OpenClaw 科普：它和豆包、元宝、扣子有什么区别？

最近 OpenClaw 开始在社交媒体上出现，我看到不少人问：“它和豆包、元宝、这些我们常用的产品有什么区别？为什么说它给普通人带来了革命性的变革？”

如果不熟悉智能体领域的同学，可能确实不太能理解。毕竟大家最这方面的理解可能仅限于对豆包的使用， 但实际上真正的智能体要远比豆包。

所以我这里给一个科普，帮助大家理解 OpenClaw 能为普通人带来什么样的改变。

一句话先说明

OpenClaw 是 “可执行的本地/私有化智能体框架”，不只是聊天窗口。你和它对话，它不仅能回答问题，还能在你授权后调用本机或服务器能力去完成任务。

我们在以前使用豆包和元宝的时候，它们本质上还是在回答我们的问题，而不是去完成一个复杂的任务。当然他们已经做的很好了，尤其是豆包，它的回答很专业，也很全面。还能调用各种工具来进行辅助。 比如
网络检索，图像识别，语音识别等。PS：我家女王大人就经常用豆包来解决我儿子的作业问题。

但，这仍然停留在问和答这个层面上。 它没有帮助用户来执行一些复杂的任务。 比如：帮助我清理我的电脑，帮我备份我的文件，帮我安装软件等，或者调用外部 API，帮我在小红书上发布一篇文章等等。甚至于：帮我执行一个专项的测试任务。

所以我们通常说，豆包、元宝、扣子等这些产品，都是 “聊天窗口”，而不是 “智能体”。或者说做为一个智能体，它的能力太弱了。

而 OpenClaw 不同，它是 “可执行的本地/私有化智能体框架”。它拥有本地机器的全部权限，可以执行任何命令，包括：

• 执行本地命令，操作机器中的文件，运行相关脚本。
• 调用外部 API，访问互联网，访问其他设备等。
• 安装现有 skills，或者用户自己开发 skills，完成各种复杂任务。

OpenClaw 为什么能做到这些？

OpenClaw 本质上是一个智能体（Agent）：

• 用户通过自然语言对话下达目标（OpenClaw 可以对接不同的大模型。）
• 智能体会做任务分解、调用工具、执行步骤、返回结果；
• 它关注的不是 “聊得像不像人”，而是 “任务有没有真正完成”。

也就是说，OpenClaw 更接近 “会干活的数字助理”，而不只是 “会聊天的 AI”。

我们来通过一个例子来理解一下 OpenClaw 的能力：

既然我们是测试人员，那我们先看一下如何使用它来做我们的高可用测试。之所以选择这个测试类型， 因为高可用测试需要登陆到目标测试集群，然后执行一系列命令，检查目标集群是否正常，注入相关故障，还要调用自动化测试脚本，然后分析测试结果。 这是一个标准的复杂任务，比较适合来说明我们的 OpenClaw 能力。

首先我们需要创建一个 skills，这个 skills 需要包含以下功能：

• 登录到目标集群执行相关命令，比如查看 k8s 集群状态，查看 pod 状态，执行节点重启，删除 pod 等命令。
• 注入故障，比如注入网络故障，磁盘故障，内存故障等。
• 调用自动化测试脚本，比如调用自动化测试脚本，检查目标集群是否正常。
• 分析测试结果，比如分析测试结果，判断是否正常。
• 生成报告，比如生成报告，判断是否正常。
• 查询测试进度，判断是否正常。

所以我们需要通过对话来创建一个 skills。 PS：一般来说都会内置一个 skills-create 技能，用于使用自然语言创建 skills。

因为我当初创建这个 skills 的时候，使用了很多轮对话进行调整，我没办法把截图都放出来， 所以这里我只列出我的关键提示词 (因为有项目内容，所以做了阉割，大家看这个意思就可以了。)：

现在我希望创建一个高可用测试的skills。


要严格按以下工作流开展：
所有要使用的脚本放在：/mnt/cloud/automation_project/xxx-proj/tool目录下

要严格按照下面的工作流完成任务：

1. 如果用户要测试高可用，则需要先向用户收集必要的参数。 比如 堡垒机跳转方式， 堡垒机密码， 目标节点密码，目标节点ip（可以让用户选择all，或者某几个具体的ip），故障类型。
2. 需要询问用户，是否先检查节点和Pod状态。 如果用户选择需要，则调用bastion_exec.exp脚本登陆到目标环境检查k8s集群下的节点和Pod是否都是正常的状态。
3. 需要询问用户，是否通过业务脚本，检查业务状态， 如果用户选择需要，则tool/scripts/run_ha_env_check_nohup.sh 脚本来检查。 它的结果保存在 tool/ha_env_check_results.json。 你需要监控这个脚本，验证它执行成功或者失败。 如果失败，需要把哪个脚本的失败告诉用户，以及对应的报错信息。
4. 等到以上三点都结束后，你需要先调用 bastion_exec.exp查询k8s节点的节点列表。
5. 获取到列表后， 执行ha_fault_test_runner.py来执行高可用测试它的结果文件在ha_fault_test_results.json， 你可以根据这个文件判断任务执行的进度。 执行后，你的任务就结束了。后续用户询问进度的时候，再通过这个文件查看并返回给用户执行进度。


注意：如果你判断测试已经结束了， 需要汇总ha_fault_test_results.json中的内容来给用户做总结， 尤其是如果有测试失败，要详细总结告诉用户

注意：以上提示词中的脚本也都是用 AI 来完成编写的，通过输入提示词，AI 自动帮我生成脚本。

我使用的效果是这样的：

当有测试失败的时候，也会有当前的测试进度和分析内容：

所以大家看，这就是 OpenClaw 的能力，它可以执行任何命令，只要我们事前定义好技能和工作流，就可以让 OpenClaw 执行任何命令。

总结

OpenClaw 可以让普通人也能低成本的搭建属于自己的智能体助手，它可以帮助我们完成各种复杂任务：

• 如果你是一个自媒体从业者，我们可以在 OpenClaw 上定制定时任务，定期检索热点内容，分析总结，帮助生成口播文案，生成视频，生成音频。
• 如果你是一个和我一样软件测试人员，我们可以使用 OpenClaw 来完成各种测试和管理工作。
• 如果你是一个和我一样的业余小说作者，我们可以使用 OpenClaw 来完定期检索热门小说，分析总结，记录灵感等等。

如果我们愿意去研究和折腾，就可以搭建出一个能 24 小时帮助我们做事的小助手。业界也有很多现成的 skills 和 mcp 来帮助我们调用外部 API，比如我的一个在小红书上做自媒体的同事，它利用了 OpenClaw 对接小红书的 mcp 和 skills，来完成创作任务。我们在这里可以找到它支持的各种 skills：
https://github.com/openclaw/skills/blob/main/skills/hi-yu/xhs/SKILL.md

我自己也试了一下小红书的 skills，它的效果：

可以看到，我还把它与企业微信进行了对接，以后我只要有一部手机，就可以完成各种各样的工作。 再也不用守着电脑。

怎么说呢，我得感觉是这样的：OpenClaw 的出现让 “人” 的能力和效率扩大数倍甚至数十倍。但如果人的能力本来就是 0，那么 AI 再怎么放大仍然是 0。所以 AI 能发挥出多大的价值，还是要看使用 AI 的人。根据这个观点，我们会发现 AI 出现后会让行业专家与普通人的差距进一步的扩大。

最后再无耻的推广一下我得星球，后续我会在星球里更新更多 AI 类和其他测试教程：