文 | 版面之外，作者｜画画

最近几周，中国 AI 圈出现了一些非常奇怪的画面。

在北京、上海、深圳的一些技术社区里，有工程师开始线下帮人部署 " 龙虾 "。

有人带着电脑现场安装环境，有人手把手教新人配置 Agent。甚至有大厂在广场组织免费安装。

这里的龙虾不是海鲜，而是一个开源 AI Agent 项目：OpenClaw。

更有意思的是，这个项目并不是来自某家科技巨头，而是一位奥地利开发者：Peter Steinberger。

如果只看技术，它只是一个 Agent 框架。

但如果看它引发的反应，你会发现事情有点不一样。

开发者在讨论，创业者在尝试，互联网公司在跟进，甚至一些地方政府也开始关注 Agent 产业机会。

短短四个月，它在 GitHub 上狂揽超过 25 万颗星，超过了统治开源圈 13 年的 React，也超过了存在数十年的 Linux 内核。

一个原本只存在于 GitHub 上的项目，突然变成了一种行业现象。

1、开源世界的一次典型扩散

OpenClaw 最初的目标其实很简单。Peter Steinberger 想解决一个问题：为什么 AI 可以聊天，却很少真正替人干活。

过去两年，大模型最成功的产品形态是聊天机器人。用户提问，模型回答。

这种模式在信息获取上非常强大，但在现实世界里却有明显局限。它能给你建议，却不能帮你执行。

OpenClaw 想改变这一点。它不是一个新的模型，而是一个 Agent 框架。通过这个框架，AI 可以调用各种工具：浏览器、文件系统、API、自动化脚本、数据库。

当这些能力被组合在一起时，AI 开始从回答者变成执行者。

从技术架构上看，OpenClaw 设计了一套清晰的分层逻辑。最下面是消息渠道层，把 WhatsApp、Telegram、飞书、钉钉等主流 IM 变成 AI 的入口。

中间是网关层，像一个中枢神经，负责会话管理、权限控制和事件分发。再往上是 Agent 层，可以接入 Claude、GPT-4、Gemini、Kimi 等多个大模型，负责拆解和理解任务。

最顶层是技能层，像 AI 的手脚，执行文件操作、命令行、浏览器控制等具体动作。

这套结构让很多开发者第一次意识到：AI 不仅可以理解信息，也可以真正参与工作。

更让人惊讶的是它的自学习能力。OpenClaw 可以为自己编写新的技能，然后自动安装。

创始人 Steinberger 分享过一个细节：

但实际，他根本没教过它这些。

2、龙虾现象怎么形成的？

OpenClaw 的传播方式非常特别。没有发布会，没有广告，完全靠开发者社区的口碑扩散。

它的增长曲线几乎是垂直的。

作为对比，React 攒了 13 年才攒到 24 万星。

慢慢地，一些奇怪的画面出现了。

互联网公司的工程师开始线下帮人装 " 龙虾 "，技术社区里出现手把手教配置 Agent 的活动，甚至有大厂在广场组织免费安装。

这种现象在中国互联网历史上并不多见。它不像产品发布，更像一种技术文化的扩散。

当工程师开始自发传播某种工具时，往往意味着一件事：他们觉得这东西真的有用。

更值得玩味的是，这场热度并不只属于技术圈。

抖音上 " 全民养龙虾 " 的话题刷屏，小红书上有人分享 " 一人公司 " 的自动化案例。有电商店主用它搭客服系统，有金融机构用它做投资助手，实现 7 × 24 小时行情监控，投研周期从一周缩到三分钟。

一个开发者驱动的项目，开始反向渗透到真实商业场景。

3、变化是什么？

如果只是开发者社区的热闹，大公司未必会在意。但 OpenClaw 让一些巨头开始重新思考一个问题：软件的未来会不会变？

过去二十年，互联网软件的基本逻辑非常稳定。用户打开一个 App，点几下按钮，完成任务。这个模式支撑了整个移动互联网。

但 Agent 带来的变化，是另一种结构。用户不再直接操作软件，只需要表达意图。帮我整理会议纪要、帮我订机票、帮我分析数据，然后由 Agent 调用不同工具完成任务。

