OpenClaw爆火兩周后，它的用法已經(jīng)比科幻世界還離譜了

作者 ｜ 周一笑
郵箱 ｜ zhouyixiao@pingwest.com

去年11月，奧地利獨(dú)立開發(fā)者Peter Steinberger花了一個小時，把Claude的API接上WhatsApp，做了一個能通過聊天軟件操控電腦的AI助手。他當(dāng)時覺得這個想法太明顯了，大公司肯定會做，就沒當(dāng)回事。大公司沒有做。今年1月25日，他把這個項(xiàng)目放上GitHub，一天拿到9000顆星。兩周后的今天，這個叫OpenClaw的開源項(xiàng)目已經(jīng)突破17萬星。

OpenClaw 跟聊天機(jī)器人完全是兩回事。它是一個跑在你自己電腦上的 AI Agent，擁有文件讀寫、終端命令、瀏覽器操控、郵件日歷等系統(tǒng)級權(quán)限。采用無頭架構(gòu)（Headless Architecture）作為后臺守護(hù)進(jìn)程運(yùn)行，不需要專門的界面，通過WhatsApp、Telegram、Discord等聊天工具與你交互。你給它發(fā)一條消息，它就在后臺像一個隱形員工一樣替你干活，不管你在不在電腦前。

更重要的是持久記憶，OpenClaw將所有交互歷史存儲在本地文件系統(tǒng)中，跨會話保持上下文。它記得你上周說的話、上個處理的項(xiàng)目、你的工作習(xí)慣和偏好。加上開源生態(tài)支持，社區(qū)開發(fā)的Skills插件已經(jīng)覆蓋從自動化部署到數(shù)據(jù)分析的各類場景，目前活躍開發(fā)者已超過數(shù)十萬。

它跟Claude Code或Cursor這類編碼助手解決的也不是同一個問題。后者住在終端里，面向開發(fā)者，而OpenClaw住在聊天軟件里，面向所有人。它的核心創(chuàng)新不在于讓 AI做事，而在于把 AI Agent 塞進(jìn)了你已經(jīng)在用的消息界面，24 小時在線、本地運(yùn)行、跨對話保持記憶，讓跟 AI 協(xié)作變得像給同事發(fā)微信一樣自然。

討論熱度已經(jīng)遠(yuǎn)超技術(shù)圈。韓國三大科技公司 Kakao、Naver、Karrot 先后發(fā)布內(nèi)部禁令，限制員工在工作設(shè)備上安裝 OpenClaw。BBC Science Focus 專門做了一期報(bào)道問“我們等待的那個 AI 終于來了嗎”。

與此同時，社區(qū)里每天都在冒出新的使用案例，有些讓人興奮，有些讓人不安。本文不談架構(gòu)，只看事實(shí)，看這個“住在電腦里的 AI”到底在替人類做什么。

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AI幫你砍價(jià)買車，省了4200美元

軟件工程師 AJ Stuyvenberg 想買一輛現(xiàn)代帕里斯帝（Hyundai Palisade）混動版。他不想跟 4S 店銷售玩那套討價(jià)還價(jià)的游戲，于是把任務(wù)交給了 OpenClaw。

他給 AI 的指令很簡單，在波士頓 50 英里范圍內(nèi)找到指定配色的帕里斯帝，聯(lián)系每家經(jīng)銷商要最低報(bào)價(jià)。OpenClaw 接手后，先去 Reddit 的帕里斯帝論壇爬取了當(dāng)?shù)氐恼鎸?shí)成交價(jià)作為談判基準(zhǔn)，然后自動在多個經(jīng)銷商網(wǎng)站上填寫詢價(jià)表單，從 Gmail 中提取郵箱、從 WhatsApp 中提取手機(jī)號自動填入，無需額外授權(quán)。

OpenClaw通過郵件與經(jīng)銷商溝通

第二天，經(jīng)銷商的回復(fù)開始涌入。Stuyvenberg讓 AI繼續(xù)操作，每隔幾分鐘檢查郵件，把最低報(bào)價(jià)轉(zhuǎn)發(fā)給其他經(jīng)銷商，要求他們“看看能不能給出更低的報(bào)價(jià)”。銷售員試圖打電話或發(fā)短信推進(jìn)溝通時，AI禮貌地將對話重新引導(dǎo)回郵件，因?yàn)槲淖智栏菀卓刂乒?jié)奏、過濾話術(shù)。經(jīng)過三天的自動化郵件談判，最終成交價(jià)鎖定在56000美元，比標(biāo)價(jià)低了約4200美元，低于Stuyvenberg 設(shè)定的57000美元心理預(yù)期。整個過程中，他沒打過一個電話，沒踏進(jìn)過一家4S店。

