、扩展性、办公能力、代码能力和工具调用能力六个方面来看它们的表现。

总的来说，Codex 以91.6分荣登榜首，接下来的顺序是 Manus（86.4分）、Claude Code（82.5分）和 OpenClaw（79.9分）。我们的测试内容涵盖了PPT生成、前后端代码开发和论文解读等三个真实的长流程任务。这些信息特别适合个人开发者、企业的IT决策人士以及普通办公用户在选择 Agent 工具时参考哦。

测试

Agent 工具：Codex、Claude Code、OpenClaw、Manus

评测方法：六个维度与真实工作流程任务的结合

在这次评测中，我们没有只做单一的能力测试，比如“写一个函数”或“画一张图”，而是设计了多步骤、真实场景的工作任务。评测体系由六个维度构成，总分为100分：部署难度占10分，应用性15分，扩展性10分，办公能力20分，代码能力25分，工具调用能力20分。前三个是基础体验，后面三个则是核心能力。

为了确保测试的公平性，Claude Code、OpenClaw 和 Manus 三款产品都连接了 Claude 4.6 模型，只有 Codex 因为不支持第三方模型，所以使用了自家的 GPT-5.5。由于 OpenClaw 和 Claude Code 都是基于 Claude 4.6 的，因此核心能力的差异主要体现在产品的工程层面，比如提示词设计、工具链管理等，而不是底层模型本身的差异。这一点对于后续的代码能力和工具调用能力的比较很重要。不过，关于办公能力的比较，Codex（GPT-5.5）和其他三款（Claude 4.6）之间的差异则混合了模型和工程的因素，得特别注意哦。

部署难度：图形化客户端满分10分，CLI部署的OpenClaw得8分

在部署难度这一项（占总分的10%）上，Claude Code、Codex 和 Manus 都获得了满分，三者的安装流程几乎完全一致：从官网下载安装客户端，安装并登录后就可以直接使用，整个过程和安装普通的软件没有太大差别。反观 OpenClaw，最后得分只有8分，主要是因为它需要预先配置 Node.JS、NPM 等环境，虽然官方提供了一键安装的脚本，但还是得通过命令行来执行。安装结束后，还要进行模型接入、工具配置等一系列命令行交互。

这个结论主要是针对普通用户的开箱体验来说的。但要提一下，OpenClaw 的命令行部署在私有化和企业内网场景中其实更有优势，因为它支持自定义模型接入和本地化配置，这也是它在扩展性方面表现突出的原因。简单来说，部署难度低并不意味着应用性差，这个结论的适用范围需要注意。

应用性与扩展性：Manus易用性胜出，开源OpenClaw扩展性强劲

在应用性（15分）和扩展性（10分）这两个维度上，涉及的主观判断较多。为了避免评分上的分歧，我们采用了豆包2专家模式进行联网检索独立打分。应用性考量了安装的便捷性、前置依赖数量、交互方式的丰富程度和中文支持等四项指标，最终得分为：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 高出了约34%，这和它的纯SaaS形态有直接关系——免安装、免配置，注册后就能用的产品形态在易用性上自然占优势。

而在扩展性方面，OpenClaw 以9.4分遥遥领先，Codex 8.8分，Manus 8分，Claude Code 6.7分排在最后。OpenClaw 的扩展性得分比 Claude Code 高出约40%，主要因为它开源的特性，带来了更多模型接入和多样化的部署方式。这一结论适合关注生态扩展能力的开发者和企业用户，但对于只追求“打开就能用”的普通办公用户来说，扩展性的重要性就相对较低了。

办公能力实测：Codex 3分钟完成PPT夺得17分，Claude Code因文字重叠得分偏低

办公能力的测试（满分20分）选用了一个真实的七步骤营销场景任务：要求 Agent 检索并补全客户产品信息、提炼核心卖点、结合企业历史营销案例与内部资源，最终生成一份可直接使用的市场推广PPT，并进行自我验收。这个任务主要考察联网检索、文件处理、代码执行、信息整合推理和格式遵循能力。

