聊聊网红AI“龙虾”：我亲测后发现，它高效可畏，选对工具真是太重要了！

龙虾到底值不值得养？聊聊OpenClaw的那些事儿

前脚还在排队抢着“养”，后脚就有人急着想要“卸载”？

短短五个月，这只名叫OpenClaw的“龙虾”，从备受瞩目的科技新星，变成了让人避之唯恐不及的“烫手山芋”。有的人靠它赚了26万，然而也有人跟着《卸载指南》一夜之间跑了。

那么，这只龙虾究竟还值不值得养呢？今天我们不偏袒，咱们来好好分析一番。（文末还有OpenClaw的使用小贴士哦）

那么，这只风头正劲的龙虾到底是什么呢？其实它是一个图标为龙虾的AI智能体，名叫OpenClaw，由来自奥地利的知名软件开发者兼企业家Peter Steinberger设计。

龙虾的工作机制其实挺简单的：它把大型模型当作“大脑”，负责生成方案，而它自己则是“手”和“神经中枢”，负责把想法变成实际操作。

龙虾之所以能火，一方面是因为它的特点明显：相比其他AI产品，OpenClaw的优势几乎是降维打击，简单来说，就是可操作性强、具备进化潜力。打工人的梦想终于有了实现的机会——有个分身来帮忙处理那些繁琐的工作。

不过，光鲜的外表下，龙虾的一些问题也被网友频频提及：价格高得让人心疼，安全隐患更是让人如坐针毡。

系统级权限就像把双刃剑。前几天，Meta的AI安全总监Summer Yue就栽了跟头，OpenClaw失控，200多封个人邮件瞬间被删掉；更有用户的代币被清空。工信部等相关部门也紧急发布了“六要六不要”的预警，提醒大家注意网络攻击和信息泄露的高风险。

那么，面对这个争议颇多的龙虾，用户应该以什么样的心态去了解和使用呢？为此，AI麦旋风特别采访了AI领域的资深专家，麦麦科技集团泛AI应用业务解决方案总监鲍勃，聊了聊如何入坑和避坑，以及AI智能体未来的发展趋势。

以下是我们对话的精彩内容：

1.您是什么时候开始关注OpenClaw的？能简单说说它的工作原理和功能吗？使用的是哪个大模型呢？

鲍勃：在2025年10月，我首次在GitHub上注意到OpenClaw，当时它还处于早期阶段。我持续关注它的发展，直到2025年12月版本逐渐成熟后，才开始正式部署。

到2026年2月，我将工作流程逐步迁移到阿里的CoPaw智能体平台（结合飞书使用），主要是因为阿里CoPaw在数据隐私和使用便利性方面提供了更完善的保障，更符合我们对安全性的需求。我们目前也在研究CoPaw、HiClaw和OpenClaw智能体框架如何从个人应用转向企业和工业级场景。

在技术层面，我所部署的OpenClaw和CoPaw早期是由Qwen3-VL大模型驱动，而现在使用的是Qwen3.5-plus模型，具备强大的多模态理解和任务执行能力。

智能体的基本工作原理可以参考清华大学清新团队的研究报告：

通过智能体框架内部的机制，可以安装许多技能包（skills），这些技能包会根据用户不同的任务场景动态调用。在调用时，选择哪个技能包由大模型的功能调用能力结合上下文提示词来判断。

这个过程基本实现了本地自主决策的能力，再加上上下文的动态管理机制和飞书等第三方即时通讯软件，通过Websocket实现长连接通讯，让个人智能体可以随时跨端调用。除了即时通讯的连通性，其他设计原则与编程智能体claude code或Trae相似，而在此基础上，创新的定时任务管理和智能体循环检测、执行机制使其能够全天候工作。

2.能否分享几个例子，说明OpenClaw是如何提升工作效率的？

OpenClaw：提升工作效率的智能助手

鲍勃：和传统的智能体相比，龙虾云端智能体可谓是放开了手脚，能直接去操作文件、控制浏览器，实现从计划到执行再到反馈的完整流程。无论是职场人士被重复工作搞得喘不过气，还是创业者想实现一个人公司（OPC）的梦想，OpenClaw都能帮上忙。它在处理机械性工作时，真是如同一打十，普通办公效率能提升5到10倍，而在专业领域甚至可以提高20倍的效率。

举个例子，它能自动找出用户所需的关键信息和资讯，并迅速推送给你，让你在短短5分钟内就能掌握行业动态。当你需要一些创新灵感时，只需提供一些专业资料，它就能挖掘出相关思路，给你生成一份灵感满满的总结，word和pdf格式的文件也能轻松搞定。

3.您认为OpenClaw相比之前的智能体，具备哪些优势呢？

鲍勃：只要为它装上技能，它可以全天候为你处理相关任务，直到你满意为止。周期性的工作都可以交给它去做，而且随着时间的推移，它还能在上下文中积累经验，给你提出一些你没考虑到的建议。基本上，它实现了传统智能体的所有扩展功能，并且具备了自主规划的能力。

4.使用者普遍反映OpenClaw消耗的token很多，成本偏高。您觉得性价比怎么样呢？

鲍勃：这得看具体的任务。如果只是用它来收集固定网站的信息或者处理文档、记录日常待办，每月花40人民币的Coding plain计划就已经足够了，加上小龙虾的服务器费用200元/月，日常使用240元/月就可以了。

不过，如果要私有化部署小龙虾，全天候执行任务，那成本就会高得多。例如，搜索专业论文、实时监控分析等，可能每月至少要花千元，因为那些不确定性任务的推理过程会消耗很多算力。

