OpenClaw,是未来助手还是“伪需求”玩具?
前言
这段时间实实在在被OpenClaw刷屏了。无论是V2EX、小红书,还是b站、小黑盒,都充斥着关于OpenClaw的讨论。在小红书随便搜一下,搜索结果就都是使用OpenClaw进行工作流的帖子,甚至还有人把OpenClaw当成了“生产力工具”来使用。
也有人提出反对意见,在小红书检索“OpenClaw是伪需求吗?”这一关键词,结果也有不少相关的帖子。许多都是抱怨OpenClaw的使用体验不佳,不易上手,也就是做做噱头的玩具而已。
包括我一直在关注的科技自媒体“差评”的两篇有关理性讨论OpenClaw的文章(《让 Mac Mini 都涨价的 AI 助手,真有那么强吗?》《我混进那个“人类禁入”的论坛,发现AI正在尝试出卖人类。》),更加让我相信这不过是AI圈子里的圈地自萌。
于是在春节假期期间,我也试着部署了一下OpenClaw,想看看ta到底如何。
部署体验
虽然去年自费购入了一台Mac Mini M4,但因为担心Agent的隐私问题和误删文件,便没有第一时间部署OpenClaw。直到最近看到身边有不少朋友都在使用,才决定自己租一台云服务器来部署一下。
服务器选型
在选型上,衡量了性能和性价比,最终选择了腾讯云的2Core 4GB的轻量应用服务器,区域选择东京,便于docker之类的部署。
部署过程
直接使用的腾讯云的OpenClaw镜像(OpenCloudOS系统,基于CentOS9系统),自动部署完毕后,使用了OpenClaw中的命令openclaw onboard --install-daemon运行新手教程进行部署,由于OpenClaw每天都会更新,腾讯云的镜像版本比较旧,我使用了curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash命令来更新到最新版本。
所以你可能现在有个疑问,我作为一个计算机科班生,为什么我刚开始部署OpenClaw没有用Ubuntu这些常见Linux发行版(即使Ubuntu是我常用的发行版本),而是选择了OpenClaw官方推荐的镜像呢?
在一开始我是选择了Ubuntu镜像进行部署,想着后续维护和安装其他需要的服务会更加顺手,并且,OpenClaw的一键安装脚本也很方便了。
在初次安装过程中,遇到了一个常用的小问题(这个小bug从我刚开始使用腾讯到现在还没修复):腾讯云的面板上设置过了SSH登录密钥,但在安装过程中,系统提示没有SSH登录密钥,还是需要手动上传密钥并且修改配置文件。
手动上传ssh密钥对于我来说是微不足道的小事情,毕竟在部署后就不怎么需要SSH进行登录了。一劳永逸。
但是,安装了OpenClaw后,发现只能在前台运行,gateway无法使用systemctl进行自启动,给OpenClaw新建了账户、加sudo也无法修复权限问题。
最后还是偷懒,直接使用了腾讯云官方推荐的镜像,部署后就没有遇到过什么问题了。也只使用SSH密码登录,OpenClaw设置完成后关闭SSH登录的22端口。
模型选择
最近好多大模型厂商都推出了自己的Coding Plan套餐,最后选择了目前比较便宜的MiniMax,Starter套餐也够用了。
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使用体验
初次体验
OpenClaw相较于ChatGPT、Google Gemini这类聊天应用来说,更加像一个AI助手、AI Agent,也更加有“活人感”。
在一开始,我让ta做的一个最简单的工作是让ta总结网页链接,再就是结合我的n8n工作流,发给taArXiv上的论文链接,让ta发送论文的PDF文件给我:

不同于ChatGPT网页端访问链接的方式,(即通过搜索引擎检索链接,获取搜索引擎抓取的网页简介这一方式),OpenClaw是直接访问链接,获取网页的内容进行总结的。所以在总结的准确性上,OpenClaw的表现还是不错的。(想问吐槽一番ChatGPT,为什么要删除你之前的Schedule功能?)
不好的体验
OpenClaw的使用体验很大程度依赖于模型的能力,还有老生常谈的已读不回的问题,这些就不用多说了。
OpenClaw我觉得最大的缺点就是ta的交互方式了。ta的交互方式是基于命令行的,虽然可以通过一些工具来实现图形化界面,但对于不熟悉命令行操作的用户来说,还是有一定的门槛的,要花费很大的工夫教ta如何使用Chrome浏览器、Playwright、CDP等工具的操作方式。而且,保存到skill的能力有时候也会忘记,要记住提醒ta。
比如,我就让ta自己总结了在服务器端如何使用虚拟桌面来实现图形化界面,然后使用CDP来控制的skill。
小红书上,也有帖子提到使用OpenClaw来控制浏览器发送小红书二维码登录截图的方式,远程扫码实现登录小红书的功能。但是我实际操作下来,由于服务器ip的原因,提示风险无法登录。
小惊喜
在使用过程中,偶尔会有一些小惊喜。比如,我想让ta帮我监控一下某个up主或者主播的直播情况(毕竟有些up主直播的内容不太确定,有时候会不太感兴趣),结果居然ta自己就帮我实现了定时监控的功能,监控up主的直播标题,换标题就发消息通知我。

OpenClaw的使用总结
总的来说,结合我前段时间利用ChatGPT搭建n8n工作流的经验,我觉得相较于n8n的工作流,OpenClaw的使用体验还是不错的,毕竟设置n8n工作流还是要点花时间。下面是我设置的一个Paper推送的工作流:
虽然有一些小问题,但整体来说还是比较流畅。对于一些需要自动化处理的任务,OpenClaw确实可以提供一定的帮助。比如一些需要临时性的自动化处理的任务,或者一些需要定时监控的任务,OpenClaw都可以实现(个人感觉最终的归宿还是干爬虫)。也还是不能对ta的期望过高,毕竟现在的模型能力还有限,很多时候还是需要人来进行一些指导和调整,如果只是把ta当做一个生活在网络空间里的虚拟助手、帮你处理网络空间里的事务还是不错的(不要对ta期望过高,只是当做一个小弟、一个初出茅庐的实习生)
如果一个已经成熟的工作流来说,还是建议使用n8n或者其他的工作流工具来搭建,毕竟OpenClaw的交互方式和使用体验还有待提升。还有一个最大的问题,OpenClaw的定时任务有时候不太稳定,会出现失效的情况,需要强调ta使用
产出文本 + cron delivery 发
这种方式来实现定时任务,如果需要定时任务的话,还是建议使用一些专业的工作流工具来搭建。
结语
总的来说,OpenClaw作为一个AI助手,还是有一定的潜力的,虽然目前的使用体验还有一些问题,但随着模型能力的提升和交互方式的改进,未来可能会成为一个非常有用的工具。最终形态可能还是阿里系或腾讯系的生态对自己AI助手的整合,实现在自己的生态里,提供一些自动化处理的功能,比如定制行程(衣食住行的安排与预定。不过目前来说,OpenClaw还是一个比较初级的AI助手,更多的是一个玩具而不是一个真正的生产力工具。





