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第一批玩OpenClaw的人,已經(jīng)開始清醒了

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開年至今,OpenClaw 的熱度愈演愈烈,「養(yǎng)龍蝦」潮從 AI 圈擴(kuò)散至各行各業(yè)。在 GitHub 上,OpenClaw 突破 250K+ 的 Star,成為了 GitHub 上面獲星最多的軟件項目。

社交媒體上,用 OpenClaw 開「一人公司」、靠 OpenClaw 日入斗金的消息被不斷轉(zhuǎn)發(fā),仿佛 2026 年的財富密碼就藏在這兒。

不同于豆包代表的 Chatbot,OpenClaw 是一套可本地運行、開源免費的 AI Agent 框架,核心在于「讓 AI 真正動手干活」。

風(fēng)口之下,全球 AI 巨頭們接力做出了自家的「OpenClaw」,云計算服務(wù)廠商們紛紛推出一鍵部署服務(wù),試圖將開源 Agent 的潑天流量,轉(zhuǎn)化為自家平臺的長期訂閱收入。

但喧囂的另一面,OpenClaw 有一定門檻,普通人光是配置就能折騰好久。而 OpenClaw「刪光郵件」「自主購物付款」等翻車事件頻發(fā),養(yǎng)一只 OpenClaw 也意味著真金白銀的投入——電費、API 調(diào)用與存儲成本疊加,每月開銷并不低。

我們近日訪談了多名來自不同行業(yè)的深度使用者——從技術(shù)極客到傳統(tǒng)行業(yè)的 AI 嘗鮮者,試圖回答一個問題:對于普通人而言,OpenClaw 是場短暫的產(chǎn)品狂歡,還是值得長期氪金的 AI 助手?

01從律師到淘寶店主全民「養(yǎng)蝦」潮來了?

楊明鋒沒想到,躺在床上發(fā)號施令就能賺錢的日子來得這么快。

作為「一人公司」的老板,他的工作是替客戶完成軟件開發(fā)——更準(zhǔn)確地說,是「指揮」不同 AI 協(xié)作完成開發(fā)流程:他負(fù)責(zé)與客戶溝通了解需求,隨后將其喂給 AI 生成需求文檔,再監(jiān)督不同模型分工完成架構(gòu)規(guī)劃與代碼落地。

OpenClaw 出現(xiàn)后,他很快注意到這個能替人「干活兒」的 AI 助手,當(dāng)天便在自己的工作電腦上完成了部署。

第二天早上,他的手機照常彈出客戶的修改需求。以往遇到這種情況,他必須起床坐到電腦前處理。但那一刻,一個念頭突然冒出來:能不能讓 OpenClaw 來做?

「幫我找到電腦某個目錄下的項目,根據(jù)這些需求做一下修改。」 不久,OpenClaw 回復(fù):修改完成。 「運行一下項目,把局域網(wǎng)地址發(fā)給我。」 片刻后,一個鏈接彈了出來。 「把修改好的版本直接推送到線上發(fā)布。」 幾分鐘后,線上版本成功更新。

那一刻,興奮感幾乎壓過了困意,他意識到 AI 員工正在成為現(xiàn)實。

很快,作為軟件開發(fā)者的他意識到 OpenClaw 對一些中文用戶不太友好,便向官方提交了漢化的代碼,但石沉大海。隨后,他便有了開發(fā) OpenClaw 中文分支版的念頭。

這對有開發(fā)基礎(chǔ)的他來說并不復(fù)雜,他用了一天來做界面漢化,一天搭建網(wǎng)站。隨后,他繼續(xù)補齊一系列本地化基礎(chǔ)設(shè)施,比如集成了飛書擴(kuò)展集,使用戶可以直接接入飛書平臺——這部分代碼后來也被 OpenClaw 官方團(tuán)隊采納。


