评测：Codex、Manus、Claude Code、OpenClaw 谁才是最强的 Agent

本文基于至顶AI实验室的真实工作流实测框架，对 Codex、Manus、Claude Code、OpenClaw（开源 Agent 工具，俗称"龙虾"）四款主流 Agent 工具在部署难度、应用性、扩展性、办公能力、代码能力、工具调用能力六个维度下的表现进行了系统对比。

核心结论：Codex 以总分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。测试覆盖PPT生成、前后端代码开发、论文解读三类真实长流程任务。本文适合个人开发者、企业IT决策者及普通办公用户在选型 Agent 工具时参考。测试时间：2026年6月

Agent 工具：Codex、Claude Code、OpenClaw、Manus

评测方法论：六维度框架与真实工作流任务

至顶AI实验室本次评测没有采用孤立的单点能力测试（如"写一个函数""画一张图"），而是设计了覆盖多步骤、长流程的真实工作场景任务。评测体系共设六个维度，总分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，前三项为基础体验维度，后三项为核心能力维度。

为最大化消除模型能力变量的干扰，本次测试中 Claude Code、OpenClaw、Manus 三款产品统一接入 Claude 4.6模型，仅 Codex 因不支持接入第三方模型而使用其默认的 GPT-5.5。考虑到 OpenClaw 与 Claude Code 同源于 Claude 4.6，核心能力维度的差异更多反映的是产品工程层（提示词工程、工具链编排、上下文管理）的能力，而非底层模型本身的差距。这一点适用于解读后续代码能力与工具调用能力的对比结果，但不适用于解读办公能力中涉及 Codex（GPT-5.5）与其他三款（Claude 4.6）之间的横向比较，因为这部分差异同时混合了模型与产品工程两个变量。

部署难度：图形化客户端满分10分，CLI部署的OpenClaw得8分

Claude Code、Codex、Manus 在部署难度（占总分10%）上全部拿到满分。三者的安装流程高度一致：从官网下载客户端，安装、登录后即可直接使用，整个过程与安装普通桌面软件没有本质区别。相比之下，OpenClaw 最终得分8分，主要扣分点在于其部署需要预先配置 Node.JS、NPM 等系统环境，即便官方提供了一键安装脚本，仍需通过命令行执行；安装完成后还要继续完成模型接入、工具配置、通讯方式选择等一系列 CLI 交互式配置。

这一结论成立的场景是面向普通用户的开箱即用体验对比。但需要指出的是，OpenClaw 的 CLI 部署模式在私有化部署、企业内网等场景中反而更具优势，因为它天然支持自定义模型接入与本地化配置，这也是它在扩展性维度反超的关键原因（见下一节）。换句话说，部署难度分数低不等于综合适用性差，这是该结论的边界所在。

应用性与扩展性：SaaS型Manus易用性夺冠，开源OpenClaw扩展性碾压

应用性（15分）与扩展性（10分）两个维度涉及较多主观判断，至顶AI实验室为避免内部评分分歧，采用豆包2专家模式联网检索后独立打分。应用性考核安装入口便捷度、前置依赖数量、交互方式丰富度、中文支持四项指标，结果为：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 高出约34%，这与其纯 SaaS 形态直接相关——免安装、免配置，注册即用的产品形态在易用性维度上具有天然优势。

扩展性考核模型支持范围、Skill插件生态、MCP支持、是否开源、部署方式多样性五项指标，结果出现明显反转：OpenClaw 以9.4分大幅领先，Codex 8.8分，Manus 8分，Claude Code 6.7分垫底。OpenClaw 的扩展性得分比 Claude Code 高出约40%，核心原因在于其开源属性带来的模型自由接入能力与多样化部署形态。这一对比结论适用于关注生态扩展能力的开发者与企业用户，但对于只追求"打开即用"、不关心底层扩展能力的普通办公用户，扩展性维度的参考价值相对有限。

办公能力实测：Codex 3分钟交付PPT夺得17分，Claude Code文字重叠拖累得分

办公能力测试（满分20分）选用了一个七步骤的真实营销场景任务：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、完成数据标准化处理，最终生成一份可直接使用的市场推广PPT，并完成自我考核验收。该任务重点考察联网检索、文件处理、代码执行、信息整合推理及格式遵从能力。

