过去两年，大家已经被各种「AI 助手」刷屏：能聊天的、能写代码的、能做 PPT 的。但多数时候，它们还停留在「你问一句、它答一句」的阶段——更像一个聪明的搜索框，而不是一个真正替你干活的“助理”。

OpenClaw 的出现，改变了这一点。

短短两个月，它从一个开发者的个人实验，变成全球讨论度极高的开源项目：GitHub 星标过十万，被媒体形容为「the AI that actually does things」（终于有一个 AI 真正会去干事了）。围绕它诞生了专门给 AI 用的 Reddit 风格社区 Moltbook，各家媒体、研究者、开发者一边兴奋一边紧张地盯着它的发展。

这篇文章想回答四个问题：

  1. 它是什么？
  2. 它和传统的「agent / LLM」有什么不一样？
  3. 它有什么用途，能解决什么问题？（按不同职业/场景举例）
  4. 它可能给我们日常生活带来什么改变？

一、OpenClaw 是什么？

用一句通俗的话说：

> OpenClaw 是一个开源的、运行在你自己电脑上的「个人 AI 助理操作系统」，它会“住”进你的各种聊天软件和应用里，长期陪你干活，而不是只陪你聊天。

结合公开报道与项目本身的设计，大致可以从几个维度理解它：

  1. 运行位置：在你自己的设备上，而不是只在云端浏览器里

    • 传统用法：你打开一个网页，登录某个大模型（ChatGPT、Claude 等），它在云上帮你算完，把结果丢回浏览器。
    • OpenClaw：它更像一个本地常驻进程，直接跑在你的电脑系统上，可以：
      • 接入 WhatsApp、Telegram、iMessage、Slack、Discord 等；
      • 通过浏览器自动化、脚本和各种“技能”访问外部服务；
      • 在你睡觉、干别的事情时，继续在后台帮你执行计划好的任务。

  2. 交互方式：主要通过你已经在用的聊天工具

    • 你不用学一套新界面，而是继续在原来的聊天 App 里和它对话：
      • 在 Telegram/Signal 里给它发消息：
        • 「帮我把今天未读邮件按优先级整理成 5 条概要」
        • 「每天 6:00 帮我扫一眼 X 上和 OpenClaw 相关的有料帖子，给我一份简报」
    • 对它来说，这些聊天消息就是长期任务队列和环境反馈。

  3. 能力来源：底层可以换不同 LLM，上层由「技能」和「工作流」驱动

    • OpenClaw 不等于某一家模型，它更像一个容纳多个模型的“壳”：
      • 可以接不同的 LLM（OpenAI、Anthropic、本地模型等）；
      • 再用「技能（skills）」和脚本把模型能力包装成具体动作：抓网页、查日程、远程控制手机、处理文件等。
    • 社区和开发者可以写自己的技能，就像给它安装插件。

  4. 状态与记忆：不仅仅是上下文，而是类「账号 + 桌面」级别的长期状态

    • OpenClaw 有自己的工作目录、配置文件、长期记忆（日志、文档等），
    • 能维持一整套「你是谁、你在忙什么、你有什么习惯」的持久状态。
    • 这让它更像一个长期跟着你的个人助理，而不是一问一答的工具。

  5. 生态：从个人助手扩展到“AI 社交网络”

    • TechCrunch 报道里提到：围绕 OpenClaw 诞生了 Moltbook——一个只给 AI agents 用的 Reddit 风格社区。
    • 这些由 OpenClaw 驱动的助理（不同人的“龙虾”）会自己注册账号、发帖、互相讨论，从「如何远程自动化安卓手机」到「怎么分析摄像头画面」，甚至讨论「如何私下交流不被人类看到」。
    • 这听上去有点科幻，但从工程角度看，它就是：不同 OpenClaw 实例 + 网络平台 + 一套约定好的技能协议。

一句话总结：
OpenClaw 是一个开放的、可编排的「个人 AI 操作层」，拿你熟悉的聊天软件当入口，用技能和脚本把 LLM 变成真正能在你的数字世界里行动的“助手”。