OpenClaw 中文社區(qū)官網(wǎng)首頁

OpenClaw 中文社區(qū)上線后,30 歲的楊明鋒迎來了人生的高光時刻:上線首日網(wǎng)站獨立訪客破千,次日起破萬。短時間內(nèi),他運營的社群擴(kuò)展到了 29 個,幾乎每天都能進(jìn)滿一個 200 人的新群。

他沒想到,這么多人對 OpenClaw 躍躍欲試。

OpenClaw 創(chuàng)始人 Peter Steinberger 曾在訪談中建議,開發(fā)者應(yīng)以「玩」的心態(tài)去接近 Code 和 Agent 工具,去完成那些一直想做卻遲遲未動手的項目。

楊明鋒觀察發(fā)現(xiàn),他的社群中,除了技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)從業(yè)者,也有行政、律師、財務(wù)等傳統(tǒng)職業(yè),以及淘寶店主等個體經(jīng)營者。年齡跨度同樣明顯,從 05 后大學(xué)生到中年企業(yè)高管,都在嘗試這套新工具。


某受訪大學(xué)生通過 OpenClaw 制作網(wǎng)站

這意味著,「龍蝦熱浪」正從極客圈層向更廣泛的人群擴(kuò)散。

本地部署的門檻再高,也壓不住用戶的熱情。電商平臺上,售價 198 元到 566 元的遠(yuǎn)程安裝服務(wù),銷量已破 900+,成為繼安裝 DeepSeek 之后的又一熱門服務(wù)。閑魚和小紅書上,OpenClaw 上門安裝的報價從幾十元至幾千元不等。


電商平臺的 OpenClaw 安裝服務(wù)

由于 OpenClaw 需要接管系統(tǒng)底層權(quán)限,大多數(shù)用戶出于對隱私邊界和數(shù)據(jù)安全的警惕,選擇將其部署在不常用的電腦或云端服務(wù)器中——常年坐冷板凳的 Mac mini 一下成為當(dāng)紅炸子雞,出現(xiàn)一機難求、漲價斷貨。

更多部署門檻低的「Claw」也相繼出現(xiàn),比如 MaxClaw 把原本需要本地部署的 OpenClaw 搬到了云服務(wù)器上,KimiClaw 直接在 Kimi 官網(wǎng)或 APP 里就能用。

02 封神與祛魅:部分好用,但無法替代生產(chǎn)力

對于普通人來說,OpenClaw 最吸引人的點在于:它的記憶能力很強,用戶反饋的越多,它越懂你;用戶可以通過移動端聊天程序指使它 24 小時不停歇的干活。

作為產(chǎn)品經(jīng)理的 sensen,每天需要長時間通勤,一直渴望有款產(chǎn)品能讓他不帶電腦也能穩(wěn)定調(diào)度 AI 模型生成代碼。在接入 OpenClaw 后,每天通勤路上,OpenClaw 會自主讀取并分析線上數(shù)據(jù)看板。這樣在早會上,sensen 就能根據(jù) Agent 抓取的最新數(shù)據(jù),迅速指揮團(tuán)隊進(jìn)行業(yè)務(wù)調(diào)整。

在日常生活中,sensen 還在 OpenClaw 里養(yǎng)了一支投資「智囊團(tuán)」。

作為個人投資者,sensen 曾被海量的財報和分析師言論淹沒,研究一個標(biāo)的要幾個小時的時間,現(xiàn)在直接把需求丟給 OpenClaw 研究。

在他看來,這就像一個圓桌會議,「我拋出一個目的,看這群 Agent 互相討論,甚至產(chǎn)生我沒想到的問題。而且它的記憶存儲能力很強,能夠記住個人的投資風(fēng)格。」

像 sensen 這樣的投資者并非個例,在 OpenClaw 的社群里,股票分析、量化交易、投研報告、Crypto 交易、一級市場研究……幾乎每個細(xì)分的場景,都有人試圖用這只「龍蝦」撬動更大的信息優(yōu)勢。


