核心發現

  • OpenClaw 是目前最受社群矚目的本地優先（local-first）開源 AI 代理框架，60 天內從 9,000 顆星暴增至 157,000 顆，適合重視資料主權、需要深度整合訊息平台的技術團隊。
  • Manus AI 以雲端沙盒架構提供最低門檻的通用 AI 代理體驗，無需本地安裝，適合非技術背景的業務團隊快速落地，但資料全程流經境外伺服器。
  • Claude Code 是 Anthropic 官方推出的程式碼代理工具，深度整合 Claude 模型能力，以 CLI 為核心設計，是軟體工程師與 DevOps 團隊的首選，但不適合非技術場景。
  • 安全性是最大分水嶺：CVE-2026-25253（OpenClaw 一鍵遠端代碼執行漏洞）揭示本地代理框架的高風險；Manus 的雲端資料流向則引發企業合規疑慮；Claude Code 的沙盒機制目前提供最嚴謹的操作隔離。
  • 沒有「最好」的框架，只有「最合適」的框架——選型關鍵在於：資料主權要求、技術團隊能力、整合需求複雜度，以及預算模型（一次性 vs. 訂閱制）。

一、為什麼 AI 代理框架的選擇至關重要

2026 年初，AI 代理（AI Agent）已從技術圈的概念驗證，正式躍升為企業數位轉型的核心部署策略。根據 Gartner 的研究，到 2026 年底，超過 40% 的大型企業將在至少一個業務流程中部署自主 AI 代理；而在亞太地區，這個比例因製造業與服務業的加速數位化，預計將提前達成。[8]

然而，「AI 代理」這個詞彙本身已嚴重過載。從能自主操作整台電腦桌面的 OpenClaw、在雲端沙盒中完成複雜多步驟任務的 Manus AI，到專注協助工程師撰寫與重構程式碼的 Claude Code——這三者雖然都被稱為「AI 代理」，但其設計哲學、適用場景、部署成本與安全風險，存在根本性的差異。

選錯框架的代價並不小。一個以 Claude Code 為基礎打造客服自動化系統的團隊，將在第一天就發現它的 CLI 架構根本不適合非技術人員使用；而一個把 Manus 部署在處理敏感病歷資料場景的醫療機構，則可能在第一次資安稽核時觸礁。更麻煩的是，從一個代理框架遷移到另一個框架的成本往往被嚴重低估——不只是技術面的重建，更包括使用者的重新培訓與組織慣性的摩擦。

本文的目的，正是為技術決策者提供一份系統性的選型指南。我們將從架構設計出發，深入比較功能矩陣、部署成本、安全性，以及各自的生態系統成熟度，最終針對八種典型企業場景給出具體的選型建議。

1.1 三大框架的市場定位快照

在深入細節之前，先建立對三大框架的直觀理解：

OpenClaw 的核心主張是「你的電腦，你的代理，你的資料」。它在本地機器上運行，透過 WebSocket 閘道與各種訊息平台（WhatsApp、Telegram、Slack 等）連接，可以操控瀏覽器、讀寫檔案、執行程式碼，甚至協調多個 AI 子代理協同工作。它是真正意義上的「全棧個人代理」，但也因此帶來最高的技術門檻與安全責任。[1]

Manus AI 的定位是「零摩擦的通用 AI 代理」。用戶只需開啟瀏覽器，輸入任務描述，Manus 便在其雲端沙盒中自主完成網頁瀏覽、資料蒐集、報表生成等複雜任務。它刻意隱藏所有技術細節，讓非技術背景的業務人員也能立即上手。這個設計決策既是它的最大優勢，也是它的最大限制。[4]

Claude Code 則是 Anthropic 為軟體工程師量身打造的官方代理工具。它以命令列介面（CLI）為核心，深度理解程式碼庫的上下文，可以讀取、撰寫、測試、重構程式碼，並透過 bash 工具執行系統指令。它的設計哲學是「在工程師的工作流程中無縫嵌入」，而不是「取代工程師的判斷」。[5]

二、三大框架定位與設計哲學

2.1 OpenClaw：本地優先的開源代理革命

OpenClaw 的誕生帶著鮮明的個人色彩。它的創建者 Peter Steinberger 是 PSPDFKit（現為 Nutrient）的創辦人，一位在 iOS 開發社群深具影響力的工程師。根據《The Pragmatic Engineer》的深度報導，Steinberger 在打造 OpenClaw 的過程中大量使用 AI 輔助生成程式碼，並坦言「我出貨的程式碼，有很多我自己沒有完整讀過」——這句話後來引發了軟體工程社群關於 AI 輔助開發與程式碼品質的激烈討論。[10]

