OpenClaw凉了,Muse火了?

年初2月大家还在讨论怎么养龙虾🦞，但是到了5月OpenClaw凉了的话题已经在开始讨论，而现在openclaw感觉就像没有出现过一样。而mate的muse最近又占据曾经openclaw的头条。

OpenClaw 和 Muse，本质上都在做同一件事：让 AI 不只是回答问题，而是真的去执行任务。差别在于，OpenClaw 更像一套要自己搭建和维护的智能体框架；Muse 则更像一项已经帮你打包好的个人助理服务。

为什么同样是让 AI 干活，OpenClaw 更像给极客准备的工具，而 Muse 更像给普通用户准备的产品？

一、先看 OpenClaw：它到底是怎么跑起来的？

很多人第一次接触 OpenClaw，会把它理解成“一个很强的 AI 助手”。但更准确地说，它是一套智能体运行框架。

它的核心逻辑并不复杂：

用户先从聊天软件、网页或客户端发起任务，请求会先进入 Gateway；Gateway 再把任务转给 Agent Runtime；运行时去组织模型、工具和记忆，一步一步把任务往下推进；需要时再读写工作空间、历史会话和长期记忆。

你可以把它理解成这样：

• Gateway：像接待台，负责接收消息、管理连接、分发任务

• Agent Runtime：像真正干活的执行层，负责理解任务、调用模型、使用工具、推进循环

• 模型：负责推理和生成

• 工具与设备：负责真正去操作文件、终端、浏览器，甚至外部节点

• Memory / Session / Workspace：负责把规则、资料、历史会话和长期记忆存起来，按需取用

所以 OpenClaw 的重点，从来不是“一个模型”，而是把模型、工具、记忆和执行流程组织起来。

它厉害的地方是：你可以自己决定它住在哪、接什么模型、开什么工具、怎么管数据。

但问题也正出在这里：它虽然强，但也麻烦。

因为很多事情都得自己来：

• 自己部署

• 自己授权

• 自己维护

• 自己处理安全边界

• 自己决定模型、工具和运行环境

也就是说，OpenClaw 很强，但它更像一套“可以自己搭”的系统。对普通用户来说，门槛并不低。

二、OpenClaw 热度过去，不等于它没有留下东西

OpenClaw 这波热度过去以后，很多人会觉得它像没出现过一样。但其实它留下的东西不少。

最重要的一点是：它把“AI 不只是聊天，而是可以持续执行任务”这件事，讲明白了。

国内后来也出现了不少类似 Claw 的产品。有的是直接借鉴这类思路，有的是在这个方向上继续产品化。包括宣布下线的腾讯的 QClaw。

换句话说，OpenClaw 不一定最后会成为大众产品，但它完成了一件很重要的事：

它提前做了市场教育。

它让大家第一次更具体地看到：

• AI 可以接任务

• AI 可以调用工具

• AI 可以循环推进任务

• AI 可以像助理一样，不只是答一句话就结束

这也是为什么现在 Muse 一出来，很多人一下就能看懂它在干什么。

三、Muse 做了什么？

如果说 OpenClaw 是“让你自己搭一个会干活的智能体”，那 Muse 做的事情就是：

把这套东西，直接做成一个普通人能用的服务。

从运行逻辑看，Muse 的核心思路很清晰：

• 每个用户有一台专属云端虚拟机

• AI 在这台云端 VM 里持续执行任务

• 用户通过手机 App 或网页端交代任务、查看进度

• 真正干活的是运行区（Runtime Cell）

• 关键权限、凭证和安全决策，不直接交给主智能体，而是放在独立的安全与权限区

• 所有外部动作，要先经过 Sentinel 这道权限关卡

这点非常关键。

OpenClaw 也能做很多事，但它更像一套框架；Muse 则把用户最头疼的几件事，直接包进产品里了：

1. 运行环境不用自己搭你不用先研究装在哪、怎么配

2. 任务可以后台持续跑人下线了，AI 还可以继续干

3. 权限管理被单独拆出来了AI 在干活，但关键权限不直接交给它

4. 用户能看到进度，也能做确认不是“交给 AI 以后就黑箱了”

所以，Muse 不只是“它也能做任务”，而是它把一整套复杂能力，变成了普通人更容易上手的体验。

四、Muse 为什么会火？

我觉得它火，核心有四个原因。

1）它把门槛降下来了

OpenClaw 更像“会玩的人用的框架”；Muse 更像“普通人也能直接试的助理”。

2）它把“AI 干活”这件事讲得更直白

不是抽象地说什么 Agent、Loop、Runtime，而是直接告诉用户：你把任务交给我，我去帮你做。

3）它更像“个人助理”，而不只是“工具”

用户更容易代入：帮我查信息、整理任务、处理邮件、安排事情——这就是助理逻辑。

4）Meta 本身有更强的分发能力

Muse 的传播起点，本来就比很多开源项目高得多。且 Muse 把 OpenClaw 这类产品已经验证过的方向，进一步产品化了。

五、国内会不会往 Muse 这个方向走？

我觉得会，而且大概率会继续走。

因为这条路本质上很清楚：谁能把“AI 帮你做事”这件事做得更顺，谁就更容易拿到下一阶段的用户。

但国内如果往 Muse 方向发展，可能不会完全照搬它，原因有三个：

1）国内大厂更可能优先接自己的生态

比如办公、支付、地图、出行、电商这些，本来就在各自体系里。相比“让 AI 自由去全网乱点”，更现实的做法是：先把自家生态打通。

2）成本是一个大问题

Muse 这种模式，本质上更重。云端运行、权限系统、任务持续执行，都意味着成本。所以国内厂商会不会全面铺开，还要看钱。

3）权限和信任会是关键门槛

让 AI 帮你查信息，很多人能接受；让 AI 替你动账号、动钱、动隐私数据，就不是一回事了。所以后面谁能把权限边界讲清楚，谁才更容易让用户真正敢用。

六、最后怎么理解 OpenClaw 和 Muse？

如果只看热度，你会觉得是一个退潮了，一个火起来了。但如果看得再深一点，会发现两者其实在同一条线上。

OpenClaw 解决的是：AI 怎么从“会回答”变成“会执行”。Muse 解决的是：这套能力怎么从框架，变成普通人能直接用的产品。

资料说明

资料说明：QClaw 于 2026 年 9 月 24 日公告，将于 2026 年 12 月 24 日 00:00 停止运营。本文“宣布下线”指已发布停运公告。

OpenClaw 官方架构

https://docs.openclaw.ai/concepts/architecture

Muse 官方介绍

https://ai.meta.com/muse/

Muse 安全与权限机制

https://research.meta.ai/blog/security-and-safety-for-ai-agents-our-approach-with-muse

QClaw 停运公告报道

https://www.yicai.com/news/103376732.html

我的小程序 · 好事小罐

我用 AI 做了一个小程序「好事小罐」，可以记录生活里的好事、写显化日记，把已经发生的小美好和想实现的愿望都记下来。