OpenClaw也就是最近大火小龙虾🦞很像这样的故事。

这个项目最早只是奥地利开发者 Peter Steinberger 的一个实验。他最初做它的原因其实很简单：想要一个 AI 助手，可以帮自己处理日常数字工作，比如整理邮箱、管理日程、调用脚本等。

项目最早的名字叫 Clawdbot。

后来因为商标问题，它先改名 Moltbot，又很快改成现在的 OpenClaw，也就是俗称的🦞。

事情本来应该只是一个普通的开源项目。

但到了 2026 年初，这个仓库突然开始疯狂增长，在 GitHub 上短时间获得大量 Star，成为 AI Agent 领域最受关注的项目之一。

很多开发者第一次看到这个项目时都有同一种感觉：

这不像一个聊天机器人，更像一个真的在“干活”的 AI。AI真正有了实际应用场景。

一个有点反直觉的想法

很多人对 AI 的第一印象，其实还是豆包、DeepSeek等聊天AI。

比如问一个问题，得到一段回答。

这种模式已经非常强大，但本质上它仍然是一个 知识工具。

OpenClaw 的思路完全不同。

它尝试做的是另一件事：

不是回答问题，而是执行任务。

比如：

• 读取你的文件
• 调用 API
• 操作浏览器
• 执行脚本

甚至可以通过钉钉、飞书、QQ这样的聊天工具直接控制。

换句话说，它把 AI 变成了一个 长期运行的助手。

有一个很形象的比喻：

豆包、DeepSeek是一个聪明的顾问。 OpenClaw 更像一个会干活的实习生,而且不用休息。

为什么它会突然火起来

如果只看功能，OpenClaw 并不是唯一的 AI Agent 项目。

AutoGen、CrewAI、LangGraph 也在做类似的事情。

但 OpenClaw 有三个特点，让它更容易被开发者关注。

第一，它是完全开源的。

很多 AI 产品是 SaaS，但 OpenClaw 可以在本地运行。

你可以看到全部代码，也可以自己改，这对工程师来说非常重要。因为你就可以直接在上面进行修改，可以根据自己的需要想怎么改就怎么改。

第二，它和现实工作流程更接近。

OpenClaw 可以连接很多工具，比如：

• 本地各种文件
• Gitee开源代码库
• 自动化脚本

AI 不再只是一个生成文本的工具，而是正在逐步参与到完整的任务流程中，从信息理解、内容生成，到决策辅助与执行协同，AI 的角色正在发生根本变化。

第三，它把AI Agent 的概念变得更具体。

过去很多人谈 AI Agent，其实还是一个抽象概念。根本不知道到底什么才算智能体，OpenClaw 做了一件很简单的事：让大家第一次直观地看到什么是智能体，有什么价值。

“一个 AI 是怎么真的开始干活的，到底什么是智能体。”

一个有意思的变化

如果把软件发展简单分一下阶段，其实可以看到一个明显趋势。

最早的软件是 工具，你打开软件，一步一步操作。

后来出现了 Copilot、Cursor、Claude code，AI 会在旁边辅助你，比如写代码、写文档。

而 Agent 的逻辑是另一种模式：你只需要说一句话：

帮我整理最近 AI Agent 的研究。

然后系统自己会自动理解你的意图，然后自己去规划实现步骤，类似人遇到问题的时候，先分析问题，然后规划问题，最后去执行：

• 搜索资料
• 阅读网页
• 整理内容

软件不再只是一个工具，而更像一个 代理（Agent）。这也是为什么很多人觉得 Agent 可能是下一代软件形态。

但事情也没有那么简单

OpenClaw 的爆火，同时也带来了很多争议，因为这个系统本质上拥有 很高的权限。

它可能会访问：

• 邮箱
• 文件
• 系统命令

安全研究人员已经指出，如果配置不当，Agent 可能受到 prompt injection 或恶意插件 的攻击。目前其实已经有借助openclaw攻击的事件，所以最好不要部署在本地，还是把它部署到阿里云、腾讯云上面，与现实隔离。

换句话说：

一个能帮你干活的 AI，也可能被别人利用去干坏事。这也是现在 AI Agent 研究最重要的问题之一。

也许只是一个开始

从技术上看，OpenClaw 并没有什么神秘算法，就是使用js写的一个智能体项目。而且它做的事情其实很朴素：

把 LLM、工具调用、自动化流程组合在一起。

但它让很多开发者第一次意识到一件事：

AI 不只是聊天，它可以参与真实工作。

如果这种模式继续发展，未来的软件也许会慢慢变成另一种形态：

你不再只是操作软件。你会和一个 长期运行的 AI 代理一起工作。

OpenClaw 很可能只是这个趋势的一个开始。

抓紧去养一只小🦞吧