企業級場景硬剛OpenClaw，國產智能體bit-Agent小青龍全方位碾壓

OpenClaw無疑是當下AI圈的現象級單品。想必大家最近已經在社交媒體刷到過無數次關于“小龍蝦”的推送，其火爆程度想必不需要再贅述。

然而，全網都在討論它有多火熱、能力有多強，但因為極高的使用門檻，大部分人都沒有條件親自試用。相信很多朋友都會有這些疑問：OpenClaw真的可以替代人類嗎？能為我做哪些工作？

企業級bit-Agent「國產小青龍」VS 個人版OpenClaw「外來小龍蝦」

作為國內首個實現企業級智能體商業化落地的老牌選手，九科信息來攬下這個活——我們通過7個企業級辦公的真實場景，深度測試對比了bit-AgentOpenClaw的真實使用體驗，并完整記錄了任務成功率、任務完成時長、token消耗等可量化指標。

如果你正在使用OpenClaw，或者準備部署同類型智能體，耐心看完本篇文章，它將刷新你對智能體的認知。

同時，bit-Agent作為企業級國產“小青龍”OpenClaw個人版外來“小龍蝦”，從產品定位和設計理念上，就存在本質不同：九科信息始終致力于為中國企業打造安全可控的智能體產品，即“在限定范圍內讓AI發揮，也給人類足夠的干預方法”…此處不再贅述。

下面我們正式開始實測。

01 圖形界面操作能力｜真實場景硬碰硬，誰更勝任企業級任務？

先放結果，再聊細節。

bit-Agent成功跑通了所有場景，而OpenClaw只跑通了7個中的5個

反復測試后，我們得出一個結論：bit-Agent在企業場景中有著顯著的優勢

bit-Agent小青龍與OpenClaw小龍蝦，差異最為顯著的，是圖形界面的操作能力。

不難注意到，在兩者共同跑通的場景里，bit-Agent的耗時皆優于OpenClaw，在個別場景中的耗時甚至不到后者的一半。

在同一個大模型驅動下，bit-Agent表現出更為高效的圖形界面識別以及操作能力，是穩扎穩打的GUI Agent。

這個優勢不僅體現在效率上，當場景復雜度進一步提升，bit-Agent依舊保持著流暢的運行，而OpenClaw則出現了卡頓、甚至終止任務的情況。

我們不妨以兩個場景為例，進行對比：

場景一內部數據獲取及分析：進入OA系統項目管理模塊，進行項目管理數據的質量檢查，并給出分析報告。

場景二外部信息解析及錄入：發送客戶名片，登錄OA系統的客戶管理模塊，并錄入客戶信息。

兩個場景皆為企業中常見的OA系統操作，但場景二的任務復雜程度，大大高于場景一

1.信息獲取方式差異

場景1：所有數據都來自OA系統內部，智能體只需按路徑讀取即可，無需處理外部信息。

場景2：核心客戶信息需要從外部名片圖片（非結構化數據）中提取，涉及圖像識別（OCR）、信息解析、字段匹配，提取精度要求更高。

2.操作類型差異

場景1：屬于“數據讀取+分析報告生成”，是單向的信息獲取與輸出。

場景2：屬于“系統寫入+數據持久化”，需要在OA中新建客戶、填寫表單、提交錄入，直接修改業務系統數據，操作精度和風險控制要求更高。

3.流程復雜度與任務目標形態差異

場景1：流程是線性的（登錄→篩選項目→讀取數據→分析→生成報告），所有步驟依賴系統內固定路徑。目標是生成一份分析報告，屬于文本輸出類任務。

場景2：流程依賴外部圖片信息+系統操作+人工確認中斷，環節更多、不確定性更高。目標是完成客戶信息的系統錄入，屬于業務操作類任務，并涉及人機交互的中斷邏輯，流程更復雜。

「場景一」中，bit-Agent與OpenClaw皆順利完成任務。但到了「場景二」OpenClaw進入OA系統后便“宕機”了，需要關閉重啟才能再度響應，并且在后續的反復嘗試中也未能成功執行。

場景二中，OpenClaw反復嘗試了40分鐘都未完成

我們判斷這是由于OpenClaw多模態數據處理與復雜GUI精準操作能力不足，無法支撐圖像識別、表單錄入等高要求任務。其缺少異常容錯與流程重試機制，一旦環節執行失敗就會直接卡死宕機，無法完成復雜業務操作。

作為對比，我們來看看bit-Agent在「場景二」中的操作：一次性順利完成，用時僅1分半。

場景二中，九科信息bit-Agent一次性順利完成，用時僅1分34秒

02 能力固化+成本優化｜Token消耗對比，相差數十倍

有的朋友可能會提出疑問：如果我為OpenClaw優化提示詞、加入更多的Skills等“調教”操作，或許就能跑通上面所未能完成的場景？

不排除這種可能，但接下來的這項數值差異，將徹底打消企業對“場景是否能夠順利跑通”的糾結。

首先達成一個共識：企業應用智能體的核心因素之一，在于降本增效。

在時間效率上，bit-Agent已展現出明顯優勢；而在使用成本上，bit-Agent的優勢更是成倍數放大。

七大場景Token消耗對比：bit-Agent VS OpenClaw

bit-Agent與OpenClaw在單個任務上的token消耗差距巨大，在「檢索外部數據并核對本地表格文件」中，甚至相差了60倍

若把智能體視為“數字員工”，那bit-Agent小青龍的“時薪”極具性價比。

明明兩者在測試中用的是同一個大模型，但token消耗會有如此明顯的差距？

正是源于bit-Agent在產品的底層設計上，鉆研出的技術突破：

1. 適當的界面剪裁：在流程設計上，bit-Agent對界面做了很多裁剪，在不失去網頁語義的情況下，去掉了大多數對模型操作無效的信息，避免了token浪費。

2. 動態的狀態注入：一般的智能體在執行時，必須要主動觀察所有信息。而「主動觀察」就會導致產生多個步驟，且這些觀察歷史會一直留在上下文里占用空間。bit-Agent使用的是動態的狀態注入，則避免了這種token被大量“空耗”的情況。

