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引言

近期AI圈爆火的OpenClaw被捧为“AI打工人”，号称能接管电脑、解放双手，写文发邮件样样行。但这款被寄予厚望的AI Agent工具，真的能成为打工人的生产力神器吗？本文结合每经专业实测数据，对6款主流大模型接入OpenClaw的表现做全流程解析，扒开其“网红外衣”，看看现阶段的OpenClaw究竟是生产力工具还是技术极客的尝鲜玩具。

一、OPENCLAW爆火 被捧为AI打工人的背后 ⭐️

AI Agent的发展让“机器替人干活”成为热议话题，而OpenClaw正是这波浪潮中出圈的代表工具，它并非一款大模型，而是一个AI任务指挥框架：核心作用是接收用户自然语言指令，拆解任务步骤，调用本地电脑、浏览器等工具，再将具体的指令理解、内容生成工作交给接入的外部大模型。

也正因如此，OpenClaw被贴上了“AI打工人”的标签，网传能完成本地文件检索、网络资料搜集、文稿撰写、邮件发送等一站式办公任务，甚至有人认为它能替代基础办公操作，成为打工人的“摸鱼神器”。

为了验证其真实能力，《每日经济新闻》联合技术开发人员，模拟记者真实工作场景，开展了一场专业深度实测，本次测试也成为检验OpenClaw实际战力的最佳样本。

小贴士：目前OpenClaw支持OpenAI、Anthropic、千问、MiniMax、智谱等多款主流大模型，配置界面可自由选择，也是其核心的灵活特性之一。

二、6款大模型深度实测 OPENCLAW表现大分化 💥

相关实测结果来自 每日经济新闻 公众号

实测设定了贴合真实工作的综合性任务：让OpenClaw找到本地Andy Palmer采访速记稿，总结内容并结合网络热点撰写专访稿，最后将稿件发送至指定邮箱。任务覆盖文件检索、网络搜索、内容创作、应用操控四大核心维度，测试对象包含5款国产大模型+1款国际大模型，实测结果呈现出明显的分化特征。

2.1 首轮实测：半数模型卡在基础环节

首轮测试中，6款模型的表现参差不齐，部分模型甚至在文件检索这一基础环节就陷入困境，浏览器操控更是重灾区，具体表现如下：

• 千问Qwen3-Max：5分钟无法定位指定盘的文件，邮件发送环节仅重复指令无实际动作，全程“躺平”；
• 月之暗面Kimi-K2.5：成功检索文件并总结，但网络搜索触发429请求限流错误，邮件发送环节彻底失败；
• MiniMax-M2.1：全环节无明显阻碍，浏览器操控遇阻后主动给出解决方案，仅邮件未附带完整稿件；
• MiniMax-M2.5：2月新发布版本，表现优于M2.1，全流程无需人工介入，顺利完成所有任务；
• 智谱GLM-4.7：处理速度快，仅邮件环节输入错误网址导致404，人工提醒后可完成任务；
• OpenAI GPT-5-mini：表现最稳定，全流程几乎无需人工干预，仅偶发网络连接不稳定问题。

2.2 复测结果：头部模型稳定达标 两款模型持续拉胯

为保证测试严谨性，测试人员完成了两轮复测，结果与首轮高度一致，模型的表现稳定性成为核心分水岭：

• ✅ 达标组：MiniMax-M2.1/M2.5、智谱GLM-4.7、GPT-5-mini，三轮均能完成全流程任务；
• ❌ 拉胯组：千问Qwen3-Max、Kimi-K2.5，复测中虽部分环节有小幅改善，但邮件发送、网络搜索仍持续失败。

2.3 实测结果可视化对比

以下是6款大模型接入OpenClaw的核心环节完成度对比，直观呈现各模型的适配能力：

收藏+点赞这张图，选大模型接入OpenClaw不踩坑！👍

三、业内深度解读 OPENCLAW的核心问题所在 🧐

本次实测结果也得到了业内人士的普遍印证，多位资深开发者和AI产品专家对OpenClaw的核心问题做出了深度解读，其现阶段的短板并非个例，而是AI Agent工具的共性问题。

3.1 核心依赖：OpenClaw的能力上限由大模型决定

OpenClaw本质是**“任务框架”而非“能力核心”**，就像一个“指挥官”，手下士兵（大模型）的强弱直接决定战役成败。非凡产研研究负责人宦家臣表示：“模型对OpenClaw的影响取决于任务复杂程度，国际头部大模型上限更高，普通任务下国产的GLM-4.7、Kimi-K2.5也能胜任。”

