OpenClaw vs AutoGPT：兩種 AI Agent 方法的誠實比較

AutoGPT 在 2023 年 3 月橫空出世，短短幾天內就成為 GitHub 上增長最快的專案之一，巔峰時期達到超過 16 萬顆星^[1]。它承諾了一個令人興奮的願景：給 AI 一個目標，讓它自主完成一切。

OpenClaw 則走了一條不同的路。它不追求完全自主，而是強調人機協作——AI 作為你的助理，在你的指導下完成任務。

兩年過去了，這兩種方法各自發展得如何？本文基於實際使用經驗，對這兩個框架進行一次誠實的比較。

核心理念差異

AutoGPT：自主 Agent

AutoGPT 的核心理念可以用一句話概括：給 AI 一個目標，讓它自己想辦法。

你告訴 AutoGPT「研究 AI 晶片市場並寫一份報告」，它會自主執行以下流程：

1. 分解目標為子任務
2. 搜尋網路蒐集資訊
3. 分析資料
4. 撰寫報告
5. 自我評估品質
6. 如果不滿意，重新來過

整個過程中，你只需要在開頭設定目標，然後等待結果。這聽起來很美好。

OpenClaw：人機協作 Agent

OpenClaw 的理念完全不同：AI 是你的助理，不是你的替代者。

你透過 Telegram、WhatsApp 或其他管道和 OpenClaw 對話，給它具體的指令，它執行任務並回報結果。你可以即時調整方向、提供額外資訊、確認關鍵決策。

這不是一個「設定後忘記」的系統，而是一個持續互動的工作夥伴。

為什麼這個差異很重要

這不只是風格偏好。兩種方法在實際使用中有截然不同的可靠性、成本效率和適用場景。接下來我們逐一比較。

實際可靠性

AutoGPT 的無限迴圈問題

這是 AutoGPT 最被詬病的問題，也是理解這兩種方法差異的關鍵。

當 AutoGPT 自主執行任務時，它經常陷入以下迴圈^[2]：

思考 → 執行行動 → 評估結果 → 不滿意 → 重新思考 → 執行類似行動 → 評估 → 不滿意 → ...

這個迴圈可以重複幾十次甚至上百次，每次都消耗 API Token，但產出幾乎沒有實質進展。常見的觸發場景包括：

• AI 對搜尋結果不滿意，反覆用不同關鍵字搜尋同樣的資訊
• AI 撰寫內容後自我評估不夠好，反覆修改但改得越來越差
• AI 遇到需要人類判斷的決策點，在兩個選項之間反覆猶豫

社群中有大量關於這個問題的報告。有使用者分享過一次 AutoGPT 執行中消耗了 $30 的 API 費用，最終產出的報告品質還不如直接問 ChatGPT 一個問題^[3]。

OpenClaw 的方法

OpenClaw 透過人在迴圈中（human-in-the-loop）的方式避免了這個問題。

當 OpenClaw 完成一個步驟後，它會回報結果並等待你的下一步指令。如果方向錯了，你可以立即糾正。如果某個步驟不需要了，你可以直接跳過。

你：幫我研究 AI 晶片市場的最新動態
OpenClaw：[搜尋並整理結果] 以下是我找到的資訊...
你：這些太舊了，只看 2026 年的資料
OpenClaw：[重新搜尋] 更新後的結果...
你：很好，幫我根據這些整理成簡報大綱
OpenClaw：[生成大綱] ...