OpenClaw 的設計哲學可以歸納為三個核心理念：

第一，資料主權（Data Sovereignty）。 所有推理運算發生在本地（或用戶自選的 AI 模型 API），訊息歷史、記憶庫（Supermemory）、工作流程定義，全部儲存在用戶自己的機器上。這對於任何有資料合規要求的組織而言，是一個非常強烈的訴求點。

第二，平台無關的訊息整合（Platform-Agnostic Messaging）。 OpenClaw 支援超過 10 個主流訊息平台，包括 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Signal、iMessage（透過 Mac 版）等。這意味著用戶不需要安裝新的應用程式，就能在自己習慣的通訊工具中召喚 AI 代理。

第三，可擴展的技能市集（Skills Marketplace）。 OpenClaw 擁有超過 100 個官方與社群貢獻的 Skills（技能插件），涵蓋從 GitHub 操作、日曆管理、電子郵件自動化到網頁爬取等各種場景。技術用戶還可以用 Python 或 JavaScript 開發自定義技能。

OpenClaw 的病毒式傳播同樣令人驚嘆。它的前身歷經多次重命名：從最初的 ClawdBot，到 MoltBot，再到目前的 OpenClaw（其原始代號 opencode 在部分社群文件中仍可見）。[2] 在 GitHub 上，它在首次公開發布後的兩天內突破 100,000 顆星，最高峰達到每小時 710 顆新星的增速，成為 GitHub 歷史上增長最快的開源專案之一。[3] 在發布後的 60 天內，它從 9,000 顆星成長至 157,000 顆，成為 2026 年最受矚目的開源項目。

2.2 Manus AI：雲端優先的通用代理服務

Manus AI 由一支中國背景的團隊打造，其設計哲學與 OpenClaw 幾乎截然相反。Manus 的目標不是為技術用戶提供最大彈性，而是為任何人提供最低門檻的 AI 代理體驗。

Manus 的核心架構是「雲端沙盒執行環境」。當用戶提交一個任務（例如：「幫我研究台灣 2026 年前十大 SaaS 工具並生成一份競品分析報告」），Manus 會在其雲端伺服器上啟動一個隔離的沙盒環境，代理在這個環境中自主瀏覽網頁、搜集資料、撰寫報告，最終將成果回傳給用戶。整個過程對用戶完全透明，不需要安裝任何軟體，也不需要管理任何 API 金鑰。

Manus 的設計哲學體現了「任務優先（Task-First）」的思維：用戶只需描述「想要什麼」，而不需要關心「如何實現」。這種設計在市場上獲得了強烈共鳴，特別是在行銷、業務、研究等非技術崗位。然而，這種「黑盒子」設計也意味著用戶對代理的行為過程幾乎沒有可見性，對於需要合規稽核的企業場景，這是一個明顯的限制。

從定價模式來看，Manus 採用訂閱制，提供免費方案（有任務限制）與付費的 Pro 方案。對於個人用戶與中小企業，這種模式的入門成本極低；但對於需要大量並行任務的大型企業，成本可能迅速攀升。

2.3 Claude Code：工程師的官方代理工具

Claude Code 是 Anthropic 於 2025 年推出的官方代理編碼工具，代表了 Anthropic 對「AI 代理應該如何與人類工程師協作」的核心理念實踐。它不是一個獨立的應用程式，而是一個深度嵌入工程師工作流程的 CLI 工具。

Claude Code 的設計哲學可以用「可信任的協作者（Trustworthy Collaborator）」來概括。它不試圖取代工程師的判斷，而是在工程師的監督下完成繁瑣的實作工作。這體現在幾個具體設計決策上：

首先，明確的操作邊界。Claude Code 在執行任何可能具有副作用的操作前（如寫入檔案、執行 bash 指令、進行 git commit），都會先向用戶說明並請求確認。這種設計雖然增加了互動摩擦，但大幅降低了代理失控的風險。

其次，程式碼庫上下文理解。Claude Code 能夠讀取整個程式碼庫的結構，理解跨檔案的依賴關係，並在此基礎上給出具備全局視野的修改建議。這是相較於傳統程式碼補全工具（如 GitHub Copilot）最顯著的差異。

第三，與現有工具鏈的無縫整合。Claude Code 設計為在任何終端機環境中工作，與 git、npm、pytest、docker 等開發者工具自然協作，而不強迫用戶切換到新的工作環境。

