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为什么2026年中旬我依旧选择 OpenClaw 作为首选AI Agent框架

为什么2026年中旬我依旧选择 OpenClaw 作为首选AI Agent框架

为什么2026年中旬我依旧选择 OpenClaw 作为首选AI Agent框架

不是测评,不是广告。是一个普通职场人用了几个月后的真实感受。

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回想开年初期,OpenClaw 是异常火爆,视频、公众号、朋友圈随处可见open claw的身影,闲鱼上甚至出现了一鱼三吃的搞笑场景——付费安装一次、付费卸载一次、付费数据恢复一次。线下也出

现了大大小小的交流会、领取龙虾等活动。截至今日,热度逐渐褪去,我想谈一点关于我这段时间的一些真实体验,用于跟大家交流分享。

先说结论

2026年了,AI Agent 应用多到数不过来。Claude Code、Codex、Hermes……每隔几天就有新选手入场。

但我最终还是留在了 OpenClaw。

不是因为它最火,而是因为它是少数几个真的能融入我日常工作的框架。

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我需要的从来不只是一个”聊天机器人”

在用 OpenClaw 之前,我的 AI 使用方式和大多数人一样:打开 ChatGPT,问一个问题,得到一个回答,复制粘贴到需要的地方。

这个流程有个根本问题——AI 和我的工作环境是割裂的。尤其是排查 bug 的时候,我干的工作就是一遍遍把报错信息和修复脚本复制来粘贴去,问题怎么产生的、为什么这样修,我并不清楚,但我还是要一遍遍的重复以上工作,因为你不能交给它直接处理。

我需要的是一个能直接操作我的文件、能读取我的项目、能帮我执行命令的助手。不是一个只会输出文字的对话框。

OpenClaw 解决的就是这个问题:它运行在你的终端里,直接接入你的工作环境。

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Agent 赛道到底有多卷

先聊聊我关注过的几个选手。

Claude Code 是 Anthropic 出的终端编程助手,写代码确实强,但它的定位很明确——面向开发者。终端界面的使用场景对于非技术人员用起来门槛较高,而且它解决的是”写代码”这件事,不是日常办公。

Codex 是 OpenAI 推出的编程 Agent,思路跟 Claude Code 类似,主打代码生成和项目级理解。同样是开发向工具,场景比较单一。且由于近期openai的调控政策,不少用户在登录codex的时候已经要求强制验证手机号,86格式的大陆号码无法验证通过,直接又给了一记重创。

Hermes 走的是另一个方向,强调本地化和隐私,模型跑在自己机器上,不用担心数据外泄。这个思路我很认同,但在工具链的丰富度和生态完善度上,目前似乎还撑不起复杂的工作流。

这几个工具我都试过,各有各的好。但对我来说,它们要么太偏开发,要么太偏单一场景。我需要的是一个什么都管、什么都能接的全能型助手。

OpenClaw 在这一点上做到了。

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几个让我留下来的瞬间

作为一名测试工程师,写测试用例是最耗时间的重复劳动之一。我用 OpenClaw 做了一件事:把公司的测试用例规范写成了一个 Skill。之后每次有新需求,我只需要把需求文档扔给它,它就能按照公司模板生成标准格式的 Excel,一条用例只测一项内容,严格遵守单元化原则,输出正本和副本方便我对比修改。

更关键的是,这个过程是累积的。我改过几次之后,它对业务规则的理解越来越准,需要我修改的地方越来越少。这已经不是”AI帮忙写”了,是 AI 在替我建立一套可复用的工作流。

以前处理文档的流程是:用 AI 生成内容,手动排版,调格式,输出。现在在 OpenClaw 里,一句话就能完成——把需求文档扔给它,它调用对应的 Skill,处理格式、对齐、列宽、行高,直接输出可用的成品文件。省下来的时间,不是几分钟,是几个小时。

OpenClaw 有一套记忆机制:每日笔记加长期记忆。它会把重要的事情记录下来——你的偏好、踩过的坑、做过的决策。比如有一次我犯了一个配置错误,它记录了教训,下次遇到类似情况时主动提醒我。

大多数 AI 框架的”记忆”是会话级别的,关掉就没了。OpenClaw 的记忆是跨会话、持久化的。用了几个月之后,它对我的工作习惯的了解程度越来越深,很多我自己都没意识到的偏好,它都记住了。

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它的缺点

说完优点说缺点。

上手门槛不低,需要基本的命令行知识,纯小白会卡在安装这一步。

配置调试也需要耐心,代理、模型、Skill 配置,初期会踩一些坑。

社区规模还在成长,遇到问题有时候得自己摸索。

另外它依赖模型质量,框架再好底层模型不行也白搭,好在它支持多个模型提供商,可以自由切换。

同时 Harness 工程的提出,标志着即使使用的是一样的顶级模型,但由于约束规则的不一致,最终的工作成果质量也会有较大的差异。

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适合什么人

如果你需要处理大量文档——文档生成、格式转换、批量处理是它的强项。

如果你重视数据隐私——所有数据本地处理,不上传云端。

如果你喜欢折腾、追求效率极致——它的可定制性几乎没有上限。

如果你是纯非技术用户,只想找个 AI 聊天,那 ChatGPT 或豆包可能更适合你。

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写在最后

2026年的 AI Agent 赛道很热闹,但很多应用的问题是:看起来很酷,用起来很浅。

OpenClaw 不一样。它不追求花哨的 Demo,而是老老实实地解决一个问题:怎么让 AI 真正成为你工作的一部分。

如果你也在找一个能长期陪伴、深度集成的 AI Agent 框架,试试 OpenClaw。可能会像我一样,用了就走不掉了。

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本文基于个人真实使用体验撰写,如果错误欢迎指正。