OpenClaw 2.0来了却没那么多人关注:AI时代,什么才值得我们投入?

OpenClaw 2.0 这次更新了什么

前几天，龙虾之父宣布OpenClaw 2.0发布了，但这次大版本更新，已经很难像3月份那样掀起大波浪了，尽管还是更新了不少新花样的。

点开龙虾2.0的更新说明，其实我都没有认真去看，直接丢给codex去总结了：

这次它增加了历史对话搜索、支持云端跑任务，还增加了持久化的任务进度卡等一堆内容，这要是放在上半年刚火起来那会，不得让大伙们不睡觉也得更新过去体验半天的。

但这次，我没有安装的动力了

这一次，我其实并没有动力去安装体验了，而且回想起最近一次用龙虾，好像也是4月份，刚好那会刚流行起来养某马士（Hermes Agent，不敢写全名怕再被投诉一次，手动狗头）。

再到后来，Codex、Claude Code的逐步完善，也让我彻底失去了对龙虾、hermes agent的兴趣，直接全部工作都转移到这俩上面来了。

所以现在对我来说，继续安装龙虾2.0其实已经没有太多增量的收益了。真要是硬着头皮安装一次，还要重新准备运行环境，不停的运行'openclaw gateway rstart ,openclaw doctor'搞半天，再配置模型API，处理IM的介入，确认 Gateway 能不能正常启动。如果突然停止运行了，还要再花时间去查日志、重启，真的太折磨人了。

这就是一个很现实的问题：当我有了更易上手且强大好用的agent工具后，原来那套复杂的工具其实就已经不重要了。

为什么 OpenClaw 的热度会退潮？

想想3月份那会龙虾的盛况，特别是鹅厂给用户排队安装龙虾的场景，还是非常印象深刻的。

那段时间真的是，和朋友聊天不聊养虾，感觉就是和时代脱节了。工作里面大家也是在讨论，如何养虾来代替自己的工作，到处租借mac mini来尝鲜，一度拉高了二手macmini的价格。

没想到这才过了不到半年，openclaw竟然成了“牛夫人”，微信指数也一落千丈：

那OpenClaw为什么不火了呢？我觉得应该是下面这几点原因吧。

1.海外产品与国内办公环境的隔离

OpenClaw本身是一个海外开源项目，核心理念是通过自托管Gateway，把AI Agent接到 Telegram、WhatsApp、Discord、飞书等各种聊天IM里面，再让用户借助IM与agent对话完成工作内容。

这个问题就在于，它没有像国内办公agent（workbuddy、trae等）那样，把一些常用的国内办公软件也做成傻瓜化配置，真要用来工作还要用户自己折腾半天才行。

2.安装门槛不只是“一键安装”

还记得第一次用龙虾的时候，就被这个安装、配置gateway折腾了很久。安装这一步就因为网络原因卡了一晚上，结果配置IM渠道和模型也不轻松，第一次没有配置对，只能整体重装再重试一遍，过程中也是不停的重启、检测，还要在后台徒手修改json内容，这个真不是普通用户能搞得定的...

直到后来，热心网友们做出来一键安装攻略后，这一步才稍微简单些。

所以那段时间，我一直和朋友说不要听别人吹的厉害，说不定他们都没有自己成功跑起来过呢。

3.桌面办公Agent“卷”起来了

OpenClaw之后，先是Claude Code、Codex这俩大佬级agent的火爆，再有下半年的国产办公agent扎堆发布，比如WorkBuddy、豆包Work这类产品，用户根本不需要搞懂如何在终端里面安装和配置Gateway，也不需要研究各种聊天IM怎么接入，只要点下载、安装、打开agent，直接上手用就行，这一下直接把使用门槛拉到最低了。

另外，这些办公agent基本都内置了自家准备充足的各种skills、专家技能，真的是开箱即用，小白都能做出来一个像模像样的方案了。

4.用户认知拉高了

三月份大家讨论的是：什么是龙虾？怎么拥有一只会干活的龙虾？

现在大家更关心的是：哪个agent工具能直接帮我把事情做好？

这其实是久用户的认知发生了改变，从最开始啥都不懂的焦虑，变成现在的多agent可选下综合评估选最佳方案了。

其实，OpenClaw让大家看到了Agent的潜能，而后来的Claude、WorkBuddy、豆包Work，才是让用户真正的能用上可产出方案。

一个更现实的问题：AI工具一直变化，我们到底应该怎么学？

其实写到这里，我觉得问题已经不只是OpenClaw不火了。这两年我们能接触到的AI工具越来越多，昨天还是openclaw、hermes的，今天就是CC、codex、workbuddy，明天可能又是一个新的工作台...

