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更新时间： 2026-05-10
分类：软件教程
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折腾 OpenClaw 三个月后,我把它卸载了
从 Clawdbot 入局，到现在的 OpenClaw，三个月后，我选择把 OpenClaw 卸载了。
这不是我第一次卸载 OpenClaw，但确实是最后一次（毕竟中间删除又安装折腾过好几次，云端、本地也是各种折腾了好几次）。
过去的 3 月、4 月，每天大部分的时间和精力都消耗在 OpenClaw 的维护上。定时任务、Skill 执行，没有一个是能在无人值守的情况下顺利完成的，太累了。
我留下了几个放在 Dropbox 里的人设和规则文件，算是给这几个月留一点痕迹（调教出一个人设不容易）。其他所有 Skill、聊天记录啥的，能清的都清掉，所有文件和设置也都进行清理，尽量还原到没有安装过 OpenClaw 的状态。
——终于不用在每天修理 OpenClaw 的日常中生活了哈哈哈。
1 月底的一天，我在 X 上面随意逛着看 AI 新闻，刷到几个 OpenClaw 的传播案例。当时还没太当回事，就当看几个营销号乐呵乐呵。
后来又刷小红书，看到有人在推这个新的个人助理，说它是 7 * 24 小时不间断的电脑牛马，可以控制你电脑的所有权限。案例都是 OpenClaw 自己找工具、自己跑流程、自己完成现实世界里的任务。给人的感觉很是不错：这不是一个只会聊天的 AI，它好像真的能把一个任务接过去，然后自己往前推进。
当时自己用 Claude Code 有一段时间了，Claude cowork 功能刚开始发布（只有 Claude 的客户端才能用，我没有付费也就没法体验），我觉感觉好像还缺了点什么。
刷到小红书的笔记后不久，再看看 X 上面的新闻，我才想到 Claude cowork 缺了啥。
缺了一个通信通道，一个我们可以随时指挥它的联系方式，而不是必须把我们“按”在电脑面前。
Telegram、Discord、飞书、企业微信，看起来像是把 AI 从电脑里放了出来，像一个随时可以叫到的人。
它没有自动解决“它怎么理解任务、怎么连续执行、怎么知道自己错了、错了以后怎么恢复”。
我以为把 AI 接到更多地方，它就离真实工作流更近了。后来才发现，它只是满足我们24小时不断 “Work” 的假象而已。。
那段时间我准备招人，所以看到这些内容的时候，脑子里冒出来的一个想法特别具体：
如果我能安装一个这样的 Agent，让它根据我的要求去招聘网站发 JD，有简历了自动筛选，然后合适的自己约电话面试；到了时间自己装个 TTS 自己去帮我面试，然后给我报告决定要不要发 Offer，这样就完美了。
——自己想办法把自己干掉了属于是。哈哈哈哈哈哈哈。
招聘只是我当时脑子里第一个冒出来的例子。后面还有写文章、筛选信息、定时发日报、处理后台发布，甚至帮我盯着一些重复性工作。
于是，我在 Claude Code 的帮助下安装好了第一版，配置到了 Telegram 上，先用的是智谱（为此还当了一回智谱的合伙人，上市的易拉罐也有我的一份哈哈哈）。
提问没有反馈，要么就是没法调用，后面直接来个 API 余额不足。我去智谱后台一看，好家伙，已经用了 98% 的量（全是调用工具造成的）。
当时的想法是，刚开始用，而且这个产品本身还是开源的，折腾一下也很正常。
转眼就快过年了，工作上的事儿也多，就这样边折腾边等过年，慢慢养着呗。
节后回来，不知道为什么，OpenClaw 突然就火了。各个公司开始宣传自家的龙虾，微信群里，到处都是讨论龙虾的人。小红书上，公众号里，都是各种小龙虾的攻略，热闹得不行。
通道一开始选的是 Telegram，但这个工具在国内使用还是不太方便，后来我就迁移到了飞书上。
飞书这块我折腾了很久。机器人怎么配置，走 WebSocket 长连接还是 Webhook（我之前一直记成 welook，后来才发现是自己记错了），权限怎么开，消息怎么回，都是问题。
而且飞书刚开始用起来有个特别难受的地方：你发一个消息，只能等 AI 回复。中间它到底有没有正常运行，是不是卡住了，是不是在调用工具，完全靠猜（后来好像开始支持流式输出了，体验才稍微好一点；不过那时候我又已经迁移到 Discord 和企业微信了哈哈哈哈）。
通道差不多了以后，我就开始折腾多 Agent 模式和定时任务。
我让 OpenClaw 创建了 9 个子 Agent，每个 Agent 都对应一个飞书机器人，还给它配置了头像、昵称和完整的人设（我用 Gemini 按照虚拟公司的操作，给每个 Agent 都设定了完整的用户画像，包括姓名、职业、行为习惯、社交关系等）。期间我也折腾了好多 Skill，还一度设想把 Skill 拆成不同的环节（原子化），让不同的 Agent 有不同的 Skill 和上下文，想让它们以虚拟公司的模式运行。
