openclaw跟浙文有关系吗

先投入三万六人民币，就能打到二十四小时印钞机。最近 opencloud 真的 太火了，火到有人花钱找人上门安装了。大家好，我是尚明君。 opencloud 不是 开云软件吗？怎么安装还要收费啊？打开购物软件，搜一下密麻麻的袋装服务，看的人目不暇接。随手往下一翻，发现 opencloud 袋装已经是一套成体系的服务了， 网上远程安装的费用从几块到几百块不等。比较神奇的是，对于选择这种袋装服务的客户群体来说，好像价格高一点比价格低一点更让人觉得靠谱。 像这家开价三百的远程安装服务，有超过两百人付款，而另一家要价八十，还花钱挂了广告，成交量却只有前者的一半， 平民玩家的部署费用如此。再往后翻到了所谓的企业级部署和炒股预测模型所需要的带装费用，轻则报价几千上万，夸张的有两百万的，不知道到时候是不是老黄亲自上门给我安装。 那你要说这安装费贵吧，现在的袋装服不仅给你安装 openclaw， 有 的还上门做饭，哎，这好像就有点香了，要是还肯往上加钱，还有更多特色服务。有些东西贵却是有它贵的道理。 其实 openclaw 这波不单单是让国内的用户疯狂，国外的韭菜涨势也挺喜人的。这个名叫 set up claw 的 服务商就是专门提供 openclaw 袋装服务的，包它从三千美元到六千美元不等。 在这个像模像样的官网上，详细介绍了 openclaw 是 什么，以及你为什么应该选择它们的服务，再加上不满意百分百退款，专业真诚，要不是余额不足，高低得下单，一个 三千美元着实有点贵。于是我再看看其他便宜的。一通搜索后，我找到了这个在一个叫 awesome openclaw 的 github 项目中，有个专门对比第三方袋装服务的列表，其中详细列出了市面上不同袋装服务的价格和服务内容，要价大概从十美元到两百美元不等，换算成人民币的话， 差不多刚好和国内的物价匹配的上购买力平价在这块发力了。便宜的只要九块九，贵的也能专门克制化。 open club 的 袋装服务可以说是老少咸宜，总有一款适合你。 但是只要咱们稍微在该项目中往上翻一翻，就会发现，它一开始就列出了 open club 详细的安装和使用步骤，甚至还有 open club 的 发展历史和对于硬件的最低要求。可以说你根本不需要花钱就能独立实现部署。 就算枯燥的文字看不下去，网上随手一搜也能够找到大量从零开始未泛级的详细教程。既然如此，为什么还有那么多人找代装服务呢？答案可能很简单，就是 open class 实在是太出圈了，火到一个完全不懂计算机技术的人也听过同时也想使用的程度 了。这就催生出了一个充满讽刺的韭菜悖论，越是对计算机一窍不通的人，越没有办法独立安装。越没有办法独立安装的人，越迷信这玩意是个电子摇钱树，也就越心甘情愿花钱找人 装在袋装卖家的嘴里。操作 open call 的 流程是这样的，安装睡觉醒来暴富，但真实客户体验到的流程却往往是，不会安装花钱袋装，装完不会用，花钱买教程， 操作完不赚反馈，花钱进高端群学习，到最后真正赚到钱的，是提供袋装服务和卖客的事情。如果只是外行被割韭菜，那顶多算个常规喜剧。但再往下挖一层，你会发现它背后可能还藏着一个赛博套娃的故事。 前几天我在 reddit 上看到个帖子，其中版主提到有人同时操控四百个机钱到处发 openclaw， 简直是印钞机 a g i 已经到来，再不用你就被时代淘汰了一类的帖子。 再回忆一下我自己经常刷到的用 openclaw 搞副业赚钱的视频，两厢结合，我一下误了，为什么袋装生意能这么火？因为这家伙有神态闭环啊！白天我发怎么用 openclaw 帮你赚钱吸引流量，晚上我就挂九十九块包安装用 openclaw 赢在终点线的单子来变现。更乐的是，我们都知道 openclaw 最擅长的事就是模仿人类完成重 的操作，也就是网络水军。所以搞半天我学 openclaw， 然后操作 openclaw， 不 停发铁，让更多人加入到学习 openclaw 的 过程中来，就能用后进者的钱来补贴先进入者。以前割韭菜的镰刀需要用手挥，现在这家伙也能全自动了。

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？

全球科技圈被一只小龙虾彻底刷屏。从深圳腾讯大厦千人排队，到央视力挺发声，再到全网疯传云上养虾人， openclaw 以一种近乎现象级的方式闯入大众视野。今天，我们用最通俗、最贴近普通人的视角，把 openclaw 彻底讲清楚，让你看完就明白 这只突然爆火的小龙虾，究竟凭什么搅动整个 ai 行业。先回答第一个问题，也是所有人最关心的， openclaw 到底是什么？用一句话讲懂。 openclaw 是 一款完全开源、本地优先、可自主执行任务的 ai 智能体执行框架。 它不是聊天机器人，不是大模型本身，而是给 ai 装上手脚，让 ai 真正动手干活的数字执行引擎。简单说，你平时用的 ai 只能回答问题、给方案写文字， 而 openclaw 能听懂你的自然语言指令，直接操作电脑、打开软件、处理文件、执行脚本，完成全流程任务。相当于你拥有了一个二十四小时不休息、不用发工资、随叫随到的数字员工。他由奥地利开发者 peter stanberger 在 二零二五年底推出， 短短数月就在 github 收获海量新标，成为全球最受关注的开源 ai 项目之一。核心价值只有一个，把 ai 从只说不做的顾问变成说到做到的执行者。 他不依附任何大厂，完全开源开放，既可以本地部署在个人电脑，也能云端运行，数据完全由用户自己掌控，不泄露、不上传。