短短一周,龙虾 FOMO 席卷了全球。

受此影响,Mac mini 在各大电商平台迅速售罄,苹果官网显示,现在下单最快要到 4 月底才能到手;并且一些二手平台上甚至衍生出了「租 Mac mini 养龙虾」的服务。

QQ、企业微信相继宣布接入内测,各大云厂商纷纷跟进。抢到 Mac mini、完成部署的人,却在社区里发出了同一个灵魂拷问:

然后呢?

这个问题其实并不奇怪。OpenClaw 是由奥地利开发者 Peter Steinberger 创建的开源 AI Agent 框架,支持在本地硬件运行,可通过 WhatsApp、QQ、企业微信等通讯工具直接下达指令,让 AI 真正「动手干活」,而不只是聊天回复。

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▲Peter Steinberger

它的能力边界,理论上几乎没有上限。但正因如此,对于大多数人来说,对着一个「什么都能做」的工具,反而不知道从哪里下手。

所以我们搜集了一批正在「认真养龙虾」的人,看看这只「龙虾」到底能玩出多少花样。

把 OpenClaw 塞进复古拨号电话,拿起听筒就能和「老爷爷」聊天

对极客来说,OpenClaw 最有趣的地方是它对硬件几乎没有门槛要求。

一部 25 美元的二手 Android 手机,赋予完整的硬件访问权限,就能跑起一个具备完整功能的 AI 代理。Reddit 社区随即展开了更多想象:廉价手机批量组成 AI 集群,可用于各类自动化任务。

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▲ https://x.com/marshallrichrds/status/2020041410079051963

别急,还有高手。一位开发者用树莓派 Zero 2W、WM8960 麦克风扬声器模组和 PiSugar 可充电电池,搭建出一台真正能放进口袋的私人 AI 助手,整机成本约 100 至 120 美元。

使用方式极简:按下按钮录音,松开后语音自动转录并发送给 AI,响应结果实时显示在 LCD 屏幕上,还可选择播放语音朗读。系统通过 Tailscale 安全组网,崩溃后自动重启,开机即运行。目前项目代码已开源,并迅速引来一批跟着复刻的玩家。

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▲ https://www.reddit.com/r/openclaw/comments/1rc3ejr/openclaw_personal_assistant_device/

更反差的玩法,是把这套系统接上一台复古拨号电话。

用户拿起听筒拨号,语音经 Deepgram 实时转录后发送给 AI,AI 再通过 ElevenLabs 的自定义声线回答,整个通话听起来「像在和一位老爷爷聊天」。甚至 OpenClaw 还能主动「打电话」回来,来电时,也会响起真实的机械铃声。

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▲ https://x.com/maddiedreese/status/2029975903993016333

月薪 2431 元,雇一支永不下班、永不请假的 6 人 AI 团队

当然,最直接的用法,是把 OpenClaw 变成一支永不下班的 AI 团队。

谷歌高级 AI 产品经理 Shubham Saboo 基于 OpenClaw 搭建了一套由 6 个 AI 智能体组成的自动化团队,以美剧角色命名,分别负责情报收集、推文写作、领英内容、新闻简报、代码审查和社区管理。

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▲ https://x.com/Saboo_Shubham_/status/2022014147450614038

整套系统运行在一台 Mac mini 上,Saboo 每天只需早晨花 10 分钟审批,就能腾出 4 至 5 小时专注更高价值的工作。

系统的核心设计思路是「极简」。用一个 40 至 60 行的 SOUL.md 文本文件定义每个 Agent 的身份与行为准则,用共享文件夹替代复杂的 API 通信框架,用双层记忆机制让 AI 越用越懂你的风格。

整套系统月成本不到 400 美元,约合人民币2431 元。

Saboo 的核心观点是:模型本身已是普遍可及的基础资源,真正形成差异的是围绕模型构建的系统,包括智能体配置文件、记忆机制和持续调优的积累。这套系统会随使用时间增长持续优化,最终成为属于你自己的个人化资产。

商务场景同样跑得通。YouTuber Matthew Berman 给 OpenClaw 创建了一个独立身份:专属姓名、独立邮箱和完整的工作区账号,让它以「正式员工」身份接管赞助商收件箱。

每隔 10 分钟,它会自动扫描来信、核查公司真实性、按五个维度打分,并根据分数自动回复、归档或升级处理。整条流水线同步打通了 HubSpot CRM,合同阶段变动时自动更新并通知团队,全程无需人工介入。

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▲ https://www.youtube.com/watch?v=3110hx3ygp0

在系统架构上,Berman 为 OpenClaw 建立了多套并行机制:双版本提示词分别针对 Claude 和 GPT 优化,每晚自动检测漂移;Telegram 按优先级批量推送,避免信息轰炸;所有调用和错误日志集中记录,每天早晨一句「看日志、修问题」就能让系统自我修复。

他还接入了会议转录、知识库、财务追踪等模块,让 OpenClaw 始终掌握业务全局。他坦言,耗费超过 45 亿个 Token、历经持续调优,核心逻辑只有一条:像对待真正的员工一样,随着信任积累逐步给它更多权限。

最令人印象深刻的,是分析师 Azeem Azhar 的实践。

他在家中的 Mac mini 上部署了一套 OpenClaw 系统,持续运行已满一个月。每天早晨六点,WhatsApp 上会自动推送一份晨间简报,涵盖日程、优先邮件、研究动态,以及结合 CRM 关系网络生成的会议预备材料。整套系统拆分成八个并行对话频道,分别对应新书写作、CRM 维护、研究助理等场景,同一个 AI 以八种身份同时运转。

