OpenClaw竟然让你钱包瞬间见底？终于有人出手制止了！

Vercel与OpenClaw：云端智能的未来

文 | 字母AI

最近，OpenClaw在X平台上发了一条消息，表示大规模开源需要合作伙伴。结果，Vercel站出来支持OpenClaw和Clawhub。这时，大家的第一反应大概就是：“Vercel是什么鬼？”

简单来说，Vercel是一家在美国颇有名气的前端和AI云平台，主要提供一站式服务，帮助用户构建、部署和托管Web应用和AI项目。

OpenClaw确实很强大，能够解决很多你想象不到的实际问题。

不过，强大的工具往往也伴随着一些风险，OpenClaw的核心就是“把你电脑的权限交给了AI”。

它需要访问你的文件系统、执行命令行操作、连接各种API。

这就意味着，它理论上有能力删除你重要的文件，把私人的代码推送到公共仓库，甚至可能访问你的支付信息。

OpenClaw会自行决定如何完成任务，但这个过程对用户来说就像是个黑箱。

它可能会选择错误的工具，导致意想不到的后果，或者受恶意Skill的影响，执行一些危险的操作。

最后，最让人心痛的是它的收费简直离谱。

我亲身经历过，使用OpenClaw实现每小时自动采写AI圈新闻的功能，结果不到24小时就花了我200块钱的token。

OpenClaw会不断调用AI模型的API，如果不加限制，一天的成本可能达到几千块。

Vercel正在开发一种新型的云服务，暂且称之为agent云。

而这个agent云，正好解决了OpenClaw的所有痛点。

同样，Vercel的做法也给阿里云、腾讯云、百度云等国内云厂商带来了新的启示。

OpenClaw的革命与隐患

Vercel推出了一个叫做Sandbox的解决方案，其实就是一个隔离的微型虚拟机，让OpenClaw在一个完全与本地环境隔离的空间中运行。

换句话说，即使OpenClaw遭到攻击或出错，也无法触碰到你本地的文件。

HTTPS端口是可控的，只开放特定的网络端口，而不是整个系统的网络权限。此外，超时机制可以设置自动关闭时间，防止长期运行中的失控进程。删除Sandbox后，所有数据会被完全清除，不会在本地留下痕迹。

这样的架构就好比把OpenClaw当作大脑放在云端，而你的本地电脑只是一个遥控器。

你的电脑上并不存放OpenClaw，因此它无法直接操作你的设备。即使OpenClaw被入侵，攻击者也只能在Sandbox中活动，无法接触到你的硬盘和系统。你也可以随时关闭Sandbox。

OpenClaw有一个叫做web-hosting的技能，能够让它自动完成从代码到部署的整个流程。

结合Vercel，这个技能就能自动创建GitHub仓库（在云端，而不是你的本地）、自动配置Vercel项目（在Vercel平台，而非本地系统）、然后自动部署并绑定域名。所有操作都是在云端进行的，OpenClaw永远不会接触到你的本地文件系统。

Vercel的强项就是Git推送即部署。

它与GitHub深度集成，代码提交后可以自动构建和部署，不需要手动上传文件。预览环境会自动生成，每个分支都有独立的预览链接，团队协作也变得更加方便。运维问题、服务器配置、安全补丁、扩容等都无需再麻烦。

你可能会想，“这听起来确实很方便，不过市面上已经有不少OpenClaw的一键云方案了，能通过OpenClaw的镜像应用实现所有操作和资料的云端保存。”

但Vercel的能力还不仅限于此，它的AI Gateway功能能让你保持指挥权。它能够统一监控AI调用成本，避免OpenClaw失控导致的API费用飙升。

同时，你还能给OpenClaw设置运行速率限制，以防被恶意Skill频繁调用。

最重要的是，它能集中管理所有的API密钥，不用再到处给不同的Skill分散密钥。

OpenClaw代表了个人AI代理的崛起，而Vercel想要构建的正是托管这些代理的基础设施。两者结合，刚好覆盖了本地智能与云端执行的完整链条。

不过，在安全方面，传统的云厂商部署的OpenClaw还是有一些缺陷的。

OpenClaw直接运行在云服务器上，尽管有隔离措施，但依然在同一个账户体系里。

一旦OpenClaw获得了云服务器的权限，理论上可以操作该账户下的其他资源。这就需要你自己去配置防火墙、安全组等。

而Vercel的方案优势在于MicroVM级别的隔离，OpenClaw在独立虚拟机中运行，完全与本地和其他云资源隔离。即使OpenClaw被攻击，也无法触及用户的本地文件或其他云服务。