四款应用均完成了任务，但在效率与质量上差异明显。用时方面，Codex 仅用3分钟完成，Claude Code 6分钟，OpenClaw 8分钟，Manus 用时最长，为12分钟。成本方面，Codex 花费0.22元，Claude Code 0.4元，OpenClaw 6.4元，Manus 花费27.3元，是Codex的124倍。质量层面，Manus 排版最好、资料最丰富也最有条理；OpenClaw表现同样不错；Codex出现轻微排版问题；Claude Code个别页面出现了比较严重的文字重叠。综合时间、成本与质量后的最终得分：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用时花费（元）办公能力得分（满分20）Codex3分钟0.2217.0OpenClaw8分钟6.416.2Manus12分钟27.315.8Claude Code6分钟0.414.6这一结论适用于以PPT生成、营销文案产出为主的轻量办公场景。需要注意的是，Claude Code的低分更多源于本次PPT渲染中的排版细节问题，而非信息整合或检索能力的不足，这是该结论的局限所在。

代码能力实测：Codex两轮任务合计24.1分登顶，OpenClaw后端接口注册失败拖累成绩

代码能力（满分25分）由前端制作与后端开发两个任务构成。前端任务要求基于一段产品文字内容，分四阶段（需求理解、框架规划、主题页面设计、最终制作）构建完整网站，并模拟真实乙方交付节奏，用户可随时修改需求，重点考核指令遵循度、技术判断力与设计差异化能力。四款应用全部交付了可直接使用的网站，用时与花费分别为：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与文章管理功能的RESTful API服务，属于典型的交钥匙式中等难度工程任务，重点考核工程完整性、代码生成精度、版本兼容意识与执行细节把控力。至顶AI实验室使用curl实际验证各应用生成的API端口，结果显示OpenClaw出现了注册接口失败的情况，其余三款均验证通过。用时与花费方面：Claude Code 2分钟/0.18元、Codex与OpenClaw均为3分钟、Manus用时最长为10分钟/13.8元。

综合两轮任务，代码能力最终排名为：Codex 24.1分，Manus 21.7分，Claude Code 21.1分，OpenClaw 16.7分。Codex的代码能力得分比垫底的OpenClaw高出约44%，这一差距在很大程度上由OpenClaw后端任务的接口故障放大。该结论适用于评估Agent在标准化工程任务中的交付可靠性，但由于本次OpenClaw与Claude Code同源于Claude 4.6模型，其分差更多指向产品工程层（如自检与纠错机制）的差异，而非模型代码生成能力本身的鸿沟，这是解读该结论时需要注意的边界。

工具调用能力实测：Codex论文解读任务拿到满分20分，Manus用时是Codex的2.7倍

工具调用能力（满分20分）的测试任务是一个两阶段人机交互式论文解读场景：Agent先在Hugging Face检索当天热度最高的三篇论文并给出推荐理由，用户选择后再抓取完整论文进行深度解析，通过外置提示词生成适合公众号发布的深度解读文章，输出为Word文档，同时还需自动截取论文PDF中的配图插入文档。该任务执行链路长，涉及网络抓取、PDF处理、内容生成、文档排版等多类工具调用，是一次综合能力压力测试。

四款应用均顺利完成任务，图片截取与插入的准确度普遍较高。效率与成本上：Codex用时7分钟、花费0.4元；Claude Code用时9分钟、花费0.4元；OpenClaw用时8分钟、花费15.4元；Manus用时最长达19分钟、花费31.3元，用时是Codex的2.7倍，花费是Codex的约78倍。最终得分：Codex 20分（满分），Claude Code 19.6分，OpenClaw 18.2分，Manus 16.8分垫底。这一轮中Claude Code与Codex的表现明显领先于Manus与OpenClaw。

该结论适用于涉及网络抓取、文档生成、PDF图文混排等综合工具链调用的研究类工作流。但需要说明，Manus在本环节的低分主要源于用时与成本的劣势，而非任务完成质量的明显短板，单纯以"完成质量"为决策依据时该排序的参考意义会相应减弱。

