看到兩三個朋友顯擺用OpenClaw寫公眾號文章,忍不住心癢難耐,于是花了四五個小時折騰好。
作為基本沒有碰過終端操作的小白,過程還是頗費了些功夫,中間幾次報錯,都靠豆包視頻幫忙解決。
用AI搞定AI,這也是受好友老易啟發,他架起豆包視頻現場指導小女兒玩游戲,雖然不提倡,但不得不說豆包指導得竟然有模有樣。
最新的OpenClaw版本內置了飛書,順帶可以在手機上操作發指令,還可以和飛書聯動。
我好奇的是,OpenClaw有什么不一樣?
OpenClaw 相當于一個大模型的搬運工,比如我加載的就是DeepSeek和Qwen,但也有自己的東西。
受傷在家折騰OpenClaw的傅盛做了一個PPT,其中一頁基本上把這種區別說清楚了。
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我的體會是,OpenClaw像是一個新招的數字助理,一開始它可能比較傻,但好在能通過記憶和學習磨合不斷成長,而且24小時不休息,只需要少量的“工資”(token費用)。
DeepSeek的出現,讓大模型的本地部署成為可能,但畢竟還是需要一定的配置要求,不然不能“滿血”。
而OpenClaw不吃硬件,舊電腦甚至云服務都行,所以廉價且穩定的Mac mini都被買斷貨,云服務商也趁機賺了一波,阿里的CoPaw,本質上也是套個殼賣云服務而已。
再說記憶功能,雖說現在Qwen等大模型也有記憶功能,但它畢竟不止服務你一個人,所以會記得比較模糊混亂,而OpenClaw則專屬個人,大模型只是幫助它實現功能。
所以,OpenClaw的核心價值在于:它是可記憶可進化的,每次訓練都是在幫它提升能力,何況,還有豐富的skills庫可供直接安裝使用,并且,完全由你掌控。
于是,這不再是「使用一個工具」,而是「培養一個助手」。
那么,OpenClaw 能做些什么呢?
網上不少炫耀的都是幫操作電腦,相當于把電腦變成了“豆包電腦”,但我倒是覺得幫忙點擊操作除了看上去好玩之外,實用性并不強,還有安全和隱私風險。
比如,我讓它幫我寫篇文章發布,除非給它公眾號的API,不然它在那里寫了各種腳本努力嘗試,最終還是沒能成功。
反正目前我是不太敢讓它幫做一些涉及資金和強隱私的事情。
OpenClaw 最擅長的,其實是不知疲倦地收集、整理和篩選。
比如,我讓它幫我把已經荒廢的老博客上的文章及評論整理出來,按年打包,它寫了個腳本,不到半小時就放在我電腦指定的文件夾了。
再比如,我之前每周給上中學的孩子收集整理一份熱點問題資訊、分析及可能的寫作建議,現在只需要把任務布置給OpenClaw,它就會準點推送給我,稍加修改即可。
還比如,最近對三星堆考古產生了濃厚興趣,我就讓OpenClaw幫我按時間線梳理事件,同時追蹤最新動態,并生成知識庫的格式,我丟到騰訊的ima里面,完整且可動態更新。
執行力強從不拖延、不知疲倦不厭其煩、準時準點還善于學習,這不是一個很靠譜的助手嗎?
如果說之前的AI大多停留在聊聊天、做做圖文視頻這種好玩的層面的話,那么OpenClaw則是代表AI在向做事轉變,并且,把工業的自動化引入到工作生活的方方面面。
未來重要的不是你多會寫提示詞,而是你多會管理AI助手。一個主編管理十個編輯,你管理十個AI。
都在說AI時代來了,但大多數人還在和AI「聊天」,是時候讓AI「干活」了。
或許這才是AI democratization的開端,不是讓每個人都能和AI聊天,而是讓每個人都能擁有自己的AI助理。
當然,期望也別太高,不要想我馬上就能擁有一個萬能AI,而是明天讓AI幫我做什么具體事。
尤其是在初期,它會犯蠢犯錯,就像你新招的員工一樣,給它成長時間,也給自己學習時間,其實這也是最讓我興奮的地方,期待看它還能進化成什么樣。
最重要的是培養AI思維,不是AI能做什么,而是我想讓AI幫我做什么。
所以,忘掉「人機對話」吧,我們正在進入「人機協作」的時代。
OpenClaw的價值,不在于它比ChatGPT更聰明,而在于它只為你工作、只向你學習、只對你負責。它把AI從游樂場帶進了工作室,從玩具變成了工具——更準確地說,是變成了你的學徒、你的副手、你的另一個大腦。
未來已來,只是分布不均。而擁有一個專屬AI助手,可能就是最早觸達未來的一種方式。
現在的問題是:你準備好成為「AI管理者」了嗎?你的第一個指令,會是什么?
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