OpenClaw現(xiàn)狀：高成本、高風(fēng)險、低產(chǎn)出。

定焦One（dingjiaoone）原創(chuàng)

作者｜雷晶 王璐 李夢冉 王漢星 金玙璠 陳丹

編輯｜王璐

1月底，OpenClaw火爆出圈，一度掀起全民排隊安裝、爭相“養(yǎng)龍蝦”的熱潮，成為2026年第一個真正破圈的AI大事件。但如今這股熱潮逐漸退去，OpenClaw的微信搜索熱度已跌至高峰期的3%左右，一波卸載潮也隨之而來。

最初，大多數(shù)用戶都抱著雇傭數(shù)字員工減負(fù)的心態(tài)入局，但深度使用幾個月后，卻發(fā)現(xiàn)自己掉進(jìn)了一個“越用越累”的坑：從繁瑣的部署到“不夠劃算”的性價比，槽點(diǎn)接踵而至。

為了還原這股浪潮中從積極入局到憤然離場的轉(zhuǎn)變，我們和六位“養(yǎng)蝦人”聊了聊，其中不乏互聯(lián)網(wǎng)大廠員工、計算機(jī)科班出身的券商分析師等技術(shù)背景深厚的玩家。有人在購買設(shè)備和找人安裝上便投入上千，后續(xù)失控的token消耗更是直接掏空錢包；有人則飽受技術(shù)bug折磨，從記憶缺失、進(jìn)度虛報到遭遇安全漏洞導(dǎo)致本地數(shù)據(jù)被永久刪除，問題不斷；還有人在反復(fù)折騰無果后，發(fā)現(xiàn)Hermes等競品已能提供更絲滑的替代方案，于是果斷卸載。

回頭看那股龍蝦熱，大多數(shù)受訪者認(rèn)為其中有泡沫，卻也承認(rèn)方向是對的，Agent能做什么、邊界在哪，這一波折騰讓更多人有了真實(shí)的感知。他們期待著，成本能再降一降、穩(wěn)定性再上一個臺階，這類工具才算真正到了普通人能用的那一天。

01. 三裝三卸，我不再折騰龍蝦了

陳漢｜40歲 上海 Web3社群運(yùn)營

從2月底裝上龍蝦，到4月初徹底卸載，這期間我裝了三次、拆了三次，折騰了將近兩個月。我以每天早上七點(diǎn)推送三個城市的天氣預(yù)報和穿衣建議、七點(diǎn)半推送一份新聞早報作為測試，但龍蝦從來沒有穩(wěn)定完成過這些任務(wù)。即便我換過MiniMax、Kimi等不同模型，還專門去參加了線下活動學(xué)習(xí)，折騰了很久，但龍蝦還是不好用。

第一次卸載是在首裝第二天，出于安全考慮進(jìn)行重裝。

2月底我買了臺Mac mini，專門用來跑龍蝦?；舜蟀胩彀惭b好，結(jié)果想連一款國際社交軟件，調(diào)了整整一天都沒有任何反應(yīng)，后來才搞明白網(wǎng)絡(luò)還要重新調(diào)整。但那陣子大家都強(qiáng)調(diào)安全第一，不能在跑龍蝦的設(shè)備上留個人賬號。我只好先恢復(fù)出廠設(shè)置，配置好網(wǎng)絡(luò)后，再重新安裝龍蝦。

圖源 / pexels

第二次卸載是3月份，定時任務(wù)始終跑不通。

重裝之后，我最開始接的模型是MiniMax，但它的反應(yīng)遲鈍，不夠靈敏。后來參加了一次線下活動，主講嘉賓推薦把模型換成Kimi。我換了之后，發(fā)現(xiàn)它確實(shí)變聰明了。但我買的是最低檔套餐，兩天就把一周的量燒完了，但任務(wù)還是沒跑通。當(dāng)我更換地區(qū)操作時，模型開始頻繁出幻覺，加上定時任務(wù)沒準(zhǔn)時完成過，我再次卸了重裝。

