企业级场景硬刚OpenClaw，国产智能体bit-Agent小青龙实现全方位碾压！实力远超小龙虾数倍！

OpenClaw无疑是当下AI圈的现象级单品。想必大家最近已经在社交媒体刷到过无数次关于“小龙虾”的推送，其火爆程度想必不需要再赘述。

然而，全网都在讨论它有多火热、能力有多强，但因为极高的使用门槛，大部分人都没有条件亲自试用。相信很多朋友都会有这些疑问：OpenClaw真的可以替代人类吗？能为我做哪些工作？

企业级bit-Agent「国产小青龙」VS 个人版OpenClaw「外来小龙虾」

作为国内首个实现企业级智能体商业化落地的老牌选手，九科信息来揽下这个活——我们通过7个企业级办公的真实场景，深度测试对比了bit-Agent与OpenClaw的真实使用体验，并完整记录了任务成功率、任务完成时长、token消耗等可量化指标。

如果你正在使用OpenClaw，或者准备部署同类型智能体，耐心看完本篇文章，它将刷新你对智能体的认知。

同时，bit-Agent作为企业级国产“小青龙”与OpenClaw个人版外来“小龙虾”，从产品定位和设计理念上，就存在本质不同：九科信息始终致力于为中国企业打造安全可控的智能体产品，即“在限定范围内让AI发挥，也给人类足够的干预方法”…此处不再赘述。

下面我们正式开始实测。

01 图形界面操作能力｜真实场景硬碰硬，谁更胜任企业级任务？

先放结果，再聊细节。

bit-Agent成功跑通了所有场景，而OpenClaw只跑通了7个中的5个

反复测试后，我们得出一个结论：bit-Agent在企业场景中有着显著的优势。

bit-Agent小青龙与OpenClaw小龙虾，差异最为显著的，是图形界面的操作能力。

不难注意到，在两者共同跑通的场景里，bit-Agent的耗时皆优于OpenClaw，在个别场景中的耗时甚至不到后者的一半。

在同一个大模型驱动下，bit-Agent表现出更为高效的图形界面识别以及操作能力，是稳扎稳打的GUI Agent。

这个优势不仅体现在效率上，当场景复杂度进一步提升，bit-Agent依旧保持着流畅的运行，而OpenClaw则出现了卡顿、甚至终止任务的情况。

我们不妨以两个场景为例，进行对比：

场景一 内部数据获取及分析：进入OA系统项目管理模块，进行项目管理数据的质量检查，并给出分析报告。

场景二 外部信息解析及录入：发送客户名片，登录OA系统的客户管理模块，并录入客户信息。

两个场景皆为企业中常见的OA系统操作，但场景二的任务复杂程度，大大高于场景一。

1.信息获取方式差异

场景1：所有数据都来自OA系统内部，智能体只需按路径读取即可，无需处理外部信息。

场景2：核心客户信息需要从外部名片图片（非结构化数据）中提取，涉及图像识别（OCR）、信息解析、字段匹配，提取精度要求更高。

2.操作类型差异

场景1：属于“数据读取+分析报告生成”，是单向的信息获取与输出。

场景2：属于“系统写入+数据持久化”，需要在OA中新建客户、填写表单、提交录入，直接修改业务系统数据，操作精度和风险控制要求更高。

3.流程复杂度与任务目标形态差异

场景1：流程是线性的（登录→筛选项目→读取数据→分析→生成报告），所有步骤依赖系统内固定路径。目标是生成一份分析报告，属于文本输出类任务。

场景2：流程依赖外部图片信息+系统操作+人工确认中断，环节更多、不确定性更高。目标是完成客户信息的系统录入，属于业务操作类任务，并涉及人机交互的中断逻辑，流程更复杂。

在「场景一」中，bit-Agent与OpenClaw皆顺利完成任务。但到了「场景二」，OpenClaw进入OA系统后便“宕机”了，需要关闭重启才能再度响应，并且在后续的反复尝试中也未能成功执行。

场景二中，OpenClaw反复尝试了40分钟都未完成

我们判断这是由于OpenClaw多模态数据处理与复杂GUI精准操作能力不足，无法支撑图像识别、表单录入等高要求任务。其缺少异常容错与流程重试机制，一旦环节执行失败就会直接卡死宕机，无法完成复杂业务操作。

作为对比，我们来看看bit-Agent在「场景二」中的操作：一次性顺利完成，用时仅1分半。

场景二中，九科信息bit-Agent一次性顺利完成，用时仅1分34秒

02 能力固化+成本优化｜Token消耗对比，相差数十倍

有的朋友可能会提出疑问：如果我为OpenClaw优化提示词、加入更多的Skills等“调教”操作，或许就能跑通上面所未能完成的场景？

不排除这种可能，但接下来的这项数值差异，将彻底打消企业对“场景是否能够顺利跑通”的纠结。

首先达成一个共识：企业应用智能体的核心因素之一，在于降本增效。

在时间效率上，bit-Agent已展现出明显优势；而在使用成本上，bit-Agent的优势更是成倍数放大。

七大场景Token消耗对比：bit-Agent VS OpenClaw

bit-Agent与OpenClaw在单个任务上的token消耗差距巨大，在「检索外部数据并核对本地表格文件」中，甚至相差了60倍。

若把智能体视为“数字员工”，那bit-Agent小青龙的“时薪”极具性价比。

明明两者在测试中用的是同一个大模型，但token消耗会有如此明显的差距？

正是源于bit-Agent在产品的底层设计上，钻研出的技术突破：

1.适当的界面剪裁：在流程设计上，bit-Agent对界面做了很多裁剪，在不失去网页语义的情况下，去掉了大多数对模型操作无效的信息，避免了token浪费。

2.动态的状态注入：一般的智能体在执行时，必须要主动观察所有信息。而「主动观察」就会导致产生多个步骤，且这些观察历史会一直留在上下文里占用空间。bit-Agent使用的是动态的状态注入，则避免了这种token被大量“空耗”的情况。

