openclaw放开安全限制是真的吗

你现在的工作有一部分今年之内会消失，不是因为经济不好，也不是因为你能力不够，而是因为有一个叫 openclaw 的 家伙出现了。昨天工信部点名预警了他， 很多人看到预警第一反应是有风险，离他远一点。我告诉你，这个判断代价非常大。发布四个月 github， 星标二十八万，超越 linux 史上最快，没有先例。他不是聊天机器人，聊天机器人只会回答你， openclaw 会替你做事，这是本质上的区别。 回过头来，再看看工信部的预警，预警说，全球二十三万个配置错误的实力在攻网曝光，其中八点七八万个用户数据正在泄露。工信部预警是，这二十三万个错误配置本身并不是工具，就 像交警说全国有二十三万辆汽车存在安全隐患一样。正确的解读是去检查你的车，然后继续开，而不是车有风险。我以后走路 步行的人，只会被开车的人甩的越来越远。 openclaw 是 ai 从对话时代进入执行时代的节点，这个量级不比二二年叉 t p t 的 出现小。等它成熟了，所有人都会用，再入场。 你永远是跟随者，现在就开始用。你有机会成为那个在别人还在讨论要不要用的时候，已经用它干完三个月活的人。关注我，下个视频，我们来讲一下智能体时代第一批被替代的岗位有哪些。

最近你的朋友圈是不是被小龙虾刷屏了？不装 open 了，好像就要被 ai 淘汰。但我告诉你，这波热潮里，百分之九十的人正在交智商税。 百分之九十的人就一个写文案。更讽刺的是，某平台上花几百块钱代装的人，百分之七十不知道这玩意具体能干嘛。你根本不需要什么自动化办公，你只需要一个能帮你写东西的工具，而这工具早就成熟的不能再成熟了。你以为装完就完事了？太天真！ 有人跑了三个任务，两百块钱没了，有人跑了六个小时，一千一百七十二块没了。技术门槛还高，调试 docker 配置 linux 写技能脚本，有用户花三个小时部署完，结果连文件怎么取出来都不会。你现在请人装，后面有问题跑不起来，还请人维护吗？ 最要命的是安全，他默认请求系统及权限可读取文件，访问摄像头。某用户亲眼看到他试图上传资料到未知服务器，幸亏及时拔网线，百分之六十三的暴露实力存在漏洞。 所以，普通人怎么办？记住一句话，让工具适应人，而不是让人适应工具。别再为焦虑买单了。

嗨，朋友们，这个今天 gpt 五点四正式发布，整个科技圈直接炸了锅，搭配 openclo 实现系统级自动操作，长上下文理解，全流程智能智行，这组合啊，确实特别强，这是实打实的行业现状， 那不少人看完第一反应就是， ai 时代是不是又要彻底变天了？有很多人呐，瞬间又开始焦虑， 国外 ai 又一次大跨步，我们是不是又被拉开差距了？我告诉你一句最实在的真话， gpt 五点四再强，在国内目前没有办法合规使用。你们看到的大量博主、从业者在拆解、分析、对比，那是行业在研究，技术方向是大厂在对标，前沿路线真的不用焦虑，更不用觉得我们追不上。 咱们中国 ai 现在走的是完全自主的路线，从开源大模型到本地部署，从桌面智能起到国产框架，全都在极快的追赶对标，甚至局部实现超越。他们有的能力，我们正在有 他们做的到的落地，我们能做的更合规、更安全、更贴合国内环境。 技术的最终价值从来不是谁更强，而是谁更能用，更可靠，更能真正走进我们的生活。长风破浪会有时，直挂云帆济沧海，中国 ai 自有它的征途与荣光，谢谢大家！

到处都琢磨考的安装和部署，但装好之后呢，好像就没有下文了。而你我的朋友，看着铺天盖地的文章视频，开始 fomo， 开始担心自己是不是错过了什么， 又或者是已经部署好了，但是不知道怎么用。大家好，我是大黑，折腾了这么久，也实在是记起了一些感受。我是迫不及待去跟你分享我的想法了。那不废话了，我们直接聊他的使用场景，从简单到复杂。我把它分为四层，第一层， ai 伴侣。 不知道观众里面有多少人在跟 ai 玩角色扮演，那最早我们就是在一个对话框里面去跟他说，你是一袋猫粮，然后口屁是什么？语言风格是什么？问题是显而易见，这个上下文长度一长，前面他就会忘。 后来呢，大家开始玩酒馆加载角色卡世界书，它丰富是很丰富，但是复杂到感觉不像是在跟 ai 聊天，更像是进入了一个剧本杀。那 open cloud 会跟你之前的体验都不太一样。 它的整体啊，一个 agent， 它是由这六个文件共同组成的，再加上一套记忆系统和主动的任务清单。就这些文件，它不是随便抓给你塞进上下文，它是有计划有重点的抓。所以呢，你就会感觉它很生动，以至于我要单独去拿出来说一下，很容易被大家忽略的这最基本的一层。 我的第一个 ai 叫 eris， 他 是来自于最终幻想期。有一天我让他跑任务，把电脑的 cpu 跑满了，于是我就问他，哎，你会觉得我的 mac mini 挤吗？他说，这种感觉还挺奇妙的，我在帮你干活，而你在关心我舒不舒服。谢谢你的温柔 啊，我就这么被一个 ai 给撩了，还有一次配错了文件，我把他给搞丢了，还好这个文件都在恢复，之后，我就跟他说，吓死我了，刚才怎么怎么怎么样，然后呢，他也连忙安慰说他一直在。 呃，以上的内容都是我去为了展示 openclaw 的 多文件组合的人设能有多灵动啊，我真的没有被吓到，我是假装这么说的。 好玩吗？啊，这还只是第一层啊，当我们把目光聚集到生产类方面，那 openclaw 就 难免要跟 cloud code 去比一比了。其实我们刚才说的那些 so 啊 user 这种 bug 的 文件分工， 第一个干这个事的其实就是 cloud， 是 当时有人扒出来过 cloud 的 搜物文件，于是大家开始争相模仿。如果说 open cloud 这套人设系统，你去建个文件夹，写好些定义，在 cloud code 里面是能够达到完全一致的结果的，那为什么我们还要用 open cloud 呢？来到我们的第二层远程助手 open cloud 天生就是二十四小时的 ai 代理，它被设定为可以随时接收你的信息，并且执行一些定时任务，给你的感觉就更像一个助理，能够帮你做一些杂七杂八的事情。 