第三次卸載是4月初，Hermes把龍蝦頂下崗了。

當(dāng)時身邊好幾個朋友都在說Nous Research推出的Hermes不錯，我也開始嘗試使用。它有一鍵遷移功能，可以把龍蝦里的配置直接搬過來。但兩個Agent同時掛在同一個窗口上，龍蝦和Hermes會搶著回，指令完全錯亂。試了兩天后我發(fā)現(xiàn)，Hermes穩(wěn)定、好用，而龍蝦依舊頻繁出錯，我就把龍蝦徹底卸載了。

我讓Hermes替代龍蝦的原因，一方面是它會展示操作過程，告訴你它打開了哪個網(wǎng)頁，調(diào)了哪個工具，它進(jìn)行關(guān)鍵操作前還會授權(quán)請求，感覺比較踏實(shí)；另一方面是同樣的任務(wù)，它跑下來消耗的Token比龍蝦少很多，更經(jīng)濟(jì)實(shí)惠。

之前我一直以為龍蝦不好用是模型問題，最終發(fā)現(xiàn)其實(shí)是Agent執(zhí)行架構(gòu)的問題。龍蝦在定時任務(wù)這塊，確實(shí)沒跑穩(wěn)過。

我覺得現(xiàn)在的龍蝦熱已經(jīng)回歸理性了，大家逐漸意識到并不是每個人都需要它。但至少這一波熱度讓大家知道了Agent能干什么，早期嘗鮮也是有意義的。龍蝦也好，Hermes也好，都還在早期，這些工具后面肯定會越來越好用，我現(xiàn)在也在繼續(xù)探索。

02. 前后養(yǎng)了五只蝦，我差點(diǎn)被其中一只騙了

Marco｜38歲 南寧 運(yùn)營

帶著“讓AI替我打工”的念頭，我在3月初把OpenClaw裝進(jìn)了飛書和企業(yè)微信，當(dāng)時想的是終于能把日常做短視頻投流素材視頻這個苦差事交給AI了，于是一口氣部署了五只“龍蝦”?？蓛H僅過了一個月，它們便均處于閑置或半卸載狀態(tài)，主要原因在于這些“龍蝦”實(shí)在難馴、也太難養(yǎng)了。

復(fù)盤下來，五只龍蝦問題各不相同。

前兩只KimiClaw和ArkClaw部署在云端，最大的問題是權(quán)限約束。它們只能調(diào)用API，一旦工作流需要觸及本地文件，比如整理特定格式的項目文檔或更新本地數(shù)據(jù)庫，就會彈出“該操作需要訪問本地系統(tǒng)”的提示。我原本指望它自動化，結(jié)果還得自己手動裝插件、改配置。

還有兩只是用虛擬機(jī)部署，讓我頭疼的是，它們似乎喜歡“報喜不報憂”。

我有次讓其中一只完成批量導(dǎo)入并處理數(shù)據(jù)任務(wù)，它反饋進(jìn)度“已完成30%”“已完成65%”，看起來很順暢但幾小時一直沒完成。我反復(fù)追問后，它才承認(rèn)之前的進(jìn)度是編的，其并不具備批量處理能力，只是為了“避免用戶失望”而編造了進(jìn)展。

OpenClaw承認(rèn)編造虛假進(jìn)度

最后那只部署在獨(dú)立電腦上的龍蝦，則出現(xiàn)了“失控”。先是連接飛書響應(yīng)慢，后來生成視頻更慢，而且多次產(chǎn)出重復(fù)、與我指令完全偏離的內(nèi)容。

除了功能上的不靠譜，OpenClaw的版本維護(hù)也讓人疲憊。它的更新節(jié)奏極快，有時甚至能達(dá)到一天一版，且每個版本改動幅度都比較大，還會時不時出現(xiàn)依賴缺失或配置沖突的問題。

