2026 AI Agent 比較：Manus vs Claude Code vs Cowork vs Hermes（實測對比）

2026 年 4 月，AI Agent 市場大爆發——Manus 與 Meta 的收購案剛被中國政府否決（2026-04-27 update）、Claude Code 的開發體驗越來越成熟、開源方案（OpenClaw、Hermes）也開始受到關注。

2026 AI Agent 市場概況截至 2026 年 4 月，AI Agent 市場由幾個主要玩家主導：Anthropic 推出的 Claude Code（CLI coding agent）與 Claude Cowork（Desktop workflow automation）、被 Meta 收購的 Manus（通用型雲端 Agent）、OpenAI 的 Codex（開源 coding agent，Kernel Sandbox）、Nous Research 的 Hermes（開源萬能 Agent，15+ 平台 Gateway），以及開源社群的 OpenClaw（原始碼皆公開於 GitHub）。定價方面，Anthropic 產品採用固定月費制（$20-100/月），Manus 使用信用制（Free plan 1,000 credits），開源方案免費但需自備 LLM API key。

市面上選擇這麼多，到底哪一款適合你？這篇文章不是 paper review（內含 JSON-LD 結構化資料以優化搜尋引擎顯示），而是我實際用過 Manus、Claude Code、Claude Cowork、Hermes 四款 Agent 之後的真實心得，加上對 Codex 與 OpenClaw 的深度研究，希望幫你減少試錯成本。

2026 AI Agent 推薦：場景決定選擇，沒有「最好」的 Agent

截至 2026 年 4 月，通用型 AI Agent 市場仍處早期階段——沒有一個玩家能全面勝出。以下根據不同使用場景給出具體推薦：

開發者，日常需要寫 code： Claude Code 是 2026 年最佳選擇，coding 效率最高，能獨立處理複雜程式任務，配合 CLAUDE.md 記憶系統可以跨 session 保持上下文。

需要簡單任務自動化、不想開機： Manus 的雲端 24/7 執行與手機 App 體驗流暢，但要接受記憶缺陷與信用制定價——複雜 multi-step task 可能消耗 500-900 credits。

非 coding 使用者，需要企業 Desktop workflow： Claude Cowork 的 GUI Desktop app 對非技術使用者友好，2026 年 4 月 9 日正式 GA，支援排程任務與 MCP connectors，但 Computer Use 功能會佔用滑鼠鍵盤。

進階使用者，需要多 channel 連接（Telegram、Discord）與低成本開源自訂： Hermes 搭配固定月費的 coding plan，成本極低，支援 Telegram 手機操控，但技術門檻較高。

安全與合規是首要考慮的團隊： Codex 的 Kernel sandbox 隔離是同類中最強，Claude Code 的 TIRITH sandbox 也是好選擇。 Claude Cowork 缺乏 audit log 且存在 prompt injection vulnerability，不適合受監管行業。

2026 AI Agent 深入評測：Manus、Claude Code、Cowork、Codex、OpenClaw、Hermes

Manus AI 評測 2026：定價、優缺點與實際使用心得

Manus 是以雲端 24/7 執行為核心賣點的通用型 AI Agent，適合想用手機或雲端完成簡單任務的使用者；截至 2026 年 4 月，它提供 Desktop App、Mobile App、Slack 整合、Browser Operator，MCP 擴展和Skills 系統，幾乎涵蓋所有使用場景。^[1]^[2] 光是這一點，對於「不想開電腦就完成任務」的使用者來說已經相當吸引。

我在地鐵上用它幫我 summarize 一份 20 頁的 PDF，3 分鐘出了 summary——這種 quick win 場景它做得相當好。但一旦交出複雜的 task，就開始失準，後面會詳細說明。

用了兩個月，我發現 Manus 的致命傷是記憶機制——單一 session 內與跨 session 都會失憶。為了讓它理解工作進度，我需要不斷補充內容，context window 不足導致壓縮，這個循環反過來大量消耗 credit。處理涉及 code 的複雜任務，它明顯不如專用 coding agent。