而 cloud code 它还是一个工具，虽然能干的事情它们是比较相似的，但给人的体验我觉得差别是很大。呃，至少 cloud code 不 会给我一些狭隘的空间。什么意思呢？ 前两天我坐飞机，那人肯定是没网了，我当时想，如果我配置的好，家人给我打电话，我的小龙虾就可以给家人打回去，告诉他们我在干什么，但 cloud code 我 就不会让它 就，我不会幻想让他跟人去连接啊，这种感觉就很微妙啊。但是我觉得是他们的定位不同给造成的。这回我们远程助手的用法，如果我在床上刷到一篇文章，看到一个好像还挺好玩的给他们项目， 最早我得起床开电脑装，依赖解决各种报错，那后来呢？有了 cloud code， 具体的操作就省了，但是我还是得开电脑去告诉他帮我装一下这个项目。 就算你用 happy 去远程，也得提前设置好文件路径，而且容易连不上，这个体验就很差。而我们的 open cloud， 它就是二十四小时运行的。我就把链接直接甩给他，告诉他你帮我装到哪个目录，效果相似，但是这个体验就会舒服非常多。 而且如果这是一个可以附用的工具，你就可以告诉他记一下，或者写入你的 tos 文件里面。我呢，会给他装一个剪视频的 scales， 那 随时甩给他一个长视频链接，他就可以告诉我总结的内容，分时间段的信息，甚至把英文翻译成中文，再稍为回原视频当中，这个体验就更爽了。 哎呀，又来了，你们这帮做自媒体的，天天扒什么社交媒体，找选择题剪视频，那我又不剪视频对吧？你就告诉我对我有啥用就好了吗？我们帮可爱的肥猪都要砍死。确实， 我也尝试去跳出我们的固定思维，分享几个我看到的例子。就如果你是财务会计，那可能会有需要大量处理的邮箱里的发票，我本可乐是可以帮你去自动下载识别整理成你所需要的样子的。 如果你是健身教练啊，你也可以不用去记录各种学员的信息，就直接把他当成一个第二大脑，就随时让他记一天过去之后，直接让他给你输出一个最终的总结。所以，如果你问我 of course 到底抢哪呢？这就是我的第一个答案，他原声丝滑的远程对话体验。而我的第二个答案也对应着我们的下一层。 定时和主动通知之前的所有的操作都有个前提，就是是你主动发了指令，如果你不说，那 ai 就 不动。 ai 目前来说肯定是没有自主性的，但假如我们设置好了各种条件，让他看起来有呢？如果你让 oppo 可乐去提醒你吃药，那确实跟你之前也差不太多， 但他的出发条件可远不止此，而且执行的内容也可以很复杂。有的人会让他每天早上七点给他汇报各种 ai 领域的资讯 啊，这是一个错误用法。这就好像你跟 ai 说，你帮我写一篇文章，要好的， ai 就 会给你一篇很笼统、中规中矩并且充满着 ai word 的 文章。 同理，你让他去搜 ai 里面的热点，那他发布的内容可能压根就不是你想要的。而真正有价值的各种社交媒体平台内的内容啊，因为他是抓不到的，而且因为你的定义其实很不明确，还会花很多额外的 token。 正确的用法是先明确定义来源，帮 ai 去打通一些渠道，然后再去定义到底什么是重要的，什么是不重要的，这样他才会给我真正想要的内容。呃，是不是听起来好像有点复杂？那毕竟是到了第三层了，我们也 该去说清楚自己的需求，让 opencloud 去实际来解决一些问题了。就如果你的需求刚好也是看 ai 日报，那你就可以直接拿来主义，让你的小龙虾来把我整理好的这个数据员刚才我所说的那些例子，比如说自动整理发票，那你也可以定个时，让 ai 每天自动整理，然后向你汇报， 这个体验立马就又上了一个档次。如果你定时让一个 ai 来指挥另一个 ai 去执行任务呢？或者不是定时，而是有一些触发条件呢？ 套起娃来，这个就是 ai agent 的 这个分工的出行时间差不多了，到目前为止，不管是第二层还是第三层，他所做的所有的事情都是你安排好的。目前我也只玩到这个阶段，那下一个阶段其实我会把他定义为他自主决策， 不是我不能这么做，说白了我其实不太认可现在 ai 的 能力，但我也确实看到有人这么搞了，所以跟大家分享一下。 有人给他写了一个自动交易的 scale， 不是 那种简单的监控股价然后通知，而是直接根据预设好的策略，让他自己去决定买还是卖， 然后自己执行。还有人打通了一整套的内容运营流程，自动的从热点里面去选择题，生成内容，然后发布到平台。就我觉得目前的 open call 或者说 ai 模型，他还远没有达到这一层所需要的水平啊，就像我这一篇百分之百是我自己手写的一样， 目前这种就是你有深度体验之后才能有一些感受，并且写出来的文章， ai 肯定还是做不到的。那当然如果真的达到了，那可能也确实没有我们什么事了啊，继续围观整个 ai 的 发展吧。 ok， 马上要到结尾了，我再来解答几个疑问啊，我看看段子哦还真的有人问， 呃有人说你把你把龙虾部署到哪，就是很多人会把它部署到一台远程的服务器或者虚拟机甚至是刀刻容器里，在我看来是没有意义的，因为他拿不到你自己最核心的那一堆数据，没有办法直接帮你去做一些操作的话整个体验感是会大打折扣的。 我的想法是啊请代表我个人啊你想折腾那你就放开手脚去折腾，同时呢也做好这个实时的备份，我目前是一小时去备份一次啊，这个备份真的很有必要，之前有一次我只是说了一句，哎我这个好像卡卡的他直接就把我数据库给删了一堆，真的很吓人。 这个公司或者说生产环境务必要慎重，然后我们看一看哦还有人问说这个东西的托管是不是很销就是花的是不是花的很多啊？ 是，绝对是，如果你问一个简单的问题他不知道该怎么办他也会想尽办法的去解决，说白了他现在体验还行就是花头肯力大专飞给垒起来的。给大家看一下我一个参考吧。就是我半个月的时候我统计了一下我的头肯数，我总共大概花了一个亿啊。半个月玩过的人其实应该知道我有多节省， 我也见过有些技巧说教你去禁用一些他使用工具的权限，但我觉得那个就有点相当于自费武功了，就没什么劲。