OpenClaw 和 QClaw 到底有什么区别?(全文7000字,慎入)

最近很多朋友问我同一个问题：

“杜一（班长），OpenClaw 和 QClaw 还有飞书秒搭等各个平台的claw到底有啥区别？”(ps：我们训练营没有老师，只有班长，组长和其他朋友)

我自己体验了各家的claw，所以这篇就和您聊一下我的使用体验。

我是从今年 2 月开始，一头扎进 OpenClaw 的。春节期间，我都还在研究它的配置。后来我一路把它从一个“看起来很厉害的新工具”，折腾成了一套自己真的在用的内容工厂：先是 5 个数字员工，后来慢慢拆到 6 个、7 个。百事通帮我盯信息源，撰稿人吃我的录音出初稿，记事员归档我的每日录音复盘进知识库，情报员和百事通每天给我找最新鲜的一手资讯和商业信息。

所以当我今天再回头看 OpenClaw 和 QClaw以及各家的claw，我已经不是在看产品页了。

我看到的是两条路。

如果只用一句话总结的话，我是这么认为的：

OpenClaw 是让你真正拥有一套自己的AI Agent 员工系统。

QClaw，等各家的calw 是让更多人先用上 AI Agent，可以理解是简化版本的open claw。

很多朋友听完这句话，第一反应会是：是不是就是一个更开放，一个更省心？

表面上看，是。

但如果您真的一路用下来，你会发现这事没有这么简单。

因为 OpenClaw 和 QClaw 及各家claw的区别，已经不只是两个工具的区别了。

您往深里看，会发现它们其实对应着两条路。

一条路，对应着定制化，成长性，自我升级，这是open claw在做的事，比如您可以搭建多个agent形成员工系统。

另一条路，是把open claw简化封装成普通人可以使用的单个agent，先用起来，您可以理解成一个小助理。

所以这篇文章，不止想与您分享产品的区别，还想和您聊一聊。

OpenClaw 为什么会出现？

为什么1个奥地利的程序员，做出了改变世界的产品open claw，把像我们这种普通人使用AI的方式从提问，变成了让多个AI员工帮我们干活。

open claw，QClaw 各自解决了什么问题，又为什么天然会有自己的边界。

因为如果您只盯着“哪个好用”，你很容易错过真正重要的东西。

一、各家龙虾的起源与前世今生

很多朋友问“OpenClaw 和 QClaw 到底有什么区别”的时候，脑子里默认的其实是一个消费决策的问题：

• • 哪个更适合我？
• • 哪个更值得投入？

这种问法没有错。

但它有一个问题。

它会把使用AI agent这件事压缩成“选工具”。

我越来越觉得，2026年使用AI不能只用“选工具”的角度来看。

因为 OpenClaw 已经不能只当成一个普通产品爆款来看了。

它更像一个时代节点：AI从回答问题，变成能主动帮你干活。

至少从结果上看是这样。

到 2026 年 4 月，OpenClaw 在 GitHub 上已经超过 36 万星。

如果您没用过 GitHub，可以把它理解成全球程序员最常用的开源社区。上面的 star 有点像收藏，但比普通点赞更重要，因为程序员一般不会随手给一个没价值的项目点星。

这是什么概念呢？如果从 2025 年 11 月最早的原型开始算，OpenClaw 用了短短不到 6 个月，就在 GitHub 上冲到了 36 万星以上。而 Linux 这种世界级开源项目，现在大约是 23 万星，用了10年。

再加上后来这个项目是开源的，也就是免费开放给所有人能使用，代码给别人看。

所以传到国内后，各家大厂借鉴这个思路也做了各自的龙虾。甚至最先开放的飞书平台，还专门给open claw做了一个飞书插件，让open claw里的多个agent能在飞书的不同对话窗口与您协作。帮您开发网站，剪辑视频，写文章，定时推送世界上最一手的信息。

所以OpenClaw 重要的地方不只在于它自己很火，它还把一整条产品路线都带起来了。其中就包括qclaw,和飞书的秒搭，kimi的kimiclaw.

