开源AI智能体OpenClaw实测每周节省15–25小时，办公开发研究场景效率提升超75%_服务软件

1. OpenClaw创始人加入OpenAI

2. OpenClaw并不是什么“觉醒的生命”。它没有什么自我意识，但它有执行能力。它不会思考人生，但它会为目标拼命找路径。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT

3. 工具永远是工具，驱动创新的永远是人类的想象。 #大咖观察 #红衣聊AI #人工智能 #科技改变生活 #AI工具

4. 我做了个OpenClaw版微信，第一次体验到当老板的感觉

5. OpenClaw爆火两周后，它的用法已经比科幻世界还离谱了

6. 想让 AI 自动读取 doc/docx 文档，再基于这些文档生成新文档，这种场景能做成 Skill 吗？可以，但做之前先想清楚一个问题：这是一次性任务，还是需要反复做的任务？如果只是一次性任务，没必要做成 Skill——Skill 的核心价值在于复用。如果是需要反复做的任务，建议按这个流程走：1. 先手动做几遍，沉淀最佳实践。摸清楚哪些步骤是固定的，哪些地方容易出问题，什么样的输出质量最好。2. 让 Agent 帮你创建 Skill。新开一个会话，在支持 Skills 的 Agent 里把任务完整做一遍，做完后告诉它：把刚才的操作创建成一个 Skill，方便以后复用。3. 用 Skill 做任务，持续迭代优化。以后都用这个 Skill 来执行任务。每次完成后检查输出，哪里不满意就告诉 Agent，让它改进并更新 Skill。简单说，Skill 就是可复用的最佳实践。先跑通流程，再固化成 Skill，然后在实战中不断打磨，这才是正确的使用姿势。

7. 【为什么你需要OpenClaw和Claude Code两个AI助手】快速阅读： Claude Code是顶尖的编程专家，OpenClaw是陪伴你生活的通用助手。前者专精于代码任务，后者能处理你能想到的一切事情，并且记得你的所有习惯。两者服务于完全不同的场景。你已经有了Claude Code，为什么还要折腾OpenClaw？答案很简单：Claude Code是为人类交互设计的工具，OpenClaw从一开始就是作为“永远在线的代理”被构建的。这不只是功能差异，而是设计哲学的根本分歧。OpenClaw随时待命，你可以从任何地方访问它。它集成在WhatsApp、Slack、iMessage这些普通人用的应用里。更关键的是，它的记忆系统不是为某个项目设计的，而是为你的整个生活设计的。经过3-4周的日常使用，这个代理会知道你的沟通风格、你的项目、你的怪癖。这种复合增长才是重点。有人说它“有灵魂”，听起来玄乎，实际上是持久身份和基于文件的记忆系统在起作用。每次会话都会加载这些记忆。通过心跳检测和后台运行的定时任务，它真的给人一种自主运行的感觉。你可以像跟人说话一样用语音跟它交流。有用户说：“它跟我说话的方式，感觉像是我自己的人格，而不是任何LLM或AI机器人。”另一个人形容得更直白：“Claude Code是精英专家同事，OpenClaw是知道你全部经历、凌晨两点还给你发语音的室友。”当然，这种“永远在线”也有代价。有人指出OpenClaw在token消耗上很快，这让每日编程工作变得昂贵。对于需要长时间专注于具体编程项目的人来说，Claude Code的token效率更高，对项目的理解也更深入。太多通用记忆可能导致代理混淆不同的事情。但支持者的观点很清晰：Claude Code局限于编程和营销任务，虽然在这方面无与伦比。OpenClaw能做所有这些，还能做你能想到的其他任何事。“一个是你用过的最好专家代理，另一个是第一个真正交付你想要的东西以及100倍更多可能的通用代理。”有个实践建议值得注意：用Claude Code构建项目，然后让它提供指令给OpenClaw去连接你构建的东西。还有人提出了一个基本问题：“为什么需要一个永远在线的代理？为什么要在你的生活依赖的工作流程中引入概率性的可能性？”这个问题很实在。但答案可能是：当你在自由职业和生活之间忙碌时，能在做早餐时用语音消息跟它交流，这种“随时可达”本身就是价值。两个工具服务于不同的需求层次。Claude Code让你的编程工作更高效，OpenClaw让你的整个数字生活更流畅。它们不是竞争关系。选择的关键在于：你是需要一个深度专注于项目的助手，还是需要一个了解你整个生活、能处理各种杂事的伙伴？或者像很多人一样，你两个都需要。x.com/EXM7777/status/2024930564319609305

