OpenClaw爆火之后：「模仿者們」扎堆涌現，能打的沒幾個

最近這段時間，關注AI的朋友肯定都被朋友圈和聊天群里的OpenClaw刷屏過。作為一款展現出驚人潛力的智能體產品，它確實如同一條鯰魚，讓整個行業都熱鬧了起來。

大家突然發現，智能體開發并非大企業的“專屬”，普通開發者也能在AI的幫助下實現智能體開發，于是，就與科技圈以前發生過多次的劇本那樣，聞風而動的跟風者迅速蜂擁而至。各種令人眼花繚亂的智能體開始陸續登場，仿佛一夜間所有廠商都掌握了智能體的核心科技。

網上就有人統計了五個最近非常熱門的開源AI智能體：OpenClaw、ZeroClaw、PicoClaw、NanoClaw和MemU Bot。而網友對于不同智能體的討論也是沒有停過，那么問題來了，這堆智能體都有什么不同？以及智能體的未來到底會走向何方？

AI智能體，八仙過海

說實話，OpenClaw確實做得很不錯，從功能設計到應用生態，都是目前開源智能體中做得最好的。雖然在安全性等方面有著不少問題（原因是開發者原本只想著用于本地而非云端），不過開源社區的開發者們已經著手解決，在最新上線的版本中就新增了多個安全機制。

其他開源智能體想要競爭，就只能從其他賽道入手，做出差異化，關鍵其實無非就是以下三點：運行效率、運行環境和安全性。

ZeroClaw：極致輕量化，但隱私是問題

圖源：ZeroClaw

先說ZeroClaw，這個智能體由開源社區ZeroClaw Labs開發，采用Rust語言構建，僅需5MB的內存即可正常運行，使其能夠適配極低功耗的單片機和老舊嵌入式設備。因為極致的輕量化，其冷啟動速度被壓縮到了驚人的10ms以內，同時還支持用戶引入AI人格，讓其表現更契合你的需求。

小雷覺得，ZeroClaw的優勢主要在智能IoT領域。比如你可以將其引入到煙霧傳感器之類的設備中，讓設備在檢測到異味時結合其他設備的數據來決定啟動哪些應對方案。不過，ZeroClaw的運行非常依賴云端算力，會帶來很多額外的算力成本，而且在網絡不穩定時使用體驗會大打折扣。

如果想在不同場景都穩定使用，最好是在家里部署一個算力終端來輔助運行。另外ZeroClaw的應用生態也遠不如OpenClaw，所以很多功能都需要用戶自己解決，需要有一定的編程能力。說實話，當所有運算都依賴云端，用戶的隱私安全就成了一個巨大的黑盒，是否愿意用隱私換便利，全看大家的選擇了。

PicoClaw：為了隱私，犧牲功能

圖源：PicoClaw

再來看看PicoClaw，這是由Sipeed開發的智能體，他們打出的口號是輕量化與端側運行，并宣稱能夠完美保護本地隱私，且在沒有網絡連接的極端環境下依然能夠流暢運行。

但PicoClaw為此也犧牲了很多功能，它并不支持屏幕視覺識別和復雜GUI自動化操作，并且缺乏大型數據管理能力，也就不用指望它能夠處理好超長文檔解析等工作了。

PicoClaw在處理單步驟的簡單文本指令時確實反應迅速，但是一旦面臨需要跨應用多步規劃的任務，比如從郵件提取數據并填入表格，這個模型就有概率直接卡死，所以主要還是適用于老舊和小型設備的Agent需求。

這個智能體最有意思的地方在于，它幾乎完全由AI“代工”編寫和優化，所以也被開源社區視作“自進化”的標準案例，因此也獲得了不錯的關注度。

NanoClaw：極度精簡，“毛胚房”版智能體

圖源：NanoClaw

風頭正勁的NanoClaw則是把輕量化做到了極致，核心代碼僅4000行（精簡版僅500行），甚至可以在高性能路由器里運行。為此NanoClaw還舍棄了GUI自動化功能，交互完全依賴于文本指令和結構化的API調用。

另外，極致精簡的代價就是幾乎所有功能都要讓AI“現編”，加上調試等開發需求，普通用戶基本可以無視它，只有技術大牛才能玩得轉。而且就算你想找一下“前人的智慧”，也很困難，因為NanoClaw的“毛坯”特性，用戶首先需要給智能體植入對應的功能，然后才能兼容作者發布的應用。

不過NanoClaw還有個優勢，那就是安全性比其他智能體都更高，因為其強制在沙盒環境下運行，而且只需要最基礎的運行權限，不管怎么折騰都不會影響到本地的計算機系統。

MemU Bot：強化版OpenClaw，安全性存疑

圖源：MemU Bot

至于MemU Bot則是在OpenClaw的基礎上強化了長期記憶與用戶畫像構建，同時還集成了MCP協議，擁有不亞于OpenClaw的應用生態，甚至連部署都變得更加簡單。

而且，MemU Bot更加主動，會根據用戶目前的工作內容主動提供建議。那么MemU Bot就沒有缺點？顯然不可能，它的問題在于對本地設備性能和云端算力都有很高的要求。

因為其長期記憶數據全部保存在端側，隨著用戶的使用時長增加，掃描和檢測上下文的時長會降低它的運行效率，甚至會拖慢設備運行。而且其對云端算力的用量是OpenClaw的兩到三倍，算力成本非常高。

另外就是超過OpenClaw的權限需求，讓用戶在它面前幾乎沒有隱私可言，如果被入侵可能會導致大量隱私泄露。同時，MemU Bot的核心代碼并非完全開源，這也加劇了外界對其安全性和隱私性的擔憂。