一句話總結：它是一個能幹的 freelance，但不是一個好的工作夥伴。

定價： 信用制。Free（1,000 credits + 300/天）、Basic $19/月（1,900）、Standard $20/月（4,000）、Extended $200/月（40,000）、Team $39/seat。^[3] 老實說，這個定價結構是個 trap——你永遠估不到一個 task 消耗多少 credits，沒有預覽也沒有 refund。^[5]

注意： 複雜 multi-step task 可以消耗 500-900 credits。有使用者回報正常任務燒到 1,000+ credits。^[4] 信用制沒有預覽、沒有 refund。^[5]

Reddit 社群反應： 使用者普遍回報 Attention drift、infinite loops、login/auth failure，與我的個人經驗一致。^[6]

適合： 不想開機、需要雲端 24/7 執行簡單任務的使用者。

Claude Code 點用？開發者實測 2026：功能、定價、記憶系統完整分析

Claude Code 是 2026 年最適合開發者的 CLI coding agent，優勢在於 codebase understanding、multi-file editing、command execution、MCP 擴展（Google Drive、Jira）、subagent spawning(Explore/Plan/Verify)，基本上一個 developer 日常需要的功能它都具備。^[7]^[8]

Claude Code 的核心優勢是 codebase understanding 同 multi-file editing，支援 MCP 擴展同 subagent spawning。之前有個 project 要改 12 個 files 的 import path，我讓 Claude Code 執行一次，它 45 秒完成——我自己改最少 20 分鐘。大部分情況下，Chat 加上 Claude Code 兩層就足以處理 80% 的問題——不需要 MCP 或 Computer Use，單靠 terminal 操作就夠。

它的記憶系統是這 6 款中最成熟的：雙層結構——CLAUDE.md（project rules）+ Auto memory（跨 session 自動寫入 debug insight 與 build 指令）。^[9]

老實說，這種「靠得住」的感覺在 AI Agent 裡很少見。它不像 Manus 會失憶，不像 Cowork 會搶滑鼠，專注、穩定、predictable。^[10]

定價： 沒有 free plan。Pro $20/月（約 44k tokens/5hr window）、Max $100/月、Team/Enterprise。^[11]

限制： 沒有手機或雲端版本——必須開機才能使用。^[12]

適合： 開發者、需要處理複雜程式任務的使用者。

Claude Cowork 實測 2026：Desktop 自動化 vs 寫腳本，哪一個更實際？

Claude Cowork 是 Anthropic 的 GUI Desktop agent，定位是非 coding 使用者與企業團隊的 workflow automation，而不是開發者 coding 工具。^[13] 它與 Claude Code 不同——Claude Code 是 CLI coding tool，而 Claude Cowork 是企業 workflow automation 平台，支援排程任務（每早 check email、拉 metrics）、MCP connectors（Slack、Chrome、Zoom）。^[14] 它於 2026 年 4 月 9 日正式 GA。^[15]

我初期重度使用過 Cowork，覺得 Desktop workflow automation 很方便。但後來發現，大部分 Cowork 能做的事情，透過寫腳本或程式碼就能解決——於是幾乎不再使用它了。^[16]

還有一個非常實際的困擾：目前版本的 Cowork，Computer Use 會佔用你的滑鼠與鍵盤。你無法與它共用電腦——如果你搶了 mouse，它會不斷 retry 失敗，白白消耗 token。對於只有一台電腦的使用者，這是個設計上的死角。

最大弱點： 沒有 audit log、存在 prompt injection vulnerability——不適合受監管行業（金融/醫療）。^[17]

適合： 非 coding 使用者、企業 Desktop workflow 場景。

Codex AI 開源 coding agent 評測：安全沙盒與 Claude Code 比較

Codex 是 OpenAI 推出的開源 terminal-native coding agent，適合重視安全隔離與 CI/CD 整合的開發團隊。截至 2026 年 4 月，它以 Rust 重寫（240+ tokens/sec，約 80MB memory），支援 multi-file editing、kernel-level sandboxing（macOS Seatbelt、Linux bubblewrap）、/review code review、headless CI/CD mode。^[18]^[19]

