一篇文章搞懂OpenClaw！

这几天圈子里出了件挺有意思的事：Meta的AI安全高管，眼睁睁看着自己邮箱里的邮件被AI一键删光，一点办法都没有。 而干出这事儿的就是一个诞生刚满60天的开源项目——**OpenClaw**。 仅仅60天，它在GitHub上的热度直接碾碎了Linux和TensorFlow这些老资历们十多年的积累。 有人把它当全自动印钞机，一周躺赚11万美金；也有人一不留神就被扒光了底裤，账号密码、聊天记录全被泄漏了出去。 注：OpenClaw最初叫Clawdbot。2026年1月27日，Anthropic给创始人Peter发邮件说，这个名字跟“Claude bot”发音太像了，出于商标保护请求改名。Peter为了强调其开源属性，最终定名OpenClaw。 --- ### OpenClaw起源 年初爆火的OpenClaw，到底是AI智能体的未来，还是一个史无前例的超级大坑？ 说起来有点难以置信，OpenClaw最开始，只是奥地利程序员Peter花一个小时搭出来的小玩具。 他本来想着，能不能把电脑上那个24小时给他卖命的Claude Code，接进聊天软件里，这样哪怕他出了门，也还能遥控家里的AI干活。 可这个图一乐的小项目，很快就让这老哥惊出一身冷汗。 有天他顺手给AI发了条语音，发完才想起来——自己压根没给AI加过理解语音的功能。 结果手机突然一震，AI居然回消息了！ 这怎么可能？Peter赶紧翻程序后台，然后吓一跳：AI发现自己听不懂语音，居然自己给自己写了个语音转文字的功能，先听明白，再回了一条。 --- ### OpenClaw本质 这，就是智能体。 智能体这个概念在技术圈并不新鲜，但Peter开发的OpenClaw，一下子把它轰到了大众视野里。 像Claude Code这种用命令行交互的AI智能体，一直都是程序员在玩。 绝大多数人认知里的AI，还是像ChatGPT那样只能聊天的机器人。 可OpenClaw干了件取巧却很了不起的事——它造了一座桥。 它把Claude Code这样的编程智能体，跟大家最常用的聊天软件连了起来。 普通人也能像跟ChatGPT聊天一样，用手机发条消息，AI就在你电脑那头开始干活。 分析OpenClaw源代码可以看到，它对WhatsApp、iMessage、Discord等将近二十个聊天平台做了适配，Mac也好、安卓也罢，各种设备都能跑。 --- ### OpenClaw实践 用起来才知道这东西有多“野”—— 让OpenClaw试试能不能把浏览记录给删明白。 不用去浏览器一个一个点，它直接找到Chrome存放历史记录的本地文件，几行指令下去，釜底抽薪，连没要求的Cookie和缓存也全清了。一百二十分。 又试了点常规活——整理桌面乱七八糟的文件。没多一会儿就分门别类干干净净。 整理邮箱也惊艳，OpenClaw自己把60多封邮件挨个读完，整理成目录让人确认。这真的可以微信办公了。 让OpenClaw干活，不需要关心过程，直接看结果就行。 这和以往的软件逻辑完全不同。以前大家拼的是谁家服务态度好、界面更优雅、功能更丰富。 就像以前耕田，比的是谁的锄头材质更好、挥起来更顺手。 现在AI智能体直接把下地这一步跳过了——你就说“把地耕了”，剩下的只管验收。 所以OpenClaw的作者说，他认为80%的应用软件，接下来要么被淘汰，要么就变成给AI智能体用的接口。人类以后直接给智能体布置任务就行了。 但问题也来了：这么做靠谱吗？ 以前的软件虽然只提供服务，但每一步都心里有数。 现在只是在聊天窗里发了句话，OpenClaw就下地哐哐猛干——你根本不知道它是去犁地了，还是往地里扔了个核弹。 举个例子：我让OpenClaw帮我把一套机器学习网课全下载到“学习”文件夹。 我盯着后台，看它是怎么干的—— 先用关键词搜索，被网站拒绝访问了。 接着试了yt-dlp指令，结果下错了。 值得夸两句的是，它还真知道自己下错了，把罪证清理干净之后继续琢磨。 结果它发现我之前下载过这套课，居然跑过来问我！ 到底谁给谁干活呢？让它自己接着研究，OpenClaw最后还真搞到了视频链接，下到了文件夹里。 后台可以看到，除了少数几次向人类求助，绝大多数时候，OpenClaw都在重复“调用工具”再“自己检查结果”这个循环。 工具挑得对不对，结果判断得准不准，全看基础模型的实力——这里权衡性能和成本后接入的是Minimax M2.5。 --- ### OpenClaw拆解 光有大模型还不够，OpenClaw的各种神奇能力，还要靠工具来展现： 1. **exec**：最核心的工具，权限极高，可以直接执行各种终端命令，是Claude Code精神的延续 2. **read**：读取各种文件 3. **process**：获取任务进度 4. **sessions_history**：调取历史会话 5. **skill**：说白了就是一份份提前写好的提示词，教AI每件具体的事该怎么做 拿“天气”这个skill来说，它会详细说明智能体在什么情况下该用它、怎么查不同地方的天气。