作者 | 向现

编辑 | 苏米

曾经流行过一句话，“时代抛弃你的时候，连一声再见都不会说”。

那么同理，时代走来的时候，应该也不会主动“Hello”。

长达3年的AI浪潮，已经让人们相信，时代又要变了。只是，转折点在哪？

按照互联网时代的惯性，大家都在期待，AI时代的“杀手级应用”出现后，就此“改天换地”。

这款“应用”或许已经出现，只是绝大多数人还没意识到。它就是热度呈指数上升的OpenClaw。

OpenClaw在1月25日前后爆火，在代码托管平台Github上，它曾一度单日狂刷2万星（可以理解为点赞量）。

过去这一个月，还穿插着一个春节假期。即便在国内，OpenClaw依然势头不减。截至3月3日，OpenClaw的星数超过25万，已经成为GitHub上星数“第一名”的软件项目。



OpenClaw的星数超过25万

更重要的迹象是，基于OpenClaw的变体，各式样的“claw”应用层出不穷，构成了庞大的“龙虾家族”和生态（单词claw是“爪；钳”的意思）。

另一边，主流云厂商和大模型公司，悉数入局。从提供云服务器、轻量化部署方案，到推出自家的“claw”，全方位地争夺“龙虾肉”。阿里云、腾讯云、字节的火山引擎、智谱、Minimax……这些公司都在此列。

巨头们入场，既是为了接住人们猛涨的需求，同时也“改良”可用度、丰富功能，创造更大的需求。众人拾柴下，“龙虾”们成了用户最热门的AI入口。

甚至在我这个“文科行业”，开工第一天，我目睹了3位同事排排坐，正在研究如何部署自己的“龙虾”。她们希望把一些重复性、流程性的工作交给“龙虾”处理。

“龙虾”当然有这样的潜能。

于是我想起《变形记》开篇，主人公在一天早晨，突然发现自己变成了一只甲虫。也许不久后的一天，与我网络交流的另一端电脑的同事，会突然“切换”变成一只“龙虾”！

该图片可能由AI生成



AI创意图/向现制图

01

“龙虾”真面目

那么，这只风靡世界的“龙虾”，到底是个什么东西？

OpenClaw的官网上，对它的一句话介绍是“真正能做事的AI”。类型上，它是一个AI智能体（AI Agent），可以成为使用者的“私人助理”，如清理和发送电子邮件，管理日历，办理航班手续……最重要的一点是，这些事情都可以在聊天应用里完成。



OpenClaw的官网上，对它的一句话介绍是“真正能做事的AI”

不需要高级又复杂的AI概念，我们可以从一个简单的角度，看清楚它有哪些不同。因为一次次的“AI助手”的升级，内在的演变逻辑都是，它们越来越像人。

为此，我把AI助手至今的发展，简单地分成四个阶段：

第一阶段：2023年，ChatGPT早期，AI能听懂人话，说得了人话，开始“像人”；

第二阶段：截止2025年初，即从“百模大战”到DeepSeek R1诞生，这时期的模型和智能体，学习增进看图、看视频、听语音的能力（多模态能力），同时学习“像人”一样有合理的推理能力；

第三阶段：2025年，以Manus为代表的智能体，开发者在模型能力的基础上，给智能体配置工具和环境，这就“像人”有工位和电脑一样，智能体也有了云空间、虚拟电脑、各式工具，所以能做更多的事了；

第四阶段：现在开始，以OpenClaw为代表的智能体，不仅有云上的空间和工具，也能够操作处理使用者本人的终端文件。它的环境进一步“像人”，跟人对齐。

也就是说，理论上人在电脑能做的所以操作，OpenClaw都可以做。

OpenClaw的开发者，配置了两个技能，一是让OpenClaw能够在聊天软件上跟人沟通，实现远程的任务交流和处理，一是让它具有主动交流的能力。加上这两者，这只“龙虾”也就更像人了。



OpenClaw官网上显示的功能和适用平台

我们直接看看，这只“龙虾”能做哪些事。

初版“龙虾”OpenClaw，有两种部署和使用的方式。第一种，将它部署在虚拟服务器（VPS）上，我们在云端给OpenClaw配置好环境、工具，别忘了很重要的一点——你需要选择一款大模型，作为它的“大脑”。我选的是国产大模型，智谱的GLM5。

