OpenClaw近况：高成本、高风险、低产出。

定焦One（dingjiaoone）原创

作者｜雷晶 王璐 李梦冉 王汉星 金玙璠 陈丹

编纂｜王璐

1月底，OpenClaw火爆出圈，一度掀起全民列队装置、争相“养龙虾”的热潮，成为2026年第一个真正破圈的AI大事务。但如今这股热潮逐步退去，OpenClaw的微信搜索热度已跌至顶峰期的3%左右，一波卸载潮也随之而来。

最初，大无数用户都抱着雇佣数字员工减负的心态入局，但深度使用几个月后，却发现自己掉进了一个“越用越累”的坑：从繁琐的部署到“不够划算”的性价比，槽点相继而至。

为了还原这股海潮中从积极入局到愤然离场的转变，我们和六位“养虾人”聊了聊，其中不乏互联网大厂员工、推算机科班出身的券商分析师等技术布景深厚的玩家。有人在采办设备和找人装置上便投入上千，后续失控的token亏损更是直接掏空钱包；有人则鼓受技术bug折磨，从影象缺失、进度虚报到遭逢安全缝隙导致本地数据被永远删除，问题不休；还有人在反复折腾无果后，发现Hermes等竞品已能提供更丝滑的代替规划，因而果断卸载。

回头看那股龙虾热，大无数受访者以为其中有泡沫，却也认可方向是对的，Agent能做什么、天堑在哪，这一荆棘腾让更多人有了真实的感知。他们等待着，成本能再降一降、不变性再上一个台阶，这类工具才算真正到了通常人能用的那一天。

01. 三装三卸，我不再折腾龙虾了

陈汉｜40岁上海 Web3社群运营

从2月底装上龙虾，到4月初彻底卸载，这期间我装了三次、拆了三次，折腾了将近两个月。我以每天早上七点推送三个城市的气象预报和穿衣建议、七点半推送一份新闻早报作为测试，但龙虾从来没有不变实现过这些工作。即便我换过MiniMax、Kimi等分歧模型，还专门去参与了线下活动进建，折腾了很久，但龙虾还是不好用。

第一次卸载是在首装第二天，出于安全思考进行重装。

2月底我买了台Mac mini，专门用来跑龙虾；舜蟀胩熳爸煤，了局想连一款国际社交软件，调了整整一天都没有任何反映，后来才搞领略网络还要重新调整。但那阵子各人都强调安全第一，不能在跑龙虾的设备上留幼我账号。我只好先复原出厂设置，配置好网络后，再重新装置龙虾。

图源 / pexels

第二次卸载是3月份，按时工作始终跑不通。

重装之后，我最起头接的模型是MiniMax，但它的反映痴钝，不够活络。后来参与了一次线下活动，主讲嘉宾推荐把模型换成Kimi。我换了之后，发现它的确变聪明了。但我买的是最低档套餐，两天就把一周的量烧完了，但工作还是没跑通。当我更换地域操作时，模型起头频仍出幻觉，加上按时工作没定时实现过，我再次卸了重装。

第三次卸载是4月初，Hermes把龙虾顶下岗了。

其时身边好几个伴侣都在说Nous Research推出的Hermes不错，我也起头尝试使用。它有一键迁徙职能，能够把龙虾里的配置直接搬过来。但两个Agent同时挂在统一个窗口上，龙虾和Hermes会抢着回，指令齐全错乱。试了两天后我发现，Hermes不变、好用，而龙虾仍旧频仍犯错，我就把龙虾彻底卸载了。

我让Hermes代替龙虾的原因，一方面是它会展示操作过程，通知你它打开了哪个网页，调了哪个工具，它进行关键操作前还会授权要求，感触比力踏实；另一方面是同样的工作，它跑下来亏损的Token比龙虾少好多，更经济实惠。

之前我一向以为龙虾不好用是模型问题，最终发显熹实是Agent执行架构的问题。龙虾在按时工作这块，的确没跑稳过。

我感触此刻的龙虾热已经回归理性了，各人逐步意识到并不是每幼我都必要它。但至少这一波热度让各人知路了Agent能干什么，早期尝鲜也是有意思的。龙虾也好，Hermes也好，都还在早期，这些工具后面注定会越来越好用，我此刻也在持续索求。

02. 前后养了五只虾，我差点被其中一只骗了

Marco｜38岁 嘉峪关 运营

带着“让AI替我打工”的想头，我在3月初把OpenClaw装进了飞书和企业微信，其时想的是终于能把日常做短视频投流素材视频这个苦差事交给AI了，因而一口气部署了五只“龙虾”？山鼋龉艘桓鲈，它们便均处于闲置或半卸载状态，重要原因在于这些“龙虾”切实难驯、也太难养了。

