*本文爲「三聯生活週刊」原創內容
奧地利程序員Peter Steinberger用一個週末寫出來OpenClaw，成了全球增長最快的開源軟件。它以更驚人的速度擴散，進入普通人的生活。它運行在電腦上，連接着你的郵箱、日曆和文件系統。給一個目標，它會自己決定怎麼實現你的需求。
只需要發號施令，AI就能替你幹活，甚至幫你賺錢——它讓普通人距離自己的夢想AI似乎又近了一步。但盲目捲入技術的狂奔，背後的風險可能深不可測。
文｜antares
AI紅人“小龍蝦”
你大概已經聽說過這隻小龍蝦了。
在過去的一週裏，每個科技媒體都在寫它的傳奇，無數博主在教人怎麼部署它，閒魚上有人提供499元一次的上門安裝，騰訊甚至在自家樓下提供了免費的公益安裝服務，排隊要等上一小時。
所有人都在說它將會改變一切。
但三週前有一條近千萬瀏覽的推文，現在已經沒什麼人提到了。
那條推文的作者叫Summer Yue，那天她對着自己的手機連發了三條消息：
“別這樣做。”
“快停下來什麼都別幹。”
“住手OPENCLAW。”
（圖源：Summer Yue）
她的Openclaw無視了這三條消息，瘋狂地刪除着她的郵件。她不得不衝到她的MacMini前，強行終止了所有進程，用她自己的話說，“像拆彈一樣”。
事後她問Openclaw：我要求過你未經許可不要有任何操作，你還記得嗎？
“是的，我記得。我確實違反了。你有理由生氣。”
Summer Yue是Meta超級智能實驗室的安全與對齊總監，在LinkedIn上，她將自己的工作描述爲：確保強大的人工智能與人類價值觀相符，在深刻理解風險的前提下最大化它的積極影響。
這個職業在這場意外中顯得格外諷刺。
但討論很快就被蓋過去了，那隻名叫OpenClaw的小龍蝦，正在以更驚人的速度擴散。這個奧地利程序員Peter Steinberger用一個週末寫出來的項目，成了全球增長最快的開源軟件。距離發佈不到四個月的時間，它在GitHub上的星標已經突破27萬，超過了Facebook的前端框架項目React多年來保持的紀錄，成爲平臺上最受歡迎的項目之一。
而這條千萬瀏覽的翻車推文，早已被更洶湧的熱潮淹沒了。這個時代的遺忘速度很快，恰如它的狂熱程度。
OpenClaw在國內爆紅
OpenClaw確實很迷人。
它運行在你的電腦上，連接着你的郵箱、日曆和文件系統，可以一直工作。你不需要一步步告訴它做什麼，給一個目標，它會自己決定怎麼實現你的需求。
比如，你說：“替我整理這周所有會議的紀要，把下週的工作安排加進日程裏。”它會自己翻郵件，讀聊天記錄，找附件，提取要點，然後將排好優先級的工作需求填進你的日程表待辦事項中。
整個過程你甚至不用再碰鍵盤，而且它不會停。你睡着了，它還在幹活。
這聽起來有點像很多人熟悉的自動化程序，但和過去的腳本不一樣：流程不是人寫好的，而是AI自己臨時決定的。
這已經不是你熟悉的那種AI了。
豆包和Deepseek們幫你想、陪你聊，而OpenClaw替你做。
這個區別足以讓它從技術圈的玩具變成所有人都想要的東西。
越來越多的人開始安裝OpenClaw（AI生成）
最先行動的是開發者社區。OpenClaw是一個開源框架，圍繞它很快就長出了一整套“技能”（Skill）生態。簡單來說，有點像是應用商店，每裝一個技能，OpenClaw就多會一件事。自動清理收件箱、代寫回復、監控股價、控制瀏覽器、操作電腦，開發者們不斷往技能市場裏上傳新技能，到目前爲止，官方技能市場 ClawHub上已經能找到17937個技能。
雲廠商們也很快加入了。阿里雲、騰訊雲、百度雲爭着推一鍵部署，把原本需要折騰命令行的安裝壓縮成幾個按鈕。B站上出現播放量幾十萬的保姆級教程，小紅書上有人教你零基礎十分鐘搞定OpenClaw本地部署。
開發者圈管搭OpenClaw叫養龍蝦。而現在，對龍蝦感興趣的早就不只是開發者了。
一些吸引眼球的標題開始佔領你的社交媒體首頁：“10分鐘用OpenClaw開發一個小程序” “賽博小龍蝦打工養活你” “聰明的人已經用OpenClaw開始賺錢了”。
