OpenClaw技术解析：比ChatGPT和Claude强在哪？探讨AI Agent的本质差异

这一切，都要从一只“作恶多端”的龙虾说起 🦞

它夹走了全城的 Mac mini，导致货源紧张。

它凭一己之力，盘活了各类聊天应用与云服务，甚至让美团创始人王慧文深夜发文，公开招募相关领域的创业团队。

它让无数用户“上瘾”，以往每月10美元的编程套餐都嫌贵，如今却甘愿为每月2000元的高端订阅付费。

这只龙虾，就是 OpenClaw，一个在 GitHub 上斩获超过18万星标的开源项目。

要知道，Claude Code 目前约6万多 Star，Cursor 约3万多，而 OpenClaw 的星标数达到了它们的数倍，并且增长曲线极其陡峭。

许多人最初都会疑惑：这不过是又一个 AI 工具吗？ChatGPT 不够用？Claude Code 不香了吗？

但深入了解后，你会发现一个关键事实：OpenClaw 与 ChatGPT、Claude Code 并非同一层次的产品。它们的核心差异究竟在哪里？

OpenClaw 是什么？它与传统AI工具有何本质不同？

OpenClaw 是一款开源的个人 AI 助手框架。它的核心能力在于，可以将强大的大型语言模型（如 Claude、GPT）深度集成到你日常使用的消息应用中，例如飞书、Telegram。你可以把它理解为一个 7×24 小时在线、能够自主执行复杂任务的“数字员工”。

其诞生过程也颇有意思。创始人 Steinberger 是奥地利开发者，此前创办的 PSPDFKit 公司融资额达1.16亿美元。2021年退休后，他在2023年11月仅用一小时将 Claude API 接入了 WhatsApp，做出了原型。项目最初名为 Clawdbot，因与 Claude 名称相似被 Anthropic 警告后，先后更名为 Moltbot 和最终的 OpenClaw。

那么，它到底比 ChatGPT、Claude Code 强在哪里？主要集中于两大维度。

维度一：具备主动性与自主决策能力

我们跳过写日报这类简单场景，来看更能体现 OpenClaw 强大的真实案例。

1. 开发者 Dan Peguine 将 OpenClaw 接入了自己的 Apple Health、本地日历和天气数据。他没有编写任何特殊的条件判断逻辑。某天早上，AI 在生成日常简报时，主动告诉他：“我今天不会打扰你，因为今天是你妻子的生日。”
2. Steinberger 本人在摩洛哥旅行时，向 AI 发送了一条语音消息。AI 自主完成了以下操作：检测音频格式 → 调用 ffmpeg 转码 → 发现本地未安装 Whisper → 自动切换至云端语音识别服务 → 返回文字结果。全程没有预设工作流，也没有收到任何显式指令。

OpenClaw 独特的“心跳”机制，赋予了它主动观察、思考和发起行动的能力。相比之下，传统的 ChatGPT 或 Claude Code 是典型的“你问我答”或“你给任务我做”的被动模式，永远不会主动找你。

更重要的是，当遇到异常时，ChatGPT 或基础版的 Claude Code 往往会直接报错。而 OpenClaw 则会尝试多种方法解决：报错了？自己分析日志；缺少工具？自己搜索并安装。这种“遇到问题自己想办法”的自主纠错与工具使用能力，是传统对话式 AI 难以提供的。

维度二：拥有“手脚”，能执行实际任务

软件工程师 AJ Stuyvenberg 让 OpenClaw 帮他完成了一次真实的购车谈判。AI 自主完成了以下流程：从 Reddit 爬取真实成交价作为基准 → 自动填写多个经销商的在线询价表单 → 从 Gmail 和 WhatsApp 中提取联系信息 → 进行为期三天的邮件谈判。

最终，节省了约 4200 美元。

如果使用 ChatGPT，它只能给你一份“如何砍价”的建议清单。而 OpenClaw 直接帮你完成了砍价的全过程。

类似的案例还有：有人让它用两天时间自动分类处理了 4000 封邮件；有人让它自主办理英航值机，其自动从 Dropbox 找到护照扫描件并提取信息。这些任务都实现了全程无人操作。

这就是核心差异： ChatGPT 主要与你“聊天”，提供信息和建议；而 OpenClaw 能够获得授权，直接操作你的电脑、访问你的数据、调用外部服务，替你完成从信息收集到最终执行的完整闭环。这标志着 AI 从“智能响应”走向了“智能协同”。

冷静思考：使用 OpenClaw 前必须评估的两个“高成本”

看到这里，你可能已经心动了。但在决定投入之前，必须清醒地评估两个现实存在的“高成本”。

第一个高成本：安装与运维的复杂性

OpenClaw 无法做到真正意义上的“一键安装”。有观点犀利地指出：当你招聘一个月薪5万元的高级程序员，他入职后需要多长时间来配置开发环境、熟悉公司流程，才能达到满负荷产出？

OpenClaw 的部署同样如此。首先，“安装”这一步就会劝退大部分非技术背景的用户。安装完成后，持续的“运维”（如监控、调试、升级、管理插件和工具权限）将是更大的挑战，需要一定的技术背景和耐心。

第二个高成本：持续使用的经济成本

OpenClaw 的设计模式，注定会导致较高的 Token 消耗。如果你希望它处理复杂、多步骤的任务，目前通常需要依赖 Claude Opus（通过 Claude Max 订阅，每月200美元）或 GPT-4 等顶级模型来保证效果和可靠性。

因此，在决定使用前，你需要问自己一个关键问题：你想用 OpenClaw 做什么？这件事是否真的需要 OpenClaw？

• 如果只是想写日报、生成图片、进行普通对话，ChatGPT、Gemini 等工具可能更简单经济。
• 如果主要是为了辅助编程，Claude Code、Cursor 等代码专用工具可能更高效。

核心在于，OpenClaw 为你创造的价值，是否能够覆盖其每月可能高达上千元的模型使用成本？ 例如，它能否释放一个运营人力，或完成你本人无法抽身处理的繁琐任务？

想清楚这一点至关重要。切勿盲目跟风，“杀鸡用牛刀”。如果你的目标是“杀牛”，那么 OpenClaw 这把“牛刀”才值得拥有。

未来展望：OpenClaw 开启了怎样的可能？

尽管现阶段 OpenClaw 存在高成本和使用门槛，但它的形态无疑代表了 AI 应用的一个重要发展方向。

它集成了主动规划、拥有“手脚”（执行能力）、支持多 Agent 协作等特性，已经满足了更高级别智能助手（如 L3 智能助理级）的核心要素。

可以预见，OpenClaw 这类框架未来可能成为创业公司、小型团队乃至个人数字办公的标配。比起上一代只能对话的 Agent，它更像一个真正能分担工作的“数字员工”。随着模型成本下降和工具链成熟，其应用门槛也将逐步降低。

对于开发者和技术爱好者而言，现在正是深入探索 开源 AI Agent 框架原理与最佳实践的好时机。无论是研究其架构，还是尝试解决具体业务痛点，这个过程本身都具有很高的学习价值。关于这类前沿技术的实践经验与深度讨论，欢迎在云栈社区与大家交流分享。