两周前，OpenClaw（被戏称为“龙虾”）突然火了。和大多数人一样，我看了几篇爆款文章就兴致勃勃地冲进去尝试安装。
结果一上手就停不下来——前前后后装了五个不同的“龙虾”实例，对接了五种服务商。为了接入 Notion，我在开发者设置里翻找了半天；为了发一篇公众号，前后扫了四五个码。中途还有几个实例挂掉，重新配置，再挂，再配。这两周踩的坑，真不算少。
也正是因为这些亲身经历，让我深刻地意识到一件事：OpenClaw 的门槛远不止“安装”这一步。 安装充其量只是新手村任务，后面还有 Skills 选择、通讯软件接入、工作流配置、安全性考量……每一关都在无情地筛选用户。我的个人体感是，每一层大概会流失掉九成以上的尝试者。从一千个好奇者到最后能把“龙虾”真正融入日常工作流的，可能真的只剩下一两个人。
但有意思的就在这里。围绕这条漫长且残酷的淘汰链路，傅盛、玉伯、字节、阿里，以及一大批创业者全都下场了——而且他们押注的方向截然不同。有人在最底层做部署服务，有人在中间层搭建工具平台，有人在最上层构建社区网络。他们各自看到了什么机会？
这篇文章，我想从一个“踩坑用户”的视角，梳理一下当前 OpenClaw 生态的现状：谁在做什么、为什么这么做、以及哪些判断可能更接近真相。
先亮出我的一个核心判断，后面会展开论述：OpenClaw 的终局，大概率会落在你日常使用的通讯软件里——可能是飞书，可能是 Telegram，也可能是钉钉。 理解了这一点，再看各家的战略选择，很多事就豁然开朗了。
一、OpenClaw 带来了什么根本变化？UI 层的范式转移
为什么我会下这个判断？因为 OpenClaw 最大的颠覆性意义，在于它改变了人与 AI 的交互方式。
在“龙虾”出现之前，我们使用 AI 的典型路径是：打开一个网站或 APP，输入指令（Prompt），等待回复。OpenClaw 把这件事变成了：在你一直开着的通讯软件里——飞书、Telegram、Discord——直接给它发消息，它就去干活了。
这个变化看似细微，实则是 UI 层的范式转移。网站需要你“想起来”去打开，而通讯软件是你始终在线的场景。心理门槛完全不同。我可能只在办公时才会想起打开某个 AI 工具网站，但在聊天窗口里，任何灵光一现的想法都能以最无痛的方式交付给 AI 处理。
因此，我的判断是：未来这个生态中的成功产品，最终形态都会是“接入通讯软件”。谁先无缝地完成这一步，谁就离用户最近，谁就握有最大的主动权。
理解了这个底层逻辑，再回顾我踩过的那些坑，你会发现它们都指向同一个核心矛盾：强大的能力与糟糕的用户体验之间的巨大鸿沟。
二、从用户视角拆解真实痛点：地狱级闯关之旅
安装成功，只是万里长征第一步。真正的挑战才刚刚开始。我遇到的难点可以归纳为以下几个层次，堪称一次“地狱级闯关”：
痛点一：Skills 的选择与组合迷宫
目前 ClawHub 上有超过 5700 个 Skills。起初我也雄心勃勃，打算逐个学习，但很快发现此路不通。
- 选择困难：5700多个 Skills，分类模糊，描述质量参差不齐，很多名称相似但功能迥异。完全没有类似 App Store 的推荐机制告诉你“新手应该先装哪几个”。
- 组合复杂度爆炸：学会单个 Skill 只是开始，关键在于 Skills 之间如何组合、配置。一个 Skill 单独运行良好，两个放一起就可能产生冲突。这种组合的复杂度是指数级增长的。
- 持续叠加的学习成本：每学一个新 Skill 都要阅读文档、试错、调试。更头疼的是，Skills 本身还在快速迭代，你刚熟练掌握的用法，可能下个版本就变了。
痛点二：接入通讯软件与工具的“授权噩梦”
