本文稍长，如果你听过OpenClaw
但一直没搞明白它到底是什么
这篇看完大概就能懂了
鸭鸭说得都是大白话~
最近AI圈又整出了一个新活
——“养龙虾”
如果这两天你的朋友圈、微信群里没人聊OpenClaw，那基本可以确定——你已经不在互联网前沿了
因为最近最火的AI，不是DeepSeek，也不是ChatGPT，而是一个叫OpenClaw的东西。
更离谱的是：已经有人靠它开始赚钱了。而且赚钱方式非常朴素——上门安装。
价格：500元一次。
没错，现在程序员不仅能写代码，还能上门给你装AI。有种当年电脑城装系统的既视感。
只不过这次装的不是Windows XP，而是AI代理。
先说OpenClaw到底是啥？
首先，这个项目不是大厂做的。
OpenClaw是由奥地利程序员Peter Steinberger在2025年11月发起的一个周末项目。
他只用了一个小时，把WhatsApp、Claude Code和一些工具放在了一起，做出了OpenClaw的早期版本。
它用了龙虾logo，所以国内都在说：“养龙虾”。
说回OpenClaw，从技术上讲，它是一种开源AI智能体（Agent）框架。
和普通的大模型工具不同，它并不只是用来聊天或生成内容，而是允许AI直接调用本地计算机的能力，例如执行Shell命令、读写文件系统、运行脚本等。
简单来说，它相当于给AI增加了一层“操作权限”。
在传统的大模型使用方式中，AI通常只能提供建议或生成代码，真正的执行仍然需要用户自己去完成。而在OpenClaw这样的智能体框架中，AI可以根据用户的指令自动完成一系列操作流程，例如运行程序、整理文件、处理数据甚至自动化执行任务。
从“说人话”就是：OpenClaw成为能操作你电脑的AI。
这就是很多人说的：AI代理（Agent）。
AI不再只是一个对话工具，而是可以作为一个自动化执行任务的助手，直接参与到电脑的实际工作流程中。
从这个角度看，OpenClaw更像是一个连接大模型能力与本地操作系统的桥梁，让AI不仅能够“思考和生成内容”，还能够真正“执行任务”。
值得一提的是OpenClaw在国内互联网基本上会和“飞书”一起出现。
因为飞书本身是个比较开放的工作平台，能提供更多软件完整的API接口，开发者可以比较容易地把外部系统接入进去。
例如：
 
  
    
    
 
     
通过飞书机器人向OpenClaw发送任务指令
 
     
OpenClaw在本地执行脚本或调用模型
 
     
再把执行结果自动回传到飞书
 
    
这样一来，飞书就相当于成为了AI代理的控制台和通知中心。从体验上看，用户只需要在飞书里发一句指令，AI代理就能在后台完成一整套操作流程。
但是，我要说但是了！
想用上OpenClaw的条件相对而言比较“苛刻”，和DeepSeek、ChatGPT这种打开网页就能用的AI不同。
OpenClaw是个：开源项目。
这意味着你要自己：
 
  
    
    
 
     
配环境
 
     
装依赖
 
     
调模型
 
     
调接口
 
    
随便哪个步骤出问题，都会出现满屏的error。
所以互联网上出现了新职业：OpenClaw安装师傅。
在小红书、闲鱼等平台搜索：OpenClaw上门安装，价格在：
远程安装 50-100元
上门安装 300-800元
服务内容也非常完整，一般包含三件事：
1、安装OpenClaw
2、配置AI模型
3、简单培训如何使用
根据需求不同，部署方式不同，安装时间也不同。不过现在价格已经卷起来了，50元以下的远程安装服务比比皆是。
之所以安装服务能爆火，是因为AI太火了。朋友圈在聊、短视频在讲、博主在测评。
于是就产生了一种焦虑：别人都在用AI提高效率。
我是不是要被淘汰了？
于是很多人选择：先装一个再说。自己不会装，那就花点钱让别人装。
至于用来干嘛……以后再想。
但很多人其实连“终端”是什么都不知道，更别提打开过“终端”了。
大家不要以为只出个安装费就能一直用OpenClaw，不是哦。
因为OpenClaw需要接管系统底层权限，出于隐私和数据安全的考虑，需要选择部署在不常用的电脑或云端服务器中。
如果想在本地运行模型，还需要一台性能不错的电脑，比如最近不少人拿Mac mini来跑模型，甚至一度出现涨价和断货的情况。
OpenClaw只是一个框架，它本身并不是大模型，所以想要调用AI云端大模型接口，每次任务执行都会产生API调用费用。
这些费用通常是按Token收费，不同AI模型的 Token价格不一样。
 
  
    
    
 
     
一个英文单词 ≈ 1个Token
 
     
一个中文汉字 ≈ 1～2个Token
 
    
AI在运行时会消耗两部分Token：
输入Token：AI读取你的指令
输出Token：AI生成回复内容
这两部分加起来，就是一次调用的费用。
如果只是让AI执行一些简单指令，比如总结一篇文章，一次调用通常只需要几百到几千个Token。换算下来，成本大概只有：几分钱到几毛钱。
如果是像OpenClaw这种 AI代理系统，情况就不太一样了。一整个流程下来，可能会调用AI几十次甚至上百次。所以一次复杂任务的成本，可能会变成几毛钱到几块钱不等。
框架本身是免费的，但AI并不是免费的。每一次调用大模型，其实都在消耗Token。
另外，OpenClaw通常需要长时间运行，如果你不想电脑一直开机，那就得租一个VPS服务器，这个不贵，一个月几十块。
当然不是说你安装好了，正常使用了，就能如有神功……
网上说是能“一键部署”、“一键使用”、“一键自动执行”，但在实际使用过程中，可能会经常报错，对于小白来说还是有点难。
腾讯硬核地推
使用期间你也要不断优化流程、优化指令、调试任务，需要花时间去培养这只龙虾，它才能越来越好用，目前它也更适合做些一些重复性、标准化的工作。
OpenClaw是提高效率的工具，现阶段更多是辅助，当然未来就说不好了。
排队现场
其实每一轮技术浪潮都会出现这种情况：
2010年 大家学编程。
2015年 大家学Python。
2023年 大家学提示词。
现在轮到：装AI代理。
某种程度上来说，OpenClaw像一面镜子。
它既代表了AI技术的进步，也放大了人们的技术焦虑。很多人害怕自己被时代甩下。
但AI真正的价值，不在安装。
OpenClaw真正的难点不是安装，网上大把免费的安装教程，根据步骤一步一步来，肯定能装好。
问题是你要用它做什么？
你需要找到了适用于你的应用场景，比如：自动处理工作流程、自动整理数据
自动跑脚本等，那它可能会成为：你电脑里的第一个AI员工。
技术的发展往往也是类似的规律。
在刚出现的时候，总会经历一段被疯狂讨论、被过度解读的阶段。有人迫不及待地尝试，也有人完全看不懂它到底有什么用。
再过一段时间，这些技术要么逐渐被淘汰，要么慢慢融入日常，成为我们习以为常的工具。
而AI的发展速度，可能已经不是按“月”在变化了。
有时候，甚至是按小时在变化。
所以鸭鸭还是建议大家：多试试，多折腾。
评论区一起聊聊吧！
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