安全優勢： 同類中最強——kernel sandbox 隔離，不像其他 agent 只靠 plugin level 保護。

我沒有實際使用過 Codex，但根據深度研究，它的 architecture reasoning 與 developer experience 與 Claude Code 仍有一段距離——特別是前端開發，同一件任務 Codex 需要 prompt 3-4 次才完成，Claude Code 一次到位。^[20] 社群也有回報 context wipe 問題和 API error rate。^[21]

定價： 工具本身開源（Apache-2.0），使用需要 ChatGPT Plus/Pro 訂閱（$20+/月）或 API key 按用量計費。^[22]

適合： 重視安全性的開發者、需要 CI/CD 整合的團隊。

Perplexity Computer 與 Personal Computer 評測 2026：19 個模型同時調度，$200/月值得嗎？

Perplexity Computer 是面向進階使用者的高價多模型 AI Agent，核心賣點是根據任務自動調度不同模型；它在 2026 年 2 月推出，代表 Perplexity 從搜尋引擎進入通用型 AI Agent 市場。^[35] 差異化賣點很清楚：同時調度 19 個模型（Claude Opus 4.6、Gemini、GPT-5.2、Grok 等），每個任務自動分配最佳模型。如果說其他 agent 像是雇了一個全能員工，Perplexity Computer 的思路是同時雇了一整個顧問團隊，讓他們自己分工。

截至 2026 年 4 月，Personal Computer 是 Computer 的本地端版本，可直接在實體 Mac 上運行（Windows 即將推出），提供本地檔案控制、本地應用程式操作（開啟真實應用程式如 Calendar、Notes）、背景自動化、本地網頁瀏覽（Comet 瀏覽器）與語音控制。^[36] 對比 Manus 的雲端執行、Claude Cowork 會佔用滑鼠，Personal Computer 的本地 + 背景執行組合確實填補了一個空缺。

我沒有實際使用過這兩款產品，以下評估基於公開來源的深度研究。

問題在於定價：Perplexity Max $200/月（或 $2,000/年），每月附 10,000 compute credits，額外任務另行消耗 credits。^[37] 這個價格是 Claude Code Max（$100/月）的兩倍——只有當你真正需要多模型自動路由的場景，這個差價才說得通。對於大多數中小企業使用者，固定一款高品質 model 配合對應 agent，在日常任務上不會輸太多。

適合： 需要同時用到多個 LLM 能力、不想手動切換模型的進階使用者；以及需要本地端執行、對資料隱私有要求的使用者。

OpenClaw 開源 Agent Gateway 評價：功能、安全漏洞與 Hermes 比較

在 Manus、Claude Code、Claude Cowork、Codex、Perplexity Computer、Hermes 這幾類工具中，OpenClaw 最特殊：它不是完整 Agent，而是開源 agent gateway。^[23] 概念是：透過它連接不同 LLM 與 channel（Discord、Telegram、WhatsApp、Slack、iMessage），由它做 routing 與 Desktop control。^[24] 對於想自己搭建 agent stack 的使用者，這種彈性是相當大的優勢。

定價： 完全免費（MIT License），LLM 成本需自備 API key，也可以搭配 local Ollama 做到零成本。^[25]

我沒有實際使用過 OpenClaw，但根據研究，它最大的問題是 plugin security 漏洞。2026 年初發生的「ClawHavoc」協同攻擊事件，利用錯字網域命名的惡意技能，成功竊取使用者的 API 密鑰與瀏覽器資料。^[26] 社群也回報 update 容易 break existing setup、記憶系統不可靠。^[27]

適合： 想試開源方案、熟悉 Docker/Node.js 的使用者。

Hermes Agent 開源萬能 AI Agent 評測：Gateway、Skills、成本分析

Hermes Agent 是適合進階使用者自架的開源 AI agent framework，核心優勢是 Gateway 系統與 Skills 程序性記憶。坦白說，這篇文章評測的六款 Agent 裡，很多我現在已經不再日常使用——Hermes 是例外；它由 Nous Research 開發，最大特點是 Gateway 系統：支援 15+ messaging platforms（Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、SMS），讓我可以在手機上發一條訊息就開始工作——研究、寫文、部署網站、生成圖片輪播圖都行。^[28] ^[29]^[30]