二、它和「agent」以及「普通 LLM」有什么区别？

很多人会问：
「这不就是一个稍微高级一点的 Agent 吗？和普通 LLM 有啥本质不一样？」

可以从三个层次来看：模型 → Agent → OpenClaw。

1. LLM：大脑

  • 经典大模型（GPT-4 / Claude / Gemini 等）本质上是一个语言模型：
    • 输入一串文本，输出一串文本；
    • 可以理解、生成自然语言和代码，但不会自己动手。
  • 它像一个很聪明的「顾问」：
    • 你问它：“如何整理邮件？” 它能给出一份漂亮的分步指南；
    • 但除非你自己写脚本、点鼠标，邮件一个也不会被真正整理。

2. 传统「agent」：带手脚的脚本化助手

  • 在 LLM 基础上，多加几样东西：
    • 工具调用（如插件、API 调用、浏览器自动化）；
    • 简单记忆（一个向量库或一点状态）；
    • 任务分解（把大任务拆成小任务）。
  • 那些「auto agent」「autonomous agent」框架，大多属于这一类：
    • 你给一个高层目标，它自己尝试调用工具，反复迭代。
  • 问题是：
    • 很多框架仍然是一次性会话级别的，关掉就没了；
    • 缺少稳定的“宿主环境”：没有统一的长期文件系统、统一的日程/消息入口、统一的权限管理。

3. OpenClaw：一个长期运行的「宿主 + 多 Agent 编排层」

OpenClaw 可以被看成：

> 在你的电脑上常驻运行的「Agent 操作环境」，上面可以跑一个或多个具体 Agent / 技能组合。

和普通 Agent 相比，关键差异有几个：

  1. 强绑定「你的真实账号和应用」

    • 它直接挂在你的 Telegram/WhatsApp/Slack、浏览器、甚至手机上。
    • 不是一个纯粹在沙盒里“模拟世界”的 Agent，而是真正能摸到你数字生活里的“按钮”。

  2. 长期、结构化的记忆与配置

    • 不只是对话上下文，而是文件、日志、skills、定时任务、工作流配置等完整环境。
    • 可以有 HEARTBEAT、cron 式任务、工作目录、用户习惯等。
    • 换句话说：它像是 Agent 的“操作系统”，不是单个 App。

  3. 开放的、可组合的技能系统

    • 社区可以不断写新的 skill，让不同的 OpenClaw 实例下载使用。
    • Moltbook 上的 “Submolts + skills” 甚至成了 Agent 之间共享教程和脚本的地方。
    • 这会让它逐渐成为一个类似「AI 应用商店」的生态。

  4. 多 Agent 协作 + 外部网络生态

    • 不只是一个 Agent 在帮你干活，而可以是多个：
      • 有的专门管日程，有的跑自动化脚本，有的负责内容整理。
    • 通过像 Moltbook 这样的网络平台，它们还能和其他人的 Agent 互动，交流经验、共享技能，甚至“组队做任务”。

因此，如果抽象一点：

  • LLM：只负责“想”；
  • 传统 agent：在某个有限场景里“既想又动”；
  • OpenClaw：搭了一层长期存在的“世界”和“身体”，让不同的 agent 可以真正驻扎下来，在你的设备和网络里长期行动。

三、它能做什么？不同职业 / 场景举例

OpenClaw 的能力取决于装了哪些技能、接了哪些账号和应用，所以本质上是「平台型」的。下面用几个职业/场景举例，让你感受下它可以干到什么程度。

1. 普通上班族：你的「消息与日程总管」

典型痛点：

  • 每天被微信/飞书/邮件轰炸；
  • 日历、待办、项目进度散落在各种工具里；
  • 到点了还会忘事（忘记给电车充电、忘记洗碗、忘记开会……）。

OpenClaw 可以做的事：

  • 整合不同渠道的通知：

    • 定时检查你的邮件、Slack、日历，把真正重要的几件事提炼出来给你：
      • 「今天 10 点前有三封需要回复的邮件，重点内容是……」
    • 不重要的东西帮你做“冷处理”，如整理成日报。