如果没有目的什么都追，那普通人的时间精力肯定是不够用的；但如果什么都不学，确实也会变得焦虑。

所以，我觉得AI时代真正要解决的问题是：

面对快速变化的AI行业和层出不穷的各种agent工具、模型、概念，我们应该怎样取舍，确保能学到真正有用的内容？

AI时代的学习四象限

最近网上很多人都提到了这个AI学习四象限的概念，整体来说可以用两个问题来判断：

第一，它变化得快不快？会不会果断时间就没有人记得？

第二，换一个工具之后，它还是否有用？

用一个表格来表示的话，就是下面这样的四象限：

第一象限：变化慢、迁移性高——值得深度学习

这一类是最值得长期投入的内容，因为它们变化慢，而且换一个工具之后依然成立。

比如 Agent Loop的理念，无论你使用OpenClaw、Claude Code、Codex，还是其他Agent，它们都绕不开这个基础的原理：理解用户需求、制定工作计划、调用工具、观察执行结果、分析推理，再继续推进或者停下来请求人工确认。

再比如让AI写一份行业研究报告，真正值得学习的是如何把复杂的任务说清楚：研究对象是谁，时间范围是什么，需要交付的目标是啥？

这些内容看起来可能没有某个新工具那么刺激，但它们决定了你能不能真正理解Agent为什么这样工作，也决定了你能不能发现它什么时候做错了。

这一类要投入时间真正理解，而不是收藏几个教程就算学会。

第二象限：变化快、迁移性高——持续关注并快速实践

这一类就是变化很快，但也确实可能改变我们使用AI的方式，所以需要持续保持关注。

比如新模型发布时候的多模态理解、浏览器操作、长任务执行和多Agent协作等能力。这些能力会随着产品更新不断变化，但背后的方向有一定迁移价值。这次OpenClaw 2.0增加的跨设备执行、云端 Worker和任务进度跟踪，本质上也属于这一类。

看到这类新能力时，我们不要只记住产品名称，而是要问三个问题：

它解决了什么以前解决不了的问题？

和我手上的真实任务有关系吗？

试用后，经验能不能迁移到其他工具？

如果答案是明确的，那可以花几个小时动手试试；如果没有明确场景，就保持关注即可。

第三象限：变化慢、迁移性低——需要时再查询

这一类内容并不是完全没用，只是没有必要专门背下来。

比如某个AI工具的特定命令、某个产品的配置方法等。它们可能几年不变，但对其他工具来说并没有太大迁移价值。以前我们可能会觉得，只有把命令和配置全部记住，才算真正掌握了工具，但现在有了搜索、官方文档和 AI 辅助，很多细节完全可以在需要时查询。

真正值得练习的是：知道自己要解决什么问题，知道去哪里找可靠答案，并且能看懂答案、验证结果。

第四象限：变化快、迁移性低——不要沉迷追逐

这一类才是最容易消耗我们注意力的内容。

比如每周出现的新Agent名称，或者只在某个特定场景里有效的Prompt提示词技巧，只有个Demo但没有实际交付结果的功能，以及和自己真实工作没有关系的热点工具。