这也是他能迅速击穿圈层，从程序员圈火到普通爱好者的根本原因。一句话总结， opencloud 就是 ai 世界的实干家， 是让人工智能从对话框走向现实操作的关键桥梁。接下来我们讲第二个问题，为什么它会被叫做小龙虾？这个名字和梗到底从哪来？很多人第一次看到养龙虾云上养虾人的说法，都会误以为是餐饮梗、网络段子，其实背后有清晰的由来，而且和产品本身高度契合。 首先是名称演变。 openclaw 最早不叫这个名字，最初命名为 clawbot， 取自 cloud 和 cloud 的 组合。 cloud 指意就是爪子、鳌钳，寓意像钳子一样抓取任务、执行操作。后来因为商标相关问题，短暂更名为 motbot。 mot 有 蜕壳的意思，暗合龙虾生长的特性。最终项目定名为 openclaw， 突出开元属性，也保留了核心的钳爪意向。而最关键的原因是它的官方图标就是一只红色的龙虾，形象鲜明，辨识度极高， 网友看到后顺口称之为龙虾，又因为亲切接地气，慢慢演变成小龙虾，在社交平台快速传播。更有意思的是，这个昵称还和它的能力形成了巧妙呼应。 龙虾有坚硬的外壳，对应 open core 本地部署、隐私安全、数据不外露的特性。龙虾灵活有力的钳子，对应它抓取任务、操作设备、执行命令的核心能力。 而龙虾蜕壳成长的特点，又契合它通过插件、技能包不断进化、能力持续扩展的产品逻辑。于是小龙虾从一个简单的昵称变成了全网公认的代号。部署、配置、使用 openclaw 的 过程被大家戏称为养虾，参与其中的开发者、爱好者，自然就成了养虾人。 最后也是最核心的问题， openclaw 和我们日常用的普通 ai， 比如 chat、 gpt、 豆包这类工具到底有什么本质区别？ 这也是大多数人最容易混淆的地方。很多人以为它只是又一个 ai 聊天工具，实际上二者的差距就像秘书和全职员工，顾问和操作工完全是两个维度的产物。 先看普通 ai， 不 管是国内主流的对话模型，本质上都是应答式 ai， 核心逻辑是你问我答，被动响应。你让他写周报，他给你生成文本，你让他做表格， 他给你公式和步骤，你让他处理文件，他告诉你怎么操作，他能提供信息给思路写内容，但永远不会碰你的电脑，不会打开软件，不会帮你点击保存执行，所有落地动作都必须你自己完成。他被困在对话框里，只能输出文字代码图片， 没有操作权限，没有执行能力，更没有跨软件跨流程自主完成任务的能力。而且绝大多数普通 ai 依赖云端服务，数据需要上传使用，有成本交互模式单一，只能一步一步接受指令，无法自主规划任务链条。而 opencloud 代表的是执行式 ai 的 全新范式， 它和普通 ai 的 区别可以总结为三个核心不同。第一，从给答案到干成事。普通 ai 是 顾问指出主意， openclaw 是 员工直接落地，你说一句，整理本月所有工作文件，按日期分类归档，生成一份汇总清单。普通 ai 会告诉你步骤。 opencloud 会自己打开文件夹，筛选文件，移动归类新建文档，全程不用你动手。它拥有系统操作权限，能操控鼠标键盘调用系统， a p i 操作浏览器、处理表格、收发邮件、运行九本，把一整个流程全部闭环完成。 第二，从云端依赖到本地优先。普通 ai 大 多需要联网上传数据，付费使用，而 opencloud 支持本地私有化部署，你的数据对话记录、操作记录全部存在自己的设备里， 不上传第三方服务器，隐私安全可控性极强。同时，它兼容各类大模型，不管是云端模型还是本地模型，都能无缝对接，自由度极高。 第三，从单一对话到智能体净化，普通 ai 功能相对固定，能力边界清晰。而 openclaw 是 框架型产品， 支持插件扩展，技能自定义，就像龙虾不断蜕壳一样，能力可以持续升级。它拥有持久记忆，能记住你的习惯偏好，越用越懂你。还能通过多智能体协助完成更复杂的综合任务，打破软件之间的壁垒， 实现跨应用、跨平台的自动化操作。更深一层看，普通 ai 解决的是信息获取和内容生成的问题，降低的是思考和写作成本。 而 openclaw 解决的是操作自动化和任务执行的问题，解放的是人的双手和时间。它把人从重复繁琐、机械的电脑操作中解脱出来，填表单、整理数据、监控信息、批量处理、脚本运行。这些原本要花几小时的工作，交给 openclaw 几分钟就能完成。对于上班族，他是高效助手。 对于开发者，它是自动化工具。对于普通用户，它是零基础就能用的数字管家。这也是为什么腾讯会投入资源免费帮用户云端部署。为什么央视力挺，因为它代表了 ai 从对话时代走向执行时代的关键一步，是普通人也能触摸到的 ai 普惠。 一场千人排队的活动，一个接地气的昵称，一款开源开放的框架。 opencloud 的 爆火从来不是偶然， 它击中了当下 ai 行业的痛点，大家需要的不是更会聊天的机器人，而是真正能帮忙干活、能提升效率、能保护隐私的实用工具。它没有华丽的包装，没有高昂的定价， 凭借开源、安全、能执行三大核心优势，迅速成为全民追捧的对象，让养虾从程序员圈的小众玩法变成全网参与的科技热潮。对于我们普通人而言，不必纠结复杂的技术架构，也不用深究底层逻辑，只需要明白， open call 是 ai 走向实用化、平民化的重要标志。 它让人工智能不再遥远、不再抽象，而是变成一只可爱的小龙虾，走进每个人的数字生活，帮我们节省时间、提升效率、解放双手。而这场由小龙虾引发的 ai 改革，才刚刚开始。

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。