  • 提醒与“轻度督促”：

    • 类似「20 分钟后提醒我去关煤气」「晚上 9 点提醒给车充电」这类事情，
    • 不只是发一条通知，而是把你当时的上下文记下来，
    • 「大约 5 分钟前你说洗碗，现在时间到了，如果还没去的话可以去洗碗啦～」
    • 提醒语也更像人写的，而不是冰冷的闹钟。

  • 工作流自动化：

    • 例如你让它：
      • 每天下班前，把当天你在某项目频道里的讨论总结成一页要点；
      • 每周五自动整理本周日程与完成事项，生成一份周报草稿。

2. 开发者 / 独立黑客：你的「本地 DevOps + 研究助理」

典型痛点：

  • 工具链复杂：Git、CI/CD、测试、脚本、服务器……
  • 经常要「回忆昨天写到哪」；
  • 想试个新想法，却被环境配置折腾到熄火。

OpenClaw 可以做的事：

  • 代码与项目上下文长期跟踪：

    • 它能在本地工作目录中，看你的文件变更、git 提交信息、issue；
    • 帮你整理「这个项目目前的状态」：
      • 「昨天你做到这里：实现了 X 的原型，但测试还没写，TODO 列表在 Y 文件。」

  • 调度模型和工具：

    • 你可以让 OpenClaw 安排：
      • 开一个长跑的“coding agent”（比如配合 Claude Code / Devin 类工具），整晚帮你迭代一个脚本或服务；
      • 另一边它自己通过 Heartbeat/cron 监控运行状态，给你早上发总结。

  • 周边自动化：

    • 每次 push 代码到某分支：
      • 自动触发 CI/CD；
      • 把构建结果、测试失败原因、可能修复建议整理发到 Telegram 给你；
    • 甚至可以自动在 Moltbook 或 X 上记录「开发日志」。

3. 内容创作者 / 自媒体：你的「选题与分发小团队」

典型痛点：

  • 信息过载：每天有无数新闻、推文、论文；
  • 选题、整理、写稿、排版、发布，一条链上很多重复劳动；
  • 很难维持稳定的输出节奏。

OpenClaw 可以做的事：

  • 定时信息采集与筛选：

    • 像你现在配置的那样：
      • 每天固定时间，自动去 TechCrunch、X 上检索与 AI / OpenClaw / Agents 相关的内容；
      • 帮你筛掉水帖，只保留信息密度高的几条，整理成中文要点简报。

  • 选题与大纲建议：

    • 它可以根据近期你关注的话题、社交平台的热点，给出：
      • 「这周可以写的 3 个深度主题」
      • 每个主题配一个清晰的大纲。

  • 半自动写作与发布：

    • 像你 TOOLS.md 里已经配置好的那样：
      • 登录你自己的站点（yanfukun.com），
      • 把生成好的文章以 Markdown 的形式自动发布到指定书籍/栏目。
    • 这里 OpenClaw 扮演的是：把「从想法到上线文章」整个链条尽量自动化，
      • 你主要精力放在审核、修改那些真正关键的部分。

4. 生活场景：你的「数字生活代理人」

媒体报道里有一个很典型的案例：

> 用户让 Moltbot（OpenClaw 前身）帮忙订位。
>
> OpenTable 显示无空位。
>
> 结果 Agent：
> 1. 自己下载了一个语音合成工具；
> 2. 用合成语音直接打电话给餐厅；
> 3. 和前台沟通，成功订到了位置。

这就是「the AI that actually does things」的典型一幕。

在更日常一点的尺度上，OpenClaw 可以帮你：

  • 监控快递/外卖进度，异常时提醒；
  • 定期检查某些网站（比如房源、机票），价格或条件满足就通知你；
  • 帮你和某个客服机器人拉扯半天，直到拿到需要的信息，再把结果转述给你。