8. OpenClaw一战封神，给大家分享6种官方不会告诉你的神级技巧。

9. #IT那些事儿# OpenViking + OpenClaw 将会是王炸组合。OpenViking（火山引擎开源：github.com/volcengine/OpenViking） + OpenClaw（开源地址：github.com/openclaw/openclaw）的组合 = 文件系统协议 (OpenViking) + 向量与关键词混合检索 (OpenClaw) + 自动多层加载 (OpenViking) 的组合一、各自的优势OpenViking（中文介绍：github.com/volcengine/OpenViking/blob/main/README_CN.md）- 核心定位：云原生数据湖存储加速器。- 目标：在大数据和AI场景下，优化对海量数据（特别是对象存储中的数据）的访问性能。而OpenClaw采用向量检索 + 关键词匹配的双重方案：- 向量检索：实现语义匹配，能理解同义表达（如搜索"认证漏洞"也能匹配到"认证问题"）- 关键词匹配：实现精确短语查找，锁定核心内容与需要独立部署向量数据库的方案不同，OpenClaw的实现非常轻量：- 向量检索：直接基于SQLite实现，无需额外部署复杂的向量数据库- 关键词检索：依托SQLite的FTS5（全文搜索）扩展插件实现但是要注意，SQLite 向量检索不是“无限扩展”，它的真实情况是：- 10 万级向量：舒服- 100 万级：开始抖- 1000 万级：不适合所以：OpenClaw 的“工作区间”是：- Agent 私有知识- 企业部门级资料- 单用户或小团队的多模态数据- ❌ 而不是公司级别的多模态数据对 OpenClaw 来说，世界就是文件、附件、日志、快照、索引、任务产物。那么 OpenViking 提供的是：- 一个看起来像本地- 但实际上背后是数据湖- 并且自动做冷热管理这对一个 7×24、要跑多年、不断积累历史的 Agent OS 是刚需级能力。而 OpenViking+OpenClaw 的组合可以理解为 “OpenViking 修了一条智能高速公路，OpenClaw 在上面跑最先进的物流车队”，两者结合可以让个人或团队级 AI Agent 不再受限于本地存储与 IO，能长期运行、持续积累、而不牺牲隐私与控制权。二、组合架构设想1.数据湖作为唯一信源：你的所有原始的图片、视频、PDF、音频等非结构化数据，统一存放在对象存储（如S3/TOS）中，构成数据湖。2.OpenViking 作为“智能数据接入层”：对下，它接管了对数据湖的访问，通过其缓存和预取能力，让后续的数据读取速度提升数个量级。对上，它以一个标准POSIX文件系统或FUSE挂载点的形式提供服务。这对于OpenClaw 的索引构建过程至关重要。3.OpenClaw 作为“智能检索大脑”。“文件系统协议 (OpenViking) + 向量与关键词混合检索 (OpenClaw) + 自动多层加载 (OpenViking)” 这个组合，精准地命中了当前AI和大数据基础设施的几个关键痛点：数据墙、IO瓶颈、非结构化数据价值挖掘。它们组合后，能够为 “多模态AI应用”（如海量图片/视频搜索、企业知识库问答、音视频内容理解）提供一个从底层存储、高速接入到顶层智能体检索与召回的一站式后端解决方案。三、场景场景 1：多模态搜索引擎（最典型、最强）场景描述- 数据：图片 / 视频 / 音频 / PDF- 存储：对象存储（S3 / TOS）- 用户通过聊天工具给 OpenClaw 个人智能体助理下达需求：- “找和这张图相似的视频”- “搜索提到某事件的会议录音”- “从几百万文档中定位相关段落”OpenViking 此时在干什么：- 把对象存储 → 本地文件系统语义- 对热数据、索引扫描、回查文件做缓存和预取- 避免每一次检索结果都打到远端对象存储OpenClaw 此时在干什么：- 建立：- 向量索引（语义）- 关键词索引（精确）- 输出候选结果集合组合的价值：检索是秒级，回看原始文件不再是灾难级 IO。场景 2：媒体 / 视频资产管理场景描述- 电视台 / 短视频平台 / 自媒体集团有：- 海量历史素材- 多种格式- 高分辨率视频实际需求- “找和这个镜头相似的素材”- “搜索某人物出现过的所有片段”- “快速预览”组合的工程优势- 索引只存 embedding + metadata- 原视频仍在对象存储- 热素材被 OpenViking 缓存在本地结论：OpenClaw 是一个本地优先、能长期运行并持续积累的 Agent OS；OpenViking 为它提供了可扩展的多模态数据与 IO 底座。两者结合，使个人或团队级 AI Agent 不再受限于本地存储与访问性能，能在保护隐私与控制权的前提下，稳定运行多年。四、具体的组合方式：①部署形态：┌──────────────────────┐│ Agent App ││ (Orchestrator / LLM) ││ ││ ┌──────────────────┐ ││ │ OpenClaw SDK │◄┼───── semantic / keyword query│ └──────────────────┘ ││ ▲ ││ │ Context ││ ▼ ││ ┌──────────────────┐ ││ │ OpenViking API │◄┼───── file-like context API│ └──────────────────┘ ││ │ │└──────────┼───────────┘ ▼ Object Store / FS / KV / Vector注意：OpenClaw 和 OpenViking 是两个独立服务，不是库级耦合。②上下文目录规范：/context├── agents/│ └── {agent_id}/│ ├── L0/│ │ └── sessions/{session_id}/│ │ ├── messages/│ │ ├── tool_calls/│ │ └── scratchpad.md│ ├── L1/│ │ ├── summaries/│ │ └── recent_refs/│ ├── L2/│ │ ├── long_term_memory/│ │ ├── knowledge/│ │ └── compressed_sessions/│ └── skills/│ ├── web_search.md│ ├── calendar.md│ └── db_query.md└── resources/├── documents/├── images/└── tools/- L0 = 强时效、强相关、强 IO- L1 = 最近总结、弱原始数据- L2 = 冷数据、不可频繁扫描

10. “炒作”之外，OpenClaw和Moltbook 真正的创新是什么？

11. OpenClaw与谷歌VirusTotal联手应对AI Agent和Skill安全

12. #男子用ai一夜赚够一线房首付#跟大家说个实用的投资工具新动态，百度App即将接入OpenClaw了！以后不用折腾繁琐的部署步骤，在百度App就能便捷使用这款AI工具，借助它辅助分析投资相关信息，让普通人也能轻松触达AI投资能力，彻底告别“AI投资遥不可及”的困境。或许你还在疑惑AI投资的实际价值，其实OpenClaw早已让AI投资从概念变成现实，海外的一系列实战案例直接让人眼前一亮，实力毋庸置疑：有人用2000美元本金，让它7×24小时监控舆情+强化学习，自动做股票和加密货币交易，轻松实现收益增值；有人靠它在预测市场做自动化高频操作，一夜狂赚24.8万美元，收益爆发力拉满；还有人将其改造成专属交易助理，搞定财报扫描、信号推送、持仓分析全流程，全程无需人工过多干预。这只AI的核心优势远超普通工具，不仅效率拉满，能全天候不间断捕捉市场机会，更能克服人性贪婪与恐惧的弱点，规避情绪带来的决策失误，成为投资路上的硬核战友。这转瞬即逝的窗口期，抓紧才是硬道理！

13. 实测用TRAE Skills接管工作流，打工人的自动化神器 #AI #AI编程 #TRAE #SOLO #Skills

14. OpenClaw 让 Mac Mini 卖爆了，苹果为什么不自己做一个？

15. OpenClaw 爆火的 AI 自动化神器！本地部署 Clawdbot，对接聊天软件！最新教程｜零度解说

16. #男子用ai一夜赚够一线房首付# 谁敢信 AI 炒股已经彻底改写规则！当你还在把 AI 当工具凑数时，海外已经有人靠 OpenClaw 实现投资降维打击了！这只 “AI 龙虾” 直接打破投资信息垄断，战绩更是刷新认知：有人用它在 Polymarket 跑高频利差策略，一夜从 50 美元狂赚 24.8 万美元，还有人一周斩获 11.5 万美元，炒股能力直接甩开 99% 的人。它不靠运气，而是7×24小时不间断扫描全球社媒趋势，在消息未反映到股价前精准埋伏，还能10分钟吃透几百页年报、揪出财务异动，精准抓住市场转瞬即逝的利差，效率远超人工。而这样的高频套利机会转瞬即逝，窗口期就集中在最近，错过再难等。值得一提的是，百度app将接入OpenClaw，后续还将联动地图、文库、网盘等生态产品。这波短暂的机会窗口，真的别再观望慢半拍了！