新闻都看了吧，靠上门给别人装龙虾，有这短短几天就赚了二十多万，而你的这个二手的 mac mini 也因为这只龙虾一夜之间而成了硬通货。 那如果你到现在还以为啊，龙虾是呃那个桌子上面的麻辣小龙虾，那你不仅错过了二零二六年的第一波火力，更可怕的是，你正在被这个时代悄悄的抛弃。就这几天啊，整个科技上，串头串，甚至那个小区楼下打印店的老板都在疯狂的讨论一个叫 open club 的 东西，因为这个他的图片就是一只红色的大龙虾， 所以呢，这个圈内的黑话就叫养龙虾。短短的四个月啊，就在这个 g 的 哈布上面狂揽了二十五万星标，甚至一路火到了全国两会， 连马化腾都在感叹，哎，没想到这个玩意怎么能这么火。那今天呢，我就不跟你们讲那些虚头巴脑的一些极客的代码，也不教你们啊，怎么去赚那个几百块钱的上门安装的费用，我只用三分钟带你看到这个龙龙虾，这个背后真正让人头皮发麻的商业逻辑，以及巨头们正在下的那一盘大棋。 看完这个视频，你会瞬间觉得你之前刷到的所有的 open club 的 视频啊，都在什么隔些瘙痒啊！首先啊， 这只龙虾到底是个什么怪物呢？公开信息显示他最初他只是奥地利的一个程序员，写出来一个开源的 ai 的 一个智能体， 而且最恐怖的是，他这个底层代码百分百是 ai 自己生成的。那以前我们用千里 gdp 那 个叫请顾问，哎，你问他一个问题，他给你一个答案，但活还得你自己干，对不对？但 overclock 他 是什么呢？他是一个数字员工啊，是这个智能 代理。你只需要跟这个聊天软件里面说一句，帮我把三个月的这个财务报表给你整理出来，然后做成 ppt 发给老板。 嘿，这只龙虾，它就会自动接入你的这个电脑鼠标跟这个键盘，然后自动打开这个 excel 表格，然后自动排这个 ppt。 哎，自动打开这个微信，然后发送给你。老板，听懂了没有？它是长着手，长着脚，自动干活的一个机器，它直接跨过了这个提示词的门槛，接管你的这个设备，物理设备。 所以为什么这几天会突然爆火，这个龙虾经济呢？为什么有人靠这个上门安装能日日过万呢？因为这个就是典型的淘金热力卖铲子啊。我们看到他是一个开源的，免费的啊，但他有一个致命的门槛，他需要本地部署， 而且对这个硬件他是有要求。那目前跑的最顺手的就是苹果的麦克迷你啊。很多老板，自媒体的人，电商的卖家，他们急需要这种能二十四小时不休不眠，不要工资的赛博黑工来帮他们干活。 现在很多地方政府都已经介入了啊，因为他们不懂技术，不会配环境。于是呢，信息差的暴利他就诞生了。在各大平台上面上门帮忙配置一次龙虾，收费五百八百，排队的人都挤到那个腾盛大厦楼下，全部排满了，你以为这是技术红利吗？软，这个叫焦虑变，现在 这个时代啊，只要能贩卖你，不做就会淘汰，这种恐慌永远就能赚到第一桶金啊！ 是狂妄之下必有深邃。如果你现在脑子里热，也去搞一个龙虾养一养。我劝你先冷静，想一想就大家注意到没有，那央视的工信部接连发了几条安全警告，那为什么官方要紧急出手呢？你能读懂这背后的代价吗？ 就是当你为了省钱把这个电脑啊这最高这个控制权，所有的这个账号密码文件获取的这个权限，毫无保留的交给了一个开源的 a i 的 密码，全部扔在一个完全透明那个大街上面。 那官官方的这个检测就发现了很多小白，哎。在默认配置下任行这个 overclock 的 时候，存在极高的这个安全漏洞的风险。你的客户资料，你的商业机密，你的私人聊天记录，甚至可能被打包转走了。 哈，这个就是科技圈永远不愿意伸张的代价。守恒定律啊，你用饮食换取便利，最终啊，一定会用财富去填补饮食的窟窿。那这只龙虾的结局会是什么呢？难道就是一场极客的狂欢跟黄牛的盛宴吗？当然不是啊， 真正的资本巨额已经下场收购了。就在大家还在抢安装费的时候， open ai 啊，已经悄悄的把这个 open color 收购了，形成了 o 加 o 的 终极联盟。那另外一边呢？ mate 砸了二十多个亿的美金，买下了另外一个顶级的智能体啊，构成了 m 加 m 的 阵营，这意味着什么？ 意味着二零二六年啊，正在成为 ai 代理人的元年。之前的 ai 大 战最大的这个模型，拼什么？拼智商？接下来的这场大战，是智能体在拼执行力， 未来的公司可能只需要三个人，一个懂业务的老板，一个懂指令的超级个体，加上一群不需要吃饭，不会抱怨二十四小时满腹任何的龙虾鸡排哥，那种一人能干翻一整个流水线的这种故事正在每个行业真实上演。所以， 普通人到底该怎么去面对这一场突如其来的龙虾风暴嘞？我送大家两句话啊！第一句，不要去对抗趋势，但绝对要警惕螨虫。如果你是打工人，你不仅要了解它，你甚至要去驾驭它。因为未来淘汰你的绝对不是 ai， 而是那些比你更早学会养龙虾的人， 把 ai 当成你的这个外骨骼，而不是你的替代品。第二句话，保持清醒，守住底线。在拥抱生产力革命的这个同时，我们要听懂官方的提示，核心数据一定要物理隔离，不要把你这个身家性命完全交给了一行你根本就看不懂的代码。这是一个很好的时代， 科技正在以前所未有的速度平权，让普通人也能拥有超级团队的这个生产力。但同样是一个最残酷的时代， 认知不够的人啊，连被割韭菜都找不到，谁在下刀跟你们说。接下来我的视频会持续分享 ai 的 实操指南以及避坑指南。如果你对 ai 感兴趣的实体老板，可以点个关注，我们下期见！

