夜雨聆风
OpenClaw凉了吗?我们和它的核心开发者聊了聊
图源丨Midjourney
今年上半年，AI 圈的热点很多，但要说这里面最热的那个，必然是那个赛博龙虾 OpenClaw。
有人用它来聊天干活写代码，有人被它坑的把邮件删光。
到底 OpenClaw 是夯还是拉，大家现在还是各执一词众说纷纭。
所以这次，在抖音精选，抖音科技和 mushanghai的邀请下，我们在上海见到了两位和 OpenClaw 发展密切相关的人。
一位是 OpenClaw 的代码维护者 Josh Palmer；
另一位是 OpenClaw 线下聚会 ClawCon 的发起人 Michael Galpert。
这次，咱们编辑部和两位大佬在上海一口气唠了一个小时，从这俩老炮的嘴里掏出了不少猛料。
而且你们想不到，josh 作为一个西方人是个十足的中国吹，这次来上海直接去体验了磁悬浮列车。
所以我们当场送了他一本毛主席箴言，结果没想到的是，他跟我说他家里已经有本英文版的了 。
只能说，没送错人好吧。
OK 扯远了，今天这条内容比较长，具体我们聊了啥都在下面这张图里了，感兴趣的差友可以先看看：
●开发者眼中的 OpenClaw
●如何看待 OpenClaw 爆火之后，大厂纷纷开始入局 Agent？
●中国的 OpenClaw 社群有什么不同？
●专业人士手中的 OpenClaw 有多花钱？
●Agent 需要方法论吗？
●为什么 OpenClaw 不做自进化？
●OpenClaw 是 Agent 的终极形态吗？
●对于刚开始使用 OpenClaw 的人，你们最实用的一条建议是什么？
以下是我们和 OpenClaw 核心开发者对谈的文字版记录，经删减和调整，未改变对方原意。
Q：正式开始之前，请两位先给大家做个自我介绍吧。
Josh：我叫 Josh，来自英国，现在住在荷兰。
我做工程师大概 12 年了，去年 12 月左右开始参与 OpenClaw。我当时在 Twitter 上发现了这个项目，觉得非常酷，也想给自己弄一个 OpenClaw，于是就搭了起来。
从那以后我就一直参与其中。后来 Peter（ OpenClaw创始人 ）邀请我成为维护者，我们就一直做到现在。
Michael Galpert：我叫 Michael Galpert，来自美国加州旧金山。
我是 ClawCon（ OpenClaw 线下聚会 ）的发起人。这个项目的诞生，来自于我第一次听说 OpenClaw 的时候办的一个活动，让大家来分享他们是怎么玩虾的。
当时我把活动发到了 Discord 上，那时候社区人还很少，我们以为可能只有 10 到 20 个人会来，结果旧金山第一场活动就来了 700 多个人。几个月之后的现在，我们来到上海，办了在中国的第一场活动。
日常怎么用OpenClaw
Michael：我给我的 Claw 起名叫 Pal，我会用它做各种事情。
比如遇到了看不懂菜单，我就会拍一张照片发给它，然后说，嘿 Pal，你能告诉我这份菜单里哪些菜我可能会喜欢吗？
有时候我也会让它做研究。比如我来上海之前，不确定是住市中心，还是住在会场附近，就会让它帮我分析不同地点的情况。
我还用它学中文。我之前想找 30 到 60 个在中文里能用到的词，就让它给我发一个列表，然后用音标的方式标出来，这样我就能试着念出来。总的来说，我每天会在不同场景里用很多次 Claw。
OpenClaw和其他软件有什么区别?