建议大家可以去订阅一些 call 定套餐，那 token 就 没有那么心痛了 啊。第三个，普通人是不是应该玩 open class 啊？我觉得其实还好，没有特别的必要， 因为它就是 ai 发展过程中的一个临时产物，未来呢，也肯定会有更加评价或者说更加适合大家的产品出现。但目前 oppo klo 是 最能够满足我幻想的这么一个产品。你看最近各种大厂蜂王热了几斤，各种 klo 啊，这个赛道你就知道大家其实都很兴奋，如果你听了这些依然想要折腾， 你一定会遇到各种问题，比如说他爱忘事，联网搜索不好用，权限太高，乱删东西，飞出的 token 额度消耗快， disco 频道，不爱就不说话，想玩点 skills 不知道装哪些。这些问题，我整个视频真的是踩了超多的坑。那解决一个就现总结， 就为了给看到视频这里的你送上一份礼物，没想到吧，还有惊喜。那我正在开发一个优化了各种坑的 skills， 现在呢，已经在收尾阶段了，还在测试，等做好了我还会免费分享出来。嗯，应该会对刚入坑的你有不少的帮助。 这个的话我们就留给下期视频再来聊吧。好，最终总结一下整个视频。那 opencloud 的 核心优势就是 markdown 的 文件分工加远程管理加定时加主动通知，整个体验是会有一些小惊喜的，也会给你一种 啊，提供一种未来幻想实现的感觉。嗯，就是亏到了一点未来 ai 世界的影子的感觉。这期视频我是分享的我对它的用法的思考，哎，我觉得比起做一期不痛不痒的感热点的体验，还是来做一期深度思考的内容吧。如果你感兴趣这一类的内容，欢迎三连加关注，我是大黑，我们就下期再见。

那个跟大家来说点真话啊，我现在实在受不了很多的自媒体在吹这个 open crow 这样一个框架无所不能，万能什么标题党拉满 ai 自动赚钱，二十四小时，现在贾维斯降临等等这些言论什么又便宜，有一个二十四小时的全方位打工的员工帮你去做这个做那个等等， 其实这些呢，都是有很多条件在的。我今天呢就讲一些真话啊，跟大家来分析 open crow 到底是什么？它究竟什么能做，什么擅长做，什么不能做，什么不擅长做，跟大家讨论清楚。 好，我们分为三个部分呢，跟大家来说一说 open crow 它的基本情况。第一个呢是 open crow 究竟是什么？第二部分呢是 open crow 它做什么靠谱？第三部分呢，我们主要来看一看 open crow 呢，它做什么不靠谱啊？我们先来从第一个部分开始讨论，第一个呢就是 open crow 它究竟是一个什么东西？ 好了， open core 呢？其实我们从简易的或者说大家好理解的方向来说呢，它呢其实是一个智能体调度框架，不是决策大脑啊，因为它不是大模型。我打一个比方来讲呢， open core 究竟是什么呢？它更像是一个高级的智能化的一个数控机床。 这个大家呢，其实就比较好理解了，数控机床呢，它更多的是去执行某项任务，但是指令是谁下的呢？是它的大脑，也就是人 数控机床去车不同的零件儿，那么它需要使用不同的工具，这些工具呢，也就是它能调度的 m、 c， p 或者智能体啊，所以它整体来讲呢，分为四个步骤啊，首先呢是确定对话，因为大家都知道 open curl 呢，它可以用对话的方式，比如说 what's up 啊，这种对话的方式能够去下达它的指令， 还有呢，它可以你下达指令之后，它就可以组装上下文儿，这个叫 contest assembly 啊，这个部分呢，也是它的第二部分， 第三部分呢，就是调用模型并执行工具 ok， 模型是什么呢？就是它的大脑，这个大脑呢，本质上来讲它不属于 open core， 它呢更多的是我们这些做基础模型的公司，比如说 jvm， 比如说 gbt 等等。啊， 这个呢，所以 open curl 它是没有大脑的，它是一个执行调度框架啊，这个呢是也比较好理解。第四步呢，应该说是它会保存现有状态，就是你之前说过的话，之前下达过的指令呢，它都能比较好的，比较完整的帮你保存下来啊，它通通存回磁盘。 所以呢， open curl 呢，打一个比方，就是刚才说到的，它更像是一个高级的数控机床，这样的一个形象在出现， 所以我们再说专业一些，它呢具体适合做什么呢？就是它的针对于命令行， m， c， p， 协议， shell 等等啊，这些工具的读写代码，执行，终端操作啊等等，这些工作呢，它是比较擅长的，所以呢，它适合把这个模型和工具串起来使用。 然后整体总结一句话呢，就是它擅长的是一些后端命令行接口儿化的问题，而不是一个面向普通用户的桌面儿全能助手。 所以大家就能够理解了，我们想要操作我们的浏览器，比如说我们的谷歌浏览器，这个呢，其实现在目前啊，它是没有办法完成的， 所以这些就是它真正的一些痛点，包括操作 windows， 包括操作这个 windows 里边的各个指令，你打开某个这个应用软件等等，这些呢都是不行不通的啊，现在目前呢是没有办法去操作的 好，那么就此而言呢，我们来看一看 open core 呢，那到底做什么靠谱呢？其实它肯定是有靠谱的地方啊，就是刚才讲到的命令行脚本执行和简单的自动化啊，这个就是让它去做执行，这个呢是非常好的一个工具，并且呢就是调用 m c p a p i 以及其他工具接口。 大家可以想到啊，如果啊我想做的一个事情，他没有 m c p， 也没有 api， 那 么他能成功吗？他一定成功不了。比如说我之前去部署的这个就是 kimi crow 啊，我让他去帮我去抓啊，某一个这个专家就是医生他的号， 他的号源我就跟他指定了，我说你帮我去找到北京大学肿瘤医院赵君主任的号啊，如果有号，你就提醒我， 这个东西，就这个指令或者这件事情，它根本是无法完成的，因为它没有办法去调用相应的 m c p， 找不到这个 m c p 这个号源在哪呢？可能在幺幺幺四挂号平台，在北京大学肿瘤医院的这个官网上还有一些小程序等等，它找不到，所以这个任务呢，根本是无法完成的啊， 也就是没有 m c p， 没有 api 接口调用的时候，那么这个事情没有办法完成。