一代人有一代人的鸡蛋要领。
上周，深圳南山大厦北广场上，从小学生到白发苍苍的老人，近千人排着队等待免费领一只“龙虾”。
这当然不是真的水产，而是开源AI Agent（智能体）项目OpenClaw。诞生于去年11月底并于1月底闪电更名两次的OpenClaw，因可以全天候运行、自主执行各类任务在极客圈迅速走红，被不少人赞为“7×24小时数字员工”。由于其图标和早期名称，开发者社区才给它起了“龙虾”这个昵称。
随着OpenClaw日渐刷屏，“怕被AI淘汰”的焦虑开始席卷普通人。社交媒体和电商平台上的“养虾”教程、部署服务、“养虾”设备等相关的商品链接层出不穷。
其间，、阿里、腾讯、字节等大厂及智谱这样的大模型厂商也先后推出“傻瓜式”OpenClaw部署方案。3月9日，腾讯版“龙虾”WorkBuddy上线，还“因流量激增出现了登录及服务不稳定问题”。
大厂的推波助澜下，“养龙虾”彻底破圈，成为一场声势浩大的全民狂欢。
但当越来越多人开始把OpenClaw放进自己的电脑里，让它24小时替自己干活时，另一个问题也随之出现：这只“龙虾”，真的适合人人养吗？
图/视觉中国
赛博打工人
为什么一只“龙虾”能让这么多人上头？核心在于它打破了过往AI的交互边界。
简单来说，它不仅能回答问题、给出建议，还能自己找出解决方案，帮人做事。
现有案例来看，OpenClaw部署完成后，用户可以让它控制电脑上的不同软件完成更多真实的操作，譬如发送邮件、运营社交媒体账号，甚至自动化盯盘等。
“OpenClaw是近期开源社区中最受关注的本地运行型AI Agent工具，推动了个人AI Agent在更大范围内出圈。”8年资深AI产品经理刘思行对中国新闻周刊表示。
AI博主人工大黑认为，将OpenClaw形容为随时在线的数字员工一点也不为过。
在他的工作日常中，OpenClaw包揽了各种突发性的脏活累活：语音随口输入一堆零散的灵感，它能自动整理成结构化列表；每天跨平台抓取推特、播客、YouTube和网站的RSS（聚合内容）数据汇总，并定时汇报。
“它以随时在线并且以聊天软件的方式指挥干活，给使用者一种活人感。”从自身使用体验出发，人工大黑谈道：“最超神的地方在于，你不知道它的能力边界，有事情你不用教，它会自己去网上搜索解决方案，然后直接帮你解决。”
不过对没有技术背景的普通人而言，“捞龙虾”这第一步，就并不简单。
在最初的开源版本中，人们要想在本地电脑上跑通OpenClaw，往往需要一定的编程基础。用户不仅要下载代码、一步步配置运行环境，还要接入大模型的API密钥让OpenClaw的手脚拥有大脑，并根据需要安装和调试各种Skill（技能插件）。
同时，要让它24小时干活，电脑也就不能关机或休眠；执行复杂任务时，它还会疯狂占用内存和计算资源。在配置较低的笔记本上运行，这位“员工”可能会卡顿甚至直接罢工。
也正因如此，一众提供“龙虾”部署教程乃至上门安装服务的“卖铲者”成了第一批靠OpenClaw赚钱的人。
不过很快，这些技术和硬件的门槛开始被铲平。
刘思行介绍，随着百度、、腾讯、网易、字节等陆续推出一键部署方案，现在安装OpenClaw就像日常安装软件一样，点开图标，一路点“下一步”，最后就能得到一个有图形化界面，即不用敲代码就能像操作普通软件一样使用的OpenClaw。
据百度方面透露，一键部署OpenClaw方案推出后，百度云智能轻量应用服务器LS个人用户明显增加，春节后每天均有近万级别增长。
这也让原本属于极客圈的小众工具，逐渐走向大众。
危险的吞金兽
不过，当越来越多的人真正把“龙虾”养起来后，也开始意识到另一件事，这个AI，其实并不省心。
首先令人无法忽视的就是算力费用。
事实上，在海外社交媒体平台及开发者论坛上，诸如“2小时消耗100美元”“月账单1500美元”的帖子便并不鲜见。
“这个东西确实丰俭由人，大家用的模型不一样，消耗的token量不同，费用会有很大的差别。”人工大黑介绍，他过年期间运行半个月OpenClaw，大约消耗了1亿token，更多用的是MiniMax等国产模型，费用不到600元。而按他的日常用法，如果使用Claude Opus 4.6这样的顶级模型，1小时就可能就要花掉50元。