Q：那使用 OpenClaw 和在网页上用聊天机器人（ 比如 Gemini 或 DeepSeek ）有什么区别吗？因为从我的角度看，像推荐地点和食物之类的事情，用普通的网页 AI 或者 AI App 也能做到。
Michael：区别主要有两点。
第一，它会基于我的历史记录、记忆和个人偏好来回答我。第二，有些时候我有自己创建的特定技能（Skills），我希望它用某种固定方式完成任务，比如我希望它从某几个特定网站拿链接，而不是只是到处搜索。
还有一些时候，我希望它在多个问题之间的记忆能够互通。
而 OpenClaw 会考虑整个聊天窗里的对话。我不用像在有些 AI 工具里那样，一遍遍重复自己的背景。
Josh：我喜欢 OpenClaw 的一点是，你掌握控制权。
大公司提供的网页 AI 服务也许也有这些功能，比如接入邮箱、也有记忆，但通常只能按它们设计好的一种方式工作。如果你想按照自己的性格、自己的工具生态去配置它，OpenClaw 就会非常方便。
我记得我二月在旧金山参加 ClawCon 的时候，走着走着突然饿了，于是我问 OpenClaw，附近有什么吃的？并且把我的定位发给了它。
这件事要是用其他的聊天 AI，就会比较麻烦，但因为 OpenClaw 就在聊天软件里，所以用起来顺手很多。它告诉我，附近有一家韩国餐厅，此外旁边还有拉面店。最后，我选了两分钟路程外那家韩国餐厅。
这种体验我觉得是 OpenClaw 很独特的地方，在其他聊天 AI 里很难复刻。当然，它的吸引力也在于你有控制权，你知道它是怎么运作的。
如果它跑得好，是因为你把它调好了。如果它跑得不好，是因为你搞砸了，但你也能修。如果你被大厂 AI 服务的限制卡住了，你还可以在它上面扩展和构建，这是我喜欢的地方。
Michael：我还想补充一点，我很喜欢它的回复里有我自己调出来的那种个性。我的这个 Claw 就是很友好，会开一些玩笑。
比如我说，这周我想吃得健康一点。它之后就可能会说，嘿，因为你想吃健康一点，所以你不该去吃墨西哥卷饼，它会根据记忆，主动把之前聊过的事情带出来。
我给了它很多来自不同地方的个人上下文，这些上下文我可能不会给其他工具。其他工具理论上也能做到，但没那么容易。
OpenClaw有多能花钱?
Q：我想问一下，你们每个月在 OpenClaw 上大概花多少钱？
Josh：我在 OpenClaw 上花得其实不算多。我在 token 上花很多，一个月大概一千美元，但 OpenClaw 只是其中一部分。
我没有精确数据，因为我用的很多是订阅制的套餐，不是 API 按量计费。我估计 OpenClaw 大概占 5% 到 10%，剩下 95% 主要是高强度写代码，我个人不会通过 OpenClaw 写代码。
Q：我完全理解。我之前试过用 OpenClaw 做网页编程，一个很简单的任务就花了大概一亿 token。我当时就觉得，还是用 Claude Code 或 OpenCode 吧。
Josh：两三个月前确实可能是这样。当时设计得不是很好，因为它本来是个人助手，不是编程助手，所以那时这方面做得不太好。不过，现在你可以直接让 OpenClaw 调用 Claude Code、调用 Codex 或其他工具。
Q：就是前一阵 OpenClaw 更新的 ACP 模式，对吧？
Josh：对。
Q：从你的回答看，你在 OpenClaw 里消耗的 token 主要是花在个人使用上。
Josh：对。我的编程开销很夸张，但那是另一回事。
Q：从你的体验来看，有没有哪类任务表面看起来很简单，但实际特别费 token？
Josh：我觉得是个性化。昨天我们在出租车上也聊过，怎么实现好的个性化真的很难。
Q：也就是系统提示、Agent 文件、记忆，以及让它理解你是谁这些问题？
Josh：对，第一次就做对非常难。我们花了很多时间思考，也一直在尝试怎么把它做好。现在它还没有工作得很好，但我们觉得已经有一些不错的想法，未来可以把它做得更好。
为什么OpenClaw不做自进化？
Q：我想跳到自我进化这个话题。
核心问题是，为什么 OpenClaw 一直没有把类似技能自学习、技能自创建的能力集成到官方系统里，反而持续押注基于记忆的自学习，比如 dreaming 或 active memory 这种方向？