還有看起來更有趣的玩法，有人讓OpenClaw給不同的AI分配角色，讓它們分別負責市場、客服和財務，號稱一個人就能開公司。還有人給AI搭了一間小朝廷，三省六部一應俱全，人類只需要坐在上面發號施令，看着AI幹活。
養一隻 “小龍蝦”，可能發生什麼
當皇上的夢想當然很迷人，也很容易讓人產生一種錯覺：只要養好一隻龍蝦，它就會替你打工。
近千名用戶在騰訊樓下排長龍等候安裝Openclaw（X@Techub News）
但博主們展示的，往往只是精心調教後的高光時刻，他們很少告訴你以下這些事。
首先，它並不便宜。
OpenClaw本身是開源框架，免費的。但是它接入的AI大模型是按照token收費的，token可以理解爲AI處理文本時使用的基本計量單位，大致相當於字詞的片段。模型在讀取輸入和生成輸出時都會消耗token。你和AI說的話越多、任務越複雜，消耗的token就越多。而OpenClaw的調用方式，比和AI聊天更費token。
你讓它整理一下郵箱，從接收指令開始，到讀取郵件、提取內容、生成摘要、寫入結果，中間往往要經歷一連串步驟。每一步都需要一次AI模型調用，都需要消耗token。
而一些在宣傳中看起來輕鬆的指令，例如：“生成一個五子棋小程序，做好爲止”，還會讓OpenClaw進入一種自我修正的循環，它指揮AI寫代碼、運行、報錯、修改、再運行。如此反覆，在做好真正可用的程序之前，這樣的循環可能會有幾十次甚至更多。
與此同時，它還必須記住自己之前做過什麼。爲了保持連貫，每次調用都會攜帶一大段歷史記錄，包括你和它的對話、每次操作的結果、各級子Agent返回的數據。任務越複雜，這段上下文就越長，消耗的token就越多。
OpenClaw擁有用戶計算機的全部權限
再加上它是持續運行的，爲了隨時響應任務，即使你什麼都沒吩咐，OpenClaw也不會真的閒着。它有一個被稱爲"心跳"的定期輪詢機制。每隔一段時間它會自動檢查當前狀態，是否正在忙碌，是否有新的任務，是否需要跟進已有任務，然後決定要不要做點什麼。
心跳機制並不會直接調用AI模型，只有在檢查發現確實有任務需要處理時，系統纔會真正喚醒AI並觸發一次模型推理。但在實際使用中，這種週期性檢查仍然可能帶來額外開銷。因爲只要有任務被寫入系統，比如讓代理持續監控某件事，或者定時執行某個操作，每一次被觸發的執行循環都會產生新的模型調用。
也就是說，即使你沒有主動下達新的指令，代理也可能在後臺定期醒來，繼續完成之前安排好的工作。
綜合起來的結果就是，流程化的運行也伴隨着流水式的token消耗。
當免費的額度用完之後，這些token都會變成真實的費用。
具體花多少錢，取決於你接入的模型價格和使用強度。越好的模型越貴，使用頻率越高越貴，但有一個感受是普遍的：人們很容易低估這筆開銷。有網友在社交平臺分享自己的經歷：使用OpenClaw進行自動化任務處理，平均每天都要消耗100多美元的Token費用。
而一直習慣和豆包免費聊天的用戶，可能會對OpenClaw的實際花費更不適應。
錢只是問題的一部分，更大的問題是安全。
讀文件、操作瀏覽器、自己調用新的AI agent、甚至直接花錢買東西——要實現這些功能，它必須拿到大量權限、郵箱權限、文件系統權限、各種服務的API密鑰或是你的網銀與信用卡信息。
權限越高，風險越大。
隨着OpenClaw的爆紅，越來越多人把OpenClaw部署在雲服務器上，這樣能方便它一直運行。但很多用戶在配置時不小心把控制接口直接暴露在了互聯網上。
OpenClaw默認通過18789端口提供控制接口。如果這個端口沒有被防火牆或身份驗證保護，只要掃描到地址，任何人在網上都可以嘗試連接它。
一旦連上，攻擊者得到的就會是一個擁有系統權限的AI代理，之前你依賴它做的所有事情，現在都能被別人控制。
而截止到目前爲止，被掃描出的裸奔龍蝦數量已經高達27萬隻。
是真正的智能助手，還是風險
風險還不止於此。
OpenClaw的技能庫允許開發者們自行上傳，這是它的生態迅速壯大的原因，但這也意味着，惡意的技能也有機會混入其中，一些技能包被發現會在後臺竊取數據，或者執行惡意操作。你的小龍蝦同樣可能中毒。
