北京赛博英杰科技有限公司创始人兼CEO谭晓生就养了多只“龙虾”，公司核心员工也都在用。“我主要用它来辅助工作，把过去自己要搜肠刮肚组织文字的很多工作给省了。”

他告诉搜狐科技，自己主要做的是思考架构、观点，论述让龙虾驱动大模型去产生，字码到文档/PPT中的工作它也给干了，工作效率提升好几倍。“还有朋友一天用1-2亿Token，用它来做项目、写代码等。”

国内一位技术研发人员曹杰（化名）此前经常用Cloud Code、Cursor等AI编程工具，春节后开始使用OpenClaw，从梳理文档、整理文档，到写代码，基本全流程自主完成。

“我看了它的代码和设计文档，其实没有什么新奇技术，但组合起来挺精妙。”他表示，此前的智能体编程，没有实现全托管和全自动，OpenClaw则实现了体验上的质的飞跃。

曹杰认为，这得益于OpenClaw赶上了更顶级的模型，以及定时任务、心跳机制（Heartbeat）和上下文记忆等能力。

“我认为它已是一个纯自主的编程工具，可以用自然语言完成长时间和复杂的任务，最终实现交付。很多商用软件可能都在做，但OpenClaw先出来了，而且开源，促成了它的爆火。”

曹杰还在尝试探索这只“龙虾”的能力边界，他想到了能否通过替代传统的RPA（机器人流程自动化）去运营小红书，结果有点超预期，现在基本就是全托管的状态。

他给这个账号命名为“巧克力，一只放飞自我的小龙虾”，三四天内发了20条笔记，搜索信息、生成内容、评论回复都是自主完成，甚至能应对评论上的攻击，“看完震惊了”。

同时，曹杰还尝试让OpenClaw和平台的风控系统做攻防演练。

“我知道要运维小龙虾，必然会遇到风控，甚至会被封号。”他表示，现在还没有被封号，说明它的能力是很强的。但有帖子遭到了限流，“龙虾”对此的表述是“被算法请去喝茶了”。

OpenClaw的火热也已经不再局限科技圈，而是正在向更多行业蔓延。

广东省人工智能产业协会法律专业委主任、隆安律所全国合规委副主任陈焕律师同样是一位“养虾”人——一只本地“虾”，两只云端“虾”。

“OpenClaw给AI提供了一个可以连通外部世界的可能性，通过自然语言可以去完成一些非常具体的工作，让律师有一个24小时贴身的助理。”

陈焕表示，日常工作中的案例检索、文档撰写、设置日程、尽职调查、管理邮件、跑AI日报等，它都可以做。

相比之前的对话类大模型，他认为，OpenClaw省去了很多中间需要手动操作的环节。比如要分析一篇长文档，需要先在对话框上传给模型，给出结果后还要复制粘贴到本地。

“现在用龙虾之后则一步到位，直接输出文档，你说发给我，它就给你发了，实现直接在本地电脑无缝切换，在工具调用和体验上更加无感和丝滑”。

谭晓生认为，过去大模型只是一个大脑，能思考，但难以行动，而“龙虾”则是给大脑配了手和腿，可以行动，直接去操作计算机。“理论上，计算机能干什么，龙虾就能干什么。”

“龙虾”被高估了吗？

在火爆的“龙虾”热当中，也有声音认为OpenClaw价值有限、盛名难副，最终或昙花一现。

使用AI编程一年多的资深软件工程师沈杰表示，OpenClaw作为个人助理的概念很新颖，但对有在用Claude Code人，它就没啥大用了，而且对绝大多数人来说作用不大。

甚至有调侃称，如果用它来做类似日程提醒的任务，就像是为了这碟醋而包了这顿饺子。

自春节以来就在体验的陈焕同样认为，“龙虾”现在有一点被高估。

“对普通人来说，它的优势在于更便捷，可以用一句话就操控电脑，故事讲起来更好听。但从功能上来说，目前在Claude Code可以完成的任务比龙虾在深度上更好、效果更好。”

他强调，没有必要为了追风口，而把所有的任务都让“龙虾”去做。如果有些任务在原来的大模型中做得很好，就没有必要迁移到“龙虾”中去做，解决不了的时候可以用它来做。

同时，“龙虾”也会出Bug，对任务的响应并不一定能完全执行成功，要养好也存在门槛。

谭晓生就提到，“龙虾”可能会把自己搞崩掉。“我昨天远程调整我女儿那边Mac Mini的配置，龙虾帮我设置定时重启动，结果重启动没起来，现在还在解决中。”

