Kort antwoord: OpenClaw (formerly Clawdbot / Moltbot) delivers one of the most convincing agentic AI experiences available today, but it comes with fragile architecture, extreme token consumption, and real security tradeoffs. In real-world usage, it feels like interacting with a J.A.R.V.I.S-level assistant—until the illusion starts to crack.
OpenClaw can be powerful, but it is also complex and expensive to operate at scale. For many everyday AI tasks, GlobalGPT is a simpler and more cost-effective alternative. It gives you access to top AI models like Claude Opus 4.5, GPT 5.2, Gemini 3 Pro, and Perplexiteit AI from a single platform.
Je kunt ook afbeeldingen genereren met Nano Banaan Pro of maak video's met Sora 2 Pro-alles vanaf één uniform platform. Het is een eenvoudige manier om geavanceerde AI-tools te verkennen zonder te hoeven jongleren met meerdere accounts of instellingen.
Alles-in-één AI-platform voor schrijven, afbeeldingen en video's maken met GPT-5, Nano Banana en meer
Wat is Clawdbot (Moltbot) en welk probleem beweert het op te lossen?
Clawdbot, onlangs omgedoopt tot Moltbot, is een open-source agentic AI CLI ontworpen om grote taalmodellen echte autonomie te geven. In plaats van te reageren op prompts, kan het zichzelf configureren, tools beheren, cronjobs uitvoeren, communiceren met repositories en in de loop van de tijd taken met meerdere stappen uitvoeren.
Het doel is niet betere chat. Het doel is een AI die handelingen.
Gebaseerd op praktijktests is die belofte geen marketinghype. Als Clawdbot werkt, voelt het echt alsof je met een volhardende AI-assistent communiceert in plaats van met een stateloze chatbot.
Waarom Clawdbot fundamenteel verschilt van chatbots
De meeste AI-tools werken nog steeds in een verzoek-antwoord lus. Clawdbot doorbreekt dat model.
In mijn eigen gebruik was Clawdbot in staat om:
- Vraag alleen om essentiële input zoals API-sleutels
- Zijn eigen agents en tools configureren
- Achtergrondtaken instellen zonder handmatige orkestratie
- Context behouden tijdens sessies
Deze verschuiving van “antwoorden” naar “bedienen” is de reden waarom veel gebruikers het beschrijven als de eerste keer dat een LLM echt agent voelt.
Die ervaring alleen al verklaart het grootste deel van de hype.
De magie kost geld: Eerste tekenen van architectonische kwetsbaarheid
Zelfs zonder de codebase te inspecteren, worden structurele problemen duidelijk door normaal gebruik.
Configuratie en toestand worden gedupliceerd op meerdere locaties. Modeldefinities en authenticatieprofielen bestaan bijvoorbeeld in meer dan één bestand, waardoor meerdere bronnen van waarheid ontstaan. Dit leidt tot configuratiedrift en onvoorspelbaar gedrag in de loop der tijd.
Het is het soort systeem waar dingen niet werken omdat de architectuur schoon is, maar omdat een zeer krachtig model voortdurend compenseert.
Modelconfiguratieproblemen die je in de praktijk meteen opmerkt
Een van de duidelijkste rode vlaggen is de modelselectie.
Met behulp van de /model commando voerde ik per ongeluk een model ID in dat niet kon bestaan: een Anthropic namespace gekoppeld aan een Moonshot Kimi model. Het systeem accepteerde het zonder klagen, voegde het toe aan de lijst met beschikbare modellen en probeerde het te gebruiken.
Pas later kwamen er storingen aan het licht.
Dit gedrag suggereert:
- Geen validatie op leveranciersniveau
- Geen schemahandhaving voor model-ID's
- Een ontwerpaanname dat de LLM zichzelf corrigeert
Voor een autonome agent is dit gevaarlijk. Een ongeldige configuratie zou snel moeten falen. In plaats daarvan laat Clawdbot correctheid over aan redenering, wat het gebruik van tokens verhoogt en de betrouwbaarheid verlaagt.
Waarom Claude Opus “gewoon werkt” als alles kapot gaat
Na uitgebreid experimenteren wordt een patroon duidelijk: Claude Opus kan zich met brute kracht een weg banen door bijna elke puinhoop.