这几天爆火的 open 可乐，对普通来讲意味着啥呢？其实我挺悲观的，因为啊，它有可能会放大社会的不平等，普通的你想用它，反而可能需要一定的技术门槛和资源了。我是关注他，你想一想，你仅仅是想要一个 ai 助手帮你做个 word， 发个邮件， 那他仅仅是帮你自动化而已。那么一个只会发邮件，写 word 自动化的助手，他对你有啥用啊？如果你不能用发邮件写 word 赚钱，那你不就是那个即将被替代的人呢？但如果你本身就要靠这个去赚钱，那他可能就会帮你啊，优化工作流，自动化任务，而且会让自己更聪明。 你现在开始，有的人啊，已经开始拿他构建投资策略了，处理数据分析，写代码，甚至睡觉时，龙虾助手都会帮他运行白天的工作流， 这真的是锦上添花。而且 open klo 它的意义就在于你作为个人，你能否掌握互联网人工智能为自己赚钱的方法。你要是掌握了真的 open klo 这些工具，它就是你这些能力的放大工具，而且它是无数倍给你放大，甚至放大百倍、千倍、万倍你所做的那些经营。你比如说最近爆火的富盛， 他原本就有成熟的工作流，会赚钱路径， oppo 可乐对他来讲，那不就是自动化流水线吗？你们想说，富盛在玩转龙虾的时候，他是不是也顺手少几个人呢？如果你只是一个普通的打工族，他对你的作用仅仅让你的工作能力提高几倍啊？ 你一个人能干十个人的活，那剩下九个人不就是要被开除吗？所以你就只能必须快速掌握他，成为那个不被开除的人。 oppo 可乐，对普通来讲，他就是一个性能爆表、马力强大的赛车。但是如果他给到一个没有地图，甚至去哪都不知道的人手里头， 这最后的结局也只是春节把你拉回老家，跟亲朋好友炫耀一圈以后呢，春节返程之后该上班继续上班，而且它骚鱼的速度那是普通的，你掏不起了。最后呢，你只能把它放在车库，上班路上烧的油你都觉得心疼。它也会让未来的大工作越来越忙，让精英赚钱却越来越方便。 有一个网友，他比喻的特别好，他说这东西就好像你来到了西部花园的终点，你以为那是漫天的露天金矿，你去了才发现，那里早就被重型机械占满了。这几天字节，腾讯、百度、阿里纷纷入场，开始据 open klo 卡位， 开始用自己的应用来填补大家的位置。 open klo， 他的心跳机制和多轮自主推理，他需要海量的头衔。对算类专家来讲， 这是一个最佳的算力变现机会，它终于多了变现消费者收费的机会了。但是如果龙虾这类工具可以跨 app 操作，比如说去黄团订餐，拼夕夕买东西，一个赛尔画画时，那些带一功能的 app 就 开始失去存在的意义了。所以未来有些 app 它的消失已经成了定局。 oppo 可乐，目前它对普通人还不太友好， 它虽然号称开放，但你玩转它，你还得需要去学习，去了解各种本地配置，还得去调教网络工作流，还要处理它带给你那种成功幻觉。而且它的目前不可控性太强，你比如说它处理邮件总是自动删除一些重要文件，而且它权限太高， 病毒甚至都可以和它并存，很多大场景开始限制它的使用了。这一天，很多人对 open call 这种应用产生了一种幻觉，觉得用它自己可以逆袭了。 但是你要明白， open klo 它有三大难关。第一大难关可能就是你需要掌握它的本地化配置和工作流设定。第二大难关是 open klo 放大的工作流对你有啥用？你想明白了吗？第三大难关就是你自己如果还没有掌握利用互联网产生财富的方法， open klo 对 你来讲，它就是个娱乐的工具， 就像那辆跑车一样，你开完娱乐完了还得放回车库。如果他以后使用越来越方便，像傻瓜都可以入门的话，那你说一个人人都有外挂的时代，那外挂的意义不就是让大家来到一个新的平等位置吗？如果人人都有含绿的那个小绿瓶，那是不是世界上的仙草就不值钱了呢？ 现实中呢，他已经开始放大普通人和精英间的区别了。以前你和精英间的距离可能是十，那么他会把你和精英间的距离放大到百倍、千倍、万倍。 普通人和鲸的距离不止没有拉近，反而会越来越远。咱们可以啊，把 ai 当成火药，精英呢，已经可以拿它造大炮，而普通人呢，只能把它当烟花玩。当然，这不是 ai 的 错，这是一次人类生产关系的重塑。你现在的问题不是要搞清楚 open klo 怎么玩，因为它终究有一天会进化成像傻瓜一样，必定人人会使用， 你现在当务之急可清楚你怎么能利用这些 ai 工具找到现在就能赚钱的渠道，然后再利用这些工具去放大这些特点，就在普通人发现它的特点之前，赶紧把河沟里最后那点金沙你赶紧逃走。而且还有一点大家一定要知道， 就是无论它的本地配置还有算力，你都得花钱，而呢，你呢？还得给这辆马力澎湃的赛车你得加满油，如果不加满油，这辆赛车它有啥意义呢？

最近科技圈讨论度最高的 open core， 到底是个什么神奇工具？今天这条视频，我就带大家从开发者到风险点一次性搞清楚。先说说它的出身。这个工具的核心开发者是奥地利的资深程序员 peter stamburger， 也就是彼得斯坦伯格。 项目最早在二零二五年十一月以 cutbot 的 名字开源上线，后来因为商标问题，二零二六年一月先改名叫 modbot， 结果三天后又正式定名 open core。 到了二零二六年二月， peter 加入 open core， 负责个人智能体项目。 open core 啊，就转由独立的开源基金会运营， open core 还提供了赞助， 算是有了个靠山。那 open call 到底能干吗？简单说，就是让 ai 真正动手干活。它就像个本地执行中书，一头连着大模型，另一头连接你的电脑、浏览器和终端，用自然语言就能驱动各种自动化操作。比如系统层面的文件管理、 终端命令执行、模拟鼠标键盘操作、浏览器自动化、办公场景里的邮件收发、文档处理、日程管理、报表批量生成，甚至开发运维中的代码生成、 服务器监控、 docker 和 a p i 对 接，它都能搞定。说白了，它能替代传统的 r p a 工具，大大提升个人和团队效率，而且数据在本地处理，隐私相对可控。