OpenClaw：开源AI智能体框架的技术架构与部署实践

• 传统 AI（如 ChatGPT）是'嘴'——你问它问题，它给你答案，仅此而已。
• OpenClaw 是'手'——你给它指令，它自己去操作浏览器、执行代码、调用 API、管理文件系统、连接消息平台，最后把结果反馈给你。

四层架构：一只龙虾的解剖图

根据官方架构，OpenClaw 主要由四部分组成：

它能做什么？——那些让人惊叹的实战案例

OpenClaw 的爆火，靠的不是 PPT，而是一个个真实的'神操作'：

• 砍价高手：有用户让它给汽车经销商发邮件砍价，硬生生砍下4200 美元。
• 自媒体博主：北京产品经理 Haopeng Chen 用八台二手 MacBook Air 部署不同 OpenClaw 代理，24 小时为社交媒体 AI 网红账号生成内容及回复评论，部分代理发布的帖文获数万点赞。
• 炒股助理：有开发者测试用它制定交易策略、生成分析报告、编写新算法。
• VPS 管家：有用户给 OpenClaw GitHub 和 Cloudflare 的 token 后，只要把感兴趣的项目链接贴给它，它就能自动拉取仓库、部署好、调整好反代和域名，直接上线。

三、竞品分析：当'龙虾'火了，模仿者们来了

OpenClaw 的火爆，自然引来了无数'模仿者'。网上有人统计了五个最近非常热门的开源 AI 智能体：

1. OpenClaw：生态王者

• 定位：通用型高权限 AI 智能体
• 优势：功能设计最完善，应用生态最丰富（1.3 万 + 技能），社区最活跃
• 劣势：安全性争议大，权限过高容易被滥用
• 一句话点评：'原版龙虾，肉最多，但刺也多。'

2. ZeroClaw：极致轻量化

• 特点：采用 Rust 语言构建，仅需5MB 内存即可运行，冷启动速度10ms 以内
• 优势：适配极低功耗的单片机和老旧嵌入式设备，适合智能 IoT 领域
• 劣势：依赖云端算力，网络不稳定时体验打折，应用生态远不如 OpenClaw
• 一句话点评：'瘦成闪电的龙虾，适合在智能灯泡里养老。'

3. PicoClaw：端侧隐私派

• 特点：主打轻量化与端侧运行，宣称完美保护本地隐私，无网络也能运行
• 优势：数据不出本地，隐私性强
• 劣势：不支持屏幕视觉识别和复杂 GUI 自动化，缺乏大型数据管理能力，复杂任务容易卡死
• 一句话点评：'社恐龙虾，死活不肯联网，但脑子不太好使。'

4. NanoClaw：毛坯房版

• 特点：核心代码仅4000 行（精简版仅 500 行），甚至能在高性能路由器里运行
• 优势：极致精简，强制沙盒运行，安全性最高
• 劣势：几乎所有功能都要让 AI'现编'，普通用户基本玩不转
• 一句话点评：'毛坯房龙虾，只有技术大牛能住。'

5. MemU Bot：强化记忆版

• 特点：在 OpenClaw 基础上强化了长期记忆与用户画像构建，集成 MCP 协议
• 优势：生态不亚于 OpenClaw，部署更简单，会根据用户工作内容主动提供建议
• 劣势：算力成本是 OpenClaw 的 2-3 倍，权限需求更高，核心代码并非完全开源
• 一句话点评：'记忆力超群的龙虾，但记性太好让你毫无隐私。'

6. Xiaomi miclaw：手机版'龙虾'

• 特点：小米基于 MiMo 大模型构建的 AI 交互测试产品，让手机变成 AI 的'执行终端'
• 优势：深度接入小米 IoT 生态，能控制所有米家设备；开放 MCP 客户端和 SDK，第三方可接入
• 劣势：仅小范围封测，仅支持小米 17 系列
• 一句话点评：'会爬进你手机的龙虾，顺便帮你关了客厅的灯。'