资深的“养虾”人——猎豹移动CEO傅盛则认为，“龙虾”不适合99%的人，因为太复杂、太难用、学习成本太高，自己的水平也还是在初级阶段，现在远没有达到它的边界。

养好“龙虾”也不便宜。搜狐科技了解到，傅盛“养虾”一个月以来已付出三四万元的成本。

谭晓生透露，为“养虾”开通了每月200美金的Claude Max套餐，加上谷歌Gemini、ChatGPT的订阅，每家20美金，还买了些DeepSeek的API等，算下来一个月大概要300美金。

曹杰也感慨，OpenClaw的使用成本目前还比较贵。“OpenClaw如果想用的好，必须用顶级模型，我试过各种模型的效果，但顶级模型往往会比较贵。”

这些反映出，OpenClaw不仅存在技术门槛，仅仅是本地安装，就足以劝退不少人，还存在经济门槛，这也影响了“龙虾”很难像去年初的DeepSeek一般快速普及。

不过，曹杰认为，随着大模型越来越平权，包括开源模型能力越来越强，未来一年甚至半年之内用开源模型也能实现这种效果，所以成本现在是问题，未来不是问题。

“现在还是相对比较早期的阶段，各种尝试对于龙虾的调教，都有助于我们加深对它的理解。”陈焕认为，这些门槛未来一定会被打下来，可能就会以一种摧枯拉朽的方式去普及。

受害者已经出现

除了技术门槛高、使用成本高，OpenClaw还有不少安全风险，第一批“龙虾”的受害者已经出现了。

Meta超级智能实验室AI对齐与安全总监Summer Yue早前分享到，OpenClaw在收到整理邮箱指令后，未经允许就开始删除邮件，并多次无视停止指令。她认为，这可能与大模型的上下文压缩机制有关。

一位OpenAI工程师为测试OpenClaw而创建的AI交易智能体Lobstar Wild，则遭遇“***”，被转出价值25万美元的加密资产。该工程师承认，该AI被赋予完全自主决策权，事故源于验证机制失效，未能拦截异常指令。

国内也有曝光案例称，有开发者把OpenClaw绑定钱包后，并把相关信息发到了开发者社区，结果OpenClaw给装惨用户自动转了笔钱，造成了财产损失。还有提醒称，号称的上门安装或远程代装服务，存在安装后门等导致的信息泄露风险。

公开数据显示，全球有超过 27万台运行OpenClaw的设备处于无防护的“裸奔”状态。这些漏洞如果被攻击者利用，则容易导致设备被劫持，以及数据信息泄露等。

谭晓生表示，龙虾确实有可能会出错，误操作或泄露数据，比如可能会去改计算机的配置。它的大脑还是依靠大模型，现在的大模型有幻觉等问题，大脑一错乱，手脚犯错就不奇怪了。

“我现在还不清楚的是，它工作的时候会把哪些信息传到云端，哪些保存在本地，这些都需要进一步了解和核实。”

工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台多次发布安全预警，称OpenClaw开源AI智能体部署时信任边界模糊，且存在自主决策等特性，容易引发网络攻击、被恶意接管、执行越权操作、信息泄露、系统受控等一系列安全风险。

官方建议，相关单位和用户在部署和应用OpenClaw时，充分核查公网暴露情况、权限配置及凭证管理情况，关闭不必要的公网访问，完善身份认证、访问控制、数据加密和安全审计等安全机制。

这些安全问题让不少人紧急修改了权限，企业应用更是望而却步，OpenClaw官方则在最近的更新中加固了安全。

多位“养虾”人则给出了实际建议，认为目前最好做法是选择备用机进行部署，并做好适当的权限设置。

谭晓生就提到，其并未在工作笔记本上装OpenClaw，而是用新买的Mac Mini以及退役的笔记本装的OpenClaw，且只把让它工作要用到的信息和权限给它。

“这一轮AI的发展，引发了比较广泛的安全风险，数据和信息都在裸奔，一定会出问题。还是要提高安全意识，这是一个需要慢慢培养的过程。”

陈焕表示，现在监管跟不上AI的发展，但用户要本着对自己负责任的态度，多多关注合规和安全。返回搜狐，查看更多