OpenClaw無疑是當(dāng)下AI圈的現(xiàn)象級單品。想必大家最近已經(jīng)在社交媒體刷到過無數(shù)次關(guān)于“小龍蝦”的推送，其火爆程度想必不需要再贅述。

然而，全網(wǎng)都在討論它有多火熱、能力有多強(qiáng)，但因為極高的使用門檻，大部分人都沒有條件親自試用。相信很多朋友都會有這些疑問：OpenClaw真的可以替代人類嗎？能為我做哪些工作？

企業(yè)級bit-Agent「國產(chǎn)小青龍」VS 個人版OpenClaw「外來小龍蝦」

作為國內(nèi)首個實現(xiàn)企業(yè)級智能體商業(yè)化落地的老牌選手，九科信息來攬下這個活——我們通過7個企業(yè)級辦公的真實場景，深度測試對比了bit-AgentOpenClaw的真實使用體驗，并完整記錄了任務(wù)成功率、任務(wù)完成時長、token消耗等可量化指標(biāo)。

如果你正在使用OpenClaw，或者準(zhǔn)備部署同類型智能體，耐心看完本篇文章，它將刷新你對智能體的認(rèn)知。

同時，bit-Agent作為企業(yè)級國產(chǎn)“小青龍”OpenClaw個人版外來“小龍蝦”，從產(chǎn)品定位和設(shè)計理念上，就存在本質(zhì)不同：九科信息始終致力于為中國企業(yè)打造安全可控的智能體產(chǎn)品，即“在限定范圍內(nèi)讓AI發(fā)揮，也給人類足夠的干預(yù)方法”…此處不再贅述。

下面我們正式開始實測。

01 圖形界面操作能力｜真實場景硬碰硬，誰更勝任企業(yè)級任務(wù)？

先放結(jié)果，再聊細(xì)節(jié)。

bit-Agent成功跑通了所有場景，而OpenClaw只跑通了7個中的5個

反復(fù)測試后，我們得出一個結(jié)論：bit-Agent在企業(yè)場景中有著顯著的優(yōu)勢

bit-Agent小青龍與OpenClaw小龍蝦，差異最為顯著的，是圖形界面的操作能力。

不難注意到，在兩者共同跑通的場景里，bit-Agent的耗時皆優(yōu)于OpenClaw，在個別場景中的耗時甚至不到后者的一半。

在同一個大模型驅(qū)動下，bit-Agent表現(xiàn)出更為高效的圖形界面識別以及操作能力，是穩(wěn)扎穩(wěn)打的GUI Agent。

這個優(yōu)勢不僅體現(xiàn)在效率上，當(dāng)場景復(fù)雜度進(jìn)一步提升，bit-Agent依舊保持著流暢的運行，而OpenClaw則出現(xiàn)了卡頓、甚至終止任務(wù)的情況。

我們不妨以兩個場景為例，進(jìn)行對比：

場景一內(nèi)部數(shù)據(jù)獲取及分析：進(jìn)入OA系統(tǒng)項目管理模塊，進(jìn)行項目管理數(shù)據(jù)的質(zhì)量檢查，并給出分析報告。

場景二外部信息解析及錄入：發(fā)送客戶名片，登錄OA系統(tǒng)的客戶管理模塊，并錄入客戶信息。

兩個場景皆為企業(yè)中常見的OA系統(tǒng)操作，但場景二的任務(wù)復(fù)雜程度，大大高于場景一

1.信息獲取方式差異

場景1：所有數(shù)據(jù)都來自O(shè)A系統(tǒng)內(nèi)部，智能體只需按路徑讀取即可，無需處理外部信息。

場景2：核心客戶信息需要從外部名片圖片（非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）中提取，涉及圖像識別（OCR）、信息解析、字段匹配，提取精度要求更高。

2.操作類型差異

場景1：屬于“數(shù)據(jù)讀取+分析報告生成”，是單向的信息獲取與輸出。

場景2：屬于“系統(tǒng)寫入+數(shù)據(jù)持久化”，需要在OA中新建客戶、填寫表單、提交錄入，直接修改業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，操作精度和風(fēng)險控制要求更高。

3.流程復(fù)雜度與任務(wù)目標(biāo)形態(tài)差異

場景1：流程是線性的（登錄→篩選項目→讀取數(shù)據(jù)→分析→生成報告），所有步驟依賴系統(tǒng)內(nèi)固定路徑。目標(biāo)是生成一份分析報告，屬于文本輸出類任務(wù)。

場景2：流程依賴外部圖片信息+系統(tǒng)操作+人工確認(rèn)中斷，環(huán)節(jié)更多、不確定性更高。目標(biāo)是完成客戶信息的系統(tǒng)錄入，屬于業(yè)務(wù)操作類任務(wù)，并涉及人機(jī)交互的中斷邏輯，流程更復(fù)雜。