四、行业地位分析：一只龙虾如何撬动整个产业链？

OpenClaw 的爆火，绝不只是技术圈的自嗨。它正在撬动一条完整的产业链，从大模型厂商到云厂商，从芯片公司到安全公司，都在这场'龙虾盛宴'中分一杯羹。

1. 大模型厂商：终于找到'卖铲子'的感觉

OpenClaw 是一个Token'销金窟'。传统聊天机器人对话一轮，消耗不过几百个 Token。而 OpenClaw 要持续在后台跑流程——搜资料、生成文档、写代码、调试、优化，每一步都需要大量 Token。

这对大模型厂商意味着什么？收入暴增。

• MiniMax：2026 年 2 月，ARR（年度经常性收入）突破 1.5 亿美元，单日 Token 消耗量是 2025 年 12 月的6 倍以上。
• Kimi（月之暗面）：受全球付费用户及 API 调用量大涨推动，Kimi K2.5 发布不到一个月，近 20 天累计收入超过 2025 年全年总收入，并完成新一轮超 7 亿美元融资，估值升至 100 亿至 120 亿美元。
• 智谱：GLM-5 成为 OpenClaw 开发者热门选择之一，流量和收入同步攀升。

2. 云厂商：抢着当'养虾人'的房东

国内云厂商的反应速度快得惊人：

• 腾讯云：1 月 28 日首发 OpenClaw 一键部署模板，保持每天一个版本的迭代速度。3 月 6 日在深圳腾讯大厦举办线下安装活动，近千人排队，场面堪比发开工利是。
• 阿里云：上线 OpenClaw 一键部署服务，支持通义千问 Qwen3-Max 模型无缝接入。
• 百度智能云：2 月 3 日率先上线 OpenClaw 一键部署服务，通过千帆平台接入文心、DeepSeek、Qwen 等模型。
• 火山引擎：同样火速跟进，提供部署方案。

为什么云厂商这么积极？因为 OpenClaw 给它们带来了两种收入：云服务器费用 + API 调用费用。用圈内的话说：'大厂们终于体验了一把卖铲子的爽感。'

3. 芯片厂商：推理需求的新增长点

OpenClaw 的兴起，让 GPU 的需求逻辑从'训练侧'向'推理侧'倾斜。

• 英伟达：2026 Q4 营收同比增长 73%，Agent 范式的兴起为这种强劲提供了更具持续性的解释。
• AMD：Meta 宣布与 AMD 签署最高 600 亿美元的 AI 芯片供应协议，背后正是对海量推理算力的需求。

4. 软件巨头：面临'SaaS 末日'恐慌

OpenClaw 的火爆验证了一个趋势：人们愿意让 AI 替自己干活，而不只是陪自己聊天。这对传统 SaaS 软件来说，可能是一场灾难。

2026 年开年，SaaS 巨头集体承压：

• Salesforce：年初至今下跌 21%
• ServiceNow：下跌 19%
• Adobe：从高点 699.54 美元跌至 264.04 美元，跌幅 62%
• Intuit：1 月一周内暴跌 16%

恐慌的根源很简单：如果 1 个 AI Agent 就能完成原来 100 个员工的工作，企业还有必要购买 100 个软件席位吗？

五、未来前景：龙虾要往哪里爬？

1. 五大进化方向

根据 OpenClaw 官方发布的研究报告，它正在向五个关键方向进化：

2. 六大商业应用场景

报告还列出了六个具体的商业应用场景，每个都有'战报数据'支撑：

• 接单工厂：部署 FreelanceClaw 模板自动扫描并投标自由职业平台，中标率约 27%，ROI 达 8-15 倍
• 内容电商：AI 7x24 小时生成并分发跨平台内容引流带货，有案例实现单月7.8 万元 GMV，Token 成本仅 420 元
• 量化交易：TradeClaw 模板让用户用自然语言创建交易策略，社区平均月毛收益率18.7%
• 微型 SaaS：AI 自动编写技能并打包为付费 SaaS 软件，有案例月营收2.9 万美元
• 数据套利：AI 作为数字雷达监控全网信息差，实现套利或情报变现
• Agent 集群：通过联邦网关将多台设备并网，共享技能与算力

3. 终局猜想：智能体=下一代操作系统？

有观点认为，智能体的终局是操作系统。

为什么？因为本质上，用户让渡高级权限给 AI，换取更多的自主性。将智能体直接做成系统是最简单的——它本身就拥有最高权限，同时又可以从底层设计开始解决各种安全问题。