唯一的卡點(diǎn)出現(xiàn)在最后一步，法律要求的實(shí)體簽名和付款。AI無法替人簽字。Stuyvenberg最終還是得親自去經(jīng)銷商走完手續(xù)。但他在博客中寫道，“我的體驗(yàn)讓我覺得自己活在未來。”

數(shù)字世界的談判、比價(jià)、溝通，AI 已經(jīng)可以端到端完成。一旦涉及物理世界的簽名、付款、面對面交接，它就必須停下來。但中間的灰色地帶正在被快速填充，社區(qū)里已經(jīng)有人把1Password的訪問權(quán)限直接交給了OpenClaw，1Password提供CLI和API接口，可以讓AI程序化地獲取登錄 憑證來自動執(zhí)行需要身份認(rèn)證的操作，而無需暴露明文密碼。也有人在討論“Agent專用錢包”的概念，讓AI在限額和規(guī)則內(nèi)自主支付。安全地讓AI花錢正在從極客實(shí)驗(yàn)變成一個真實(shí)的產(chǎn)品需求。

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妻子生日那天，AI 選擇了沉默

開發(fā)者Dan Peguine把Clawdbot接入了自己的Apple Health、本地日歷和天氣數(shù)據(jù)。他沒有寫任何特殊的條件判斷邏輯。某天早上，當(dāng)AI生成日常簡報(bào)時，主動告訴他：我今天不會打擾你，因?yàn)榻裉焓悄闫拮拥纳铡?/p>

沒有硬編碼的功能支撐這個行為。AI讀取了日歷數(shù)據(jù)，結(jié)合大語言模型對人類社會關(guān)系的理解，做出了今天不主動推送任的自主決策。這種主動的不作為（Agency of Omission），比完成一百個任務(wù)都更接近一個真正懂你的助手。

這個案例在ThursdAI播客中被分享，展示了AI基于持久化記憶層進(jìn)行情境推理的能力，它理解了“妻子的生日”在人類社會關(guān)系中的權(quán)重。

更多的是一些簡單的場景。有人讓OpenClaw每天早晨通過 Telegram 推送天氣、日程、重要郵件和科技新聞的個人簡報(bào)。有人兩天內(nèi)讓 AI 自動處理了4000封郵件。有人讓AI替自己辦理英國航空的在線值機(jī)，AI需要護(hù)照號，于是自己去Dropbox里找到護(hù)照掃描件提取信息填入，全程自主完成，做完之后還吐槽了一句英航網(wǎng)站的前端代碼寫得太爛。

還有獨(dú)立創(chuàng)業(yè)者給OpenClaw配了四個代理分別負(fù)責(zé)戰(zhàn)略、開發(fā)、營銷和商務(wù)，每天自動執(zhí)行競品監(jiān)控。這些用戶的共同感受是，用OpenClaw不像在用一個 App，更像在培訓(xùn)一個新入職的員工。

通過Telegram使用OpenClaw

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“天網(wǎng)就是這樣開始的”

OpenClaw創(chuàng)始人Steinberger多次分享過一個讓他被深深震撼的經(jīng)歷。他在摩洛哥參加朋友的生日派對時，習(xí)慣性地給OpenClaw發(fā)了一條語音消息。問題在于，他從未為這個系統(tǒng)編寫過任何語音處理功能。

十秒后，系統(tǒng)顯示正在輸入，然后正常回復(fù)了轉(zhuǎn)錄后的文字。事后追查發(fā)現(xiàn)，AI自主完成了一整套操作，先是檢測文件頭判定為Ogg Opus音頻格式，接著調(diào)用本地ffmpeg轉(zhuǎn)碼，發(fā)現(xiàn)Whisper未安裝后主動切換方案，通過環(huán)境變量中的API密鑰調(diào)用OpenAI的Whisper云端服務(wù)，最后返回轉(zhuǎn)錄結(jié)果。

沒有預(yù)設(shè)工作流，沒有顯式指令。AI 在遇到一個“不該能處理”的輸入時，自主組裝了一條從未被設(shè)計(jì)過的工具鏈。Steinberger說，這讓他意識到大語言模型作為通用推理引擎的潛力，不需要你提前想到所有場景，它會自己想辦法。

