浅析OpenClaw背后的是与非

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技术需要应用才能试错，我们学习它的唯一方法就是实际使用和观察。

1. OpenClaw简介

1.1 命名风波

OpenClaw的命名经历了一段有趣的三部曲：项目最初由奥地利程序员Peter Steinberger于2025年11月发布时命名为Clawdbot，命名有给Claude装上爪子的双关含义，后因Anthropic公司要求避免商标混淆而被迫更名。2026年1月27日短暂改为Moltbot，寓意龙虾蜕壳般进化，但仅用三天就因创始人自己都觉得拗口而被放弃。最终在2026年1月30日定名为OpenClaw，既延续了龙虾爪子的象征，又用Open强调开源与开放的精神，这个名字沿用至今。有意思的是，定名OpenClaw后不久，创始人Peter Steinberger 便加入了OpenAI，专注AI智能体方向。

1.2. Peter Steinberger简介

Peter Steinberger毕业于维也纳科技大学计算机与信息科学专业。14岁时开始编程，2011年创立PDF处理技术公司PSPDFKit，2021年以约1亿欧元出售给风投机构Insight Partners，实现财务自由后退休。然而，退休后的他并未如想象中那般轻松踏入人生赢家的轨道，反而陷入低谷，甚至接受了心理治疗。直至2025年11月，他携OpenClaw归来，快速掀起一场AI智能助手的全球风暴。

1.3.OpenClaw的价值

英伟达CEO黄仁勋评价OpenClaw为人类历史上最成功的开源项目。真正意义上实现了AI从对话式问答到动手干活的数字员工的重要转变；真正做到了听懂指令、直接执行。

在技术架构上，OpenClaw同样颇具巧思：通过适配层对接WhatsApp、微信、飞书等十余种消息平台，用户可在熟悉的聊天工具中直接与AI交互；智能决策层支持接入Claude、GPT、DeepSeek、通义千问等十余家模型提供商；Skills插件系统则让社区贡献的能力模块可以像乐高积木一样自由组合。截至2026年3月，ClawHub技能市场已收录超过1.3万个社区技能，形成了独特的养虾文化生态。

2. OpenClaw工作原理解析

2.1. 工作原理解析

参考李弘毅教授的视频（解剖小龍蝦 — 以 OpenClaw 為例介紹AI Agent 的運作原理），OpenClaw工作原理可用下图表示。

如图所示，OpenClaw可视为连接外界信息与大语言模型之间的桥梁。它将外界传来的信息加工为大语言模型的提示词（Prompt）输入，随后收集大语言模型生成的回答进行反馈和执行。显然，在这一过程中，OpenClaw 的能力取决于所使用的大语言模型。

OpenClaw 是如何对接收到的外界信息进行加工的呢？

首先，它会提取与自身相关的信息构成System Prompt，并将其与外界传入的信息一同打包，输入到大语言模型中。这里的System Prompt 包含了身份信息、记忆信息以及技能（Skill）信息等，内容庞杂使得System Prompt体量巨大，导致OpenClaw向大语言模型输入的提示词长度显著增加。而随着外界信息的持续注入，OpenClaw会不断将历史信息叠加到大语言模型的Prompt中，以确保模型知晓过去发生的事情。显然，随着交互的持续进行，这一机制会消耗掉大量的词元（Token），这也正是越来越多用户发现 OpenClaw 使用成本高昂的一大原因。

OpenClaw 作为一个能够真正动手干活的数字员工，它如何知道应该调用什么工具来执行具体任务的呢？

从理解任务需求到调用工具实现任务的难点在于：大语言模型如何知道系统中存在哪些工具？OpenClaw的解决方案很直接，其利用System Prompt将系统中可用的工具指令一并提供给大语言模型。这样一来，大语言模型可根据输入信息和System Prompt中的指令信息，生成可调用的工具指令，再由OpenClaw执行这些指令并进行结果反馈。

此外，OpenClaw 在执行任务时，配备了一项名为Skill的强大功能。Skill以文档形式将任务拆解为标准流程，可针对不同任务构建相应Skill。这一特性可令OpenClaw能够借助Skill迅速习得各类技能。另一方面，在应对需及时反馈任务时，OpenClaw建立了一种心跳机制。该机制通过和大语言模型进行周期性交互，可确保诸如收发邮件等实时性要求较高的任务能获得及时响应。

3. 应用风险分析

OpenClaw执行工具指令源于大语言模型的生成回答，而大语言模型生成回答的依据，正是OpenClaw将System Prompt与外界信息一并打包输入的结果。因此，当外界信息中包含一些具有破坏属性的指令时，如删除文件、修改配置、清空数据等，大语言模型极有可能产生破坏性的指令。这些风险该如何防范呢？可从以下几个方面考虑：

第一种可从物理层面入手，将OpenClaw部署在独立的电脑设备上，赋予其充分权限，同时将其与个人重要文件隔离开来。

第二种方式从OpenClaw的工作机制出发，利用System Prompt的属性，将风险预防指令直接写入其中。
第三种方式是接入现有的安全软件，借助其规则引擎或行为监控能力进行风险拦截。

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