小龙虾是什么

OpenClaw 的创造者是一个奥地利的软件工程师，名叫 Peter。

原本打算退休的他，当时在用 Claude Code 写代码——好用是好用，但有个问题：你得一直盯着屏幕。他就琢磨：我出去浪的时候，怎么也能让它在家接着干活？

于是他自己用 vibe coding 撸了一个程序，

当时还叫 Clawdbot——很明显是想蹭 Claude Code 的热度，也说明他一开始压根没觉得这玩意儿能火。

结果火了，就收到了Anthropic的律师函，2 度改名后变成了 openclaw 。

之后创始人peter被OpenAI收编，而OpenClaw以基金会形式作为开源项目存续

如何定义小龙虾

一句话：用你手机上的即时聊天 App，操控你的设备，做一切自动化任务。

按照官方的说法，几乎所有事情都可以自动化。

和自动化工具及大模型的区别

它和动化工具有什么区别

你可能会说：这不就是个自动化工具吗？有什么稀奇的？IFTTT、Zapier、快捷指令，十年前就有了。

不一样。

传统的自动化工具，本质上是你写好规则，它按规则执行。你得告诉它："如果收到一封来自 boss@company.com 的邮件，并且标题包含'紧急'两个字，就自动转发到我的微信。"你得把每一步都定义得清清楚楚，一个字不对它就不认。

而 OpenClaw 不是。

你只需要说一句人话："帮我盯着老板的邮件，重要的事情提醒我一下。"它自己会理解什么叫"重要"，自己去检查邮件，自己判断要不要提醒你，自己选择用什么方式提醒你。

传统自动化是"你教它怎么做"，OpenClaw 是"你告诉它做什么"。

这中间，隔了一整条银河。

它和大模型有什么区别？

你可能还会问：那 ChatGPT、Claude、Gemini 这些大模型不也能理解人话吗？我直接问它们不就行了？

这恰恰是最关键的区别。

ChatGPT这类大模型，就像一个知识渊博的顶级咨询师。

它博古通今，上知天文下知地理，你问它任何问题，它都能给你一份漂亮的报告。但有一个致命的问题——它不够懂你。它没有你的资料，没有你设备的权限。很多时候它只能理想化地打嘴炮，说的都对，但全是空中楼阁。而且因为闭源，你没办法彻底定义它的"灵魂"。

所以干起活来就没那么利索。

OpenClaw 更像是一个愣头青实习生。

它一开始确实很菜，但它能出活，而且会按照你的要求成长。

你说："帮我把这周的工作写个总结。"ChatGPT 会说："你先告诉我你干了什么。"而 OpenClaw 直接翻你的日历、你的文件记录、你的浏览器历史、你的群聊记录，自己拼出一份周报。

为什么它能做到这些？

大模型运行在别人的服务器上，"常规情况"下看不到你的电脑、摸不到你的文件、点不了你的鼠标。它只存在于一个对话框里。

而 OpenClaw 是部署在你本地电脑上的。它就像坐在你电脑前面的一个真人，手放在键盘鼠标上，听你远程指挥。

通往 AGI 之路，其中的一条铁律一定是——我们要的不是一份精美的攻略，而是把这件事儿办成。

工作流

这里为大家放一个 OpenClaw 的完整工作流，帮你建立全局认知：

聊天软件（飞书）/ Web UI / 终端 / 心跳自动触发

→ 网关（鉴权、路由、转发）

→ 读取 Workspace（SOUL.md / USER.md / AGENTS.md / TOOLS.md / MEMORY.md）

→ 大模型思考

→ 安全判断（外部操作需用户确认）

→ 执行（Shell / Skill / MCP / 浏览器 / API）

→ 检查结果 → 失败则循环回大模型重新思考

→ 更新 Workspace

→ 回传结果到聊天软件 / Web UI / 终端

其中Workspace 是 OpenClaw 的核心，也是"养虾"的核心。

你可以在这里定义它的灵魂、人设、人格、工具和记忆。这些文件是 OpenClaw 自我成长的土壤——它每完成一次任务，都会更新自己的记忆和偏好。如果你发现它在成长的过程中走偏了，比如你让它记住你是个 AI 博主，结果你查奶粉它也要跟你扯 AI(嗯，gemini 说的就是你)，那你就直接改它的底层配置文件，让它朝你心目中的方向生长。