真正的区别在于：一个是源头能力，一个是封装答案。

而做出这个产品的人叫：Peter ，一个奥地利的普通程序员。

二、为什么这各爆火的产品会先从 Peter 这样的人身上发生

我在使用open claw的时候专门去研究了一下Peter ，我认为最值得讲的地方，在于：

很多传奇创业故事都喜欢把主角写得特别像主角。

但据我了解，Peter 不是那种年轻、锋利、野心大、会讲故事的人，虽然他也确实挺年轻。

他给我的感觉，反而更像那种在技术世界里长期做硬活的人。

更不是今天追这个风口、明天追那个趋势的人。

他给人的感觉，是那种会把一件不性感但很难的事情，闷头做很多年的人。

你去看他的履历就会明白，Peter 早就不是一个“突然被时代选中的幸运儿”。

他是一个已经在软件工程世界里站得很稳的人。

他长期做pdf文档转译这类东西。您如果不是开发者，可能会觉得 PDF 工具听起来有点无聊。但恰恰是这种“无聊”的事情，最考验一个人是不是真的能把复杂系统做扎实。

所以我在想象 OpenClaw 最早出现的那个瞬间时，脑子里冒出来的，不是那种“创业者灵感爆发”的画面。

我想到的是另一个画面：

一个已经做了很多年复杂软件的人，突然对着自己的电脑不耐烦了。他不满足于 AI 只是在那里回答问题。他真正想要的是，AI 能不能下场，能不能动手，能不能把任务往前推。

也正因为这个起点足够具体，后面 OpenClaw 才会长成今天这个样子。

真正做过产品的人都知道，越是不性感的东西，越难靠热情硬撑，最后能撑住的，往往靠的是这个人的工程能力、细节判断和长期主义。

所以当很多人后来把 OpenClaw 看成一个“天降神兵”的时候，我会认为说：

OpenClaw 不是平地起高楼。

它更像一个长期做复杂系统的人，在时代节点上突然找到了一把刚好能撬动未来的杠杆。

而这也是我为什么觉得 Peter 这个人必须写。

因为如果不写他，您会误以为 OpenClaw 只是“运气好，火了”。

但如果你把他这个人仔细研究，你可能会发现：

这不是运气。更接近现实的解释是，一个长期积累工程能力的人，在正确的时间，把困扰全世界所有使用AI 的人的问题，用他自己的方式解决了。

三、OpenClaw 最传奇的地方，在于它火得太快

Peter 的故事真正开始变成传奇，是在他做出来之后，整个世界的反应快得有点夸张。

1.open claw是他用了一个周末，一个很短时间做出来的原型。

随后是极快的爆发，然后被迫改了3次名字。有一起差点因为名字的问题收到律师函。

真正有戏剧性的地方在于，它没有走那种“慢慢做产品、慢慢发版本、慢慢涨用户”的路线。

更像是一群人突然同时意识到：哦，原来 AI 还可以这样长。

很多东西的爆火，是慢慢爬楼梯。

先小圈子知道，再行业里传播，再慢慢被更多人看见。

但 OpenClaw 更像坐电梯。

你前一秒还觉得它只是一个技术圈的新项目，后一秒它已经变成所有人都绕不过去的名字了。

如果这只是一个“有点意思的开源项目”，它不会今天被我们每一个人都熟知并使用。

它一出来，很多人就马上意识到：

这东西不一样。

为什么不一样？

因为过去大家用 AI，大多数时候还是在“问问题”。

你问一句，它答一句。

你再问一句，它再答一句。

哪怕已经有很强的大模型了，很多人心里对 AI 的默认印象，还是停留在“会说话”。

但 OpenClaw 代表的重点，不在“更会说话”。

它真正带来的变化是：

AI 开始从顾问，变成执行者。

你不再只是跟它聊天。

你开始让它去调用工具，去接入聊天软件，去读文件，去处理流程，去把任务往前推进。

这个认知上的变化，才是 OpenClaw 爆掉的根本原因。

所以在我看来，OpenClaw 真正传奇的地方，不在那个数字本身。

重点不在“哇，36 万星标，很大”。

真正让人有感觉的是这件事的速度：

OpenClaw 看起来像跳级一样。

这就像一个门突然被推开了。

门后是什么，大家还没完全看清楚。

但大家已经知道，门开了。

四、改名、律师函、开源，这些戏剧性，决定了 OpenClaw 的气质

Peter 做open claw的时候，经历了3次改名字、还因为名字叫claw bot收到了clade的律师函。

它们后来几乎决定了 OpenClaw 在很多人心里的气质。

你想想看，一个项目在最火的时候，还在经历命名风波、外部压力、社区混乱，但它没有因此收回去变成闭源产品，反而继续开放，继续扩散，继续被更多人拿来改、拿来接、拿来封装、拿来二创。

