新快报3天前
近期“养龙虾爆火”普通用户要急着尝鲜吗? 近日,被网友称为“最强AI助理”的开源AI智能体OpenClaw爆火,引发“养龙虾”热潮。以前的AI助手只会聊天给建议,它告诉方法,但活还得你自己干。OpenClaw不一样,你说整理文件它就整理,你说写代码它就写,你说发邮件它就发,从“动嘴”变成了“动手”。但是,使用OpenClaw有点门槛,安装、部署、模型配置等步骤,让不少普通用户望而却步。“养龙虾”这么火,普通人要急着尝鲜吗? OpenClaw本身不内置大语言模型,而是采用模型无关设计,需接入Claude、GPT系列、DeepSeek或Kimi等外部大模型作为“大脑”,这一架构虽赋予用户灵活性,却也带来持续的经济成本。近期有36氪文章称,月薪2万元的用户感叹“养不起AI员工”,因OpenClaw烧钱速度超过赚钱速度,一天基础消耗可达400元,6小时极端案例账单1172元。对于预算有限或仅需简单问答的用户而言,此类隐性开支极易超出预期,理性评估自身任务频率与预算,是决定是否“养龙虾”的前提。 此外,数据安全问题不容忽视。OpenClaw的强大执行力源于其对系统资源的深度访问权限,它可读写本地文件、操作浏览器、执行终端命令,这一设计的目标是实现“全自动”代理,但目前也有一定的安全风险。近期,国家工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台监测发现OpenClaw开源AI智能体部分实例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。 当下,AI技术和工具正处于高速迭代期,几乎每月都有新型模型和更易用的产品涌现。普通人面对“养虾热”乃至以后的新工具,无需因错过某一特定工具而产生焦虑,技术红利最终会通过更成熟、更易用的产品逐步下沉到普通用户手中。(新快报综合)#OPenClaw #人工智能
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龙虾OpenClaw爆火背后,为什么?适合谁? 最近大家都在“养龙虾”。这里的“龙虾”,是目前全球最火的开源AI智能体项目——OpenClaw。 为什么OpenClaw能引爆全民“养虾”热? 首先,我们要理解它和ChatGPT、deepseek,豆包这种大模型的区别。如果说大模型是“大脑”,那AI Agent就是“手和脚”。以前的AI只会动嘴聊天,但小龙虾可以直接动手。它能接管你的键盘鼠标,跨App替你读邮件、改文档、甚至发社交动态。它就像一个24小时在线的“赛博替身”,在你睡觉时,它还在帮你干活。 第二,这已经不是极客的小众狂欢了,而是演变成了大厂的军备竞赛。这两天,腾讯、阿里、字节跳动、智谱等厂商纷纷下场,推出各种兼容OpenClaw的智能体产品。腾讯大厦门口甚至排起了长队,就为了找工程师帮忙安装这只“虾”。这种从大模型到“能办事的数字人”的跨越,让所有人看到了AI真正落地的样子。 看到大家都在晒“养虾”心得,很多朋友产生了严重的FOMO情绪,也就是“错失恐惧症”。但我自己深度体验下来,觉得大可不必。目前的OpenClaw远没有到“有手就能用”的程度,问题其实不少: 部署门槛高:尤其是本地部署,对于没有技术背景的朋友来说,光是环境配置就能让你折腾半天。 稳定性存疑:目前的版本还在高速迭代,动不动就报错、死机,离真正的“工业级稳定”还有距离。 安全隐患大:这是最核心的一点。因为它要替你干活,就必须获得极高的系统权限。一旦配置不当或者被恶意插件攻击,你的隐私数据和文件系统基本就是“裸奔”。 成本不低:养虾是很费“粮食”的。Agent在执行复杂任务时会反复调用模型,Token消耗非常快,如果不精打细算,一个月几百美金的API账单是很正常的。 到底谁才适合“养虾”? 我觉得这三类人可以率先入场: 有明确、重复性任务的人。如果你只是想找它聊天,那用网页版对话框就够了;只有当你真的有繁琐的工作流程需要自动化,养虾才有意义。 账算得过来的人。你的产出增加或者节省的时间成本,要能覆盖掉消耗的Token费用。 有耐心且动手能力强的人。把它当成一个成长中的“赛博宠物”,愿意花时间去调试和优化。 OpenClaw标志着AI正式进入了Agent时代,但它目前还是个“早产儿”。我们可以保持关注,等待更加成熟的产品迭代出来,不需要焦虑 #openclaw #养龙虾 #ai智能体 #kimiclaw
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