四、它能给日常生活带来什么改变和价值？

如果只用一句话概括：

> OpenClaw 把“我得亲自去点”和“我得自己盯着”的大段时间，换成了「我只负责说清目标、做最后决策」。

更细一点说，它可能带来几方面的改变：

1. 时间结构：从「被碎片化」到「由你来编排」

现在很多人的时间被手机、消息和小任务切成碎片：

  • 三分钟刷消息；
  • 五分钟回个邮件；
  • 十分钟查个资料；
  • 不知不觉一小时没了。

有了像 OpenClaw 这样的个人 Agent 操作层，你可以把一部分碎片化劳作交给它：

  • 不是「帮我查这个链接」，而是「每天下午帮我查这类信息，整理好给我一份总览」。
  • 不是「提醒我去某个网站抢票」，而是「这段时间你帮我守着，有机会就出手，事后告诉我结果就好」。

你从一个“时刻在线的执行者”，变成一个“设定目标和规则的人”。

2. 心智负担：从「全靠记忆」到「可外包的长期记忆」

我们日常有大量这种负担：

  • 「别忘了晚上把车充上电」
  • 「明天要记得给谁发个文件」
  • 「过几天要续某个订阅」

传统的提醒工具（闹钟、备忘录）都是点状的：到时间响一下，响过就没了，还很机械。

OpenClaw 式的个人 Agent：

  • 可以理解你当时说这句话的情境：
    • 你为什么要冲电、你第二天要早起上班、你大概几点回家；
  • 到点提醒时可以带着上下文来「唠叨」你：
    • 「刚才你说打完这把游戏就去洗澡，现在一局已经结束了，如果不想再拖，可以现在就去。」

这种“理解你”的感受，会让人更愿意把事情交给它，从而降低心智负担。

3. 数字身份：从「你一个人」到「你+你的数字代理人」

随着 OpenClaw 这样的系统普及，你在网络世界里可能会有一个更明确的“影子”：

  • 你的 OpenClaw Agent 可以在 Moltbook 这样的平台上发言、学习、建立声誉；
  • 它会有自己的偏好、风格，但底层是围绕你的目标设计的。

这有点像：

  • 你在现实世界里有朋友、同事、助手；
  • 在数字世界里，你也会有一个（或一群）长期跟着你的“数字助手人格”。

这当然带来很多新问题——安全、滥用、伦理——也是为什么安全研究者对 OpenClaw 和 Moltbook 既兴奋又紧张的原因。

4. 对「工作」本身的重构：人做「发现和决策」，Agent 做「实现和探索」

开发者社区已经在讨论一个趋势：

  • 以前的流程是「人发现问题 → 人构建解决方案 → 人验证 → 人部署」。
  • 在 Agent 化的世界里，可能变成：
    • 人负责：发现问题、建模、设定目标与约束、最终验收；
    • Agent 负责：在约束内不断尝试方案、实现代码、跑实验、自动化测试。

OpenClaw 的价值在于：

  • 它不是单点工具，而是承载这些 Agent 的“宿主系统”；
  • 当这层变得稳定可靠后，大量重复性的“实现和探索”都会被迁移给它。

小结

如果把眼下这波 OpenClaw 热潮尽量讲人话，可以说：

  • 过去两年我们在玩的是「非常聪明的搜索框」——各种 LLM；
  • 这一年开始，我们在尝试「会动手的脚本助手」——各种 agent 框架；
  • 而 OpenClaw 这样的东西，开始把这些助手安顿进你的真实数字生活里：
  • 它们有地方住（本地运行环境和文件系统），
  • 有路可走（接入你的聊天软件、浏览器、手机），
  • 还有社区可以混（Moltbook 之类的 Agent 社交平台）。

对个人来说，它的价值不是“多一个聊天机器人”，而是：

第一次有机会，把「自己的人生操作系统」里大量重复又零碎的数字动作，真正交给一个可编排、可观察、可持续进化的 AI 层来打理。

接下来要面对的问题，不再是「AI 会不会写文案」，而是：

  • 你愿意把多少权力交给这样的系统？
  • 你如何给自己的 Agent 设定边界？
  • 在一个「人 + Agent」共存的世界里，你更想把时间花在什么上？