“养龙虾”爆火之后,别把技术幻想当成生产力现实
OpenClaw为什么会爆火?
它击中了这个时代最诱人的技术叙事:每个人都能在自己的电脑上拥有一个“数字分身”,替你看网页、点按钮、跑流程,甚至像一个不知疲倦的员工那样去赚钱。它唤起的想象,和当年无人驾驶最流行的幻想并无二致:白天送我上班,空闲时自己去跑网约车。
问题在于,技术叙事的感染力,往往并不等于技术价值的成熟度。OpenClaw如今的走红,更像是一场集体投射,而不是一轮真正意义上的生产力革命。
OpenClaw有一个更接地气的名字“龙虾”。OpenClaw由奥地利退休程序员彼得·斯坦伯格(Peter Steinberger)在2025年11月发起,最初只是一个“周末项目”。它的核心使命很明确:打破大模型“只说不做”的困局——ChatGPT、豆包这些对话AI再强大,也只能在对话框里提供建议,而OpenClaw是一个能让大模型获得本地操作系统权限的智能体框架,它可以直接操作你的电脑、手机,执行任务。
春节前,在它还没有完全出圈时,我就已经把OpenClaw部署到Linux、Windows和Mac三套系统里,也花了几百元做测试,想看看它到底能不能进入真实交付场景。结论并不复杂:它是一个有趣的开源项目,但远没有到可以被普通人当成生产工具的程度。如果说得更直接一点,在当前阶段,它更像AI时代的“气功热”样本:演示视频里惊艳,社交媒体上热闹,真正进入日常工作流之后,成本、失误和不稳定很快就会把滤镜打碎。
判断一个AI方案值不值得追,标准其实并不玄乎。无非两条:第一,它是不是让原本做不到的事情变得能做;第二,它是不是让原本就要做的事情,以更低成本、更高效率完成。以这个标准看,OpenClaw对绝大多数普通上班族并没有提供足够清晰的价值。它当然能做一些操作,甚至偶尔还能给人一种“快要成了”的兴奋感,但这种兴奋感并不等于可持续的生产力。很多时候,任务还没完成,Token(词元)已经先烧掉一笔钱,而结果却未必比人工操作更稳、更快。
这背后不是用户不会用,而是技术路线本身还没有跨过门槛。
当前所谓电脑Agent(智能体),大体无非两条路:一条是视觉路线,让模型看懂屏幕,再模拟人去点击和操作;另一条是工具路线,把模型接到浏览器、软件和各种API上,在沙盒里调用外部能力。
前一条路线依赖足够强、足够便宜的多模态模型,但现实是,今天的大模型还没有好到既可靠又低成本;后一条路线则高度依赖软件生态是否开放、接口是否统一,所以它在Unix环境里往往更顺手,在Windows和国内封闭软件生态里就会明显受限。说到底,OpenClaw不是没有技术含量,而是它最容易被传播的能力,和普通用户最需要的能力,并不是一回事。
也正因如此,OpenClaw的爆火,本质上首先是一场叙事胜利。Manus此前已经制造出一种“AI创业神话”,而OpenClaw进一步把这种神话平民化了:仿佛每个人都可以低成本复制一个“自己的Manus”。这对很多人都有吸引力。创业者需要新的故事,模型厂商需要持续消耗,上市公司需要估值题材,卖课的人需要新概念,自媒体需要新流量,硬件厂商也乐见用户为了跑Agent再买一台机器。整个链条上几乎人人都有动力把这团火烧得更旺,真正承担试错成本的,反而是最末端的普通用户。
更值得警惕的是,它的风险并没有被充分说明。很多开发者对权限、日志、沙盒、回滚有基本认知,但普通用户未必有。一个拥有较高操作权限的Agent,一旦判断错误,轻则改乱文件、误触流程,重则造成难以恢复的系统和数据损失。与此同时,它还可能以远超用户感知的速度消耗资金。很多非技术用户甚至很难判断问题出在哪里,更别说及时介入和止损。
所以,我并不否认OpenClaw是一个优秀的开源实验,它对开发者研究Agent能力、验证工具调用链路,当然有启发意义。但如果你并不懂开发,也没有明确、刚性的任务需求,那么仅仅因为它“很火”就把它部署到自己的主力电脑上,甚至专门为此购置设备,多半不是拥抱未来,而是在为一场被过度包装的技术幻觉付费。
AI真正值得期待的,不是看上去像人在忙,而是能稳定、低成本地创造真实价值。在这一点上,OpenClaw离一场现象级传播很近,离一个成熟的生产力产品,还很远。
文/李雲帆(枢机科技创始人,特约评论员)
发布于:北京
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网址: “养龙虾”爆火之后,别把技术幻想当成生产力现实 http://www.xishuta.cn/newsview147779.html
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