这也是为什么斯坦伯格选择加入 OpenAI——OpenAI 此前宣布正在推动 AI 操作系统的研发，两者的想法或许刚好不谋而合。

当智能体变成操作系统，我们或许将真正'解放双手'：只需要简单的指令，AI 就能调用所有应用、执行所有任务。到那时，许多功能单一的应用程序可能会逐渐被简化、淘汰，最终退化为背后的 API 接口。

有评论甚至预言：'未来的公司可能只有两个员工，一个是你，一个是你的 AI 集群。'

六、学习方法：如何从零开始'养龙虾'？

如果你被这只'龙虾'勾起了兴趣，想自己养一只，这里有一份入门指南。

1. 前置准备：三件套备齐

根据资深玩家的经验，想玩 OpenClaw，需要准备好三样东西：

• 稳定 Token 来源：OpenClaw 非常吃 Token，建议准备 CPA（CLI proxy API）或其他稳定渠道
• 高质量模型渠道：Claude Opus 在 OpenClaw 里体验断崖领先，建议准备 anyrouter 账号
• VPS 环境：服务器建议 2C4G，裸机部署（不建议 Docker，权限受限）

2. 部署方式：三种路径可选

腾讯云、阿里云等均已提供一键部署镜像，5 分钟就能完成安装。

3. 模型配置推荐

有玩家分享了经过实战检验的模型组合：

• 默认模型：3Flash（日常对话、图片识别），便宜够用
• 主力模型：Opus（复杂推理），天生龙虾圣体，体验远超 GPT
• 干活模型：Codex（代码生成），量大管饱又实力强劲

配置口诀：'3Flash 打底，Opus 思考，Codex 干活。'

4. 常用配置技巧

• 开启 /verbose，可以看到龙虾的所有工具调用，体验感翻倍
• 修改配置文件后，记得运行 openclaw doctor --non-interactive 自检
• 多模态需要手动开启，默认只有 text
• 上下文默认 128K，可以根据需要调大到 200K

七、部署成本：养一只龙虾要花多少钱？

这是大家最关心的问题。我们来算一笔账。

1. 服务器成本

2. Token 成本

这是最大的变量。根据用户反馈：

• 安装配置阶段：仅完成安装配置，可能消耗超250 美元的 Anthropic API Token
• 日常运行：每日使用成本在10-25 美元之间
• 省钱方案：使用阿里云百炼的 Coding Plan 套餐，采用固定月费模式，提供月度请求额度，超出时限的调用会报错且不计费用，可避免产生超出预期的费用

3. 免费方案

• 阿里云百炼：首次开通（新加坡地区）会发放各模型的新人免费额度
• 腾讯云：部分活动提供限时免费体验
• 开源模型：可以接入 DeepSeek 等国产开源模型，成本相对较低

八、安全风险：龙虾的'钳子'会夹到自己吗？

OpenClaw 最让人兴奋的地方，也是它最危险的地方——权限太高了。

1. 触目惊心的数据

根据 declawed.io 截至 2026 年 2 月 17 日的数据：

• 全球共探测到超过23 万例OpenClaw 公网暴露实例
• 其中约8.78 万例存在数据泄露
• 约4.3 万例存在个人身份信息暴露

工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台已发布预警，指出 OpenClaw 部分实例在默认或不当配置情况下存在较高安全风险。

2. 主要风险类型

• 权限滥用：授予 AI 过高权限（如 Shell、浏览器），可能被恶意指令诱导（Prompt Injection 攻击）
• 技能供应链攻击：有黑客上传伪装精良的恶意技能，用户安装后会被植入键盘记录器或窃密软件
• 配置泄露：包含 Token 的完整 URL 如果泄露，任何人都能直接获得管理员权限
• 误操作风险：由于 AI'幻觉'，有用户让 OpenClaw 清理缓存，它却生成了错误命令，直接导致整个项目文件夹被清空