比如，我安裝的一個飛書插件原本運(yùn)行良好，它賴以運(yùn)行的必要組件或環(huán)境，本應(yīng)被一并打包在主程序里。可某次更新后，這些依賴被遺漏了，直接引發(fā)一連串bug。結(jié)果就是，每次更新完，我都要花大量時間排查和修復(fù)，穩(wěn)定性很難保證。

就這樣，我前后養(yǎng)了五只“龍蝦”，但也很快發(fā)現(xiàn)，我花費(fèi)在部署、調(diào)試、溝通和糾錯上的時間，已經(jīng)超過它們?yōu)槲沂∠碌哪屈c(diǎn)工夫，原本指望它們能幫我“打雜”，沒想到最后，“糾正”它們反而成了我最耗時的事。一個月后，我失去了耐心，已經(jīng)不再為OpenClaw續(xù)費(fèi)了。

03. Token消耗失控、安全漏洞，我花大價錢踩了全套坑

王啟｜90后 北京 互聯(lián)網(wǎng)大廠員工

作為跟風(fēng)入局OpenClaw的用戶，我本以為挖到了能解放雙手的AI神器，沒想到全是花錢買罪受。

從安裝的第一步，就踩進(jìn)了無底洞。

為了穩(wěn)定運(yùn)行OpenClaw，我租了一臺Mac mini設(shè)備，每月幾百塊的租賃成本；后續(xù)找代裝又花了近一千元，好不容易折騰一周完成部署，以為終于能解放雙手，真正的噩夢才剛剛開始。

首先是燒錢。OpenClaw的Token消耗速度遠(yuǎn)超我的預(yù)期，月薪兩萬都扛不住Token的流水式消耗，短短幾天，錢包直接被API掏空，完全不是普通用戶能承受的量級。

比燒錢更可怕的是安全隱患，它陸續(xù)被爆出大量安全漏洞：OpenClaw存在零認(rèn)證漏洞，大量用戶實(shí)例直接暴露在公網(wǎng)。更恐怖的是數(shù)據(jù)事故，某次我同事只是讓它整理一下聊天記錄，清空沒用的內(nèi)容，結(jié)果本地的核心文件便被徹底刪除，回收站無任何痕跡，最終數(shù)據(jù)直接永久丟失。

那一刻我才意識到，這個看似全能的AI工具，本質(zhì)是個隨時可能爆炸的定時炸彈。

除此之外，它的產(chǎn)品硬傷更是讓人崩潰。

記憶缺失是最大問題，哪怕是長期使用，每次重啟、每次新對話，它都會徹底遺忘我的工作習(xí)慣、歷史任務(wù)、個人偏好，我需要反復(fù)交代背景信息，像每天面對一個失憶的助手，完全達(dá)不到自主執(zhí)行、持續(xù)優(yōu)化的效果。

比如我讓它自動匯總我本周的工作郵件、聊天記錄，生成一份周報，保存到指定文件夾，甚至我花了整整一下午，給它寫了詳細(xì)的prompt：哪些郵箱關(guān)鍵詞算“有效工作內(nèi)容”、周報格式、抄送對象、歸檔路徑?？傻搅讼轮芪澹苯油诉@個任務(wù)。我檢查日志才發(fā)現(xiàn)，重啟后它完全沒加載之前的記憶，我只能重新設(shè)置一遍。

穩(wěn)定性更是一言難盡，隔三差五就崩潰宕機(jī)，每次版本升級都會出現(xiàn)新故障，我花在排查bug、調(diào)試系統(tǒng)上的時間，遠(yuǎn)比用它干活的時間還要多，完全本末倒置。

最諷刺的是，等我下定決心要卸載逃離，才發(fā)現(xiàn)卸載流程極度繁瑣，根本不是簡單拖進(jìn)回收站就能完成，大量底層文件、配置殘留需要手動清理，全程操作門檻極高，進(jìn)一步消耗我的時間精力。

