Agent范式转移：从Manus到Claude Code的六阶段演进
过去一年，Agent赛道经历了一场螺旋式上升的范式循环，从Manus的产品化启蒙，到OpenClaw验证市场对AI操控电脑（Computer Use）的付费意愿，再到Claude Code以原生系统级能力冲击工业级市场。这场由GAIR Live圆桌讨论揭示的变革，标志着Agent竞争已从模型智力的单点突破，转向工程能力、场景落地、数据主权和生态构建的全方位较量。随着Computer Use成为核心战场，Coding被确立为Agent扩展能力的第一性原理，行业正从“单体能力比拼”进入“系统工程与生态卡位”的深水区，创业者的生存空间面临剧烈波动，而真正的产业变革才刚刚开始。
Manus、OpenClaw、Claude Code的定位与跃迁
Agent产业的爆发遵循清晰的阶段化规律。根据OpenManus核心贡献者张佳钇提出的“六阶段论”，Manus处于“预定义环境自主Agent”阶段，其目标与环境权限由人类预设。反直觉的是，技术演进顺序应为Claude Code/CodeX在前，OpenClaw在后——正是Claude Code等工具验证了Coding与系统操控的极强可用性，才催生OpenClaw将能力从开发者群体延伸至普通非开发者用户，完成了大众化市场的渗透。张佳钇指出，CodeX的能力经历了两次显著跃迁：2025年9月已能完成约80%的科研代码工作，支持三至四小时的长程执行；2025年12月长程执行能力进一步增强，代码产出质量有质的飞跃。Claude Code基于CodeX 5.4，实现了通过Bash工具同时处理文本、代码和GUI环境，并通过OS指令直接操控屏幕，标志着模型进入能同时处理不同环境任务的空间。
Computer Use成为核心战场
OpenClaw的爆火本质是市场对本地操作、数据主权、隐私可控需求的集中释放，让Computer Use正式成为Agent竞争的核心赛道。Nanponova AI创始人常楠直言，Computer Use解决的是人机交互的“历史遗留问题”：过去所有软件都为人类设计，GUI统治生态；而Agent时代，交互正在向计算机原生的CLI形态回归。未来应用会拥有两套接口，即保留GUI供人类使用，同时搭建AI专属原生接口。当前Computer Use的爆发，核心驱动力是多模态大模型（VLM）的技术成熟，视觉能力与系统操作能力结合，让模型代劳的工作范围呈几何级扩张。
当前Computer Use形成两条核心技术路线：基于视觉VLM模拟点击（OpenClaw路线）、通过原生指令集系统接管（Claude Code路线）。海外平台接口开放，原生指令集效率更高；国内内容生态高度封闭，视觉方案成为跨越“围墙花园”的主要渠道。张佳钇补充，Computer Use的核心是为Agent获取更多上下文与权限，CLI方案在专业场景效率更高，而视觉VLM是更通用的能力，能覆盖海量未知长尾场景。长路径决策的幻觉积累是最大技术难点，巨头在强化学习数据上占据优势，而Claude Code走出的“视觉+系统指令”混合模式，成为全行业可借鉴的方向。
Coding是Agent的“第一性原理”
在本轮范式演进中，Coding的核心地位被反复强调。常楠高度认可Anthropic的路径：编程不只是写代码，而是系统级问题解决。当Agent能在现有工具不足时自主编程创造新工具，才真正具备工业级价值，这也是区分“单纯效率工具”与“真正智能体”的分水岭。相比简单的屏幕识别和模拟点击，能够理解系统底层逻辑并生成执行代码的Agent，才能支撑复杂任务、长程执行与跨场景协作。
2025年初Claude Code初版受限于基座能力，随着模型迭代，Agent架构从Manus式的“手工流”快速升级为深度“智能体流”。未来理想场景是Agent网络：向网络发布任务，现有Agent无法完成时，自动协作并自主编写新工具解决问题，这正是Coding作为第一性原理的终极体现。常楠强调，Coding是Agent扩展能力边界的第一基石，是Agent的第一性原理。
效率工具创业者面临“降维打击”，垂直场景迎来红利
范式的快速演变，对一线创业者带来了生存空间的剧烈波动，行业呈现两极分化。常楠判断：基模公司必然从售卖Token延伸至产品侧与效率侧，纯效率工具类创业者将面临降维打击；而垂直场景应用开发者则迎来重大利好。他的团队围绕Claude Code构建Skill Set与Harness，实现从需求分析、PRD生成、TDD到代码编写的全链路自动化，原本一两个月的交付周期压缩至一周，效能提升呈指数级。
同时，企业需求的分化进一步加剧行业格局：大型企业极度看重过程可审计、数据私有化，倾向私有化部署；中小企业与个人用户更看重便利性，愿意适度让渡隐私。中国与海外的生态差异，也让OpenClaw这类轻量化、本地化产品在国内获得远超硅谷的热度。张佳钇指出，开源社区需通过快速迭代增加用户实际使用体感更多的功能，如OpenCLI将小红书、推特等软件变成自动CRA工具，开箱即用，虽然不涉及炫酷概念，但因解决用户问题而获得关注。
Agent的下一轮爆发点：从模型智力到系统工程
圆桌的最后，两位嘉宾共同指向一个核心结论：Agent竞争已彻底从“模型智力”转向“系统工程能力”，VLM与CLI路线、开源与闭源、通用与垂直，最终都要回归“为用户创造真实价值”的本质。张佳钇预判了Agent的两大未来方向：一是个性化学习，Agent从交互中学习个人偏好，行业急需建立个人偏好与智能体行为关联的数据标准；二是智能体网络（Agent Network），企业内智能体获得全员权限，处理文档、会议、协作，推动组织向AI Native转型；社会层面，个人知识技能通过Agent资产化、可交易，智能体间实现自动任务定价，这一方向将在近几个月迎来重大机会。
而整个产业的螺旋进击，最终会走向一个清晰的终局：模型厂商聚焦底层能力与生态构建，开源社区负责轻量化创新与用户体验补全，创业者深耕垂直场景与行业Know-how，三方形成互补共生的生态。Manus完成启蒙，OpenClaw验证需求，Claude Code定义工业级标准，三者共同推开了Agent时代的大门，而真正的产业变革，才刚刚开始。