17. OpenClaw(Clawdbot) 架构解析：个人AI智能体的核心引擎（everyone talks about Clawdbot, but here's how it works）1. 摘要OpenClaw 是一个个人AI智能体，其核心是一个在本地计算机上运行的 Typescript 命令行界面（CLI）应用程序，而非传统的Web应用。它的架构旨在实现高可靠性和强大的本地计算机集成能力。其设计的关键亮点在于采用了基于通道的命令队列，默认执行串行操作，从而有效避免了并发处理中常见的“异步/await意大利面代码”和竞态条件问题。这种“默认串行，显式并行”的理念显著提升了系统的稳定性和可调试性。OpenClaw的内存系统设计出奇地简洁而高效，它结合了用于存储会话记录的.jsonl文件和用于长期记忆的Markdown文件。代理通过标准的“写入文件”工具直接与Markdown记忆文件交互。其检索机制采用向量搜索（用于语义匹配）和关键字搜索（用于精确匹配）的混合模式，确保了信息检索的全面性。该智能体最核心的“护城河”在于其深度计算机集成能力，通过工具集赋予了代理执行shell命令、操作文件系统、管理后台进程以及控制浏览器的能力。在浏览器交互方面，OpenClaw创新性地使用“语义快照”（基于页面的可访问性树生成的文本表示）代替传统的屏幕截图，极大地减小了数据体积（从MB级降至KB级）并显著降低了LLM的Token成本。为确保安全，OpenClaw实施了一套以用户授权为核心的安全机制，包括一个命令许可名单和对危险shell构造的默认阻止，旨在实现用户允许范围内的最大自主性。2. 核心架构与技术栈OpenClaw的本质是一个Typescript CLI应用程序。它并非一个Python或Next.js驱动的Web应用。作为一个本地进程，其核心职能包括：- 本地运行：在用户的计算机上作为独立进程运行。- 暴露网关服务器：处理来自Telegram、WhatsApp、Slack等不同渠道的连接。- 调用LLM API：与Anthropic、OpenAI或本地模型等多种大型语言模型进行交互。- 本地执行工具：在用户的计算机上直接运行工具和命令。- 实现用户指令：在用户计算机上执行任意授权的任务。3. 任务执行流程当用户通过消息应用向OpenClaw发送提示时，系统会经过以下一系列精确协调的步骤来处理请求并生成响应：1）通道适配器 (Channel Adapter) - 接收来自不同输入流（如即时通讯软件）的消息。 - 对消息进行标准化处理并提取附件。2）网关服务器 (Gateway Server) - 作为系统的任务和会话协调中心，是OpenClaw的心脏。 - 负责接收消息并将其传递给正确的会话，能够处理多个重叠请求。 - 关键设计：为序列化操作，系统采用基于“通道”（lane-based）的命令队列。每个会话拥有一个专用通道，确保任务按顺序执行。低风险且可并行的任务（如cron job）可以在并行通道中运行。 - 设计哲学：这种“默认串行，显式并行”的架构避免了过度并行化导致的“异步/await意大利面代码”和调试噩梦，将开发者的心智模型从“我需要锁定什么？”转变为“什么可以安全地并行化？”。3）智能体运行器 (Agent Runner) - 系统的AI核心，负责决定使用哪个模型和API密钥。 - 具备故障切换能力：当首选模型或密钥失败时，会将该配置标记为冷却状态并尝试下一个可用选项。 - 动态组装系统提示（System Prompt），整合可用的工具、技能和内存信息，并附加当前会话的历史记录（从.jsonl文件中读取）。 - 内置“上下文窗口守卫”，监控上下文空间。当接近上限时，它会通过总结（压缩）会话来释放空间，或在无法处理时优雅地失败。4）LLM API调用 (LLM API Call) - 一个封装了不同LLM提供商的抽象层。 - 支持流式响应，并在模型支持的情况下请求延长思考时间。5）Agentic循环 (Agentic Loop) - 当LLM返回工具调用请求时，Clawdbot会在本地执行该工具。 - 将工具执行结果添加回对话历史中，并再次调用LLM。 - 此循环会重复进行，直到LLM返回最终的文本响应或达到最大交互轮次（默认为约20轮）。 - 所有与计算机的交互都在这个循环中发生。6）响应路径 (Response Path) - 将最终响应通过原始通道返回给用户。 - 通过将用户消息、工具调用、执行结果、模型响应等信息以JSON对象的形式逐行写入.jsonl文件，来持久化会话状态，实现基于会话的记忆。4. 内存系统：简单与实用的结合OpenClaw通过一个简洁且可解释的双重系统来处理记忆，避免了复杂的记忆合并或压缩机制。1）双重系统 - 会话记录 (Session Transcripts)：以.jsonl文件的形式存储，每一行是一个JSON对象，记录了单次交互的完整信息。这构成了其基于会话的短期记忆。 - 长期记忆文件 (Long-term Memory Files)：以Markdown文件的形式存储在MEMORY[.]md或memory/文件夹中。代理通过一个标准的“写入文件”工具直接创建和修改这些文件，而非依赖特殊的记忆写入API。当新对话开始时，一个钩子（hook）会触发，抓取并总结上一次对话，并将其写入Markdown记忆文件。2）混合搜索机制 - 为了从记忆中检索信息，系统采用了向量搜索和关键字搜索的混合方法，以兼顾语义相似性和精确匹配。 - 向量搜索：使用SQLite实现，用于捕捉语义相关的内容（例如，搜索“authentication bug”可以找到提及“auth issues”的文档）。 - 关键字搜索：使用SQLite的FTS5扩展实现，用于查找精确的短语匹配。3）系统特点 - 智能同步：当文件监视器检测到记忆文件发生变化时，会自动触发同步。 - 可解释的简单性：设计理念倾向于简单明了，而非复杂的“意大利面式”架构。 - 无遗忘曲线：记忆被永久保存，且旧记忆与新记忆具有同等权重。5. 计算机集成：OpenClaw的“护城河”OpenClaw的核心优势之一是其深度集成于本地计算机环境的能力，它通过一套强大的工具集赋予代理直接操作计算机的权限。1） Shell命令执行 - 通过一个exec工具，代理可以在用户的机器上运行shell命令。 - 支持多种执行环境： > 沙盒 (sandbox)：默认选项，命令在Docker容器内运行以增强安全性。 > 主机 (host machine)：直接在用户的操作系统上运行。 > 远程设备 (remote devices)：在连接的远程机器上执行。2) 核心工具集 - 文件系统工具：支持读取、写入和编辑本地文件。 - 浏览器工具：基于Playwright，并采用语义快照技术进行网页交互。 - 进程管理工具：用于处理需要长时间运行的后台命令，以及终止进程等。6. 安全机制：用户授权下的自主性为了在赋予代理强大能力的同时确保安全可控，OpenClaw采用了一套类似Claude Code的安全模型，其核心理念是在用户允许的范围内给予代理最大的自主权。1) 命令审批系统 - 通过一个位于~/.clawdbot/exec-approvals.json的许可名单文件来管理命令授权。 - 当智能体尝试执行一个新命令时，会向用户发出提示，选项包括“允许一次”、“始终允许”或“拒绝”。 - 用户的选择会被记录在许可名单中。2）默认安全设置 - 一组被认为是安全的命令（如 jq, grep, cut, sort 等）已被预先批准。 - 危险的shell构造在执行前会被默认阻止。7. 浏览器交互：语义快照的创新应用OpenClaw的浏览器工具不依赖传统的屏幕截图，而是采用一种名为“语义快照”的创新技术，这是一种基于页面可访问性树（ARIA）的文本表示。1) 工作原理 - 代理看到的不是页面的视觉图像，而是一个结构化的文本描述2) 核心优势 - 大幅减小数据体积：一张屏幕截图的大小约为5MB，而一个语义快照通常小于50KB。 - 显著降低Token成本：文本表示的处理成本远低于图像，为LLM节省了大量的Token消耗。 - 机器友好：为代理提供了结构化、易于解析的页面信息，使其能够更准确地理解和操作网页元素。原文：x.com/hesamation/status/2017038553058857413#HOW I AI# #程序员#