这本身就在告诉我们一件事：

OpenClaw 从一开始，就不是那种“我要把所有东西都控制在自己手里”的产品。

它是开放的。

它甚至有一种带点混乱的开放。

有点野。

有点不可控。

但也正因为这种开放，它才会迅速长成一个生态，而不只是一个软件。

这也是我为什么一直认为，OpenClaw 的重要性不只在“它自己很好用”。

它还给后面所有产品、所有团队、所有大厂都打了个样。

你可以喜欢它。

你也可以不喜欢它。

你可以觉得它太野，太自由，太不好管。

但你很难否认，它先把普通人用AI从对话转向了让多个AI员工给自己干活这条路给撞出来了。

五、我为什么会在 2 月开始一头扎进 OpenClaw

这部分我想和您分享我自己的体验。

我是从今年 2 月开始，一头扎进 OpenClaw 的。

那时候我其实已经很明确感觉到，AI 正在从“回答问题”走向“替你干活”。

但感觉到和真的用起来，是两码事。

我当时春节期间都还在研究 OpenClaw 配置。

家里人问我，你过年不休息吗？

我说，我不是不想休息，我是觉得这个东西如果跑通了，后面会改变很多事。

结果真上手之后，我才知道什么叫“看着像一个工具，实际上像一整套系统”。

它不是装个软件就完事了。

你要配模型。

你要接通道。

你要调参数。

你要想清楚你到底要它干什么。

你还要在一次次实际使用里，重新组织你原本的工作方式。

这也是为什么后来我一直很反感一种特别轻飘的说法：

“OpenClaw 不就是一个聊天的AI机器人吗？”

不是。

至少对我来说，它后来慢慢变成了我组织工作、组织内容、组织角色分工的一套底层方法。

它不再只是一个会说话的界面。

六、不是在抽象地谈 OpenClaw，我是真的拿它搭过内容工厂

这也是为什么我敢来聊OpenClaw 和 QClaw 的区别。

因为我是自己一路拿它干过活。

我最早搭起来的一套东西，是一个内容工厂。

先是1个AI员工。 5 个AI员工，后来又慢慢扩到 6 个、7 个。

最开始的时候，它们的分工没有现在这么细。

后来越用越深，我才慢慢把它们拆开。

比如：

• • 百事通，帮我扫一手信息源、抓商业机会
• • 撰稿人，负责把我的录音和想法整理成初稿
• • 记事员，负责整理录音日记，笔记、归档内容、进知识库
• • 苏格拉底，向我提问，帮我理清楚真正的问题
• • 主控，盘查我所有的AI员工产出以及我的日记，给我具体的执行建议和找到我的思维漏洞。

这些名字不是为了好玩起的。

因为我发现，OpenClaw 真正强的地方，不在“一个机器人什么都能做一点”。

真正有价值的是：

我们可以开始按角色组织 AI。

我现在每天很多工作，就是这样跑的。

早上，百事通先给我看今天有哪些值得注意的点。

我看到一个想写的话题，直接录一段语音，把思考和想法说出来。

撰稿人接过去，先给我一个结构，再给我一版初稿。

如果这篇文章值得进入我的长期知识库，如果值得发我就发，如果不，就归档未来作为写作材料。

晚上把一天的事情用录音说出来，甩给记事员，他按照：做了什么，遇到的问题，解决方案，忽略的事情给我结构化整理保存在我的文档，我全程只录音，其他的他来干。

这时候我做的事，不再是从零开始搬砖。

我更多是在做思考、做筛选、做最后的决策。

这个体验和“我在电脑上，让一个 A i给我出出主意”，完全不是一件事，前者叫助理，后者叫系统。

在我体验过qclaw之后更是如此。QClaw 更像是让你先体验到 Agent，单一agent对话窗口，好处是简单，坏处是许多open claw的功能无法实现，如多agent架构。

