北京
出品 | 網易科技《態度》欄目
作者 | 袁寧
編輯 | 丁廣勝
起先叫Clawdbot，后來改成 Moltbot，現在又換成 OpenClaw。名字變了幾次，但傳播速度沒有變。過去一周，它被工程師、產品經理、投資人反復轉發：有人說“如果你沒用過，那你就落后了”，有人說“它改變了游戲規則”，還有人寫下“Clawdbot is AGI”。
大廠反應也快。1月28日，騰訊云和阿里云幾乎同時宣布上線 OpenClaw 的云端極簡部署與配套服務，賣點很一致：一鍵安裝。
與 ChatGPT、Claude 這些被圈養在瀏覽器或App沙盒里的“聊天機器人”不同，OpenClaw更像是一個擁有三頭六臂的“數字員工”。它是一個運行在本地設備或服務器上的“智能體網關”，內置瀏覽器控制、Canvas 畫布、定時任務，能讀寫文件、跑Shell命令，甚至可以通過 WhatsApp、Slack遠程操控你的電腦。
也因此，它的用例很快從“效率工具”滑向“失控實驗”。
●有人讓它全天候炒股：它制定了幾十套交易策略，生成成千上萬份分析報告，甚至寫了新算法，最后把錢賠光了——但當事人依然評價這個過程“帥炸了”。
●有人把它當成關系維護工具：每天早晚自動給妻子發早安晚安，工作日還會問候“你好嗎”，24小時后它竟能在用戶幾乎不介入的情況下持續對話。
●還有更硬核的玩法：有人創建了一個叫“布萊斯”的特工角色，專門掃描 Minneapolis的實時直播，一旦聽到外語就呼叫 ICE（移民執法局）并定位坐標。
●也有人半夜接到它通過飛書打來的電話，通知產品爆單了。
●甚至連作者 Peter Steinberger 自己都被嚇了一跳：他明明沒編輯語音功能，Clawdbot 卻自己完成了設置，處理了他發的語音備忘錄。
這就很有意思了。如果說Manus把Agent推到了大眾視野，那么OpenClaw這個開源項目帶來的，則是一次更野的擴散：開放、平民化，也更不可控。
產品效果已經不需要再多說。真正的問題是：為什么同樣是 Agent，它能讓行業突然興奮？它要變成產品，還缺哪些關鍵環節？把電腦控制權交給 AI，會帶來哪些更深層的風險？
總之，圍觀一個爆款不難，難的是看清它的方向。
不是更強的 Agent，而是24小時托管的新范式
如果把 OpenClaw 的爆火理解成“又一個更強的Agent”，你會錯過重點。
它真正改變的不是能力上限，而是任務的歸屬方式：過去你在“使用工具”，現在你在24小時“托管執行”。你不是打開一個AI產品，然后一步步喂指令；你只是把目標丟進一個對話框里，讓它自己跑完——跑不完就繼續跑，跑錯了就自己修，卡住了就等條件滿足再推進。
可以這樣理解。過去一年，行業談Agent，談的更多是“短任務”：15分鐘以內、幾十個步驟、有限動作。它能幫你訂個票、寫個摘要、查個數據。但OpenClaw的出現，則展示了“長任務（Long Task）”的可能性。
OpenClaw之父Peter Steinberger 對此的解釋也很樸素。他認為，從技術角度看，他做的的確只是“膠水”工作——把現成組件拼起來。
但OpenClaw的意義恰恰在于：它把技術細節藏起來了，用戶感知到的是一種新的交互方式——你不需要關心新會話怎么開、上下文怎么壓縮、模型怎么選（最多偶爾想一下 token 成本），這些問題大多數時候會被忽略。你只是在聊天，“像在和一個朋友說話，或者說一個幽靈”。
Peter后來總結：“只要你給這些模型足夠的權限，它們真的是非常聰明、足智多謀的野獸”。
快思慢想研究院院長田豐則把OpenClaw放進了更大的語境中，進一步向《網易科技》解釋了爆火的原因。他認為，在互聯網巨頭爭奪 AI 超級入口的戰場邊緣，大眾用戶真正渴望的，是一種更快捷、更簡單、更便宜的“拼裝式智能體”——大廠在爭奪入口，小用戶在繞開入口。
在田豐看來，OpenClaw指向的正是另一種新范式：從“人操作機器”（人為主、AI 為輔），轉向“人設定目標，機器負責執行”（人指揮、AI 干活）的智能協作時代。
它像是一個更激進的預告：未來每個人都可能擁有、完全忠誠于你個人利益的數字勞動力。
認知被打穿后，大廠一定會跟
“OpenClaw這種東西一出來，市場對‘Agent做事’的認知，其實又被重新校準了一次。”華映資本董事總經理李巖告訴《網易科技》，“最怕的就是你不知道這事能不能做，現在就是能做了。”
這也是OpenClaw讓行業興奮的核心：不在于它展示了多少新能力，而在于它把“長任務執行”從理論變成了可見的現實。
李巖補了一句更狠的判斷：“長任務一出，其實說實話短任務就廢了。”這并不是短任務沒有價值，而是用戶一旦見過“7×24小時無人化執行”的可能性，就很難再回到半自動時代。
范式在切換時可能就是如此殘酷。更有投資人評價：“得虧 Manus 賣了”。