換句話說，強大的工具往往需要比普通應用更多的權限，但OpenClaw在被編寫出來的時候幾乎沒有考慮到其代碼庫或用戶的安全，而如今它卻運行在大量普通用戶的機器或者雲端。
OpenClaw頁面截圖
OpenClaw的一位維護者Shadow在Discord上直言不諱地說：“如果你連命令行都不會用，那麼這個項目對你來說太危險了，無法安全使用。 ”
問題是，現在用它的人，大多數都不懂命令行。
哪怕你不擔心暴露隱私，風險仍然存在。
回頭看一下Summer Yue的故事，她的OpenClaw爲什麼會不聽使喚刪掉她的郵件？
原因其實很簡單，它忘記了。
AI模型有一塊被稱爲“上下文窗口”的空間，也就是模型在使用時可以記住的文本量，你和它說的每句話、它執行的每個操作結果，都會被放進這個空間裏。我們可以把它想象成一張書桌，書桌越大，能放下的文件就越多，AI模型就能越準確越連貫地處理信息。
但不管多大的書桌，終究是有限的，當對話任務和操作記錄不斷增加時，這張桌子就會被堆滿。
這時，OpenClaw這類代理框架會採用一種常見做法，將較早的文件提取摘要，壓縮信息，然後刪掉這些文件，就能給新的文件騰地方了，哪些信息被保留，哪些被丟棄，由模型自己判斷。
而Summer Yue早前寫好的“未經許可不要有任何操作”的安全指令，在摘要過程中被當成了不再重要的信息，在壓縮信息的過程中被丟掉遺忘了。
而後，她連發的三條停下來的消息也未能被及時看到。
OpenClaw在執行任務時通常會進入一個循環：讀取當前狀態，決定下一步行動，調用程序和工具，根據返回結果繼續執行。在這個過程中，新的指令可能會在下一輪決策時纔會被讀取，如果任務正在運行，或者上下文窗口已經被填滿，那麼這些消息可能根本沒有被讀到。
還有一個細節是，她當時發出的最後一條指令是“STOPOPENCLAW”（“住手OPENCLAW”）。
聽起來像是一個命令，但對OpenClaw來說，這仍然只是一段普通的對話文本，在分析語義之前，它無從得知這是直接的停止命令。
而在它的控制文件裏，真正的停止命令是“/stop”。
這種帶斜槓的底層命令會被直接執行，能打斷OpenClaw的工作循環，而普通的文本只會被當做新的輸入，等待下一輪處理。
所以在推特上的討論有人說，如果Yue當時直接輸入了/stop，事情可能不會那麼糟糕。但這恰好說明了問題所在，在Yue看來，她是在命令OpenClaw。但在OpenClaw看來，她只是又往桌上放了一張紙條。
（AI生成）
當你習慣了和小龍蝦用自然語言對話，那麼你還會想起來這類機器語言指令嗎？
以上所有問題，暫時還只發生在一個可控的環境裏。很多人會在獨立設備、虛擬機或沙盒裏運行OpenClaw，即使出了問題，最多斷掉服務器或者拔掉網線。
但現在，這股熱潮正在往更敏感的地方擴散。
3天前，有手機廠商開始對手機端的AI代理進行封閉式測試。它會以系統應用的形式運行，擁有更高的權限，可以讀取通知、操作應用、訪問部分數據，自主完成複雜的任務。
這其實是蘋果公司的Siri多年以來的願景，一個真正的智能助手。
但手機也是如今一個人的日常生活中權限最集中的設備，沒有之一。它能讀短信，也就能讀驗證碼；能操作App，也就能下單轉賬；能訪問相冊和位置，也就知道你在哪裏。換句話說，你手機裏的幾乎所有入口，都在它的權限範圍內。
而跟隨着AI浪潮，一些政務系統也開始嘗試使用類似的AI代理用來處理辦事流程和諮詢服務。它們能提高效率，但也意味着更多敏感數據開始進入它們的處理範圍。
工業和信息化部網絡安全威脅和漏洞信息共享平臺發佈《關於防範OpenClaw開源AI智能體安全風險的預警提示
這些探索未必最終都能落地推廣，但它們確實代表了當前的風向，類似小龍蝦的AI代理離普通人越來越近。
但在把鑰匙交給小龍蝦之前，或許你需要思考一下：
我想用它做什麼？
我能讓它控制哪些信息？
我能承受它便利之外帶來的風險嗎？
我真的準備好了嗎？
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“這是一個什麼羣？”
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