這一個月來,互聯網被一只紅色大龍蝦刷屏了。
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網上關于它無所不能的故事正在瘋狂傳播:睡前給這只“龍蝦”丟一句指令,它就會接管你的鼠標和鍵盤,自己打開瀏覽器回復客戶的郵件、制作精美的Excel表格,還能順手更新你的小紅書賬號。
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網友給自制的OpenClaw下達指令、安排任務(圖片來源:小紅書@Oceans)
在全球最大的開源代碼社區GitHub上,這只“龍蝦”僅用兩個多月就創下了歷史最快的star增長紀錄;而在上周深圳的一場線下活動中,甚至出現了上千人排隊的長龍,只為了能讓工程師在自己的電腦里免費“領養”一只。
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騰訊云評論區發布的安裝消息(圖片來源:騰訊云)
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OpenClaw線下公益裝機現場(圖片來源:小紅書@在路上的kairo、@pp只工作不上班)
當然,人們談論的并不是一只真正的節肢動物,而是一個開源軟件的代稱——OpenClaw
所以, OpenClaw到底是什么?它又為何引發了如此大的關注?“養蝦”熱潮的背后,我們又需要注意哪些隱患?
什么是OpenClaw?
OpenClaw的誕生非常具有戲劇性。它的發明者是一位奧地利的退休程序員Peter Steinberger,原本他只是為了滿足自己“用聊天軟件指揮AI干活”的個人需求,隨手寫了一個開源項目推上GitHub。
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OpenClaw的開發者Peter Steinberger
這個項目在2026年1月底正式定名為OpenClaw,因為名字中帶有Claw(意為爪、鉗)一詞,加上其官方Logo是一只紅色節肢動物,網友便將其戲稱為“龍蝦”。
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OpenClaw在GitHub上的star數(相當于社交媒體里的點贊或收藏)達到了驚人的27.8萬
在AI技術飛速發展的這些年,大家可能已經習慣了每隔一段時間就被一個新模型刷屏。DeepSeek、Sora、豆包、元寶……各種新名詞一個接一個。
不過,這次的OpenClaw不一樣——它并不是一個大模型,而是一個AI智能體(AI Agent)框架
形象地說,如果將AI大模型比作人的大腦,OpenClaw就像是連接大腦的神經系統和四肢,負責接收、傳到并執行大腦的指令。當你授權OpenClaw連接電腦系統后,只需要通過日常通訊軟件發送指令,它就會自主完成任務,比如收發郵件、全網比價、整理本地文件、甚至是編寫和部署代碼——就像有只龍蝦的爪子,伸爪幫你完成一切。
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圖片來源:DigitalOcean
不只會說,還會做事
OpenClaw之所以爆火,是因為它解決了過去三年AI工具的一個核心痛點:AI只會說,不會做。
對于傳統大語言模型來說,它就像是一個顧問或客服,你問一句,它也就答一句,有時候還可能出現“幻覺”、胡言亂語,或者是忘記之前的對話。
而對于OpenClaw這樣的AI智能體框架,它更像一個坐在你電腦前的員工,能自行在電腦上完成你安排的任務,將我們從復制粘貼、多軟件切換等重復或繁瑣的工作中解放出來。
同時,通過框架層面的設計,OpenClaw在理論上能擁有更穩定的長期記憶, 能記住你的偏好、系統環境和歷史任務。你還可以根據需要給它取名、定規則、調教技能,讓工作的完成結果更貼合個人需求,這被網友戲稱為“養蝦”
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圖片來源:AI生成
例如,理想情況下,你可以發一條信息給你電腦上的OpenClaw:“幫我對比兩個網站上這款相機的價格,整理成表格發給我,如果低于5000元就直接下單。”它就會自動打開網頁、抓取數據、比對價格并下單,就是你的數字助手——24小時無休的那種。
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飛書的OpenClaw插件功能展示(圖片來源:飛書官網)
“養蝦”,沒那么容易
盡管理論上功能很強大,但要想玩轉這只“龍蝦”,門檻卻比使用AI的大語言模型高得多。
首先,OpenClaw的安裝難度很高。OpenClaw既不是直接登陸網站或App就能對話的大語言模型,也不是一個雙擊就能安裝的.exe文件。安裝OpenClaw需要用戶具備一定的編程和網絡基礎,包括配置環境、使用命令行終端、部署虛擬機或云服務器等操作。
然而,即使完全按照教程操作,你也可能遇到各種各樣的問題,不順利的話,光是安裝就可能花去兩三天的時間。這也是深圳免費安裝OpenClaw的活動如此火爆的原因之一。
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安裝OpenClaw具有一定的技術門檻
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網絡上已經出現了大量上門安裝OpenClaw的服務
(圖片來源:小紅書@Franklin)
當然,目前已經有平臺推出了更加適合計算機小白的類似系統,未來可以期待門檻更低的類似工具的出現。
而當你費了九牛二虎之力,成功安裝OpenClaw后,可能很快會遇到下一個問題:費用太高,用不起。
指揮“龍蝦”幫你做事,并不是毫無代價的。因為OpenClaw本身只是一個執行框架,它沒有自己的“大腦”,必須接入外部的大語言模型才能思考。這種跨軟件的接頭和調用,就需要用到API(應用程序編程接口)
你可以把大模型公司想象成一家頂級餐廳的后廚,而API就是服務員。OpenClaw遇到需要識別的網頁或需要思考的步驟,都要讓API把信息端進后廚,再把指令端出來。
