□ 苏群超
从全国两会委员代表热议“龙虾”，到深圳福田公务员开始养“政务龙虾”……这款名为OpenClaw，因产品图标为红色龙虾而获“龙虾”昵称的免费开源AI智能体不断“破圈”。
OpenClaw有何魅力？从技术层面看，它是AI技术的又一次跨越。与豆包、DeepSeek等聊天式AI所扮演的咨询顾问角色不同，OpenClaw更像是一个能落地的执行代理人。理想状态下，用户完成本地部署后，可通过调教训练，让这只“小龙虾”主动执行访问本地文件、调用工具、运行相关命令等具体任务。
换言之，OpenClaw承载着人们对于“解放双手”“单人成军”的想象。但就像现实中养虾离不开虾塘、虾苗与饲料一样，赛博“养虾”并非零门槛。
先拿本地化部署这一“养虾”第一步来说，不仅对硬件设备有要求，还涉及复杂的环境配置和模型接入。即使是有些编程基础的年轻人，也常常在安装过程中“卡壳”，催生出标价数百甚至上千元的付费代装生意。
再说“喂养”成本。虽然OpenClaw免费，但调试所消耗的Token并不免费。比如，想要生成一个简单小游戏程序，OpenClaw得指挥AI写代码、运行、报错、修改、再运行，动辄几十次循环，免不了高强度地调用大模型接口，使Token消耗如流水，费用亦不菲。
与此同时，OpenClaw的执行力源于对系统资源的深度访问，功能越强大，需掌握的权限和密钥越多，一旦控制接口暴露在互联网上，“龙虾”就可能沦为被攻击的“后门”。同时，大模型幻觉、指令歧义等问题尚未完全解决，存在系统误删重要文件、误传私人信息等可能。从安全角度看，它也对“养虾人”处理风险的能力有更高要求。
此外，更深层的冲突还在于技术逻辑与商业秩序之间的碰撞。当一个外部AI程序试图模拟用户点击、读取屏幕信息时，在APP的安全风控系统眼里，这与恶意脚本、外挂甚至黑客攻击并无区别。
“养虾”热潮中，有人选择下场“养虾”，试图抢占先机。也有人另辟蹊径，转身做起卖“铲子”和“牛仔裤”生意，为“养虾人”提供工具和服务。当然，还有人站在岸上观望。说到底，OpenClaw只是工具，“抓虾”可以，但别“抓瞎”。决定“养虾”前，不妨问自己三个问题：想用它做什么？愿意让它控制哪些信息？能否承受便利带来的风险？AI时代，拥抱新技术需要热情，更需要清醒的头脑。
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