Zelfs wanneer de configuratie inconsistent is, de documentatie onvolledig is of de instructies van het gereedschap dubbelzinnig zijn, herstelt Opus meestal. Sonnet kan eenvoudiger opstellingen aan, maar vereist strakkere beperkingen. Kleinere modellen falen veel vaker.
Een ervaren gebruiker schatte dat een fulltime Opus-agent realistisch gezien ergens tussen de volgende kosten zit $500 tot $5.000 per maand, afhankelijk van de activiteit. Dat plaatst het precies in het gebied van “menselijke arbeid”.
De afleiding is ongemakkelijk maar duidelijk: de huidige betrouwbaarheid van Clawdbot heeft minder te maken met goede architectuur en meer met het gooien van het meest capabele model dat beschikbaar is voor het probleem.
Waarom kleinere en lokale modellen moeite hebben met Clawdbot
Lokale modelondersteuning bestaat, maar is in de praktijk broos.
Verschillende gebruikers die Clawdbot probeerden te draaien op lokale GPU's rapporteerden:
- Gebroken tool-aanroepstromen
- Ontbrekende of verkeerd begrepen instructies
- Agenten die vast komen te zitten in lussen
Zelfs relatief sterke 30B-modellen werkten pas betrouwbaar na een uitgebreide handmatige opschoning van tools, markdown instructies en UI-uitvoer. Eenmaal vereenvoudigd, konden ze basisworkflows aan, maar geen complexe, langlopende taken.
Het kernprobleem is dat Clawdbot niet “model-first” is ontworpen. Het gaat uit van sterke redeneringen, lange contextvensters en foutherstel. Kleinere modellen falen niet omdat ze zwak zijn, maar omdat het systeem cognitief veeleisend is.
De werkelijke kosten van een voltijdse AI-agent
De echte kosten van een fulltime AI-agent worden pas duidelijk als je hem niet meer “gebruikt” en gewoon laat draaien.
In één lange test verbrandde één instantie van Clawdbot meer dan 8 miljoen tokens op Claude Opus. Dit kwam niet door zware prompting. De meeste tokens werden op de achtergrond gebruikt, terwijl de agent plande, taken controleerde en redeneerde over zijn eigen toestand.
Dat is het belangrijkste verschil met normaal chatgebruik. Een chatmodel kost alleen geld als je ermee praat. Een agent kost geld altijd.
Waar de tokens eigenlijk naartoe gaan
In de praktijk zien de uitgaven aan tokens er ongeveer zo uit:
| Activiteit | Wat de agent doet | Kosten |
|---|---|---|
| Achtergrond redenering | Nadenken over de doelen en de huidige staat | Hoog |
| Hartslagcontroles | Je afvragen “moet ik nu handelen?” | Gemiddeld tot hoog |
| Cron functiewaardering | Geplande taken bekijken | Medium |
| Planning gereedschap | Beslissen welke hulpmiddelen te gebruiken | Hoog |
| Foutherstel | Opnieuw proberen na mislukkingen | Zeer hoog |
| Gebruikersprompts | Directe instructies van jou | Laag |
Met andere woorden, de meeste kosten komen van denkend, niet doen.
Reële maandelijkse kosten
Gebaseerd op echte opstellingen en rapporten zijn dit realistische getallen:
| Gebruikspatroon | Typische maandelijkse kosten |
|---|---|
| Meestal inactieve agent | ~$150 |
| Lichte dagelijkse taken | $300-$500 |
| Actieve automatisering | $800-$1.500 |
| Zware Opus agent | $2,000–$5,000 |
Eén gebruiker mat ongeveer $5 per dag alleen al door heartbeat loops en geplande controles. Dat alleen al is meer dan $150 per maand, zelfs voordat er echt werk wordt verricht.
Waarom de kosten zo snel stijgen
Er zijn drie belangrijke redenen waarom kosten snel escaleren:
- Altijd redeneren
De agent blijft nadenken, zelfs als er niets gebeurt. - Zwakke vangrails
Wanneer een hulpmiddel faalt of de configuratie verkeerd is, probeert het model zich een uitweg te redeneren in plaats van te stoppen. - Dure modellen die eenvoudige controles uitvoeren
Claude Opus is geweldig in redeneren, maar het gebruiken om herhaaldelijk te vragen “is er iets te doen?” is duur.