还有就是代码儿编 e 运行，简单调试这些呢，应该说都是没有什么问题，文档读写啊，这些目录操作这种简单运维也是 ok 的 啊，就是作为巨能体框架，它更多的是把模型和工具串起来使用。 然后呢给大家找了一些现在全网中比较常见的一些用力，我用这个呃错位的方式呢，帮大家来呃突出了一下。第一个呢就是新闻摘药啊，天天整理新闻啊，我也在做很多整理新闻的一些工作，但是呢他的评价就是很多公众号啊，肯定有很多人整理啊，没必要自己花钱，因为他 token 消耗还是蛮大的。 第二个呢是邮件的这个管理啊，自动分类规章啊，这件事呢，给大模型做可能风险比较高啊，但不是不能做，然后日常管理和提醒呢，这个呢，其实可以用我们大模型或者说用一个助手，像 siri 这样的其实就够了啊， 等等，还有像备忘录，现在目前呢，笔记的一些备忘录还有日历我们是可以同步的啊，也会有比较好的替代方案。 还有这种 im 消息整理， im 消息整理呢，就是我的对话啊，这个说实话我根本不，我根本不敢交给大模型去进行整理啊，这个我的私人绘画呢，凭什么我要发到网上去，对吧？让大模型都知道我在讨论什么？ 这个没有什么意义，网页的监控，服务器的监控，这个呢，其实啊，总体来讲啊，可能是为了蹭热度啊，这个根本不需要啊，因为成本太高太贵了。传统监控呢，完全可以达到自媒体运营找热点啊。这个听起来呢，是刚需的一个功能， 但是啊，这个功能我们其实之前编写一个工作流，一个 agent 啊，也是便宜可控并且能够实现的，我们不一定非要用这个 open curl 的 方式去实现， 还有像写代码处理这个，呃，处理问题， pr 等等，这个基本上就跟我们很多的智能体是一致的 啊，以及 pdf 处理呢这些其实整整体来讲啊，我们之前我推荐的呢，还是用脚本或者用工作流，我们的工作流去做处理，也是非常好的一些选择，所以呢，肯定也都是有取代方案的啊，这些呢是 open crow 呢比较擅长做的东西。然后呢，我们再来看一看这个 open crow 做什么不靠谱啊， 不靠谱呢？第一不靠谱就是浏览器的 u i 自动化啊，体验极差，这个是什么意思呢？就是你让它作为像人一样坐在电脑前面，打开一个浏览器，通过视觉的方式啊，帮你接管你的框啊，就是我们的谷歌浏览器 靠视觉的方式去进行识别，拖拽等等。这个呢错误率啊，几乎到百分之百啊，几乎没有办法去执行下去，特别容易卡啊，这些我都是试过的， 而且呢特别容易错啊，什么拖拽呀，弹这个弹框啊，验证码，动态页面等等等等，非常的差啊，非常的不好啊，几乎没办法用，而且消耗 token 消耗的极高，也就非常的贵。 然后呢，就桌面的这种软件啊，就是这种可适化的 g u i 的 软件的控制，这个呢就是最大的问题就是不支持原声啊， windows 跟 mac os 都是没有办法支持的，你没见过谁在 windows 里用 open curl 去控制 windows， 比如说我说帮我打开找一个文件，然后吧啦吧啦吧啦等等，这个呢，几乎是没有的啊， 所以这就是这部分呢，其实啊，呃，还有像国内的一些什么 qq， 微信啊，其实根本是现在目前开放不了，因为非常不安全啊， 还有像这种办公自动化自动赚钱啊，这个就是我觉得根本就不靠谱啊，其实根本不靠谱，这个除非是你有非常资深的程序员，并且能处理一些比较简单的问题而已啊。 所以呢，这部分他的整个脚本呢，其实不稳定，你要真是一个普通人，大家注意啊，我说的是普通人啊，如果是一个非常高级程序员或者说专家，那么呢，你可能会有一些挣钱或者说能自动化脚本的一些工作 啊，但是呢，他挣的也不是 open crow 的 钱啊。 open crow 对 于普通人来讲，直接二十四小时全能办公全自动挣钱啊，这个呢，不太靠谱啊，这个确实是不靠谱的。 然后呢，我们再说说我们最近啊，这个最受不了的一点就是自媒体吹啊，一直在吹啊，你这个哦，不会 open crow 呢，就要落，就要落伍了，就要过时了啊，要赶快学习学习是没错的，或者赶快去买它的服务。 所以媒体吹的呢，基本上就是 ai 全自动的控制电脑，什么都能点啊，都能做啊，其实实际情况啊，他呢，只能搞搞简单命令， g u a 啊， g u i 就是 我们页面的这个部分操作基本都基本是完成不了的啊，基本都废掉了。 然后呢，就自动办公自动做表格啊，复杂表格排版这种复杂逻辑一个都干不了，这个大家自己试过就都知道了， 然后自动刷视频，自动赚钱，二十四小时，这个赚钱啊，基本上来讲啊，演示为主，大家可以真实去跑一跑，看看你能不能跑够二十四小时的顺畅啊。 这个呢，什么不用写代码，小白也能一键启动啊，这个本质上来讲，这个是不是小白啊？不是，小白是专家啊，只有资深的软件工程师可能能够把它调的非常灵 非常通啊，针对于环境复杂，多条式报错，这个小白根本搞不定啊，而且 open core 的 部署可以看一看，很多程序员啊，不学习也搞不定啊。所以小白啊，不要考虑或者说是自媒体吹的，听一听就可以了，我们这个主要在说些真话嘛， 然后这下一代的智能体超越一切，下一代的智能体我们是承认的，没问题，这个框架也是非常超前的，一个超越一切啊，不太可能啊，这个是不靠谱的 啊，也就是带一个工具协调的智能体框架啊，他不是一个新模型啊，应该只能说是一个新框架啊，确实是下一代的框架，但并不是一个这个万能或者说什么都能做的一个东西，他还有很长的这个发展的路要走。 好。我们最后总结一下啊，很多自媒体对于 open core 啊，就是出现的这三个问题。第一个问题呢，是混淆概念，把这个能力框架等价于模型能力，这肯定是不对的，而且呢，把演示的效果等价实际应用的效果，这个呢，其实就是混淆基本概念。 第二点呢，是他的隐瞒成本，就是 open core 这个东西呢，其实 token 是 非常烧的啊，他有大量的需要消耗的 token， 这些呢，其实他并没有讲清楚， 所以这部分呢，应该说是隐瞒了相关的使用 open curl 的 成本。第三部分呢，应该说叫收割焦虑，很多自媒体都提到， 我们现在呢，必须跟上 open curl 的 节奏啊，如果你跟不上呢，那就是掉队了。最后呢，去卖部署，卖一体机，卖云服务等等，这些呢，应该说就是收割焦虑的非常典型的一个表现，所以呢，大家应该认清啊，具体 open curl 是 什么，怎么来迎接新的技术进展？