每一步都是一次有意義的互動。沒有無效迴圈，沒有失控的 API 消耗。

可靠性數據

基於社群回報和我們的測試^[4]：

數字說明了一切。AutoGPT 在完全自主模式下的可靠性仍然不足以用於正式工作。

成本效率

API 消耗對比

這是最直接的比較維度。同一個任務在兩個框架中的 Token 消耗差異可以是驚人的。

任務：搜尋並整理最新的 Rust 程式語言更新

任務：分析一份 CSV 檔案並生成圖表

AutoGPT 的高消耗來自於：

• 每個步驟都需要「思考」和「評估」兩次 LLM 呼叫
• 自我修正迴圈中的重複呼叫
• 長上下文的維護（每次呼叫都包含完整的執行歷史）

長期成本

如果你把 AI Agent 作為每天使用的工具：

AutoGPT 的成本不可預測性是另一個問題。同一個任務可能因為迴圈的次數不同，成本波動在 2-10 倍之間。

設定複雜度

AutoGPT 的設定

AutoGPT 的安裝和設定相當複雜^[5]：

# 1. 克隆儲存庫
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT.git
cd AutoGPT

# 2. 設定環境變數
cp .env.template .env
# 編輯 .env，填入 API 金鑰和各種設定

# 3. 安裝依賴
pip install -r requirements.txt

# 4. 配置各種外掛和工具
# ...這裡省略了大量步驟

你需要：

• Python 環境管理
• Docker（推薦方式）
• 多個 API 金鑰配置
• 記憶體後端設定（Redis、Pinecone 等）
• 各種外掛的獨立配置