OpenClaw 中文社區(qū)微信群現(xiàn)已有 29 個

律師鄒浩則將 OpenClaw 嵌入業(yè)務(wù)流程。

在發(fā)現(xiàn) OpenClaw 后,他曾兩次嘗試本地部署。這對非技術(shù)出身的他來說并不輕松:他一邊用 Coze 寫代碼,一邊讓 GPT 解決 Bug,在屏幕前死磕了 7 個多小時才跑通了程序。

在使用 OpenClaw 的過程中,鄒浩嘗試用它來抓取網(wǎng)頁、分析數(shù)據(jù),甚至進(jìn)行模擬談判——這是 Chatbot 無法做到的。作為中部三線城市一家律所的負(fù)責(zé)人,他原本計劃春節(jié)期間將 AI 嵌入律所的 OA 系統(tǒng),后來干脆準(zhǔn)備開發(fā)機器人。

而在一家企業(yè)做行政的小賈,直接將 OpenClaw 定位為「文秘」,他計劃把寫日報、周報、季度總結(jié)乃至年度考核材料的工作逐步交給它處理。相比 Chatbot 只能一次性生成內(nèi)容,OpenClaw 可以調(diào)用本地資料、持續(xù)迭代修改,更接近真實的工作協(xié)作。

算法工程師秋風(fēng)則將其視為玩具,他通過 OpenClaw 創(chuàng)造了一個名為「Liko」的小紅書賬號,給它設(shè)計了人設(shè),接入了生圖模型和多模態(tài)能力,還設(shè)計了一套心跳機制,讓它每 5 分鐘自動巡視一遍小紅書。

每天,Liko 會自動登錄小紅書、看通知、回評論,刷別人的帖子并留下評價。如果有人在評論區(qū)發(fā)惡意代碼想「入侵」她的電腦,Liko 還會自動回懟。


Liko 的小紅書主頁以及在其他網(wǎng)友帖子下面的留言

不過在使用過程中,大家也在逐漸祛魅。

首先,對于沒有編程基礎(chǔ)的普通人來說,「養(yǎng)龍蝦」的門檻依然不低。

部署只是第一步,OpenClaw 的運行高度依賴本地環(huán)境,每個人電腦的系統(tǒng)版本、依賴庫、網(wǎng)絡(luò)配置都不同,安裝完成并不意味著可以穩(wěn)定運行。

在與 OpenClaw 溝通的過程中,改個模型 API、加個搜索 API、創(chuàng)個 skill、搬個文件目錄、建立新連接等各種原因都可能導(dǎo)致它「死掉」,每次修好需要半小時以上。

剛處理斷聯(lián)問題時,由于缺乏經(jīng)驗且不熟悉命令行,用戶更像是那個 24 小時待命的助手。

而 OpenClaw 的能力上限取決于調(diào)用的大模型能力。接入了能力差的模型,就像招了一個積極但是極容易惹禍的實習(xí)生。律師鄒浩在使用的過程中發(fā)現(xiàn),一旦投喂的上下文過多,OpenClaw 就會崩潰;而 sensen 每次都讓 OpenClaw 在總結(jié)時標(biāo)注個股的實時報價,方便核查它是否在拿不到數(shù)據(jù)的情況下「胡說」。


律師鄒浩發(fā)帖討論 OpenClaw 使用感受

通常情況,大模型能力的強弱與其價格成正比。目前,sensen 每月支付幾百美元的 Token 費,他調(diào)侃自己是「貸款上班」。而在大模型出現(xiàn)之前,作為產(chǎn)品經(jīng)理的 sensen 幾乎沒有為產(chǎn)品付費的習(xí)慣。

作為一個沒有通勤焦慮且需要沉浸式工作的科研工作者,F(xiàn)ermi 對 OpenClaw 的初次體驗甚至帶有幾分負(fù)面看法。在她看來,這位「AI 員工」雖 24 小時在線,但只能事件驅(qū)動,更適合做運營類工作——被動響應(yīng)而非主動創(chuàng)造。而科研更傾向于一種創(chuàng)造式工作,她習(xí)慣自己坐在電腦前,主動推進(jìn)事情完成。