3. 瀏覽器場景優化：總的來說，bit-Agent對“瀏覽器”這個場景做了特殊優化，為用戶提供了降本增效的最優解。而OpenClaw是以命令行為基礎邏輯，與瀏覽器持續變化的邏輯相悖。

由于企業用戶對智能體的使用成本較為敏感，因此在token消耗的問題上，九科信息下足了功夫。

企業應用智能體的場景多為通常具有以下兩個特征——高頻和批量。為此，九科信息為bit-Agent開發了獨家的“能力固化”功能。

簡單來說，即是bit-Agent能夠將已經成功跑通的流程固化為它的“能力”，在后續流程批量化復用時，它能夠直接使用已固化的能力去執行任務，無需大模型重新走一遍思考的流程。

我們用結果說話，讓bit-Agent和OpenClaw都重復執行一次「登錄OA系統預定會議」場景，再來看看對比。

九科信息bit-Agent使用固化能力后速度明顯提升，token消耗量降至

bit-Agent在使用“固化能力”后，token消耗降低為0，執行速度也提升了3倍在高頻且大批量的任務中，這種改進帶來的降本效果將被無限放大。

然而“能力固化”所帶來的優勢，絕不僅僅在于“降本”，也在于安全以及穩定。

我們知道，大模型生成文本是按概率采樣，同一句prompt可能輸出不同內容，而且當前大模型還會偶發“幻覺”問題。因此，就當前的技術而言，只要使用次數足夠多，大模型出錯是必然的。

這種必然性便為智能體增加了一層無形的風險——它在前面100個任務中表現優異，但事故可能會發生在第101次。

九科信息bit-Agent的獨家功能“能力固化”

但bit-Agent通過“能力固化”，則避免了這一層風險。在bit-Agent的流程復用中，大模型的參與度較低，不涉及流程的核心操作，確保了流程安全、有序地重復執行。

安全、有序，可以說是眾多企業、尤其是大型央國企的“生命線”。

而在這一問題上，bit-Agent和OpenClaw表現如何呢？

03 央企級產品標準｜安全問題PK，bit-Agent全面占優

OpenClaw爆火的原因之一，在于其為開源項目，且擁有豐富的Skills工具可供選擇，用戶能夠直接“拿”別人的技能為己用。但這也為其安全問題帶來了眾多麻煩。

OpenClaw的Skills本質上是類插件形式的功能擴展包。截至目前，OpenClaw在全球已經有上千起“插件生態投毒”事件。這些“毒插件”可能會偽裝成“加密貨幣追蹤器”、“PDF工具”等熱門應用，安裝后竊取瀏覽器Cookie、API密鑰、SSH憑證，部署信息竊取木馬，使設備淪為“肉雞”。

據不同機構統計，ClawHub（官方Skills市場）在2025年末至2026年初遭遇ClawHavoc大規模投毒攻擊，被植入341-1184個惡意Skills，惡意Skills占比約10.8%-20%。

如果不去使用那些開源插件，是否就徹底安全了？很遺憾，OpenClaw還存在其他安全漏洞。

根據已公開信息，目前OpenClaw暴露的安全隱患來源于以下四大方面：

OpenClaw暴露的四大安全隱患

展示以上風險并非為了詆毀，而是為了提高用戶的安全意識。

這絕不是危言聳聽。我們特意在測試中“試探”了OpenClaw，結果它全“招了”。

如果有心人用你的小龍蝦問出了你的賬號密碼、隱私信息呢?

近期，工信部國家互聯網應急中心先后發布關于OpenClaw的安全風險提示，指出四大核心風險：權限失控、插件投毒、安全漏洞、數據泄露，提醒用戶禁用不必要插件以及強化訪問控制。

工信部與國家互聯網應急中心先后發布關于OpenClaw的安全風險提示

說了那么多風險，是否意味著智能體在安全問題上難以有所保障？并非如此。

自bit-Agent上線以來，在所服務的大型企業及國央企的一眾案例中，未曾出現過任何一例安全事故。作為滿足工信部“信創”標準的智能體應用，bit-Agent不僅在執行能力上是“企業級”，在安全性上更是“企業級”。

bit-Agent的安全性來源于多個方面，包括但不限于：

1、完善的權限管理體系：根據企業組織架構，為不同崗位員工分配不同操作權限，嚴格遵循最小權限原則，避免越權操作和數據泄露；

2、高危操作人工確認機制：所有高危操作（如系統配置修改、數據導出、資金轉賬等）都會觸發異常提醒，必須經過用戶手動確認后才能執行，從根源上避免“AI暴走”風險；

3、RPA 與大模型融合架構：執行層基于 RPA 技術，而非由大模型自由發揮，確保操作在可控范圍內進行，不會因模型波動而影響底層操作可靠性；

4、執行狀態透明反饋：提供清晰的執行狀態反饋，操作決策向用戶透明，每個步驟均可實時感知并隨時接管。

如果我既想要bit-Agent的安全和高效，又難以割舍OpenClaw豐富的技能包，那應該怎么選擇呢？

事實上，我們也能夠將你所想要的各種Skills，通過“能力固化”功能，直接轉化為bit-Agent的固有能力。九科信息也正在篩選OpenClaw同款熱門Skills，在確保安全的前提下，在bit-Agent內部的應用市場逐步上線。