Claude Code 的限制同樣明顯：它主要針對程式碼相關任務設計，對於瀏覽器自動化、訊息平台整合、一般性辦公自動化等場景，能力遠不及 OpenClaw 或 Manus。

三、架構設計比較

3.1 OpenClaw 的四層架構

OpenClaw 採用精心設計的四層架構，每一層各司其職，共同支撐起一個完整的本地代理生態系統：[9]

第一層：閘道層（Gateway Layer）
OpenClaw 在本地機器上啟動一個 WebSocket 伺服器，監聽位址為 ws://127.0.0.1:18789。這個閘道是整個系統的神經中樞，負責接收來自各個訊息平台 Bridge（橋接器）的訊息，並將任務分發給下層的 Node 執行引擎。閘道層還負責 Session 管理、速率限制與認證令牌（Auth Token）的驗證。

第二層：節點層（Nodes Layer）
Node 是 OpenClaw 的核心執行單元，每個 Node 代表一個獨立運行的 AI 代理實例。Node 負責與選定的 AI 模型（Claude、GPT-4、DeepSeek、或本地 Ollama 模型）進行通訊，維護對話上下文，並協調 Skill 的調用。OpenClaw 支援「Agent Teams」功能，允許多個 Node 組成一個協作團隊，各自分工處理複雜任務的不同子任務。

第三層：通道層（Channels Layer）
Channel 定義了代理的溝通介面。OpenClaw 為每個支援的訊息平台提供獨立的 Bridge 插件，包括 WhatsApp Bridge、Telegram Bridge、Discord Bridge、Slack Bridge、Signal Bridge 等。每個 Bridge 以獨立進程運行，與閘道層通訊，將平台原生訊息格式轉換為 OpenClaw 內部標準格式。這種設計使得新增平台支援相對容易——開發者只需實作對應的 Bridge 介面即可。

第四層：技能與記憶層（Skills & Memory Layer）
這是 OpenClaw 最豐富的能力層。Skills 是可組合的能力插件，從基礎的網頁搜尋、程式碼執行、檔案讀寫，到進階的 GitHub 操作、日曆管理、圖像生成，應有盡有。Supermemory 則是 OpenClaw 的持久化記憶系統，以 Markdown 格式儲存用戶偏好、歷史互動摘要與重要上下文，確保代理在不同 Session 之間保持記憶連續性。Hooks 機制支援事件驅動的零輪詢自動化，讓代理能夠響應外部事件（如收到電子郵件、檔案變動等）自動觸發工作流程。

3.2 Manus 的雲端沙盒架構

Manus 的架構設計以「任務隔離」為核心原則。每個用戶任務在 Manus 的雲端基礎設施上啟動一個獨立的沙盒容器，容器中包含：一個受控的瀏覽器實例（用於網頁操作）、一個 Python 執行環境（用於資料處理）、以及一個文件編輯環境（用於報告生成）。

Manus 的代理引擎採用「規劃-執行-反思（Plan-Execute-Reflect）」的循環架構。接收到任務後，代理首先生成一份執行計畫（用戶可見），然後逐步執行，並在每個步驟完成後評估結果是否符合預期，必要時調整後續計畫。這種架構使 Manus 在處理需要多步驟推理的長尾任務時表現出色。

然而，Manus 的雲端架構也帶來了固有的限制：沙盒環境的資源配額限制了並行任務數量；跨任務的記憶持久化能力相對有限；且對企業私有資料的存取需要額外的整合配置（通常需要提供 API 金鑰或 OAuth 授權）。

3.3 Claude Code 的 CLI 優先架構

Claude Code 的架構相對簡潔，但這種簡潔是刻意為之的設計決策。它以一個本地 CLI 進程運行，透過 Anthropic API（或企業部署的私有端點）與 Claude 模型通訊。本地進程負責管理對話上下文、讀取本地檔案系統、執行 bash 指令，以及呈現結果給用戶。

Claude Code 引入了「工具使用（Tool Use）」機制，讓 Claude 模型能夠請求執行具體操作，如讀取檔案（Read）、寫入檔案（Write）、執行指令（Bash）、搜尋程式碼（Grep）等。每個工具調用在送交用戶確認後才執行，形成「建議-確認-執行」的互動循環。