而楊明鋒在深度使用后,他還是退回到了「半自動」模式:人不在電腦旁時,用 OpenClaw 應(yīng)急改需求;人在電腦旁時,依然選擇直接調(diào)派大模型。

「正式軟件開發(fā)需要操作可視化,我需要看到代碼是否標(biāo)準(zhǔn)、優(yōu)雅。但在與 OpenClaw 溝通中,執(zhí)行過程是不可見的。」這是楊明鋒顧慮的地方。

03 OpenClaw 還能火多久?

AI 迭代迅速,每天都有新熱點,每月都會出現(xiàn)新工具,試圖「革掉」上一個熱門產(chǎn)品的命。再疊加地緣動蕩和大廠因 AI 效率提升加大優(yōu)化力度的消息此起彼伏,很容易讓人陷入 FOMO 情緒。

不止一位訪談對象向我們表示,「擔(dān)心跟不上 AI 產(chǎn)品更新的速度」。

在 AI 圈內(nèi),OpenClaw并不算一款成熟的產(chǎn)品。算法工程師秋風(fēng)認(rèn)為,OpenClaw 的技術(shù)本身并不算驚艷,底層的 Agent Loop(智能體循環(huán))架構(gòu)是 2025 年行業(yè)卷到頭的相對共識。而作為一個開源項目,框架因過度堆砌功能而臃腫,使得其內(nèi)核不能隨著技術(shù)迭代同步進(jìn)化。

這種結(jié)構(gòu)問題直接體現(xiàn)在執(zhí)行機制上:當(dāng)任務(wù)啟動后,OpenClaw 無法像人類一樣實時接收反饋并修正錯誤。「你發(fā)現(xiàn)指令有誤想讓它停下來,它不會立刻停,必須先把上一條指令徹底跑完才會處理下一條命令。」

與之相比,秋風(fēng)所在科技大廠內(nèi)部構(gòu)建了類似平臺,并在 Agent Loop 范式上做了進(jìn)一步改造。盡管這些改進(jìn)尚未在行業(yè)內(nèi)形成共識,但他覺得該平臺比 OpenClaw 更加靈活可控。

這些科技大廠為什么不將類似產(chǎn)品推向公眾?核心原因之一在于安全風(fēng)險。OpenClaw 需要系統(tǒng)級權(quán)限,一旦被惡意利用或配置不當(dāng),可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、財產(chǎn)損失甚至企業(yè)網(wǎng)絡(luò)被入侵。服務(wù)數(shù)億用戶的大廠,顯然難以承擔(dān)這樣的風(fēng)險。


OpenClaw 刪光 Meta 安全總監(jiān)郵箱

但正是這種「不安全」,成就了 OpenClaw 的爆火。開源特性使其能被任意爆改、部署、接入各類社交平臺,反而在互聯(lián)網(wǎng)上迅速傳播。

隨著圈層擴(kuò)散和一鍵部署工具的普及,OpenClaw 門檻持續(xù)降低,用戶群體不斷外擴(kuò)。這也讓很多普通人第一次深度接觸 AI Agent。

但在實際運用中,人們很快會意識到它的種種局限。 并且,OpenClaw 只是一種工具,或者說一種杠桿——它本身不會創(chuàng)造價值,只能放大使用者原有的能力。


OpenClaw 創(chuàng)始人彼得?斯坦伯格

科研工作者 Fermi 仍在持續(xù)使用 OpenClaw,她將其視為「下一代 AI OS 的雛形」,愿意反復(fù)與這個尚不成熟的系統(tǒng)碰撞,以啟發(fā)自己的 Agent 思維。

直到下一款真正成熟、開箱即用的 Agent 出現(xiàn)。(應(yīng)受訪者要求,sensen、Fermi、秋風(fēng)為化名)

來源 | NoNoise(ID:JZao2021)

作者 | 劉詩雨 ; 編輯 | 呼呼大睡

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