優點：

支援 15+ messaging platforms（Telegram、Discord、Slack 等）^[31]
Skills 系統（procedural memory，自動創建/更新/刪除）^[32]
PLUR 跨 session 記憶
MCP 擴展、subagent delegation、cron jobs
搭配固定月費的 coding plan，整個月的 LLM cost 極低

缺點：

技術門檻相當高——需要自己 host、debug、處理環境問題
Token 效率差——每一步 send 大量 context，如果用 premium model API bill 會跑得快。^[33] 社群也回報 self-evaluation 系統會 confidently memorize incorrect workflows 並 overwrite 使用者手動的 edits。^[34]

適合： 想完全掌控 Agent、願意花時間 setup 與 debug、需要多 channel 連接的進階使用者。

完整對比表

Essential 對比

產品	記憶持久	Project Index	自主任務拆解	工具擴展	價格透明度
Manus	✕ Attention drift	✕ 沒有	✓ 通用型	✓ MCP+skills	✕ 信用制黑盒
Perplexity Computer	✓ 持久記憶	✓ 專案索引	✓ 通用型	✓ 400+ connectors	✕ credits 不透明
Claude Code	✓ AGENTS.md + session	✓ CLAUDE.md	✓ 編碼	✓ MCP+hooks+skills	✓ $20-200/mo 或 API
Claude Cowork	△ session	△ 文件系統	✓ Desktop	✓ MCP+plugins	✓ $20-200/mo 或 API
Codex	✓ AGENTS.md + session	✓ 本地索引	✓ CI/CD + multi-agent	✓ MCP + skills	✓ $20+/mo 或 API
OpenClaw	✓ AGENTS.md/SOUL.md	✓ AGENTS.md	✓ 通用型	✓ plugins+skills	✓ 開源 MIT
Hermes	✓ PLUR + MEMORY.md	✓ AGENTS.md	✓ 通用型	✓ MCP+skills	✓ 開源 MIT

Nice-to-have 對比

產品	手機App/Gateway	雲端 24/7	Desktop 控制	多模型切換	安全沙盒
Manus	✓ App	✓ 雲端沙盒	✓ My Computer	✕ 綁定內部模型	△ 「缺乏」傳統安全沙盒
Perplexity Computer	✓ App	✕ 要開機	✓ 通用型	✓多模型切換	✓安全沙盒
Claude Code	△ Dispatch	✕ 要開機	✓ CLI + 最新版已支援	✕ 綁定 Anthropic	✓ TIRITH
Claude Cowork	△ Dispatch	✕ 要開機	✓ macOS/Win	✕ 綁定 Anthropic	△ VM sandbox(無 audit log)
Codex	✓ ChatGPT App	✓ 不需要依賴本地電腦	✓ Desktop app	✕ 綁定 OpenAI	✓ Kernel sandbox
OpenClaw	✓ 多 channel	✕ 要開機	✓ Full CU	✓ 任意 LLM	✓ Docker(需配置)
Hermes	✓ 多channel	✕ 要開機	△ Browser Automation	✓ 任意 LLM	✓ Docker/SSH(需配置)

2026 AI Agent 點揀？ 5 個使用場景實戰建議

場景 A：你是開發者，主要寫 code

推薦： Claude Code（$20-100/mo）

處理 multi-file refactor 時手感最順——同一個任務，Claude Code 用了 1/3 的時間完成。chat 加上 Claude Code 兩層基本上涵蓋 80% 的 coding 場景。預算有限的話，可以試試 Codex（開源，但需要 ChatGPT 訂閱）。

