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OpenClaw 2.0 修好了所有 Bug,除了没人用它这个 Bug

OpenClaw 2.0 修好了所有 Bug,除了没人用它这个 Bug

从火爆出圈到“龙虾已死”,为什么盛极一时的OpenClaw会变得无人问津?

就在8月末,OpenClaw发布了新版本,官方将其称为“OpenClaw2.0”。

这距离它上一次稳定版更新,已经过去了将近七周。对一款曾经平均两天就迭代一次的极速项目来说,这个沉默期本身就意味深长。

过去更新太快,代码底座和发布流程都已经不堪重负,于是团队用了整整两个月时间,对底层架构进行了一次大修。“2.0版本”不仅大幅降低了安装门槛,还修补了记忆断层问题,在安全层面、团队协作方面都做了不同程度的加强。

然而,这些更新并没有激起太大的水花

数据的反应很诚实。OpenClaw的GitHub访问量从4月巅峰时的约2880万腰斩到1420万,到2.0上线前已跌至不足1000万。二三月份在Github上日均新增5900颗星,而8月末每周新增仅约800颗。与此同时,竞品Hermes Agent每周新增星星数将近9000颗,相差了十倍有余。

为什么乏人问津?核心原因还是在于,它的门槛太高而更新太“晚”了。

早期就有创作者分析,OpenClaw当初爆火的真正燃料不是产品力,而是套利空间。

起初用户发现,通过OpenClaw调用ClaudePro或Max订阅,可以绕过按Token计费的API,以固定月费低成本高频调用模型。这一操作相当于拥有近乎免费的算力当作燃料,引起了OpenClaw病毒式的传播。

但今年4月,Anthropic突然发邮件,宣布订阅不再覆盖第三方Agent的高强度调用,新规当天生效。这番操作下来,用户的养虾成本翻着倍增长。

而高成本的付出不等于高水准的回报

过去“养虾”的门槛高得离谱,仅一个“安装”的步骤就劝退了很多普通用户,甚至催生了付费代安装的生意,高难度的设置、维护工程也要由用户自己承担。

大规模部署 OpenClaw后,它的实际局限性也就逐步显现出来了,系统容易崩、上下文记忆功能弱、执行可靠性不高……于是,“上门卸载龙虾”又成了一门新生意。

虽然2.0版本极力简化操作、优化功能,但你抬头就会发现,市面上的Agent产品早就跳过这个坎了。

月之暗面发布KimiClaw,完全云端托管、零门槛注册;市面上的Agent,多数只要安装包下载到电脑里,点开就能安装使用。

Grok Bot提供托管云计算机,通过浏览器使用网站、并行工作并相互发送消息,而无需用户手动传递上下文。ChatGPT Work把代理、模型和基础设施打包成企业级服务,用户开箱即用,无需操心底层。

龙虾创始人斯坦伯格后来在播客里说,“八个月,在人类时间里不算长,但在AI时间里,相当于四年。”市面上那么多便捷的产品,又何必久等“龙虾”呢?

还有一个容易被忽略的层面,斯坦伯格自己已经加入了Open AI。他坦言,自己开始不再使用OpenClaw了——“我没办法再快乐地给龙虾加新功能,而是变成了每天处理那些‘OpenClaw已死’的讣告式报道。”他说自己有两份工作,一份是工作,一份是使命,而这一切已经不再好玩了。

当一个项目的创始人自己都不再用它,社区的热度也就不可能靠一次版本更新来挽回。

OpenClaw 2.0是一次诚恳的技术升级,它试图解决真实存在的问题——安装难、记忆碎、安全悬。但它回答不了更大的那个问题:当套利窗口关闭、当大厂用托管服务把便利性做到极致、当创始人疲惫地转身离开,一个开源Agent项目还能靠什么留住用户?

龙虾热过去了,但Agent赛道的争夺才刚刚进入正剧。大厂们纷纷掏出自己的“办公Agent”,以低成本、低门槛和高效率,再次投身到这场Agent的浪潮中。

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