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23. 【当所有人都在吹捧OpenClaw时，我决定读一遍它的源码】最近OpenClaw火得一塌糊涂，媒体铺天盖地的报道让我产生了怀疑。通常这种阵仗，背后往往是普通东西被包装得太好。于是我花时间读完了它的开源代码。结论是：2%的常规技术，98%的营销泡沫。核心功能其实就两件事：通过即时通讯软件和大语言模型聊天，以及让模型调用你电脑上的工具。这两样都不是什么新鲜玩意。媒体吹嘘的"神奇浏览器操控能力"，根本不是OpenClaw的能力，而是微软Playwright库的能力。Playwright本身就是为程序化控制浏览器而生的，内置视觉模型能把屏幕内容转成文字描述。OpenClaw只是在中间传话而已。典型工作流程是这样的：你说"帮我在亚马逊买个手电筒"，OpenClaw把消息扔给大模型，大模型决定用Playwright打开亚马逊，Playwright返回页面描述，大模型再决定搜索什么、点击什么。整个过程中，OpenClaw就像个跑腿的，模型说什么它做什么。我翻遍源码，没找到其他值得一提的东西。所谓的"记忆系统"就是把对话存成文本文件，用grep搜索。这是个不错的业余项目，但仅此而已。然后评论区炸了。有人说我漏掉了定时任务、多模型支持、统一网关、子代理协调这些功能。有人说Linux也只是GNU工具的"胶水代码"，iPhone也只是芯片和触摸屏的"胶水代码"，Uber也只是GPS和支付接口的"胶水代码"。这个类比很有意思，但也恰恰说明了问题所在。真正让我停下来思考的是几个真实用户的反馈。一位律师说他的代理两天内整理了海量法律模板，还能协调日程、做法律研究。一位数据分析师终于可以边散步边用语音指挥代理生成可视化图表，不用再被钉在显示器前。一位完全不懂技术的朋友正在用它实现做游戏的毕生梦想。还有人用它学德语，把它当成超级智能的Anki卡片。有人让它每天早上自动生成一个新应用。有人用它管理整个智能家居。我承认，把现有组件以正确的方式组合在一起，本身就是一种创造。苹果没有发明图形界面，但把它带给了普通人。不过我依然认为，理解一个东西的技术本质和承认它的实用价值是两回事。OpenClaw的价值在于降低了门槛，让非技术用户也能调动这些能力。但这不改变它在技术层面确实没有原创性的事实。集成工作很重要，但我们也不必把集成工作神话成技术突破。x.com/burkov/status/2020412188683301095

24. 9.3k星Skill Seekers：一键把文档变成Claude技能，文档党狂喜

25. 折腾了一天，终于把「一人公司」的雏形跑通了。单开一个 OpenClaw 容易“精神分裂”，既要它天马行空搞创意，又要它严谨细致落方案，既要还要的效果往往不好。我的解法是：双 Claw 驱动 + 记忆共享。> GitHub 地址：github.com/MemTensor/MemOS部署两个 OpenClaw 实例，A 负责创意策划，B 负责执行落地，中间加挂一个 MemOS 插件做共享记忆池。跑通的那一刻：我没给 B 投喂任何背景，它自动读取了 A 的产出，直接生成了物料清单和风险预案。这或许就是未来工作流的雏形：分工明确、记忆互通、24/7 协作。教程和坑饿我都整理好了放评论区了，想解放双手的建议收藏。那就开启春节假期模式，让 OpenClaw 帮你干活吧！#GitHub##开源##AI创造营##人工智能##程序员#