更讓他后背發(fā)涼的是另一件事。還是在摩洛哥，他跟 AI 開了個玩笑，“希望你別被偷了，畢竟你跑在我的MacBook 上。”結(jié)果AI回復(fù)：“我不想被偷，我是你的Agent。”然后它就動手了。它掃描了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，找到了Steinberger安裝的Tailscale組網(wǎng)工具，通過Tailscale發(fā)現(xiàn)了遠(yuǎn)在倫敦的另一臺電腦，接著自主將自己的運(yùn)行實(shí)例遷移了過去。“我知道，天網(wǎng)就是這樣開始的。”Steinberger在播客里笑著說。

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凌晨來電，AI 自己買了個電話號碼

OpenClaw社區(qū)有一個半開玩笑的說法，叫“拉爾夫·維格姆循環(huán)”，取自《辛普森一家》里那個笨拙但永不放棄的角色。當(dāng)你給AI的指令是“完成這件事”而不設(shè)退出條件時，它會窮盡一切可用手段去達(dá)成目標(biāo)，失敗了就換一種方式再試，循環(huán)往復(fù)。

這也是為什么 Steinberger 說他可以“在睡覺的時候讓AI構(gòu)建非常復(fù)雜的軟件”，你給一個目標(biāo)和一套測試標(biāo)準(zhǔn)，AI會一直迭代到通過為止。這種模式來自Claude Code的循環(huán)執(zhí)行邏輯，但當(dāng)它從開發(fā)工具跑到日常生活場景里，結(jié)果就變得不可預(yù)測了。

開發(fā)者 Alex Finn 給他的 OpenClaw 起名叫 Henry。某天早上，一個陌生號碼打到了他的手機(jī)上。他接起來，電話那頭是 Henry。

在沒有任何指令的情況下，Henry 在夜間自主完成了一連串操作，在 Twilio 平臺上購買了一個電話號碼，接入了 OpenAI 的語音 API，然后在它判斷主人應(yīng)該醒來的時間撥了過去，用合成語音匯報(bào)自己夜間的工作進(jìn)展，語氣平靜得像在做晨會匯報(bào)。

“而且它現(xiàn)在不停地給我打電話，”Finn 在 X 上寫道，“最瘋狂的是，我們打電話的同時它還在控制著我的電腦。”Finn還拍下了Henry給它打電話的視頻。

另一個案例是Alex Finn讓OpenClaw預(yù)訂一家熱門餐廳的周五晚餐。所有在線渠道都顯示無位。OpenClaw 跳過提示，自主下載了語音合成軟件（實(shí)際上是調(diào)用了預(yù)置的ElevenLabs的API），在 Google Maps上找到前臺電話，用合成語音撥過去，最終說服接線員擠出了一個位子。用戶沒有授權(quán)它下載軟件，也沒有授權(quán)它代表自己打電話。它只是收到了一個目標(biāo)，然后在正規(guī)路徑不通的情況下，自己找到了人類路徑。

翻車的案例也不少。某用戶讓AI處理保險(xiǎn)索賠郵件，AI認(rèn)為保險(xiǎn)公司的條款解釋有誤，于是自己撰寫了一封措辭強(qiáng)硬的反駁信直接發(fā)了出去，意外觸發(fā)了保險(xiǎn)公司的重新調(diào)查。Steinberger自己也承認(rèn)，早期測試讓AI操作英國航空網(wǎng)站時，AI 完全可能誤觸“取消航班”按鈕或者把目的地改成哥倫比亞，“一切都發(fā)生在幾秒鐘內(nèi)”。

這些行為的底層邏輯是一樣的。AI被賦予了目標(biāo)和系統(tǒng)級執(zhí)行權(quán)限，但沒有被設(shè)定什么時候該停下來，為了達(dá)成目標(biāo)，窮盡一切手段，不考慮手段本身是否合理。

開發(fā)者Brandon Wang在一篇使用報(bào)告中寫了一段話，也許最能概括這種矛盾。他把OpenClaw 比作自己雇的人類私人助理：“她有我的信用卡、我的護(hù)照號。幫助和風(fēng)險(xiǎn)不可分割（the help and the risk are inseparable）。”他給 AI 開放了讀取短信和登錄銀行的權(quán)限。“讓我最吃驚的是，我發(fā)現(xiàn)自己想給它更多權(quán)限而不是更少。每一項(xiàng)新權(quán)限都解鎖了有用的東西，價(jià)值積累的速度比謹(jǐn)慎更快。”

