近日,腾讯在深圳举办OpenClaw(昵称“小龙虾”)免费安装活动,现场由腾讯云工程师提供一站式服务,涵盖安装部署、模型配置、IM(即时通讯软件)渠道打通及热门技能解锁,让OpenClaw这个现象级开源AI智能体的热度再添了一把火。
OpenClaw由软件工程师Peter Steinberger开发,它并非传统的对话式聊天机器人,而是设计为能够实际执行任务的自主AI代理,可运行于用户自己的设备(支持macOS、Windows、Linux等跨平台)和云端主机,通常用即时通讯工具交互,可实现管理电子邮件、操作浏览器、读写本地文件、整理资料、编写代码,还可通过扩展的“Skills”(技能)机制调用外部API或工具,实现更复杂任务。
据媒体报道,3月6日腾讯免费安装活动现场,现场有上千人排队安装,有一位68岁的老者,坐车一个多小时前来,有不少人表示准备用在炒股和***剪辑、自媒体等领域。不过,在“养虾”热快速升温的背后,并不是每个人都适合养这只爆红的“小龙虾”。
如果连安装都不会,就先别养了
OpenClaw的核心优势在于本地部署与数据私有化,所有记忆、文件索引均存储于用户设备,但这一优势同时构成显著门槛,安装与配置过程远非“一键启动”所能概括。
用户需自行克隆GitHub仓库,配置Python环境,安装依赖包,并手动设置模型接入密钥等一系列设置。对于熟悉命令行的开发者而言,这些步骤或许仅需数十分钟,但对普通用户而言,即便官方文档已提供详细指引,面对终端指令、环境变量配置及潜在的兼容性问题,仍可能耗费数小时乃至数天调试。更关键的是,OpenClaw并非封闭应用,而是模块化架构,初次使用需选择或自定义“Skills”扩展包,这进一步提升了学习曲线。
不少用户在社交媒体和论坛上反映,在安装阶段即遭遇模型API连通失败、权限授予异常或内存溢出等问题,最终选择放弃。即使通过“一键安装”用上了,还有用户反馈让龙虾帮你运行爬虫程序,结果碰上文章都有反爬虫机制或者验证机制,需要浏览器cookie或对接官方网站的API才行……技术工具的价值在使用,而非制造新障碍,若用户使用时“一步一个坑”,或许应该先缓缓。
龙虾是个吞金兽,用token不便宜
OpenClaw本身不内置大语言模型,而是***用模型无关设计,需接入Claude、GPT系列、DeepSeek或Kimi等外部大模型作为“大脑”,这一架构虽赋予用户灵活性,却也带来持续的经济成本。
每一次让龙虾任务执行,无论是邮件撰写、网页浏览还是代码生成,均需调用外部API,消耗大量token(可以理解为大型语言模型的“字”或“词”,也是AI 的计费标准),以中型任务为例,一次完整的日历整理与邮件回复流程可能消耗数千至上万token;若用户启用长期记忆、多Agent协作或定时唤醒功能,单日消耗往往突破十万token。即使按当前国内主流大模型收费标准计算,高频使用下token消耗仍呈指数级增长,***设每日10万输出token,DeepSeek或Kimi后可能也会达到数百元。
近期有36氪文章称,月薪2万的用户感叹“养不起AI员工”,因OpenClaw烧钱速度超过赚钱速度,一天基础消耗可达400元,6小时极端案例账单1172元。对于预算有限或仅需简单问答的用户而言,此类隐性开支极易超出预期,理性评估自身任务频率与预算,是决定是否“养龙虾”的前提。
数据安全问题不容忽视
OpenClaw的强大执行力源于其对系统***的深度访问权限,它可读写本地文件、操作浏览器、执行终端命令,这一设计的目标是实现“全自动”代理,但目前也有一定的安全风险。
据海外媒体报道,该项目早期曾曝出高危漏洞,包括权限绕过与远程代码执行隐患,虽已于2026年2月完成修复并由基金会接管,但社区仍持续报告零星安全***。用户数据全部本地存储看似安全,实则高度依赖设备自身防护;一旦主机遭入侵或配置失误,AI代理可能成为攻击者进入系统的“后门”。更棘手的是,自主任务机制下,AI可能在用户未明确授权的情况下触发敏感操作,例如误删重要文件或向外部API泄露隐私信息。即便用户通过Skills机制严格限定权限,模型幻觉或指令歧义仍可能导致意外后果。此外,跨平台即时通讯接入也可能进一步扩大安全漏洞。
2月5日,国家工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台(NVDB)发布提示称,监测发现OpenClaw开源AI智能体部分实例在默认或不当配置情况下存在较高安全风险,极易引发网络攻击、信息泄露等安全问题。
当下,AI 技术和工具正处于高速迭代期,几乎每月都有新型模型和更易用的产品涌现。普通人面对“养虾热”乃至以后的新工具,无需因错过某一特定工具而产生焦虑,技术红利最终会通过更成熟、更易用的产品逐步下沉到普通用户手中。
(作者 杜远)返回搜狐,查看更多
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