复盘下来，五只龙虾问题各不一样。

前两只KimiClaw和ArkClaw部署在云端，最大的问题是权限约束。它们只能挪用API，一旦工作流必要触及本地文件，好比整顿特定体式的项目文档或更新本地数据库，就会弹出“该操作必要接见本地系统”的提醒。我正本指望它自动化，了局还得自己手动装插件、改配置。

还有两只是用虚构机部署，让我头疼的是，它们似乎喜欢“报喜不报忧”。

我有次让其中一只实现批量导入并处置数据工作，它反馈进度“已实现30%”“已实现65%”，看起来很顺畅但几幼时一向没实现。我反复追问后，它才认可之前的进度是编的，其并不具备批量处置能力，只是为了“预防用户绝望”而假造了进展。

OpenClaw认可假造虚伪进度

最后那只部署在独立电脑上的龙虾，则出现了“失控”。先是衔接飞书响应慢，后来天生视频更慢，并且屡次产出反复、与我指令齐全偏离的内容。

除了职能上的不靠谱，OpenClaw的版本守护也让人疲乏。它的更新节拍极快，有时甚至能达到一天一版，且每个版本扭转幅度都比力大，还会时不断出现依赖缺失或配置矛盾的问题。

好比，我装置的一个飞书插件正本运行优良，它赖以运行的必要组件或环境，本应被一并打包在主法式里？赡炒胃潞，这些依赖被遗漏了，直接引发一连串bug。了局就是，每次更新完，我都要花大量功夫排查和建复，不变性很难保障。

就这样，我前后养了五只“龙虾”，但也很快发现，我破费在部署、调试、沟通和纠错上的功夫，已经超过它们为我省下的那点功夫，正本指望它们能助我“打杂”，没想到最后，“纠正”它们反而成了我最耗时的事。一个月后，我失去了耐心，已经不再为OpenClaw续费了。

03. Token亏损失控、安全缝隙，我花大价值踩了全套坑

王启｜90后 北京 互联网大厂员工

作为跟风入局OpenClaw的用户，我本以为挖到了能解放双手的AI神器，没想到满是花钱买罪受。

从装置的第一步，就踩进了无底洞。

为了不变运行OpenClaw，我租了一台Mac mini设备，每月几百块的租赁成本；后续找代装又花了近一千元，好不容易折腾一周实现部署，以为终于能解放双手，真正的噩梦才刚刚起头。

首先是烧钱。OpenClaw的Token亏损速度远超我的预期，月薪两万都扛不住Token的流水式亏损，短短几天，钱包直接被API掏空，齐全不是通常用户能接受的量级。

比烧钱更可怕的是安全隐患，它陆续被爆出大量安全缝隙：OpenClaw存在零认证缝隙，大量用户事俘直接露出在公网。更恐怖的是数据变乱，某次我同事只是让它整顿一下谈天纪录，清空没用的内容，了局本地的主题文件便被彻底删除，回收站无任何痕迹，最终数据直接永约失。

那一刻我才意识到，这个看似全能的AI工具，性质是个随时可能爆炸的定使亘弹。

除此之表，它的产品硬伤更是让人崩溃。

影象缺失是最大问题，哪怕是持久使用，每次重启、每次新对话，它城市彻底忘却我的工作习惯、汗青工作、幼我偏好，我必要反复交代布景信息，像每天面对一个失忆的副手，齐全达不到自主执杏注持续优化的成效。

好比我让它自动汇总我本周的工作邮件、谈天纪录，天生一份周报，保留到指定文件夹，甚至我花了整整一下午，给它写了具体的prompt：哪些邮箱关键词算“有效工作内容”、周报体式、抄送对象、归档蹊径？傻搅讼轮芪，它直接忘了这个工作。我查抄日志才发现，重启后它齐全没加载之前的影象，我只能重新设置一遍。

不变性更是一言难尽，隔三差五就崩溃宕机，每次版本升级城市出现新故障，我花在排查bug、调试系统上的功夫，远迸酌它干活的功夫还要多，齐全本末颠倒。

最嘲讽的是，等我下定刻意要卸载逃离，才发现卸载流程极端繁琐，底子不是单一拖进回收站就能实现，大量底层文件、配置残留必要手动算帐，全程操作门槛极高，进一步亏损我的功夫精力。

