openclaw,可能是唯一适合中国AI的发展路线2025年这个时候，中国迎来了deepseek时刻，sota级别的表现+极低的训练成本（相比于御三家）震撼了整个世界，中国大模型顺着deepseek打开的缺口迎来了井喷式发展。2026年初，deepseek v4迟迟不到，但openclaw火出了边界，成为了非软件行业人士也家喻户晓的软件，我高中同学上周微信问我有没有路子用龙虾搞钱，而他已经在体制内待了7-8年了，对除了office之外的软件几乎一无所知。
Openclaw在中国爆火的原因
1 杀手级应用
就像java语言的杀手级应用是spring, go语言的杀手级应用是k8s, c语言的杀手级应用是linux.openclaw已经事实上成为AI的杀手级应用，而且正在成为AI agent的行业标准，它是最接近理想中AI数字助理的形态，它不是一个软件，更像是一种范式。用过openclaw就知道，它很多时候确实能找到我靠自己想不出来的解决方案。尤其在接入飞书之后，它整理群信息的能力帮了我大忙。稳定性是openclaw最有优势的一点，它把agent完美的封装到服务里，我用自己的Mac笔记本运行源码, 只要Mac不关机它就能一直在后台跑。它的存在，让早期的Agent框架如langChain, autoGPT彻底黯然失色了。2 开源迭代
openclaw作为当前最流形的开源软件（没有之一，第二名连尾灯都看不见了），它的迭代速度只能用离奇来形容，每周都有2-3个版本发布，每一个版本都合并了一堆新功能，这在国民级别应用中绝对是空前的。仅仅从迭代速度来看，它也可以匹配当前大模型的发展速度。openclaw体现出非比寻常的进化速度，与其说世界各地的程序员在帮助openclaw迭代，更像是openclaw借助程序员做自我进化。3 自然语言编程
peter自己说，openclaw的代码都是AI写的，而现在来自世界各地的海量提交，也几乎都是AI生成的。作为一个正在实践vibe coding的码农，我可以用亲身经历保证，自然语言编程真的会上瘾。过去力不能及的事情，现在都可以做到了。对软件世界的理解越深，越能体会这种纯粹的创造的快乐。客观的说，vibe coding在应对复杂的服务端代码还力有不及，但针对客户端代码是再轻松不过了, 而openclaw 本质上还是一个强大的客户端。这个时代最契合的AI的软件，本身就是AI打造的，完美的莫比乌斯环。4 大模型进入后训练阶段的时代红利
人类能产出的高质量数据，几乎已经被大模型在预训练阶段吞噬殆尽了，目前各家大模型比拼的就是后训练的水平。简单说就是思维链和使用工具解决问题的能力，以及长程思考能力。而openclaw的设计理念完美契合了大模型的进化方向，openclaw的设计思路不是对话，而是做事。大模型的工具使用能力越强，openclaw的威力就越强。我还记得去年年初使用open manus的感觉，用的是腾讯混元，几个简单的工具都整不明白，用起来意兴阑珊。但openclaw配合GLM5是真的可以帮我干活，有时候干的比我自己上手还好。各家大模型厂商都提供了token包月套餐的方案，一定程度上缓解了openclaw烧token的问题。云服务技术的成熟，又解决了openclaw部署的问题。5 openclaw是最契合中国AI的路线
我之前的笔记里写过，中国大模型厂家缺乏算力，所以在现阶段在模型层面上几乎不可能超越御三家的水平（openAI, anthropic, google）所以中国大模型只有两条路可以走：1 用极致的成本优化逼近最强闭源模型的水平；2 疯狂的卷应用层。而openclaw是当下最有价值的AI应用没有之一，而且是最有潜力的AI应用同样没有之一。字节行动最快，飞书已经全面对接openclaw; 阿里云随后推出openclaw 一键安装；然后是马化腾亲自下场给腾讯龙虾站台，表示要让企鹅再次伟大（Make Tencent Great Again）；中国体量最大，实力最雄厚的三大互联网巨头似乎同时找到了破局的赛道。（这里吐槽一下百度，最早实现openclaw云上部署，但市场已经不相信百度还能做出好产品了）openclaw后的软件生态
我还记得2022年chatgpt横空出世的时候，google的股价一夜之间就崩了10%，因为无论是市场还是google自己，都立刻意识到了，这个东西是搜索的上位替代品。同样的，我认为openclaw一定是个人软件的上位替代品，它或者它代表的范式，会在未来吞噬掉其他的个人应用，只要应用暴露接口给openclaw，就一定会被纳入到openclaw的生态里。现在大部分的互联网服务，都是给人用的；而未来的大部分应用，应该是给agent使用，它们必须保证绝对的稳定性和可靠性，因为agent自己有记忆，不可靠的服务会被永远记住并抛弃。而且云服务在B端没有找到足够大的市场，可能会在C端重获生机（腾讯云就是看到了这一点，才彻底孤注一掷了）。我使用openclaw的心得
因为周围人都是研发，所以对这种新技术都非常敏感，很多同事已经把openclaw玩出花了，使用场景包括不限于：点餐，写代码，自动填写周报，做code review, 做客服给产品答疑，监控线上服务，做服务压测，自己拉取github代码做测试，甚至在飞书群里怼人。一方面我认可它的强大，openclaw的能力是未知的，这不是说它有无限的能力；而是说只要搭配足够强的大模型，足够丰富的skill和权限，它总能扩展出新的功能，完成过去它做不到的事。另一方面，openclaw非常烧token, 换种说法就是烧钱，它消耗token的速度是其他agent应用的至少2倍，甚至3-4倍——强大的能力不是没有代价的。而且openclaw在安全性上非常依赖于模型自身，如果模型不够安全，openclaw非常容易被入侵者利用，网上使用openclaw, 被误删文件，被泄露隐私，被恶意转账的事情数都数不过来了。使用openclaw, 技术不是门槛，最难的是把握控制和失控的边界。我的做法从github上把源码down下来自己编译安装，并且不会给它过大的权限，且只安装我认为必须的skill，换句话说就是，只取所需。正是因为openclaw过于强大，才必须限制它的能力边界，真正的自由总是在规则内才能生效。
夜雨聆风