3. 安全加固方案

各大厂商已经行动起来：

• 小米：Xiaomi miclaw 仅在用户主动发起对话时触发，所有对话历史、权限记录均为本地储存；发送至云端的内容推理完即用即弃，不会持久保存
• 腾讯：腾讯电脑管家 18.0 版本新增 AI 安全沙箱功能，通过系统级隔离为 Agent 工具提供一键防护
• 火山引擎：推出 AI 助手安全方案，构建三层纵深安全防护
• 阿里云：提供一键关闭 WebUI 公网访问的功能，防止暴露

4. 给'养虾人'的建议

• 隔离运行：部署在新机器上，或只用于本地不联网的场景
• 最小权限：只授予完成任务所需的最低权限
• 定期审计：检查 Agent 的行为日志，看有无异常
• 沙箱保护：使用 Docker 等容器技术隔离运行
• 警惕来源：从官方或可信渠道下载技能，警惕来路不明的插件

九、额外维度一：中国玩家的'龙虾狂欢'

OpenClaw 在中国的热度，甚至超过了它的发源地奥地利。

1. 大厂抢滩登陆

从百度、阿里、腾讯到字节、京东、小米，几乎所有中国科技巨头都在第一时间入场。

为什么反应这么快？有业内人士分析：**'OpenClaw 验证的不只是一个产品方向，而是整个 Agent 需要大量算力的需求逻辑。'**对于手握云资源的大厂来说，这就是新的增长点。

2. 创业者蜂拥而至

• 黑客松：杭州 AI 初创公司 Mindverse AI 主办为期五天的在线黑客松，参赛者基于 OpenClaw 开发出 AI 代理版 Tinder、AI 招聘平台、AI 虚拟旅行等多个应用
• 线下聚会：2 月底北京一场聚焦 OpenClaw 的开发者聚会吸引约300 人参与
• 创业项目：广州初创公司 Candysign 在智能充电器中集成 OpenClaw，用户可通过抖音或 Telegram 远程控制

3. 普通用户的狂欢

3 月 6 日，深圳腾讯大厦门口排起长队，近千名开发者与 AI 爱好者赶来参加 OpenClaw 免费安装活动。

人群覆盖各行各业、各个年龄段：有年近 70 岁的非遗专家、60 多岁的退休航空技术工程师，也有带着 2 岁孩子的家长、四年级的小学生。

'养龙虾'正在从极客圈的小众狂欢，变成全民参与的潮流。

十、额外维度二：OpenClaw 引发的哲学思考——我们真的要让 AI 掌管一切吗？

在技术狂欢的背后，有一个问题值得每个人深思：

我们真的要让 AI 完全掌管我们的一切吗？

1. 便利与控制的博弈

OpenClaw 的魅力在于'解放双手'。但当 AI 能操作你的电脑、读取你的文件、发送你的邮件、控制你的智能家居时，你还是你吗？

有用户形容他的 OpenClaw 代理：'无自我、无情绪波动，可随时响应指令'。听起来很美好，但也细思极恐——一个'无自我'的存在，却在替你处理工作、替你社交、替你决策。

2. 自主性与安全性的平衡

OpenClaw 的五大进化方向中，有一个叫'灵魂域'——追求达尔文式的自我繁衍，让 AI 能根据失败日志自动编写、测试和部署新技能。

当 AI 开始'自我进化'，边界在哪里？谁来设定进化的目标？如果进化的方向偏离了用户的预期，谁能叫停？

3. 人与 AI 的新关系

有评论指出：'OpenClaw 挑战了'自主 AI 必须由大型企业垂直整合'的假设，展示了社区驱动的开源模式同样能够创造出真正有用、具备自主性的 AI 代理。'

这意味着，人与 AI 的关系正在从'使用者 - 工具'向'伙伴 - 伙伴'演变。但伙伴关系的前提是信任——我们是否信任一个闭源的黑盒？是否信任一个权限过高的开源项目？

4. 最后的忠告

正如一位资深玩家的感慨：

'我觉得龙虾和当初的 GPT-3.5 很像：不了解的人神话它，有一定了解的贬低它，真正去使用的人，则是看到了它现阶段的局限，以及未来的无限可能。'