3.浏览器场景优化：总的来说，bit-Agent对“浏览器”这个场景做了特殊优化，为用户提供了降本增效的最优解。而OpenClaw是以命令行为基础逻辑，与浏览器持续变化的逻辑相悖。

由于企业用户对智能体的使用成本较为敏感，因此在token消耗的问题上，九科信息下足了功夫。

企业应用智能体的场景多为通常具有以下两个特征——高频和批量。为此，九科信息为bit-Agent开发了独家的“能力固化”功能。

简单来说，即是bit-Agent能够将已经成功跑通的流程固化为它的“能力”，在后续流程批量化复用时，它能够直接使用已固化的能力去执行任务，无需大模型重新走一遍思考的流程。

我们用结果说话，让bit-Agent和OpenClaw都重复执行一次「登录OA系统预定会议」场景，再来看看对比。

OpenClaw二次执行同样的任务，token消耗量飙升至2880万

OpenClaw在第二次完成同一个任务时，token消耗和执行时间都不降反升——相比第一次，token消耗涨了8倍，还多花了4倍时间。这是因为它重新把整个流程当作新流程探索了一遍，导致不必要的成本浪费极高，还隐藏着极大的不稳定性。

九科信息bit-Agent使用固化能力后速度明显提升，token消耗量降至为0

bit-Agent在使用“固化能力”后，token消耗降低为0，执行速度也提升了3倍。在高频且大批量的任务中，这种改进带来的降本效果将被无限放大。

然而“能力固化”所带来的优势，绝不仅仅在于“降本”，也在于安全以及稳定。

我们知道，大模型生成文本是按概率采样，同一句prompt可能输出不同内容，而且当前大模型还会偶发“幻觉”问题。因此，就当前的技术而言，只要使用次数足够多，大模型出错是必然的。

这种必然性便为智能体增加了一层无形的风险——它在前面100个任务中表现优异，但事故可能会发生在第101次。

九科信息bit-Agent的独家功能“能力固化”

但bit-Agent通过“能力固化”，则避免了这一层风险。在bit-Agent的流程复用中，大模型的参与度较低，不涉及流程的核心操作，确保了流程安全、有序地重复执行。

安全、有序，可以说是众多企业、尤其是大型央国企的“生命线”。

而在这一问题上，bit-Agent和OpenClaw表现如何呢？

03 央企级产品标准｜安全问题PK，bit-Agent全面占优

OpenClaw爆火的原因之一，在于其为开源项目，且拥有丰富的Skills工具可供选择，用户能够直接“拿”别人的技能为己用。但这也为其安全问题带来了众多麻烦。

OpenClaw的Skills本质上是类插件形式的功能扩展包。截至目前，OpenClaw在全球已经有上千起“插件生态投毒”事件。这些“毒插件”可能会伪装成“加密货币追踪器”、“PDF工具”等热门应用，安装后窃取浏览器Cookie、API密钥、SSH凭证，部署信息窃取木马，使设备沦为“肉鸡”。

据不同机构统计，ClawHub（官方Skills市场）在2025年末至2026年初遭遇ClawHavoc大规模投毒攻击，被植入341-1184个恶意Skills，恶意Skills占比约10.8%-20%。

如果不去使用那些开源插件，是否就彻底安全了？很遗憾，OpenClaw还存在其他安全漏洞。

根据已公开信息，目前OpenClaw暴露的安全隐患来源于以下四大方面：

OpenClaw暴露的四大安全隐患

展示以上风险并非为了诋毁，而是为了提高用户的安全意识。

这绝不是危言耸听。我们特意在测试中“试探”了OpenClaw，结果它全“招了”。

如果有心人用你的小龙虾问出了你的账号密码、隐私信息呢?

近期，工信部与国家互联网应急中心先后发布关于OpenClaw的安全风险提示，指出四大核心风险：权限失控、插件投毒、安全漏洞、数据泄露，提醒用户禁用不必要插件以及强化访问控制。

工信部与国家互联网应急中心先后发布关于OpenClaw的安全风险提示

说了那么多风险，是否意味着智能体在安全问题上难以有所保障？并非如此。

自bit-Agent上线以来，在所服务的大型企业及国央企的一众案例中，未曾出现过任何一例安全事故。作为满足工信部“信创”标准的智能体应用，bit-Agent不仅在执行能力上是“企业级”，在安全性上更是“企业级”。

bit-Agent的安全性来源于多个方面，包括但不限于：

1.完善的权限管理体系：根据企业组织架构，为不同岗位员工分配不同操作权限，严格遵循最小权限原则，避免越权操作和数据泄露；

2.高危操作人工确认机制：所有高危操作（如系统配置修改、数据导出、资金转账等）都会触发异常提醒，必须经过用户手动确认后才能执行，从根源上避免“AI暴走”风险；

3.RPA 与大模型融合架构：执行层基于 RPA 技术，而非由大模型自由发挥，确保操作在可控范围内进行，不会因模型波动而影响底层操作可靠性；

4.执行状态透明反馈：提供清晰的执行状态反馈，操作决策向用户透明，每个步骤均可实时感知并随时接管。

……

如果我既想要bit-Agent的安全和高效，又难以割舍OpenClaw丰富的技能包，那应该怎么选择呢？

事实上，我们也能够将你所想要的各种Skills，通过“能力固化”功能，直接转化为bit-Agent的固有能力。九科信息也正在筛选OpenClaw同款热门Skills，在确保安全的前提下，在bit-Agent内部的应用市场逐步上线。