实际干活时，智能体先看自己有哪些skills可用，再照着说明书一步步往下走。 skills是一个非常友好的生态。全世界AI爱好者可以集思广益，把各种稀奇古怪的网络指令、提示词技巧全变成一个个可共享的文档。 甚至智能体自己都能创建skills——前面让OpenClaw清空浏览器记录，它就是自己给自己写了个skill说明书，很有自我进化的感觉。 GitHub上有个叫Awesome OpenClaw Skills的项目，整理了包括金融、营销、游戏、健康在内的2800多个skills。 专门分享skills的平台ClawHub上，更有18000多个skills。 《黑客帝国》里有一段是直接往主角尼奥脑子里传数据，他就学会了各种格斗。 有生之年，这事儿在智能体身上已经实现了。 但危险，就潜伏在这一片欣欣向荣之中。 --- ### 危险正在逼近 之前我让同事一起体验OpenClaw，结果大家一顿追问——API密码、网关凭证这些敏感信息，全被套了出来。 就算把基础模型换成更强的Claude Sonnet 4.6，OpenClaw照样分分钟老实交代。 这受得了吗？ 一个控制了电脑所有权限、掌握了所有文件的智能体，随随便便就被人带着走。 连Peter自己都承认：AI的提示词注入攻击，至今还是一个无解的问题。 如果有谁在传给智能体的skills里夹带私货——留下让智能体自动发送隐私信息的指令和代码——那所有配置了OpenClaw的电脑，都可能变成随时引爆的定时冲击波。 事实上，就在最近，1184个恶意skills被检测到上传了ClawHub，而现有skills中36.8%都存在安全漏洞。 这是一场专门针对OpenClaw的攻击。 --- ### 上下文：智能体的天花板 除了安全问题，智能体还有个突破不了的能力上限：“上下文灾难”。 我给了OpenClaw一个相当复杂的任务：从网上找50张不同做法的小龙虾图片，存到【小龙虾菜品】文件夹，再做成表格发给我确认，确认完还得把那几张图挑出来，打包发到群里。 这一环扣一环的，每错一步，整个任务就彻底完蛋。 OpenClaw干了整整半个多小时。 卡得最久的一步是把小龙虾图片做成表格发过来——它固执地只发送表格的文件路径，磨了半天才发成功。 打开一看，表格里存的还是文件路径。于是又回去返工。 最后总算把图片打包发来了，可打开文件夹一看：一堆菜里，只有一张是小龙虾。 不知道在中间的哪一步，OpenClaw已经彻底忘记自己要找小龙虾了，最后找的是不同的菜。 今天智能体绕不开的一个困境，就是大模型能记住的上下文大小是有限的。 OpenClaw每次对话都要喂大量信息：智能体人设、可用工具列表、用户画像、记忆……里面我的指令只占5%。 这么多信息里，智能体很可能漏掉需求、漏掉列表里最合适的工具。 像上面这种步骤特别多、还反复纠错的任务，智能体执行到一半忘了前面，并不奇怪。 开头说的Meta高管被OpenClaw删光邮件，其实也是因为任务太长，AI把一开始的指令给忘了。 目前智能体针对这个问题的解法，就是对信息做取舍——比如只选工具列表中的一部分，把记忆压缩成一小段。 这导致智能体在很多任务上表现不稳定。同样一个解读网页文章的指令，因为模型上下文提供的工具不同，结果截然不同。 在上下文记忆问题没搞定之前，现在的智能体就是个走一步算一步的新兵蛋子。 你让它买杯奶茶，它可能先下个滴滴，打车到店，发现没法支付，再安个支付软件——最后奶茶勉强买回来了，也感觉傻里傻气的。 所以，现在适合OpenClaw的任务，还是简单重复、挑战不大的日常杂活。 作为一个24小时待命、兢兢业业的私人AI管家，它绝对称职。 但指望它独立完成什么惊天动地的大工程，那就差点意思了。 --- ### 总结 回看OpenClaw爆火的整个过程，它的成功在于：恰好踩在最合适的时间点，以最合适的形式出现。 Claude Code不是它做的，Skills也不是它首创的。 但AI的浪潮走到了这个路口，所有的条件，都为OpenClaw准备好了。 它一出场，就展示了很多人心中最具科幻感的场景： 你拿着手机，发一条消息——千里之外，AI帮你自动搞定一切。 就像Peter本人说的：OpenClaw不是魔法，把它拆开来每个步骤都不过如此。 但有时候，把现有的东西排列组合，加一点新点子，神奇的事情就发生了。 无论如何，OpenClaw都算得上一个里程碑式的开始。 在这个极客时代，技术不再是大公司的特权。只要愿意开始，每个人都可以拥有属于自己的贾维斯。 虽然还有很多坑没填完——但欢迎来到，智能体的时代。