不过最近工信部已经发出预警， open call 的 风险可不小， 咱们必须警惕。首先是安全漏洞问题，有个叫 co identify 的 高危漏洞，编号 c v e。 二零二六二五二五三，会导致跨站 web site 的 劫持。黑客能远程接管设备，执行任意命令， 还有命令注入路径便利，这些问题可能被阅权、读写文件植入恶意代码。更麻烦的是，它默认设置不安全，没有认证机制，很容易攻网暴露， 还可能用弱密码过度信任本地连接。其次是权限失控，他默认就会请求系统最高权限能读写所有文件，调用各种 a p i 执行命令，一旦被劫持，后果不堪设想。删数据、偷凭证，甚至无视停止指令，数据泄露风险也很严重。 全球已经有超过二十三万实力暴露在公网上，其中中国就有约七点五万，有八点七八万存在泄露风险。 a p a 密钥、聊天记录、本地文件、身份信息都可能被窃取。另外还有供应链攻击， 哈布插件市场审核不严格，超百分之二十的热门插件藏有后门、假冒安装包、依赖投毒、 n p m 包抢注，这些风险也得防。还有一种新型攻击，叫提示词注入 邮件网页，或者外部输入里夹带恶意指令， ai 可能被说服执行阅卷操作。最后还有合规和成本问题，违规调用大模型 a p i 可能导致账号封禁，而且它的托肯消耗高，硬件要求也高，建议至少六四 g 内存，维护成本可不小。所以如果已经在用 opencloud 的 朋友，一定要记住这些安全建议。 关闭公网访问，只在本地或内网使用起用强认证，比如设置 getv 啊 token， 绝对要禁用 guest 模式，只安装官方或可信的插件， 并且定期更新。最重要的是，敏感数据要隔离，千万别授予它最高权限。科技工具虽然好用， 但安全永远是第一位的。你们对 open club 怎么看？有没有遇到过什么使用问题？欢迎在评论区交流。想了解科技创业政策与工厂选址的朋友也可以关注联系我。

太魔幻了各位！最近朋友圈都在流行一个新词，养龙虾！深圳腾讯大厦楼下，几十个年薪百万的鹅场程序员，竟然大白天当街摆摊，现场两三百人排起长队，动静大到连业界大佬都被惊动了，亲自点赞。 他们不干别的，竟然是在手把手免费帮路人的电脑里装一只小龙虾！如果你看到朋友圈有人在养龙虾，以为大家都在搞水产养殖，那你可能马上就要被淘汰了。这只所谓的龙虾，真名叫 open claw， 它是今年最恐怖的赛博劳动力。只要你把它装进电脑，它就能接管你的键盘和鼠标，自动盯大盘写周报，甚至能自己去找 bug 写程序。以前很多人庆幸说这种高科技门槛太高，光是部署配置就要折腾三个小时，报错二十次， 普通老百姓根本玩不转。如果你也是这么想的，那接下来巨头的动作会让你倒吸一口凉气。就在三月九日，巨头直接掀桌子了， 腾讯正式上线了全场景 ai 智能体 workbody 这是干什么用的？它直接把那只小龙虾的门槛给彻底砸碎了！不需要你懂代码，不需要你懂配置，直接开箱即用。更要命的是，它能无缝接入你的企业微信、飞书和钉钉。这意味着什么？ 意味着哪怕你正在挤地铁通勤，只要掏出手机发条语音，它就能在你公司的电脑上自动查资料、写推文，直接把做好的结果发给你验收。而且人家还支持多窗口并行，几个 ai 同时帮你打工。 别以为这离你很远，在大厂内部，已经有超过两千名 hr， 行政运营这种纯文科的非技术人员在用它全自动搞数据分析了。各位老板，各位打工人，当最先进的硅基大军已经变成了人人都能使用的装备时，拼肉体拼加班的时代就彻底终结了。 未来淘汰你的绝对不是 ai 本身，而是那个比你先用上 ai 的 同事和同行。时代正在狂飙，工具已经递到了你手里。我现在就问大家一个问题，如果今天免费送你一只二十四小时不吃不喝随叫随到的 ai 员工队伍， 你最想让他们先替你干哪一件脏活累活？在评论区告诉我，我来看看谁的脑洞最能赚到钱。

最近 openclaw 小 龙虾一产是如火如荼，在国内看到很多大厂都在疯狂地抢这波热度，据说呢，腾讯门口呢，是免费的给大家装 openclaw 云服务呢，是用自己的云云 海外呢，比如说魔镜公司中的 kimi 跟 mini max， 今年的主要的收入呢，就是通过售卖 openclaw 的 a p i token 完成的收入，据说 kimi 呢在二十天就完成了去年整个的收入。可见呢， openclaw 的 热度呢，还是很高的，而且目前呢，也慢慢地从极客，从开发者转向到普通消费者 对这波的影响力跟热度。然后这波的对于 egentic 颠覆性的一次跃迁呢，其实是对所有创业公司来说都很重要，我曾经分享过一次呢，关于 openclaw 的 一些比较深度的细节的一些技术的方案，对于普通用户来说可能稍微有点难懂， 那我这次呢，用一些简单的方式来做点分享，一起呢，说一下 openclaw 对 哪些公司来说带来的创业机会会更大一点。首先呢， openclaw 有 一个非常有意思的机制呢，区别于类似豆包啊， gpt 这样拆包，很核心的一个逻辑， 大部分 ai 呢，只有你在提问时候才会回复，在 open call 呢，设置了一个脉搏，没几分钟呢，就会主动的唤醒，主动的与你沟通，获取当前环境，并自问我是否应该朝着用户的目标前进， 这是让他可以在二十四小时工作，即使在用户睡觉时候都可以不间断的完成任务的核心原因。这个呢，我们可以理解成为主动性。第二呢，叫做灵魂 so， 这个呢，是定义至人体的性格和约束的一个配置文件，你可以在这里植入你希望的助理的一个形象和约束的一个配置文件，你可以在这里植入你希望的助理的一个形象和角色，以及个人的偏好，比如代码风格， 饮食禁忌等。