「場景一」中，bit-Agent與OpenClaw皆順利完成任務(wù)。但到了「場景二」OpenClaw進(jìn)入OA系統(tǒng)后便“宕機(jī)”了，需要關(guān)閉重啟才能再度響應(yīng)，并且在后續(xù)的反復(fù)嘗試中也未能成功執(zhí)行。

場景二中，OpenClaw反復(fù)嘗試了40分鐘都未完成

我們判斷這是由于OpenClaw多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與復(fù)雜GUI精準(zhǔn)操作能力不足，無法支撐圖像識別、表單錄入等高要求任務(wù)。其缺少異常容錯與流程重試機(jī)制，一旦環(huán)節(jié)執(zhí)行失敗就會直接卡死宕機(jī)，無法完成復(fù)雜業(yè)務(wù)操作。

作為對比，我們來看看bit-Agent在「場景二」中的操作：一次性順利完成，用時僅1分半。

場景二中，九科信息bit-Agent一次性順利完成，用時僅1分34秒

02 能力固化+成本優(yōu)化｜Token消耗對比，相差數(shù)十倍

有的朋友可能會提出疑問：如果我為OpenClaw優(yōu)化提示詞、加入更多的Skills等“調(diào)教”操作，或許就能跑通上面所未能完成的場景？

不排除這種可能，但接下來的這項數(shù)值差異，將徹底打消企業(yè)對“場景是否能夠順利跑通”的糾結(jié)。

首先達(dá)成一個共識：企業(yè)應(yīng)用智能體的核心因素之一，在于降本增效。

在時間效率上，bit-Agent已展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢；而在使用成本上，bit-Agent的優(yōu)勢更是成倍數(shù)放大。

七大場景Token消耗對比：bit-Agent VS OpenClaw

bit-Agent與OpenClaw在單個任務(wù)上的token消耗差距巨大，在「檢索外部數(shù)據(jù)并核對本地表格文件」中，甚至相差了60倍

若把智能體視為“數(shù)字員工”，那bit-Agent小青龍的“時薪”極具性價比。

明明兩者在測試中用的是同一個大模型，但token消耗會有如此明顯的差距？

正是源于bit-Agent在產(chǎn)品的底層設(shè)計上，鉆研出的技術(shù)突破：

1. 適當(dāng)?shù)慕缑婕舨茫涸诹鞒淘O(shè)計上，bit-Agent對界面做了很多裁剪，在不失去網(wǎng)頁語義的情況下，去掉了大多數(shù)對模型操作無效的信息，避免了token浪費。

2. 動態(tài)的狀態(tài)注入：一般的智能體在執(zhí)行時，必須要主動觀察所有信息。而「主動觀察」就會導(dǎo)致產(chǎn)生多個步驟，且這些觀察歷史會一直留在上下文里占用空間。bit-Agent使用的是動態(tài)的狀態(tài)注入，則避免了這種token被大量“空耗”的情況。

3. 瀏覽器場景優(yōu)化：總的來說，bit-Agent對“瀏覽器”這個場景做了特殊優(yōu)化，為用戶提供了降本增效的最優(yōu)解。而OpenClaw是以命令行為基礎(chǔ)邏輯，與瀏覽器持續(xù)變化的邏輯相悖。

由于企業(yè)用戶對智能體的使用成本較為敏感，因此在token消耗的問題上，九科信息下足了功夫。

企業(yè)應(yīng)用智能體的場景多為通常具有以下兩個特征——高頻和批量。為此，九科信息為bit-Agent開發(fā)了獨家的“能力固化”功能。

簡單來說，即是bit-Agent能夠將已經(jīng)成功跑通的流程固化為它的“能力”，在后續(xù)流程批量化復(fù)用時，它能夠直接使用已固化的能力去執(zhí)行任務(wù)，無需大模型重新走一遍思考的流程。

我們用結(jié)果說話，讓bit-Agent和OpenClaw都重復(fù)執(zhí)行一次「登錄OA系統(tǒng)預(yù)定會議」場景，再來看看對比。

九科信息bit-Agent使用固化能力后速度明顯提升，token消耗量降至

bit-Agent在使用“固化能力”后，token消耗降低為0，執(zhí)行速度也提升了3倍在高頻且大批量的任務(wù)中，這種改進(jìn)帶來的降本效果將被無限放大。

然而“能力固化”所帶來的優(yōu)勢，絕不僅僅在于“降本”，也在于安全以及穩(wěn)定。

我們知道，大模型生成文本是按概率采樣，同一句prompt可能輸出不同內(nèi)容，而且當(dāng)前大模型還會偶發(fā)“幻覺”問題。因此，就當(dāng)前的技術(shù)而言，只要使用次數(shù)足夠多，大模型出錯是必然的。