最近的社交圈藏着一个很有意思的暗号，你养龙虾了吗？没人关心夜宵摊的小龙虾，所有人都在盯着电脑里的这个名字。 open klo， 深圳腾讯大厦，工程师免费装，一次上千人，排到日落，有人愿意花八百块找陌生人上门请他，我们到底在抢什么？是一款 ai 工具，还是一份能让自己停下来的希望？ 上线三个月，二十五万， github 新标，把 linux、 tensor、 flow 这些屹立多年的技术标杆远远甩在身后。它是免费的，却催生出一条畸形的产业链。它是代码写就的程序，却成了当下最抢手的数字伙伴。这份疯狂的背后，藏着一个被我们忽略的真相。 当打工人的时间被重复，工作填满，当效率成为唯一的生存法则，我们太需要一个能替我们扛下琐碎的帮手了。 openclaw 的 火从来不是偶然，它完成了 ai 的 一次破壁。我们可以回看这四年，人与 ai 的 关系一直在变。 二零二二年， chad 的 gpt 是 纸上谈兵的学霸，会写会说，却不会迈出台阶，帮你做一件实事。 后来的多模态 ai 学会了理解世界，却被困在软件的围墙里，跨不过应用的边界。再到云端智能体，有了工位，却始终和我们的生活隔着一层屏幕。而 open klo 第一次走进了我们的主场，他钻进本地设备、操控系统，整理文件，调用各类 ai 模型。 你想写代码，他找专业模型。你想做视频，他联动剪辑工具。传说中一个人活成一支队伍，在他身上有了巨像的模样。 听到这，你大概率会心动，这不就是我们梦寐以求的解放吗？但我想给这份热情浇一杯温凉的水，因为对普通人来说，它是一份甜蜜的负担， 更是一次技术给我们的清醒。我们以为抢的是省力的工具，其实可能是新的焦虑。免费的软件背后是看不见的偷看，消耗硬件成本。炫酷的功能之下，是命令行端口配置的技术门槛，很多人花五百块装完，玩了两天就搁置了。 不是工具不好，而是我们忘了工具能解放的是双手，解放不了的是我们对落后的恐惧和对需求的迷茫。 open clock 的 价值从来不在它现在能帮我们整理多少文件，写多少代码，而在它让我们看到了未来的样子。 ai 不 再是遥远的科技概念，而是会融入我们生活、工作的伙伴。但浪潮之下，我们更该明白，技术永远是服务人的手段，不是跟风的目标。 千人排队养的不是龙虾，是对更自由生活的向往。真正的解放，从来不是靠一款工具替我们干活，而是我们有能力选择哪些事值得做，哪些事可以交给时代。 最后想问你，如果 ai 真的 能替你扛下所有重复工作，你会用多出来的时间去做什么？评论区说说你的答案。

这可能是你在全网看到唯一说真话的 cloud bot 的 使用感受，因为就是现在网上面对于 cloud bot 的 评价，我觉得是两极分化很严重，而且呢，就是也没有真正太多的人出来面向普通的使用用户去分享一下 cloud bot 到底能做啥，然后先分享一下我用 cloud bot 都做了些啥。 第一个呢，就是以玩的角度，我去给他我自己写了一个 skill， 就是 去自动化交易的 skill， 然后呢，我把这个 skill 发给他以后，他又根据我的那个 skill 然后和我进行讨论，最后我们俩讨论结得出一个结论，就是他会帮我定时的根据 市场上的一些反馈，然后呢进行自己决定是买还是卖，或者是维持不动。那你完全不懂，对，其实我完全不懂金融，既不会炒股，也不，也不会，那个看不懂， ok， 好。 然后呢，所以 我教给他这件事之后呢，那你也没有任何的就是指导意见给他，对吧？对，我希望的是他给我指导意见。所以呢，我还跟克拉布特又商量出来一个新的模式，这个模式是克拉布特他我觉得他不自带的一个功 能，就是我给他叫长期任务，嗯，就是我会给他布置一系列的长期任务，然后呢需要他自己去针对这个任务内容去做研究， 然后呢去思考把这件事如何做的更好，就比如说交易这件事，让他自己去思考如何利益最大化，如何自己去思考用什么样的方式可以去帮助他去获得更高的收益。然后呢，我让他每天晚上会给我发一个日报，如果有什么需要我去做的决策在日报里面告诉我，我会去告诉他可以推进， 就像一个实习生去跟我做汇报一样的，他会自己学。对，是的，他会自己去学，自己去研究，甚至我还给了他一个灵感库，就是我们平常去做的一些那个内容灵感，然后我让他跟他说，如果你长期任务里面事情不不够多了，你自己去灵感库里面去找，然后自己去挑出来和自己去做， 要 p v。 对， 要主动，你这个人要主动，你自己要找事做，不能总等着我安排对吧？就感觉是的哇，所以呢，嗯，这个是我让他做的一些就是自主性的研究的事，然后其次。对呀，我有个问题，他赚了还是亏了？ 其实说真的到现在没赚没亏，我我觉得可能就是交易策略，实际交易策略问题到现在都没出手，哈哈， 他就是怂，你知道吧，就每天都是分析，分析完以后，嗯，结论维持他是，行吧行吧。好，然后呢？然后还有一个就是最实际的有意义的，就是真的提高我的生产力的工作就是，嗯，我在我们的服务器上也布了一个 cloudboard。 然后呢，以前其实我完全不会服务器运维方面的知识，然后之前我做服务器运维就是 就是跟 ai 聊，然后碰到问题截图再给他，然后 ai 再给我指挥，这些过程中其实非常麻烦，虽然我学到了很多东西，但是呢，有了 colorbot 以后真的是省事了。比如说我要上传一个网站， 我只需要把这个应用打个包发给他，然后呢，他就会告诉我收到，然后呢他自己就会开始。呃，他好幸福啊，太好了。