有灵魂的 openclaw 呢，会按照你希望的风格以及你的偏好，以及非常的有个性的一种状态与用户进行互动。第三呢就是记忆 memo 文件，它不只是一个聊天记录，还有长期的本地的数据库 存储，从失败中吸取的教训，比如说爬取某个网站被防火墙拦住了，它就会记住保持了未来一段时间不会犯同样的错误。剩下的就比较简单了，比如说适人体的逻辑， a 阵到 m d， 相当于一个作战的指挥中心，包括 twos， 这是 openclaw 执行系统命令，操作浏览器或使用第三方 api 的 地方。 一句话讲应酬呢， openclaw 就是 一个具备智能体逻辑和工具，使用了完整的 a 证。在这里面呢，增加了三个很重要的模块，分别是主动性、人格和记忆，这也是 ai 发展到今天这一步来看的话，最重要的三个发展方向。那 openclaw 为什么可以进化呢？为什么大家说养龙虾养的越久越能干？ 其实这里面很重要原因呢，它是使用了一种叫做 recurves skill synthesis， 就是 递归式的技能合成的能力，它在过程中呢，其实是一直在不断的给飞白通过出现了问题，得到了问题的反馈。之后呢，针对目前的问题和用户的意图， 找到下一个尝试的方向，不断在改变自己的路径，它不是一个劫死的一个进程，这个逻辑呢，其实也是 agent 的 一个很重要的一个能力，就他有自我纠错能力， g b t 五点四呢，其实在 n t m 的 时候呢，也可以不断地接受用户新的信息和新的条件。这就是为什么 open call 可以 实现自我进化，它在遇到技术障碍时候，会 重新写了新的脚本在沙盒中呢，测试如果成功，就把新的能力加入他的 skill 技能库，如果不成功呢，他也会不断尝试。 openclaw 曾经就暗恋了用户，让 openclaw 作为一个视频的上传，但是 openclaw 自己发现格式不对，主动找到对应的软件下载并完成了格式转换，之后实现了视频上传。 类似的，有用户起初让 openclaw 帮忙去购买二手车， openclaw 呢主动去寻找了各个供应商，通过发邮件比价，最终呢帮用户省下了几千美元。这些呢，其实都是可以理解成 openclaw 在 过程中自我净化，自我涌现的一些能力，并不是用户最开始的指令 或者是用户意途中包含的内容。整个 openclaw 对 于整个生态中哪些玩家比较有价值呢？我觉得最有价值的就是模型公司了，因为原来模型公司呢，消耗都很受限于自己的应用，那整个应用来看的话，原来呢，各种应用呢？用户呢，其实都没有像 openclaw 这样的热情， 也没有使用 opencl 这样的魄力和勇气去大规模的去消耗 token。 无论是长线原因还是自动化原因， opencl 它带来的一个核心价值是取代人力工作，或者是取代招聘一个团队实现的效果，所以比起人力成本来看的话， opencl 的 token 的 成本就很低了。可以理解呢，就是 opencl 开启了 ai 应用的一个全新的大规模使用 token 的 场景，那对于模型的 api 公司来说，这样的场景才能实现规模性的 token 的 消耗，从而实现收入和 毛利。在模型公司里面呢，其实开源模型呢，一定是利多的，原因是大规模的 a p i 的 费用呢，其实会是一个经济黑洞。即使是创始人 peter steinberg， 在 加入 open i 之前呢，也是开源模型的坚定支持者。可以看出来，现在在 open cloud 的 影响推动力下，未来的模型的趋势呢，一定是向着更小，更快，更属于用户自己的方式去发展的。 我们公司呢，在这个领域呢，也有很多的布局。除此以外呢，很多应用公司呢，在 opencloud 市场上也能找到一块自己的天地。比如说如何把 opencloud 的 能力通过虚拟机变成一个不需要用户自己部署就可以体验的功能。类似的比如说 madison， kimi 都已经出了自己的 cloud 版本，我们 agnus 呢，在本月呢，也会推出自己的 agnus cloud， 让没有部署能力不是绝对的这种即刻的用户基于我们的虚拟机来体验 opencloud 的 一些核心能力。以上就是我们对于 opencloud 目前的一些技术的核心能力，以及市场玩家对于创业公司的影响一些判断。

openclore 很 强，但我劝你真别跟风装了，甚至可以说百分之九十九点九九的人都犯不着去折腾 openclore。 当然尝鲜学习是没错的，如果看完视频大家还想试试，我们也在后面给了大家一些实用的建议。首先毫不夸张的说， openclore 是 今年目前为止最火的 ai 产品， 只要把它装在电脑上或者部署到云端，咱在聊天软件里动动嘴皮子，这个 ai 助手就能帮你完成任务。当然，前提是大大小小权限都给到位了。 又因为 colo 这个单词有小龙虾钳子的意思，所以 open colo 又被大火们戏称为小龙虾，网上各种服务也满天飞，只要花上上百元，就能找人来帮你装上最新最前沿、最炫酷的 open colo， 成为一个云上养虾人。光是上门小龙虾安装一次收费五百元，已经有人号称几天赚到了二十多万， 甚至腾讯直接在深圳搞了个线下活动，免费帮你装机龙虾直接火到超出了小马哥的想象，属于是一代人有一代人的鸡蛋要领了。 这一切看起来是个蛮不错的生意，但是我还是想说，求求各位，别再花那个冤枉钱找人代装 openclaw 了。说句大实话，如果你连 openclaw 怎么安装都搞不明白，那花钱找人代装纯属是赶着当韭菜。 