這段時間，如果你關注 AI 圈子，一定會被一個名字給刷屏—— Openclaw。
上到 GITHUB 這個最大的開源社區，中到各種媒體爭相轉發，下到各個 up 主甚至普通人的推薦視頻 . 這個項目的火熱程度，簡直是在肉眼可見的往上漲。就拿 GITHUB 來說，這款軟件自 2025 年 11 月以來，短短 4 個月，這款產品在 GITHUB 上的星星已經達到了 280k，已經超過了 linux 這類歷經 30 年的老牌開源軟件。
而在各路科技媒體眼中，這款軟件被一致稱為 "AI 人機交互革命 "" 開源智能體工具 "" 人人可部署的自動化 AI"。
或許有小伙伴會問，這到底是什么？
我用一句話為你說明：這是一款能通過自然語言與電腦交互的新式工具！
你可以用與人對話般的語氣，讓電腦幫你完成各類任務，包括但不限于管理文件、瀏覽器搜索、發送消息，甚至幫你制定自動任務。
這聽起來就像未來科幻片里的場景。難道這一刻真的已經到來了？
作為一名科技愛好者，若不嘗試這樣新奇甚至略帶 " 傳奇 " 色彩的軟件，簡直對不起自己的身份。我很快便在網絡上搜索安裝教程。
不查不知道，一查嚇一跳。Openclaw 的部署服務已經形成了一條成熟的商業盈利鏈，在各類網站、閑魚等二手平臺上，都有人在售賣其本地部署方案，部分方案的標價甚至高達 888 元！這些商家打著 " 安裝 Openclaw" 的旗號，以 " 在線輔助部署 " 技術為噱頭收取費用，有的還將其標榜為 " 企業級智能平臺 "。
這種打著信息差賺取利潤的項目，我肯定不吃這套：一個開源項目，為何不直接自行部署呢？
說干就干，自己動手。一來能省下這筆費用，二來可避開這些煩人的商業廣告——誰知道他們有沒有偷偷植入垃圾軟件或監控程序？三來還能學習 Openclaw 的具體實施步驟，了解其實際運行過程。
我隨即停止網頁搜索，轉向 GitHub 網站，終于找到了官方的開源項目地址與官網。
官方網站十分簡潔，沒有醒目的收費條款，只有簡單的用戶反饋和快速入門教程。
教程中的操作步驟簡單得讓我難以置信，僅需一條命令即可輕松完成安裝。
然而事實證明，有些錢確實沒那么好省。
一波三折的安裝歷程
我最先開始嘗試的，不是官網的命令行模式，而是官方提供的 macOS 上的一個圖形化界面 APP ——畢竟不是人人都喜歡命令行的。理論上它也應該也是用起來最簡單的：下載安裝包，安裝軟件，打開軟件。
于是乎在連續重啟三次電腦后，我無奈選擇了放棄這個 app，老老實實回到命令行模式，從頭再來。
按照官網的教程，我打開 Mac 的命令行終端，輸入后點擊回車，看著命令行跳動，想著接下來應該怎么操作。然后，命令行也卡住了。
不過命令行的好處就在這兒，你起碼知道過程是卡在哪一步了。
在一堆英文的命令行中，我精準地捕捉到了一個詞 "timeout"。根據我多年折騰電腦的經驗，我成功確定了這是來自網絡的問題。Openclaw 在安裝時，會不斷地從拉取運行環境、skill 技能，甚至還有各種大模型信息。在國內，很多時候這些外國的服務器都是無法直接訪問的。
好在解決方法并不復雜—— " 科學上網 " 而已，給這臺新電腦配置一個就行，算不上什么難事。
一番折騰后成功開啟全局科學上網，又費了不少工夫清理掉之前安裝到一半的垃圾文件，再經過近半小時的下載，命令行終于彈出新手指引時，我幾乎感動得要哭了。
走完新手引導，進入網頁管理的 GUI 界面之后，部署并沒有結束，不如說，這只是個開始。
端側運行大模型的美好幻想
Openclaw 除了其本體外，還有一個至關重要的組成部分—— LLM（大型語言模型）。正是借助 LLM，Openclaw 才能理解自然語言，并通過 Skill（本質上是提示詞）對電腦進行操作。
目前，許多知名大語言模型都提供官方 API 接入服務，例如 OPENAI、Deep Seek、Gemini 等，不過這些服務無一例外均需付費。
既然已經選擇自行部署，我便想：何必再花這筆錢呢？不如自己在本地搭建一個。像 Ollama 這類本地大語言模型的部署過程十分簡便，而且搭載 M 系列芯片的 Mac 對大模型的運算速度也很快。
或許是此前的環境配置較為完善，這次 ollama 的安裝過程異常順利，打開和運行都一切正常。隨后，我嘗試使用 DeepSeekR1 的 8B 蒸餾模型，在下載完 4G 的文件后，運行環節卻不出意外地出現了問題。
在 Ollama 上聊天時一切正常，但將模型接入 Openclaw 后，系統提示 " 模型不支持工具調用 "。經過與 ChatGPT 反復核對，并查閱 Ollama 官方模型網站后，我終于發現：只有名稱中帶有 "tools" 字樣的大模型，才能接入 Openclaw 中正常使用。
于是我更換為 qwen3.5:9b 模型版本，并再次修改配置文件，報錯現象終于消失了。
我懷著激動的心情在對話文本框中輸入 " 你好！" 并發送，然而一切又陷入了沉寂——沒有回復，也沒有內容生成。在盯著屏幕傻等了五分鐘后，它終于回復了一句 " 你好，有什么可以幫你？"。這速度，恐怕連我姥姥來操作電腦都比它快。
