OpenClaw 初探：當 AI 不再只是聊天，而是開始「動手做事」
呂宗宜 ｜ February 8, 2025
過去兩年，生成式 AI 的主戰場幾乎都圍繞在「會不會說話」：誰的模型更聰明、誰的回覆更像人、誰的推理能力更強。
但在產業第一線，另一個問題正變得愈來愈清楚：
如果 AI 只會回答，不能行動，那它究竟離「真正的生產力工具」還有多遠？
這也正是為什麼最近像 OpenClaw 這類「可操作工具的 AI Agent」開始引起關注。
1. 從「會聊天」到「會做事」：AI 正在換賽道
從技術演進來看，ChatGPT 這一代模型主要解決的是「理解與生成語言」的問題；然而，在多數組織的實務場景中，真正消耗人力成本的，往往不是「不知道怎麼做」，而是：
- 需要開啟哪些系統
- 需要填寫哪些表單
- 需要在不同介面之間複製貼上資料
- 需要反覆執行哪些例行流程
這類工作在技術上並不困難，卻高度耗時，也難以避免人為疏失。
因此，像 OpenClaw 這類工具，關注的已不只是「更聰明的對話」，而是讓 AI 能夠實際操作軟體介面、執行流程，並完成一連串任務。
換言之，它的目標並非成為「更會說話的顧問」，而是更接近一個能實際動手做事的數位員工。
為了說明目前主流 AI 工具在功能定位上的差異，表 1 彙整了幾個常見系統的核心特性與應用情境。
2. 從資料科學角度看：這是一個「執行層」的突破
如果從系統架構的角度來看，傳統 LLM 大致停留在以下流程：
使用者 → 語言模型 → 回答文字
相較之下，OpenClaw 這類 Agent 型系統，則逐漸轉變為：
使用者 → 語言模型 → 任務拆解 → 工具操作 → 回饋 → 再決策
這意味著，AI 不再只是輸出文字，而是進入**迴圈式決策與執行（closed-loop execution）**的運作模式，例如：
- 能判斷下一步應採取的行動
- 能嘗試操作各類工具或系統介面
- 能根據執行結果動態修正策略
- 能持續推進流程，直到完成指定任務
從資料科學的觀點來看，這樣的系統更接近一種自動化決策與執行系統，而不僅僅是具備對話能力的介面。
因此，將 ChatGPT 類工具比喻為「實習生」，而將 Agent 型 AI 視為「可獨立跑流程的員工」，在概念上其實相當貼切。
3. 產業視角：真正的價值不在炫技，而在「替代流程成本」
從產業應用的角度來看，評估這類工具的價值，至少可聚焦於三個問題：
（1）能否穩定重現？
（2）能否實質節省人力時間？
（3）能否被整合進既有流程？
若系統僅止於技術展示，在實務上卻出現：
- 操作結果不穩定
- 介面稍有變動即失效
- 無法納入既有 SOP
那麼其產業價值將相當有限。
反之，若能實際應用於：
- 協助業務自動整理 CRM
- 協助營運部門產出報表並回填系統
- 協助行銷進行跨平台上稿與檢核
- 協助工程團隊執行例行部署與測試流程
其影響將不僅是個別員工效率的提升，而是整體白領工作流程成本結構的改變。
4. 現實面的冷靜提醒：Agent 不等於萬能
即便如此，從務實角度出發，這類系統仍面臨數個關鍵挑戰：
- 穩定性問題：介面變動、權限限制與例外情境仍是主要風險來源
- 可控性問題：組織能在多大程度上信任 AI 自主操作系統？
- 責任歸屬問題：當自動化執行出錯時，責任應如何界定？
這些問題並非僅靠模型能力提升即可解決，而涉及組織治理、資訊安全與流程設計等層面。因此，短期內更合理的定位，或許是將 OpenClaw 視為「高潛力的數位助理」，而非可全面取代人力的自動員工。
5. 結語：真正的轉折點，是 AI 開始「進入流程」
如果說過去兩年是 AI 進入內容生產階段，那麼接下來幾年，很可能是 AI 進入企業流程與操作層 的階段。
OpenClaw 類工具的意義，不僅在於目前能完成多少任務，而在於它揭示了一個方向：
AI 不再只是提供建議，而是開始參與實際執行。
這一步，將可能深刻影響組織運作方式、生產力模型，以及人類在工作流程中所扮演的角色。而我們現在所看到的，或許只是這條路徑的第一個可行版本。