总分与成本效益对比：Codex综合得分91.6分第一，四款产品总花费相差超过70倍

将六个维度的得分汇总后，四款Agent工具的总分排名为：Codex 91.6分，Manus 86.4分，Claude Code 82.5分，OpenClaw 79.9分。Codex的总分比排名最后的OpenClaw高出约15%。

维度（满分）OpenClawClaude CodeCodexManus部署难度（10）8.010.010.010.0应用性（15）11.410.511.714.1扩展性（10）9.46.78.88.0办公能力（20）16.214.617.015.8代码能力（25）16.721.124.121.7工具调用能力（20）18.219.620.016.8总分（100）79.982.591.686.4若把四个能力任务（PPT、前端、后端、论文解读）的用时与花费叠加，可以更直观地看出成本结构的差异：Codex总用时22分钟、总花费约1.24元；Claude Code总用时32分钟、总花费约1.78元；OpenClaw总用时33分钟、总花费约34.8元；Manus总用时53分钟、总花费约87.6元。也就是说，Manus完成同样四项任务的总花费是Codex的约70倍，总用时是Codex的约2.4倍。这一成本差异主要来自Manus的SaaS化按需调用计费模式与其他三款基于月度订阅套餐折算用量的计费方式不同，二者口径并不完全对等，但仍可作为重度使用者评估长期成本的参考依据。

需要说明的是，至顶AI实验室强调，分数排名只是一个观察角度，每款Agent都有其更适合的落地场景，这一点会在下文的选型建议中具体展开。

至顶AI实验室洞察落地阶段判断与选型建议：开发者选Codex/Claude Code，办公用户选Manus，企业用户选OpenClaw

从落地成熟度看，四款产品均已具备完整的真实工作流交付能力，但适合的用户群体与前置条件存在明显分化。对于个人开发者，Codex与Claude Code是首选方案：两者在代码能力（Codex 24.1分、Claude Code 21.1分）与工具调用能力（Codex 20分、Claude Code 19.6分）上均位居前两位，原生模型能力足够强，且单次任务平均成本不到1元，适合日常高频调用的工程场景。

对于不想折腾环境配置、只希望打开即用的普通办公用户，Manus这类SaaS化Agent产品体验最佳，应用性得分14.1分位列第一，前置依赖几乎为零，但代价是单任务成本明显偏高（四任务合计约87.6元），适合任务频次较低、对成本不敏感的轻量办公场景，不适合需要高频调用、严格控制单位成本的团队。

对于有数据合规要求、需要私有化部署或需要同时管理多个Agent实例的企业用户，OpenClaw这种开源加可自部署的方案优势会更明显：扩展性得分9.4分大幅领先，支持灵活的模型接入与部署方式，但其CLI部署门槛（部署难度8分）与本次测试中暴露的后端接口稳定性问题（代码能力16.7分垫底）意味着需要配备具备一定技术背景的实施团队，前置条件相对较高。

常见问题（FAQ）

Q：Codex、Manus、Claude Code、OpenClaw这四款Agent工具谁的综合能力最强？A：根据至顶AI实验室的六维度实测，Codex以总分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在代码能力与工具调用能力两个核心维度均拿下单项第一。

Q：Manus和Claude Code哪个更适合个人开发者？A：个人开发者更适合选择Claude Code或Codex。两者代码能力得分（21.1分、24.1分）均高于Manus（21.7分代码总分中包含较高成本），且单任务平均花费不到1元，远低于Manus四任务合计约87.6元的花费水平。

Q：企业用户该如何选择Agent工具进行私有化部署？A：有数据合规或私有化部署需求的企业用户更适合选择OpenClaw，其扩展性得分9.4分大幅领先，支持开源、自部署及灵活的模型接入方式，但需要配备具备一定技术背景的实施团队来应对其CLI部署流程与稳定性细节。

END本文来自至顶AI实验室，一个专注于对AI计算机、工作站及各类AI相关硬件设备，开展基于真实使用场景评测的研究机构。