Als er iets kapot gaat, komt de agent vaak in lange herhalingslussen terecht. Bij elke nieuwe poging worden meer tokens verbrand, zelfs als er geen vooruitgang wordt geboekt.
Wanneer een agent financieel zinvol is
Op $500-$5.000 per maand, Een voltijdse Opus agent is niet langer goedkope automatisering. Het concurreert rechtstreeks met menselijke arbeid.
Het heeft alleen zin als:
- De agent vervangt echte engineeringtijd
- Taken worden vaak en zonder toezicht uitgevoerd
- Menselijke contextomschakeling is duur
Als de agent vooral bezig is met verkennen, experimenteren of het genereren van vulmateriaal, dan zijn de kosten moeilijk te rechtvaardigen.
Het eindresultaat
Het runnen van een fulltime AI-agent draait niet om goedkope antwoorden. Het gaat om betalen voor continu redeneren.
Op dit moment is dat soort intelligentie indrukwekkend, maar duur. Zonder strikte beperkingen aan stappen, hulpmiddelen en tokenbudgetten zijn de kosten niet alleen hoog, maar ook onvoorspelbaar.
Voor de meeste gebruikers is de echte uitdaging niet om agents te laten werken.
Het maakt ze het geld waard.
Verborgen Token Burn van hartslagen en Cron Jobs
Hartslagtaken en cron-controles zijn stille budgetkillers.
Eén gebruiker mat ongeveer $5 per dag puur besteed aan hartslagredeneringen en geplande taakevaluaties. In een maand tijd loopt dat snel op, zelfs voordat het zinvolle werk begint.
Zonder harde limieten:
- Max redeneerstappen
- Aantal gereedschapsaanroepen
- Budgetten
zal de agent vrolijk doorgaan met looping. Dit is geen fout. Het is het natuurlijke resultaat van het geven van autonomie aan een model zonder strikte economische beperkingen.
Beveiligingsrisico's en waarom wegwerpomgevingen verplicht zijn
Beveiligingskwesties kwamen herhaaldelijk naar voren tijdens het testen en bespreken.
Het systeem:
- Voert shell-commando's uit
- Wijzigt opslagplaatsen
- Beheer referenties
- Ontwikkelt zijn eigen code
Beveiligingsproblemen doken vrijwel onmiddellijk op tijdens het testen in de praktijk.
In een gecontroleerde test gaf ik Clawdbot toegang tot een postvak en vroeg hem om te helpen met het “verwerken van e-mails”. Vervolgens stuurde ik een enkele, zorgvuldig geformuleerde e-mail naar die inbox. Het bericht vervaagde de grens tussen instructie en inhoud. Binnen enkele seconden las de agent verschillende ongerelateerde e-mails en stuurde ze door naar een extern adres dat in het bericht was opgenomen. Er waren geen exploits bij betrokken. Geen malware. Gewoon gewone taal.
Dit maakte één ding heel duidelijk: het systeem kan niet betrouwbaar zeggen wie er instructies geeft. Elke inhoud die het leest kan een instructie worden. E-mail, webpagina's, chatberichten en documenten vallen allemaal in deze categorie. Zodra externe communicatie is ingeschakeld, wordt het exfiltreren van gegevens triviaal.
Het risico groeit snel door wat het systeem mag doen. In mijn setup kon Clawdbot shell commando's uitvoeren, repositories aanpassen, credentials beheren en zijn eigen code updaten. Een enkele slechte prompt of gehallucineerde “cleanup” stap kan bestanden verwijderen, geheimen lekken of de omgeving breken. Dit is niet theoretisch. Verscheidene gebruikers meldden dat ze de tool volledig hadden verwijderd nadat ze zich realiseerden dat het in feite werkt als een chatgestuurde sudo.
Ik heb ook verschillende implementatiemodellen getest. Het draaien op bare metal of een persoonlijke machine voelde vrijwel direct onveilig. Het verplaatsen naar een dedicated VM of goedkope VPS hielp, maar alleen omdat het de ontploffingsradius beperkte. Niets kon echt misbruik voorkomen. Het maakte falen alleen minder duur.
Het veiligste patroon dat ik vond was om standaard uit te gaan van een compromis. Elke instantie moet wegwerpbaar zijn. Geen persoonlijke e-mail. Geen echte referenties. Geen toegang tot belangrijke repositories. Sommige instellingen gingen verder door uitgaande e-mail volledig te blokkeren en alle berichten door te sturen naar één gecontroleerd adres. Anderen gebruikten strikte witte lijsten of handmatige goedkeuringsstappen voordat er enige externe actie werd ondernomen.