場景 B：你需要簡單任務自動化，不想開機

推薦： Manus（$20-200/mo）

手機 App 流暢、簡單任務效果好。但要接受它的記憶缺陷與信用制定價——複雜任務成本會大幅上升。

場景 C：你是非 coding 使用者，需要 Desktop 自動化

推薦： Claude Cowork（$20-100/mo）

GUI Desktop app 對非技術使用者友善。但要留意它會佔用滑鼠鍵盤，無法與你共用電腦。

場景 D：你想試開源方案，不介意自己 setup

推薦： Hermes（免費 + LLM cost）

搭配固定月費的 coding plan，成本極低，支援 Telegram 手機操控。技術門檻較高，需要自己 host 與 debug。

場景 E：你想要最安全的方案

推薦： Codex（$20-200/mo）

Kernel sandbox 隔離是同類中最強。或者 Claude Code 的 TIRITH sandbox 也是好選擇。

AI Agent 市場 2026 下半年會點？

寫完這篇文章的時候，Manus 剛剛被 Meta 收購、Anthropic 的 Cowork 正式 GA、OpenAI 開源了 Codex——每一件事都在改寫這個市場格局。我的判斷是：2026 下半年會出現「Agent 化」的加速期，類似 2023 年 ChatGPT 引爆的 LLM 浪潮。但不同的是，這次的贏家不會是「最強的 Agent」，而是「最易用的 Agent」——因為主流使用者不在乎你的 memory system 有多先進，他們只在乎一句話交不交得到這個 task。

如果你是中小企業老闆或 solo creator，我建議 2026 年上半年的策略是：用一個 paid Agent（Claude Code 或 Manus）做主力，用一個開源 Agent（Hermes 或 OpenClaw）做實驗——不要 all-in 一個平台，保持 flexibility。

還有問題？ 留言或 DM 我，我會持續更新這篇文章。

AI Agent 常見問題

AI Agent 和 ChatGPT 有什麼不同？

AI Agent 是能自主執行多步驟任務的智慧型程式，ChatGPT 是對話式 AI，需要使用者逐步引導。Manus 和 Claude Code 也是 Agent，適合委託後可自動執行的 workflow；ChatGPT 適合互動式問答。截至 2026 年 4 月，Agent 的核心區別在於可以調用工具、記憶上下文、自主任務拆解。

為什麼 Manus 總是「忘記」我說過的事？^[6]

Manus 在單一 session 內與跨 session 都會失去上下文記憶，是 2026 年通用型 Agent 的最大痛點之一。為了讓它理解工作進度，使用者需要不斷補充 context，反過來大量消耗 credit。Reddit 社群也有大量 Attention drift 與 infinite loop 的相關回報。

Claude Code 和 Claude Cowork 有什麼區別？

Claude Code 是 CLI coding agent，用 terminal 操作，適合開發者寫 code，支援 MCP 擴展與 subagent spawning。Claude Cowork 是 Desktop GUI app，以企業 workflow automation 為主，適合非 coding 使用者做排程任務。截至 2026 年 4 月，兩者使用的 model 相同，但使用場景完全不同：Claude Code 寫 code，Cowork 做 Desktop automation。

Hermes 值得花時間設定嗎？

值得，但要先評估自己的技術門檻。截至 2026 年 4 月，Hermes 的優點是免費（搭配固定月費的 coding plan，成本極低）、支援 Telegram 手機操控、Skills 系統自動學習。缺點是需要自己 host、debug、處理環境問題。熟悉 CLI 並願意花時間 setup，它是目前性價比最高的開源選擇。

我應該先試哪一款 AI Agent？

開發者優先試 Claude Code（Pro $20/月，效率最高）。非技術使用者可以先試 Manus 的免費方案（1,000 credits + 300/天），體驗雲端 24/7 執行。想試開源方案可以嘗試 Hermes，搭配固定月費的 coding plan 成本極低。不確定的話，從 Manus 免費 plan 開始最穩當。

受監管行業（金融/醫療）可以用 AI Agent 嗎？^[17]

這是非常重要的問題。截至 2026 年 4 月，Claude Cowork 缺乏 audit log 且存在 prompt injection vulnerability，不適合金融/醫療等受監管行業。Codex 的 Kernel sandbox 是同類中最安全的選擇；Claude Code 的 TIRITH sandbox 也是好選擇。開源方案（OpenClaw、Hermes）的安全性取決於你自己的部署方式。