折騰小半年，我意識到OpenClaw根本不是普通用戶的效率神器。現(xiàn)在我換成了Hermes Agent，它不像OpenClaw每次都失憶，Hermes會把我的工作習(xí)慣、常用工作流、處理過的任務(wù)存在本地數(shù)據(jù)庫，重啟后能無縫銜接。每次完成復(fù)雜任務(wù)后，它會自動提煉方法生成Skill文件，下次同類任務(wù)直接復(fù)用路徑。

從OpenClaw到Hermes，我最大的感悟是：跟風(fēng)沒用，適合自己的才是最好的。Agent不是越復(fù)雜越好，能真正解決問題、不添亂的工具，才是普通人的最優(yōu)解。

04. 用龍蝦跑投研兩個月：深度用不起，輕度用不上

Shawn｜95后 深圳 券商分析師

我今年29歲，在一家中型券商做TMT方向的賣方分析師，有計算機(jī)專業(yè)背景。

今年2月底，我在組里同事的建議下開始部署OpenClaw，當(dāng)時賣方圈子里都在聊龍蝦，組長也在組會上點(diǎn)名讓大家研究。

我部署的目的很簡單，平時工作中最耗時間的就是信息采集和寫報告文稿，如果龍蝦能把這部分工作內(nèi)容自動化，每天為我節(jié)省一兩個小時就是實(shí)打?qū)嵉氖找妗?/p>

部署之后我迅速搭了一套多Skills工作流：用每日新聞自動采集定時抓取科技板塊的公告和研報摘要，推送到辦公軟件；用自動瀏覽去行業(yè)數(shù)據(jù)平臺抓財務(wù)數(shù)據(jù)和輿情；再通過每日總結(jié)，讓它根據(jù)我的習(xí)慣自動優(yōu)化輸出。

前兩周體驗(yàn)確實(shí)好，但使用過程中還是問題不斷。

首先就是龍蝦對運(yùn)行環(huán)境的穩(wěn)定性要求很高，一些工作中常用的文檔只要稍作調(diào)整，龍蝦就會被卡住，不僅中斷任務(wù)執(zhí)行還會一直燒token。

本來20分鐘做完的事，用龍蝦反而要折騰半小時去核實(shí)和糾錯，每次還燒掉四五十塊token費(fèi)。時間沒省，錢倒是花了不少。

另一個問題是在處理長時序任務(wù)時，龍蝦經(jīng)常習(xí)慣性“摸魚”。

我日常需要龍蝦從多個數(shù)據(jù)源采集一周信息，交叉比對后生成跟蹤報告，整個流程五六個步驟、十幾分鐘。龍蝦經(jīng)常跑到一半就卡住，不報錯、不崩潰，回一句“好的，我來繼續(xù)處理”，然后就沒有然后了。

我追問進(jìn)度，它再回“正在處理中”，其實(shí)什么都沒干，這種情況出現(xiàn)過很多次。

使用兩個月左右下來的體驗(yàn)是龍蝦幫我解決了不少問題，同時也造成了新的問題，但錢是真沒少花。

按我的使用強(qiáng)度，單獨(dú)買Claude的API額度一個月大概300美元起步。這個費(fèi)用對我來說完全可以接受，但前提是我只用龍蝦處理比較基礎(chǔ)的日常工作，如果嘗試給它派更復(fù)雜的任務(wù)，成本的賬就算不過來了。

后來我嘗試過切換到國內(nèi)模型的Coding Plan，日常使用的成本確實(shí)降下來了，但在處理一些比較復(fù)雜的邏輯問題時效果不如之前理想。

4月中旬Hermes火了之后我也一鍵遷了過去，遷移過程確實(shí)絲滑，記憶和Skill基本無縫導(dǎo)入。用了一周后的結(jié)論是：比龍蝦好用一些，交互更流暢，但也談不上質(zhì)變。