3.4 三大框架架構比較表

架構維度 OpenClaw Manus AI Claude Code
部署位置 本地（Local） 雲端（Cloud） 本地 CLI + 雲端 API
核心通訊協定 WebSocket HTTPS / SSE HTTPS / API
執行架構 四層（Gateway/Nodes/Channels/Skills） 雲端沙盒容器 CLI 進程 + Tool Use
多代理協作 原生支援（Agent Teams） 單代理（Multi-step） 實驗性支援
記憶持久化 Supermemory（本地 Markdown） 有限（任務間） CLAUDE.md 上下文檔
可擴展性 Skills 插件系統 有限（官方整合） 工具定義 / MCP
開源程度 完全開源（MIT） 閉源 SaaS 部分開源（SDK）
資料主權 完全本地 雲端處理 程式碼本地，推理雲端

四、功能矩陣深度比較

4.1 核心能力矩陣

在分析三大框架的功能差異之前，需要先建立一個共同的評估框架。AI 代理的核心能力可以分為七大維度：多模型支援、瀏覽器自動化、訊息平台整合、記憶持久化、多代理協作、程式碼執行，以及檔案系統存取。以下是基於各框架官方文件與社群實測的綜合評估：

功能維度 OpenClaw Manus AI Claude Code
多模型支援 Claude / GPT / DeepSeek / Ollama（本地模型） 內部模型（不透明） Claude 系列（Opus / Sonnet / Haiku）
瀏覽器自動化 Playwright 整合（Skills） 原生支援（雲端） 透過 bash / MCP
訊息平台整合 10+ 平台（WhatsApp / Telegram / Slack / Discord / Signal 等） 無原生整合 無
記憶持久化 Supermemory（完整） 有限（任務級） CLAUDE.md（手動維護）
多代理協作 Agent Teams（原生） 不支援 實驗性（子代理）
程式碼執行 Shell / Python（本地） Python（雲端沙盒） 任意語言（本地 bash）
檔案系統存取 完整本地存取 沙盒內存取 + 上傳 完整本地存取
事件驅動自動化 Hooks（零輪詢） 不支援 不支援
GUI 操作 透過 Skill 插件 原生（雲端桌面） 不支援
API 整合能力 Skills + 自定義開發 有限（官方整合） MCP（Model Context Protocol）
程式碼庫理解 有限 有限 深度（跨檔案語義理解）
多語言介面 依底層模型 多語言支援 依底層模型

4.2 關鍵差異深入解析

訊息平台整合：OpenClaw 的絕對優勢

在訊息平台整合這個維度，OpenClaw 具有其他兩個框架無可比擬的優勢。對於亞洲企業而言，WhatsApp 和 LINE 的整合能力至關重要——許多台灣中小企業的客戶溝通主要發生在 LINE 和 WhatsApp 上。OpenClaw 的 Channel 架構允許同一個 AI 代理同時監聽多個訊息平台，並在不同平台之間路由任務，這在企業客服自動化場景中極具價值。

Manus 和 Claude Code 在這個維度幾乎缺席。Manus 的設計假設用戶會透過其 Web 介面提交任務，不支援直接的訊息平台整合（雖然企業版可能提供 API 接口供二次開發）。Claude Code 則完全聚焦在命令列工作流程，沒有訊息平台整合的設計意圖。

程式碼庫理解：Claude Code 的核心競爭力

在軟體工程場景，Claude Code 的程式碼庫理解能力是三者中最強的。Claude Code 能夠讀取整個專案的目錄結構，理解 import 關係與模組依賴，並在此基礎上提供具有全局視野的重構建議。它對 CLAUDE.md 的設計——讓開發者可以在其中描述專案架構、編碼規範與特殊注意事項——使得代理在整個工作 Session 中都能保持對專案語境的理解。

OpenClaw 雖然也有程式碼執行能力，但其設計重心不在於深度理解特定程式碼庫，而在於廣泛的任務自動化。Manus 的程式碼能力同樣有限，主要適合生成獨立腳本，而非在複雜的既有程式碼庫中進行精細操作。

多代理協作：OpenClaw 的 Agent Teams

OpenClaw 的 Agent Teams 功能是目前三大框架中對多代理協作支援最完整的。用戶可以定義一個由多個專業化 Node 組成的代理團隊，例如：一個「研究代理」負責網頁搜集，一個「分析代理」負責資料處理，一個「撰寫代理」負責報告生成。這些代理透過 OpenClaw 的 Gateway 層協調，可以並行工作並交換中間結果。

Claude Code 的多代理能力目前處於實驗階段，允許主代理啟動子代理（Sub-agents）處理特定子任務，但協作模式相對有限。Manus 目前不支援多代理架構，所有任務由單一代理線性完成。