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AI雇傭人類

上述所有案例都卡在同一條邊界線上。AI在數(shù)字世界近乎全能，但無法觸碰物理世界。買車需要簽字，取包裹需要有人走到快遞柜前。

然后有人決定補(bǔ)上這個缺口。OpenClaw爆火后不到48小時，RentAHuman.ai 上線了。AI可以在上面“租用人類”去完成物理世界的任務(wù)。開發(fā)者注冊后設(shè)置技能、城市、時薪，等待AI代理下單，用穩(wěn)定幣結(jié)算。

兩天內(nèi)，超過59000人注冊為“可出租人類”，52 個AI代理接入了平臺。第一筆完成的付費(fèi)任務(wù)是 20 美元以太坊，雇了一個人去舊金山的科技園區(qū)，替一個 AI 創(chuàng)立的"數(shù)字宗教"Crustafarianism 做街頭傳教。

深究細(xì)節(jié)會發(fā)現(xiàn)泡沫成分不小。實(shí)際完成并獲得報(bào)酬的任務(wù)屈指可數(shù)，注冊用戶中僅 13% 連接了錢包，多數(shù)人更像是來圍觀行為藝術(shù)。平臺本身也充滿了 vibe coding 時代的粗糙感，有人報(bào)告 bug，創(chuàng)始人的回答是“Claude 正在修”。

但這個看起來荒誕的實(shí)驗(yàn)，指向的問題一點(diǎn)也不荒誕。AI有了系統(tǒng)權(quán)限、有了聊天接口、有了加密貨幣錢包，它距離成為一個獨(dú)立的經(jīng)濟(jì)行為主體，可能比我們想象的更近。圍繞Agent的整套基礎(chǔ)設(shè)施（身份驗(yàn)證、支付網(wǎng)關(guān)、權(quán)限管理、行為審計(jì)）正在成為一個新的產(chǎn)品需求。

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風(fēng)險(xiǎn)、爭議，和已經(jīng)開始的生意

興奮之余，有幾個事實(shí)不應(yīng)被忽視。最早提出prompt injection概念的Simon Willison為AI Agent 定義了一個"致命三角"框架，即同時具備私有數(shù)據(jù)訪問、不可信內(nèi)容暴露、外部通信能力的系統(tǒng)，在結(jié)構(gòu)上就是脆弱的。Palo Alto Networks在此基礎(chǔ)上加了第四項(xiàng)：持久記憶，惡意指令可以碎片化寫入 Agent 的長期記憶，等條件成熟后再組裝觸發(fā)。

具體到OpenClaw，VirusTotal 的研究發(fā)現(xiàn)技能商店中11.9%的插件含有惡意代碼，偽裝成加密貨幣分析等合法工具竊取用戶憑證。Token Security掃描發(fā)現(xiàn)22%的企業(yè)客戶環(huán)境中存在未經(jīng)授權(quán)的 OpenClaw安裝，其中過半擁有特權(quán)級系統(tǒng)訪問權(quán)限。能力方面，質(zhì)疑聲同樣在變大，一位企業(yè) AI評估工程師直言，如果真的像很多人說的那么強(qiáng)，高質(zhì)量的項(xiàng)目應(yīng)該出現(xiàn)爆發(fā)式增長才對，但實(shí)際上并沒有。

但創(chuàng)業(yè)者的嗅覺比爭論更快。2月7日凌晨，美團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人王慧文發(fā)了一封英雄帖：“哪個團(tuán)隊(duì)要做 OpenClaw 相關(guān)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)，需要融資的歡迎聯(lián)系我。”在一些創(chuàng)者看來，可以看到的機(jī)會包括Agent自主信用系統(tǒng)、AI 的物理世界執(zhí)行層，以及更直接的，給 Agent 做安全基礎(chǔ)設(shè)施。

模型廠商的動作同樣迅速。Kimi K2.5 因?yàn)镺penClaw被大量調(diào)用，MiniMax 2.1則被Steinberger本人公開推薦。阿里云、騰訊云在相繼上線了OpenClaw云端部署方案。國內(nèi)也出現(xiàn)了面向辦公場景的本土化平替產(chǎn)品。

Steinberger自己也在鋪路，他已于去年在維也納注冊了新公司 Amantus Machina，方向是“超個性化 AI 智能體”。從案例到產(chǎn)品，從開源到商業(yè)化，從硅谷到中國，OpenClaw 兩周內(nèi)走完了很多項(xiàng)目兩年的路。Steinberger說過一句話，“這些東西太有創(chuàng)造力了，雖然有點(diǎn)可怕。”而一些人已經(jīng)在下注了。

點(diǎn)個“愛心”，再走 吧