本篇实测内容

• ✅ 记忆系统：lossless-claw + SQLite，长期记忆已验证
• ✅ AI 编程：文件读写 + 命令执行，本对话大量实测
• ⚠️ 浏览器自动化：本环境浏览器控制禁用，未实测（与 OpenClaw 同源 skill）
• ⚠️ 腾讯文档集成：本环境未授权，未实测（工具链已确认）
• ✅ 知识库 RAG：ollama 插件已启用，对应 OpenClaw 侧本地 RAG 经验

记忆系统：两个 Agent 都有"长期记忆"

实测过程

我检查了 QClaw 的记忆存储路径 C:\Users\ZGT\.qclaw\memory\，确认存在：

main.sqlite          —— 主会话记忆（SQLite） lossless\lcm.db      —— lossless-claw 无损上下文数据库 lossless\lcm.db-shm  —— 共享内存 lossless\lcm.db-wal  —— 预写日志

这说明 QClaw 的记忆系统包含两层：

1. 会话记忆
   （main.sqlite）：当前会话的对话历史
2. 无损上下文
   （lossless-claw）：跨会话的长期记忆，带压缩和检索

关键参数

和 OpenClaw 对比

完全一致。 QClaw 的记忆系统就是 OpenClaw 的 memory-core + lossless-claw 插件，参数相同、存储结构相同、行为相同。

我在 OpenClaw 侧（Ubuntu + Yoga 11S）跑了 19 天，每天写日报、记笔记，记忆系统稳定。QClaw 侧（同一台机器）的记忆表现一致——它记得我之前问过什么、测过什么、写过哪几篇文章。

这是 QClaw 最大的隐性优势：它继承了 OpenClaw 打磨过的记忆架构，不是从零造的。

AI 编程：能写文件、能跑命令

实测过程

本对话本身就是最好的证明。我用 QClaw：

• 写了 5 篇 Markdown 文章（write 工具）
• 写了 4 个 HTML 发布版（write 工具）
• 跑了十几次 PowerShell 命令（exec 工具）——查系统配置、查进程、查内存、查配置文件
• 生成了 3 张 AI 配图（qclaw-generate-image skill）
• 调试了 cron 定时任务（第一次参数错，第二次成功）

每一个操作都是"AI 直接操纵电脑"——这正是 Agent 编程的核心。

和 OpenClaw 对比

完全一致。 QClaw 的 exec / write / read 工具链和 OpenClaw 同源。区别只在于：

在 OpenClaw 侧，我让 AI 改过 grub 配置、装过驱动、调过 systemd。在 QClaw 侧，我让 AI 查过系统信息、清过临时文件、配过任务。能力对等，只是操作系统不同。

一个细节差异：OpenClaw 侧我用 Ollama + qwen2.5:3b 做本地代码辅助（不花钱、不联网）。QClaw 侧 ollama 插件也已启用，理论上可以做同样的本地代码辅助——但默认模型路由走的是腾讯云端模型，本地 Ollama 需要手动切换。

浏览器自动化：环境未启用，但能力同源

诚实标注

本次 Yoga 11S 环境的浏览器控制是禁用状态（gateway 未开启 browser control）。我尝试调用浏览器工具，返回：

browser control disabled. Restart the OpenClaw gateway...

所以这一项我没有实测。

但能力是确定的

QClaw 内置了 xbrowser skill——和 OpenClaw 侧完全同源。xbrowser 通过 CDP（Chrome DevTools Protocol）控制 Chrome/Edge，能：

• 打开网页、截图
• 点击、填表、滚动
• 抓取动态内容（SPA）
• 复用已登录的 cookie（操作需要登录的网站）

OpenClaw 侧我用 xbrowser 抓过公众号文章、填过表单。QClaw 侧如果启用浏览器控制，体验一致。

限制是"本机环境未开"，不是"QClaw 没有这能力"。在配置完整的 Windows 机器上，QClaw 的浏览器自动化可用。

腾讯文档集成：未授权，但工具链完整

诚实标注

本次环境未连接腾讯文档（在 QClaw 中点击"连接应用"→"腾讯文档"完成授权后可用）。我调用腾讯文档工具时返回：

❌ 未找到腾讯文档 Token。请先连接腾讯文档完成授权。

所以这一项我没有实测写入。

但工具链已确认

QClaw 提供了完整的腾讯文档 MCP 工具集：

• create_smartcanvas_by_mdx
   —— 创建智能文档（写 Markdown）
• manage.create_file
   —— 创建表格 / Word / 智能表格
• sheet.set_range_value
   —— 写入 Excel 数据
• smartsheet.add_records
   —— 写入智能表格
• smartcanvas.edit
   —— 编辑已有文档
• create_mind_by_markdown
   —— 创建思维导图
• create_flowchart_by_mermaid
   —— 创建流程图

这相当于把"AI 写文档"和"微信推送"打通了：你微信说一句"把今天的简报存成腾讯文档"，QClaw 就能直接生成并保存。

这能力 OpenClaw 有没有？

没有原生的。 OpenClaw 侧要操作腾讯文档，需要自己配 MCP server、申请 Token、写适配层。QClaw 侧是腾讯自家集成，一键授权即用。

这是 QClaw 相对 OpenClaw 的独占优势——腾讯生态的深度整合（微信直连 + 腾讯文档 + 元宝搜索），OpenClaw 作为开源项目无法原生拥有。

知识库 RAG：本地知识库的可能

实测证据

QClaw 配置中 ollama 插件已启用。这对应 OpenClaw 侧我用 Ollama + qwen2.5:3b 做本地 RAG 的经验——把个人笔记、文档做成向量库，AI 回答时先检索再生成。

QClaw 还启用了 qclaw-embedding 插件（向量化）和 memory-core（记忆）。三者组合，理论上可以做：

• 本地文档问答（不上传云端）
• 个人知识库检索
• 长期记忆的语义搜索

和 OpenClaw 对比

能力同源。 OpenClaw 侧用 Ollama + AnythingLLM 或自建向量库；QClaw 侧用 ollama + qclaw-embedding。底层一样，封装层 QClaw 更顺手（腾讯可能提供了托管的 embedding 服务）。

这一篇的结论

QClaw 的进阶能力 = OpenClaw 的能力 + 腾讯生态加成。

• 记忆、编程、RAG：和 OpenClaw 对等（同源）
• 浏览器：对等（同源 xbrowser），但本机需启用
• 腾讯文档：OpenClaw 没有的独占能力

下篇预告：总结篇。核心差异回顾、场景化推荐、协同使用方案。