数字员工」。 如果你用过ChatGPT，你会知道它本质上是一个问答系统：你问，它答。OpenClaw不一样。它是一个AI Agent平台，能连接20+消息渠道（WhatsApp、Telegram、飞书、钉钉、Discord等），主动执行任务、管理你的日程、处理邮件、操作浏览器、调用各种工具。 换句话说，ChatGPT是「顾问」，OpenClaw是「员工」。 与ChatGPT的核心区别 维度 ChatGPT ChatGPT OpenClaw 交互模式 你问它答 自主执行任务 运行环境 网页/App 自托管服务器，接入20+消息平台 可扩展性 GPTs商店 ClawHub技能市场（13,729个Skills） 数据控制 数据在OpenAI 完全本地，你拥有所有数据 模型选择 仅GPT系列 Claude/GPT/DeepSeek/Gemini/Ollama本地模型 开源 否 MIT 腾讯云总部3月6日近千人排队安装OpenClaw B站、知乎、博客园大量部署教程 NVIDIA GTC 2026（3月16-19日）：黄仁勋发布NemoClaw软件栈，断言「OpenClaw绝对是下一个 ChatGPT」。GPU巨头首次为OpenClaw生态推出官方支持产品 腾讯SkillHub争议和解（3月16日）：此前OpenClaw创始人指责腾讯SkillHub批量抓取ClawHub数据导致服务器成

」。 如果你用过ChatGPT，你会知道它本质上是一个问答系统：你问，它答。OpenClaw不一样。它是一个AI Agent平台，能连接20+消息渠道（WhatsApp、Telegram、飞书、钉钉、Discord等），主动执行任务、管理你的日程、处理邮件、操作浏览器、调用各种工具。 换句话说，ChatGPT是「顾问」，OpenClaw是「员工」。 ## 与ChatGPT的核心区别 |维度|ChatGPT|OpenClaw| |维度|ChatGPT|OpenClaw| |---|---|---| |交互模式|你问它答|自主执行任务| |运行环境|网页/App|自托管服务器，接入20+消息平台| |可扩展性|GPTs商店|ClawHub技能市场（13,729个Skills）| |数据控制|数据在OpenAI|完全本地，你拥有所有数据| |模型选择|仅GPT系列|Claude/GPT/DeepSeek/Gemini/Ollama本地模型| --install-daemon。如果用阿里云/腾讯云的一键部署方案，门槛更低。但如果要接入多个平台、自定义Skill、调优配置，需要一定的技术基础。 ## Q3：OpenClaw和ChatGPT有什么区别？ ChatGPT是「顾问」（你问它答），OpenClaw是「员工」（它主动执行任务）。OpenClaw可以接入你的消息平台、管理邮件日历、操作浏览器、执行Shell命令，而且数据完全在你自己手上。代价是需要自己部署和维护。

and CLI Ollama不是唯一选择。LM Studio有图形界面，llama.cpp能精确控制每个参数，MLX则让Apple Silicon跑满。 LM Studio：本地版ChatGPT界面 如果你用过ChatGPT的网页版，LM Studio的体感很接近。区别是，它跑在你自己的电脑上，用的是开源模型，不花钱，数据不出本地。 可以理解成一个带图形界面的本地模型运行器。下载模型、加载模型、聊天 处理文档、写代码、分析数据、整理文件。这些任务不需要云端最强的能力，但需要隐私、需要免费、需要随时可用。Gemma426BA4B在这些场景下够用了。 举个例子：你有一批本地PDF需要提取关键信息整理成表格。以前你可能会传到ChatGPT或Claude，现在直接让本地的OpenClaw去做。文件不离开你的电脑，不花API费用，而且Gemma4本身就支持文档理解和OCR。 我的判断 这才是本地模型该有的用法。不是拿它和Claude

state.db已经有内容了。你刚才那句自我介绍，连同Hermes的回复，都写进了SQLite数据库，并且建了FTS5全文索引。下次启动Hermes，它不会从零开始，而是能搜索找到这段对话。 这和ChatGPT那种「看起来有记忆但其实每次都重新加载全部历史」不同。Hermes是按需检索，只在相关时才调出历史。数据库积累几个月的对话也不会变慢。 继续聊，触发更深的记忆 再多聊几轮。比如告诉它你的工作习惯： Hermes知道你在说什么。它不区分消息来自哪个平台，所有平台共享同一个Agent实例和同一套记忆。Telegram上说的话，CLI里能接着聊。Discord频道里讨论的内容，Slack里也能引用。 这和你在不同设备上开不同的ChatGPT窗口、每次都得重新解释背景的体验完全不同。Hermes只有一个大脑，不管你从哪个入口进来。 实际部署方案 把前面几节串起来，一个典型的部署方案长这样： $5 VPS (Ubuntu 22.04) 什么坑。 第一周，你问了三四个问题，聊了Docker部署的内存占用、VPS的价格对比、Daytona的免费额度限制。这些信息散落在不同对话里。 第二周你想继续深挖Serverless方案。打开ChatGPT或者Claude，第一件事是什么？重新解释你在干什么。 「我在调研AI Agent部署方案，上周看了Docker和VPS，现在想了解Serverless，之前发现Daytona有免费额度但有限制……」

Datawhale 扫描二维码关注 Datawhale 公众号，获取更多优质开源内容 开源协议 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享4.0国际许可协议进行许可。 前言 自2022年底以来，以ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model,LLM）如同一场技术海啸，彻底改变了我们与人工智能交互的方式。LLM强大的自然语言理解和生成能力，让我们看到了通往通用人工智能（AG B：特斯拉自动驾驶系统在高速公路上行驶时，突然检测到前方有障碍物，需要在毫秒级做出刹车或变道决策 case C：AlphaGo在与人类棋手对弈时，需要评估当前局面并规划未来数十步的最优策略 case D：ChatGPT扮演的智能客服在处理用户投诉时，需要查询订单信息、分析问题原因、提供解决方案并安抚用户情绪 假设你需要为一个"智能健身教练"设计任务环境。这个智能体能够： 通过可穿戴设备监测用户的心率、运动强度等生理数据 实现了学习与推理的结合。 框架:ReAct(2022),LangChain,LangGraph,crewAI项目/应用:Auto-GPT(2023)BabyAGI(2023)Voyager(2023)ChatGPT Agent(2025)Google Big Sleep(2024-2025) ReAct:提出将“推理”(Reasoning)与“行动”(Action)相结合的框架,成为许多LLM智能体的基

、看到价格波动立刻操作——在2026年的 Polymarket上都是把钱送给Bot。 第二，用AI辅助决策，而非自动执行。AI最擅长的是处理大量信息并给出概率估计，而不是在毫秒级做交易决策。用ChatGPT或Claude帮你分析一个事件的概率，比让Bot全自动交易更安全也更有效。决策权留在自己手里，让AI做研究助理而不是基金经理。 第三，领域专精 > 算法速度。上一章已经详细说过：排行榜上最赚钱的