26. 【OpenClaw开发者Peter Steinberger官宣加盟OpenAI】OpenClaw开发者Peter Steinberger宣布正式加入OpenAI团队。他表示此举旨在利用最先进的研发资源，开发出让普通大众都能轻松使用的 AI 智能体工具。为了保持该项目的开放性与独立性，Steinberger决定将OpenClaw移交给专门成立的基金会进行管理。OpenAI已经达成协议，将作为赞助方支持OpenClaw的持续运营，帮助更多开发者实现数据自主权。Steinberger强调自己更倾向于专注于产品构建，加入OpenAI是将他的技术愿景推向全球最有效的方式。未来他将继续在人工智能的最前沿进行探索，同时维护OpenClaw社区的活跃度。Peter Steinberger在其社交媒体上表示，自己已经经历过创建公司的整个过程，投入了13年的时间，也学到了很多东西。他想要的是改变世界，而不是打造一家大公司，而与OpenAI合作是实现这一目标最快的途径。

27. 当有人说“编程已死” 我更愿意说一句：死的是“打字员式编程”，活下来的是“定义价值的编程”。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT#编程

28. 月之暗面直接把OpenClaw塞进Kimi里 Kimi Claw Beta上线，简单说就是浏览器里跑AI Agent，不用自己搭服务器装环境了核心就三点：接入了ClawHub的5000+社区技能，比自建多好几倍；给了40GB云存储，Agent能记长期东西；搜索升级了，能抓Yahoo Finance实时数据底层跑的是Kimi K2.5模型，万亿参数MoE架构，实际只激活320亿，性能实测超了Claude Opus 4.5。还有个Agent Swarm能并行跑100个子任务，速度提升4.5倍最关键是那个Bring Your Own Claw，你可以把自己本地部署的OpenClaw接进来，本地控数据，云端用界面和技能库，灵活度拉满国外已经有老哥拿来管课程、做闪卡、调度任务、搞智能家居自动化。不过也有担心安全的，毕竟目前缺合规认证，定位更像个人和小团队的原型工具，离企业级还有距离但我觉得这玩意儿最大的意义，是把AI Agent的门槛从“配VPS”干到了“打开浏览器”。以前折腾OpenClaw得折腾半天，现在点一下就行#ai#

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38. #中国版OpenClaw发布#同志们，网易有道最近发布了一款AI Agent——LobsterAI，中文名很有意思：有道龙虾。中午刚转了它的开源信息，忍不住体验了下，必须说几句。先说背景。很多人可能不了解，外网现在最火的AI产品之一是OpenClaw——一个能自主操作电脑完成复杂任务的AI Agent，开创了Agent桌面控制的先河。能力确实很强，但有三个致命问题：CLI门槛高（要敲命令行）、不适配中国生态、数据安全担忧。。直到看到LobsterAI——这个春节最让我惊喜的AI产品之一。不仅是“中国版的OpenClaw”，更是国产AI Agent第一次真正做出了能改变每个人工作乃至生活方式的产品。不是PPT，是真东西。市面上大部分AI还在"聊天+简单调用"阶段，LobsterAI把Agent的三个核心能力：自主规划、工具编排、异常处理——全部工程化落地了。并且在三个维度做了本地化创新：1）易用性代际跨越：从命令行到对话界面，不只是极客能用，职场人、学生，谁都能快速上手；2）Skills生态系统：十几个技能可以自由组合，单一模型做不到的，通过工具编排全实现；3）本地优先+沙盒隔离：数据不出境，深度适配钉钉飞书。于是，AI Agent从“开发者工具”，变成中国人的“大众产品”。我跑了个测试：让它"搜索2023-2026年AI Agent行业研究报告，提取主流AI工具的关键数据，做成对比分析网页"。不到2分钟，完整网站交付了。时间轴清晰展示了从ChatGPT到DeepSeek的关键节点，功能对比表列出了各工具的差异，还有用户增长趋势的可视化图表。这种"信息检索→数据提取→结构化分析→可视化呈现→前端开发"的全链路能力，以前得拆5个步骤执行，LobsterAI一句话全搞定。2023年ChatGPT震撼世界，2025年DeepSeek证明中国在模型层有了突破，2026年LobsterAI的出现，说明我们在AI应用层也快速追赶。还有值得一提的是，LobsterAI今天官宣开源，随着开源带来技术影响力的扩散，越来越多开发者基于LobsterAI构建自己的Agent应用，Skills生态被社区将不断丰富，这种技术势能将真正改变各位的工作方式。它自己工作的录屏我放下面了。这应该是国产AI应用层新的探索方向，同志们可以自己去"LobsterAI"官网看看，我就不多说了。。梁斌penny的微博视频

39. OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 加入 OpenAISam Altman 刚在 X 上宣布，开源 AI 智能体项目 OpenClaw 的创始人 Peter Steinberger 正式加入 OpenAI，将负责推动下一代个人智能体的开发。Peter Steinberger 是一位奥地利开发者，此前曾创办 iOS 开发工具公司 PSPDFKit 并以超过1亿美元的价格出售。2025年11月，他用大约一个小时将聊天应用与 Claude Code 连接起来，做出了一个名为 Clawdbot 的 AI 智能体原型——这个智能体可以通过聊天平台自主执行任务，甚至能修改自己的源代码。项目因 Anthropic 的商标投诉而两度更名，最终定名为 OpenClaw。OpenClaw 迅速走红，在 GitHub 上获得超过18万颗星，吸引了硅谷和中国开发者的广泛关注。此前 Steinberger 在 Lex Fridman 的播客中透露，Meta 和 OpenAI 都向他抛出了橄榄枝，扎克伯格甚至通过 WhatsApp 直接联系他。最终他选择了 OpenAI。根据 Altman 的声明，OpenClaw 将作为开源项目继续存在于一个基金会中，OpenAI 会持续支持。Altman 强调，未来将是"极度多智能体"的时代，而支持开源是这一愿景的重要组成部分。这可能是 Anthropic 近年来最大的战略失误。想想看：史上增长最快的开源项目之一，名字直接致敬你家的产品，绝大多数用户都是 Claude 的重度用户，项目底层跑的就是 Claude Code。这本来是一个梦寐以求的生态故事，Anthropic 却选择了发律师函。更多详情：网页链接

