最近一段时间，越来越多从业者开始接触 Codex、OpenClaw、MCP、A2A、Skill、Harness 这些词。它们经常一起出现，也都和 AI Agent 有关，所以很多人第一反应都是：看着好像差不多，但又说不清到底差在哪。笔者这篇文章就想解决这个问题，用尽量通俗的方式，把几个最容易混淆的概念放到同一个框架里讲清楚。
如果只记一句话，笔者建议你先记这个：Codex 更像专职写代码的智能工程师，OpenClaw 更像把各种 Agent、工具和协议串起来的总控台。 两者表面都像 AI 助手，所以第一次接触时很容易混，但它们所在的层次并不一样。
因为从使用者视角看，它们都能聊天、调用工具、处理任务、接入外部能力，表面上都是“会干活的 AI”。但关键区别在于，Codex 更偏执行，重点是读代码、改代码、跑命令；OpenClaw 更偏编排，重点是接入口、管理会话、连接 Skills、MCP 和外部 harness。一个更像“干活的人”，一个更像“组织大家干活的系统”。
先看 MCP，它更像 AI 接工具和数据的标准插口，解决的是“怎么连数据库、文档、搜索和业务系统”。
再看 A2A，它更像 Agent 和 Agent 之间的协作协议，解决的是“什么时候该找别的 Agent 帮忙”。
Skill 则像经验包或 SOP，把一类任务的做法、说明和资源打包给 Agent；Harness 可以理解成真正执行任务的引擎，任务最终还是要靠它跑起来。很多人觉得这些词抽象，往往不是因为它们难，而是因为缺少一个完整的任务链路去理解它们。
如果把 AI Agent 世界比作一家公司，OpenClaw 像项目总控台，Codex 像专职程序员，MCP 像工具柜接口，A2A 像跨部门协作机制，Skill 像培训手册，Harness 像真正开工的机器。这样一类比，很多抽象名词就不再绕了，也更容易把“谁负责什么”一次性记住。
笔者建议你直接记这句：Codex 更像执行者，OpenClaw 更像编排者；MCP 接工具，A2A 找队友，Skill 给经验，Harness 真动手。
如果你是第一次接触这些概念，这个记忆顺序也很实用：先分清 Codex 和 OpenClaw 的角色，再理解 MCP、A2A、Skill、Harness 分别解决什么问题。这样以后再看到 AI Agent 相关产品，你就不会只觉得“好像都差不多”，而是能很快判断它到底是执行层工具，还是编排层平台。
转自：https://www.cnblogs.com/jyzhao/p//whats-the-difference-between-codex-and-openclaw
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