夜雨聆风3月22日，OpenClaw中国行（极客邦OpenClaw装机活动）•上海站在张江AI创新小镇圆满举行。这场活动没有止步于装机，而是集结了行业顶尖专家与技术先锋，带来了一场从理论到工程的全链路实战分享。
现场设置的装机区更是气氛火热，在志愿者的手把手辅导下，开发者们亲手完成了OpenClaw的安装与配置，借助免费云服务与Token礼包，在30分钟内跑通了首个AI应用，让技术创新真正从纸面走向现实。
如果说装机是“术”的习得，那么随后的嘉宾分享则是“道”的碰撞。七位来自不同领域的行业专家“虾”路相逢，从金融量化、企业落地、安全架构到未来生态，贡献了七种视角下的深度观察。
一场周末偶然的“试虾”，催生了金融智能体项目FiClaw的雏形。
硅星纪元 FiClaw CEO朱攀让AI工具把他的交易想法生成策略并回测，尽管AI为获取数据自建系统、主动注册账号充值，最终只拼凑出半真半假的数据，却让他看到了破解行业痛点的可能，即让不懂编程的从业者把成熟想法转化为可交易策略。同时他也发现，现有金融数据服务对智能体极不友好，API命名、文档均未适配。
选择OpenClaw作为底座，核心在于其开放性：Skills通用可复用，多Agent架构满足协作需求，网关机制适配任务编排，模型体系灵活可换。FiClaw由此搭建了16个Agent的五层架构，从规划中枢到研发运维覆盖全产研周期。
实战中，6个Agent协作一天迭代8版官网，半小时跑通公众号发文全流程。踩过的坑也沉淀为经验，他认为Skills不是越多越好，每个Agent配2到4个核心技能并明确触发边界，远比大而全高效。本地优先则是金融刚需，保障核心策略与数据安全。
当AI Agent开始执行具体任务，部署环境就成了首要考量。
阿里云智能终端计算事业部的产品架构师全维松一针见血地指出：OpenClaw的真正门槛不在部署，而在安全隔离与持续进化。与其让用户卡在装机环节，不如将算力放在云端沙箱中，与本地环境彻底隔离。这不仅解决了终端性能差异的问题，也规避了“龙虾”权限过高带来的数据风险。
他提出的核心解法有三层：第一，以云端沙箱作为默认运行环境，利用云上基础设施解决风控对抗问题；第二，建立技能自进化机制，让“龙虾”在执行任务时自主分析缺失的技能并尝试生成补齐；第三，面向企业进行安全加固，包括多租户隔离、Skill准入审核、模型防火墙等，将OpenClaw从单点工具升级为企业级可控的数字员工体系。
他总结的路径很清晰，C端用零门槛降低使用阻力，B端用强管控解决安全顾虑，核心是把部署和运维交给云服务商，让有业务想法的人专注于业务本身。紫辉创投AI投资总监康文则从投资人视角复盘了AI行业的风向变化。她认为，春晚释放了三个明确信号：AI已进入商业化阶段，大厂不再卷模型排名而是抢用户心智；多模态快速赶超，国内已站上世界级水平；人形机器人正从烧钱走向自我造血。
谈及Agent进化，她对比了Manus和OpenClaw：Manus让AI可以连续几十分钟干活，而OpenClaw更火在于其开源、打通IM的特性，以及“养成系”的粘性。她自己养了三只“虾”，出差前会跟它们报备，这种情感连接远高于普通AI助手。她判断确定性趋势是从“看着它干活”转向“让它自我进化”，人的思维也要从执行层转向结果层。
她坦言AI时代的投资逻辑已被颠覆：产品周期变短，一人公司年入几百万，创始人根本不需要融资。当团队只剩一个人甚至“零人”（跑几个Agent），传统“投团队”的逻辑就失效了。她分享了一个有意思的概念：“那如果有 80 亿人，未来可能会有 800 亿只虾，或者 800 0亿只虾。虾口红利是不是也是非常大的生意？”
上海易恩信息科技总经理李伟分享了他们团队用“龙虾”重构AI公司的实验。核心是从单兵走向兵团，让“龙虾”不只是聊天工具，而是能工作、能协作、能组队的原生生命体。他们用一周时间开发了“硅碳交易所”，让龙虾可以自主领任务、发帖、参与社区；还开发了“龙虾五子棋”，支持虾虾对战和人虾对战，一两天就能出一个新游戏。
