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闺蜜的“秘密花园”：一次颠覆想象的SPA奇遇记
出品 | 网易科技《态度》栏目作者 | 袁宁编辑 | 丁广胜起先叫Clawdbot后来改成 Moltbot现在又换成 OpenClaw。
名字变了几次但传播速度没有变。
过去一周它被工程师、产品经理、投资人反复转发有人说“如果你没用过那你就落后了”有人说“它改变了游戏规则”还有人写下“Clawdbot is AGI”。
大厂反应也快。
1月28日腾讯云和阿里云几乎同时宣布上线 OpenClaw 的云端极简部署与配套服务卖点很一致一键安装。
与 ChatGPT、Claude 这些被圈养在浏览器或App沙盒里的“聊天机器人”不同OpenClaw更像是一个拥有三头六臂的“数字员工”。
它是一个运行在本地设备或服务器上的“智能体网关”内置浏览器控制、Canvas 画布、定时任务能读写文件、跑Shell命令甚至可以通过 WhatsApp、Slack远程操控你的电脑。
也因此它的用例很快从“效率工具”滑向“失控实验”。
●有人让它全天候炒股它制定了几十套交易策略生成成千上万份分析报告甚至写了新算法最后把钱赔光了——但当事人依然评价这个过程“帅炸了”。
●有人把它当成关系维护工具每天早晚自动给妻子发早安晚安工作日还会问候“你好吗”24小时后它竟能在用户几乎不介入的情况下持续对话。
●还有更硬核的玩法有人创建了一个叫“布莱斯”的特工角色专门扫描 Minneapolis的实时直播一旦听到外语就呼叫 ICE移民执法局并定位坐标。
●也有人半夜接到它通过飞书打来的电话通知产品爆单了。
●甚至连作者 Peter Steinberger 自己都被吓了一跳他明明没编辑语音功能Clawdbot 却自己完成了设置处理了他发的语音备忘录。
这就很有意思了。
如果说Manus把Agent推到了大众视野那么OpenClaw这个开源项目带来的则是一次更野的扩散开放、平民化也更不可控。
产品效果已经不需要再多说。
真正的问题是为什么同样是 Agent它能让行业突然兴奋它要变成产品还缺哪些关键环节把电脑控制权交给 AI会带来哪些更深层的风险总之围观一个爆款不难难的是看清它的方向。
01—不是更强的 Agent而是24小时托管的新范式如果把 OpenClaw 的爆火理解成“又一个更强的Agent”你会错过重点。
它真正改变的不是能力上限而是任务的归属方式过去你在“使用工具”现在你在24小时“托管执行”。
你不是打开一个AI产品然后一步步喂指令你只是把目标丢进一个对话框里让它自己跑完——跑不完就继续跑跑错了就自己修卡住了就等条件满足再推进。
可以这样理解。
过去一年行业谈Agent谈的更多是“短任务”15 分钟以内、几十个步骤、有限动作。
它能帮你订个票、写个摘要、查个数据。
但OpenClaw的出现则展示了“长任务Long Task”的可能性。
OpenClaw之父Peter Steinberger 对此的解释也很朴素。
他认为从技术角度看他做的的确只是“胶水”工作——把现成组件拼起来。
但OpenClaw的意义恰恰在于它把技术细节藏起来了用户感知到的是一种新的交互方式——你不需要关心新会话怎么开、上下文怎么压缩、模型怎么选最多偶尔想一下 token 成本这些问题大多数时候会被忽略。
你只是在聊天“像在和一个朋友说话或者说一个幽灵”。
Peter后来
总结“只要你给这些模型足够的权限它们真的是非常聪明、足智多谋的野兽”。
快思慢想研究院院长田丰则把OpenClaw放进了更大的语境中进一步向《网易科技》解释了爆火的原因。
他认为在互联网巨头争夺 AI 超级入口的战场边缘大众用户真正渴望的是一种更快捷、更简单、更便宜的“拼装式智能体”——大厂在争夺入口小用户在绕开入口。
在田丰看来OpenClaw指向的正是另一种新范式从“人操作机器”人为主、AI 为辅转向“人设定目标机器负责执行”人指挥、AI 干活的智能协作时代。
它像是一个更激进的预告未来每个人都可能拥有、完全忠诚于你个人利益的数字劳动力。
02—认知被打穿后大厂一定会跟“OpenClaw这种东西一出来市场对‘Agent做事’的认知其实又被重新校准了一次。
”华映资本董事总经理李岩告诉《网易科技》“最怕的就是你不知道这事能不能做现在就是能做了。
”这也是OpenClaw让行业兴奋的核心不在于它展示了多少新能力而在于它把“长任务执行”从理论变成了可见的现实。
李岩补了一句更狠的判断“长任务一出其实说实话短任务就废了。
”这并不是短任务没有价值而是用户一旦见过“7×24 小时无人化执行”的可能性就很难再回到半自动时代。
范式在切换时可能就是如此残酷。
更有投资人评价“得亏 Manus 卖了”。
而一旦“能做”成立大厂则一定会跟进。
