昨天玩了一天的OpenClaw，感觉和TRAE差别不是很大，下面就说一下自己的浅见，用来抛砖引玉。
主要相同点：
都是通过调用大模型API，通过与大模型会话来实现各种功能的
都可以操作本地文件，需要各种操作权限
都可以安装skills，通过这些技能可以实现各种先进的功能
主要不同点：
TRAE主要通过VSCode或其他IDE来使用，所以是即时响应类型的，对IDE适配性更高，更适合用来写代码
OpenClaw可以通过浏览器聊天和配置来实现各种功能
OpenClaw可以实现定时任务，可以与飞书、钉钉等客户端聊天，并通过聊天来实现远程控制
由于以上两点，OpenClaw是长期运行在后台的，更耗费电力和流量
综上所述，目前TRAE缺的就是一个可以长期在后台运行的skill，如果增加了这个skill，可以与飞书或钉钉聊天，可以搞定时任务，就和OpenClaw差不多了吧。
这，还是有很大差距吧？
一个是封装的AI应用，一个是AI开发软件
只看本质的话，差不多的，都是调用大模型API的客户端
trae的产品形态改一下就是openclaw,trae最初是从软件开发工程角色规划，发展成现在的样子，在trae的产品基础去掉编码窗口，加上定时任务，这样发展下去就是openclaw
而且trae内置大模型，不花钱
底层都是agent loop，只是openclaw狠狠的堆料，所以比trae的agent能力更全面。其实通过skills、mcp的扩充，都一样的
有道理啊，基于LLM的应用本质上都是调用大模型API的客户端，所以说VSCode、Cursor、TRAE、Claude Code、OpenCode、Droid、OpenClaw、Dify、Codex、Manus、Cherry Studio都差不多 
TRAE：AI 编程助手 + 智能体开发 IDE
OpenClaw：本地自动化执行框架
/loop 我也觉得这个很好
还是花钱多少的问题
同感，感觉TRAE和openclaw确实很像，但是应该TRAE更强大，是一个可以创造智能体的机床，而openclaw是一个机床上生产出的特定产品。TRAE可以包罗万象，而Openclaw只是沧海一粟。
应该算是两个不同方向的ai应用