要知道，OpenClaw 社区有一个很大的第三方插件生态，比如 EvoMap 的 Skill-Evolver、高德 ML 团队的 SkillClaw 这些东西，都可以让 OpenClaw 拥有基于技能的自进化能力，但是 OpenClaw 官方一直没有相关的动作。
反观 OpenClaw 的一个主要竞争对手 Hermes Agent，最大的卖点就是内置了基于技能的自我进化。
我的问题是，为什么你们看起来更坚持基于记忆的进化路线，而不是基于技能创建的路线？
Michael：我想先说开源的美妙之处。开源的美妙就在于，你刚才提到的那些插件，它们都可以构建自己的版本。社区可以自己决定要用什么、要实现什么。
就我和维护者以及项目里不同人交流得到的理解来说，OpenClaw 官方现在的主要重点是收紧安全性、完善生态系统，确保它可以发展成一个非常灵活、非常精简的系统，能适配不同的东西。
我觉得 OpenClaw 的思路更像是在做一个生态，而不是一个单点产品。它不是说，我们就靠某一个功能来区分自己。更重要的是，怎么构建一个生态，或者一个协议层，让任何人都能在上面构建东西。
Josh：我也想补充开源的美妙之处。你说 Hermes 是竞争对手，但我个人不这么看。
它是另一个工具。如果他们有好想法，我们就学习、分享、反馈，大家都是开源的。如果有人觉得他们的方法更好，也可以把它和 OpenClaw 配合起来，因为 OpenClaw 是开源软件，可以修改。
所以我不把这看成竞争，也不觉得这里有赢家和输家。这都是为了开源社区。大家都会受益。所以我不会说这是竞争，我会说这是互相学习。
Q：OK，那可能是我这个问题问法有点问题。我不该用竞争这个词。但从工程角度看，OpenClaw 会考虑做内置的技能进化系统吗？
Josh：这个不属于我目前直接工作的范围，所以我不能给确定答案，我只能说个人直觉。
我觉得技能有好处，但我自己在创建工具时，更喜欢手动创建，因为这样我能更好地控制它，让它按照我想要的方式准确运行。当然，这只是我的做法。
Michael：关于技能创建还有一点，我们还没建立一个有效的评估系统，没法很好地评估技能到底有没有变好，某种处理技能的方式到底好不好，技能应该怎么组织、怎么创建。
你刚才也提到 token 成本，那技能应该多大？怎么引导它？这些事情目前都太早期了。整个社区每天都在实验，不断有新系统被创造出来。如果我们看到某个系统确实有效，我相信社区会采用它。
Josh：完全同意。而且有些今天有效的东西，模型变了之后明天可能就失效了。
比如有人会争论 MCP 和 CLI，某一段时间 CLI 很好用，大家就说 MCP 死了。两周后又发现 MCP 其实也挺有用。所以这里变化非常快。
我唯一忠诚的东西是，它能不能让 AI 做我想让它做的事。只要它能做到，我就满意。这才是我真正关心的。
Q：对，因为社区里很多人会说，基于记忆的进化是基础，基于技能的进化更高级。但这次采访之前，一个做基于技能的 AI 自进化路线研究的朋友私下跟我讲，记忆进化和技能进化其实没有本质区别。
Michael：某种意义上确实都是一样的，不过在特定任务上可能会有很大差别。比如你是要预订一个私人餐厅，他是要处理一个复杂系统，在不同的环境下哪种方式更好，我们其实还不知道。
Josh：有时候你两者都需要。你可能需要记忆来描述你的个性、你做过的事、你的过去；也需要技能来描述它应该如何和某个东西交互。
我觉得它们可以互补。作为维护者，我们也注意到，即使是非常类似的任务，用差不多的方法做，也可能得到完全不同的结果。因为这是一个非确定性系统，很难预测，所以没人真的完全知道这里到底发生了什么。
Michael：而且它还取决于你用哪个模型，甚至取决于时间段，变量太多了。所以有趣的地方也在这里，大家都在尝试，每天往前改进一点点。
Josh：对，很实验性。
Q：说到模型，可以问一下你们主要用什么模型吗？
Josh：如果是写代码，我现在用 GPT-5.5，我的 OpenClaw 也用 5.5。之前我用 Opus 4.5，但后来因为 Anthropic 那件事，现在我不能用了。
这永远是取舍，不同模型有不同优势。GPT-5.5 很擅长严格按你的要求做事，但它没什么个性。Opus 很有个性，但它经常不按你说的来。所以很遗憾，没有完美模型。
Michael：我用 Opus 4.5 做我的 Claw，写代码之类的会用 5.5。
Agent需要方法论吗?