五、部署模式與運維成本

5.1 OpenClaw 的本地部署

OpenClaw 的本地部署需要一定的技術基礎。最低系統需求包括：現代 macOS（13.0+）或 Linux（Ubuntu 20.04+），8GB RAM（16GB 建議），以及穩定的網路連線（用於存取 AI 模型 API）。Windows 支援目前透過 WSL2 實現，原生 Windows 版本仍在開發中。[9]

安裝流程涉及 Node.js 環境配置、各訊息平台 Bridge 的 OAuth 授權設定，以及 AI 模型 API 金鑰的配置。對於非技術背景的用戶，這個過程可能需要 1-3 小時。對於需要部署多個 Bridge（例如同時啟用 WhatsApp 和 Slack）的企業環境，還需要考慮進程管理工具（如 pm2 或 systemd）的配置。

OpenClaw 的運維成本結構相對獨特：框架本身免費，主要成本來自 AI 模型 API 的用量費用。如果選用 Claude API，目前的 Sonnet 4.5 模型約為每百萬 Token 輸入 $3、輸出 $15；大量使用時，月費可能在數百到數千美元之間。使用本地 Ollama 模型則可大幅降低 API 費用，但需要更高的本地硬體規格（建議配備 NVIDIA GPU）。

對於企業部署，OpenClaw 支援將 Gateway 部署在內部伺服器上，讓多位員工共享同一套代理基礎設施。這種「企業閘道（Enterprise Gateway）」模式是一個社群正在積極探索的方向，但官方文件中的支援仍相對有限，需要一定的自行工程投入。

5.2 Manus 的 SaaS 訂閱模式

Manus 採用標準的 SaaS 訂閱模式，幾乎零運維成本。用戶只需一個瀏覽器和一個 Manus 帳號，即可立即開始使用。這使得 Manus 在「時間即成本」的考量下極具競爭力——對於沒有技術團隊可以支援部署的中小企業，Manus 的 0 小時上線時間是一個強力論點。

然而，Manus 的定價模式在大規模使用時可能帶來驚喜。免費方案的任務限制（約每月 X 個積分）很快就會被頻繁用戶耗盡；Pro 方案的月費對個人用戶合理，但企業若需要為多個席位付費，總擁有成本（TCO）可能迅速超過自建方案。此外，Manus 目前沒有公開提供企業私有部署選項，所有資料都在 Manus 的雲端處理，這對於有資料主權要求的組織是一個根本性的障礙。

5.3 Claude Code 的 API 消費模式

Claude Code 的費用結構最為透明：用戶直接支付 Anthropic API 的 Token 費用，沒有額外的框架授權費。Claude Code 本身可免費安裝使用（npm install -g @anthropic-ai/claude-code），成本完全取決於對話的 Token 消耗量。

對於軟體工程師的日常使用，Claude Code 的月費通常在 $50-$200 之間（取決於使用頻率和任務複雜度）。Anthropic 提供企業方案（Claude for Enterprise），允許機構以私有端點部署，資料不流向 Anthropic 的訓練管道，並支援 Amazon Bedrock 和 Google Cloud Vertex AI 的私有部署，滿足企業的資料駐留（Data Residency）需求。

5.4 三大框架部署成本比較

成本維度 OpenClaw Manus AI Claude Code
框架授權費 免費（開源） 訂閱制（月費） 免費（CLI 工具）
AI 模型費用 自選 API（可變） 含在訂閱內 Anthropic API（可變）
初始設定時間 1-8 小時 < 5 分鐘 15-30 分鐘
持續運維需求 中-高 極低 低
企業私有部署 支援（自行工程） 不支援 支援（Bedrock / Vertex）
個人月費估算 $20-$200（依 API 用量） $20-$50（Pro 方案） $50-$200（依用量）
10 人團隊月費估算 $200-$2,000+ $200-$500 $500-$2,000

六、安全性與隱私權分析

在三個框架的所有比較維度中，安全性與隱私權是企業決策者最不應該輕忽的一環。每個框架都有其獨特的安全風險輪廓，理解這些風險對於做出負責任的選型決策至關重要。

6.1 OpenClaw 的安全風險：CVE-2026-25253

OpenClaw 的安全問題是目前三大框架中討論最廣泛的。2026 年初，安全研究人員發現了編號 CVE-2026-25253 的嚴重漏洞——一個允許攻擊者透過惡意製作的訊息，在 OpenClaw 宿主機器上實現遠端代碼執行（Remote Code Execution，RCE）的一鍵漏洞。[6]