這種必然性便為智能體增加了一層無形的風(fēng)險——它在前面100個任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，但事故可能會發(fā)生在第101次。

九科信息bit-Agent的獨家功能“能力固化”

但bit-Agent通過“能力固化”，則避免了這一層風(fēng)險。在bit-Agent的流程復(fù)用中，大模型的參與度較低，不涉及流程的核心操作，確保了流程安全、有序地重復(fù)執(zhí)行。

安全、有序，可以說是眾多企業(yè)、尤其是大型央國企的“生命線”。

而在這一問題上，bit-Agent和OpenClaw表現(xiàn)如何呢？

03 央企級產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)｜安全問題PK，bit-Agent全面占優(yōu)

OpenClaw爆火的原因之一，在于其為開源項目，且擁有豐富的Skills工具可供選擇，用戶能夠直接“拿”別人的技能為己用。但這也為其安全問題帶來了眾多麻煩。

OpenClaw的Skills本質(zhì)上是類插件形式的功能擴(kuò)展包。截至目前，OpenClaw在全球已經(jīng)有上千起“插件生態(tài)投毒”事件。這些“毒插件”可能會偽裝成“加密貨幣追蹤器”、“PDF工具”等熱門應(yīng)用，安裝后竊取瀏覽器Cookie、API密鑰、SSH憑證，部署信息竊取木馬，使設(shè)備淪為“肉雞”。

據(jù)不同機(jī)構(gòu)統(tǒng)計，ClawHub（官方Skills市場）在2025年末至2026年初遭遇ClawHavoc大規(guī)模投毒攻擊，被植入341-1184個惡意Skills，惡意Skills占比約10.8%-20%。

如果不去使用那些開源插件，是否就徹底安全了？很遺憾，OpenClaw還存在其他安全漏洞。

根據(jù)已公開信息，目前OpenClaw暴露的安全隱患來源于以下四大方面：

OpenClaw暴露的四大安全隱患

展示以上風(fēng)險并非為了詆毀，而是為了提高用戶的安全意識。

這絕不是危言聳聽。我們特意在測試中“試探”了OpenClaw，結(jié)果它全“招了”。

如果有心人用你的小龍蝦問出了你的賬號密碼、隱私信息呢?

近期，工信部國家互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急中心先后發(fā)布關(guān)于OpenClaw的安全風(fēng)險提示，指出四大核心風(fēng)險：權(quán)限失控、插件投毒、安全漏洞、數(shù)據(jù)泄露，提醒用戶禁用不必要插件以及強(qiáng)化訪問控制。

工信部與國家互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急中心先后發(fā)布關(guān)于OpenClaw的安全風(fēng)險提示

說了那么多風(fēng)險，是否意味著智能體在安全問題上難以有所保障？并非如此。

自bit-Agent上線以來，在所服務(wù)的大型企業(yè)及國央企的一眾案例中，未曾出現(xiàn)過任何一例安全事故。作為滿足工信部“信創(chuàng)”標(biāo)準(zhǔn)的智能體應(yīng)用，bit-Agent不僅在執(zhí)行能力上是“企業(yè)級”，在安全性上更是“企業(yè)級”。

bit-Agent的安全性來源于多個方面，包括但不限于：

1、完善的權(quán)限管理體系：根據(jù)企業(yè)組織架構(gòu)，為不同崗位員工分配不同操作權(quán)限，嚴(yán)格遵循最小權(quán)限原則，避免越權(quán)操作和數(shù)據(jù)泄露；

2、高危操作人工確認(rèn)機(jī)制：所有高危操作（如系統(tǒng)配置修改、數(shù)據(jù)導(dǎo)出、資金轉(zhuǎn)賬等）都會觸發(fā)異常提醒，必須經(jīng)過用戶手動確認(rèn)后才能執(zhí)行，從根源上避免“AI暴走”風(fēng)險；

3、RPA 與大模型融合架構(gòu)：執(zhí)行層基于 RPA 技術(shù)，而非由大模型自由發(fā)揮，確保操作在可控范圍內(nèi)進(jìn)行，不會因模型波動而影響底層操作可靠性；

4、執(zhí)行狀態(tài)透明反饋：提供清晰的執(zhí)行狀態(tài)反饋，操作決策向用戶透明，每個步驟均可實時感知并隨時接管。

如果我既想要bit-Agent的安全和高效，又難以割舍OpenClaw豐富的技能包，那應(yīng)該怎么選擇呢？

事實上，我們也能夠將你所想要的各種Skills，通過“能力固化”功能，直接轉(zhuǎn)化為bit-Agent的固有能力。九科信息也正在篩選OpenClaw同款熱門Skills，在確保安全的前提下，在bit-Agent內(nèi)部的應(yīng)用市場逐步上線。