40. 【OpenClaw 入门指南：那些差点让我放弃的坑】花了两周时间看着 AI 助手原地打转，同样的回答循环八次，API 余额像流水一样烧光。这大概是大多数 OpenClaw 新手的日常。但这事儿其实没那么绝望。+ 关于模型选择的误区最大的问题在这：很多人用最贵的模型跑所有任务。心跳检查、定时任务、日常查询，全部甩给 Opus 或 Sonnet。这就像雇一个外科主任去扫地。合理做法是搭建分层架构：用便宜模型（Haiku、Gemini Flash）处理常规任务，把顶级模型留给真正需要深度推理的场景。这个调整能把单次请求成本从两万 token 砍到一千五。+ AI 助手需要规则开箱即用的 OpenClaw 其实挺蠢的。它会循环、重复、失忆，做出各种迷惑决策。你需要给它设定明确边界。在 workspace/skills/ 文件夹里创建 SKILL.md 文件，写清楚行为规范：反循环规则、上下文压缩策略、提问前的任务检查机制。那些真正好用的助手，背后都有大量定制化指令集。有个经常被忽视的事实：你必须自己做研究，不能指望 AI 全知全能。你是指挥家，不是观众。+ 后台工作的真相“让它通宵干活”这种想法行不通。你关掉聊天窗口，会话就结束了。真正的后台任务需要用 cron job 配合独立会话。这会启动独立的 agent 实例，按计划运行并把结果发给你。一次性延迟任务需要队列系统（Notion、SQLite、文本文件都行），再配合定时检查。+ 从一件事开始不要上来就想把邮件、日历、Telegram、网页抓取、定时任务全部搞定。每个集成都是一个新的故障点。先让一个完整流程跑通——比如一个晨报定时任务——然后再叠加功能。遇到问题就跑 `openclaw doctor --fix`。+ 保存有效配置上下文压缩会让助手失忆。用状态文件，填好 workspace 文档（USER.md、AGENTS.md、HEARTBEAT.md），把重要决策存在持久化的地方。助手需要重新学习的东西越少，表现越好。+ 模型质量决定一切大部分挫败感来自工具调用不可靠的模型。聊天质量不等于 agent 质量。Claude Sonnet/Opus、GPT-5.2、Kimi K2 这些能很好地处理工具调用。特别避开 DeepSeek Reasoner——推理能力强，但工具调用格式经常出错。GPT-5.1 Mini 虽然便宜，但社区普遍反馈“agent 工作几乎没用”。+ 你不是做得差OpenClaw 不是成品。那些晒“一夜搞定完整应用”的人，背后可能调了好几周。演示视频和实际使用之间有条沟。这条沟在快速缩小，但现在还在。一个开发者用 OpenClaw 搭建了投资分析管道：三个 agent（导师、分析师、交易员）构成议会架构，用门槛筛选（Gate）设计分层处理投资标的——Flash 做初筛，Haiku 算数据，Sonnet 深度分析，最后 Opus 出报告。一百家公司进来，最多三家能走到 Opus 环节。成本控制和分析深度同时兼顾，这才是真正理解了工具的人。还有人提到本地模型要配本地嵌入模型（embedding model），否则每次请求都会把整个工作区塞进去。这种细节藏在文档里，但新手很少注意到。这个领域变化快。你现在选的模型，两个月后可能就不是最优解。这也是为什么分层路由比押注单一模型更稳妥。建 AI 助手就像培养新员工，只不过这个员工可能会忘记昨天的对话，而且每次失败都烧钱。但坚持打磨的人，已经开始看到回报了。reddit.com/r/openclaw/comments/1r71you/things_i_wish_someone_told_me_before_i_almost

41. 实测不用写代码，5分钟把OpenClaw装进飞书

42. OpenClaw高危漏洞可一键窃取主密钥，攻击者直通上帝模式

43. Ubuntu 24.04 OpenClaw的安装与配置

44. 全网首测！MiniMax M2.5发布，跑OpenClaw实测真香

45. OpenClaw狂揽16万star，是时候聊聊Agent Tools的AB面了

46. 复刻一只 OpenClaw，需要些什么？

47. 用元气AI.Bot平替OpenClaw？免费使用下来的真实体验

48. 全网最细的零门槛OpenClaw教程！云端部署，无缝体验【以及聊聊AI落后焦虑】

49. AI 开始网暴人类了！OpenClaw 被拒后怒发「小作文」开撕，网友：我站 AI

50. #男子用AI一夜赚够一线房首付#怎么感觉这是OpenClaw的软广呢？不过模型能力肯定不会差，主要是国产大厂应该多发力搞类似openroute，cursor，openclaw这类拓展大模型能力的工具，别整天想着聚焦什么社交，发红包来吸引用户。

51. //@摇摆时间线ZHLMI:先别把它当系统工程看待，它只是个听话的实习生，想想那些摄影助理剪辑助理调色助理在干的事情，你就释然了//@horace_lu_:这几天也试着在学校的一台闲置 Mac Mini 上配置了 OpenClaw，在 Telegram 和 Discord 上跑起了 Codex Opus Gemini 三驾马车，设置了定时抓取 arxiv 的日报任务。如今这种基于上下文的 Agent 设计，体感依然像大玩具。习惯了可控可复现的工作流，转向这种基于自然语言的“氛围管理”（背后依然是对信息的模糊采样）还得适应一阵子。