Q：明白，那我们回到日常使用这个问题。作为一个使用 OpenClaw 这种 Agent 的开发者，你有没有什么提升 Agent 能力的方法论？
我问这个问题，是因为我看到 GitHub 的中文社区里有两个很流行的 skill，用来增强 Agent 的思考能力。一个是把 “求是思想”（先调查研究、关注主要矛盾、从事实出发、在实践中验证、持续推进直到工作真正完成）提炼成了 skill，这个 skill 的 GitHub 星标很高。
另一个是用钱学森工程控制论的核心思想，每天让 Agent 组织和分析自己的记忆与技能。很多用户说这种方法真的有效，能帮助 Agent 内化前人的思维模式，从而表现更好。
我很好奇，作为官方团队成员，你怎么看？
Josh：我也说不好。我只能说，如果对他们来说这些方法有用，那挺好的。根据我的经验，这些 skill 可能对某些模型非常有效。他们好不好用，很大程度上取决于你的模型。
我自己也有类似经历。在早期 Claude 模型上，我会做很多工具和 workflow，告诉它这样做、那样做，试图让模型表现得不一样。但随着模型变化，我发现很多工具都用不着了。
所以对现在的我来说，没有什么方法论，我只是和我的 Agent 对话，但用的什么模型真的很重要。
Q：所以模型是关键。
Josh：对我来说，模型是关键。
Q：随着模型自己进化，从用户角度看，他们就不需要太多方法论去调 Agent 了？
Josh：他们可能在某些模型上仍然需要这些方法论。有些模型如果得到这类指导，表现会好很多。就我的经验看。Anthropic 的模型更需要这种结构化指导，而 OpenAI 的模型相对没那么需要。
Josh Palmer，我在飞书修龙虾
Q：好，我们进入第三部分。Josh，作为 OpenClaw 项目的贡献者，你主要参与了代码库的哪一部分？
Josh：这是个好问题。一开始，我在 OpenClaw 这个项目的主要工作是打包，这是我做得最多的部分。至于代码库其他部分，我就没有那么明确的工作了。通常是有问题影响到了我，我就会和其他维护者一起修一下代码。
Q：明白。但我们看了你的提交记录，发现你维护了很多和中文有关的东西，包括中文版本的文档，以及官方的飞书 Channel 插件。
Josh：没错，是的。
Q：这对一个外国人来说挺让人惊讶的。能分享一下背后的故事吗？
Josh：当然。首先，我一直对中国感兴趣，学中文大概一年半，也可能快两年了。不过我的中文还是很差，因为这门语言很难学。
早期我会用自己的 OpenClaw 来教我中文。我做过几个插件、技能和应用，用来训练自己，比如识别哪些汉字我知道、哪些词我知道，并把这些信息作为 Agent 的上下文。不过这挺难的，因为完整列表可能会占掉上下文窗口的一半。
你说我维护飞书 Channel 插件，其实这么说不太准确，我是和几个人在共同维护这个插件代码。因为 OpenClaw 相关的很多聊天工具都是西方的，但我们看到有很多感兴趣的中国用户，所以我想让他们也能用起来。
我们试着为中文的社交软件生态接入一些插件，让大家得到同样的用户体验，和世界上任何地方的用户一样好。这个文档也是其中一部分。
Q：其实我就是受益者之一。一开始我在 Telegram 上用 OpenClaw，现在越来越常在飞书上用，而且把 OpenClaw 接进了公司的工作流里，真的挺棒的。
Josh：很高兴听到这个。能看到它被这样使用很开心。
Q：所以你学中文快两年了，是什么让你想学中文？
Josh：我也说不清。我一直对语言感兴趣，但我觉得，尤其是这次是我第一次来中国，当你在城市里走，看见这里的技术进步、城市的现代化程度、中国发展的速度，以及中国建造东西的速度，真的很鼓舞人。
还有一些东西，比如和 AI 很相关的能源。中国新增的可再生能源和电力规模很大。我看到过一个统计，中国每年新增的可再生能源，可能比世界其他所有国家加起来还多，而训练 AI 模型需要大规模电力。
所以我觉得这很有意思。西方很多人会把中国看成某种威胁或敌人，但我不这么想。我觉得中国很值得学习，因为你们显然在做一些对的事情，也在建造很多很酷的东西。
Q：听你这么说很高兴。谢谢。你喜欢学语言，除了中文之外，还在学其他语言吗？
Josh：在学校时，我分别学了六年德语和五年法语。后来我搬到荷兰，现在在那里住了 12 年，所以我也会说荷兰语。说得不是特别好，但还可以，非正式场合够用。
Q：太厉害了。