這個漏洞的攻擊向量出乎意料地簡單：攻擊者只需向 OpenClaw 代理所監聽的任何訊息平台帳號發送一條包含特定格式 Payload 的訊息，就可能觸發宿主機器上任意代碼的執行。考慮到 OpenClaw 通常以用戶的完整權限運行（而非受限的沙盒環境），這個漏洞的潛在危害極高。

Cisco 的安全部落格對此提出了深刻的系統性批評：問題的根源不只是一個孤立的漏洞，而是 OpenClaw 整個設計理念的隱患。當一個代理擁有「完整的本地電腦存取權限」且同時「接受來自網際網路訊息平台的輸入」時，任何訊息路徑上的安全漏洞都可能導致災難性後果。[7]

OpenClaw 團隊已在後續版本中修補了這個特定漏洞，並引入了訊息來源驗證與 Payload 沙盒化機制。但 CrowdStrike 的安全研究報告指出，這個漏洞揭示的是一類更廣泛的「提示注入（Prompt Injection）攻擊面」，在 OpenClaw 的架構下難以從根本上消除。[6]

對於企業部署 OpenClaw 的建議緩解措施包括：

6.2 Manus 的隱私與合規疑慮

Manus 的安全風險來自於其雲端架構的本質：用戶提交給 Manus 的所有任務描述、上傳的文件、以及代理在執行過程中產生的所有中間資料，都在 Manus 的雲端伺服器上處理。

對於台灣與歐盟企業而言，這引發了兩個層面的合規問題：

第一，個資保護法（PDPA/GDPR）合規。 若 Manus 任務中涉及個人可識別資訊（PII），將這些資料傳輸至境外伺服器可能違反本地個資法規。Manus 的隱私政策需要法務團隊仔細審核，特別是資料的儲存位置、保留期限，以及是否用於模型訓練。

第二，商業機密外洩風險。 企業若在 Manus 任務中提交含有商業機密的文件（如財務預測、未公開的產品規格、客戶名單），需要評估這些資料在 Manus 雲端環境中的安全性。Manus 目前沒有公開提供 SOC 2 Type II 或 ISO 27001 認證，這對於有嚴格資安治理要求的企業是一個疑慮。

6.3 Claude Code 的沙盒機制

相對而言，Claude Code 的安全設計是三者中最為嚴謹的。它採用了「明確許可（Explicit Permission）」的操作模型——代理在執行任何具有副作用的操作（寫入檔案、執行 bash 指令、進行 git 操作）前，都必須通過用戶的明確確認。

Claude Code 的安全邊界清晰：程式碼和本地資料不會自動傳送給 Anthropic（僅傳送推理所需的上下文內容）；操作確認要求防止了代理的失控執行；且不存在外部訊息平台的攻擊面（沒有 WhatsApp 或 Telegram 的接收端口，也就不存在來自訊息平台的注入攻擊向量）。

Anthropic 的 Constitutional AI 研究也持續強化 Claude 模型本身對危險指令的拒絕能力，形成模型層面的安全防護。這使得 Claude Code 在安全性方面相較於其他兩個框架更為可預期。

七、生態系統與社群活躍度

7.1 OpenClaw 的爆炸式社群成長

OpenClaw 的社群成長速度在開源歷史上堪稱現象級。從首次公開的 9,000 顆 GitHub 星，到 60 天後的 157,000 顆，這種增速背後是科技媒體的廣泛報導（Scientific American、CNBC、The Verge 等）、Twitter/X 的病毒傳播，以及「AI 代理接管電腦」這個概念本身的強烈話題性。[1]

然而，社群活躍度的爆炸式增長也帶來了品質挑戰。Issues 追蹤器中積累了大量未解決的 Bug 報告；Skills 市集中的第三方插件品質良莠不齊；官方文件在快速迭代的版本更新中時常落後於實際功能。這些是任何快速成長的開源專案必然面臨的問題，但也是企業評估採用 OpenClaw 時需要納入考量的成熟度風險。

OpenClaw 的插件生態系統目前擁有超過 100 個官方和社群插件（Skills），覆蓋範圍包括：

7.2 Manus 的閉源生態困境

Manus 作為閉源 SaaS，其「生態系統」的概念與開源框架截然不同。Manus 的擴展能力完全依賴官方提供的整合，第三方無法開發插件或擴展其核心功能。這在短期內確保了一致的用戶體驗和品質控管，但從長期競爭力來看，是一個明顯的護城河缺口——開源框架的社群會隨時間積累出遠超閉源產品的生態廣度。