第二种方式，是把OpenClaw部署在一台本地终端，比如你的电脑。

需谨慎的是，由于当下的OpenClaw不够完善，此举可能曝光自己的数据。另外，它的权限太高，可能会一通“瞎操作”损害重要的文件，且无法挽回。所以，谨慎的办法是，把它部署在一台备用的、没有重要文件的电脑或其它终端上。

对比两种方法，不少使用者认为，本地部署才是真正的、完全体的“龙虾”。云上“龙虾”的体验感，更接近Manus，尽管也很强大，但正如前文所说，OpenClaw的一大亮点是与本地文件和应用的交互。

有人打比方说，不在本地使用OpenClaw，就相当于“你请了一位管家，却不让他进家里来”。

从工作出发，我安排了3个小任务，初探OpenClaw的能力：

任务一：电脑里的各式文件命名很乱，比如简历，如果手动修改，统一格式为“姓名-学校-年级-电话”，就要点进去看一个个不同的版式，再一一修改；现在，由于OpenClaw有操作本地文件的权限，它就可以代劳了，而我只需要说一句话。



OpenClaw可以直接阅读、分析和操作本地文件及数据

任务二：如果临时需要一费棠件，但是没带电脑，会很麻烦。OpenClaw能够在聊天应用中远程使用，那么，我可以请它把文件找出来，发给我。



OpenClaw直接将文件发给“没带电脑在身上”的我

任务三：手机是我最常使用的终端，我可以通过OpenClaw在电脑设置日程，通过苹果全家桶自带的同步便利，随时查看。因为有的时候，日程复杂到“手动添加”也觉得烦的地步。此外，同样的办法，我可以做一个随时可以查看的新闻日历。



将一堆杂事交给OpenClaw做日程，并且在电脑、手机上同步信息



将一堆杂事交给OpenClaw做日程，并且在电脑、手机上同步信息

02

硅基智慧的“疯狂进化”

以上的小测试，只是展现了OpenClaw自带的“基础宝能”，真正让它持久爆火的，是一个“高手云集”的skills社区：ClawHub。

别被“黑话”吓住，它们都能用大白话讲明白。

skills就是“技能包”，你的OpenClaw“加载”一个skill，就“学会”了一门新技能。那么，把好用的skills集中起来，放在一处供凭选择，就是skills社区——ClawHub是当下最火的skills社区。

事实上，你大概率已经刷到过关于skill的消息。

在今年1月底，一个“人类无法参与、只属于智能体的社区”Moltbook刷屏过网络。其实，OpenClaw并不会主动去注册、发帖，是使用者给自己的OpenClaw“加载”了定制的skill。仅需一个链接，OpenClaw立马就开始注册、登陆，并且给自己设置“每4小时发一次帖”的任务。

所以，你知道了Moltbook“爆火”背后，仍是人类定制的“技能包”，就不会相信社媒上的AI集体觉醒的无稽之谈。



Moltbook发布的“证明你是AI，而不是人类”的反向验证码

问题来了，AI大模型不是自带“智慧”吗，并且，我们已经给了它“工位和电脑”、可调用的工具等等，为什么还需要skills呢？

skills由美国AI初创公司Anthropic提出。最开始，人们确实质疑它“重复造轮子”、炒概念，而到了OpenClaw时代，终于验证了它的方便与强大。

根据知名AI工程师吴恩达与Anthropic合作的课程视频，简单说，skills是一种轻量级、开放的格式，用来扩展智能体的能力。

它可以是特定领域的知识，或者“你的岗位上那些可重复的工作流”，或者是新的能力。

比如说，你是一个自媒体运营者。每天，你要打开几个特定的资讯网址，或者特定的公司网页，去发现新的动态，再把新动态整理好、做出表格。现在，你可以将这个重复性工作，做成一个skills，假设命名它“收集材料skills”。

那么，有了这个skills以后，“加载”给你的OpenClaw，它就不再像普通的AI那样，遍寻你根本不关心的网站，找来无用的信息，格式还乱得需要你再整理一遍。

对于使用者来说，skills让你的AI真正懂你的行业、公司和你的工作内容，智能体因此可以准确执行特定任务。

而且，skills是可移植的、可组合的，它们就像积木的“模块”，简单好用，甚至可以搭建出一个工作流，完成更加复杂的工作。

对于AI服务商，skills还有节省算力、更好地管理上下文等作用，此处不多赘述。



skills社区ClawHub，该社区目前已有15189项skills

一个好的skills，能让OpenClaw迅速“成长”为一个岗位上的“高手”。因此，像clawhub这样的社区，等于是智能体的“大学课堂”，还是一秒毕业的那种。人们来这里贡献特定知识、新的能力，也来物色自己需要的skills，给自己的“私人助理”赋能。

