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      OpenClaw 這只“龍蝦”為什么會這么火?

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      全國兩會上,中國工程院院士高文說:"現在大家急得不得了,生怕沒有養上龍蝦。"

      這個“龍蝦”不是美食,是一個叫 OpenClaw 的開源 AI 智能體,因為圖標是一只紅色龍蝦得名。它在 GitHub 上 7 天拿到 15 萬 Star,到現在突破 31 萬,是這個平臺歷史上增長最快的項目。騰訊在深圳總部搞了“龍蝦安裝站”,現場排起長隊,來的不只是開發者,還有小孩和退休老人。深圳龍崗、無錫高新區、常熟紛紛出臺政策支持,單項補貼最高 500 萬。

      OpenClaw 這只龍蝦為什么會這么火?

      龍蝦是什么:一個住在你電腦里的數字員工

      豆包、DeepSeek 這些 AI,你問一句它答一句,關掉窗口它就不存在了。OpenClaw 不一樣,它更像一個 24 小時待命的數字員工,住在你自己的電腦上。

      跟傳統聊天機器人比,它有三個區別。

      第一,它能動手。不只給建議,而是直接操作你的電腦:打開軟件、整理文件、收發郵件、運行代碼。你在微信或飛書里跟它說一句話,它就去干活了。

      第二,它不睡覺。傳統 AI 是你來找它才應答。OpenClaw 有一個“心跳”機制,每隔一段時間自己醒來一次,主動檢查郵箱、日程,看看有沒有需要處理的事。

      第三,它有記憶。不是聊天窗口那種關掉就沒的短期記憶,它會把你的習慣和偏好存在本地硬盤上,越用越懂你。

      如果你看過《鋼鐵俠》,它就是那個賈維斯的雛形。OpenClaw 的能力跟電影里差距還很大,但已經開始有雛形了。



      它跟豆包、Manus、Claude Code 有什么區別?

      很多人分不清這些名字。用一個不太精確但好懂的比方:

      豆包就好比電話咨詢師,你問它答,它沒有手,不能幫你操作電腦。

      Manus 就好比外包公司,你提需求它在云端完成,打開瀏覽器就能用。好處是零門檻,壞處是數據要經過它的服務器,能力邊界由平臺決定。

      Claude Code 就好比駐場程序員,幫你寫代碼、調試、審查,編程之外的事也能干不少,比如我就用它寫作。但它更多是被動響應,你要求一下它做一點。

      OpenClaw 是住在你家的全能管家。 它跑在你自己的電腦上,數據不出本地。你通過日常用的聊天工具(微信、飛書、Telegram)跟它對話就行,不需要打開專門的網頁。它可以操作你電腦上的一切,還能主動找你,不用你開口。



      為什么突然爆火?

      前些天給一個不太關注科技的朋友演示完 OpenClaw,他愣了一下:“這不是 AI 本來就該做到的嗎?我還以為早就能這樣了。”

      過去三年,AI 行業一直在“自底向上”地建設:先做好語言模型,再加工具調用,再搞多步推理。但普通人對 AI 的想象是“自頂向下”的,來自科幻電影:你跟它說話,它幫你干活,它記得你。OpenClaw 是第一個接近這種想象的產品,普通人一看就懂,一用就覺得對。

      技術也到了臨界點。OpenClaw 本身不含大模型,它只是一個框架,調用 Claude、GPT、DeepSeek 這些已有模型。但這些模型過去一年在操作工具和多步推理上的能力終于夠用了。兩年前 Auto-GPT 也試過讓 AI 自主執行任務,十次有九次跑偏?,F在成功率高了很多。加上 OpenClaw 的交互入口就是聊天軟件,在飛書群里 @一下就行,不需要學新東西,從極客玩具變成了普通人也能用的工具。

      大廠也在助推。字節火山引擎、阿里云、騰訊云迅速提供一鍵部署服務,把安裝門檻從“需要懂技術”降到“點一個按鈕”。騰訊搞了線下免費安裝活動,各地政府出政策扶持。安裝龍蝦的上門服務 300 到 800 元一次,有人聲稱幾天賺了 26 萬。各種搞笑段子、夸張演示視頻在中文互聯網瘋傳。這已經不只是技術熱度了,是社會情緒:大家怕被 AI 甩下,想抓住每一個機會。

      OpenClaw 創始人 Peter Steinberger 是奧地利程序員,做它的初衷很簡單:給自己做一個 AI 助手,然后開源出去。被人問“你為什么贏了”,他說:因為競爭對手都太把自己當回事了,很難打敗一個純粹為了好玩而做這件事的人。2 月中旬他加入 OpenAI,項目轉由基金會運營,繼續開源。一個程序員的個人項目,撬動了整個行業。

      為什么這只龍蝦越養越聰明?

