五篇写完了，说点实在的

从 Yoga 11S 上跑 OpenClaw，到同一台机器上实测 QClaw，这个系列做了 5 篇：

1. 引子：为什么要在同一台老本上对比两个 Agent
2. 基础体验：安装、微信直连、模型路由
3. 自动化与信息聚合：定时任务、搜索、文档、简报
4. 进阶能力：记忆、编程、浏览器、腾讯文档、RAG
5. 本篇：总结

核心结论先放这：QClaw 不是 OpenClaw 的替代品，是 OpenClaw 的"微信特化版"。

一图看清关系

你可以把 OpenClaw 理解成 Android 的 AOSP，QClaw 理解成某个厂商的定制 ROM——内核一样，上层加了自家生态。

能力对照总表

场景化推荐

选 QClaw，如果你——

• 📱 主力在微信：不想开电脑就能问 AI、收推送
• 🚫 不想折腾：看到 API Key、环境变量就头大
• 🏢 腾讯生态用户：微信、腾讯文档、元宝搜索日常在用
• 💡 轻量需求：问答、提醒、简报、查资料
• 🆕 AI 新手：第一次用 Agent，要开箱即用

选 OpenClaw，如果你——

• 🔧 技术背景：会用 Linux、CLI、能配 API
• 🔒 隐私优先：数据不出本地，自己托管
• 🧩 要深度定制：混用多个模型、接私有服务、写自己的 skill
• 📡 订阅式信息流：RSS 固定源、长期跟踪
• 💰 成本敏感：用免费/便宜的本地模型（Ollama）

两个都要，如果你——

• 主力机 Windows + 微信用 QClaw
• 家里老本/服务器 Ubuntu + OpenClaw 跑后台任务
• 两者共享同一套 skill 思路，迁移成本低

协同使用：一个真实方案

我在 Yoga 11S 上的实际部署：

两个 Agent 不是竞争关系，是前后台配合：OpenClaw 在后台默默跑长期任务，QClaw 在前台做即时交互。

老本 + AI Agent 的启示

Yoga 11S 是 2013 年的机器，i3-3229Y，8GB 内存。它跑 OpenClaw 没问题，跑 QClaw 也没问题（风扇会响，但能跑）。

这说明一件事：AI Agent 的门槛不在硬件，在软件封装。

十年前的老本，配上合适的 Agent，就能变成：

• 24h 在线的 AI 助手
• 自动采集整理信息的编辑
• 微信直连的个人秘书
• 本地知识库问答终端

OpenClaw 让这件事"可能"，QClaw 让这件事"简单"。两者一起，把老本的价值榨干了。

最后一句

如果你问我"该用哪个"——

新手、微信党、怕麻烦：直接 QClaw。
极客、隐私控、要定制：上 OpenClaw。
都有条件：两个一起，前后台配合。

这就是这个系列的全部结论。谢谢看到这里的你。