它们最大的特点是变化快，而且迁移性低。今天花几个小时学会，过一段时间功能改版、模型升级，原来的经验就很难继续使用。

这类信息可以扫一眼，知道行业正在发生什么，但不要把它们当成学习任务，更不要因为自己没有马上跟进，就产生落后的焦虑。

把 OpenClaw 放回四象限里

现在我们再把OpenClaw 丢回这个四象限里，答案其实就非常扎心了：

对于多数普通人而言，如果只是把它当作一个工具，它就是变化快、迁移性低了。

为什么这么说？

想想看：今年3月份我们连夜折腾它的环境安装、终端里反复敲的命令行、手动修改的JSON配置文件，还有繁琐的各种IM接入方式……这些极其费劲的“极客操作”，换到后来的 Claude Code、WorkBuddy 或者豆包Work上，基本上没有啥可以复用的，因为这些agent直接开箱即用了。

今天一个版本更新，曾经记下的一些配置笔记就没有太多意义，普通人如果把时间花在死磕这些具体工具的安装与参数上，就是典型的“高成本、低收益、零复用”。这也是为什么到了 龙虾2.0时代，很多人都懒得去折腾安装一遍了。

但是，如果换一个视角，把它的“工具外壳”剥离掉，去看它的底层：

它的 Agent Loop（理解需求、拆解任务、调用工具、自检纠错）；

它的 上下文管理与外部环境持久化（为什么需要常驻后台、怎么保留工作记忆）；

它如何把本地文件、终端、浏览器串联成一个真正能执行任务的工作流。

这些龙虾底层的运作逻辑，其实还是稳稳地落在第一象限（变化慢、迁移性高——值得深度学习）。哪怕啥时候OpenClaw消失了，这些概念其实还是存在的。

所以你看，面对同一个AI产品：

3 月份花几个星期死磕“怎么安装龙虾、怎么配JSON”的人，今天发现学的全过时了（陷在第四象限的泥潭里）；

而当时看懂了“Agent可以直接操作电脑做一些事情，并且看懂loop是如何运转”的人，今天无论用 Claude Code 还是换到国产办公agent，都能几分钟快速上手（享受第一象限的复利）。

但OpenClaw不是一无是处

说到这里，也要多说下，也不能把OpenClaw说得一无是处。

它最重要的意义不是保持最高热度，而是让很多人第一次真正看到：AI不再只是一个聊天窗口，还可以安装到自己电脑或服务器，读取电脑上的文件、调用工具、操作浏览器，并通过聊天软件远程完成真实的工作任务。

而在OpenClaw之出现之前，很多人对AI的理解可能还是“提出一个问题，收到一段答案”。

OpenClaw 把大家的想象往前推进了一大步，让更多人开始思考：如果AI能够持续运行，它是不是可以成为一个真正的个人助手？

也正是因为这波刺激，后来才会有更多大厂和创业团队开始推出自家的Agent、X-Claw，虽然有的没有坚持下来，有的最终换了方向，但留下来的产品已经开始把安装、接入和使用成本做得更低。

所以，OpenClaw的价值不一定在于它最后是不是被最多人使用，而在于它提前验证了一条路线：AI可以从聊天框走进电脑，走进工作流，甚至成为一个持续运行的工作伙伴。

应该这样评价它：

OpenClaw 可能不是最后被最多人使用的那个工具，但它提前让大家看到了 Agent 的可能性。

总结：工具会更换，方法要留下

回到问题本身，AI 时代到底什么才值得我们投入？

我现在的答案是：

把时间花在底层概念、行业知识、任务拆解、结果判断和验收能力上；

对新模型、新能力和真正改变工作方式的产品保持关注；

至于具体按钮、短期技巧和不断变化的工具名字，能查就查，不必把它们都变成自己的长期负担。

以后遇到一个新的 AI 工具，我可能还是会看，也可能会试。但我不会再因为它突然变热门，就默认自己必须马上安装、马上迁移、马上学会。

我会先问自己：它解决的是一个真实问题吗？它能不能进入我的工作流？它的能力能不能迁移？如果工具明天消失，我今天留下的东西还剩下什么？

这几个问题，可能比记住下一个热门Agent的名字更重要。

最后我想留下的判断是：

AI 时代，我们不需要追上每一个工具，但需要理解这些工具背后反复出现的能力。工具可以更换，方法要留下；产品可以过时，底层判断不能过时。

创作说明：本文内容由作者原创完成，部分配图使用AI工具辅助生成。

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