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全民「養(yǎng)蝦」潮來了?
作者:劉詩雨
來源: 降噪nonoise(ID:JZao2021 )
開年至今,OpenClaw的熱度愈演愈烈,「養(yǎng)龍蝦」潮從AI圈擴散至各行各業(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。
《降噪NoNoise》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官方團隊采納。
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▲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),他運營的社群擴展到了29個,幾乎每天都能進滿一個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。
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▲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。
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▲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),迅速指揮團隊進行業(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」。
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……幾乎每個細分的場景,都有人試圖用這只「龍蝦」撬動更大的信息優(yōu)勢。
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▲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。
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▲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」。
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▲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范式上做了進一步改造。盡管這些改進尚未在行業(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。
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▲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。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。
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▲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)。
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