對於非開發者來說，整個過程可能需要數小時，而且容易出錯。

OpenClaw 的設定

# 1. 安裝
npx openclaw onboard
# 互動式引導完成所有設定

# 2. 就這樣

OpenClaw 的 onboard 指令會引導你完成模型選擇、API 金鑰設定和頻道配置。整個過程大約 5 分鐘^[6]。

如果你想要更簡單——ClawTank 讓你在瀏覽器中點幾下就能有一個運行中的 OpenClaw 實例，連命令列都不需要碰。

維護負擔

整合生態系

AutoGPT 的整合

AutoGPT 早期依賴外掛系統，後來演進為更結構化的 Forge/Benchmark 架構。整合能力包括：

• 網頁搜尋
• 檔案操作
• 程式碼執行
• 自訂外掛

但許多外掛的維護狀態堪憂。由於 AutoGPT 的架構經歷了多次重大重構，早期的外掛經常在新版本中失效。

OpenClaw 的整合

OpenClaw 原生支援的頻道和工具更廣泛：

通訊頻道：

• Telegram
• WhatsApp
• Discord
• Slack
• Web UI

內建能力：

• 網頁搜尋與瀏覽
• 檔案管理
• 排程（Cron Jobs）
• Email
• 日曆整合
• MCP 伺服器支援

可擴展性：

• Skills 系統（類似外掛，但更標準化）
• MCP (Model Context Protocol) 整合
• 自訂工具開發

OpenClaw 的 Skills 生態系統有一個集中的 ClawHub，確保品質和相容性。

使用場景對比

適合 AutoGPT 的場景

坦白說，AutoGPT 在 2026 年的位置比較尷尬。但它仍然有一些特定的使用場景：

研究與實驗。 如果你是 AI 研究者，想了解自主 Agent 的行為模式和限制，AutoGPT 是一個很好的實驗平台。

非關鍵任務的批量處理。 如果你有大量相似的、不需要高準確度的任務（比如批量生成初稿），AutoGPT 的自主模式可以在背景處理，你事後再篩選結果。

概念驗證。 AutoGPT 的「完全自主」模式在展示和概念驗證場景中仍然很有衝擊力。

適合 OpenClaw 的場景

日常個人助理。 這是 OpenClaw 的主場。透過 Telegram 隨時交代任務、獲取資訊、管理排程。

工作流程自動化。 結合 Skills 和 Cron Jobs，自動化重複性工作。因為有人在迴圈中，你可以放心地讓它處理更重要的任務。

開發者工具。 GitHub 整合、程式碼審查、自動化部署流程。

資料處理。 分析資料、生成報告、監控指標。人工確認關鍵步驟確保結果品質。

隱私敏感場景。 自架 + 本地 LLM 的方案讓資料完全留在本地。

AutoGPT 的演進

公平地說，AutoGPT 團隊一直在努力解決這些問題^[7]。

AutoGPT Forge

這是 AutoGPT 的新一代架構，引入了更結構化的 Agent 設計：

• 更好的任務分解
• 改進的記憶體管理
• 基準測試框架（AgentBenchmark）

AutoGPT Platform

2024-2025 年，AutoGPT 團隊推出了更完整的平台方案，包含圖形化的工作流程編輯器和更穩定的執行環境。

這些改進是正面的，但核心的自主迴圈問題仍然存在。當底層 LLM 的推理能力還不足以完全自主時，再好的框架也無法完全彌補。

技術架構比較

記憶體系統

AutoGPT:
  短期記憶 → LLM 上下文窗口
  長期記憶 → 向量資料庫 (Pinecone/Weaviate/Redis)
  需要額外配置和費用

OpenClaw:
  短期記憶 → 對話上下文
  長期記憶 → 內建記憶系統 (本地儲存)
  即裝即用，無額外依賴

執行模型

AutoGPT:
  思考 → 行動 → 觀察 → 思考 → ...（自主迴圈）
  人類角色：監督者（可選）

OpenClaw:
  收到指令 → 規劃 → 執行 → 回報 → 等待下一步指令
  人類角色：指揮者（核心）

錯誤處理

AutoGPT 在遇到錯誤時會嘗試自我修復，這聽起來很好，但實際上經常導致：

• 用錯誤的方式修復錯誤
• 陷入「修復-失敗-修復」的迴圈
• 積累上下文直到 Token 溢出

OpenClaw 遇到錯誤時會直接告訴你發生了什麼，讓你決定如何處理。

社群與生態

AutoGPT 的社群規模更大，但這主要反映了它的先發優勢和當初的病毒式傳播。活躍度和社群滿意度是另一回事。

做出選擇

選擇 AutoGPT 如果：

• 你想實驗完全自主的 AI Agent
• 你有充足的 API 預算來承受低效率的 Token 消耗
• 你願意投入時間來調整和監控自主執行
• 你的任務允許較低的成功率

選擇 OpenClaw 如果：

• 你需要一個日常可靠的 AI 助理
• 你在意 API 成本
• 你想要快速上手，不想花數小時設定環境
• 你需要通訊軟體整合（Telegram/WhatsApp/Discord）
• 你重視結果的可靠性而非「自主性」的酷炫感

或者兩者都不選

值得一提的是，AI Agent 領域在 2026 年已經相當擁擠。除了 AutoGPT 和 OpenClaw，還有 CrewAI、LangChain Agents、Microsoft AutoGen 等框架，各有特色^[8]。選擇工具時，先想清楚你要解決什麼問題，再看哪個工具最適合。

總結

AutoGPT 代表了一個令人嚮往的未來：完全自主的 AI Agent。但在 2026 年的今天，LLM 的推理能力還不足以支撐這個願景的穩定實現。

OpenClaw 選擇了一條更務實的道路：承認人類判斷的價值，讓 AI 擅長的部分發揮到極致，讓人類在關鍵節點做出決策。

這不是哪個更「先進」的問題，而是哪個在今天能真正幫你完成工作的問題。

如果你想嘗試 OpenClaw，可以自行安裝或透過 ClawTank 快速開始。如果你更認同完全自主的方向，AutoGPT 仍然是這個領域最知名的專案。

無論如何，選擇一個工具，開始用它，這比在比較文章中花更多時間更有價值。

References

1. AutoGPT GitHub Repository and Star History
2. Analysis of Autonomous Agent Failure Modes
3. AutoGPT Community Discussion on Cost Efficiency
4. AI Agent Reliability Benchmarks 2025
5. AutoGPT Installation Guide
6. OpenClaw Quick Start Guide
7. AutoGPT Forge Architecture Overview
8. AI Agent Frameworks Comparison 2026