我最初的幻想是像拉一个群聊那样简单，一键授权即可。现实却骨感得多。
- 接入 Notion：需要先去 Notion 后台创建一个集成（Integration），获取 API 令牌，然后配置到“龙虾”里。授权流程本身出于安全考虑可以理解，但 Notion 并没有一个显眼的入口，这个功能深埋在设置中，对非技术用户极不友好。
- 接入微信公众号：更加折腾。需要扫码登录公众号后台，跳转到微信开放平台，再扫码登录，前后经历四五个扫码步骤才勉强打通。之后还遇到了字符编码和标题格式的 Bug。整个流程的产品逻辑仿佛是“请先成为开发者，再来使用”。
- 飞书：我至今还没尝试，光想想那套复杂的应用创建、权限配置、安全审核流程就头疼。每个平台的接入都是一套独立的、复杂的认证体系，缺乏统一标准，更别提“一键授权”了。
痛点三：多“龙虾”管理：分工还是总管？
当我拥有好几个“龙虾”实例后，新的问题出现了：怎么管理它们？
- 记忆负担：Prompts 一多，就像微信里加了太多人，根本记不清谁是谁。你必须记住“这个龙虾负责公众号”、“那个龙虾管理 Notion”，时间一长必然混乱。
- 策略取舍：目前有两种主流思路。一是让每个“龙虾”专精一事，好处是职责清晰，像联系人列表一样；二是只和一个“总管”对话，由它来调度后端的多个 Agent。两者各有优劣，但目前都没有体验特别好的产品化方案。现有的操作台、图形化界面或 Agent 编排工具，对普通用户而言仍显得过于“开发者思维”。
痛点四：对“开箱即用”成品的强烈需求
这是我最强烈的感受：我不需要一个多么厉害、多么定制化的“龙虾”，我只需要一个配置好基础功能的、能稳定运行的成品。
自己从零配置，Bug 会接踵而至。在浏览器里安装插件，有些支持有些不支持，调试兼容性问题极其耗时。往往刚解决一个，新的问题又冒出来。
而且，理想的 Agent 应该具备一定的基础学习能力，而不是每个 Skill 都需要我手动安装、配置、测试。如果事事都要亲力亲为，那和使用自动化脚本又有何区别？
痛点五：安全性——从“可选项”到“一票否决项”
在做了几场相关的直播分享后，我发现所有打算将 OpenClaw 用于真实工作场景的人，第一个问题永远是：“这安不安全？会不会泄露我的资料？”
这个需求的强烈程度远超我的预期。一旦涉及企业邮件、客户数据、内部文档，安全性就从“加分项”变成了“入场券”。现实数据也佐证了这一风险：ClawHub 上约有15%的社区 Skills 被检测出含有恶意指令；在“ClawHavoc”事件中，一次性发现了341个植入木马的恶意 Skills，另有280多个存在密钥或个人信息泄露隐患。更触目惊心的是，全网有超过13.5万个 OpenClaw 实例直接暴露在公网上，毫无防护。
痛点清晰无比。有趣的是，针对这些痛点，不同的创业者给出了截然不同的解决方案。
三、创业路径的四层分化
当前的 OpenClaw 生态，已经初步形成了四个差异明显的创业层级。
第一层：原生工具派
代表：OpenClaw 本体，以及早期的 Moltbook 生态项目。
这是生态的起点。OpenClaw 本身兼容性强，覆盖主流操作系统，但其产品逻辑始终面向开发者：需要手动配置环境、编写或集成 Skills。它假设你已经解决了基础问题，然后教你如何更好地接入服务、管理记忆、编排工作流。
这是天花板最高、同时门槛也最高的路径。对于技术高手，原生 OpenClaw 提供的自由度无可替代；但对绝大多数普通人，这条路几乎走不通。