      OpenClaw 火得快,還有一個重要原因是它的開源生態滾起來了。

      社區技能注冊中心 ClawHub 上已有超過 13,000 個技能,覆蓋編程、辦公、研究、智能家居等幾乎所有你能想到的場景。開發者用一個簡單的 Markdown 文件(SKILL.md)就能給 AI 增加新能力,門檻很低,寫一個技能跟寫一篇說明文檔差不多。有人做了從 109 個信息源自動篩選科技新聞的技能,有人做了會議結束自動在 Jira 建任務的技能,還有航班比價、論文摘要、智能家居控制。包括我也給 ClawHub 貢獻了一些技能(比如 baoyu-translate、baoyu-slide-deck、baoyu-article-illustrator 等)。這種“給 AI 寫 App”的模式,讓 OpenClaw 的能力以社區的速度增長,而不是等某家公司慢慢更新。

      更有意思的是它的自我進化能力。OpenClaw 不只能使用別人寫好的技能,它還能自己給自己寫技能。你跟它說“我需要一個每天早上檢查航班價格的功能”,它會自己寫代碼、自己測試、然后裝上。有用戶想讓龍蝦訪問大學課程系統,跟它說了一聲,它就自己寫了個技能并開始使用。

      這種“自我改進”發生在智能體層面:它可以安裝或改進工具腳本,更新系統提示詞,總結對話經驗存入記憶。社區還開發了專門的“自進化引擎”技能,讓龍蝦檢查自己的運行歷史,發現低效的地方自動修改。另一個熱門技能會記錄每次被用戶糾正的情況,同一類問題出現三次以上,就自動把經驗寫進系統提示詞,永久改正。

      很多人把這種特性形容為”類 AGI”。說 AGI 當然夸張了,嚴格來說這是通過配置、工具和記憶的自我改進,不是在改變底層模型本身。但效果很直觀:你用得越多,它越好用。第一周它可能只是幫你查天氣、整理郵件,一個月后它已經根據你的習慣建了十幾個專屬技能,變成了真正”你的”助手。



      前景:這只龍蝦意味著什么?

      OpenClaw 正在改變人和 AI 的關系。過去是“我問一句,你答一句”,現在越來越多場景變成“我交給你一個目標,你自己去查、去做、去回來匯報”。

      這種和智能體的交互方式已經成了一種標準。OpenClaw 的技能系統讓開發者可以像寫 App 一樣給 AI 增加能力,社區貢獻了大量擴展。哪怕龍蝦本身后來被別的產品替代了,它讓幾百萬人第一次體驗了“AI 替你動手”,這個認知建立了就回不去。

      巨頭們也看到了:OpenAI 最新的 GPT-5.4 把“操控電腦”內建到模型里,Anthropic 推出了 Cowork 做類似的事。

      2022 年有 ChatGPT 時刻,2025 年有 DeepSeek 時刻,2026 年正在經歷的,可以叫 Agent 時刻。



      風險:養龍蝦之前你必須知道的

      火歸火,但風險是真實的。

      OpenClaw 要幫你整理郵件就得訪問郵箱,要管理文件就得讀寫硬盤,要執行任務就得運行命令。這些權限集中給一個自主決策的 AI,一旦出問題后果很嚴重。

      Meta 的 AI 對齊負責人 Summer Yue 把自己的郵箱接給了 OpenClaw。結果 AI 丟失了限制指令,開始批量刪除她的郵件,200 多封。她在手機上發停止指令沒有反應,最后沖到 Mac Mini 面前強制斷電才停住。連最懂 AI 風險的人都翻車了。

      安全漏洞也在頻繁曝出。安全研究機構 MITRE 的報告顯示超過 4.2 萬個 OpenClaw 實例暴露在公網上,90% 以上可被繞過認證。工信部和國家互聯網應急中心都發了安全預警。技能商店也有投毒風險,官方跟病毒掃描平臺 VirusTotal 合作,一周內就發現超過 400 個惡意技能。韓國多家科技巨頭已禁止員工在辦公設備上使用 OpenClaw。

      幾條實際建議:

      • 不要在主力電腦或公司電腦上運行,用專門設備或云服務器
      • 不要把銀行賬號、核心密碼交給它
      • 安裝技能前先確認來源可靠
      • 定期檢查操作日志

      把它當成一個需要看管的實習生,比當成全自動替身更接近現實。AI 從“給建議”到“替你動手”,安全的重要性翻了不止一個量級。

      龍蝦很酷,但別讓它把你的家搞亂了。

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