創(chuàng)意來自米開朗基羅《創(chuàng)造亞當》 圖：ChatGPT生成

哪怕是一些專業(yè)開發(fā)者，目前也并沒有真正深度使用“龍蝦”，甚至認為它對提升效率幫助不大

文｜《財經》研究員 吳俊宇

編輯｜謝麗容

一款名為OpenClaw的個人AI助理正在風靡全球。它最初在硅谷開發(fā)者和極客圈層流行，隨后在技術社區(qū)和社交媒體的推動下進入中國。

OpenClaw 2025年11月誕生，也被稱為“龍蝦”。它的logo是只龍蝦，OpenClaw創(chuàng)始人彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）希望它能像龍蝦一樣脫殼蛻皮，長成更大的生物。

OpenClaw其實是一款開源智能體（Agent）框架。用戶給予足夠系統(tǒng)權限后，它可以通過和飛書等工具對話，自動讓大模型操作電腦、調用工具、執(zhí)行任務。

截至3月9日，它在全球最大開源社區(qū)Github的星標數(shù)（Star，可理解成收藏）超過28.5萬，成為史上星標數(shù)最高的開源軟件項目。

英偉達創(chuàng)始人黃仁勛3月4日在摩根士丹利TMT大會上稱，OpenClaw很可能是迄今為止發(fā)布過的最重要的軟件。他進一步解釋，OpenClaw在發(fā)布后三周內達到的下載規(guī)模，相當于Linux（全球最大開源軟件）30年才達到的水平。

事實上，黃仁勛這一類比并不完全精準——因為Linux更多是一款面向To B（企業(yè)級）開發(fā)的開源軟件，OpenClaw誕生之初就可以直接面向To C（消費者）用戶的產品。

中國市場，“龍蝦熱”也在蔓延，包括阿里、字節(jié)跳動、騰訊、百度等幾乎所有大型科技公司，都在上線部署或接入OpenClaw。包括月之暗面、智譜AI、MiniMax等大模型公司，也為OpenClaw推出了專屬的Coding Plan（編程模型訂閱）訂閱套餐。

“龍蝦熱”甚至演變成了一場全民參與的熱潮。騰訊在深圳濱海大廈總部樓下組織線下活動，幫助市民安裝“龍蝦”。一場場學習如何安裝、使用“龍蝦”的線下沙龍在全國蔓延。政府部門也在跟隨熱潮下場，包括深圳龍崗區(qū)、無錫高新區(qū)、蘇州常熟市等地方政府都出臺了政策或文件，提供“龍蝦”補貼，鼓勵企業(yè)或個人使用“龍蝦”。

“龍蝦”不乏爭議，它也并非人人都能駕馭。

首先，它的部署、使用門檻不低，需要有一定的代碼基礎。部署后，使用維護門檻也不低，一旦出錯后，使用者還要有修復能力。它雖然免費下載，但接入模型才能工作，一旦開始消耗Token（詞元），使用成本又難以精確預估。如果想讓它真正自動完成任務，還需要用戶提供操作權限，這可能會帶來安全風險。

但是，圍繞“龍蝦”的一系列問題正在涌現(xiàn)：“龍蝦”為何會風靡？誰是最大受益者？普通人是否因為它產生AI Fomo（AI領域特指，一種害怕錯過的焦慮情緒）情緒？

OpenClaw官網

爆火背后有哪些必然？

OpenClaw的風靡，并不是偶然走紅。它是模型能力跨越臨界點之后的結果。

這背后有兩個關鍵因素：一是模型逐漸具備了任務規(guī)劃能力，它能夠把復雜目標拆解為多個步驟；二是上下文記憶能力顯著提升，使模型能夠在長任務中連續(xù)推理。

2025上半年之前，當時的主流模型（包括OpenAI的GPT-4.5、Anthropic的Claude 3.5/3.7）的上下文記憶普遍只有20萬Tokens。這雖然足以支持長文本理解，但在復雜任務執(zhí)行中容易遺忘上下文。因此，此時Manus等Agent工具雖然已經流行，但它們執(zhí)行任務的失敗概率仍然很高。