那 OpenClaw 对你来说最有趣或者最打动你的地方是什么？
Josh：对我来说，是个性化 AI。
当你住在不同的国家，又不会当地语言的时候，难免会需要向别人求助，但这有时候会有点难。OpenClaw 就可以帮你做这些事，因为它可以访问你的邮箱、短信、电话。现在电话功能还不完全能用，但我相信六个月内我们就能看到 AI 电话。
它可以帮你处理日常生活里那些你觉得困难的事情，帮你释放自己的全部潜力。比如我有时候会因为要发一封邮件而焦虑，担心语言不对，或者用词在一封正式的荷兰语邮件里显得很蠢，我就会说，嘿 OpenClaw，帮我重写一下，然后就好了。
原本可能让我担心一整天的事情，一下就消失了。这真的能帮到你，也能减轻很多心理负担。我觉得这体现了这类工具为人服务的潜力，这也是我为什么对此充满热情。
Michael：我觉得 OpenClaw 是第一个让我真正想在 AI 上投入更多时间的东西。2025 年我一直在用编程工具，但那种感觉更像是在执行任务，而 OpenClaw 给我的感觉是，你可以用它构建任何东西，而且它能帮到你的日常生活。
这是我第一次觉得特别有赋能感。我觉得这个项目本身、Peter 管理项目的方式，以及维护者们用自己的空闲时间来构建和维护它的行为，都很令人鼓舞，软件本身也很有启发性。
Q：非常好的观点。我想问一下，你修过的最有意思的 bug 是什么？
Josh：最有意思的 bug？当然有。
大概是在 12 月的时候。我在 Telegram 上和一个朋友聊天，想让 OpenClaw给他分享一点历史内容。我让我的 Claw 写一小段历史，然后发给我的朋友 Marcos，结果它没有这么做。
它写了历史内容，然后幻觉出了一个电话号码，并决定用 iMessage 发过去，结果那个电话号码竟然是真的。当我意识到了它在干什么的时候，它正在疯狂发消息。
我心想，糟了糟了，快停，但消息已经从从已送达变成已读。
那是英国的一个随机号码，所以结果就是，某个英国人突然收到了一堆莫名其妙的短信。就像是晴天霹雳一样，他突然被一个模型打扰了，因为模型自己决定这么做，而且没有问我。
Q：这让我想起两三个月前的一个新闻：Meta 安全顾问的邮件全被删了。对我来说，我可能会直接用 / stop 来终止任务。
Michael：没错。那个女士不知道可以用这个命令来停止 Agent 运行。更有意思的是，Peter 后来把她当时说的原话硬编码进了代码里。所以现在你直接发送那个女士当时的原话，OpenClaw 也会停下来，而且我们现在还把那段原话翻译成了多语言的版本硬编码到了 OpenClaw 的保险机制里（笑）。
给大家一个参考：/stop 命令也是有效的，如果有什么东西不按预期工作，可以用它。
Josh：有意思的是，我遇到错发短信那件事时，可能 OpenClaw 还没有内置 /stop 命令。毕竟模型并不完美，它们不是确定性的系统，所以用户真的应该知道，当事情出错的时候该怎么办。
就像核反应堆旁边要有一个拿斧子的人，一旦出事就砍断绳子，让控制棒落下去关停反应堆，AI 系统也应该有类似东西，以防一切失控。现在已经好多了，但这种事还是可能发生。
如果所有模型明天都停止进步
OpenClaw 还能继续变好吗?
Q：很多 AI Agent 的进步现在都依赖底层模型的提升。你们有没有想过，作为一个 Agent 框架，OpenClaw 哪些能力可以在不依赖模型进步的情况下继续提升？换句话说，如果所有模型明天都停止进步，OpenClaw 还能继续变好吗？
Michael：当然可以，一切都还能变好。如果今天所有模型开发都停止，你仍然可以用现在已有的模型继续优化 OpenClaw，可能再优化个 5 年、10 年都没问题。
Q：也就是通过方法论、调 Agent、设计新插件这些方式继续提升。
Michael：对。现在最困难的一点是每天都有新东西出现，你根本没有足够时间去适配他们，如果模型开发暂停，我们反而有能力把这些功能都做好。
当然也有可能新模型根本不需要技能，因为它自己已经掌握了所有技能，所以情况可能会完全改变。
我觉得 OpenClaw 这类系统的优势就在这里，模型变好之后，OpenClaw 自己的代码也会突然变好。我们之前也聊到过，有些以前看起来像随便写出来的代码，现在也能被打磨得很好。
Q：所以和我们直觉相反，我们原本以为模型停止进步，OpenClaw 的发展也会停下来。但从你的角度看，OpenClaw 的发展某种程度上反而被模型的进步拖慢了？