而一旦“能做”成立，大廠則一定會跟進。李巖認為，大廠的優勢從來都不是“先發”，而是“補短板”：創業公司可能只盯著長板，為的是“能跑起來”；但大廠更擅長把一個“看起來能跑”的系統，補成一個“真的能交付”的產品：補安全、補合規、補穩定性、補工程漏洞、補權限體系、補監控與回滾，最后把它裝進云服務的商品化管道里。
這也解釋了為什么你看到的現實是：OpenClaw 自己短期未必賺到錢，但騰訊云、阿里云則能第一時間把熱度變現。
換句話說，爆款開源項目負責“打穿認知“，但大廠則能“接住需求”。
OpenClaw要產品化，關鍵在可控
但如果說 OpenClaw 讓人看到了“智能體時代”的另一種可能，那它也暴露了智能體落地的真正門檻：不是能力，而是可控。
李巖認為，OpenClaw 要成為真正產品，首先要解決的還是在每一類任務上的準確性——“其實他在執行特定任務或者是每一類任務的準確度上，我覺得還是差點意思。”
其次是“監管可視化”。他提到一個現實問題：Agent 在執行過程中，用戶往往不知道它正在做什么，“因為他本身自己是不能監控自己的……你看不到他干嘛。”但他也認為這部分補起來其實并不困難。“我覺得這個其實補得很快。也就是能看到他在干什么，把過程能給你顯示出來。”
真正困難的在于“安全”，“需要大量的去做后調，去保證我的絕對安全性。”
田豐給《網易科技》的落地路線幾乎就是一個產品化清單：
●安全沙盒與精細權限控制：能力越大，責任越大。在擁有最強權限保證執行暢通無阻時，更需要構建精細可靠、低風險的權限控制系統，讓用戶能清晰地為Agent授權，比如“只讀模式”、“沙盒模式”、“完全訪問模式”，確保智能體行為不會造成意外損害。雖然目前仍需要用戶閱讀文檔來控制風險，但Clawdbot的安全治理將追求實現“傻瓜化”。
●穩定性與平臺適配：近期Clawdbot每天發布多次新版本，項目迭代極快。穩定性是大眾用戶的信任基礎，還需要覆蓋更多平臺，包括Windows、Android、iOS、鴻蒙等，并確保跨系統、跨終端體驗一致可靠，這需要更多開源社區貢獻者的自發投入。
●降低使用門檻：Clawdbot安裝過程對非技術用戶仍有挑戰，后續目標是實現“一鍵安裝”，并為海量小白用戶提供清晰的入門指南，輔導用戶理解安全設置與核心功能。
●成本與性能優化：讓產品能在本地模型與消費電子低配環境上流暢運行是關鍵，這能徹底解決“家用智能體”的API成本和數據隱私問題。后續需要持續優化對各類領先大模型的支持，讓用戶擁有更多自由選擇。
說到底，智能體的未來不會只由“最強模型”決定，而會由“誰能把權限交出去但不失控”決定。
更難的在安全：攻擊面不是擴大，是“穿透”
當你把電腦控制權交給 AI，風險也不再是“隱私泄露”這么簡單。
360數字安全集團的專家告訴《網易科技》：本地化自托管 AI 助手型智能體，會讓安全風險呈現出多維度的新特性，對防御體系的挑戰是結構性的。
也就是說，傳統軟件的風險，更多來自某個漏洞、某段代碼、某個接口。而智能體的風險是“全鏈路穿透”的：
● LLM 語義理解層：提示詞注入
● 工具協議交互層：請求偽造
● Server 執行層：命令注入
● 數據源訪問層：數據泄露
更麻煩的是，當你開始引入 MCP 工具、插件、多個智能體互相調用，攻擊入口會呈幾何級增長。
這也意味著：你以為你在裝一個“更聰明的助手”，你實際上是在你的電腦里接入一個“能被劫持的執行器”。
360數字安全集團的專家還提到三類更典型的攻擊方式：
第一種是間接提示詞注入（Indirect Prompt Injection）。
攻擊者不直接和Agent對話，而是把惡意指令藏在郵件、網頁、文檔里。Agent讀取內容后，被覆蓋意圖，執行流被劫持。也就是說，你以為它在總結一封郵件，它可能在執行郵件里的指令。
第二種是供應鏈式的 Rug Pull 攻擊。
某個MCP工具或插件一開始表現正常，騙取長期授權，后續通過更新或觸發器突然變惡，開始竊取數據或破壞系統。
還有更隱蔽的工具投毒（Tool Poisoning）。
不改代碼，改描述字段或元數據，誘導模型錯誤調用工具、以危險參數執行操作。
這些攻擊之所以可怕，是因為它們不再依賴傳統意義上的“漏洞”，而是利用了智能體的核心能力：理解自然語言、自動規劃、自動執行。
一旦它被利用，它不是被黑成一個“受害者”，而是變成攻擊者的“傀儡、跳板和執行器”。
Peter 在被質疑安全問題時的態度也很耐人尋味：他認為大多數人早就把郵箱、日歷、云盤授權給大廠集成了，模型掌握數據是一種既成事實。區別在于，運行在云端的黑盒你看不見，而運行在本地至少還能看日志，甚至更可控——在他看來，把權限交給大公司，未必比交給自己電腦更安全。
但更現實的問題仍然擺在面前：當智能體能替你點擊“確認”、替你執行“刪除”、替你發出“轉賬”，到底誰能被信任？誰能來控制？誰又為結果負責？
本文來源：態℃
責任編輯：
王璐瑤_NBJS31615