而服務員每跑一次腿、處理一次信息,你都需要大量消耗一個計費單位:Token。
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圖片來源:AI生成
Token(詞元/標記)是AI處理信息的計費單位。不同大模型對Token的計算方式有所差異,以DeepSeek給出的經驗估算法則為例,平均下來1個中文字符≈0.6個Token,1個英文字符≈0.3個Token。
舉個例子:假如你問DeepSeek:“你好,請問你是做什么的?”12*0.6=7.2,這句話大約會被DeepSeek折算成7到8個Token。如果選擇消耗Token較多的深度思考模式,DeepSeek在給出最終的答案之前,會先進行一段可能非常長的思考過程,再給出最終答案:“我是DeepSeek,由深度求索公司創造的AI助手。……”,輸入+輸出,整個過程最終消耗大約1000個Token
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與深度思考模式下的DeepSeek回答,大約消耗1000個Token
然而,OpenClaw不僅是只能對話的大模型,它是需要執行具體操作的AI智能體。為了完成一個動作,OpenClaw需要完成截屏識別、思考、行動、驗證等復雜操作。這就相當于服務員(API)為了弄清楚一個極其復雜的訂單,在一分鐘內端著菜單在前后廳瘋狂跑了成百上千趟。
因此,僅僅打開一個網頁,OpenClaw可能瞬間就會消耗數萬Token;而要讓它在理想情況下整晚為你收發郵件、整理文件,消耗的Token可能達到成千上萬、甚至數以億計
再看Token的具體價格,我們可以參考下面這張表格:(表中右側數字為每百萬Token的價格,單位為美元):
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當前主流模型的API定價對比(每百萬Token,價格單位為美元)
我們參照表格中的價格來估算一下。對于每百萬Token的價格,輸入取1美元,輸出取2美元。詢問DeepSeek“你好,請問你是做什么的?”,8個輸入Token+1000個輸出Token,費用換算成人民幣大約只有1分錢(當然,DeepSeek是免費模型,對于Token消耗不多的任務并不會收取費用)。
而如果你讓OpenClaw工作一整晚,在極端情況下消耗了1億Token,費用換算后會超過1300元人民幣!這顯然是普通人難以承受的。
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用戶使用后的計費賬單(圖片來源:小紅書@年年有魚)
另外,雖然OpenClaw通過一系列驗證機制在一定程度上能糾正自身行為,但這并不意味著這只“龍蝦”不會犯錯——它依然無法完全擺脫底層大語言模型固有的“幻覺”或“失憶”問題。
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使用OpenClaw也可能故障百出(圖片來源:小紅書@阿錘)
如果你給的提示詞不夠清晰、任務指令不夠明確,OpenClaw同樣可能產生錯誤的“動作幻覺”,比如你讓回復一封郵件,它直接幫你的郵箱清空;在處理超長任務時,OpenClaw也可能會遺忘之前的步驟,甚至陷入邏輯死循環,一直在電腦里反復打開關閉同一個網頁。這不僅白白消耗計算資源,還可能導致電腦長時間高負荷運作,引發系統嚴重卡頓、死機,或者造成內部硬件老化。
不可忽視的安全風險
相比起安裝門檻和費用,OpenClaw更為嚴峻的問題是它的安全風險。OpenClaw可以幫你在電腦上完成各種任務,但這份便利也意味著你需要賦予它極高的權限,這就不可避免地帶來各種安全隱患。
首先,OpenClaw需要使用者的各種登入憑證才能工作。一旦配置錯誤,相關信息暴露在公網上,黑客就能輕易竊取這些憑證,“假冒”你的智能體為所欲為。
OpenClaw還可能被惡意指令操控,在你的電腦里靜默下載勒索病毒、加密你的硬盤,甚至打包發送私密文件。
另外,目前OpenClaw支持下載第三方技能插件(Skills)來擴展能力。如果使用者在網上不慎下載了帶有惡意后門的插件,就相當于主動給黑客開門,極易造成敏感信息外泄。
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用戶聲稱在OpenClaw推薦的技能插件中發現了安全風險(圖片來源:小紅書@蟑螂)
就在上個月,工業和信息化部網絡安全威脅和漏洞信息共享平臺通過監測發現,OpenClaw部分實例在默認或不當配置情況下存在較高安全風險,極易引發網絡攻擊、信息泄露等安全問題,這也敲響了OpenClaw安全風險的警鐘。
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網絡安全威脅和漏洞信息共享平臺發布預警提示
(圖片來源:平臺官網)
因此,目前在日常使用OpenClaw等類似智能體時,暫時建議只安裝在閑置的電腦或虛擬機上,如果遇到系統崩潰或被黑客控制,也可以直接重置,不影響核心數據。同時,注意只授予OpenClaw完成當前任務所需的最低權限,千萬不要輕易綁定涉及資金交易的支付賬號。
普通人應該如何看待?
目前,科技界對OpenClaw呈現出的態度可以說是冰火兩重天。硬件和算力廠商對此極為推崇,部分原因在于OpenClaw這類智能體的Token消耗量極為驚人,對算力的需求將會迎來指數級的增長;而網絡安全界則保持高度警惕,在沒有完善的權限管理機制前提下,隨意引入AI智能體可能會帶來無法挽回的后果。
某種意義上,OpenClaw這類智能體無疑是通向通用人工智能(AGI)和全自動化辦公的重要里程碑,但目前仍然存在不可忽視的功能缺陷和安全風險。如果你是程序開發者或AI的狂熱愛好者,OpenClaw絕對是一個值得把玩的對象;但如果你只是希望找個工具能幫你改改周報、翻譯一下文檔,平時也對編程、開發一竅不通,那大可以暫時放棄“養蝦”的念頭,安心享受DeepSeek、Kimi們所帶來的便利吧。
審核:祝恒書,中國科學院計算機網絡信息中心學術副主任,研究員,博士生導師,科學數據智能與創新實驗室主任。
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