但到2025年下半年，主流模型（OpenAI的GPT-5系列、Anthropic的Claude 4.5系列、谷歌的Gemini 3系列）的上下文記憶提升到了100萬-200萬Tokens。模型在長上下文中持續(xù)保存任務目標、推理過程和工具調用記錄時，Agent工具的準確率大幅提升。

一位算法工程師對《財經》表示，他在日常工作中明顯感受到了模型代碼性能、記憶能力大幅提升帶來的變化。2025上半年，他在使用Cursor等AI代碼生成工具跑Claude 3.5/3.7等模型進行開發(fā)時，需要不斷介入并拆解任務，而且執(zhí)行復雜任務時常常出現(xiàn)任務中斷的情況，需要隨時接管。

但到2025年末、2026年初，他發(fā)現(xiàn)Claude 4.5/4.6、OpenAI-5.3-Codex這些旗艦模型都能在長達半小時甚至一小時的時間內連續(xù)完成復雜任務，中途幾乎不再需要人工干預。

2026年春節(jié)前后，國產模型也已經接近這一水平。MiniMax旗下的M2.5、智譜旗下的GLM-5、月之暗面的Kimi K2.5能用更低的Token成本完成類似任務。上述算法工程師粗略估算，以MiniMax M2.5為例，它的單位Token成本只有OpenAI-5.3-Codex的四分之一，但能夠達到95%以上的效果。

這些變化說明，大模型的能力已經到了讓Agent穩(wěn)定運行的臨界點。剩下的問題，是如何把這些能力封裝成普通用戶能看懂且易用的產品。

這個問題一些技術專家早有認知。2025年12月，百度智能云大模型平臺總經理忻舟在一次接受《財經》專訪時曾提到，隨著基座模型能力提升、成本下降，Agent在2026年會進一步爆發(fā)。但這背后有兩個關鍵：一是把平臺做好，二是把各種工具（包括Agent和Skills），以及應用接口做好。

忻舟在當時認為， 2025年多Agent協(xié)同的趨勢還不明顯，很多只是噱頭。但未來一定會走向多Agent。因為單個模型處理不了越來越復雜的上下文和任務。不同任務也需要不同專精模型，更復雜的任務最終一定要多個Agent協(xié)同才能完成。

OpenClaw正是解決了這些產品封裝的問題。從技術架構看，OpenClaw不僅封裝了大模型接口和工具調用系統(tǒng)，還提供不同的Agent工具，甚至提供了可復用的技能（Skills，可以理解成給模型閱讀的代碼、文本說明書）和智能體模板（Agents）。用戶下達指令后，OpenClaw會先調用模型寫代碼，規(guī)劃任務，將復雜目標拆解步驟，再根據(jù)需求調用合適的智能體或技能，或是通過瀏覽器、控制終端、文件等工具執(zhí)行操作，逐步完成任務。

在OpenClaw官網，只需要一鍵復制代碼就可以在Macbook上部署“龍蝦”

OpenClaw爆火，更關鍵的是，它做對了一件事——降低了部署Agent的心理門檻，即使技術門檻并沒有真正降低。

在OpenClaw官網，只需要復制一串代碼，打開蘋果Macbook電腦的代碼終端，復制代碼敲下回車鍵就可以一鍵部署。

但在OpenClaw之前，部署一個Agent需要懂Python環(huán)境，還需要折騰配置文件。這對普通人來說是不可見的黑箱，會勸退大部分用戶。但OpenClaw讓普通人也有了看似可以通過折騰代碼，下載、使用一款復雜Agent工具的參與感。

誰是最大的受益者？

從商業(yè)模式看，OpenClaw本身并不直接賺錢。因為它是開源工具，開源就等于免費。但背后真正的受益者是為Agent提供模型和算力的公司。

大模型公司和云計算公司都是OpenClaw的最大受益者。因為不管用戶和開發(fā)者如何部署OpenClaw，它們最后都要使用模型、消耗算力。

OpenClaw需要運行大模型，在執(zhí)行任務過程中，OpenClaw會不斷調用模型生成代碼、規(guī)劃任務并調用工具，每一個步驟都會消耗Token。一旦Agent開始持續(xù)運行，Token消耗量往往遠高于傳統(tǒng)聊天機器人。因此，模型公司幾乎是最直接的受益者。