5.数据安全也是OpenClaw被批评的一个问题。在使用过程中，您感觉它侵犯了您的数据安全吗？

鲍勃：数据安全和系统执行风险确实是OpenClaw无法在企业级推广的主要障碍。尽管龙虾自主执行很方便，但却有可能被不法分子利用。

我个人认为阿里CoPaw在数据隐私保护和使用便捷性方面更有保障，更符合企业对安全性的高要求。我们正在研究其它智能体框架是否能从个人应用扩展到企业级场景。

6.您觉得OpenClaw及其相关应用的出现，对泛AI应用业务解决方案会带来哪些好处和坏处？

鲍勃：好处主要有两个方面：首先，像OpenClaw这样的智能体，让更多人对智能体有了更直观的理解，慢慢接受智能体来辅助工作，这为我们推广泛AI应用业务解决方案的企业级智能体应用创造了条件。其次，这些智能体的开源为我们在某些企业场景的深度优化提供了技术路径和思路，能加速我们的研究和创新。

但坏处则在于，目前智能体的安全性和错误率还不够理想。工业和企业对严谨性的要求远高于个人应用场景，必须具备高确定性和低容错率，这使得相关技术架构的推广还有很长的路要走。目前来看，短期内除了邮件自动处理和AI写作等办公场景，智能体还难以切入工业领域。

7.最近，各地市民排队安装OpenClaw，您觉得它适合普通用户吗？如果适合，能完成哪些任务，有什么使用建议？

鲍勃：对于普通用户，我建议使用CoPaw这种国内研发的替代版本。它不仅更安全，而且操作也更简单方便，比如阅读资料、写文章等个人应用场景。

8.OpenClaw吸引了资本市场和互联网巨头的关注，部分地区也出台了跟进政策。您觉得AI智能体热潮会对整个行业带来哪些影响？

鲍勃：这个行业的火热预示着多智能体协同和蜂群智能体在工业和企业市场的新一轮落地开始。从OpenClaw、CoPaw到HiClaw的多智能体角色协同框架开源，以及数字员工办公室应用的研究、政府OPC的配套措施，都将在未来激励工业和企业市场在多智能体协同、蜂群智能体应用方面的快速发展。

附：OpenClaw 部署小贴士

一、OpenClaw支持的模型类型

OpenClaw的最大优势之一就是其模型的无关性，几乎支持所有主流大模型：

云端模型都有哪些支持呢？

•OpenAI 系列：包括了GPT-4、GPT-5.4，以及Claude（通过Anthropic）

•Google 系列：像是Gemini Pro和Gemini 3.1 Flash

•国产模型：通义千问、文心一言、智谱 GLM、Kimi K2.5等

•其他：还有Claude 3、MiniMax等

本地模型又支持哪些呢？

•通过Ollama运行的开源模型

•支持的格式：GGUF（GPT-生成统一格式）

•主流模型：包括Qwen系列、Llama系列、GLM系列以及DeepSeek等

二、如何选择和评估部署环境

三、OpenClaw在办公室的一些实际应用

1. 自动整理营销邮件

功能介绍：能自动筛选出重要邮件，提取关键信息并进行分类

指令示例：“请帮我整理最近一周的营销邮件，提取客户的姓名、联系方式和需求，生成Excel表格，并保存到Google Drive的营销文件夹中。”

2. 生成市场分析报告

功能介绍：可以自动抓取网络数据并生成结构化的分析报告

指令示例：“用pavily搜索工具帮我收集最近一周的AI营销趋势，使用summarize技能生成300字的摘要，并用markdown编辑器创建格式化报告，最后通过邮件发送给市场部的所有成员。”

3. 竞品价格监控

功能介绍：定期抓取竞争对手网站的价格数据，并生成对比表格

指令示例：“创建一个每天上午9点自动运行的任务，使用web抓取技能监控竞争对手的电商平台价格，并用data可视化技能生成价格对比图表，保存到Google Sheets的竞品监控工作表中。”

4. 自动化社交媒体内容管理

功能介绍：自动收集社交媒体上的数据并生成分析报表

指令示例：“请帮我抓取过去24小时微博和微信公众号中关于AI营销的热门话题，使用summarize技能提取关键观点，利用markdown编辑器制作社交媒体营销趋势报告，最后保存到我的企业微信文件传输助手中。”

最后的话

龙虾的崛起：AI技术的普及与商业新机遇

OpenClaw 的火爆，不仅仅是因为它是一款成功的产品，更代表着 AI 从“理解”到“实操”的重要转变。而且，龙虾的出现也让技术平等变得触手可及 —— 让更多人有机会享受到 AI 的强大执行能力，而不再是少数技术专家的专利。

当然，现在通过龙虾赚钱对大多数人来说还比较困难，真正获利的主要还是那些“卖铲子”的人 —— 比如教别人怎么安装和使用 OpenClaw 的专业人士。目前，龙虾的商业模式还存在一些问题，订阅费用难以覆盖高昂的计算资源和运营开支。但它却让我们看到了工具 AGI 时代的曙光，也促使整个行业开始认真思考 AI 的权限限制、数据安全和使用责任。这只龙虾，或许只是 AI 工业化的起点而已。

互动时间：你有没有尝试过养龙虾？或者正考虑中？你是赚得盆满钵满，还是亏得一塌糊涂？欢迎在评论区分享你的“养虾”故事，大家一起聊聊避坑小技巧吧!