OpenClaw 更像是让你开始搭自己的AI员工系统，管理AI就是在管理自己，管理AI就是在开始学习管理。

很多朋友第一次听我说这句话，可能会有疑问，你教别人用open claw你才这样说的吧？

一个AI软件而已，怎么就变成组织方式了？

但真不是，这是我真的是一路用下来的体验。

因为当您只要真正开始用多个 Agent 分工，你就会发现，你面对的已经不再只是“怎么写一句提示词”的问题。

您面对的是：

• • 哪个角色该干什么
• • 哪些记忆该留给谁
• • 哪些工具该接给谁
• • 哪些权限应该开放，哪些应该限制
• • 哪些步骤适合自动化，哪些必须自己判断

这已经不只是“问问题”。

您是在搭工作流。

再往前一步，就是在搭组织，搭建系统。

而我自己恰恰就是在这个过程中，越来越感受到 OpenClaw 的价值。

比如我的撰稿人，现在已经不是第一天那个撰稿人了。

它越来越懂我。

它知道我喜欢先讲故事再讲道理。

它知道我讨厌“赋能”“抓手”这种词。

它知道我很多文章不是要写“科普”，而是要写思考。

这件事很重要。

因为这意味着它不是永远停留在一个标准化AI状态，不是给一段提示词，让他按照提示词写一些反常识的稿子那么简单。

它在持续贴近我的实际工作方式。

而这，正是我后来越来越看重 OpenClaw 的原因。

我越来越看重它，不是因为它显得“高级”。

而是因为这套东西真的可以继续进化，就像养了一个可以无限长期成长的数码宝贝，又或者可以升级的游戏角色？

七、QClaw 为什么会出现，它解决了什么问题，你到底该怎么选？

和您聊到这里才聊到qlaw,因为如果你真的理解了 OpenClaw 为什么重要，你就不会把 QClaw 写成反派。

QClaw 之所以会出现是因为：

• • 很多朋友一上来也许根本不需要系统的能力。
• • 他们也不适合先学“怎么搭AI员工系统”，
• • 很多朋友需要的，是先体验。

先别跟我讲网关、通道、模型、技能、权限。

先让我感受到，Agent 这东西到底有什么意思。

先让我知道，它能不能真的帮我做事。

从这个角度说，QClaw 的价值是很明确的。

它把很多复杂度收起来了，虽然略有阉割，但确实把很多门槛处理掉了。

所以我从来不觉得 QClaw 没价值。

恰恰相反，我觉得它有很清晰的价值。

它让更多普通人第一次真正用上了 Agent。

但问题也就在这里。

简单从来都带着代价，学习如此，做事也是如此。qclaw是工具，open claw是系统。qclaw收了许多权限，把open claw简化了一些，确实更方便使用了。但代价是