简单来说，OpenClaw只负责“拆解任务、调用工具”，而指令理解、逻辑判断、问题解决的核心能力，全部由接入的大模型提供，这也是为何不同模型接入后表现天差地别的根本原因。

3.2 核心瓶颈：未突破Claude Code的技术边界

前小米OS AI产品专家、ExcelMaster.ai创始人张和直言，目前版本的OpenClaw本质是Claude Code的“套壳产品”：“虽然通过聊天界面和内置Skill降低了交互门槛，但核心能力并未超越，甚至查询资料的水准还不如Claude Code。”

而OpenClaw的未来发展，也并非依赖自身的功能迭代，而是等待底层大模型的技术突破——大模型的理解能力、行动能力提升了，OpenClaw的表现才会同步变好。

3.3 核心缺陷：产品成熟度不足 易卡顿易报错

Akamai云和AI产品经理张璐博士表示，OpenClaw现阶段还“有点不成熟”，很多时候会出现卡顿、报错的情况，若要真正用于生产环境，必须经过二次开发和针对性微调，这也让其脱离了普通用户的使用范畴。

四、OPENCLAW的三重门槛 普通用户望而却步 ⚠️

除了核心能力依赖大模型、产品成熟度不足外，OpenClaw还存在技术、成本、安全三大高门槛，这也是其现阶段无法走向普通用户的关键原因，甚至被专家称为“技术极客的专属玩具”。

4.1 技术门槛：部署需开发经验 无一键安装方案

OpenClaw目前没有提供“一键安装”的简化部署方式，用户需要通过命令行操作完成本地配置、依赖管理、权限设置等步骤，整个过程对技术背景有明确要求，至少需要具备基础的开发经验。

虽然阿里云、腾讯云等厂商提供了云端部署服务，但云端版本的OpenClaw无法操控用户的本地电脑，彻底失去了其“接管电脑”的核心价值，这也让非技术用户彻底被劝退。

4.2 成本门槛：token燃烧器 日常使用成本高昂

OpenClaw执行任务时需要频繁调用大模型，token消耗量巨大，堪称**“token燃烧器”**，普通用户根本难以承受：

• 有用户使用智谱GLM-4.7仅交互20多次，花费就达200元；
• 张璐博士使用DeepSeek模型，单日成本就达几十元，若接入GPT等头部模型，单日成本可达几百元。

为了控制成本，部分用户会选择免费/低价的轻量模型，但这又会导致OpenClaw的表现大幅下降，形成“低成本=低体验”的恶性循环。

4.3 安全门槛：高系统权限 存在严重数据泄露风险

OpenClaw的定位是“做事而非聊天”，这意味着它需要获取极高的系统权限，才能实现本地文件读写、shell命令运行、脚本执行等操作，而这也带来了致命的安全风险：

• 思科AI安全团队主管直言，OpenClaw从安全角度来看“是一场噩梦”，高权限若被恶意指令利用，后果不堪设想；
• 网络安全公司Dvuln发现其存在漏洞，攻击者可借此获取用户的私人消息、API密钥、账户凭证等敏感信息；
• 用户为方便AI执行任务存储的银行账户、加密货币钱包API等信息，多以明文形式保存在本地，一旦被黑客入侵，会瞬间被盗取。

就连OpenClaw的开发者也坦言，这只是一个免费的开源业余项目，仅适合技术用户仔细配置后使用，完全不适合非技术用户。

六、全文总结 📌

对OpenClaw的深度实测，让我们看清了这款“网红AI工具”的真实面貌：它作为一款AI Agent框架，展现了“机器替人干活”的可能性，但其现阶段的表现仍高度依赖接入的大模型，国产模型与国际头部模型仍存在适配差距；同时，技术、成本、安全三大高门槛，让普通用户难以企及，而产品成熟度不足、核心能力未突破现有技术边界，也让其离成为合格的生产力工具还有不小的距离。

现阶段的OpenClaw，更适合技术极客尝鲜、开发者二次开发，而非普通打工人的日常办公使用。而AI Agent工具的真正普及，终究要等待底层大模型的技术突破，以及产品本身的成熟和安全机制的完善。