当然，咱们不是要否定 openclaw 这个项目本身，相反，我觉得它很棒，甚至可以说它是今年最让我激动的开源项目之一。但是如果你想着装了龙虾就能立马帮你干活，那你只是在给自己挖坑埋雷。 有没有一种可能，你装不上 openclo， 那 是 openclo 在 保护你。首先，这玩意儿和过去那些 steam 袋装花钱装系统这些传统派的付费安装服务完全不一样， 安装成功还只是万里长征刚开始的第一步，后面的使用门槛其实高得离谱。刚装好的 openclo 就是 一个纯纯的白板程序，在它的预设内容里，只有一个名叫 sod 的 md 的 文件是完整的。这个文件只限定了最底层的底线，叫它温和友善，别干坏事。除此之外，它什么都不知道， 他不知道正在对话的用户是谁，不知道你有什么习惯，他甚至不知道自己是谁。这就导致你在指挥他的时候，就像在带一个连 excel 都没打开过的职场纯萌新。比如，我喜欢熬夜，凌晨三点我给他下指令， 今天上午十点提醒我一下，结果你猜怎么着？他直接把我把日程安排到了明天上午的十点。就为了这么一个破事，我得专门教他理解时间格式，教他去判断用户五进里的今天到底对应什么时间戳。他的出版输出几乎全是浆糊。你必须强迫自己拥有极强的逻辑性，把自己当成幼教去一轮一轮的引导宝宝才行。 想要一个张嘴就会给你递扳手的赛博管家？做梦去吧哥们，在他学会递扳手之前，你得先教他什么是扳手。那你说我花点时间好好教，把他教好了总行了吧？不好意思，这龙虾根本教不熟，你给他下的指令可能随时都会被忘掉。 前几天 mad， 他的安全总监都翻了车。他本想让 open globe 帮忙整理一下邮箱，帮忙看看哪些邮件是可以删的，哪些邮件是自己要看的，还特别叮嘱让 open globe 只能先看看邮箱不能操作。 是没想到自己油箱里的邮件实在是太多了，直接触发了 openclaw 的 上下文压缩功能。结果这一压就出问题了，模型把上面那句只能看看不能操作给直接忘记了。 然后 openclaw 就 开始了原地发疯，删起了它的邮件，不管怎么喊停也停不下来。另外，这个龙虾生活的网络环境也是凶狠异常。大家都知道 openclaw 之所以好玩，是因为社区里有无数开发者写了各种各样的 skills 插件，你想让它干嘛？丢个链接让它自己装就行， 看起来很爽很简单是吧？咱再也不用从头教 ai 怎么解压压缩包了。但问题是，你装进去的这些 skills 真的 安全吗？网络安全公司 corei security 研究了一下，结果发现在龙虾应用市场里，超过百分之十的 skills 都有问题，可以说是一不留神，可能你电脑里的隐私信息就会被 open clock 给陷入个底朝天。 我之前让自家的小龙虾去论坛上冲个浪，结果随便一刷就撞到了，一夜暴富了呀！ 并且现在的 openclo 根本不是什么成熟的消费级软件，它就是一个充满 bug 和安全漏洞的实验品，整个项目里的 bug 和安全漏洞多到数都数不过来，随手一搜就能搜到一大堆，甚至连官方都发布了 openclo 的 安全风险提示。 总而言之，只要你的小龙虾跑起来了，那可以说是不管是系统 bug 还是提示攻击？或者是小龙虾自己发疯，它都有无数种姿势，能把你电脑里的隐私给扒的一干二净，而且它发疯花的还是你的钱。 openclo 可不是装完就能免费白嫖的东西。 吃龙虾，每一次他帮你干活、思考甚至只是挂后台监听你的指令，都会疯狂的燃烧你的钱包。腾讯那边的免费安装欧盟活动，前脚刚办完，就有人发帖说自己免费的额度已经给用完了，一天不到就倒欠了十几块钱。海外甚至还有网友睡了一觉，发现自己刚充了二十美元，就被这小龙虾给霍霍光了。 小龙虾把这笔钱拿去干啥了呢？拿去每隔半个小时叫自己起床一次，然后思考一下我是谁，我在哪，我要干什么这些低级的问题，每问一次消耗十二万头啃，差不多就是五块人民币。所以在这个荒诞的循环里，真正赚到钱的大概率，根本不是拿着 open call 准备大干一场的。 你是那些在淘金热里卖水和卖铲子的人，甚至可以说，这场淘金热里最大的铲子厂，就是那几家卖大模型的 api 巨头。 说实话，很多人想冲 openclaw 的 需求，也并不是真的有啥大项目偏要爱来帮忙，而是属于一种典型的错失恐惧症，也就是大家最近经常刷到的 fomo。 但化解这种赛博焦虑的解药，往往很朴素。正如冬泳怪哥说的那样，消除恐惧最好的办法就是去面对恐惧。放在 openclaw 这件事上也是完全一样。你对这个东西感兴趣，觉得它会改变未来，但应该做的绝不是赶紧掏钱找黄牛代劳，假装自己已经上车了。既然你认为它代表着未来的方向， 干脆就花个周末的时间亲自探索一下他的能力还有边界。哪怕你是个完全没超过代码的小白，哪怕你需要把终端里报的每一行错都复制到搜索引擎里去找答案，哪怕被卡在某一个环境配置上整整折磨了一个下午，这个跌跌撞撞去驯服这个小龙虾的过程才是最有价值的东西。 最后，如果你看到这大伙还是想试试 openclo， 我 们也给大家一些使用 openclo 的 安全小建议。最简单的一个就是信息隔离。为了保障自己的信息安全，我强烈不建议你一开始就把这玩意儿要装到自己的主力电脑上。不过 openclo 几乎不吃硬件资源， 你家里吃亏的 n 年老电脑都能跑 openclo。 所以， 如果你既不想泄露隐私，也不想花钱买云服务器的话，可以用家里的老电脑先试试。 其次就是在装陌生的 skills 之前最好做下安全审核，可以先装个 skill vader 来做个安全审查，这就相当于给你的 open globe 装了个火龙杀毒。 最后，建议大家装完 open globe 后，可以在服务器里再装个 cloud code 或者 codex kimi code 的 这些软件。用 open globe 的 时候，遇到问题先问问他们，绝必比自己捣鼓要方便得多。