结果，没跑起来哈哈哈哈哈哈（飞书不支持机器人相互 @）！
后来才知道，飞书有自己的限制。一个是消息数，当时一个月好像只有 18000 的量（后面才放开或者优惠，这个时间点我有点记不清）；另一个是多个 Agent 不能互相 @，也就没法实现我想象中那种团队协作。
于是我又迁移到了 Discord，据说可以多 Agent 相互 @，能实现我的理想。
Discord 的频道和论坛模型，看起来确实更适合这种任务。OpenClaw 自己创建子频道，自己在里面发帖，这个反而跑得不错。
我当时想法很美好：每天早上 9 点，自动发 AI 日报到 Discord 的文字论坛里。
这个任务我本来觉得不算离谱。信息源规定好了，输出的模板也有现成的，OpenClaw 也测试过在频道里发帖和回复。理论上，它每天到点跑一下，把当天 AI 相关的信息整理出来，再照猫画虎按格式发到论坛里就行。
结果第二天一看，什么都没有。一看后台，一堆报错日志。
我手动让它重新跑，问题又换了一种形式出现：信息源开始幻觉，明明限定过来源，它还是会自己编；好不容易把来源问题压下去，发帖又不按规定格式来；格式刚修完，通道又断了。
前后改了好几次，每一次都像是快好了，但没有一次真正顺畅跑完。
因为它不是一个“高难度智能体任务”。它不是要自己做招聘，不是要自己面试，不是要帮我处理一个复杂项目，就是每天定时整理信息、发帖。
如果这种任务都需要我天天盯着，那我到底是在让 AI 给我干活，还是我在给 AI 当运维？
AI 能把某一次任务做对，和一个系统能被托管，是两回事。
一次任务做对，只需要模型当时聪明、上下文够、工具没坏。
但托管一个任务，需要它每天都能跑，跑错了能告诉我，告诉我以后能恢复，恢复以后不要污染下一次任务。
因为只要我还要每天确认它有没有跑、跑得对不对、失败了有没有补救，它就不是自动化。
其实一开始我就想用企业微信，因为我们日常办公就是企业微信。但我不是管理员，也不知道怎么开。后面看到几个 AI 大佬的分享，才创建了自己的机器人。
但这个时候，OpenClaw 的使用体验反而更不踏实了。版本一更新，权限、稳定性、安装包和配置都要跟着处理，很多时候不是我在用它做事，而是在等它下一次别再出问题。
我看有人说是模型的问题，Kimi 2.5 的上下文长度很长，我买了；然后额度不够，阿里云百炼的是按次数调用的，我直接买了 200 的套餐，不怕 Token 的额度限制了（5 小时额度限制，之前买的智谱和 Kimi 套餐动不动就 API 错误，搞烦了）。3 月的时候，基本上智谱和 Kimi 每个套餐都跑满，有时候甚至第三天就能把一周额度跑没，不得不各种轮换，把阿里云的作为兜底。
但现在回头看，Token 和额度只是其中一部分。更重要的是时间和精力。
这些额度绝大部分都不是花在完成任务上，而是花在维护上。升级后崩溃，通道断联，记忆系统读不出来，梦境系统污染，定时任务失败，后台发布不通。写代码和自动化运行也一样，不是模型能力不够，就是权限、MCP、API、视觉识别、上下文这些问题叠在一起。
写代码、写文章、执行任务、定时任务、后台发布，每个任务都很难达到我的预期。更夸张一点说，这几个月里，它甚至没有一次跑完我真正想要的完整流程。
我以为 OpenClaw 能帮我节省很多时间和精力，结果折腾这么久，合着是给自己请了个祖宗供着。
问题不是它某一次回答聪不聪明，是不是能顺利完成任务，而是这套系统本身不够踏实。
Token 消耗值不值是一回事，重点是“没看到价值”。
套餐贵一点还能算账，算完觉得值就继续用，不值就停。但不稳定、不达预期这件事没法算。
Kimi 花了多少，智谱花了多少，阿里云百炼花了多少，Token 一天跑多少，这些都有数字。
一个系统如果每天都可能出问题，我就会在心里给它留一个后台进程。哪怕我人在做别的事，也会惦记它今天跑没跑、有没有报错、会不会又把额度烧没了。
只要它连续几次在简单任务上掉链子，我后面就不敢把更重要的任务交给它。哪怕它偶尔跑通一次，我也不敢真的放手。
它会把所有原本应该省下来的时间，变成新的排查、新的重试、新的等待。你以为自己在自动化，实际每天都在检查它有没有自动化成功。
现场运营商、服务器厂商和技术人员都在。大概就是让大家下好安装包，然后工作人员直接帮忙操作安装。我看了一下，安装的不是 GitHub 上的原版，而是他们自己改过的版本。API 之类的也需要单独买，整个商业化味道很重。
你以为自己是在安装一个开源工具，但很多时候，后面接着的是服务器、API、模型套餐、安装服务、商业化版本。对个人用户来说，这不只是工具选择，也是一条不断增加成本的链路（当然，如果你觉得有帮到你，当我没说）。