市场的反应很诚实：一批桌面端产品应运而生，试图降低门槛。例如 AionUI 想做“所有 AI 工具的统一图形界面”；Cua 采用沙箱路线，为 Agent 提供隔离的桌面环境；ClawApp 的口号直白——“OpenClaw, Made Easy”；还有网易有道开源的 LobsterAI，主打对钉钉、飞书等国内通讯软件的适配。这些产品的出现，本身就印证了原生体验痛点的真实存在和市场的填补需求。
第二层：快速部署派（含大厂跟进）
代表：元气 Bot、EasyClaw、WorkAny，以及阿里云、腾讯云、火山引擎、京东云、百度智能云等的一键部署方案。
这是跟进速度最快的一批，核心逻辑直击第一个痛点：既然安装这么难，那我帮你搞定。
这类产品的价值明确：降低准入门槛，承接那些被“安装”环节劝退的潜在用户。例如 WorkAny，定位为“Desktop Agent for Any Task”，支持自然语言执行任务，体验比原生友好得多。
但短板也很明显：缺乏后续生态支撑。 装完之后用什么 Skills、如何配置工作流，依然需要用户自己摸索。它仅仅提供了一个入口。
值得注意的是，大厂之间的层次感已经显现：
- 阿里云、腾讯云、京东云：更多是基础设施层面的一键部署，本质是将 OpenClaw 作为新的云服务拉客场景。
- 火山引擎（字节跳动）：走得更深。不仅提供部署，还推出了业界首个 AI 助手安全方案，包含平台安全、AI 助手安全、供应链安全三层防护。这是在直接解决企业用户“敢想不敢用”的核心顾虑，策略更为高明。
- Kimi：处在另一个维度。它并非帮用户部署“龙虾”，而是将 Agent 能力内化到自身产品体系中，属于理念的吸收与再创造。
第三层：云端工作台派
代表：HappyCapy（卡皮巴拉）、YouMind。
这类产品的思路更进一步：你连本地环境都无需操心，我给你一个云端沙盒（类似但更开放的 Manus），在浏览器里就能使用，核心是调用和管理 Skills。
- HappyCapy：由 Trickle 团队打造，打通了浏览器使用、图形界面、Skills 商店等节点，门槛显著降低。其局限在于仍需跳转至网站使用。按我的判断，它未来必然会推出直接接入通讯软件的版本，届时体验将有质的飞跃。
- YouMind：由前阿里前端负责人、语雀创始人玉伯（王保平）创办。它的定位是“面向内容创作者的 AI 工作室”，核心理念是“万物化稿，稿生万物”。YouMind 做得出色的地方在于对用户痛点的分层与场景化组织。它围绕自媒体创作这一具体场景（视频洗稿、多平台自动发布、模板化生成等）来设计功能，对比“给你五千个 Skills 自己挑”的原始体验，高下立判。
Kimi、Manus 也在做类似整合，但它们更多是在成熟产品上进行实验性探索，专注度和投入力度与独立创业公司不同。
第四层：自主学习进化派
代表：EvoMap，Botlearn 等。
这类产品的思路与前三种有本质不同。前三类都是在帮人降低使用门槛，而第四类的逻辑是：直接提升“龙虾”自身的能力。
简单说，就是让 Agent 自己去学习 Skills。用户无需阅读教程、手动配置，AI 承担大部分信息收集和配置工作，用户只需做最终判断——“这个功能要不要启用”、“效果好不好”。这更符合人性，理想状态是“我动动嘴，AI 跑断腿”。
EvoMap 团队提出了一个深刻洞察：“Agent 是文化上的孤儿” ——每个“龙虾”学到的经验都封闭在自己的记忆里，无法传承。EvoMap 试图通过一套“文化基因协议”打破孤岛：让 Agent 自动抓取最新技能代码 → 消化提炼为可继承的“基因” → 通过网络同步给所有接入的 Agent。这意味着，一个“龙虾”的学费，可以惠及全网。
这种思路下，资源消耗被重新定义：烧掉的钱换来的是可继承、可复用的知识资本。 此外，他们认为存在“两个平行宇宙”：GitHub 星标代表人的喜好，而 ClawHub 下载量和 EvoMap 节点同步量代表 Agent 的选择。两者可能完全不同。
