作者：吴佳浩
撰稿时间：2026-5-25
测试环境：RTX 5090 + 96GB 内存 + Windows 11
前言
最近某腾某训出了个 Marvis，功能几乎跟 OpenClaw 一模一样，但它是原生 Windows 客户端，不用 WSL2，不用搭网络，不用配防火墙。
说白了，Marvis 就像是 OpenClaw 的某腾某训版，核心功能几乎没差，对于小白体验好很多但是自主性也变差了。
这篇文章就像是实测记录，帮你快速了解 Marvis 本地模式到底怎么用。
1. 主界面：简洁直观，上手零门槛
打开 Marvis，左侧导航栏清晰罗列了所有核心功能：搜索、新建对话、自动任务、技能广场、本地知识库、应用、文档、图库、此电脑。
顶部提示语“本地模型已就绪，当前是隐私模式，请输入任务，交给我来完成。”直接点明了其核心定位。
底部推荐的 6 个常用场景（如航班特价速查、机器人概念板块分析等），也为新用户提供了快速上手的路径。
与 OpenClaw 相比，Marvis 的界面设计更偏向于“用户友好”，所有功能入口一目了然，无需任何配置即可开始使用。
2. 自动任务：定时执行，解放双手
Marvis 的定时自动任务功能是其亮点之一。你可以设置任务在特定时间自动执行，例如：
- 每日运势：每天 9:00，结合你的生日生成今日运势。
- 股票分析：每天 20:00，自动分析机器人板块个股涨跌、市值、PE 等指标。
- 全球新闻：每天 11:00，播报此刻地球上正在发生的事。
⚠️ 注意：此功能需要保持电脑开机并运行客户端，关机、休眠或退出时任务将无法执行。
这相当于 OpenClaw 的 cronjob 功能，但 Marvis 提供了图形化界面，操作更直观，无需编写配置文件。
3. 技能广场：海量 Skill，按需安装
Marvis 的技能广场（Skill 库）提供了丰富的功能扩展，按分类浏览：办公效率、休闲娱乐、生活服务、内容创作、理财投资、学术研究。
热门 Skill 包括：
- ClawHub TOP 10：社区高星技能，732 人点赞。
- 产品经理一站搭子：从拉需求到画原型，6 个 Skill 全包。
- GitHub 热榜 TOP 10：全球开发者都在用的技能。
- 把你装进 AI 里：数字分身、AI 永生。
- 大佬围炉夜话：让乔布斯、马斯克、费曼给你出主意。
- 微信读书 AI 助手：阅读总结，个人推荐。
更多热门 Skill 一览：
| Skill | 功能 | 加入人数 |
|---|---|---|
| frontend-design | 帮你做新颖的页面 | 5.3万 |
| brainstorming | 头脑风暴，把想法变成方案 | 3.6万 |
| humanizer | 把 AI 文案改得更像人写的 | 2.1万 |
| skill-vetter | 安装前检查技能来源和风险 | 2万 |
| canvas design | 做有设计感的海报 | 2万 |
| UI/UX Pro Max | 前端界面设计方案 | 1.8万 |
| 同花顺股票接口 | 分钟 K 线、大单异动分析 | 1.5万 |
| weather-china | 国内城市天气和穿衣建议 | 1.5万 |
| Deep Research | 多角度搜索，产出高质量研究 | 1万 |
这些 Skill 来自 Claude、GitHub、ClawHub、SkillHub 等社区，安装即用。与 OpenClaw 的 Skill 生态基本一致，但 Marvis 的 Skill 库更偏向中文用户，国内可用的 Skill 更多。
4. 此电脑：AI 直接操控你的文件系统
Marvis 可以直接访问你的电脑文件系统，左侧导航栏清晰显示所有磁盘分区：
- 本地磁盘 (C:)
- AI训练 (D:)
- home data (E:)
- 软件 (F:)
- all_works (G:)
你只需用自然语言下达指令，例如“帮我找到最近三个月的发票”、“把桌面文件按类型整理”或“搜索包含 XX 关键词的文档”，AI 就能自动完成。这极大地提升了文件管理和信息检索的效率。
5. Marvis 办公室：多 Agent 协同工作
Marvis 采用多 Agent 架构，可以同时调度多个 AI 代理协同工作：
- App Agent：操作应用程序。
- File Agent：管理本地文件。
- Browser Agent：浏览网页。
- Computer Agent：控制系统设置。
你可以在“办公室”中实时查看每个 Agent 的工作状态、对话明细和 Token 消耗。