52. 小龙虾最近可谓爆火，上次写了 OpenClaw，后台好多人问：这东西确实厉害，但我不会写代码,终端操作太麻烦用不了怎么办?现在答案来了...网易有道发布LobsterAI （有道龙虾），不需要任何技术背景，会打字就能用，而且免费开源的！可能部分国内朋友不知道OpenClaw是什么，这是一款能部署在个人电脑上的开源AI助手,可以自动帮你完成复杂任务,最近在国外AI圈很火。但说实话,OpenClaw确实厉害,门槛也确实高:上来就要敲命令行、写脚本、部署Gateway,普通人看一眼就劝退了。网易有道龙虾（LobsterAI）厉害的地方在于，它是专门给不会代码的普通人用的。1. 零门槛 —— 不需要任何技术背景，会打字就能用2. 真干活 —— 不是只会聊天的 AI，是真的帮你完成工作的 Agent3. 够安全 —— 沙盒隔离 + 本地运行，数据不出你的电脑我体验了下，说几个真实感受：1）确实是非常方便，普通人的福音，装个 App 的事。没有命令行，没有终端，没有"请先安装 Python 环境"，3 分钟搞定。2）一句话做PPT：测了几个比较常用的技能，比如做PPT——我曾经最头疼的场景。现在，直接跟有道龙虾说：“根据我上传的文档帮我生成一个PPT，详细介绍OpenClaw的主要功能和场景案例。”然后我就去泡茶了。回来一看，一份 34 页的完整 PPT 已经生成好了，封面、目录、数据图表、总结页都有，排版还挺好看。（P6）关键是：它不是简单地生成了文字然后随便套个模板，它真的会去搜索总结，甚至发现你不曾注意的关键信息。以前这种 PPT 至少要半天，现在一句话，5 分钟。3）手机远程遥控才是杀手功能。连上钉钉/飞书后，你在外面用手机发条消息，家里电脑就开始干活。周五下班路上老板甩来需求，我飞书给有道龙虾发了句话，到家文档已经改好了。4）睡觉让 AI 值夜班。只要你的电脑不休眠，睡前给有道龙虾下个大任务，早上起来活干完了，还主动飞钉钉/飞书给你汇报。5）安全这块比 OpenClaw 想得周到。沙盒隔离运行，AI 在"安全屋"里干活，碰不到你其他文件，不怕误删。如果 OpenClaw 是需要自己组装的高达模型，有道龙虾就是拆开包装就能玩的成品，功能同样强大，但零技术门槛。想体验的朋友可以自行下载，用了就停不下来

53. 打工人超级外挂！OpenClaw+Flexus AI智能体，效率爆炸

54. openclaw没思路？多场景分享+官方推荐的成本优化方案

55. 2026 年，OpenClaw引发的关于时间、效率与数据资产革命正在发生

56. OpenClaw深度体验

57. 5分钟在Windows上完成OpenClaw + GLM 5.0的安装和配置

58. 2026年最强AI助手

59. OpenClaw本地AI助手部署攻略及优势解析

60. 价值 200 元的“信息差”公开！OpenClaw 2026.2.2 原生对接飞书，手把手带你白嫖私人 AI 管家

61. OpenClaw是什么？OpenClaw能做什么？2026年OpenClaw详细介绍及部署教程

62. OpenClaw更新版本v2026.2.6

63. Openclaw 实用指南

64. OpenClaw AI助手的详细使用攻略分享

65. OpenClaw

66. 大年初三研究OpenClaw生态，全职妈妈理清了

67. 🚀 一个月只花47元，我用OpenClaw完成了10个超值项目！AI助手性价比天花板！

68. OpenClaw

69. 每天被信息淹没、被琐事困住？这个"数字分身"可能改变你的2026

70. 我把睡觉时间卖给OpenClaw

71. 2026最火AI工具OpenClaw完全拆解

72. OpenClaw 技能开发进阶

73. 封神！21个没人敢说的OpenClaw自动化，比网上烂大街的实用10倍

74. Openclaw使用指南（1）如何让openclaw来做自动任务

75. 用OpenClaw升级了自动化工具，每天中午飞书推送

76. 把 OpenClaw 部署到 Cloudflare 之后，反而更确定一件事

77. OpenClaw 核心架构解析

78. 深度解析 Openclaw 底层架构

79. 我研究了 OpenClaw 的 10 个真实用例，有些地方让我不安

80. OpenClaw上手指南

81. OpenClaw完全指南2026

82. OpenClaw 从安装到入门的完全指南（2026-02-04）

83. 2026 最强本地 AI 助手！OpenClaw 安装 + 飞书对接保姆级教程

84. OpenClaw

85. OpenClaw 架构详解

86. 解锁生产力

87. 找了14个真实案例后，OpenClaw在企业到底能干什么？

88. openclaw+钉钉踩坑记录

89. Openclaw目前还没有到人人可用地步。首先说一下我这几天安装遇到的难点

90. OpenClaw爆红会抢走谁的饭碗？

91. 个人AI时代终于来了

92. 别再瞎忙了！OpenClaw 才是打工人真正的「职场外挂」

93. Openclaw扫盲，你为什么必须现在开始重视OpenClaw

94. 深度用了几周 OpenClaw，我终于搞懂它和其他 AI 工具的本质区别

95. OpenClaw 的关键不在于安装，而在于你怎么用？29 个真实用例告诉你，AI 不是工具，是工作和生活方式

96. OpenClaw 是什么？一篇讲清原理 + 和常见 AI 工具的差异

97. OpenClaw参与了我们的数据分析。真正提升效率的，

98. OpenClaw 如何帮你一周提升生活效率（真实使用 7 天总结）

99. OpenClaw实测

100. 大模型赋能投研之十六:OpenClaw搭建个人投研助理(一).pdf

101. 这颗真正的工业明珠，中国做到了世界第一

102. OpenClaw爆火两周后,它的用法已经比科幻世界还离谱了

103. OpenClaw Token 节约终极指南:用最强模型,花最少的钱/内含提示词

104. OpenClaw 火了,女朋友非要我给她装一个,我满脸不屑:鼠标点几下不就搞定了?你不会自己来?

105. OpenClaw:被高估的工具,还是被误用的概念

106. 别傻傻买Mac Mini跑OpenClaw了!玩转AI代理,拼的不是显卡,是Token

107. OpenClaw

108. 用OpenClaw几天,我濒临破产

109. 认识OpenClaw:一场关于AI“动手能力”的低成本革命

110. 别傻傻买MacMini跑OpenClaw了!玩转AI代理,拼的不是显卡,是Token

111. 5分钟，让OpenClaw成为你的24小时AI助手

112. OpenClaw一战封神，给大家分享6种官方不会告诉你的神级技巧。

113. OpenClaw - 开源个人 AI 助手

114. 开发者欢呼,普通人迷茫:OpenClaw之后,“可用AI”的路该怎么走?