我们先来看一下中国在 openclaw 政策上面的一些扶持的决策，尤其是像深圳和无锡这种走在前面的城市，他们到底有哪些具体的动作来推动这个智能体的创业？说到这个，深圳和无锡可是全球最早针对 openclaw 推出专项扶持政策的城市哦，他们的手段其实挺多样的， 比如高额的补贴，开放数据的接口，还有设立产业基金等等，目的就是为了让这个创业的门槛更低，让更多的团队可以进来。这些政策听起来真的很给力啊，那具体对创业者有什么实际的好处呢？ 比如说深圳的龙岗区，在二零二六年的三月就出台了全球首个 open club 的 政府补贴政策， 他的核心就是零成本启动，包括什么免费的部署啊，开发支持最高两百万的补贴啊，还有数据服务啊，硬件采购啊，都是有补贴的，甚至应用示范项目最高可以给到四百万的支持。另外还有产业基金，可以提供最高一千万的股权投资。 然后无锡的高新区在二零二六年三月九号也推出了龙虾十二条，那其中单项的支持最高可以到五百万。 然后他也是特别强调了跟制造业的深度融合，包括对本地的云平台啊，聚深智能啊，联合实验室啊，还有工业大模型啊，都有非常详细的一些奖励和补贴的措施。嗯，另外每年还会发放总价值一点五亿元的三券， 就是算利券、模型券和数据券。除了深圳和无锡，中国其他城市在 open clock 和 o p c 生态体系建设上又有哪些别具特色的做法呢？像北京经开区，就是搞了一个什么魔术 o p c 社区计划， 然后目标是要吸引一万名独立开发者，并且每年发放三券，每券都是一个亿的额度，他就是想打造一个痊愈的 ai 的 生态。 上海呢，就是把 opc 的 高端应用写进了人工智能的上海方案，然后重点是推动金融啊，航运啊，高端制造啊这些领域的落地，并且开放了核心领域的测试场景。杭州就是一托自己的电商的基因啊，给大家提供三年免费的办公场地，还有千万级的算力补贴， 开放了电商和跨境贸易的场景，就是要打造一个电商智能体的创业高地。广州的海珠区呢，就是发布了大模型的应用细则， 对企业最高可以给到一百万的扶持，然后场景项目最高可以给到五百万的支持，并且为智能体的发展提供底层的模型的支撑。 看来各地也都拿出了自己的绝活。那我们再来关注一下，中国在推动 openclf 技术发展的同时，是怎么通过双轨政策来兼顾安全和规范的。中国其实采取的是一个非常独特的双轨制，就是地方政府在出台各种激励创新的政策的同时呢， 中央的监管部门也同步地发布了安全预警。嗯，比如说工信部就发出了红色的安全预警，明确地指出了 open club 存在信任边界模糊和权限过高等安全隐患。 另外呢，网络安全机构也提示了只能用于个人办公学习，严禁查取数据和侵入系统等等，并且给出了一些具体的，比如关闭公网访问、起用多因素认证啊，权限管控啊，安全审计啊等等这些建议。 然后也特别强调了不能混用设备，不要在非受控环境输入敏感信息。这样的一些风险防范的措施，确实要加强安全方面的监管。我们再来看看国际上面对于 openclaw 的 这种安全限制的趋势 啊，特别是像 never， kako 和 carrot 这些企业，他们到底是下了哪些禁令来保护自己的信息资产呢？在国际上面，其实主流的还是对 openclaw 进行严格的安全限制。嗯，比如说 never 是 直接禁止员工在公司内网使用 openclaw， coco 呢，是不允许员工在办公设备上面安装这个应用。然后 carrot 更是要求员工必须要从工作设备上面卸载 openclaw， 都是为了降低风险，保护企业的数据安全。看来这些企业对于信息安全真的是非常重视啊。那美国的那些科技巨头和权威机构 又分别是用了哪些方法来应对 openclaw 带来的安全隐患的呢？像谷歌就是已经开始大规模的封禁 使用 openclaw 来调用他们服务的账号，包括一些付费的账号都已经封掉了。嗯，然后 anthropic 也紧急的更新了他们的服务条款，不允许通过 openclaw 等第三方工具来调用他们的 claw 的 模型。 那另外呢，向 gardener 咨询公司甚至直接把 openclaw 定义为不可接受的网络安全风险，建议企业全面地禁用。 还有美国东北大学的教授也警告说，这个东西是一个隐私噩梦，因为它的权限实在是太大了，可能会读取系统内的任何文件。 微软的 defender 团队同样建议把它当成不可信的代码执行环境，然后要严格的控制访问。哇，这些措施听起来一个比一个严格啊，那欧洲这边面对 openclaw 带来的新的挑战 是怎么通过 g d p r 来进行隐私保护和合规审查的呢？欧洲的话，其实数据保护机构对于欧盟克劳还是非常警觉的。嗯，他们就是特别强调要在 g d p r。 的 框架之下去 保护个人的隐私和数据的安全，所以他们在数据的本地化处理和跨边境的流动上面都是有非常严格的规定的。然后也要求企业必须要明确自动化决策的可解释性和责任归属， 特别是在个人数据的收集和处理上面，必须要全程的符合 g d p r。 的 这个隐私保护的原则，不然的话就可能会面临非常严重的合规风险。对，我们今天其实梳理了一下全球范围内对于 opencloud 的 截然不同的两种态度啊， 一边是中国的这些地方政府在大力的推动创新和创业，一边是欧美还有很多的科技公司在拼命的强调安全和隐私的红线。是的，那这期节目咱们就到这里了，感谢大家的收听，咱们下期再见，拜拜！