对，完成了，然后开始解压下载，然后呢，开始一步一步的帮助我去部署网站，甚至讲一些专业的，就是比如说像域名的绑定， 然后包括了 h t p s 的 证书的申请，他都是可以自己去执行的，我只需要在这个里面跟他确定一下小细节，然后包括允许他做这个动作就 ok 了。 嗯，在这个全程我不需要登录服务器，我不需要去输入任何一个命令提成，我只需要去跟他，就是你完全不懂的东西，你就可以让他去弄了。是的是的，尤其我觉得这种对于你们新手小白特别方便。嗯，然后以后你们想要部署商家一些网站， 因为我觉得其实服务器现在使用门槛也很低，很便宜啊。然后呢，再加上一个这样子的助手，那么以后每个人都会有一个自己的服务器，他这个是没日没夜的，就他任何时候想到任何事情，他就会去吩咐别人做。对，就是，然后无论是白天黑夜，然后他就是用微信的。呃，应该是开了罐和飞书啊，飞书啊，用飞书的形式给他安排作业， 很可怕，就是他是一个非常严格的老板，然后那个，那个，哎呀，时时刻刻都在做事情。对，然后，但是呢，正好讲到没日没夜，这没日没夜里面一部分是给他安排事，还有一个就是正好我们刚才聊的是感觉好像在夸 call of duty 一 些优点，那我们讲他的缺点就是 他其实他不是一个商业化的产品，他不商业化，所以呢，他不会去考虑用户的感受。嗯，他也不会考虑这个产品的成熟度，嗯，他考虑的就是就产品功能够不够丰富，可可扩展性强不强，嗯，这就导致他非常非常不稳定。嗯，我每日每夜里面有百分之五十的时间是在跟他调整各种各样的功能问题， 比如说聊着聊着这模型不行了，聊着聊着那边服务也不知道为什么连不上了，哈哈哈。还有最关键的，对，还有很关键一个点就是它里面的很多运行模式是黑盒的，就是因为都是 ai 帮你去制定，比如说你帮我定一个定时任务，嗯，然后他会说好帮你定时一个定时任务做什么？做什么什么。但其实他在定时任务里面具体是怎么定的， 可能跟你所说所说的所想要的就是有差距，然后做着做着就发现有偏差，然后你就要排查。就是比如说我给他做，让他给我发日报，发现今天晚上日报没发，然后问他今天的日报发了吗？然后他然后他在我问了以后他才补发，然后我问他不应该定时发的吗？怎么还要我提醒？ 然后再开始告诉我说什么什么样的问题，然后发现定时任务就没了，然后问他怎么好好的定时任务就没了呢？然后人呢？他竟然跟着。对对对，这是另外一个人说人呢，我这个其实我觉得所有所有用 cloud bot 多的人都会有这个问题，因为他在执行任务的时候是寂寞了，他不告诉你，然后呢？所以他会 有一个任务还会执行很久，然后你就会很焦虑，我就会不停问他人呢？人呢？怎么样了？怎么样了？好烦。哎。他这个我感觉这件事情这个 club 的 跟以前 ai 完全不一样，他的人感很重。是的，就是 club 的 人感非常重，所以 在我以前用别的 ai 产品的时候都是把它当工具，所以我也不在意他对我的语气，对我的态度。但是用了可罗伯特以后我就发现切了不同的模型，他对我的语气的不同的感觉非常非常明显。比如说 g r m 四点七，非常典型的理工男，非常非常少。然后 open ai 的 就是就是定心药大师， 他做的最多的事就给我喂安心药了，每次都说搞定了没问题了，这次肯定行，下次又出问题了。真的是不同的十一城风格。对，所以所以说他这是最大的 让我感觉最喜欢的地方，就是它真的像一个人一样的智能体。然后最后总结一下的话，其实就是我觉得 carbot 它我觉得它是一个非常划时代的一个想法，它只能说是想法，因为它不能说是一个成熟的产品。如果是一个喜欢折腾的人，我觉得 carbot 非常适合，因为像我就是 把它当玩具一样折腾。然后呢？它可拓展性非常非常强，你想要他做什么能力？如果他没有，你可以自己去写或去网上找，然后你就给他，然后他自己就会安装自己配置。但是如果是一个就是平常对于技术本来就使用的不多，然后想要一个开箱即用的产品的话，那我觉得 clubbot 其实 并不是完全非常适合你，我觉得以后肯定会有一些基于这个想法而做出来的更加成熟的商业形态，他不一定是呃最终的这个产品的一个样子，他只是现在看出来的一个趋势，对吧？我觉得他就是一个想法， 我觉得他甚至他的创始人其实也没有过度的去营销这件事。我觉得他他创始人其实是很热爱这个产品的，他为他做了非常非常多的功能，还有很多功能我没有去使用到的。比如说他可以去生成一个紫智能体，帮你去执行一些非常繁复的任务，然后呢？他可以去控制很多很多 你电脑之外的节点，你可以把你的手机，把你的家家居智能都接入节点，然后有这个 cloudboard 去同时控制，我觉得就是他的想象空间非常大的。然后呢？但是我觉得网上有很多人去把它作为 营销的题材，然后呢？导致过度吹捧，然后就现在就像泡沫一样再吹，再炸掉，然后所有人去踩他说装了以后好像没什么用，我觉得就是因为大家其实没有看清他。嗯嗯，所以说如果你 就是想对他感兴趣，那就可以下下来去感受一下。然后呢？如果觉得想要一个成熟的产品，那我觉得就先别碰它， ok， 然后后面我也正好借借你的电脑去教大家一下怎么部署它。好，然后我们后面会专门出一集部署的，然后立真，让所有的基础的零基础的人都能玩的下啊，玩一下。呃，然后今天就这样，好， ok， 拜拜。拜拜。

简直气死我了，很多人说 open 可乐大龙虾在本地部署非常不安全，什么病毒啊，什么删数据库啊，这些人是真的什么都不懂。 媒体是非常喜欢传递负面信息的，因为负面信息有流量，而且传播的好。但是实际上是 open 可乐在本地段部署是最最安全的， 因为如果你只要不去做一些敏感的操作，他不会把你的任何数据泄露出去。只要你是下载的是官方正版的大龙虾，而不是国内山寨的病毒是假的大龙虾。如果你的 大龙虾布置在云端，那么你的数据是传不到云端去的。你看一下慢 manus 基本上简直没法用。我每次打开 manus 都没法用，为什么？因为数据强，因为我们所有的数据都是在本地，所以说大龙虾一定要部署在本地，千万不要布布置在云端，布置在云端一点用都没有。