你可以设置自动关闭时间，防止长期运行带来的风险。而一旦删除Sandbox，所有数据都会被清除。

接下来这三句话，是我在Vercel环境中部署OpenClaw时写的，所使用的模型是Claude Opus 4.6。

单独使用OpenClaw，就像开着一辆没有刹车的跑车——速度快得惊人，但随时可能出事。

单独使用Vercel，则像是一条维护良好的高速公路——路况一流，但你得自己驾驶。

而两者结合，就好比自动驾驶汽车行驶在智能高速公路上——既有速度，又有安全保障。

agent时代需要agent云

回顾Vercel的发展历程，你会发现这家公司从一开始就注定要走向agent云，而OpenClaw只是加速了这个进程。

Vercel有个信念，就是基础设施应该自然地从代码中生长出来，而不是依赖人工配置。

因此他们提出了一个架构，叫做Framework-defined Infrastructure（框架定义基础设施）。

简单来说，你编写的Next.js代码，Vercel会自动为你配置好服务器、CDN、边缘节点。你无需再编写Terraform配置，也不用点击控制台的按钮。代码即基础设施。

但在AI时代，这个理念其实有些过时。

因为传统应用是静态的，功能一旦确定就固定了。而agent是动态的。它会根据用户的输入自主决策，调用工具、生成代码，它的行为是不可预测的。

所以Vercel提出了新的架构，称为Self-driving infrastructure（自驱动基础设施），简称agent云。

传统云是你配置好资源，然后运行程序。而agent云则是agent根据任务需求，自动申请资源、自动扩缩容、自动优化。

OpenClaw很强大，但你无法预测模型会带来怎样的变化，那就让agent云来解决吧。

Vercel的agent云分为四个层次。

第一层是开发层（AI SDK+v0）。

AI SDK其实就是一套让开发者更轻松地在应用中加入AI功能的开发工具包。

它有几个特别实用的功能，比如你想把GPT换成Claude，只需改一行代码，其他的都不需要动。AI还可以调用外部工具，比如查天气、搜数据库。

这个AI SDK还能帮助你编排任务，你可以指定任务的执行顺序，或者让它同时执行多个任务。

v0则是一个可以快速搭建界面的AI工具。

你只需用简单的语言描述你想要的，比如“做一个带侧边栏的数据仪表盘”，它就能直接生成完整的网页代码。

而且生成的不只是代码，你还能实时预览效果，哪里不满意就直接告诉它修改，改完之后就能立即部署。

第二层是运行层（FluidCompute）。

传统的Serverless有个大问题，那就是冷启动。

函数长时间不使用后会进入休眠状态，下次调用时需要重新加载，会延迟几秒。

而agent的工作模式与传统软件工作模式完全不同，它大部分时间处于等待状态（等用户输入、等API响应），一旦被触发就需要快速反应，可能会突然面临大量请求（比如同时处理100个用户的查询）。

FluidCompute就是为了解决这个矛盾而生的。

传统的云就像每次用车都要去租一辆，办完手续才能开，这就是冷启动的延迟。FluidCompute则像你的车一直停在家门口，随叫随到。更妙的是，你可以用这一辆车同时载多个朋友，而不是一个朋友一辆车。

费用方面，传统方式是租车期间一直计费，而FluidCompute只有在车子真正开动时才收费，等红绿灯或者等人时是不收费的。

根据Vercel的数据，这种方式可以节省90%的费用。

第三层是管控层（AI Gateway+Vercel agent）。

前面提到的AI Gateway是AI模型的总控台。它可以统一接入，一个API Key就能调用多个模型供应商。

这个系统能智能路由，简单问题用便宜模型，复杂问题用高级模型。同时，它还能自动进行故障转移，主供应商挂了就自动切换到备用。同时控制成本，设置速率限制，以防账单爆炸。