它可能只是蠢，但你对它的容忍度也高——因为蠢是暂时的，而且你能改。

Workspace 相当于灵魂的话，Skills 则是它最重要的大脑和手脚。

Skills 之于 OpenClaw，就相当于 App 之于操作系统。

举个例子：你让它写一篇知乎文章。用什么搜索引擎？引用哪里的内容？如何按照你的要求来写？封面参考什么风格？复用哪些素材？内容输出到什么位置？——这些全都通过不同的 Skills 来协调完成。它能最大限度地按你的约束执行，并且引用可追溯。

这也是为什么我说，未来真正重要的不是页面和前端，而是数据和服务——尤其是能赋能 AI 的数据和服务。

怎么部署？

好了，你知道它很厉害了。不管你信不信，都应该亲自试一试。

设备选择

最理想的情况：一台闲置的电脑。

首选 Mac。原因很单纯——OpenClaw 的创始人就是用 Mac 开发的，系统兼容性最好。而且 Mac 底层是 Unix 系统，和命令行工具天然亲近；省电、性能强、安静，可以 24 小时跑着不休息。

为什么 Mac mini 会断货？熟悉数码圈的都知道，苹果整体性价比不高，但 Mac mini 和 iPad 是苹果产品线里利润率最低的两款产品。物料成本两三千，卖你三四千——比起 iPhone 成本两千多卖你六千到一万，已经算良心了。所以 Mac mini 的性价比其实非常高，是养虾的天选之子。

没有 Mac 用 Windows 行不行？当然行。黑苹果行不行？也行，但没必要。树莓派、安卓、各种虚拟机、远程设备、云设备行不行？都行。你先用手头的设备玩顺了，再考虑升级不迟。

不管怎么样，先跑起来最重要。安全和费用的问题，刚开始不要太在意，我们后面会聊到。其实这事就像游泳——真正淹死的大多是高手，普通人在浅水区套个救生圈，是很难有生命危险的。

三种部署方式

第一种：大厂打包版。

现在各大厂都跟进了，甚至连百度都有，所以现在你只要想部署，门槛已经几乎不存在了。它们封装好了一条龙服务，好处是入门门槛低，上手快。坏处是限制多，而且它们的核心目的往往是绑定自家的服务和云平台。

这些打包服务用来入门体验还是不错的。如果你对技术有恐惧心理，先用这些试试水，至少能知道小龙虾是个什么东西。而且云主机可以按秒计费，不怕搞坏自己电脑，现在促销期免费额度也不少。

但它不是 OpenClaw 的精髓。OpenClaw 的核心在于操控你自己的电脑、用你自己的数据、自我成长。你用别人封好的壳，很多能力是被阉割的。而且大厂的一键部署，多半时候还要额外收费。

第二种：用已有的 AI 工具辅助安装。

如果你已经有 Claude Code 或者类似的能操控电脑的 AI 工具，你直接跟它说"帮我安装一个 OpenClaw"，它会一步一步教你，甚至直接帮你装好。这是最省心的方式。

第三种：自己手动部署。

这也是最符合大多数人的玩法，上限最高，网上教程很多，虽然有一定门槛，但一旦装好了，所有的升级、配置全在你自己手里。

安装文档可以私信我们，文档的详细程度应该超过大部分博主。

运气好十分钟就能装好!

我强烈建议你自己部署一遍。原因很简单：OpenClaw 原本就挺糙的，现在几乎一天一个版本，每天都在进化。大厂打包好的产品，也是加班加点赶出来的，能同步更新就谢天谢地了。你用一个不太稳的壳，套在一个本就不太完善的项目上——体验可想而知。

不过话说回来，万事开头难。只要你完成了第一次部署，之后就轻松了——你不知道怎么装 Skill？直接跟它说"帮我装一个"，它自己就给你装了。你不需要记住那些乱七八糟的命令行，让它自己搞定就行。

怎么选模型？

OpenClaw 本身不是大模型，它需要调用外部的大模型来"思考"。所以你得给它选一个模型当大脑。

比较搞笑的是，OpenClaw 的创始人推荐过 MiniMax——确实配置简单，而且还送一些免费额度。（这里没收广告费啊，给我打钱更好。）目前有一个模型排行榜可以参考