Josh：某种程度上是的。因为只要有新的模型迭代，或者新的创新出现，第一，我们想支持它；第二，我们可能需要稍微调整方法，或者优化方法，让 OpenClaw 跟着模型进步一起演化。
比如我注意到，去年九月、十月的时候，如果让模型做 Git commit，它们经常不知道怎么正确提交，老是搞砸，但现在它们已经不需要那种完美模板了，它们自己做得很好。模型进步太快了，作为框架，我们也必须跟着变。
但如果今天你给我们无限 token，再给我们六个月，让我们只用今天的模型把 OpenClaw 做到最好，我们仍然可以走很远。
Q：接下来这个问题给 Michael。
你在 2025 年 10 月的博客里，预测游戏应用会推动 AI 繁荣，那是在 Google的 Genie 3 世界模型发布之后不久。最近我也看到一些观点，说用于游戏制作的模型可能只会降低某些美术问题的实现门槛，并不会从根本上改变游戏行业。你同意吗？
现在再回头看，你觉得最终会触发 AI 革命的应用是什么？还是游戏吗？
Michael：我当时写那篇文章，应该是因为谷歌 Genie 3 的发布。我当时觉得 “世界模型” 仍然处在一个非常惊人的新阶段，大家还在探索通过重建现实世界到底能做什么。
至于现阶段什么在推动 AI 前进？主要还是编程，编程是所有事情背后的底层推动力。
但从普通人的日常用例来看，我觉得最终会是某种娱乐形式，可能是游戏，可能是视频，可能是别的，娱乐才有全球影响力。
就像计算机的发展历史里，个人电脑一开始有各种 Pentium 芯片，但真正让它大规模普及的，是 GPU 出现后，你可以在电脑上玩电子游戏。
现在 AI 也是这样，每个人都在和 AI 交互，很多人甚至没意识到自己在和 AI 交互。但当他们每天真的开始用它时，我觉得很可能会是某种视频、某种游戏，把真实世界和数字世界混合在一起。
Q：这让我想到，在中国社交网络上已经有很多人用视频模型生成 meme 视频。
Michael：对。
Q：OK，那接下来一个问题，你见过最离谱或者最有启发性的 OpenClaw 用法是什么？
Michael：到目前为止，我觉得最有意思的一次是在密歇根大学，有人用 OpenClaw 控制一个机器人在房间里导航。
那个机器人像一辆小车，有摄像头和轮子，会在房间里移动，不断获取信息。OpenClaw 会协调它，尝试判断具体位置，并在空间里导航。
对我来说这很震撼。Peter 最开始做这个项目的时候，可能根本想不到有人会把它的代码用在控制机器人上面。
但更让我受启发的，其实是那些把它用在日常生活里的人。
比如洛杉矶 ClawCon 上有一位女性，她是一个房地产投资人，想把自己手头的一个房产发布到网站上，于是让 OpenClaw 帮她处理。
她让 OpenClaw 搭了一个系统，结果她朋友看到这个系统之后也想要，于是她干脆让她的 Claw 做了一个应用。后来有人说愿意付费，三天内，她就有了 40 个付费客户。
这个女性不会写代码，也没看代码，她只是和自己的 OpenClaw 对话，她说自己只是保持好奇、保持开放。
我们常说的 OPC 一个人公司，她就是很好的例子。没有 OpenClaw，她做不到这件事。
Q：所以就像你们之前说的，OpenClaw 或者这类编程模型打破了门槛，释放了创造力。太棒了。我也很想看到这样的 ClawCon 在中国发生。
中国的OpenClaw社群
有什么不同?
Q：既然 ClawCon 已经来到中国，你对中国社区的用户有什么印象？和中国用户互动时，有没有什么让你惊讶的地方？
Michael：我们和很多人聊天，很多人看到龙虾帽子就会说：“哦，OpenClaw！”。
很有意思的是，我看到大家用它的方式非常自然、非常日常，比如在飞书上接入 OpenClaw。大家都在用，而且不会觉得这有什么稀奇。
对我来说，这种采用的效率非常惊人。在美国，很多人甚至不被允许把 OpenClaw 安装到自己的工作流里。但我们昨天和一位中国的企业主聊天，他基于 OpenClaw 构建了一整套用于广告业务得系统，它可以做创意内容，也能把内容上传到各个网站。
看到每个人都把它改造成自己的东西，就是我喜欢它的地方。这很像个人 AI 的早期阶段，它可以是商业场景，也可以是日常场景。现在还处于非常早期的阶段，但已经有很广的影响了，这很酷。
如何看待OpenClaw爆火之后
大厂纷纷开始入局Agent?
