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

development. ## AI Tool Users: non-technical professionals proficient in AI native tools like Cursor and ChatGPT, applying them for code generation and workflow automation. ## Method Online questionnaire. ##

本次调研涉及554位AI时代的开发者，包含以下两类人群： 开发者：具备扎实编程能力，能独立编写代码、调用模型/API进行软件、算法或应用开发的技术人员。 AI编程工具应用者：虽非传统技术岗位，但能熟练使用 Cursor、ChatGPT 等 AI 原生工具进行代码生成、工作流搭建，以解决实际业务问题的从业者。 ## 研究方法 线上问卷调研 ## 问卷发布渠道 知乎、魔搭社区、观猹、Research AI+社群等 ##

、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

generated by large language models or other probabilistic tools, including but not limited to Copilot or ChatGPT. This policy covers code, documentation, pull requests, issues, comments, and any other contributions