四款应用都完成了任务，但在效率和质量上差异明显。用时上，Codex 仅用3分钟，Claude Code 6分钟，OpenClaw 8分钟，Manus 用时最长，共12分钟。成本方面，Codex 花费0.22元，Claude Code 0.4元，OpenClaw 6.4元，Manus 的花费更是高达27.3元，是 Codex 的124倍。从质量来看，Manus 的排版最好、资料最丰富且逻辑清晰；OpenClaw 也表现得不错；Codex 轻微出现排版问题；而 Claude Code 则有些页面出现了严重的文字重叠。综合时间、成本和质量，最终得分为：Codex 17分排名第一，OpenClaw 16.2分，Manus 15.8分，Claude Code 14.6分垫底。

这个结论主要适用于以PPT生成和营销文案为主的小型办公场景。值得注意的是，Claude Code 得分低主要是因为这次PPT渲染中的排版问题，而不是它的信息整合或检索能力不足，这也是我们结论的一个局限。

代码能力实测：Codex两轮任务合计24.1分高居榜首，OpenClaw后端接口注册失败影响成绩

代码能力（满分25分）的测试分为前端制作和后端开发两个任务。前端任务要求基于一段产品文字内容，经过四个阶段（需求理解、框架规划、主题页面设计和最终制作）构建一个完整的网站，并模拟真实的交付节奏，用户可以随时修改需求，主要考核指令遵循度、技术判断力和设计的差异化能力。四款应用都交付了可使用的网站，用时和花费分别为：Codex 9分钟/0.49元，Manus 12分钟/15.2元，OpenClaw 14分钟/8.9元，Claude Code 15分钟/0.8元。前端单项得分为Codex 11.8分、Manus 10.3分、OpenClaw 10.1分、Claude Code 9.2分。

后端任务要求从零构建一个具备用户认证和文章管理功能的RESTful API服务，这属于中等难度的工程任务，主要考核工程完整性、代码生成精度、版本兼容意识和执行细节的把控。我们通过curl实际验证了各个应用生成的API端口，结果显示 OpenClaw 出现了注册接口失败的情况，其他三款均通过验证。用时和花费方面：Claude Code 2分钟/0.18元，Codex 和 OpenClaw 均为3分钟，Manus 用时最长为10分钟/13.8元。

谁才是AI助手中的佼佼者？

经过两轮任务的比拼，这四款代码助手的最终表现如下：Codex得到了24.1分，紧随其后的是Manus，得分21.7分，Claude Code稍逊一筹，得21.1分，而OpenClaw则以16.7分垫底。Codex的得分比最后的OpenClaw高出大约44%，而这一差距很大程度上是由于OpenClaw在后端的接口出现了问题。这个结果能帮助我们评估这些工具在标准化工作中的可靠性，不过要注意的是，OpenClaw和Claude Code其实都基于Claude 4.6模型，因此它们之间的分数差异更反映了产品设计上的不同，比如自我检查和纠错机制，而不完全是代码生成能力的差异，这一点在解读结果时需要留意。

工具使用能力测试：Codex在论文解读任务中拿到满分20分，Manus的用时是Codex的2.7倍

我们在工具使用能力的测试中，满分为20分，主要是进行一个分两阶段的人机交互论文解读任务：Agent首先在Hugging Face上找到当天热度最高的三篇论文，并提供推荐理由，然后用户选择其中一篇，再深入抓取完整论文进行解析。最后，通过特定的提示词生成适合公众号的深度解读文章，并输出为Word文档，同时还要自动从论文的PDF中截取插图插入文档。这项任务流程较长，涉及到网络抓取、PDF处理、内容生成和文档排版等多种工具调用，算是一场综合能力的压力测试。

四款应用在完成任务时都表现得不错，尤其是在图片截取和插入的准确度上都挺高。从效率和成本来看，Codex用时7分钟，花费0.4元；Claude Code用时9分钟，花费0.4元；OpenClaw则用了8分钟，费用为15.4元；而Manus则是耗时最长，达到19分钟，花费31.3元，时间是Codex的2.7倍，费用是Codex的约78倍。最终得分方面，Codex以20分（满分）拔得头筹，Claude Code得了19.6分，OpenClaw则是18.2分，Manus以16.8分排在最后。这轮测试中，Claude Code和Codex的表现明显优于Manus和OpenClaw。