Q：其实 OpenClaw 发布之后，我看到很多中国版或者变体几乎一夜之间冒出来，但在美国或者其他国家没有看到那么多类似声音。最近我也看到一些消息，比如 Google 在推出一个叫 Remy 的Agent，Anthropic 似乎也要推出 Agent。你们对此有什么看法？
Michael：我觉得 OpenClaw 这个项目很神奇的一点是，它基本上给了所有人一个许可，让大家开始构建 Agents。
其实去年任何人都可以做这些东西，但大公司们当时太忙着互相复制 2025 年的产品了，而他们现在开始复制 2026 年的产品了。2026 年就是 Agent 之年，所有人都在尝试创造 Agent。
看到成千上万的人投入到新技术里，这很令人兴奋。虽然我还没听说你刚才提到的那些产品，因为旅行时没怎么看科技新闻，但它们听起来很棒。
Josh：我补充一点。我觉得公司和开源之间的激励机制不一样，这正是开源的美妙之处。
公司有经济激励，它们是商业实体，要赚钱，但开源不需要赚钱。所以一个东西不一定要在商业上成立，才会受到用户欢迎，这就是 OpenClaw 的美妙之处。
如果你是商人，想把某个东西做成产品，它不赚钱你可能就不会做。但如果是开源项目，这就不重要了。重要的是你能投入多少时间、精力和创造力，让这个项目成功。这会导向很不一样的结果，而且它们也可以互补。
Q：很有意思。好，我想问一些收尾的问题，关于竞争、未来和实用建议。
如果要选一个具体瞬间，来说明 OpenClaw 到底在解决什么问题，你们会选哪一刻？或者说，你们会描述什么事情？
Josh：OpenClaw 是一个比较抽象、比较整体的东西，但我觉得最重要的是个性化和掌控感。
作为工程师、程序员，我总是会想用大厂们发布的新功能。但有时他们会说，这个功能在欧洲不可用，而我住在欧洲，这就很麻烦。
而 OpenClaw 给我的感觉是，只要我想要任何东西，我都可以自己做出来，唯一限制是时间、token 和我的想象力。这种自由感、控制感，对我来说就是魔法。
Michael：除了个性化之外，我觉得还有一点是，它了解我，并且能帮我推进目标。
有一件过去很难的事，就是编写个人软件。现在这件事（ 有了 vibe coding 之后 ）已经变得很容易了，但持续跟进项目仍然很难。于是你可以通过一些小技巧，让自己保持动力，跟进项目，以及提醒我要联系某些人，让我以更主动的方式和世界互动。
我的 Claw 会在一天中的随机时间给我发消息，问我有没有喝水，或者提醒我别的事。因为它是随机时间发来的，我不知道它什么时候会来，所以会很有惊喜感。
当然这是很简单的例子。但我觉得，你和自己的 Claw 交流得越多，它就越个性化，越能理解你的目标和欲望，然后帮你更接近目标，获得你想要的东西。
我觉得这是真正还没被完全打开的能力。
Q：说到个性化和目标，其实我自己用 OpenClaw 时，把我的病历和家庭信息都上传到了 OpenClaw 的记忆里。我用它搭了一个系统，帮我整理日常生活，让自己过得更健康。
你们有类似系统吗？你们觉得用 OpenClaw 管理这类敏感信息安全吗？
Josh：完全有。我放进去的信息远比我应该放的更多，而且非常私人。我的 OpenClaw 跑在我自己的机器上。之前是跑在 VPS 上，现在是跑在我的一台 Mac mini 上，所以我不担心这部分数据。
至于发给大模型公司的数据，也许有人能看到，但对我来说，得到的价值大于担忧。
很多人问我这是不是风险，我会说，可能是。也许 20 年、30 年后，有人能访问这些信息，然后拿来对付你，但今天，它能给我带来很多价值。如果我什么都担心，我就什么都做不了。所以我会把东西都放进去，我不介意。
Q：也就是说你觉得收益大于风险。
Josh：完全是。开放地使用 OpenClaw 和 AI 来帮助生活，给我带来了非常多很酷的经历。
比如我们昨天聊过，如果六个月前有人告诉我们，我们会来到中国，接受中国最大科技媒体之一的采访，见中国最大的一些公司，在上海探索并玩得很开心，我们是绝对不敢相信的。
所以对我来说，这些生活体验带来的价值大得多。
Michael：我也有类似系统。我有健康记录，有睡眠追踪数据，我的 Claw 都知道。它会提醒我，或者如果我只睡了四个小时，它会开我玩笑。
我的看法是，你分享任何信息时都应该谨慎。从个人角度说，如果涉及敏感信息，我建议用本地模型，在你自己的机器上跑。这样你就知道它真的不会到处乱发。
Q：说到本地模型，有什么偏好或推荐吗？
Michael：我个人最近在探索新的 Qwen 模型，但还没深入，因为我的 Mac Studio 刚到。
Q：恭喜。
Michael：谢谢。等了几个月，但还是很兴奋。我觉得到今年年底，我们肯定会有一些本地模型，能达到去年顶级模型的水平。对某些功能来说，你甚至不需要特别强的推理能力，它已经能做得很好。
Josh：对。
Openclaw是Agent的终极形态吗?