哪個智能體更適合你？

說實話，看完這堆智能體后，小雷認為核心無非是使用成本與實際業務場景的匹配度。如果你只是一個普通用戶，單純需要一個在手機后臺自動回復消息、整理日常瑣碎日程的輕度個人助手，那么類似PicoClaw這種端側產品勉強夠用。

它無需你支付昂貴的API費用，僅靠本地算力就能跑，極限一點的情況下，就連手機的NPU都能夠滿足推理需求。但是，在這種情況下跑出來的效果也就足以應付那些容錯率極高的日常偽需求罷了。

而在高要求的專業場景下，本地小模型的體驗絕對會讓你想砸電腦。所以，如果是企業級用戶，或者說你想用智能體來提供涉及重要決策的數據和輔助，那么最好還是使用類似于ZeroClaw或OpenClaw這種云端算力驅動的智能體。

雖然算力成本很高，但是作為生產力工具而言倒也不算貴。倒不如說現在有些用戶想著低成本或零成本啟動智能體，本身就有點不切實際。除非對智能體的工作質量要求非常低或者沒要求，不然接入云端算力依然是低成本高質量的選擇。

對于一般的用戶，小雷還是建議首選OpenClaw，因為生態最完善、使用起來也更方便，遇到問題也不會找半天都沒個同僚過來解惑。至于喜歡折騰或有特別需求的極客朋友們，可以嘗試著挑戰以上幾個智能體，估計也能收獲不一樣的體驗。

智能體大戰，濫竽充數者居多？

自OpenClaw爆火之后，智能體領域也終于進入到發展的快車道，這讓小雷想到此前的“百模大戰”。但是智能體與AI模型的不同之處在于，“百模大戰”是在卷測試分數、卷參數量，而智能體大戰，則是卷怎么幫用戶更好的“干活”，這是有本質上區別的。

一些媒體將智能體的發展簡單描述為AI模型的版本升級，這個說法顯然不對。從傳統的AI大模型跨越到真正的Agent，背后的算力調用和模型參數其實都沒有發生明顯變化，但是底層調度和人機交互邏輯發生了根本性的改變。

以前的AI大模型，無論它在跑分榜單上的紙面數據多么逆天，本質上都只是個“缸中大腦”，只能被動接受信息并做出反饋，無法干涉物理世界。而智能體的最大不同就在于給“大腦”裝上了四肢和眼睛，讓AI能夠理解用戶的模糊意圖，甚至自主調用、自主進化、自主討論任務解決方案。

圖源：雷科技

如果你給它開放更多授權，直接操作機械臂進行工作也并非不可能。不過，也有人說現在的智能體并非真正的“智能體”，多數產品本質上還是套用一個新的底層邏輯并提供API接口的工具。這個觀點倒也沒錯，因為智能體的真正三要素是：自主任務規劃、長期狀態記憶歸納總結和自我深度反思機制。

其中，前兩者我們已經在OpenClaw和MemU Bot上看到，但最關鍵的其實是第三個。因為我們想完全不管理智能體，讓它具備完全自主的運行能力，那么它就必須具備處理未知錯誤的能力，并從中歸納出解決或規避錯誤的方法，而非等著用戶來給它解圍。

小雷記得，前段時間最出圈的一段話是OpenClaw開發者Peter Steinberger說的：“我都沒教它怎么做，它自己判斷需求然后就自己學會了”，以至于讓人有些誤解。其實，真實情況是Peter Steinberger的電腦里安裝了對應的API工具，所以OpenClaw根據需求自主編寫了調用命令，然后進行回復。

所以，OpenClaw其實也沒有做到真正的“無中生有”，本質上還是在通過一定的邏輯進行計劃和執行，區別在于用戶下放了更多的權限，讓其可以自主決策更多事情，無需等用戶過來點擊“下一步”才開始。

智能體的終局是操作系統

即使如此，這也足以成為全球生產力工具徹底重塑的前奏。智能體的大規模涌現，意味著綿延數十年的傳統人機交互正在迎來一次徹底的變革。試想一下，過去我們需要投入巨大的精力去學習各種軟件的復雜操作，而現在，這一切都可以交給智能體。它可以直接代替我們要去完成那些繁瑣、重復且枯燥的工作。

事實上，類似的言論在AI大模型剛出現時也非常火，但是最終大家發現還是要自己上傳數據或文本、然后一步步教AI怎么做，耗時比自己上手還慢，久而久之也就放棄了。而智能體解決的就是這個問題，現在我們只需要提出問題，然后等待答案即可，或者說只需要“教”它一次，后續就不用再自己動手了。

圖源：雷科技

有意思的是，小雷在翻看智能體相關新聞的時候，看到不少同行說智能體將顛覆應用生態，讓“應用不再存在”。說實話這種論調有點不切實際，你不可能讓智能體每次執行任務時都現編一個應用，不僅耗費大量算力，而且效果肯定不如已經穩定運行多年的老應用，智能體其實只是省去人工操作的過程罷了。

與其想著讓智能體取代所有應用，倒不如考慮下智能體兼容所有應用，取代操作系統，后者的可能性反而更大。而在小雷看來，隨著智能體的進一步發展，必然會有更多的企業入場，并推動智能體向操作系統發展，因為本質上就是用戶讓渡高級權限，換取更多的自主性。

在這個前提下，將智能體直接做成系統就是最簡單的，它本身就擁有最高權限，同時又可以從底層設計開始解決各種安全問題。我想這也是為什么Peter Steinberger最終選擇加入OpenAI而非其他企業的原因，OpenAI此前就宣布正在推動AI操作系統的研發，兩者的想法或許剛好不謀而合了。

當智能體變成操作系統，我們或許將真正的“解放雙手”，只需要簡單的指令就可以得到想要的結果。不過，我們真的要讓AI完全掌管我們的一切嗎？這個問題，或許更值得深思。

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