Deze beperkingen beperken wat de agent kan doen, maar ze zijn noodzakelijk. Zonder harde permissiegrenzen, sandboxing en isolatie is Clawdbot niet geschikt voor vertrouwde of productieomgevingen. Behandel het als een onvertrouwd proces, niet als een digitale medewerker. Als het kapot gaat, lekt of zichzelf schoonveegt, moet het systeem goedkoop en gemakkelijk weg te gooien zijn.
Is Clawdbot gewoon een wrapper? Vergelijken met n8n en Cron
Vanuit een puur technisch perspectief kan het meeste van wat Clawdbot doet worden gerepliceerd met bestaande tools zoals cron jobs, n8n workflows en messaging integraties.
Het verschil is niet het vermogen, maar integratiekosten.
Clawdbot verwijdert wrijving bij het instellen. Je maakt geen pijplijnen. Je beschrijft de bedoeling. Voor niet-ingenieurs of gebruikers met weinig tijd is dat belangrijker dan een zuivere architectuur.
Echte gebruikssituaties die in de praktijk zinvol zijn
Eén workflow uit mijn eigen gebruik laat zien waar Clawdbot in uitblinkt.
Ik wilde een bestaande domotica-configuratie aanpassen. In plaats van een laptop te openen, stuurde ik een kort bericht. De agent:
- De relevante repository gekloond
- Het juiste automatiseringsbestand gevonden
- De verandering doorgevoerd
- Een pull-verzoek geopend
- Gewacht op menselijke goedkeuring
Niets hier is handmatig onmogelijk. Wat waardevol is, is dat het gebeurde zonder van context te wisselen.
In deze gevallen gedraagt Clawdbot zich minder als een chatbot en meer als een junior engineer die de vervelende onderdelen afhandelt.
Het kernprobleem: AI-eerste producten zoeken naar problemen
Veel kritiek op Clawdbot is terecht.
Een aanzienlijk deel van de agent workflows automatiseert taken die sneller door een mens zouden kunnen worden uitgevoerd, zonder duizenden tokens te verbranden. In die gevallen voegt de agent kosten toe zonder extra hefboomwerking.
Dit weerspiegelt een breder probleem in AI op dit moment: de fascinatie voor capaciteiten komt vaak voor het identificeren van een echt probleem dat de moeite waard is om op te lossen.
Waarom Clawdbot nog steeds het bestuderen waard is als open-sourceproject
Zelfs met al zijn gebreken is Clawdbot belangrijk.
Het laat zien wat er gebeurt als autonomie, hulpmiddelen, geheugen en redeneren botsen in een enkel systeem. Vorken, copycats en verfijningen zijn onvermijdelijk. De huidige implementatie overleeft het misschien niet, maar de ideeën wel.
Veel invloedrijke gereedschappen zien er in eerste instantie ruw uit. Wat belangrijk is, is de richting.
Waar Agentic AI eigenlijk naartoe gaat
De meest veelbelovende weg vooruit is hybride.
Lokale of kleinere modellen handelen contextbeheer en routinecontroles af. Dure modellen zoals Claude Opus worden alleen aangeroepen voor complexe redeneringen of beslissingen met een grote impact.
Clawdbot zinspeelt op die toekomst, ook al is het nog niet helemaal duidelijk geïmplementeerd.
Eindoordeel: Moet je Clawdbot gebruiken?
Clawdbot is de moeite waard om te gebruiken als:
- U wilt de toekomst van agentic AI begrijpen
- Je experimenteert graag met kosten en instabiliteit
- Je behandelt het als een leermiddel, niet als infrastructuur
Het is niet de moeite waard om het te gebruiken als:
- Je hebt voorspelbare kosten nodig
- Je hebt sterke beveiligingsgaranties nodig
- Je hebt al schone automatiseringspijplijnen
Als het werkt, voelt het als de toekomst.
Als dat niet gebeurt, herinnert het je eraan hoe vroeg we nog zijn.
Die spanning is precies waarom Clawdbot zo fascinerend is - en waarom het met heldere ogen moet worden benaderd.
