夜雨聆风OpenClaw（小龙虾）从入坑到脱坑
上周五下班路上，刷到OpenClaw（俗称“小龙虾”）这款AI智能体框架时，我瞬间动了心。它在各大技术社区热度颇高，加上近期AI领域本身就活跃度拉满，更让我想起去年这个时候，DeepSeek爆火的场景——当时我写的关于DeepSeek的相关文章，至今仍是我公众号访问量最高的一篇。抱着复刻爆款、同时探索实用AI工具的想法，我当即决定查资料、做实操，从文章创作到实际部署，一步步推进。这段从满怀期待到黯然放弃的经历，既有公众号创作的波折，也有实操过程的踩坑，或许能给同样跃跃欲试的创作者和爱好者，避一个不必要的坑。
不同于单纯的兴趣尝试，我从一开始就带着公众号创作的目的，规划了完整的内容体系。第一步就是整理资料，撰写第一篇文章，核心是介绍OpenClaw是什么、和去年爆火的DeepSeek做对比，同时梳理它的潜在风险——毕竟做技术科普，实用性和安全性都要兼顾。我特意对比了两者的核心差异：DeepSeek主打大模型推理和代码辅助，上手简单、开箱即用，更适合普通用户和新手；而OpenClaw主打多技能扩展、多平台机器人对接，定位是AI智能体框架，门槛更高，更偏向开发者场景。同时，我也查阅了相关安全预警，发现OpenClaw存在架构缺陷、默认配置风险高、恶意技能插件占比不低等问题，这些都在第一篇文章里做了详细说明，提醒读者谨慎尝试。
文章发布后，反响超出预期，我当即决定乘胜追击，当天晚上就基于公众号文章内容，录制了讲解视频并同步发布，进一步扩大曝光。看着后台逐渐增长的阅读量和播放量，我更加坚定了继续实操、产出系列内容的想法——毕竟只有自己亲身体验，写出的文章和录制的视频才更有说服力。可我当时对OpenClaw的部署、配置一窍不通，只能现学现卖：刷实操视频、问AI工具、查社区教程，一点点摸索部署方法，计划围绕“介绍-部署-配置-拓展”的逻辑，产出一系列实操文章。
接下来的几天，我几乎把所有业余时间都投入到了OpenClaw的实操和文章创作中，陆续完成了后续几篇文章的撰写，分别是《OpenClaw（小龙虾）部署》《OpenClaw（小龙虾）接入&更换模型》《OpenClaw（小龙虾）接入qq机器人》《OpenClaw（小龙虾）技能（skills）介绍及部署》《OpenClaw（小龙虾）接入本地模型失败》，每一篇文章都对应着我实操的一个环节，也记录着过程中的踩坑与收获。部署环节，我没有像很多新手那样折戟，而是跟着教程，在本地笔记本电脑上操作，手动安装依赖，切换国内npm镜像，以管理员身份运行PowerShell，一次性完成了安装，全程避开了权限不足、下载卡顿的坑，这部分内容也成了《OpenClaw（小龙虾）部署》一文的核心素材。
模型接入和更换环节，也是我花了我很多的时间，因为阿里百炼平台帮助是错误的，导致调试很久都没有调通，所以在录制视频的时候我直接使用的是qwen的模型，部署就可以使用。后面才不屑的努力下找到正确的地址，才把模型调试成功。这些细节也详细记录在了《OpenClaw（小龙虾）接入&更换模型》里。甚至尝试让小龙虾基于我的公众号文章自动录制视频，发现他并不能，只能把文字复制出来，然后他照着念生成视频（还需要自己开启录制和结束录制）。
模型接入QQ机器人，相对是里面最简单的操作，几分钟就可以完成，而且不依赖网络。也让那篇QQ机器人显得很单薄。
经过上面的操作其实我已经发现太费token的问题，所以下面介绍skills的时候就规划了切换本地模型。《OpenClaw（小龙虾）技能（skills）介绍及部署》一文，其实就是查资料和实际环境对比确认有那些skills和基本的部署流程。
而最让我挫败的，是本地模型接入环节——原本想摆脱网络依赖和模型调用成本，在笔记本上配置本地模型运行环境，可无论怎么按照教程修改配置文件、下载适配模型包，都无法成功接入，反复调试、排查问题，耗时整整一天，最终还是以失败告终，这段失败经历，也成了《OpenClaw（小龙虾）接入本地模型失败》一文的核心内容，也让我第一次对OpenClaw的实用性产生了怀疑。
在坚持使用了一周OpenClaw，发现无法免费解决token问题以后，删除所有配置文件和依赖环境，结束了这场差强人意的尝试，也给我的系列OpenClaw文章，画上了一个略显仓促的句号。
当然这个这个周期内我甚至让AI给我写了小程序发布到微信公众号里面（当然这个是纯AI提问，并没有使用小龙虾的功能），并后续打算再写几个继续发布。
最后建议：
1.如果只是体验，在确认安全的情况下可以本地部署。
2.如果真的对你很有用，如果你的资料都是基于网络的建议走云端部署（我后期也应该会选择云端部署继续测试和更新相关文章）。
以上部分内容由AI进行编写和人工矫正。