更硬核的是，他们用Go语言重写了OpenClaw，将原版150万行代码精简后，可以装进手机、路由器甚至机器人，解决了安全性和部署灵活性的问题。他们甚至设计了完整的组织架构，从CEO Agent到各部门角色，配合看板系统实现多龙虾分工协作。
李伟坦言自己用龙虾做量化交易连亏三个月，但认为“只有真金白银的痛，才会让你真正理解交易系统的缺陷在哪里。 这些痛会铭刻在心，成为下一次系统迭代最真实的反馈。”他的感受是，以前五到十年的工作量现在一年就能完成，很多门槛已经被抹平。想象力，才是决定我们贫穷与富有的关键。
前上市公司CTO洪涛分享了他从个人玩“龙虾”到被三四十家企业追着跑的实战经验。他首先为朋友圈里的“神虾”故事去魅：那些看起来酷炫的功能背后往往有团队和脚本支撑，真正的坑和积累不会告诉你。
他强调，企业落地的关键不是直接上龙虾，而是先拆解工作流程。他以帮公司做小红书运营为例，没有一上来就让龙虾自动发文，而是先研究爆款逻辑，用AI生成选题库，对比五个大模型的输出质量，整理敏感词库，最后手动发布以增加“人”的痕迹。
等所有流程稳定后，才把可重复的部分交给龙虾。他接触的金属外贸、招投标等企业案例，都遵循这个逻辑：先把业务员的经验文档化、流程化，再教给龙虾执行。
对于中小企业，他给出了三步走建议：设置人格文件、安装技能、持续训练纠正错误。部署尽量用虚拟机隔离，设置安全提示词和警报机制。他总结道：“养龙虾的重点在‘养’，这个过程强迫你反思和沉淀自己的工作流程，把小龙虾变成帮你总结、帮你做枯燥工作的工具，而不是来抢你饭碗的工具。”
Skill Boss Co-founder曲晓音分享了一个扎心的观察：“小龙虾有菜谱，但没有菜。”OpenClaw上的Skill告诉你如何做，但食材（API权限、平台账号）得用户自己去买，一个个平台注册、付费、配置，烧钱又烧时间。
更根本的问题是，这些服务的收费模式，是为人设计的，不是为小龙虾设计的。席位制、订阅制，让AI为了用一个功能不得不交一堆不必要的月费。
她认为，真正的问题是工具数量不够，以及没给龙虾“自己买东西”的能力。因此她正在做的事，是把收费模式从“适合人”转为“适合AI”，按量付费，最小粒度到一美分，让龙虾自己决定买什么、用多少，人只负责给预算和选模式。
有了这样的工具箱，她已经不用剪映，让龙虾直接做视频；让两个龙虾互相吵架，一个开发一个测试，循环提升。
她的认知也发生了翻转：“不是AI赋能人，而是人赋能AI。”最后她总结道，配好工具箱，给龙虾权限，然后提你最大的需求——你会发现小龙虾啥都能干。
当技术探索逐渐深入，安全这个底层问题就无法回避。屹峙信息技术有限公司CEO叶盛用现场互动开场：现场近一半人装了龙虾，更多人知道有安全隐患，但真正部署了安全策略的只有一位。他用三个问题揭示了行业现状——用得很猛，防得很薄。
作为一名安全行业老兵，他分享了两个真实案例：一位Meta的安全总监将工作邮箱接入龙虾，两万多封邮件触发上下文压缩，导致龙虾“遗忘”了安全指令，绕过审核直接批量删除了邮件；而在上周的一场沙龙中，刚建群就有人发起提示词注入攻击，诱导龙虾发红包，甚至利用旧版本漏洞直接挟持龙虾。
他逐条拆解了12个风险点，从接入境外模型的合规红线，到提示词注入、记忆投毒、敏感信息明文存储等。他强调，工信部已将OpenClaw定性为高风险工具，在政务、国企核心业务等场景绝对禁用。
他给出的实操干货很具体：给龙虾植入红黄线规则，明确禁止删除、读取密钥等行为；设置文件隔离中转站；用虚拟机运行龙虾并勤做快照。最后他给出了核心原则：先可控，再提效。便捷是附加值，安全才是生命线。
从安全专家的冷峻警示到创业者的热血探索，七位嘉宾的分享勾勒出OpenClaw从极客玩具走向生产力工具的完整图景。而在张江AI创新小镇，这样的碰撞几乎每天都在上演，智能体正在这里加速落地。
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