折腾幼半年，我意识到OpenClaw底子不是通常用户的效能神器。此刻我换成了Hermes Agent，它不像OpenClaw每次都失忆，Hermes会把我的工作习惯、常用工作流、处置过的工作存在本地数据库，重启后能无缝衔接。每次实现复杂工作后，它会自动提炼步骤天生Skill文件，下次同类工作直接复用蹊径。

从OpenClaw到Hermes，我最大的感悟是：跟风没用，适合自己的步崆最好的。Agent不是越复杂越好，能真正解决问题、不添乱的工具，才是通常人的最优解。

04. 用龙虾跑投研两个月：深杜酌不起，轻杜酌不上

Shawn｜95后 丽江券商分析师

我今年29岁，在一家中型券商做TMT方向的卖方分析师，有推算机专业布景。

今年2月底，我在组里同事的建议下起头部署OpenClaw，其时卖方圈子里都在聊龙虾，组长也在组会上点名让各人钻研。

我部署的主张很单一，平时工作中最耗功夫的就是信息采集和写汇报文稿，若是龙虾能把这部门工作内容自动化，每天为我节俭一两个颖厩是实打实的收益。

部署之后我迅速搭了一套多Skills工作流：用逐日新闻自动采集按时抓取科技板块的布告和研报提要，推送到办公软件；用自动浏览去行业数据平台抓财政数据和舆情；再通过逐日总结，让它凭据我的习惯自动优化输出。

前两周履历的确好，但使用过程中还是问题不休。

首先就是龙虾对运行环境的不变性要求很高，一些工作中常用的文档只有稍作调整，龙虾就会被卡住，不仅中断工作执行还会一向烧token。

正本20分钟做完的事，用龙虾反而要折腾半幼时去核实和纠错，每次还烧掉四五十块token费。功夫没省，钱倒是花了不少。

另一个问题是在处置长时序工作时，龙虾时时习惯性“摸鱼”。

我日常必要龙虾从多个数据源采集一周信息，交叉比对后天生跟踪汇报，整个流程五六个步骤、十几分钟。龙虾时时跑到一半就卡住，不报错、不崩溃，回一句“好的，我来持续处置”，而后就没有而后了。

我追问进度，它再回“在处置钟妆，其实什么都没干，这种情况出现过很屡次。

使用两个月左右下来的履历是龙虾助我解决了不少问题，同时也造成了新的问题，但钱是真没少花。

按我的使用强度，单独买Claude的API额度一个月或许300美元起步。这个用度对我来说齐全能够接受，但前提是我只用龙虾处置比力基础的日常工作，若是尝试给它派更复杂的工作，成本的账就算不外来了。

后来我尝试过切换到国内模型的Coding Plan，日常使用的成本的确降下来了，但在处置一些比力复杂的逻辑问题时成效不如之前梦想。

4月中旬Hermes火了之后我也一键迁了从前，迁徙过程的确丝滑，影象和Skill根基无缝导入。用了一周后的结论是：比龙虾好用一些，交互更流畅，但也谈不上质变。

我以为无论是龙虾还是Hermes它们的主题问题还是在于，深度使用时成本cover不住，日常轻度使用，有太多代替规划，犯不上额表养一只每月吃掉几百块的助理。

目前我已经不筹算再持续为龙虾续费了，但我不感触Agent方向是错的，只是产品成熟度和贸易模式还不成熟。等模型成本再降一个数量级、不变性再上一个台阶，我再思考把龙虾装回来。

05. 花五千多“养虾”一个月，最后花了299块把它请走了

米乐｜28岁 北京 跨境运营

我算是跟风“养虾”的人之一，也是很快受不了、花钱把它卸载的人。

我平时做跨境电商运营，每天要处置各类报表、收发几百封邮件，时时加班到深夜。今年春节上班后，不论是刷社交软件还是跟同业吃饭，各人都在聊龙虾。那时辰它被捧得神乎其神，什么“24幼时不睡觉的数字员工”、“助你把电脑里的活儿全干了”，我脑子一热就决定弄一个。

了局第一步就把我难住了。由于它对电脑配置有要求，我那台老笔记本带不动，就买了一台Mac mini，配上显示器使用？晌宜孀磐辖坛陶厶诹税胩，也没成功，最后去二试旖台上找了个所谓的“技术大神”远程代装，连带配置环境，花了80元装上了。

我起头给它铺排活儿，前期，看着它打开网页查竞品数据、自动回复单一的邮件，我的确爽了几天？伤惺堤ㄇ。有天晚上，我丢给它几个长篇的市场分析汇报让它总结，顺便让它助我查点汗青数据。第二天一看，一百多万Token直接用没了折合人民币约200元。