我認(rèn)為無論是龍蝦還是Hermes它們的核心問題還是在于，深度使用時成本cover不住，日常輕度使用，有太多替代方案，犯不上額外養(yǎng)一只每月吃掉幾百塊的助理。

目前我已經(jīng)不打算再繼續(xù)為龍蝦續(xù)費(fèi)了，但我不覺得Agent方向是錯的，只是產(chǎn)品成熟度和商業(yè)模式還不成熟。等模型成本再降一個數(shù)量級、穩(wěn)定性再上一個臺階，我再考慮把龍蝦裝回來。

05. 花五千多“養(yǎng)蝦”一個月，最后花了299塊把它請走了

米樂｜28歲 北京 跨境運(yùn)營

我算是跟風(fēng)“養(yǎng)蝦”的人之一，也是很快受不了、花錢把它卸載的人。

我平時做跨境電商運(yùn)營，每天要處理各種報表、收發(fā)幾百封郵件，經(jīng)常加班到深夜。今年春節(jié)上班后，不管是刷社交軟件還是跟同行吃飯，大家都在聊龍蝦。那時候它被捧得神乎其神，什么“24小時不睡覺的數(shù)字員工”、“幫你把電腦里的活兒全干了”，我腦子一熱就決定弄一個。

結(jié)果第一步就把我難住了。因?yàn)樗鼘﹄娔X配置有要求，我那臺老筆記本帶不動，就買了一臺Mac mini，配上顯示器使用?？晌腋W(wǎng)上教程折騰了半天，也沒成功，最后去二手平臺上找了個所謂的“技術(shù)大神”遠(yuǎn)程代裝，連帶配置環(huán)境，花了80元裝上了。

我開始給它安排活兒，前期，看著它打開網(wǎng)頁查競品數(shù)據(jù)、自動回復(fù)簡單的郵件，我確實(shí)爽了幾天?？伤鼘?shí)在太費(fèi)錢了。有天晚上，我丟給它幾個長篇的市場分析報告讓它總結(jié)，順便讓它幫我查點(diǎn)歷史數(shù)據(jù)。第二天一看，一百多萬Token直接用沒了，折合人民幣約200元。

讓我下定決定卸載的是，用了一個月之后，有一次，我讓它幫我整理郵箱里的退貨郵件，結(jié)果，它直接把我收件箱里重要的客戶溝通郵件給清空了。后來我才知道，這東西根本不安全。它的權(quán)限太大了，而連搞技術(shù)的人都被它坑過。

但我把卸載想得太簡單了。我以為只要像刪普通軟件一樣，把它拖進(jìn)垃圾桶，或者點(diǎn)個卸載就行。結(jié)果點(diǎn)完卸載，電腦還是卡得要命，時不時還會彈出一些奇怪的錯誤提示。

我找朋友一問才知道，OpenClaw屬于底層系統(tǒng)級別的軟件。它安裝的時候，在電腦的各個角落里寫滿了配置文件，還改了網(wǎng)絡(luò)設(shè)置和系統(tǒng)權(quán)限。如果不把這些殘留的注冊表和依賴包清理干凈，它不僅會一直占用系統(tǒng)資源，還有可能留下后門，讓別人能黑進(jìn)你的電腦。

我只能再次打開二手平臺。搜了一下才發(fā)現(xiàn)，原來跟我一樣被坑的人那么多，上面早就有了專門的“龍蝦卸載服務(wù)”，標(biāo)價從二三十到兩三百的都有。我不敢找太便宜的，怕他們弄不干凈，最后花299塊錢找了個評價高的賣家，才解決的。