Vercel agent则负责运维，进行代码审查，提交前自动检测Bug和安全漏洞，发现问题会自动报警。

第四层是生态层（Marketplace+Sandbox）。

Marketplace是agent的应用商店，开发者可以发布自己的agent，也可以一键安装第三方agent（比如数据分析或客服agent）。

让我们聊聊agent云和Vercel的启示

你知道吗？Sandbox其实就是为像OpenClaw这样的agent提供一个安全的隔离空间。

说到agent云和传统云的区别，传统云的一个关键假设是它的应用是完全可预测的。

在传统云里，资源管理往往是靠手动设置和固定规则来实现的，费用也是根据资源的配置（比如CPU和内存）来收取。而运维上，通常需要人工监控和处理故障，开发时还得自己配置服务器、网络和安全组。

而在agent云中，所有的决策都由agent自己来做。

传统云主要是销售服务器、带宽和存储等计算资源，而agent云则是提供一个智能的执行环境。

Vercel的启示

我觉得，Vercel之所以能够成功拿下OpenClaw，背后有着它独特的产品理念。

最明显的一点就是它的用户体验，相比之下，中国的云服务商在这方面确实有待提升。

比如，打开国内某些云服务器的控制台，你会被成千上万的功能按钮搞得晕头转向，而Serverless的入口却藏在不起眼的角落里。

这和Cloudflare或Vercel那种一登录就能直接部署的简洁体验简直是天壤之别。

可以说，中国的云厂商在推出云计算产品时，起初就主要瞄准了大型企业客户，倾向于构建功能全面，但却相对复杂的PaaS解决方案。

而Vercel的策略恰恰相反，它从一开始就专注于一个核心场景，让前端开发者能以最快的速度来部署应用。

其实根本没必要把所有功能都覆盖到位，专注于把核心场景做到极致就已经足够了。

借鉴Vercel的零配置理念，开发者只需专心写代码，其他的事情都可以实现自动化。想象一下，提供一个一键部署agent的入口，直接与Git原生部署对接，和GitHub、Gitee深度集成，提交代码后就能自动构建和部署。

而且，系统还可以为每个分支生成独立的预览环境，合并到主分支后自动上线，真是省心。

当出现错误时，用通俗易懂的语言来提示，而不是给你抛出冷冰冰的API错误码。此外，提供一键修复建议，而不是让开发者自己去翻阅文档，简直太贴心了。

腾讯云的Lighthouse一键部署OpenClaw是个不错的尝试，但我觉得还需要把这种便捷体验扩展到更多的场景中去。

第二个问题就是前端框架生态的不足。

Vercel通过自家开发的Next.js框架，形成了框架和平台之间的良性互动。开发者用Next.js写代码，自然而然就选择Vercel来部署，而Vercel则为Next.js优化基础设施，形成了相辅相成的关系。

所以，中国的云厂商也应该投入资金或自主研发前端框架。像阿里可以与AntDesign和Umi.js深度结合，腾讯可以基于TDesign和自研框架进行整合。

目标是把框架打造成平台的最佳运行环境，通过框架生态来促进云平台的使用。但不需要兼容所有框架，反而是深度绑定1-2个核心框架，做到用户体验的最佳化。

在这一点上，我觉得百度云的体验做得相对较好。

第三个挑战是为agent专门优化的基础设施。

目前，中国云厂商的Serverless设计仍然基于传统应用模式（如长时间运行和稳定流量），但agent的工作方式完全不同。

因此，需要开发专门针对agent的计算单元，类似Vercel的FluidCompute那样的产品特性，以适应agent时代的工作流程。

第四个挑战是改变开发者的工作方式。

过去写代码得一行行敲，现在Vercel的v0模式是直接用语言描述需求，系统就能自动生成代码，一键上线，真是太方便了。

中国的云厂商也该推出类似的产品，特别要针对中文用户的需求优化，让开发者用中文就能轻松生成网页。

另外，最好能有一个智能助手，24小时在线，帮你检查代码的安全性、是否有问题，甚至告诉你哪里可以优化，就像身边有个技术大神随时给你指导。

腾讯云的Lighthouse已经有类似的功能，比如在腾讯云一键部署OpenClaw时，可以用腾讯的助手来安装基本的Skill，但功能上还有待进一步完善。

此外，建立一个agent的“应用商店”是非常必要的。开发者可以将自己的agent分享出来，也能直接使用他人的，避免重复造轮子的情况。

最后，得支持多个agent之间的协作，就像团队中有个负责人负责分配任务，其他成员执行，大家一起合作完成复杂的工作。

其实，中国的云厂商并不需要完全照搬Vercel，而是该学习它的优点，发挥自身的优势。

未来的竞争不是谁更像Vercel，而是谁能更好地满足中国开发者对agent的需求。

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