这个结果适合于那些涉及到网络抓取、文档生成等综合工具链调用的研究工作。不过需要说明的是，Manus这次的低分主要是由于用时和成本的问题，而不是任务完成质量的明显不足。因此，如果仅仅以“完成质量”作为评判标准，那么这种排序的参考价值会降低。

综合得分与成本效益对比：Codex以91.6分高居榜首，四款产品的总花费差距超过70倍

将六个维度的得分汇总后，我们得到了四款Agent工具的总分排名：Codex 91.6分，Manus 86.4分，Claude Code 82.5分，OpenClaw 79.9分。Codex的总分比最后的OpenClaw高出大约15%。

如果把四个任务（PPT、前端、后端、论文解读）的用时和花费加在一起，就能更清晰地看到成本方面的差异：Codex总用时22分钟，总花费约1.24元；Claude Code总用时32分钟，花费约1.78元；OpenClaw总用时33分钟，费用为34.8元；而Manus则是总用时53分钟，花费高达87.6元。换句话说，Manus完成这四项任务的总费用是Codex的70倍，总用时是Codex的2.4倍。这种成本差异主要源于Manus采用的是SaaS按需计费的模式，而其他三款则是基于月度订阅套餐的计费方式，虽然二者不完全可比，但对重度用户来说，这仍然是评估长期成本的一个参考。

需要注意的是，至顶AI实验室强调，分数的排名只是一种观察视角，每款Agent都有其最适合的应用场景，这一点将在后面的选型建议中详细说明。

至顶AI实验室的见解

落地阶段的判断与选型建议：开发者选择Codex或Claude Code，办公用户选择Manus，企业用户选择OpenClaw

从落地的成熟度来看，这四款产品都具备完整的真实工作流交付能力，但它们适合的用户群体和前提条件却有明显的差异。对于个人开发者，Codex和Claude Code是最优选择：两者在代码能力（Codex 24.1分、Claude Code 21.1分）和工具调用能力（Codex 20分、Claude Code 19.6分）上均表现突出，原生模型能力足够强，且单次任务的平均成本不到1元，非常适合日常高频使用的工程场景。

而对于那些不想费心配置环境，只想打开即用的普通办公用户，像Manus这样的SaaS化工具体验会更好，它的应用性得分14.1分位列第一，几乎没有前置依赖，但代价是单任务成本相对较高（四项任务合计约87.6元），适合任务频率较低且对成本不太敏感的轻量办公场景，不太适合需要高频调用且严格控制成本的团队。

对于有数据合规要求、需要私有化部署或者需要同时管理多个Agent实例的企业用户，OpenClaw这种开源且可自部署的方案会更具优势：它的扩展性得分为9.4分，明显领先，支持灵活的模型接入与部署方式。不过，由于其CLI部署的门槛（难度评分8分）和本次测试中暴露的后端接口稳定性问题（代码能力得分16.7分垫底），因此需要有一定技术背景的团队来实施，前置条件相对较高。

常见问题（FAQ）

Q：Codex、Manus、Claude Code和OpenClaw这四款工具中，哪个综合能力最强？
A：根据至顶AI实验室的六个维度实测，Codex以91.6分排名第一，接下来是Manus（86.4分）、Claude Code（82.5分）和OpenClaw（79.9分），Codex在代码能力和工具调用能力两个关键维度都拿下了单项第一。

Q：Manus和Claude Code哪个更适合个人开发者？
A：个人开发者更推荐选择Claude Code或Codex。这两者的代码能力得分（21.1分和24.1分）都高于Manus（21.7分，且成本较高），而且单任务的平均花费不到1元，远低于Manus四项任务合计约87.6元的费用。

Q：企业用户该如何选择Agent工具进行私有化部署？
A：对于有数据合规或私有化部署需求的企业用户，更适合选择OpenClaw，它的扩展性得分为9.4分，明显领先，支持开源、自部署和灵活的模型接入方式，但需要配备具备一定技术背景的团队来应对CLI部署过程中的复杂性和稳定性问题。