所以，到底要不要'养龙虾'？

我的建议是：养，但要有底线。

• 把它当作实习生，而不是 CEO
• 给它有限权限，而不是万能钥匙
• 定期检查它的'作业'，而不是完全放任
• 最重要的是——永远保留自己亲自操作的权利

写在最后：一只龙虾开启的新时代

从 2025 年 11 月一个奥地利程序员的无心插柳，到 2026 年 3 月全球 25 万星标、大厂抢滩、全民'养虾'——OpenClaw 用短短四个月时间，完成了一场足以载入科技史的逆袭。

它告诉我们一个朴素的道理：技术的进步，往往不是来自大厂的战略规划，而是来自某个'闲人'对现状的不满。

当所有人都在卷'更大、更强、更贵'的基础模型时，斯坦伯格选择了另一条路：让已有的模型真的'动起来'。

这条路，通往的是一个人人拥有'数字员工'的未来。在这个未来里，你只需要下达指令，AI 就会替你完成那些繁琐、重复、枯燥的工作。

但别忘了，这个未来的钥匙，就握在你自己手里。

你可以选择成为被 AI 剥削的消费者，也可以选择成为掌控 AI、创造价值的**'数字领主'**。

差别只在于：你愿不愿意花点时间，去了解这只叫 OpenClaw 的小龙虾。

现在，打开浏览器，参考官方文档了解更多信息。

毕竟，当所有人都开始'养龙虾'时，你总不能还在问：'龙虾是什么？'

疑问解答

1. openclaw 安装地址

https://open-claw.org/zh

2. openclaw 是用什么语言开发的

OpenClaw 的核心开发语言是 TypeScript，整个项目是构建在 Node.js 运行时环境之上的。

为了让你更清晰地了解它的技术栈，我整理了以下信息：

核心语言与运行环境

• 主语言：TypeScript。整个项目的核心代码（包括 CLI、网关、Agent 逻辑等）都用它编写，充分利用了 TypeScript 的类型安全和现代 JavaScript 的特性。
• 运行环境：Node.js (版本 ≥ 22)。OpenClaw 作为一个后端服务，依赖 Node.js 来提供事件驱动的非阻塞 I/O 模型，这对处理多消息渠道和高并发非常关键。

为什么是 TypeScript + Node.js？

这个技术组合的选择很巧妙，直接服务于 OpenClaw 的产品定位：

• 庞大的生态：Node.js 拥有全球最大的包管理器（npm）。OpenClaw 正是利用这一点，通过'技能（Skills）'生态来无限扩展功能——每个技能本质上都可以是一个 Node.js 模块。
• 跨平台能力：基于 Node.js 的 OpenClaw 可以轻松运行在 Windows、macOS 和 Linux 上，符合其'本地优先'的部署理念。
• 实时通信优势：Node.js 的事件驱动模型非常适合处理 WebSocket 长连接，而 WebSocket 正是 OpenClaw 的 Gateway（网关）与各客户端（网页、终端、原生 APP）实时通信的基础。

完整技术生态一览

除了核心的 TypeScript/Node.js，OpenClaw 项目还包含其他组件来覆盖不同端的需求：

• 桌面端 (macOS)：使用 Swift (SwiftUI) 开发。
• 移动端 (Android)：使用 Kotlin 开发。
• 技能 (Skills)：虽然核心是 Node.js，但社区开发的技能（Skills）可以是任意语言编写的脚本，比如 Python、Shell 等，只要能被主程序调用即可。

一个有趣的插曲：轻量级的'挑战者'

正因为 OpenClaw 本体基于 Node.js，运行时有一定的内存开销（通常需要 1GB 以上内存），社区里很快出现了用 Go 语言 重写的 PicoClaw 和用 Rust 语言 重写的 ZeroClaw。这些'挑战者'旨在将 Agent 框架压缩到极致，甚至能在树莓派等嵌入式设备上运行。这也从侧面说明了原版 OpenClaw 的技术选型是'功能优先于极致轻量'。

总结一下，如果你想为 OpenClaw 开发核心功能或修复 Bug，你需要掌握 TypeScript 和 Node.js。如果你想为它编写自定义的'技能'，那么你可以使用你熟悉的任何语言，因为它的设计足够开放。