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▲ https://www.youtube.com/watch?v=aCG3dFRF3ek

写演讲稿时,Azeem 发了一段简短语音指令后去读书,40 分钟后,五个子 Agent 已并行完成记忆检索、资讯搜集、数据核查、格式研究和叙事设计,输出一份 4600 字、符合他个人风格的完整稿件,实际 token 消耗比预估低了三个数量级,总成本不到三美元。

与此同时,Agent 每晚还在自动重构代码、扫描安全漏洞、优化 GitHub 仓库,一切都在他熟睡时静默完成。

给 OpenClaw 一个「有温度」的外壳

当 AI 开始在后台处理任务,盯着终端滚动显然并不直观。于是一批开发者开始为 OpenClaw 打造更有温度的交互界面。

YooAI 是其中最有特色的一款独立应用,它能够将枯燥的任务日志转化为可感知的情绪变化:Agent 在思考时,粒子动画呈现出 7 种不同的情绪状态;

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「大脑记忆」模块以神经网络动画响应每一次工具调用;活动时间线滚动展示任务流水,Token 消耗一目了然。

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▲Github 地址:https://github.com/Y00AI/YooAi?tab=readme-ov-file

整套界面无需浏览器,独立运行,配置说明对新手来说,也是相当友好。

3D 办公室的方案则更进一步。用户可以在虚拟空间中漫步,切换摄像机视角跟踪不同 Agent 的工作进展,对着屏幕里的 AI 角色直接发起对话,还能给正在工作的 Agent 播放背景音乐,或随意调整办公室的家具布局。

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▲ https://x.com/iamlukethedev/status/2030133701691027830

也难怪有开发者感慨:这越来越不像一个监控仪表盘,更像一个真实运转的 AI 工作场所。

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你的 Gmail、你的机械臂、你的 3D 打印机,OpenClaw 都想接管

OpenClaw 的 Agent 能力,正在从屏幕走进现实生活。

目前已有团队将其接入宇树 G1 人形机器人,通过集成激光雷达、立体摄像头和 RGB 摄像头,让 AI 具备了对物理空间的理解与操控能力。

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这套系统引入了「空间 Agent 记忆」机制,将数小时的视频画面编码为多维向量空间,使 AI 能够回答「我的车钥匙放在哪里」「上周一谁来过」「厨房里谁待的时间最长」等真实生活问题。

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更大的野心是统一调度多台机器人。

同一个 OpenClaw Agent,可以同时指挥人形机器人、四足机器人、xARM 机械臂和 Piper 机械臂协同作业。该团队将所有硬件控制接口标准化,让 Agent 的「空间工具调用」可以在任意机器人平台上运行,整套方案完全开源。

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包括 Google 近期发布了一款命令行工具,允许 OpenClaw 等 AI Agent 直接访问 Gmail、Google Drive、Google Docs、Calendar 等全套 Workspace 应用,内置超过 40 种预构建 skill,并在文档中专门附上了 OpenClaw 的接入教程。

这意味着 AI Agent 可以拥有与用户几乎对等的数字工作权限,操控收件箱、日程和文档,如同用户本人登录一样。

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3D 打印领域也找到了实用的切入点。

将 OpenClaw 接入 AI 模型生成后端后,用户只需在 WhatsApp 发送一句「生成一个低多边形龙的 STL 文件」,AI 便会自动调用生成系统,将可打印的成品文件直接返回聊天窗口。

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▲ https://blog.printpal.io/using-openclaw-for-3d-printing-automation-and-ai-workflows/

对于管理多台打印机的工作室来说,故障警报推送、远程状态查询、多用户权限控制,都可以通过同一套系统处理完毕,整条链路从设计到交付,全程无需打开网站。

当然,龙虾并非没有隐患。

工信部已发出高危预警,默认配置下存在 API 密钥泄露和文件被误删的风险。目前已有超过十几万个 OpenClaw 实例暴露在公网,九成以上可能被攻击者绕过身份验证。

有用户因指令表述模糊被 AI 清空了整个工作文件夹,也有人一上午就被调用费用扣掉 200 元。如果你想尝鲜,建议优先用备用机或虚拟机部署,严格限制可操作的目录范围,涉及对外发送或付款的操作务必设置二次确认。

这些风险,并没有减慢龙虾扩张的速度。而一个有趣的问题值得追问:为什么这波热潮在中国格外猛烈?

一个不可忽视的结构性原因是,国产大模型长期面临一个困境:API 调用能力已经就绪,却始终找不到稳定消耗 Token 的 C 端场景。

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OpenClaw 的 Agent 逻辑天然填补了这个缺口,用开源社区的项目拉来用户,自家模型扛下调用量,这笔账怎么算都划算。

字节跳动火山引擎、阿里云、腾讯云几乎在第一时间全面开放了运行 OpenClaw 的云端托管服务。微信、QQ、企业微信、飞书、钉钉构成的本土 IM 生态,也是中国独有的变量。

谁先完成深度集成,谁就能在这个全新市场占据先机,这也是各大平台争相宣布接入的内在逻辑。

更重要的是,这场爆发几乎不是任何人规划出来的。OpenClaw 的诞生充满了偶然性,而大厂们看到了商业化出口,极客们看到了折腾空间,创业者们看到了竞争压力下不得不抓住的窗口期。

各怀需求的人潮涌向同一只龙虾,反而共同推动了一个 AI 新物种的蓬勃发展。

龙虾的想象力空间,才刚刚打开。