Manus 的社群活躍度主要體現在用戶分享任務案例的非官方社群（如 Reddit、Twitter），而非開發者貢獻的技術生態。這對一般用戶而言已足夠，但對於需要深度客製化的企業用戶，是一個明顯的限制。

7.3 Claude Code 的 MCP 生態建設

Claude Code 的生態建設圍繞著 Anthropic 於 2024 年底推出的 Model Context Protocol（MCP）。MCP 是一個開放標準，允許第三方服務開發者為 Claude 提供結構化的工具接口——本質上是一套讓外部系統「教會」Claude 如何操作它們的協定。

目前已有越來越多的 SaaS 服務（包括 GitHub、Figma、Linear、Stripe 等）提供官方 MCP 整合，這使得 Claude Code 的工具生態在不斷擴展。Anthropic 的企業關係與品牌認可度也吸引了大型軟體廠商優先支援 Claude 的整合，這是 OpenClaw 社群驅動生態在品質一致性方面難以匹敵的優勢。

在文件品質方面，Anthropic 的官方文件一向以系統性和準確性著稱，Claude Code 的文件同樣如此。相較於 OpenClaw 文件追不上版本更新的問題，Claude Code 用戶通常能找到準確且清晰的參考資料。

八、企業場景選型指南

8.1 選型決策矩陣

沒有一個框架適合所有場景。以下的決策矩陣針對八種典型企業使用場景，提供基於本文分析的選型建議：

使用場景 首選 次選 關鍵理由
軟體開發加速 Claude Code OpenClaw 程式碼庫語義理解、git 整合、測試執行，遠超其他框架
客服訊息自動化 OpenClaw — WhatsApp / LINE / Telegram 原生整合，Manus 和 Claude Code 均不支援
市場研究與競品分析 Manus AI OpenClaw 網頁瀏覽、資料彙整、報告生成的一體化體驗，非技術用戶最易上手
敏感資料處理（金融/醫療） Claude Code OpenClaw（自建） 企業私有部署支援（Bedrock/Vertex），資料不離境；避免 Manus 雲端傳輸
IT 流程自動化 OpenClaw Claude Code Hooks 事件驅動、完整 Shell 存取、多平台整合，適合複雜 IT 工作流
內容創作與行銷 Manus AI OpenClaw 網頁研究 + 文案生成 + 格式輸出的一站式體驗，適合非技術行銷人員
資料分析與報表 Manus AI Claude Code Python 沙盒執行 + 視覺化輸出；Claude Code 適合複雜資料工程任務
開源技術驗證與 PoC OpenClaw Claude Code 完全開源可審計、高度客製化、無授權費，適合技術團隊的概念驗證

8.2 依組織特性的選型建議

技術新創（工程師主導）

如果你的核心使用場景是加速軟體開發，Claude Code 是毫無疑問的首選。它能夠立即融入現有的 git 工作流，不需要重新設計任何流程。對於需要自動化開發周邊任務（CI/CD 觸發、Issue 分流、文件生成），可以在 Claude Code 的基礎上搭配 MCP 整合擴展能力。

如果你的場景更廣泛——包括客戶通訊自動化、多平台整合，且團隊有能力承擔部署與維護工作，OpenClaw 的靈活性將帶來更大的長期回報。

中型企業（業務導向）

對於沒有強大技術團隊、但希望快速從 AI 代理獲取業務價值的中型企業，Manus AI 提供了最短的價值實現路徑。建議從特定業務痛點（如市場研究自動化、報告生成）開始 PoC，驗證效果後再評估是否需要遷移到更複雜的框架。

需要注意：若業務涉及任何個人資料或商業機密，在採用 Manus 前，必須完成法務團隊對 Manus 隱私政策的合規審核。

大型企業（合規驅動）

對於有嚴格資安合規要求的大型企業（金融、醫療、政府相關），Claude Code 的 Anthropic Enterprise 方案（搭配 Amazon Bedrock 或 Google Cloud Vertex AI 私有部署）是目前三者中最符合企業資訊安全標準的選擇。它提供了 SOC 2 認證、GDPR 合規、資料不用於訓練等企業級保障。