右侧面板显示工作日志、产物和播报，每个 Agent 的执行步骤一目了然。这相当于 OpenClaw 的 delegation 功能，但 Marvis 提供了更直观的图形界面，无需编写 YAML 配置。
6. AI 模式切换：效率与隐私，自由选择
Marvis 提供两种 AI 模式，可根据需求随时切换：
| 模式 | 效率模式（推荐） | 隐私模式（本地模式） |
|---|---|---|
| 模型位置 | 云端 | 本机 |
| 数据流向 | 上传云端 | 本地处理 |
| Token 消耗 | 消耗云端 Token | 不消耗云端 Token |
| 适用场景 | 需要更强算力 | 注重隐私保护 |
| 推荐人群 | 绝大多数用户 | 对数据安全有要求的用户 |
效率模式：融合强劲的微观响应与巨端的强大算力，效果更好，速度更快，是绝大多数用户的首选。
隐私模式：专为保密度设计，使用本地模型，全部文件均在本地处理和分析。数据不出本机，完全免费。
7. 本地模型支持：丰富的开源模型选择
Marvis 本地模式通过 Ollama 管理本地模型，支持丰富的开源模型：
- Qwen 系列：Qwen3.6（96K/64K/128K 上下文）、Qwen3.5（122B/35B）、Qwen3（32B/30B）等。
- Gemma 系列：Gemma4（31B）。
- GLM 系列：GLM-4.7-Flash、GLM-OCR。
- DeepSeek 系列：DeepSeek-R1（32B、8B）。
- Nemotron 系列：Nemotron3（33B）。
- 嵌入模型：Nomic Embed Text。
模型大小从 200MB 到 80GB 不等，你可以根据硬件配置自由选择。
💡 建议：Qwen3.6 系列（96K/64K/128K 上下文）在性能和资源占用之间取得了良好平衡，是大多数用户的首选。
8. 一个值得注意的问题：本地模式为何还会消耗 Token？
这是一个值得探讨的问题。Marvis 明确说明隐私模式（本地模式）使用本地模型，全部文件均在本地处理和分析，不消耗云端 Token。
然而，在实际使用中，即使切换到隐私模式，办公室面板上仍能看到 Token 在消耗。
面板上显示“今日消耗 Token 0/1000万”，但对话明细里确实有 Token 统计在跳动。
我的理解是：本地模型推理本身确实不消耗云端 Token，但 Marvis 客户端可能有一些基础服务（如技能加载、搜索索引、自动任务调度等）仍然走的是云端接口，因此会消耗少量 Token。
官方并未明确说明这一点，容易让用户产生误解。如果你也冲着“零 Token 消耗”而来，建议先做好心理准备——本地模式省的是模型推理的 Token，并非所有 Token。
💡 好消息：本地模型推理确实能帮你节省大量 Token。我实测下来，日常使用一天大概能省 4-5 万 Token，对于免费用户来说已经非常可观。
9. 与 OpenClaw 对比：各有千秋
Marvis 与 OpenClaw 的核心功能几乎一致：
- 文件操作 ✅
- 终端执行 ✅
- 浏览器控制 ✅
- 代码生成 ✅
- 任务委派 ✅
- 定时任务 ✅
- 技能扩展 ✅
Marvis 的优势：
- 原生 Windows 客户端，无需 WSL2。
- 图形界面，无需配置 YAML。
- 本地模式数据不出本机，隐私性更强。
- 国内可用，网络稳定。
OpenClaw 的优势：
- 开源，社区更活跃，更新迭代更快。
- 支持更多模型提供商，选择更灵活。
- 自定义程度更高，适合技术极客。
总结：如果你追求开箱即用、稳定可靠的 AI 助手，Marvis 是更好的选择。如果你是技术极客，喜欢折腾和高度自定义，OpenClaw 可能更适合你。
10. 常见问题
Q1：本地模式需要安装什么模型？
A：通过 Ollama 安装即可，推荐 Qwen3.6 系列（96K/64K/128K 上下文）或 Qwen3.5-35B-32K，性能和资源占用平衡。
Q2：本地模式需要联网吗？
A：不需要。本地模式下模型推理不依赖网络，但技能加载、搜索索引等基础服务可能需要联网。
Q3：本地模式消耗 Token 吗？
A：模型推理不消耗云端 Token，但客户端基础服务（技能加载、搜索索引、自动任务调度等）可能消耗少量 Token。
Q4：Marvis 和 OpenClaw 哪个更好？
A：看需求。要开箱即用选 Marvis，要折腾配置选 OpenClaw。
结语
Marvis 就像是 OpenClaw 的某腾某训版，核心功能几乎没差，但体验好了一些些。不用 WSL2，不用配网络，不用搭防火墙，打开就能用。
本地模式确实省了不少 Token，但也不是完全零消耗。如果你也在找一个本地 AI 助手，Marvis 可以试试。