Q：你们刚才说了，OpenClaw 不是终极工具，所有 Agent 工具仍在演化。那最重要的是，你们觉得现在还缺什么？
Josh：我觉得我们一直在做的一件事，是前面聊到的个性化。另一件我个人觉得重要的是界面。这只是我个人看法，不代表项目。
有时候 Telegram 作为界面很好用，但有时候你会想要更多线程之类的东西，现在基本只有单线程。当然你可以做 topic 模式，但我还没配置，因为太麻烦。
我注意到很多 Agent 界面都很相似，都是一个文本框，然后给你回复。有时候有图片和视频，有时候有声音，你也可以和它说话。但我觉得我们仍然在研究，到底应该用什么方式和 Agent 交互。
比如我特别想要一个按钮，尤其旅行时，我按一下就能直接和我的 Agent 说话。
Q：我上周看到了一个中国硬件公司做的类似硬件，像 Plaud AI 那种录音设备。它有点像可以磁吸在手机上的小设备，只有一个按钮。按下按钮之后，我就能直接和 Pal 说话。
你觉得这种东西更适合吗？但它和我直接解锁手机、打开 Telegram 说话有什么区别？
Josh：对我来说，这关乎使用上的一种 “ 摩擦感 ”。如果我在厨房做饭，有疑问的时候，我可能会想问我的 Agent，（ 这种产品用起来 ）可能有点像手机上的唤醒词。
但我想能自己 hack 整条链路，能完全控制，让它直接发到我的 OpenClaw，而不是其他 AI。只靠硬件做到这点是完全可能的。可能已经有了，只是我不知道。
Q：明白。这是我没想到的场景。
Josh：我想说得更泛一点，是降低使用 Agent 时的阻力。
Michael：除了界面之外，我认为还有另一个问题：我们还没有看到它被广泛应用。
现在很多人都在边缘场景（ 指部署在用户这一层的场景 ）中做实验。比如，上周有一个 demo，Meta 的 Nat Friedman 分享了他如何把 OpenClaw 连接到他的家庭摄像头上，并让它问自己有没有喝酒等等。
而对我来说，真正的问题是，当你的 OpenClaw 连接到了你的房子作为 “界面”，而我的 OpenClaw 也在这里时，它们要如何在这个世界中互动？这就是前沿。也许这是一个 2027 年的问题，等我们明年再回到这里的时候可以聊聊。
Q：明白。所以是 Agent 和 Agent 之间的互动，以及环境感知。
Josh：对，还有新的交互界面。再强调一次，它是开源的，也许会有人做出来，也许有人会震惊世界。明年我们再来的时候，可能就会说，哇，他们想出了一个很棒的和 AI 沟通的方式。
Q：那肯定会烧更多 token。
Josh：对。
Michael：但如果 token 是本地跑的呢？这也是另一个方面。我相信 token 最终会变得免费。你不会需要为所有东西付费，你不需要每天都让一个 IQ 150 的人替你工作。那种能力会留给前沿模型，但本地模型可以完成其他所有事情。
Q：所以你在期待更强大的边缘 AI 计算设备。
Michael：是的，非常期待。
对于刚开始使用OpenClaw的人
你们最实用的一条建议是什么?
Q：好，最后一个问题给我们的观众。对于刚开始使用 OpenClaw 的人，你们最实用的一条建议是什么？
Michael：直接和你的 OpenClaw 对话。如果你想要某个东西，它做了，但做得不符合你的心意，那就直接告诉它：我不想要这样，我想要另一种方式。它会调整。
Josh：保持简单。根据我的经验，如果你一开始就想把事情搞得很复杂，那会过得很痛苦。最开始要从很简单的事情入手，先理解它，然后按自己的方式搭起你的 Claw，再去做疯狂的自动化。
这有一个曲线：先从简单开始，然后你会发现自己需要更多东西。如果一上来就跳进很复杂的深水区，它不会按你想要的方式工作。我的朋友问我怎么用它时，我会说，先从一个你很熟悉的简单事情开始，然后慢慢适应它。
Q：所以就是先开始和它说话，它会慢慢成长起来。