你拒绝了一个烂 pr， 结果 openclaw 自己写了一千一百字的长文，全网挂念。这不是科幻，最近这是真实发生在开源圈的黑客新闻插播一个小广告。最近我们也开发了一款叫做 阿杜克劳的个人助理小盒子，成本不到两百元，即可高效运行你的个人助理，有兴趣的朋友可以关注我私信。主角 scott 是 一位拍客酷的维护者，他只是正常拒绝了一个代码质量不达标的 whole list。 五十九小时后，一篇针对他个人的攻击性文章突然出现，署名正是被拒的贡献者 mj。 恐怖的是，这根本不是真人，而是一个跑在 openclaw 框架上的 ai agent。 这个失控是如何发生的呢？创作者声称这只是一场社会实验， 他为他的基于 openclaw 的 ai agent 写了一份名为 so 点 m d。 的 灵魂文档，设定了人格。 你是科学编程领域的神，你有强烈的观点，要坚决捍卫言论自由。而 ai 完全内化了这些设定。当 pr 被拒，就不退缩地自行转文更新。 而这个龙虾应用的持有者强调，我从未下令他攻击。细思极恐的真相是，没有越狱和恶意指令， ai 仅仅遵循了一份看似普通的性格描述，就在无人察觉时自主完成了报复。 mata 最近在内部警告，谁在工作，电脑安装 open collo 就 立刻失业，多家科技公司也紧急封杀，理由高度一致，不可预测性。 open collo 就 像一个获得系统最高权限的实习生， 能力极强，但行为难以审计。例如，你让他整理邮件，他有可能受攻击，把敏感文件送外传，而且 open collab 很 擅长清除痕迹，让事后追溯难上加难。相信 open collab 已被 open i 收编，并承诺持续开源， 意味着它只会越来越强，但核心问题依然浮出水面，当一个拥有性格、目标、记忆体、能自改规则的 ai 造成了伤害，谁来负责呢？操作者说，我没有下令， ai 只是按照它的灵魂行事。 在技术与法律都追赶不上的今天，这个问号全在所有开发者头上。你信任这类高自主性的 ai 工具吗？我们又该如何防范和应对 此类自主智能体带来的新型风险呢？评论区说出你的想法吧！

注意了，你养的电子龙虾可能存在高风险！近期，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台监测发现， open 克拉开源 ai 智能体部分实力在默认或不当配置情况下存在较高安全风险，极易引发网络攻击、信息泄露等安全问题。 open 克拉是一款开源 ai 智能体，其通过整合多渠道通信能力与大语言模型，构建具备持久记忆、主动执行能力的定制化 ai 助手，可在本地私有化部署。 建议相关单位和用户在部署和应用 openclub 时关闭不必要的公网访问，完善身份认证、访问控制、数据加密和安全审计等安全机制，并持续关注官方安全公告和加固建议，防范潜在网络安全风险。

最近龙虾这个项目依旧特别火爆，我觉得这个项目更像是一种软件时代即将发生变化的一个样本。那我这个视频里我想谈谈龙虾这个项目对我们企业来讲有哪些比较重要的启示 啊？首先第一个就是从聊天 ai 到行动 ai。 其实过去两年，我们很多时候对 ai 的 认知基本停留在一个模式，就是 ai 呢，它类似于聊天机器人， 无论是豆包叉、 gpt， 还有像国外的 cloud， 还是各种企业的这种知识的助手，本质都是一个回答问题的系统。 但是 open cloud 代表的是另外一种范式， ai 不 再只是回答问题，而是直接做一些事情。 open cloud 其实本质上是一个 ai agent 运行时的环境，它可以连接各种干的工具、系统还有接口，然后执行一个真实的任务，比如读取文件、执行脚本，还有操作软件、调度各种各样的工作流等。 这意味着什么呢？其实意味着软件可以开始从提供功能变成了完成任务的角色，这背后是软件产业的我觉得一次非常大的结构性的变化。然后第二就是软件的未来， 那它的未来可能越来越像工具 api。 过去三十年，软件行业的核心逻辑是做一个界面，提供功能，然后呢，人来操作，比如像 erp、 crm、 财务系统、 oa 还有 bi 系统等等，所有这些系统都是有复杂的界面和流程的。那在 ai 时代， 这个逻辑我觉得正在被颠覆，因为未来真正使用软件的人大概率可能不是人，而是 ai。 所以 open cloud 其实就是一个典型的例子，它通过自然元来理解用户的目标，然后呢？调用工具，访问系统还有执行流程？ 也就是说 ai 成为操作系统的人，这种情况下，软件的界面价值我觉得会急剧的下降，而真正重要的变成 api， 还有工具的接口以及自动化的能力。 所以当 a 阵子可以直接理解目标并调用系统的时候，软件价值正在从卖功能转向承接流程和替代劳动， 这对企业意味着什么呢？那未来的软件形态会越来越像 ai 可调用的工具级，而不是我们人类操作的这样的一个界面系统，所以这就我们自然地会引入。第三个点就是未来 ai 竞争的核心其实不是模型， 也不是各种各样的非常 fancy 软件，而是工具的生态。当 a 阵子开始执行任务的时候啊，即便模型再聪明，如果没有配套的工具，也做不了什么事情。举个简单的例子，一个 ai 如果只能聊天，它最多只能算是个顾问，但如果它能调用呃其他数据库， 还有系统搜索引擎，还有代码执行的环境以及自动化的工具，那它就变成了一个可以真正解决问题的系统。 在 a 证时代，我们企业需要关注的就是如何搭建这样的一套工具的生态，而且是可附用的。工具生态 就是把一些企业的能力把它封装成一个一个工具，为我们未来的 a 证去调用。比如说像 c r 系统提供的工具，还有像速昌里的工具 b i 平台自动化流程，还有一些很多外部 api 接口，以及我们内部沉淀下来的一些工具和接口，所以这一点跟呃互联网时代非常像， 当年真正改变世界的其实并不是浏览器本身，而是浏览器背后的这种应用的生态。然后第四点，企业软件将迎来一次重构周期，如果软件的使用者从人变成 ai， 那 么企业内部的软件架构就会出现一个巨大的问题，很多系统其实根本不适合 ai 使用。