忻舟2025年12月曾對《財經》表示，Agent系統(tǒng)與AI對話工具最大的不同是，它執(zhí)行的是一系列任務，而不是一次簡單對話。執(zhí)行任務過程中，模型需不斷規(guī)劃任務、調用工具并記錄執(zhí)行狀態(tài)，每個步驟都可能觸發(fā)新的模型調用。一次Agent任務往往需要消耗遠高于普通對話的Token數(shù)量。一次任務，可能就會消耗數(shù)萬，甚至數(shù)十萬的Tokens。

今年1月，包括月之暗面、智譜、MiniMax，甚至是阿里云、字節(jié)跳動旗下的火山引擎都為使用OpenClaw的用戶提供了Coding Plan訂閱套餐。

OpenRouter是全球大模型API聚合平臺，集成了全球300多個主流模型，每月Token消耗量超過30萬億，占全球可統(tǒng)計的總消耗量約3%。它反映了前沿開發(fā)者和創(chuàng)業(yè)企業(yè)的使用習慣。OpenRouter 3月9日數(shù)據(jù)顯示，MiniMax M2.5、Kimi K2.5、GLM 5的Token消耗量分別位居全球第一、第二、第八。中國模型公司首次在該平臺月度統(tǒng)計中占據(jù)全球前三。

一位中國云廠商架構師對《財經》表示，OpenClaw是拉動這幾家國產模型Tokens消耗量迅速增長的一個重要因素。這些國產模型迅速被開發(fā)者采用，核心原因是，它們的Token價格遠低于OpenAI和Anthropic的旗艦模型，但性能差距不算大。因此，在需要長時間運行Agent任務時，越來越多開發(fā)者愿意選擇這些成本更低的模型。

這為這幾家模型公司帶來了巨額收入增長。今年2月末，一位月之暗面人士向《財經》證實，月之暗面在2月的20天內，收入就超過了2025年。月之暗面的Kimi K2.5正在成為國內外開發(fā)者的選擇之一。不過，他并未透露具體的收入規(guī)模。

除了模型公司，阿里、字節(jié)跳動、騰訊、百度等擁有云計算業(yè)務的科技公司，也是重要受益者。

月之暗面、智譜、MiniMax等大模型，幾乎全部運行在云上。隨著OpenClaw等Agent工具被更多人使用，模型調用頻率和Token消耗量快速增長，這在同步拉動云端的算力需求。

截至3月10日，阿里、字節(jié)跳動、騰訊等互聯(lián)網科技公司都跟進了類似的產品——包括阿里云通義實驗室的CoPaw，騰訊的WorkBuddy和QClaw，字節(jié)跳動的ArkClaw。不過，目前這些產品的功能普遍還在完善階段。

對于企業(yè)來說，OpenClaw開發(fā)門檻不高。它的核心框架已經開源，企業(yè)可以基于這個框架進行二次開發(fā)，或者利用公司已有的Agent框架，快速搭建一款類似“龍蝦”的產品。

阿里云、火山引擎、騰訊云、百度智能云也推出了專屬的云服務器或云電腦產品，讓開發(fā)者和個人用戶部署OpenClaw。對云廠商而言，有更多用戶使用Agent工具，就會有更多的模型調用請求，也意味著更高的算力使用量和云服務收入。

離普通人還有一段距離

普通用戶想要養(yǎng)好“龍蝦”，仍然還有一段距離。因為“龍蝦”有一定的部署門檻，而且長期使用的價格也并不低。

在蘋果Macbook上部署OpenClaw，表面上只需復制一行代碼在控制終端按下回車鍵。但其實，沒有做過開發(fā)的普通用戶很快會發(fā)現(xiàn)，自己的電腦并沒有安裝三個基礎環(huán)境：Homebrew（軟件安裝工具）、Node.js（程序運行環(huán)境）和Git（代碼管理工具）。這些工具是大多數(shù)開源軟件運行的基礎設施。