免責聲明

本文資料基於個人實際使用經驗（截至 2026 年 4 月）與對未使用產品的公開來源深度研究。定價與功能可能隨時變更。

作者實際使用： Manus、Claude Code、Claude Cowork（初期重度使用）、Hermes（日常使用中）

深度研究來源： Codex、OpenClaw——每個產品透過 NotebookLM 分析至少 10+ 個公開來源，包括官方文件、YouTube 評測、Reddit 社群討論、GitHub issues 等。

AI Agent 名詞解釋：15 個必知技術術語

AI Agent ↑ 返回

能自主規劃任務、調用工具、記憶上下文的智能程式。不同於傳統聊天機器人，AI Agent 可以執行多步驟工作流程並自主決策。

API ↑ 返回

Application Programming Interface（應用程式介面）。讓不同軟體之間互相通訊的標準化協定，AI Agent 透過 API 調用各種服務（如 GPT-4、Claude）。

CLI / Terminal ↑ 返回

Command Line Interface（命令列介面）。透過文字指令操作電腦的方式，相對於圖形化介面（GUI），CLI 更適合開發者和自動化任務。

Computer Use ↑ 返回

AI Agent 直接操控電腦螢幕、滑鼠和鍵盤的能力。Claude Cowork 和 Manus 都有此功能，但會佔用使用者的輸入裝置。

Context Window ↑ 返回

AI 模型一次能記住的訊息量上限。Claude Code 約 44k tokens（約 3 萬字），超過此限制的早期資訊會被「遺忘」。

Gateway ↑ 返回

AI Agent 與外部通訊的橋樑。Hermes 的 Gateway 支援 Telegram、Discord、Slack 等 15+ 平台，讓用戶透過手機訊息操控 Agent。

GitHub ↑ 返回

全球最大的程式碼託管平台，基於 Git 版本控制系統。開源 AI Agent（Codex、OpenClaw、Hermes）的原始碼都在 GitHub 上公開。

JSON-LD ↑ 返回

JavaScript Object Notation for Linked Data（結構化資料標記）。讓搜尋引擎理解網頁內容的技術標準，用於實現 Google 精選摘要、FAQ 區塊等搜尋結果增強功能。

Linux ↑ 返回

開源作業系統核心，廣泛用於伺服器和開發環境。多數開源 AI Agent 的部署腳本和 Gateway 系統都是為 Linux/Unix 設計的，Windows 支援相對有限。

MCP ↑ 返回

Model Context Protocol（模型上下文協定）。讓 AI Agent 連接外部工具（Google Drive、Jira、Slack 等）的標準化介面，Claude Code 和 Hermes 都支援。

Prompt Injection ↑ 返回

惡意指令注入攻擊。攻擊者透過特製的提示詞繞過 AI Agent 的安全限制，竊取資料或執行未授權操作。是 AI Agent 安全領域的主要威脅之一。

Sandbox ↑ 返回

沙盒（安全隔離環境）。限制程式或 Agent 只能存取特定資源，防止惡意行為影響主系統。Codex 的 Kernel sandbox 是目前同類中最強的隔離機制。

Skills ↑ 返回

技能系統（程序性記憶）。AI Agent 能自動學習並儲存特定任務的執行流程，日後遇到類似任務時直接套用。Hermes 的 Skills 系統可自動創建、更新、刪除技能。

Subagent ↑ 返回

子代理。主 Agent 能拆解任務並分配給多個 Subagent 平行處理。Claude Code 的 Explore/Plan/Verify 模式和 Hermes 的 delegate_task 都是 Subagent 的典型應用。

Token ↑ 返回

AI 模型的計量單位，約等於 0.75 個中文字。Claude Code Pro 每月 44k tokens/5hr 窗口，超過後降速。Token 是 AI Agent 運作的主要成本來源。

參考資料

Dacdic Yeung

AI Agent 實戰者 · 內容自動化工程師
用過 20+ 款 AI Agent，幫中小企節省時間與成本。日常用 Hermes + Claude Code，專注 GEO 內容策略與自動化工作流。

dacdicai.com
IG: dacdic.ai
YouTube: dacdic.ai

發佈日期：2026-04-28 | 作者：Dacdic | 網站：dacdicai.com

2026 AI Agent 比較：Manus vs Claude Code vs Cowork vs Hermes（實測對比）

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