OpenClaw vs Manus vs GenSpark 三方架构对比

OpenClaw vs Manus vs GenSpark 三方架构对比

三者代表了 Agentic AI 的三条技术路线：自托管 vs 任务型 SaaS vs 全能型 SaaS，没有绝对胜负，取决于场景 🦞

一、定位差异——三种完全不同的物种

	OpenClaw	Manus	GenSpark
一句话	你的私人 AI 助手基础设施	任务执行型 AI Agent	AI 超级工作台
类比	自建管家，住你家里	高级外包专家，按任务收费	全能型外包团队
核心用户	技术爱好者 / 开发者	需要复杂任务自动化的用户	商务/研究/内容创作者
部署方式	自托管（你的服务器）	SaaS（云端 VM 沙箱）	SaaS（纯云端）
开源	✅ 完全开源	❌ 闭源（被 Meta 收购）	❌ 闭源

二、架构对比

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    OpenClaw                          │
│                                                      │
│  用户 ←→ [多渠道层] ←→ [Gateway] ←→ [Agent Runtime] │
│          Slack/飞书/      配置中心     System Prompt   │
│          Telegram/        Cron        + Memory Files  │
│          Discord/         Sessions    + Skills        │
│          WebChat          Plugins     + Tools         │
│                                      + Sub-agents    │
│                    ↕                                  │
│            [任意 LLM Provider]                        │
│            Bedrock/OpenAI/Anthropic/Ollama...        │
│                                                      │
│  💡 关键词：渠道无关 + 模型无关 + 自托管 + 持久记忆    │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Manus                           │
│                                                      │
│  用户 → [Context Engine] → [状态机] → [沙箱 VM]      │
│          构建最优上下文     动态工具     独立虚拟机     │
│          KV-Cache优化      可见性控制   浏览器+Shell   │
│          文件系统=记忆      阶段约束     文件系统       │
│                    ↕                                  │
│          Action → Observation → 追加Context → 循环    │
│                    ↕                                  │
│           [Frontier Model]（Claude/GPT）              │
│                                                      │
│  💡 关键词：Context Engineering + KV-Cache + 沙箱     │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                     GenSpark                         │
│                                                      │
│  用户 → [路由层] → [MoA 引擎] → [工具层] → [聚合层]  │
│          任务分析    30+模型       80+工具    结果融合  │
│          模型选择    并行/流水线   全自研     事实校验  │
│                                                      │
│  模型池：GPT-4 | Claude | Gemini | Llama | 专用模型   │
│  工具：搜索/代码/PPT/表格/电话/图片/视频/语音...      │
│  输出：Sparkpage / Slides / Sheets / 文件             │
│                                                      │
│  💡 关键词：Mixture-of-Agents + 全能工具 + 聚合输出   │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

三、十个维度逐项对比

维度	OpenClaw 🦞	Manus	GenSpark
模型策略	模型无关，用户自选（Bedrock/OpenAI/Ollama…）	依赖 frontier model，不 fine-tune	30+ 模型路由，按任务分发
#1 设计指标	渠道覆盖 + 持久人格	KV-Cache 命中率	任务完成率 + 输出质量
执行环境	宿主机直接执行（可选 Docker 沙箱）	每任务独立 VM 沙箱	云端集群
记忆系统	Markdown 文件 + 语义搜索（FTS5+向量）	文件系统当外部记忆	多数据集 + 搜索增强
工具生态	ClawHub 社区 Skills（37+），可自建	精简工具集，状态机控制可见性	80+ 自研工具，全内置
渠道支持	Slack/飞书/Telegram/Discord/WhatsApp/Signal/iMessage/WebChat	Web UI 为主	Web UI + API
持久性	✅ 7×24 驻留，有记忆、有人格、有 cron	❌ 无状态，任务结束即消失	❌ 有对话历史，但无持久人格
隐私/数据	数据在你自己的服务器上	数据在 Manus/Meta 云端	数据在 GenSpark 云端
成本模式	只付 LLM API 费用	订阅制（$39/月 Pro）	订阅制（$24.99/月）
可扩展性	插件 SDK + 钩子 + 子代理	封闭，不可扩展	封闭，不可扩展

四、各自的"杀手级"能力

OpenClaw 独有

• 全渠道统一身份：同一个 AI，在 Slack 聊工作、飞书聊内部、Telegram 聊私事，记忆贯通
• 自托管数据主权：代码、对话、记忆全在你的机器上，零泄露风险
• 持久人格 + 长期记忆：不是每次对话从零开始，而是一个"认识你"的助手
• Cron + Heartbeat：主动型助手，可以定时巡检、提醒、执行后台任务
• 子代理嵌套：复杂任务拆解给子代理并行执行

Manus 独有

• Context Engineering 极致优化：KV-Cache hit rate >90%，推理成本降 50%+
• 沙箱隔离：每个任务在独立 VM 里跑，安全且可复现
• 状态机工具控制：不靠模型自觉，用架构约束工具选择，减少幻觉和误操作
• 文件系统即记忆：比 RAG 更自然，模型天然会读写文件

GenSpark 独有

• 真正的多模型协作：不是随机选一个，而是多个模型流水线/并行协作
• Sparkpage：结构化可视化输出，不是纯文本
• Phone Agent：能真的打电话、做预约
• 一站式工作台：Slides + Sheets + Docs + Image + Video，一个平台全搞定

五、适用场景矩阵

场景	最佳选择	为什么
个人 AI 助手（7×24 陪伴）	OpenClaw	持久记忆 + 多渠道 + 自托管
企业内部 AI 助手	OpenClaw	数据主权 + 渠道集成 + 可审计
复杂任务自动化（爬数据、写报告）	Manus	沙箱执行 + 过程可控 + 工程化
快速研究 + 内容生成	GenSpark	多模型融合 + 工具丰富 + 开箱即用
技术方案原型验证	Manus	代码执行 + 迭代循环
商务 PPT / 表格 / 文档	GenSpark	内置 Slides/Sheets/Docs
隐私敏感场景	OpenClaw	数据不出服务器
AI Agent 架构研究	Manus	公开了最多架构细节

六、总结——三种哲学

OpenClaw = "AI 应该住在你家里"

• 哲学：AI 助手是私人关系，需要持久性、信任、数据主权
• 取舍：牺牲开箱即用的便利，换取完全控制权
• 瓶颈：依赖用户技术能力，部署门槛高

Manus = "上下文就是一切"

• 哲学：模型已经足够好，工程的核心是如何最优化地喂上下文
• 取舍：牺牲多模型冗余，换取架构简洁和成本效率
• 瓶颈：被 Meta 收购后方向不确定，封闭生态

GenSpark = "力大飞砖，能用就行"

• 哲学：没有最好的模型，只有最好的组合
• 取舍：牺牲架构优雅和可解释性，换取"什么都能做"
• 瓶颈：30+ 模型的调度复杂度、成本不透明、黑盒调试难

---