我们能改的东西会变少。

我们能拆分的AI员工会变少。

我们能决定的成长和定制的方式会变少。

我们最后得到的，是一个更容易上手的通用工具。

但不是一套更容易长大的系统。

所以在我心里，QClaw 从来不是一个“差”的答案。

它只是一个封装得更适合不太会搭建也不准备学习如何与AI agent员工们共处的朋友们的答案。

如果一定要用一个比喻，我现在最愿意保留的就是这个：

QClaw 像装修好了的房子。

OpenClaw 像自己买了随时可以改造的房子。

装修好了的房子的优点是什么？

你今天就能住。

你省心。

你不用一开始就学装修、学布线、学怎么选材料。

对绝大多数没研究过AI的普通朋友来说，这个价值是真实的。

但精装房的问题也很明显。

你住进去之后，会越来越发现，很多格局已经被别人决定好了。

你当然能用。

但你能改的东西有限。

可以改造的房子就完全相反。

前期累。

麻烦。

要判断。

要搭。

但最后长出来的东西，更像您自己的。

OpenClaw 对我来说最重要的，不在某个单点功能有多厉害。

真正重要的是，它给了我一种“建造权”。

我可以决定我的 AI 员工长什么样。

我可以决定它们怎么分工。

我可以决定它们接哪些工具，碰哪些文件，记住哪些偏好，串哪些流程。

这就是为什么我后来一直不愿意把 OpenClaw 写成“另一个更强的工具”。

因为它本来就不是，他是源头

也是一套可持续搭建的底层能力。

QClaw 则更像是这套能力一个分支的入口。

一个解决“先用起来”的入口。

所以到底用哪个？想简单，试一试qclaw。

它是一个产品，天然有边界。

主要体现在三件事上。

第一，上手容易，意味着很多东西已经替你决定了。

这当然会更友好，但也意味着你不是从第一天就在学“系统是怎么长出来的”。

第二，它更适合单点场景、更适合先体验，而不一定天然适合你后面去持续拆AI员工的角色、拆工作的流程、拆AI能做什么不能做什么。

第三，它解决的是“先能用”的问题，很难一步带你走到“怎么形成一套属于你自己的方法论”。

这一点对很多朋友来说，可能也确实不需要。

如果您只是想先感受一下 Agent，到底能不能帮你对对话，写写东西，QClaw 很可能已经够了。

但如果您已经走到下一个阶段了，当您认为限制确实太多了，就可以进下一个阶段了。

什么叫下一个阶段？

就是你开始不满足于“一个 AI 帮我做点事”。

你开始想：

• • 能不能有一个AI员工每次只帮我干这个活，比如写作。
• • 能不能有一个AI员工每次只帮我搭建网站。
• • 能不能对话的时候不出现幻觉？没错，单个AI一个对话框对话太久会出现幻觉。

能不能让我的AI员工越用越像我

一旦你开始问这些问题，你其实已经不只是在找“一个工具”了。

你是在找“一个可以共生的AI系统底座”。

这才是 OpenClaw 更值得继续往下了解的地方。

八、为什么我越来越坚定地去分享 OpenClaw

说实话，如果只是为了更快让更多人先用起来，讲一个更傻瓜的封装产品，可能反而更省事。

但我越来越坚定地做 OpenClaw 分享教学，原因其实很简单。

因为我想与您分享的，从来不只是“怎么把一个软件装上”。

我想与您分享的，是：

普通人怎么把 AI 从一个会回答问题的东西，变成一套真正能参与自己工作流的系统。

这件事如果不回到源头，你很难讲透。

你当然可以教别人怎么点、怎么配、怎么跑。

但只要你讲不到“为什么这样搭”“为什么要拆角色”“为什么要分权限”“为什么有的流程要自动，有的流程必须人工判断”，最后就很容易变成我帮你搭建。

而我过去几个月一路踩坑下来，恰恰越来越觉得：

OpenClaw 最值得分享的，是它背后的方法论。

你最后学会的，不会只是一个壳。

你真正学会的是：

• • 怎么组织 Agent
• • 怎么组织工作流
• • 怎么组织记忆
• • 怎么组织工具
• • 怎么组织你和 AI 的边界

这才是我一直在讲 OpenClaw 的真正原因。

不是因为它更潮，也不是因为它更难，所以显得更高级。

我看重它，只是因为它最接近源头。

而源头能力，才有复利。

九、我真正想与您分享的，其实是一种新的工作方式

写到这里，答案其实已经很清楚了。

OpenClaw 和 QClaw 的区别，不是谁更强，也不是谁更高级。

它们真正的区别，是：

你到底想要一个好用的产品，还是想要一套能长成你自己的系统。

如果你现在只想先体验一下 Agent 到底有没有用，那 QClaw 很可能已经够了。

这完全没问题。

但如果你已经开始关心：

• • 怎么把 AI 接进你的工作流
• • 怎么让它持续记住你
• • 怎么拆角色而不是让一个 Agent 什么都沾一点
• • 怎么把内容、知识库、飞书、文档、自动化流程真正串起来

那你大概率会开始重新看 OpenClaw。

因为你关心的，已经从“AI能不能用”往前走到了“AI员工们能不能一直成长”。

而我为什么一直讲 OpenClaw，也不是因为我非要把大家都拉去学一个更复杂的东西。

我只是一路自己用下来，越来越确定：

未来真正有复利的，不在“会不会用某个封装产品”。

关键在于，你能不能理解 Agent 是怎么被组织起来的，怎么进入你的工作，怎么变成你的系统。

我自己从 2 月一路折腾到现在，从春节期间研究配置，到搭出 5 个、6 个、7 个AI员工内容工厂，再到把录音、写作、归档、复盘、增长这些环节逐步拆给不同角色，我越来越确定这件事：

一个人也可以是一支团队。

但前提是，你不是只拥有一个 AI 助理。

你得开始拥有一套系统。

而 OpenClaw，让我第一次真正看见了这件事该怎么做。

所以如果你问我，OpenClaw 和 QClaw 到底有什么区别？

我现在最想给出的答案只有一句：

QClaw 帮更多人先把门推开。

OpenClaw 则告诉你，门后面的系统到底该怎么搭建。

而我想与您分享的，就是后者。