开年至今，OpenClaw的热度持续上升，从AI圈扩散至各行各业。在GitHub上，OpenClaw获得了超过250K的Star，成为该平台上获星最多的软件项目之一。
社交媒体上，关于用OpenClaw开设“一人公司”、日入斗金的消息被不断转发，仿佛2026年的财富密码就藏在这儿。不同于传统的Chatbot，OpenClaw是一套可本地运行、开源免费的AI Agent框架，其核心在于让AI真正动手干活。
风口之下，全球各大AI巨头纷纷推出自家版本的OpenClaw，云计算服务厂商也提供了一键部署服务，试图将开源Agent的流量转化为自家平台的长期订阅收入。然而，OpenClaw有一定门槛，普通人光是配置就能折腾好久。此外，OpenClaw在执行一些任务时频繁出现翻车事件，如删光邮件或自主购物付款等。养一只OpenClaw也意味着真金白银的投入——电费、API调用与存储成本叠加，每月开销并不低。
《降噪NoNoise》近日访谈了多名来自不同行业的深度使用者，从技术极客到传统行业的AI尝鲜者，试图探讨：对于普通人而言，OpenClaw是场短暂的产品狂欢，还是值得长期投资的AI助手？
杨明锋是一名“一人公司”的老板，他的工作是替客户完成软件开发。OpenClaw出现后，他很快注意到这个能替人干活的AI助手，并在自己的工作电脑上完成了部署。某天早上，客户的修改需求通过手机弹出，他尝试让OpenClaw处理。不久，OpenClaw回复：修改完成。随后，他继续指示OpenClaw运行项目并将局域网地址发给他，几分钟后线上版本成功更新。那一刻，他意识到AI员工正在成为现实。
作为软件开发者，杨明锋发现OpenClaw对中文用户不太友好，便向官方提交了汉化的代码，但未得到回应。于是，他决定开发OpenClaw中文分支版。这对他来说并不复杂，他用了两天时间完成界面汉化并搭建网站，还集成了飞书扩展集，使用户可以直接接入飞书平台。这些代码后来也被OpenClaw官方团队采纳。
OpenClaw中文社区上线后，杨明锋迎来了人生的高光时刻：首日网站独立访客破千，次日起破万。短时间内，他运营的社群扩展到了29个，几乎每天都能进满一个200人的新群。社群中除了技术与互联网行业从业者，还有行政、律师、财务等传统职业，以及淘宝店主等个体经营者。年龄跨度明显，从05后大学生到中年企业高管，都在尝试这套新工具。
据大阪市教育委员会通报，事件发生在2025年9月至10月期间。该名男性教师在大阪市内的一家酒店内接受“男士美容院”女性员工的服务时，趁对方不备，用手机记录下服务过程。他先后共进行了三次此类偷拍行为，在第三次作案时，女性员工当场察觉并报警。警方介入调查后，前往该男教师任职的学校核实身份，校方及教育委员会才掌握了事件的全貌。
电商平台上，售价198元到566元的远程安装服务销量已破900+，成为继安装DeepSeek之后的又一热门服务。由于OpenClaw需要接管系统底层权限，大多数用户选择将其部署在不常用的电脑或云端服务器中，导致常年坐冷板凳的Mac mini一下成为当红炸子鸡，出现一机难求、涨价断货的情况。
更多部署门槛低的“Claw”相继出现，比如MaxClaw把原本需要本地部署的OpenClaw搬到了云服务器上，KimiClaw则直接在Kimi官网或APP里就能使用。
元股证券:ygzq.hk对于普通人来说，OpenClaw最吸引人的点在于其强大的记忆能力。用户反馈越多，它越懂你；用户可以通过移动端聊天程序指使它24小时不停歇地干活。产品经理sensen每天通勤路上，OpenClaw会自主读取并分析线上数据看板，帮助他在早会上迅速指挥团队进行业务调整。在日常生活中，sensen还在OpenClaw里养了一支投资“智囊团”，研究股票和分析师言论。
律师邹浩尝试将OpenClaw嵌入业务流程。尽管非技术出身，他还是花了7个多小时才跑通了程序。在使用过程中，他尝试用OpenClaw抓取网页、分析数据，甚至进行模拟谈判。小贾则将OpenClaw定位为“文秘”，计划逐步将写日报、周报等工作交给它处理。算法工程师秋风通过OpenClaw创造了一个名为“Liko”的小红书账号，设计了人设，接入了生图模型和多模态能力，让它每5分钟自动巡视一遍小红书。
不过，在使用过程中，大家也在逐渐祛魅。对于没有编程基础的普通人来说，“养龙虾”的门槛依然不低。部署只是第一步，OpenClaw的运行高度依赖本地环境，每个人电脑的系统版本、依赖库、网络配置都不同，安装完成并不意味着可以稳定运行。每次修好需要半小时以上。而OpenClaw的能力上限取决于调用的大模型能力，接入了能力差的模型，就像招了一个积极但容易惹祸的实习生。
科研工作者Fermi对OpenClaw的初次体验带有几分负面看法。她认为这位“AI员工”虽24小时在线，但只能事件驱动，更适合做运营类工作——被动响应而非主动创造。科研更倾向于一种创造式工作，她习惯自己坐在电脑前，主动推进事情完成。
杨明锋在深度使用后，退回到了“半自动”模式：人不在电脑旁时，用OpenClaw应急改需求；人在电脑旁时，依然选择直接调派大模型。他认为正式软件开发需要操作可视化，而在与OpenClaw沟通中，执行过程是不可见的。
AI迭代迅速，每天都有新热点，每月都会出现新工具，试图“革掉”上一个热门产品的命。不止一位访谈对象表示担心跟不上AI产品更新的速度。在AI圈内，OpenClaw并不算一款成熟的产品。算法工程师秋风认为，OpenClaw的技术本身并不惊艳，底层的Agent Loop架构是2025年行业卷到头的相对共识。作为一个开源项目，框架因过度堆砌功能而臃肿，使得其内核不能随着技术迭代同步进化。
这种结构问题直接体现在执行机制上：当任务启动后，OpenClaw无法像人类一样实时接收反馈并修正错误。相比之下，秋风所在科技大厂内部构建了类似平台，并在Agent Loop范式上做了进一步改造。尽管这些改进尚未在行业内形成共识，但他觉得该平台比OpenClaw更加灵活可控。
这些科技大厂之所以不将类似产品推向公众，核心原因之一在于安全风险。OpenClaw需要系统级权限，一旦被恶意利用或配置不当，可能导致数据泄露、财产损失甚至企业网络被入侵。服务数亿用户的大厂显然难以承担这样的风险。
但正是这种“不安全”，成就了OpenClaw的爆火。开源特性使其能被任意爆改、部署、接入各类社交平台，反而在互联网上迅速传播。随着圈层扩散和一键部署工具的普及，OpenClaw门槛持续降低，用户群体不断外扩。这也让很多普通人第一次深度接触AI Agent。但在实际运用中，人们很快会意识到它的种种局限。OpenClaw只是一种工具，或者说一种杠杆——它本身不会创造价值，只能放大使用者原有的能力。
科研工作者Fermi仍在持续使用OpenClaw，她将其视为“下一代AI OS的雏形”，愿意反复与这个尚不成熟的系统碰撞香港元股，以启发自己的Agent思维。直到下一款真正成熟、开箱即用的Agent出现。
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