使用OpenClaw时可能存在的另一个费钱麻烦是，它在执行任务时，会频繁调用大模型进行推理和尝试解决问题，如果陷入循环或长时间运行，就可能让人在不值得的用处上白白遭受损失。
一位名为本杰明的科技爱好者曾发文表示，睡觉前他给Anthropic API账号充值了20美元，留给OpenClaw的任务是提醒他明天去买牛奶，结果醒来时，账户余额已经清零。真相是，OpenClaw在这一夜里每隔30分钟就向Claude Opus 4.5确认一次“现在是白天吗”，每得到一次“不，现在是晚上”的结论，都花掉了他约0.75美元。
“因为程序只有行动力没有理解力，本质还是一种高级自动化，而不是人类那样的理解能力。”深度科技研究院院长张孝荣如此总结。
更重要的是，任务越复杂，“龙虾”实际干活前的训练成本也就越高。
猎豹移动CEO傅盛是国内最早一批把“龙虾”应用到实际工作中的大佬。但他在近期的直播中表示，自己在训练“龙虾”期间，每天都要烧掉100—200美元（约合人民币700—1400元）的token费用。
使用者需要面对的另一个重要问题是，OpenClaw的安全隐患。
奇安信安全专家汪列军对中国新闻周刊指出，OpenClaw的设计初衷是拥有操作系统的最高权限，以执行复杂任务，一旦配置不当或被恶意诱导，由于它具备“超级权限”和“超级能力”，可以轻松突破人类设定的安全围栏。
风险还来自Skill供应链。汪列军表示，OpenClaw的Skill拿到的权限包括文件系统读写、任意代码执行、网络访问，甚至比大多数公司员工都大，而一些插件可能被植入恶意代码，使用户的各种密码、系统指令、加密钱包、API密钥等完全暴露，被任意操作。
与此同时，许多用户在部署时直接将OpenClaw的管理接口暴露在公网上，且未修改默认凭证或关闭不必要的端口，这使得黑客可以轻易扫描并接管这些AI助手，将其作为跳板攻击内网，或直接窃取服务器上的敏感数据。
据奇安信网络空间测绘鹰图平台数据，目前暴露在公网的OpenClaw实例超20万，其中大量实例存在弱口令和未授权访问漏洞，随时可能成为黑客的攻击标靶。
因此，多位受访者建议普通用户不要把它部署在主力电脑上，而是使用云服务器或闲置设备运行。
普通人真的需要吗？
不过这些问题，并没有让“养龙虾”热潮降温。
刘思行认为，人们抢着“养龙虾”背后，既有技术吸引力，也有社会情绪。“很多人有一种‘别人都有我没有’的焦虑。”他说，“再加上大家担心被AI淘汰，于是就想先上手玩一玩，即便部署好之后可能就闲置了。”
“大众对AI有一种怕错过和想偷懒的双重焦虑。”张孝荣也表示，“大家并不关心底层代码，只想有个东西帮自己干活，避免落后于时代。部署OpenClaw就像获得亲手驯服AI的掌控感，缓解被时代抛下的生存恐惧。”
那么，普通人到底需要这只“龙虾”吗？
在很多AI相关从业者及研究者看来，答案是否定的。傅盛还曾公开表示，OpenClaw不适合99%的普通人使用。
作为这一观点的认同者，刘思行认为，OpenClaw真正的门槛并不在安装，而在使用。
“绝大部分普通人和大模型的交互就是简单的聊天和搜索，真要在工程和工作中使用大模型，一方面需要知道它能做好什么、做不好什么，另一方面需要你写出非常清晰复杂的prompt（提示词）结构，包括角色、任务、步骤、输出格式等，没有技术背景的人很难做到这些。”刘思行表示，“如果你只是想要个生活助理查查天气，调个现成的技能插件就行了，不一定非要养一只高门槛的‘龙虾’。”
人工大黑也有类似的感受。在他看来，安装只是第一步，更复杂的工作其实在后面，比如如何配置模型、设计指令、选择技能插件，甚至控制成本。“如果这些配置做不好，它很难达到大家想象中的效果。”
换句话说，会用AI和能用好AI，是两件完全不同的事情。一个现实是，已有不少人在上手部署好OpenClaw之后，并没有明确的需求，或者不知道怎么用，就此让其处于闲置状态。
同时刘思行认为，OpenClaw虽然可以说真正开启了AI Agent的时代，但它当前仍远称不上成熟，譬如在高可靠性上，其目前还做不到，人们也还需要投入更多的算力和人力去应对一个简单问题。
而在这些问题解决之前，这只突然爆火的“龙虾”，或许仍然更像是一件极客玩具。
作者：石晗旭
编辑：陈燕妮
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