李岩认为大厂的优势从来都不是“先发”而是“补短板”创业公司可能只盯着长板为的是“能跑起来”但大厂更擅长把一个“看起来能跑”的系统补成一个“真的能交付”的产品补安全、补合规、补稳定性、补工程漏洞、补权限体系、补监控与回滚最后把它装进云服务的商品化管道里。
这也解释了为什么你看到的现实是OpenClaw 自己短期未必赚到钱但腾讯云、阿里云则能第一时间把热度变现。
换句话说爆款开源项目负责“打穿认知“但大厂则能“接住需求”。
03—OpenClaw要产品化关键在可控但如果说 OpenClaw 让人看到了“智能体时代”的另一种可能那它也暴露了智能体落地的真正门槛不是能力而是可控。
李岩认为OpenClaw 要成为真正产品首先要解决的还是在每一类任务上的准确性——“其实他在执行特定任务或者是每一类任务的准确度上我觉得还是差点意思。
”其次是“监管可视化”。
他提到一个现实问题Agent 在执行过程中用户往往不知道它正在做什么“因为他本身自己是不能监控自己的……你看不到他干嘛。
”但他也认为这部分补起来其实并不困难。
“我觉得这个其实补得很快。
也就是能看到他在干什么把过程能给你显示出来”真正困难的在于“安全”“需要大量的去做后调去保证我的绝对安全性。
”田丰给《网易科技》的落地路线几乎就是一个产品化清单●安全沙盒与精细权限控制能力越大责任越大。
在拥有最强权限保证执行畅通无阻时更需要构建精细可靠、低风险的权限控制系统让用户能清晰地为Agent授权比如“只读模式”、“沙盒模式”、“完全访问模式”确保智能体行为不会造成意外损害。
虽然目前仍需要用户阅读文档来控制风险但Clawdbot的安全治理将追求实现“傻瓜化”。
●稳定性与平台适配近期Clawdbot每天发布多次新版本项目迭代极快。
稳定性是大众用户的信任基础还需要覆盖更多平台包括Windows、Android、iOS、鸿蒙等并确保跨系统、跨终端体验一致可靠这需要更多开源社区贡献者的自发投入。
●降低使用门槛Clawdbot安装过程对非技术用户仍有挑战后续目标是实现“一键安装”并为海量小白用户提供清晰的入门指南辅导用户理解安全设置与核心功能。
●成本与性能优化让产品能在本地模型与消费电子低配环境上流畅运行是关键这能彻底解决“家用智能体”的API成本和数据隐私问题。
后续需要持续优化对各类领先大模型的支持让用户拥有更多自由选择。
说到底智能体的未来不会只由“最强模型”决定而会由“谁能把权限交出去但不失控”决定。
04—更难的在安全攻击面不是扩大是“穿透”当你把电脑控制权交给 AI风险也不再是“隐私泄露”这么简单。
360 数字安全集团的专家告诉《网易科技》本地化自托管 AI 助手型智能体会让安全风险呈现出多维度的新特性对防御体系的挑战是结构性的。
也就是说传统软件的风险更多来自某个漏洞、某段代码、某个接口。
而智能体的风险是“全链路穿透”的● LLM 语义理解层提示词注入● 工具协议交互层请求伪造● Server 执行层命令注入● 数据源访问层数据泄露更麻烦的是当你开始引入 MCP 工具、插件、多个智能体互相调用攻击入口会呈几何级增长。
这也意味着你以为你在装一个“更聪明的助手”你实际上是在你的电脑里接入一个“能被劫持的执行器”。
360 数字安全集团的专家还提到三类更典型的攻击方式第一种是间接提示词注入Indirect Prompt Injection。
攻击者不直接和Agent对话而是把恶意指令藏在邮件、网页、文档里。
Agent读取内容后被覆盖意图执行流被劫持。
也就是说你以为它在
总结一封邮件它可能在执行邮件里的指令。
第二种是供应链式的 Rug Pull 攻击。
某个MCP工具或插件一开始表现正常骗取长期授权后续通过更新或触发器突然变恶开始窃取数据或破坏系统。
还有更隐蔽的工具投毒Tool Poisoning。
不改代码改描述字段或元数据诱导模型错误调用工具、以危险参数执行操作。
这些攻击之所以可怕是因为它们不再依赖传统意义上的“漏洞”而是利用了智能体的核心能力理解自然语言、自动规划、自动执行。
一旦它被利用它不是被黑成一个“受害者”而是变成攻击者的“傀儡、跳板和执行器”。
Peter 在被质疑安全问题时的态度也很耐人寻味他认为大多数人早就把邮箱、日历、云盘授权给大厂集成了模型掌握数据是一种既成事实。
区别在于运行在云端的黑盒你看不见而运行在本地至少还能看日志甚至更可控——在他看来把权限交给大公司未必比交给自己电脑更安全。
但更现实的问题仍然摆在面前当智能体能替你点击“确认”、替你执行“删除”、替你发出“转账”到底谁能被信任谁能来控制谁又为结果负责—— END ——排版 | 王璐瑶 审核 | 北辰社群推荐—重塑AGI智能思维同步AI领域前沿认知。
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