不过跑分嘛，大家都懂的。我们之前做过大模型的横向测评，实际差距往往比排行榜上看到的要大得多。

我的建议是：分场景用模型。

日常简单任务——比如开个浏览器、删个图片——用国产模型就行，智谱、MiniMax，deepseek够用，它能错到哪里去？稍微复杂一点的任务，你还是得请出 GPT 或 Claude。

如果你实在不知道怎么选，记住三条原则：

先看官方推荐。OpenClaw 官网明确支持的模型，尤其是配置文件在默认支持的模型，兼容性最好，踩坑最少。

再看社区排名。排名靠前的一般不会太差。

还是拿不定主意？闭着眼睛选最贵的。贵有贵的道理。或者反过来，选性价比最高的。

聊天渠道怎么选？

OpenClaw 需要通过一个聊天 App 来接收你的指令。目前主流的渠道有两个：

国内首选飞书。原因很简单——官方支持，稳定好用，而且现在 AI 圈的博主基本都在用飞书。绝对的不二之选。

国外或极客首选 Telegram。任何用过的人都不会有异议：开放度高、Bot 生态成熟、功能强大。电报上面都是什么内容……大家都懂，我就不展开了。

至于手机 App 能不能直接跑 OpenClaw？苹果端目前比较难，安卓倒是有可能。但说实话，没太大意义。你的生产力核心还是电脑。OpenClaw 的设计哲学就是这样的——你用手机上最简单的聊天 App，遥控电脑上最强大的生产力。在平板上搞、在手机上跑，都是舍近求远。电脑干完了，结果同步到手机不就完了吗？

安全问题

火了就会有妖蛾子。

目前 OpenClaw 至少经历过 8 次重大安全事故，官媒也下场了——网信办和新华社都发了安全警告。早期的 Skills 市场甚至有近一半存在恶意行为。

但其实不用太恐慌。比特币刚出来的时候不也是一堆安全问题？各种被盗、丢失、交易所跑路，现在反而堪称地表最安全的金融系统之一。

OpenClaw 及其生态都在不断进化，安全类 Skill 也越来越强大。一开始的时候只要自己不作死，出幺蛾子的概率并没有那么大。

如果真正的重度养虾，—那就给自己添置一台 Mac mini 吧，专机专用，和你的主力机隔离开。

当然或多或少确实有安全问题，这就是为什么小龙虾在企业端反倒没有那么普及——目前企业哪敢让一个 AI 有权限操控内部电脑？万一哪天它抽风把机密文件删了，万一被恶意利用把文件偷走了，脸也没了，工资估计也没了。

但技术成熟之后，它也一定会像现在的私有化部署模型一样，逐步走进企业。这只是时间问题。

小龙虾有壁垒吗？

说句大实话：技术上，它没有壁垒。

目前 OpenClaw 能做到的所有事情，Claude Code 理论上都能做到。操控电脑、整理桌面、写代码——只要用户愿意给权限，读取日历、邮件、摄像头，调用聊天机器人，从技术上讲毫无屏障。定义 AI 的灵魂、记忆、人格，让用户自己编写系统提示词——Claude Code 理论上也都能做到。

那为什么小龙虾还是火了？

这就是一个悖论：你越强大，用户就越不敢把一切交给你。

谁愿意把自己所有的个人信息都交给一家商业公司？你了解我的一切，我睡得着吗？

OpenClaw 是开源的，代码透明，数据在本地——至少在"信任感"这件事上，它赢了一筹。

当然这个优势也没那么绝对。你的数据虽然存在本地，但你调用的是第三方模型——数据照样过了别人的服务器。除非你自己搭本地模型，但……这就属于没苦硬吃了。

总有一天，某个大厂也能做到这一切——操控你的电脑，操控你的一切。苹果不也一样掌握着你的生物识别、你的照片、你的密码吗？只要它能证明自己没滥用数据，且能阻止泄露，用户也就接受了。

大厂做 Agent 这件事，阻力不止来自技术，还来自商业博弈和信任鸿沟。所以这个窗口期不会那么快关闭。

在这一天到来之前，对绝大部分人来说，OpenClaw 依然有它独特的优势。

更重要的事

OpenClaw 的创始人并没有像大多数火爆的 AI 创始人一样获得天量的财富，但他打开了一扇门，加速了通往通用人工智能的脚步。

它不属于任何大厂，不绑定任何生态。它永远会有自己的优势。