夜雨聆风
各位朋友好，我是菲凡。每天分享一点学习与感悟，与您一同体验认知进阶的快乐旅程。
近年来，人工智能领域可谓日新月异，每时每刻都在孕育着新的变化。从2022年底横空出世、2023年下半年火爆国内的ChatGPT，到2025年春节刷屏全国的Deepseek、豆包等国产大模型，再到当前席卷全国的人形机器人等......人工智能的浪潮一浪高过一浪。而刚刚，养“龙虾”（openclaw）又成了热词，就连2026年两会期间的代表委员都在热议。那么，这只“龙虾”到底是什么，它有什么本领？又藏着哪些隐忧？
今天，我们就好好“烹饪”这盘“龙虾”大餐，希望这份大餐能给你的工作生活带来不一样的启发和期盼。
一、全网热养的“龙虾”（openclaw），究竟是什么
别误会，这里的所养的“龙虾”并不是真的在搞水产养殖，而是指最近爆火出圈的开源AIAgent项目——OpenClaw，它此前曾叫Clawdbot、Moltbot。因为它的Logo是一只红色的龙虾，而网友把它安装到电脑里、慢慢让它变聪明的过程，被网友们戏称为“养”，于是，“养龙虾”就成了这个项目的代名词。
如果说以前的AI（如ChatGPT），是你提问问题，它回答建议，那OpenClaw这只“龙虾”，则直接能上手干活。它不仅能对话，还能操作你的电脑。比如，自动帮你整理桌面文件；替你回复邮件，打开浏览器搜索信息，帮你订票、做表格。而且，随着“养”的时间越来越长，它能记住你的习惯和偏好，会成为越来越“懂你”的超级助手。这种从“对话”到“行动”的转变，从“建议者”到“执行者”的飞跃，是OpenClaw最核心的吸引力，也是其迅速爆火的关键。
打个比方：如果把ChatGPT类AI代表的是顾问，问完就忘、不能行动；而龙虾则是员工，可以自己干活，还有永久记忆。比如读文件、写代码、发邮件，可以7*24小时随叫随到。无论是处理邮件、信息调研、股票盯盘，还是电商运营、财务分析等等，它都能像一个数字分身一样，主动替你完成复杂任务。
不过，“养龙虾”没有你想象的那样简单，需要先做本地化部署（这个安装过程就需要专业人士操作）——把它“领养”到你的电脑上，需要用你的算力支撑它运行，它就像一张白纸，需要通过你的需求、背景以及相关数据不断“投喂”，它才能真正的懂你”。
二、“龙虾”从“动嘴”变“动手，是如何实现的？
想让“龙虾”（OpenClaw）从“动嘴”变成“动手”，就像培训一个新员工上岗，主要分三步：
第一步：任务拆解。
当你下达一个模糊指令，比如“帮我把周报发给领导”，OpenClaw就会把这个命令拆解为：打开文件—>找到周报—>打开邮件客户端—>填入周报—>发送给联系人。
第二步：两只“手”的协同执行
“正规军”手段：直接通过软件自带的接口（API）来干活，比如直接调用文件、邮件和通讯录接口。高效精准。
“模仿秀”手段：对于那些没有接口的老软件，它会模拟真人的鼠标点击和键盘输入，完全像人一样操作，兼容性极强。
第三步：持久记忆与学习
它不仅有短期记忆（对话上下文），更有长期记忆——还记住了你的偏好、常用的文件路径。下次你再说“整理文档”，它就能“轻车熟路”找到目标文件位置。
正因为能真正解放双手，让电脑自己动起来，大家才如此都想“养”一只“龙虾”的原因。但问题来了：把家里的钥匙交给一位新来的“管家”，你真的完全放心吗？。
三、目前“龙虾”使用背后隐藏的风险
伴随着OpenClaw热度飙升，“养龙虾”可能引发的安全问题，也同样成为这波热度中公众和媒体关注的热点。
3月8日，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台发布安全预警，指出OpenClaw在默认配置或配置不当时存在高风险，可能导致未授权访问、敏感信息泄露等问题。
3月11日，央视新闻发布了一条重要提示，目前，‘龙虾’智能体更新迭代非常快，通过更新到官方最新版本，确实能修复已知安全漏洞，但并不意味着完全消除安全风险。因为“龙虾”具有自主决策、调用系统资源等特点，加之信任边界模糊、技能包市场目前还缺乏严格审核，存在着不少安全隐患。
具体风险集中在以下四点：
1. 权限失控与“越狱”风险：如果缺乏严格的权限控制和审计机制，“龙虾”可能被恶意指令诱导，执行越权操作。
2. Skill（插件）供应链风险：第三方技能包若缺乏审核，可能夹带恶意代码，成为攻击入口。
3. 公网暴露与远程入侵：部署不当导致服务暴露在公网，可能被黑客直接接管。
4. 数据隐私泄露：“龙虾”能访问大量本地数据，一旦被滥用或窃取，后果不堪设想。
前不久，Meta的安全总监在使用OpenClaw清理邮箱过程中，发现它忽视了“未经批准不得操作”的安全指令，紧急叫停3次OpenClaw都没有停止，直到工作邮件被全部清空，损失惨重。
四、龙虾”养还是不养？三类人群建议
面对快速迭代但技术门槛和安全风险并存的人工智能工具，不同人群应该如何抉择？以下建议供参考：
技术从业者：具备开发能力，能自主解决部署和故障排查。适合“养龙虾”。
有明确需求者：日常有高频重复工作需自动化处理，并能产生实际效益，可由“龙虾”替代执行，可以考虑“养龙虾”。
抗风险能力强者：能接受数据泄露、财产损失等潜在风险，并采取物理隔离、备份恢复等安全措施。可以放心“养”。
对于广大职场人士，建议：可以试，量力而行。不妨从国产模型入手，用于简报制作、信息监控、调研等轻量级任务，逐步“投喂”工作偏好和需求。如果尚未做好准备，不必强求，等技术更成熟、生态更完善时再“养”也不迟。
此外，“养龙虾”并不是完全免费，也需要一定的经济支出，这也是普通用户必须考虑的一个方面。具体来讲，在“龙虾”大量的思考和任务中，会产生大量的Token （AI 模型处理语言的最小单位，也是各大模型厂商的计费单位）消耗。用户通过持续投喂，“龙虾”才能为你工作，帮你“赚钱”或处理事务。对于普通用户而言，每月的费用大概在几十上百元不等。而对于高级别需求的“龙虾”需求，每月最高大概在数百元到上千元不等。
写在最后：
人工智能正从“思考者”迈向“行动者”，Openclaw的火爆正是这一趋势的缩影。他带来无限便利的同时，也抛出了安全与信任的难题。 面对这只诱人的“龙虾”，你是选择大快朵颐，还是谨慎观望？欢迎留言分析你的观点。