仔細研究日志后，我終于找到了問題的根源：當我輸入 " 你好 " 兩個字時，大模型接收到的遠不止這兩個字，而是由 50 多個 Skill 組成的、超過三千個提示詞的命令，我那句 " 你好 " 在其中占比還不到 1%。語言模型絕大部分時間都在閱讀 Skill 的提示詞內容。
果斷切換到 2b 模型，小模型的理解速度應該能提上來吧？果然，這次僅用一分鐘就收到了回復。那我再試試？試著讓它在網上找一篇新聞并總結到桌面，它卻告訴我自己只是個語言模型。又一次查詢日志，這次情況類似，不過因果反過來了—— 2b 模型根本無法記住這么長的上下文，之前明明通過 Skill 告知它 " 可以通過 xxxx 操作電腦的指令 "，結果它轉頭就忘了，再想調用這些參數，根本行不通。
得，這條路根本走不通。折騰了一圈后，不得不承認：除非你有頂級配置的電腦，否則還是老老實實用云端 API 吧。
好在 DeepSeek 官網的 API 已經支持工具調用功能。我花了 10 元 " 巨款 " 充值了 DeepSeek 的 API，轉向云端調用后，這趟打了無數補丁的 " 火車 "，總算緩緩啟動了。
隨手問了幾個問題，DeepSeek 接入后 Openclaw 的回答質量和速度都相當不錯，而且用它處理任務也十分順手。
我讓它每天上午 10 點收集 " 雷科技 " 的相關新聞，總結后整理成表格存到桌面，接下來的幾天它都能很好地完成任務。不過它的價格實在讓人不敢恭維——一次高要求的工作對話居然要消耗我 0.1 元的 API 次數，簡直是在 " 燒錢 "。要知道 DeepSeek 的 API 價格已經算相當便宜了，要是換成 OPENAI 的產品，還不知道要貴成什么樣。除非你購買那種不限次數、只限時間的 API 套餐。
局域網安全攻防戰
本來搭建到這里就差不多完成了，可我突然又冒出個新想法：既然這個控制界面是通過本地地址和瀏覽器網頁實現的，為什么不通過局域網分享給公司同事呢？
理論上，這個操作其實很簡單，只需把本機地址和端口分享出去就行。我打開配置文件，將 127.0.0.1 替換成 0.0.0.0，這樣其他設備就能輕松訪問了。
但事情很快變得復雜起來。
服務器對外開放后，原本處于靜默狀態的安全機制被激活了，先是白名單模式，接著是 https 加密要求，最后還需要設置密碼和令牌。于是我又進入了熟悉的調試階段：修改配置、設置認證、添加白名單、生成令牌，中間甚至差點把好不容易搞好的 openclaw 搞癱瘓。
總結與體驗：
有用，但不適合每一個人
當一切勉強搭建出框架并順利運行后，我對它的感受十分復雜。一方面，從無到有地搭建起整個系統確實帶來了些許成就感；但另一方面，花費近一天半時間換來的成果，實在有些微不足道。
Openclaw 本質上是一個接入了 MCP（模型上下文協議）和 Skill 的多輸出模式聊天客戶端，這意味著它的絕大部分能力仍取決于語言模型自身的執行效率。
如果你想讓它執行特別復雜的操作，Openclaw 很容易出現大模型特有的幻覺輸出和執行中斷問題。
只能說，要實現科幻電影中那種無縫的交互方式，還有很長的路要走。
更不用說 Skill 方案會嚴重消耗大模型的 Token，安全性保障也存在明顯漏洞——一旦有人通過某種渠道獲取了你與 Openclaw 的溝通權限，那么竊取數據甚至刪除你的電腦系統將是異常輕松的。
但回頭看最近這場 Openclaw 的熱潮，你會發現一些很有意思的事情：
春節過后的圍繞 openclaw 的討論，顯然已經超過了用戶自發宣傳的地步。
幾乎所有人都在談論 " 龍蝦 " 有多好用：有人分享它如何改變工作方式，有人講述用 AI" 自動賺錢 " 的案例，還有人不斷強調——不會用 Openclaw 的職場人很快就會被淘汰。
但實際上，真正賺到錢的人，往往不是用工具的人，而是賣工具的人。
從我們最初的觀察就能看出，圍繞 Openclaw 的完整商業鏈條已十分清晰：從販賣焦慮、售賣課程，到 Token 調用甚至付費部署，這一切的目的并非 " 技術宣傳 "，而是精準收割普通人的錢包。
這套模式與當初被熱炒的 " 元宇宙 "" 區塊鏈 " 如出一轍——由所謂 " 業內人士 " 制造并傳播焦慮，將尚未成熟的技術包裝成 " 未來趨勢 "。面對這種情況，我們普通人更應提高警惕。
Openclaw 更多是將大語言模型從單純的聊天窗口中解放出來，它或許是一項新奇的技術，但要說它是 " 真正意義上的個人智能代理 " 乃至 " 未來方向 "，未免有些夸大其詞。
所以當越來越多的人開始討論 " 不會用龍蝦就會被淘汰 " 的時候，或許我們可以稍微冷靜一點。
從珍妮機再到內燃機、從 5G 到 AI 人工智能，在每一次的技術浪潮里，最先被大規模生產的，往往不是革命性的工具，而是圍繞它產生的焦慮。
一個真正改變世界的技術，不會也不需要靠焦慮來證明自己的價值。
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