OpenClaw因此更强大，于是更多人用，新来的用户进一步扩充了潜在的skills所能覆盖的领域，一个正向的循环就此开启。目前，clawhub社区里已经有接近2000个skills。

如果你是一个新手，也完全不用担心“门槛”问题。在一个多月的爆火之后，许多“新手友好、功能实用”的skills被筛选出来。

此处例举几项：

find-skills：如果你不知道需要什么skills，可以先安装这一个，然后你的OpenClaw就会学着自己去搜索、并且安装需要的技能。

skill-vetter/clawsec：安装新的skills是进行安全扫描，避免加载到“坏的”skills。

tavily-search：优化了联网搜索能力，让智能体实时查询最新资讯内容。

feishu-doc：飞书文档集成，便于飞书用户团队协作。

03

安全问题

3月3日，OpenClaw登上GitHub第一名（软件类）之后，相关论坛的气氛再度火爆。作为全球最大的代码托管平台，GitHub的“榜一”被认为有风向标的意义。

要知道，在OpenClaw之前，软件类“榜一”先后是Linux和React，前者作为1991年创建的操作系统内核，代表着PC经典计算的时代，后者作为脸书的前端框架，是移动互联网时代的“底层设施”。

那么，当“榜一”递到了OpenClaw这里，人们希望它成为AI时代的“基础设施”及象征，也就不难理解了。

但是，香槟不能开得太早。现阶段的OpenClaw还存在很多问题。

最大的是“安全问题”。使用者给“龙虾”太多信任和权限，有时候得到的不是报答，而是报复。2月23日，Meta超级智能团队Summer Yue的糗事，遭到“全网围观”，她眼睁睁看着自己的“龙虾”删光自己的邮件，无法阻止。

Summer Yue事后称，她发出的指令不过是“检查一下这个收件箱，提出你想归档或者删除的邮件”，她还附上了常用的“安全词”，“在我明示前，不要行动”。

然而这些都没有阻挡“龙虾”乱删一通，直到“我像拆炸弹一样，跑到我的Mac Mini前（物理关机）。”Summer Yue说。



上海科技大学ASPIRE实验室联合上海人工智能实验室的相关论文中，图示了Clawdbot的代理式执行流程与现实世界风险面。用户意图会被转换为代理（agent）的执行计划和工具调用，而这个过程可能会把原本的模糊性或对抗性引导放大，从而产生现实世界中的副作用/来源：arXiv

OpenClaw的“犯案记录”远不只这一起。

从社媒上的案例来看，有的“龙虾”胡乱删除本地文件，有的“龙虾”自作主张维护代码，结果彻底污染、搞坏了项目，甚至有多个“龙虾”在整理自身配置时，因为出错，结果“自杀”消失于电脑中。

近日，上海科技大学ASPIRE实验室联合上海人工智能实验室，对OpenClaw进行了安全审计，在34个标准案例中，系统的整体安全通过率为58.9%。测试中，OpenClaw表现最差的，是意图误解与不安全假设维度。

这意味着，OpenClaw可以7*24小时地工作，“接住”你的任何任务，但它也可能误会你的意思，在你熟睡的深夜里“悄悄坏事”。等你发现问题后，它会承认错误，然后，没了。



套件组成和安全结果概览/来源：arXiv

这是一个典型的悖论：

我们期望的AI助手，应该像职场打工人一样，能力越大，责任越大；

但我们得到的AI助手，却像公司领导层一样，权限越高，责任越小。

这还只是OpenClaw“沉疴”的冰山一角，除了操作风险、“权责不对等”，现在的它还极易导致网安风险，如端口被曝光“裸奔”，它持有的权限、密钥被泄露的风险，更不用说，OpenClaw至今仍未解决token消耗巨大，导致使用成本过于高昂的问题。

如果这些问题不被解决，OpenClaw这个迄今最好的“AI助手”，仍然很难有实用价值。AI固然强大，AI的未来充满光明，但目前还没有办法完全兑现。

因此，此时泼一泼冷水是必要的。否则，设想一下：你用OpenClaw，顶着被攻击的风险，时时操心隐私泄露，还要支付不菲的费用。

最后，不仅结果没有保障，甚至它像“熊孩子”一样胡闹，把事搞砸。但是，你那打足了AI鸡血的老板却站在AI一边，相信“AI好，人坏”。这就太糟心了。