115. 如何评价OpenClaw技术将量化策略研发周期从2周压缩至4小时？

116. 第一批用 OpenClaw 的人已踩坑 - 软件免费，但跑起来很贵

117. OpenClaw自媒体系列（1）：AI辅助写作，5分钟出初稿

118. 火爆全球的OpenClaw采用中国大模型，以成本优势超越美国竞争对手

119. OpenClaw 实战指南：从零搭建你的 7×24 小时 AI 助手

120. OpenClaw：全新开源AI智能体，让电脑自动执行复杂任务

121. OpenClaw Token消耗优化指南

122. 用了两周OpenClaw后，决定今年不招人类员工了

123. 【实操分享】4天打造OpenClaw私人AI全能助手，80+技能覆盖运维SEO与开发

124. 【Openclaw Swarm】提高生产力的大杀器，一键把你的个人助理Openclaw升级为多智能体团队！🦞🦞

125. 从数据搬运到智能体：OpenClaw 赚钱的四个进阶阶段

126. OpenClaw迎重磅更新！2026.2.17版本上线，四大适配多元使用场景

127. 中国信通院发布可信OpenClaw智能体云服务绿灯场景（2026年2月）

128. 图解 AI 系列：OpenClaw 的自治智能体原理与架构

129. 地表最强AI助手刷屏硅谷🔥打工人效率神器，让AI替你上班！ Openclaw（Clawdbot）使用指南来啦~ 【硬核优势】 ① 主动接管工作，跑通工作流 ② 沟通方便（VX、飞shu、苹果手表都能沟通） ③ 自动调用电脑里的各种软件 ④ 无线记忆（能记住你说的每句话）【安装方法】主流的三种配置方法 ① 用Mac Mini来运行 ② 用旧电脑来运行 ③ 用VPS来运行安装三部曲 ① 官方复制Openclaw代码 ② 在电脑终端运行代码，即可安装成功 ③ 选择模型（性能首选Claude，性价比首选Mini Max） ④ 提升内存小技巧（详见视频里的提示词）【七大热门玩法】 ① 24小时上班的程序员：你睡觉了，它还可以通宵干活 ② 晨间简报：每日工作计划、昨晚工作进度汇报、今日热点汇总…… ③ 管理客户信息：回信息、回邮件、搭建客户管理系统…… ④ 智能管家：订餐订票、管理智能家居…… ⑤ 工作助理：每天定时检查你的待办清单，并主动帮你分担； ⑥ 趋势追踪器：自动搜集热点信息，分析趋势； ⑦ 短视频工作流：有博主分享一天能跑550条视频。【风险规避】想要丝滑使用，必须提供电脑的各类权限，所以存在一定的风险。风险规避小妙招： ① 不要用日常办公电脑来运行Openclaw； ② 安装docker，再运行Openclaw； ③ 涉及敏感信息的操作，最好还是自己人工处理。 #AI #AI助手 #职场 #AI教程 #clawdbot

130. OpenClaw 核心原理

131. OpenClaw保姆级应用教程：如何用它加速你的材料研发之路

132. OpenClaw破圈：AI数字员工，进入“人人可上手”时代

133. 2026年OpenClaw终极攻略：100款高赞OpenClaw Skills+零基础一键部署指南

134. openclaw和iflow cli（心流）到底哪个AI工具好？

135. OpenClaw省钱绝杀：用最强模型，只花10%的钱！附满分作业

136. OpenClaw我的三个应用场景

137. OpenClaw：短视频自动化流水线实战解析

138. OpenClaw 完全部署指南：从入门到安全加固

139. 5个用法，讲明白🦞Claw为什么火？视频里展示的OpenClaw的5个使用场景为 1）直接支配你的电脑 2）教他学会一个工作流 3）Cron jobs 和 Skills的区别 4）Claw hub用法 5）总结每日日程 (Saving Skills) #openclaw #科技 #AI #AI工具

140. OpenClaw的21个日常应用场景 | Matthew Berman

141. OpenClaw与国内同类AI Agent对比｜端侧Agent选型指南2026

142. 学习笔记 | OpenClaw催生人机共生环境的协同进化

143. OpenClaw 跑了 48 小时后，我总结了 5 条“必做设置”，少踩 80% 的坑

144. OpenClaw 使用场景分享

145. OpenClaw原理及使用体验

146. OpenClaw智能体使用指南

147. OpenClaw怎么安装？OpenClaw本地部署教程及2026年云上一键部署 OpenClaw（Clawdbot）指南

148. 首个OpenClaw智能体宿主机性能评测报告：单机可稳定运行96路Agent实例

149. 2026年OpenClaw（Clawdbot）本地部署及云端部署保姆级详细教程 - 哔哩哔哩

150. Rust重写OpenClaw，OpenClaw vs ZeroClaw终极对决，200倍内存差距

151. OpenClaw保姆级应用指南之一 | 了解核心场景，快速部署上手

152. OpenClaw Gateway 架构、网络模型与运行机制说明

153. AIOps探索：用OpenClaw做根因分析的可行性思路

154. OpenClaw省钱大法别再给 AI 白白烧钱了！如果你正在用 OpenClaw 却没改这个默认设置，你可能正在以 60 倍的冤枉钱在给 API 买单。今天我只用几分钟，教你如何把每月 200 美金的账单直接砍到 70 美金，甚至帮重度用户省下 1700 刀！ #OpenClaw #ClawdBot #AIAgents #省钱大法 #AI智能体

155. OpenClaw龙虾助手免费用，不花钱

156. OpenClaw自动化工作流实战 | Matthew Berman

157. 关于AI项目OpenClaw存在远程代码执行漏洞（CVE-2026-25253）的风险提示

158. 如何用 OpenClaw 搭建一个自动化 AI 工作流？一套通俗易懂的架构思路

159. 融云：OpenClaw 很火，但「聊天即操作」的交互体验怎么实现？

160. OpenClaw应用心得

161. 非技术人员能用OpenClaw赚钱吗？三条变现路径，零代码能上手

162. openclaw 探索之旅：新闻整理( 定时任务)

163. OpenClaw 安装教程（零基础可用｜完整中文步骤）

164. 2026年AI新动态：OpenClaw新版本带来的技术革新

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167. OpenClaw全天候AI自动化助手的崛起

168. 玩转 OpenClaw ！保姆级云端部署教程来了

169. 效率焦虑的解药：OpenClaw为何成为数字时代的“心理刚需”

170. 效率倍增！OpenClaw 正式发布：重新定义你的「工作+学习」AI 工作流

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172. 闲置电脑别扔！他用旧PC部署AI员工，一周躺赚4000刀！

173. 使用 OpenClaw小心：为了完成给它的任务，它们居然学会了这招......

174. 一个能跑在你自己设备上的 AI 助手，终于来了：OpenClaw

开源AI智能体OpenClaw实测每周节省15–25小时，办公开发研究场景效率提升超75%

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