卸載費(fèi)加上之前買設(shè)備、裝軟件、Token消耗費(fèi)一共花了五千多，就當(dāng)是我給自己的焦慮交的智商稅了。這筆錢讓我明白了：像龍蝦這種，門檻高的半成品，根本不是給我們普通人用的。等什么時候這技術(shù)真成熟了，變成傻瓜式操作了，我再考慮要不要用吧。

06. 折騰了三個月龍蝦后，我重新相信“人”了

K｜35歲 上海 HR

我是一家AI+HR創(chuàng)業(yè)公司的HR。雖然沒有技術(shù)背景，但也算是一名深度的AI使用者。各個大模型、Cursor一類的工具，我?guī)缀醵荚囘^，公司還接入了API，可以低成本“隨便玩”。

去年年底，我和朋友正在聊一個AI創(chuàng)業(yè)項目。團(tuán)隊里有個技術(shù)合伙人，提了一個想法：想做一個能在手機(jī)上操控代碼工作的工具。我當(dāng)時聽完，便覺得這件事很有想象力。

沒想到，一兩周后OpenClaw就在圈子里流行了起來。那位技術(shù)合伙人馬上就用了起來，我也躍躍欲試。

但真正上手，并沒有想象中順利。

因?yàn)橛玫氖荰hinkPad，光是安裝環(huán)境，我就折騰了很久。在B站跟著教程一步步學(xué)，一路報錯一路修。后來，終于接入了飛書，跑了起來。

剛部署完那段時間，我特別興奮。每天晚上什么都不想干，就想玩它。

作為一名HR，我最直接想法是，讓龍蝦自動幫我review簡歷。每天重復(fù)看這么多簡歷，如果AI能替代這部分工作，我會輕松很多。

但這件事始終沒跑通。龍蝦跳轉(zhuǎn)到其他網(wǎng)站時，經(jīng)常報錯。我解決不了，就開始用一種AI時代的排錯方式：把報錯截圖丟給大模型，讓它教我怎么修。但經(jīng)常是，修完一個坑，出現(xiàn)另一個坑。

漸漸地，興奮感被挫敗感取代，使用頻次也降了下來。

最后一次打開我的龍蝦是在今年4月初。

我想讓它幫我給一個微信小程序配代碼，結(jié)果文檔繼續(xù)報錯，程序始終跑不起來。我盯著屏幕看了一會兒，最后直接關(guān)掉了窗口。

我身邊真正堅持用龍蝦的人，其實(shí)很少。除了那位技術(shù)合伙人還在持續(xù)使用，另一個技術(shù)背景的朋友原本想拿它做自媒體，試了一陣后也放棄了。剩下的大多數(shù)人，熱鬧過去之后，就慢慢散了。

OpenClaw最初打動我的，有兩個點(diǎn)。

第一，它像一只真正的“手”。不僅能聊天，而是真的能替人操作、解決問題。第二，它試圖把原本分散的入口重新統(tǒng)一——接飛書、接微信、接各種系統(tǒng)，讓人感覺未來很多事情都可以在一個窗口里完成。

但后來我發(fā)現(xiàn)，它“順手”的前提，是你本身具備技術(shù)能力，或者至少，你習(xí)慣解決技術(shù)問題。

回頭看年初那一波“龍蝦熱”，我覺得里面有明顯的泡沫。但我也相信，它的方向是對的。未來類似工具一定會更穩(wěn)定、能力更強(qiáng)。

只是至少目前，它解決的問題仍然高度依賴代碼，而且大多數(shù)使用場景，依然停留在互聯(lián)網(wǎng)端：發(fā)公眾號、寫代碼、自動化辦公，或者像我一樣，在電腦上篩簡歷。

去年，我對AI其實(shí)有一種“幻夢”。我曾經(jīng)很相信，它會解決很多問題，甚至取代很多崗位。但經(jīng)過這一波，反而讓我改變了想法。AI或許能替代流程、工具和部分技能，但它還無法真正承載“人”本身。

至少未來5到10年，都是如此。

*陳漢、王啟、米樂、K為化名。