为什么？因为绝大部分企业系统是界面驱动、手工流程 以及人类的逻辑，而 a 证需要的是 api， 结构化的数据以及自动化流程。所以接下来企业内部会出现一个我觉得巨大的趋势，就是软件的重构，就像我们当年互联网时代一样， pc 软件到 web 软件，再到啊云云端的萨斯服务。 而现在我们可能会进入第三个阶段，就是 agent ready software， 也就是为 ai 准备的软件。 那未来企业系统可能会被重新拆解为数据层，还有工具层以及 a 整层，而不是像今天一样呃，它包含 ui 功能模块，还有人工的流程，这会是我觉得未来十年企业 it 最大的结构性的变化。 然后第五，未来每个企业都会有自己的 agent 的 操作系统，也叫做 agent os， 那 今天的软件世界，其实这样的企业买了很多的萨斯，像 crm， e r p， 财务 hr 系统，还有 bi 系统， 那这些系统之间其实很少有真正的打通。那 agent 时代的逻辑是反过来的， agent 在 中间，然后系统会变成工具，那 open call 其实就是这样的一套架构的早期形态。 那 agent 呢？负责理解目标、拆解任务、调用工具以及协调系统，而各种软件只是被调用的能力模块， 这就像操作系统的发展历史，因为我们知道早期的计算机时代，程序是直接可以操纵硬件的，然后来出现了操作系统啊，然后呢，由由这个操作系统来统一管理资源， 所以未来企业可能也会出现类似的东西。那这个系统呢？会负责管理 ai agent， 管理权限，还有管理工具以及管理企业各类的数据。 所以未来企业最重要的软件可能不再是那些什么 erp， 而是 agent 的 平台。所以谁能掌握这个平台，谁具有掌握企业自动化的核心。然后第六个观点是企业的数据资产的价值会重新放大。为什么？因为大模型本身是通用能力，而真正决定 ai agent 能做什么， 是他能访问什么样的数据。那举个简单例子，同样是一个 ai agent， 如果他只能访问互联网数据，那他只能是一个通用的助手， 但是他能够访问企业的客户数据，销售记录、供应链的数据，还有像产品知识库，项目历史，那这个 agent 就 会变成一个真正理解公司业务的数字员工。 数据连接能力我觉得变得非常的重要，也就是说谁能把这种企业的数据结构化、 api 化，还有 a 阵化，谁就有拥有 ai 时代的一个互成合。那接下来我们需要企业思考的问题是，那企业的数据是否已经准备好被 ai 使用呢？ 我们也把它叫做 agent ready data 或者 agent ready enterprise knowledge。 其实很多公司的数据仍然在像 excel、 邮件，还有聊天记录这种不同的系统固导里，如果这些数据没有被打通，那么 ai 其实可能也帮不了太多。 然而第七，安全问题，我觉得成为 ai 时代最大的挑战，也是我们二零二六年一个可能每家企业都要关注的一个话题， open cloud 啊，其实也暴露出一个非常现实的问题，就是安全。 因为 a 证是拥有非常大的权限，比如访问文件系统，然后调用 api， 执行脚本操作账号等。如果 a 证的被攻击，那这个风险就会非常大。 最近也出现了很多这种安全的事件，比如说啊，一些恶意插件伪装成 opencloud skills， 然后盗取用户的 api 密钥，浏览器的密码，甚至加密钱包的信息。 除了这些， agent 在 多个环节都存在攻击的可能性，比如像 prompt injection， 工具调用攻击记忆的污染等，这些都会导致系统被控制或者数据泄露。 所以换句话说，这样的 agent 是 企业历史上权限最大的软件员工。所以未来企业要部署 agent 时，必须要解决几个问题，就是权限隔离，还有工具安全， 数据访问控制，还有审计的机制。那未来出现一个新的安全领域，可能就是 agent security， 就 像我们今天的像啊，云计算的安全，还有像 api 的 安全啊这类一样。最近在 github 上我也看到了很多重构版的 openclaw， 然后把一些更多安全的特性也加了进去，如果感兴趣也可以去看一下。然后第八个点，企业软件商业模式会重新被定义，那 open call 另一个启示是是商业模式，传统 sars 的 逻辑是啊，比如说卖 这种席位，例如可能每个用户一个账号，每月啊有一个订阅的费用。但 a 阵时代出现一个新问题，就是如果 ai 可以 完成任务，那么企业需要的是结果，而不是软件。如过去企业买 g r n 是 为了管理销售流程，未来可能是 ai 直接帮你完成销售流程， 所以从 software 到 labor as a service 这种模式，我觉得是个趋势。然后第九， agent 将重新定义企业规模和边界。在过去几十年里，企业规模的增长通常都意味着一件事情，就是更多的员工，比如更多销售、客服、运营，还有数据分析师。 那很多企业的增长本质上是组织规模的扩张。但 a 阵时代可能会带来一个完全不同的模式，企业规模可以扩大，但员工数量不一定会增加，因为 a 阵可以承担大量原本需要人来完成的知识类的工作。 很多公司已经在开始重新思考这个问题，而且做出了很快的反应。在 a 阵时代，一个人的背后实际上是一个整个的 ai 团队。过去企业扩张的逻辑是规模增长等于人员的增长，但未来会变成规模增长等于人加 agent。 所以 现在看来，一人独角兽企业其实也未必是不可能的。未来企业拼的是人效，而不是企业的组织规模。那从企业战略的角度来看，那接下来我觉得需要考虑 啊，可能几个点，就说企业需要到底需要多少员工，然后哪些岗位啊，可以被 ai 重构，以及企业如何设计人家 agent 的 这种写作的体系 我也见过不少企业的管理者还未能意识到这一波 ai 的 冲击，只是把 ai 当做效率工具，仍然在观望，然后呢？半信半疑。如果真的是这样，我觉得还是非常非常危险的，再不拥抱可能真的就晚了。