在这种结构里，App 的角色开始发生变化。它不再是用户直接操作的界面，而更像是被调用的能力模块。

OpenClaw 的设计里有一些很有意思的细节。

它通过网关层管理多个 Agent，支持模型故障时的自动降级，确保 7 × 24 小时可用。它还支持定时任务，可以每天自动抓取数据、生成报告、推送到指定群聊。这意味着，AI 可以像员工一样，在没人盯着的时候继续干活。

4、互联网巨头重新思考一件事

这也是为什么一只龙虾会引起这么多关注。因为它触碰到了一个很少被讨论的问题：未来的软件，还会像今天这样存在吗？

在传统软件世界里，软件公司负责开发完整产品，用户使用软件，软件提供功能。但在 Agent 结构里，事情可能会变得不同。软件不再是一个封闭应用，而是一组可以被调用的能力。

不同服务被 Agent 连接起来，完成任务。如果这种结构成立，软件行业的边界也会发生变化。未来的软件世界，可能不再由单一公司定义产品形态。

各大厂商的反应速度很快。阿里云推出一键部署方案，用户几条命令就能拉起一个完整的 OpenClaw 实例，默认打通通义千问。

腾讯云把 OpenClaw 预置进轻量服务器模板，接入了企业微信和 QQ。百度把智能体嵌进搜索入口，用户在百度 App 就能直接调用。

模型厂商也纷纷跟进，Kimi 做了 KimiClaw 主打云端托管，MiniMax 做了 MaxClaw 免配置一键部署，智谱推动自家模型无缝兼容 OpenClaw。小米甚至发布了手机版 Xiaomi miclaw，把 Agent 塞进手机里。

当然，这场狂欢背后也有警报在响。

2 月的时候，有安全机构发布报告，超过 4.2 万个暴露在公网的 OpenClaw 实例，九成以上可以被攻击者直接绕过身份验证，窃取 API 密钥和私人通讯记录。早期生态里被审计出的恶意技能模块，占比接近两成。权限越高，风险越大。

这也解释了为什么腾讯现场工作人员建议用户把 OpenClaw 部署在相对隔离的云端，而不是本地电脑。

OpenClaw 可能不会成为最终的技术标准。开源世界的工具更新速度一直很快。

但它已经完成了一件更重要的事情：让很多开发者第一次认真思考一个问题，如果 AI 可以理解意图，并且可以调用工具完成任务，那么未来的软件，还需要像今天这样被 " 打开 " 吗？

过去二十年，人们使用软件的方式几乎没有变化。打开应用，点几下，完事。

但在 Agent 的世界里，软件可能不再以 " 应用 " 的形式存在。它更像是一组随时可以被调用的能力。当用户表达一个意图时，Agent 去连接这些能力，然后完成任务。

如果这种结构成立，软件的形态就会发生一个微妙但重要的变化：用户不再使用软件，软件开始为用户工作。

很多人今天还在讨论 OpenClaw 这个项目。

但也许更值得关注的，是另一件事情：当开发者开始尝试用 Agent 重新组织软件世界的时候，软件行业的边界，可能已经开始松动。

而历史上，每当软件结构发生变化的时候，都会有一批公司诞生，也会有一批公司消失。

【版面之外】的话：

OpenClaw 的爆火，让我想起一个细节。有人在开发者社区问 Steinberger，你一个人做这个项目，怎么养活自己？

他回答得很简单：我靠给别人写代码赚钱，OpenClaw 是我业余时间做的。

一个开发者，用自己的业余时间，做了一个让全球科技圈躁动的项目。没有公司资源，没有市场预算，没有商业团队。就是一个人，一台电脑，一个想法。

这可能是整个故事里最值得琢磨的部分。

过去我们习惯了一种叙事，伟大的产品诞生于伟大的公司。

OpenClaw 给出了另一种答案，伟大的想法也可以诞生于一个深夜，一个车库，一个不想睡觉的人手里。

AI 时代，这样的人只会越来越多。