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      很多公司用錯了OpenClaw

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      OpenClaw 在企業中的落地困境與破局之道正在引發熱議。本文通過深度實踐和團隊調研,揭示了一個關鍵現象:當企業將這款AI工具視為個人玩具而非團隊基礎設施時,90%的嘗試終將失敗。

      ———— / BEGIN / ————

      最近我發了一條關于 OpenClaw 的視頻,主要是講這段時間用“龍蝦”實操的一些真實感受。

      很多人可能已經看到了,如果還沒看,可以先看一下視頻,我把一些實際遇到的問題都講得比較直白。

      視頻發出去之后,有不少人私信我,基本都在問一件事:

      為什么現在很多公司都在上 OpenClaw,但真正用起來的團隊好像不多?

      有些公司剛開始很熱鬧,大家都在討論 AI;

      過了一段時間,再問就變成一句話——還在試。

      這段時間我也一直在觀察這個事情,一邊自己用“龍蝦”跑流程,一邊跟幾家正在嘗試落地的團隊聊了不少,慢慢發現一個挺有意思的現象:

      OpenClaw 在公司里用得好不好,其實一開始的方式就已經決定了一半。

      有些團隊一開始就走在正確的路徑上,越用越順;有些團隊從第一步就偏了,最后很容易變成擺設。

      今天這篇文章,我就把這段時間看到的一些真實情況,還有一些實操后的感受,系統講一講。

      如果你們公司最近也在考慮怎么把 AI 真正用起來,可能會有點參考價值。

      很多公司第一步就走錯了:把它當成個人工具

      很多公司在剛接觸 OpenClaw 的時候,其實都是一個很自然的做法:先讓大家試試。

      聽起來沒問題,但現實情況往往是這樣發展的。

      團隊里會有一兩個人比較感興趣,開始研究怎么裝、怎么跑任務、怎么調提示詞,甚至有人會自己花錢買 token 去試。

      但過一段時間你再去看,會發現一件事:真正持續在用的人,其實沒幾個。

      原因我一開始也沒太想明白,直到后來和幾個團隊聊多了,再加上自己用“龍蝦”折騰了一段時間,慢慢發現這里面有兩個非常現實的問題。

      第一個就是成本。

      OpenClaw 這個東西,如果只是偶爾試試,其實感覺不到什么,但只要開始真的跑任務,token 消耗是非常快的。

      我的一個朋友前段時間嘗試把一些工作流程丟給 AI 跑,一周下來,token 就花了七千多。

      這個數字如果是公司在承擔,其實還好,但如果是個人在承擔,大部分人都會開始收著用。

      一旦開始收著用,很多真正能產生價值的嘗試就不會發生。

      第二個就是設備。

      很多人電腦配置本身就一般,一旦涉及到復雜一點的流程,或者需要跑比較久的任務,很容易卡住,甚至直接報錯。

      這種體驗如果持續幾次,其實很容易讓人放棄。

      我自己用“龍蝦”的時候,其實也遇到過類似情況。有一次跑一個流程,中間卡住了兩次,重新來一遍還要重新消耗 token,那種感覺其實挺真實的——不是不想用,而是用起來有點累。

      所以很多公司最后就變成一個很典型的狀態:

      公司說自己已經在用 AI 了,但團隊其實沒有真正用起來。

      真正跑起來的團隊,都做了一件事

      后來我發現,那些 OpenClaw 用得比較順的團隊,基本都有一個共同點。

      他們沒有把這件事交給員工自己解決,而是公司先把底層環境搭好了。

      最常見的一種做法,是公司統一搭服務器,然后按部門或者小組去分虛擬機。

      一臺服務器上可以跑多個實例,每個小組都有自己的環境。這樣既不會互相影響,也方便管理。

      一開始我其實沒有特別意識到這件事的重要性,但后來聊的團隊多了,就發現差別真的挺明顯。

      當環境是公司統一搭好的時候,很多問題會自然消失。

      大家不用再自己折騰安裝環境,也不會出現有人能跑有人跑不動的情況。

      token 的消耗也可以統一管理,公司也更容易接受這件事情持續發生。

      更重要的一點是,團隊對這個工具的認知會發生變化。

      如果是員工自己裝的工具,它更像是一個“個人嘗試”;但如果是公司統一部署的環境,它就更像是工作系統的一部分。

      這種感覺其實差別挺大的。

      很多 AI 工具在剛出來的時候,看起來像是個人效率工具,但如果真的要在公司里發揮作用,慢慢都會變成一種基礎設施。

      OpenClaw 其實也在經歷這個過程。

      AI 真正開始有價值,是團隊一起用的時候

      還有一個變化,是我這段時間感覺特別明顯的。

      真正用起來的團隊,很少是一個人在用 AI,而是一群人一起在用。

      一開始大家其實都是在試,各種場景都會有人去探索。有的人研究提示詞,有的人試自動流程,有的人去想能不能把某一類工作直接交給 AI。

      慢慢地,這些經驗就開始在團隊里流動。

      有人跑通一個方法,其他人很快也能跟著用;

      有人踩過一個坑,團隊里基本就不會再有人重復踩。

      這種感覺,其實跟一個人自己摸索完全不一樣。

      一個人用 AI,更像是在探索邊界;

      一群人用 AI,效率會突然開始往上走。

      我后來也慢慢理解,為什么有些團隊一開始用得一般,但過一段時間之后,突然就順了起來。

      因為他們已經不是在“試工具”,而是在積累一套自己的用法。

      當這些東西開始沉淀下來,AI 才會真正變成生產力的一部分。

      最后的話

      這段時間用“龍蝦”折騰下來,我其實有一個越來越清晰的感受:很多公司現在不是不會用 AI,而是一開始就把它用錯了。

      OpenClaw 如果只是讓員工自己研究,很容易變成一個偶爾打開的工具;

      但一旦變成團隊一起用的能力,它的價值就會完全不一樣。

      所以最后其實就一句話:OpenClaw 不是個人工具,而是團隊基礎設施。

      公司如果先把環境、算力和成本托住,再讓團隊一起探索,AI 才有可能真正跑起來。

      本文來自公眾號:柳星聊產品 作者:柳星聊產品

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