2026-03-19 07:59
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本文来自微信公众号：AI山脉pro，作者：易涛Pro，题图来自：AI生成
2026 年的 AI 赛道，没有温情脉脉。
就在昨天，Manus 发布了可本地运行的 Agent 架构，试图通过本地算力与隐私场景重新拿回话语权。但这更像是一场困兽之斗。
回看三个月前，Meta 斥资 20 亿美元收购 Manus 时，外界还是一片双赢的欢呼。扎克伯格买到了通往通用代理的入场券，而肖弘团队则拿到了通向硅谷顶层的门票。
然而，谁也没想到，OpenClaw的横空出世，只用了不到一个月，就让这笔 20 亿美金的买卖看起来像是在高位接盘。
Meta 当初为何急于收购 Manus？
原因很简单：2025 年底的 Meta 深陷基建焦虑。扎克伯格投入了 600 亿美元搞算力，却迟迟拿不出一个能让用户产生粘性的执行层产品。而 Manus 恰恰证明了自己是那双全能的手——它能处理 147 万亿个 token，创建了 8000 万台虚拟计算机。这种从对话到执行的跨越，正是 Meta 梦寐以求的盈利点。
但这种基于闭源、黑盒模式的繁荣，在开源力量面前极其脆弱。
OpenClaw 走的是另一条路。它不标榜自己是最强智能体，它只是一个把大模型能力封装成执行任务的开源框架。它像一只鲶鱼，钻进了阿里云、腾讯云和字节跳动的生态缝隙。
它让 AI 不再是极客的玩具。每个普通人都可以利用 OpenClaw，拥有记忆系统、进化系统以及控制电脑权限，能让龙虾无缝衔接浏览器与鼠标，完成各种自动化任务。
这种功能上的释放，迅速在市场上引发了连锁反应。
在 AI 时代，闭源意味着你必须独自面对所有的安全、合规和长尾场景。
Manus 的痛点在于：一旦任务涉及需要扫码、验证或极长上下文的复杂场景，它的云端优先架构就会显得笨重。更致命的是，作为一个闭源产品，它无法调动全球开发者的智慧去适配那些千奇百怪的 B 端行业。
龙虾开源框架却放大了大模型的商业化能力以及开发者的热情。
现在，GitHub、SkillHub、ClawHub 等平台上，每天都有成千上万个针对具体场景的 Skill 被上传。从一键处理 500 份 PDF 并生成财务报表，到自动监测竞品动态并同步飞书，这些微小的技能正在像手机 App 一样被快速下载和调用。
Manus 团队再天才，也无法穷尽全球数百万种细分职业的真实需求。而 OpenClaw 通过这种去中心化的“骚”操作，一举成为英伟达创始人黄仁勋口中的agent时代的“操作系统”。
这不只是 Manus 的危机，更是所有大公司闭源梦的警钟。
Meta 想把 Manus 整合进 WhatsApp，出发点是好的。但这种整合往往伴随着繁琐的合规审查、僵化的评价体系，以及对日活的盲目追求。而 AI Agent 的核心价值在于任务完成率，而非用户时长。
Manus 现在的处境很尴尬：
向上，它无法在纯智力竞赛中彻底甩开 OpenClaw 背后集结的开源社区。
向下，它的闭源属性让它失去了接入海量生活场景、成为底座的机会。
最新发布的本地运行架构，是 Manus 最后的自救。它想利用 M3 Ultra 级别这种本地算力来绕过云端成本和隐私瓶颈。但在云端 API 已经白菜价的今天，靠用户自备算力来跑 Agent，是用户真实的痛点吗?
构建一个 Agent 不难，难的是构建一个能帮助它进化的生态系统。
Manus 是一个明星产品，但 Meta 的收购以及收购所耽搁的时间可能扼杀了它成为新的叙事的可能。在开源龙虾的围剿下，如果 Manus 不能在三个月内证明自己拥有开源生态无法触达的绝对执行力，那么这 20 亿美金，终将成为 AI 并购史上一座华丽的纪念碑。
所以，真正的问题不是谁的 Agent 更聪明，而是谁能更早地流入每一个普通人的生活。
现在的比分是：Openclaw 1，Meta 0。
本文来自微信公众号：AI山脉pro，作者：易涛Pro