让我下定决定卸载的是，用了一个月之后，有一次，我让它助我整顿邮箱里的退货邮件，了局，它直接把我收件箱里重要的客户沟通邮件给清空了。后来我才知路，这器材底子不安全。它的权限太大了，而连搞技术的人都被它坑过。

但我把卸载想得太单一了。我以为只有像删通常软件一样，把它拖进垃圾桶，或者点个卸载就行。了局点完卸载，电脑还是卡得要命，时不断还会弹出一些奇怪的谬误提醒。

我找伴侣一问才知路，OpenClaw属于底层系统级此外软件。它装置的时辰，在电脑的各个角落里写满了配置文件，还改了网络设置和系统权限。若是不把这些残留的注册表和依赖包算帐干净，它不仅会一止丶用系统资源，还有可能留下后门，让别人能黑进你的电脑。

我只能再次打开二试旖台。搜了一下才发现，原来跟我一样被坑的人那么多，上面早就有了专门的“龙虾卸载服务”，标价从二三十到两三百的都有。我不敢找太便宜的，怕他们弄不干净，最后花299块钱找了个评价高的卖家，才解决的。

卸载费加上之前买设备、装软件、Token亏损费一共花了五千多，就当是我给自己的焦虑交的智商税了。这笔钱让我领略了：像龙虾这种，门槛高的半制品，底子不是给我们通常人用的。等什么时辰这技术真成熟了，造成傻瓜式操作了，我再思考要不要用吧。

06. 折腾了三个月龙虾后，我重新相信“人”了

K｜35岁 上海 HR

我是一家AI+HR创业公司的HR。固然没有技术布景，但也算是一名深度的AI使用者。各个大模型、Cursor一类的工具，我险些都试过，公司还接入了API，能够低成本“轻易玩”。

去年年底，我和伴侣在聊一个AI创业项目。团队里有个技术合资人，提了一个设法：想做一个能在手机上操控代码工作的工具。我其时听完，便感触这件事很有设想力。

没想到，一两周后OpenClaw就在圈子里盛行了起来。那位技术合资人顿时就用了起来，我也摩拳擦掌。

但真正上手，并没有设想中顺利。

由于用的是ThinkPad，光是装置环境，我就折腾了很久。在B站随着教程一步步学，一路报错一路建。后来，终于接入了飞书，跑了起来。

刚部署完那段功夫，我出格兴奋。每天晚上什么都不想干，就想玩它。

作为一名HR，我最直接设法是，让龙虾自动助我review简历。每天反复看这么多简历，若是AI能代替这部门工作，我会轻松好多。

但这件事始终没跑通。龙虾跳转到其他网站时，时时报错。我解决不了，就起头用一种AI时期的排错方式：把报错截图丢给大模型，让它教我怎么建。但时时是，建完一个坑，出现另一个坑。

慢慢地，兴奋感被挫败感取代，使用频次也降了下来。

最后一次打开我的龙虾是在今年4月初。

我想让它助我给一个微信幼法式配代码，了局文档持续报错，法式始终跑不起来。我盯着屏幕看了一下子，最后直接关掉了窗口。

我身边真正对峙用龙虾的人，其实很少。除了那位技术合资人还在持续使用，另一个技术布景的伴侣正本想拿它做自媒体，试了一阵后也烧毁了。剩下的大无数人，热烈从前之后，就慢慢散了。

OpenClaw最初感动我的，有两个点。

第一，它像一只真正的“手”。不仅能谈天，而是真的能替身操作、解决问题。第二，它试图把正本分散的入口重新统一——接飞书、接微信、接各类系统，让人感触将来好多事件都能够在一个窗口里实现。

但后来我发现，它“顺手”的前提，是你自身具备技术能力，或者至少，你习惯解决技术问题。

回头看岁首那一波“龙虾热”，我感触里面有显著的泡沫。但我也相信，它的方向是对的。将来类似工具肯定会更不变、能力更强。

只是至少目前，它解决的问题依然高度依赖代码，并且大无数使用场景，依然停顿在互联网端：发公家号、写代码、自动化办公，或者像我一样，在电脑上筛简历。

去年，我对AI其实有一种“幻境”。我已经很相信，它会解决好多问题，甚至取代好多岗位。但经过这一波，反而让我扭转了设法。AI或许能代替流程、工具和部门技术，但它还无法真正承载“人”自身。

至少将来5到10年，都是如此。

*陈汉、王启、米乐、K为化名。