即使按照教程安裝完這些環(huán)境，用戶在真正使用OpenClaw時仍需要繼續(xù)在終端輸入指令，例如為程序授予瀏覽器控制等系統(tǒng)權限。OpenClaw在執(zhí)行任務時還可能隨時報錯，這時又需要用戶具備代碼環(huán)境的修復能力。

也就是說，OpenClaw雖然看起來降低了部署的心理門檻，但對普通用戶而言，它仍然是一款典型的開發(fā)者工具，而且需要有一定的代碼基礎才能真正用好。

這也直接導致了一門生意在硅谷和國內出現(xiàn)——上門幫忙安裝“龍蝦”，國內上門安裝的價格甚至達到了500元，硅谷上門安裝價格甚至達到了1000美元。

這里出現(xiàn)了一個悖論：如果自己不會安裝“龍蝦”，哪怕找人成功安裝后，一旦事后任務報錯，用戶也沒有能力修復“龍蝦”。而且，任務報錯在使用過程中幾乎司空見慣。

事實上，哪怕是一些專業(yè)開發(fā)者，目前也并沒有真正深度使用“龍蝦”，甚至認為它對提升效率幫助不大。

《財經》調研的五位專業(yè)開發(fā)者（一位算法工程師、三位云計算架構師、一位安全工程師），其中只有兩位安裝了OpenClaw，他們目前只是嘗鮮，日常使用場景主要是整理投資信息。其他三位均未安裝OpenClaw，理由是，無法真正對日常工作產生幫助。

一位算法工程師和一位中國云廠商架構師對《財經》表示，對絕大多數(shù)普通人來說，用好手頭的ChatGPT、Gemini、Claude等AI工具能解決日常工作生活中80%以上的問題。對絕大多數(shù)工程師來說，Cursor、OpenAI Codex等專用AI代碼工具，也能解決開發(fā)過程中80%以上的問題。少數(shù)無法通過成熟工具解決的問題，也難以通過OpenClaw高效解決。

上述算法工程師甚至要求，他團隊的同事不得在公司內部署OpenClaw。因為擔憂授予過多權限后，可能會導致刪庫、泄露敏感信息等安全事故。

除了部署門檻高，OpenClaw燃燒Token的速度也遠超常見的成熟AI工具。

一位個人開發(fā)者今年2月初在Github記錄稱，他部署的OpenClaw日常使用Claude Sonnet 4.6系列模型。每天任務請求超過100次。他粗略預估，他每月運行OpenClaw的成本將很快超過100美元。他更擔憂的問題是，OpenClaw缺乏預算控制，面臨Token成本失控的風險，支出沒有上限。

事實上，訂閱ChatGPT、Gemini、Claude等成熟的AI助理，每月成本只需要20美元，且沒有Token使用的限制。訂閱Cursor、OpenAI Codex等工程師專用代碼工具，每月成本也只需要20美元，雖然有Token用量限制，但支出相對更可控。

也就是說，OpenClaw短期更像是專業(yè)開發(fā)者和極客玩家的工具，甚至是玩具。它并不是真正面向普通人的成熟產品。

一位軟件開發(fā)工程師的看法是，“龍蝦”要關注，但無需焦慮。因為它目前并不成熟，普通人可以再等等，等大廠真正打磨好成熟、安全、易用的“類龍蝦”產品。

今年火爆的“龍蝦”，就像去年初火爆的Manus，它們基于模型能力提升而生，在爆火的浪潮中不乏爭議。但把它們當成嚴肅的提效工具時會發(fā)現(xiàn)，執(zhí)行任務時的出錯概率很高。

但它所代表的Agent形態(tài)，正在改變人們使用軟件的方式。如果模型能力繼續(xù)提升、成本繼續(xù)下降，未來的軟件形態(tài)可能不再是一個個孤立的應用，而是由多個Agent協(xié)同完成任務的系統(tǒng)。OpenClaw只是這個變化的開始。