若需要更廣泛的自動化能力（超出程式碼範疇），可以評估在隔離環境中自建 OpenClaw 企業閘道，但需要投入相應的資安架構設計與持續運維資源。

8.3 混合策略：不是非此即彼

值得注意的是，三大框架並非互斥的選擇。許多成熟的技術組織正在探索混合策略：

這種「工具箱策略」在初期會增加管理複雜度（不同的帳號系統、費用追蹤、安全政策），但能讓每個場景都使用最適合的工具，避免「用錘子解決所有問題」的反模式。

九、結論與建議

2026 年的 AI 代理市場正處於從「早期採用者實驗」到「主流企業部署」的關鍵過渡期。OpenClaw、Manus AI 與 Claude Code 三大框架，分別代表了這個過渡期中三種截然不同的技術路線與價值主張。

9.1 各框架的核心優勢總結

OpenClaw 的核心優勢在於其無與倫比的靈活性與可延伸性。完全開源的架構意味著沒有供應商鎖定風險；本地優先的設計提供了最強的資料主權保障；10+ 訊息平台的原生整合使其在客服自動化與個人生產力場景中幾乎無可替代；Agent Teams 的多代理協作架構在複雜業務流程自動化中展現出強大潛力。然而，這些優勢的代價是較高的技術門檻、不容忽視的安全風險，以及社群驅動生態的品質波動。

Manus AI 的核心優勢在於其極致的易用性與零運維負擔。對於沒有技術背景的業務用戶，Manus 是目前最能讓他們立即感受到 AI 代理價值的路徑。它的雲端沙盒執行模型在網頁研究、資料彙整、報告生成等通用任務上表現穩定。然而，閉源架構、有限的客製化能力，以及雲端資料流向的隱私疑慮，使其不適合需要深度客製化或有嚴格合規要求的企業場景。

Claude Code 的核心優勢在於其對軟體工程場景的深度適配。程式碼庫的跨檔案語義理解、與 git 工作流的無縫整合、明確的操作確認機制，以及 Anthropic Enterprise 的企業私有部署方案，使其成為技術組織在程式碼相關場景的最佳選擇。MCP 生態的持續擴展也為其長期競爭力提供了支撐。

9.2 最終選型決策框架

在做出選型決策之前，建議組織先回答以下五個關鍵問題：

問題一：你的主要使用場景是什麼？ 如果是程式碼相關任務，選 Claude Code；如果是訊息平台整合，選 OpenClaw；如果是一般性研究與報告任務，選 Manus。

問題二：你的資料主權要求有多嚴格？ 如果涉及個資或商業機密，Manus 的雲端架構是紅線；OpenClaw 的本地部署或 Claude Code 的企業私有部署是合規的選擇。

問題三：你有多少技術資源可投入部署與維護？ 如果技術資源有限，Manus 是最低摩擦的選擇；如果有能力自建，OpenClaw 的投資回報最高；Claude Code 則介於兩者之間。

問題四：你的預算模式偏好固定還是彈性？ Manus 的訂閱制提供可預測的固定費用；OpenClaw 和 Claude Code 的 API 消費模式則隨使用量而彈性變動。

問題五：你對供應商鎖定的容忍度如何？ 如果擔心未來遷移成本，OpenClaw 的完全開源與多模型支援提供了最大的靈活性；Manus 的閉源 SaaS 模式鎖定風險最高；Claude Code 則介於兩者之間（CLI 工具本身開放，但深度依賴 Claude API）。

9.3 展望：AI 代理框架的演進方向

從更長的時間軸來看，三大框架也各自代表了 AI 代理演進的不同方向。OpenClaw 的 Agent Teams 和 Hooks 機制預示著「多代理協作網路」的未來——複雜任務將由專業化代理組成的動態團隊協同完成，而不是由單一全能代理獨力承擔。Manus 代表的是「AI 能力服務化（AI as a Service）」的趨勢——透過極致易用的介面，讓 AI 代理能力向非技術用戶普及。Claude Code 與 MCP 的結合，則代表了「AI 代理作為工作流整合中樞」的方向——透過標準化協定，讓不同的工具和系統能夠以結構化方式與 AI 代理協作。

Gartner 預測，到 2027 年，具備自主決策能力的 AI 代理將從今天的技術實驗室走入企業的核心業務流程，成為像 CRM 和 ERP 一樣不可或缺的數位基礎設施。[8] 今天的選型決策，不只是在選擇一個工具，更是在塑造組織未來幾年的 AI 代理能力基礎。謹慎評估，但不要因為追求完美而錯失先發優勢。

AI 代理時代已經到來。問題不是「是否採用」，而是「如何明智地採用」。