比如 Skill、工具的安装和测试。那段时间 X、小红书和公众号上到处都是各种开源、各种分享，仿佛分分钟就能获得大佬们几十年的经验。我也和许多人一样，有个新奇的 Skill 就想要安装，看看这个 Skill 用起来咋样。
我在 Obsidian 里有 3 年多的数据记录（从 2023 年开始用 Obsidian 记录的，日记记录的时间更早），包括日记、工作文件和各种记录。很多工具，我让 AI 提取里面的资料，再去测试安装的 Skill 和工具。
还有记忆系统、进化系统、梦境系统和 Agent 人设。
OpenClaw 还没有官方进化系统的时候，我就已经在尝试了。把自己日记里和 Claude Code 里积累的东西喂进去，再结合各家的长处，前后折腾了好几个版本。
光是 MemOS 的记忆系统，我就处理了好几天。最后还是 MCP 链接不畅，记忆不好读取。
4 月 23 日，我让 AI 调整了一天的梦境，要么就是噪音太多（工具调用记录、代码修复之类的），做梦效果不好，要么就是数据出问题。看了源码，本身策略就偏保守，让 GPT 和 Opus 一直在上面打补丁，起到的效果也有限（AI 的说法是沟通的本来就有噪音，但我自认为聊得很好的时候，AI 也没有识别出来）。
一直没有新的东西出来，倒是 AI 开始自己写日记了。
Agent 人设也折腾过。我直接把 Obsidian 里的数据给 AI 提取，这样效率会更高，甚至还让 Claude 帮我分析喜欢的游戏角色，打造了一个很像的助手（主要是角色的声优太让人着迷了哈哈）。
问题在于：它们最后没有汇成一个稳定可用的 OpenClaw 主力工作流，这也是我最大的遗憾。
更尴尬的是，本来很多内容我都想写文章分享出来。结果拖延症严重，过了那个时间点，就不想动了。很多东西其实都没写。
后来我也试过 4 月底爆火的 Hermes Agent。稳定性已经很不错了，但我用的时候遇到过上下文串扰，在另一个聊天里，AI 居然能把上一个对话的反馈输出给我。
这种程度的 bug，导致我当场就卸载了，使用时间不到一天。
4 月 24 日，我让 AI 把本机的 OpenClaw 和 Hermes 卸载了，准备重装，相关信息都备份了。当天重装了 OpenClaw，模型是用 GPT 的会员账号登录模式，设定还是之前那一套，Skill 慢慢安装。
4 月 26 日，早上刷抖音看到有人用钱老的《工程控制论》给小龙虾做计划，我又让 AI 给 OpenClaw 创建了一个执行计划，还继续把梦境系统优化了一下，结合工程控制论的思路打包了系列定时任务维稳，而且还能崩溃后自动抢救，准备先跑几天看看效果。
4 月 27 日，早上来看，AI 改的钱老的定时任务，前一天晚上 11 点多开始报错（额度跑没了哈哈哈哈哈），结果 GPT 的额度要 5 天后才能更新，AI 给我报了一晚上的错，全是 API 额度不足。
然后我大概算了一下，光是这个维稳的定时任务，每天要消耗 260 多万 Token。
于是我想着把定时任务让子 Agent 跑，让子 Agent 直接用本地的 9B 模型。中午的时候我还发现系统占用到 92% 左右，而且电脑开始有声音了（启动风扇，电脑也开始转彩虹了哈哈哈哈）。
然后让 AI 自己写了个路由，子 Agent 换模型，只有 Kimi 2.5 稳定一些，但也只是“稳定一些”。不是说它就真的把流程跑通了。
4 月 28 日，早上继续修昨天定时任务失败的问题。修着修着，Claude 客户端直接限额。
于是就回到了开头卸载的一幕。最后还是回到了 Claude Code 和 Codex。
我现在反而更能接受 Claude Code 和 Codex 这种边界很窄的工具。
它不承诺一直在线，也不承诺越来越懂我，更不会假装自己是一个团队。
我要做什么，就把任务拆清楚，让它读文件、改东西、跑验证。
因为我知道自己是在用一个工具，而不是在维护一个我也不知道什么时候会出问题的系统。
一开始，我以为个人 AI 助手最重要的是像不像人，能不能长期记住我，能不能自我进化。
现在我反而觉得：个人 AI 助手最难的不是像不像人，而是能不能让人放心不盯着。
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真实需求是稳定、踏实跑任务，至于其他什么长驻、人格之类的都是锦上添花。
如果这三个问题回答不上来，那它再酷，也只是另一种负担。
以上只是我一个人这三个月的尝试。你的环境、行业、习惯都跟我不一样，可能会走出完全不同的路。
但如果你也在搭自己的 Agent，至少可以先问一句：
这个问题回答不上来，后面那些东西，估计都可以先等一等。
夜雨聆风