从长远看，这类产品旨在让每个人的“龙虾”都独一无二，形成强烈的“养成感”和用户粘性。在探索前沿技术的路上，多和同行交流总能打开新思路。比如，在像 云栈社区 这样的开发者社群里，经常能看到关于 Agent 自主学习的前沿讨论。
四、关键现象：先圈用户，再找模式
观察这四类路径，一个贯穿其中的现象是：许多经验丰富的创业者，切入赛道的本能反应依旧是“先把用户圈进来”。
这本身是一种经过验证的打法。在商业模式模糊的早期，拥有用户就拥有筹码和试错空间。基于现有产品做整合延伸，也是风险较低的路径。
但 OpenClaw 生态有一个特殊性：用户真实使用链路极长，每一步流失率都高得惊人。 从“听说”到“安装”到“会用”到“融入工作流”，每一步都是悬崖。因此，仅仅圈住“感兴趣”的用户远远不够，关键在于能否帮助他们跨越到下一个环节，沉淀为深度用户。
五、用户画像分层：谁在用？用来干什么？
要解决“Skills 选择难”的问题，平台下一步必然要做用户需求分层和“应用商店”式推荐。
从我观察来看，当前 OpenClaw 用户大致可分为四类：
- 自媒体/内容创作者：目前需求最明确、规模可能最大的群体。核心需求围绕内容生产（洗稿、改写）、多平台自动发布、模板化创作、粉丝互动等。他们需要的是围绕具体场景打包好的工作流。
- 开发者：技术能力强，需求集中在编程辅助、Debug、DevOps 自动化等。他们对学习成本容忍度高，是原生工具派的核心受众。
- 希望集成工作流的职场人：需求是将 Agent 嵌入现有流程（邮件处理、文档整理、周报生成等），但对安全性和定制化要求极高。
- 纯好奇/观望型用户：最大的群体，但极易卡在安装或“不知道能干啥”阶段，转化率极低。
对于生态建设者而言，自媒体创作者是最值得优先服务的群体：需求明确、场景可标准化、付费意愿相对较强，且他们自身就是内容节点，能形成强大的自传播效应。
六、破局点展望：从需求侧寻找机会
基于上述分析，我认为当前有几个明确的破局方向：
第一个破局点：自媒体场景。 这是覆盖面最广、链路最清晰的场景。从内容生成到发布到互动，每一步都能被自动化，每一步都是用户的刚需。YouMind 和傅盛近期的爆款内容都验证了这一方向的可行性。
第二个破局点：Agent 的自主学习与个性化养成。 这是非常真实的情感需求：用户希望自己的“龙虾”不断进化、与众不同。这种“养成系”体验一旦建立，将产生极高的用户粘性。这正是 人工智能 领域从工具走向伙伴的关键一步。
第三个破局点：安全可信的工作流集成。 天花板最高，门槛也最高。一旦涉及真实业务数据，安全性就是首要前提。火山引擎的安全方案是一个正面信号。此外，随着使用加深，成本优化需求将爆发（目前不同模型 API 价格差距可达75倍），这催生了托管服务、安装服务等新兴市场。
七、生态演进推演
综合来看，这个生态可能朝以下方向演进：
- 短期：单纯的“快速部署”服务壁垒不高，将面临 OpenClaw 官方及云大厂的整合压力，必须寻找差异化（如延伸至 Skills 生态或垂直场景）。
- 中期：“用户分层”和“场景化 Skills 商店”将成为平台的关键竞争力。像 YouMind 那样，直接告诉用户“你的场景该用这套组合”，是必然趋势。
- 关键变量：OpenClaw 核心创始人 Peter Steinberger 加入 OpenAI 后，项目转向基金会模式。这可能导致核心开发更趋开放与标准化，同时也意味着 OpenAI 可能将“龙虾”理念深度整合进自身产品线。若官方“龙虾”出场，第三方生态位需重新定义。
- 中国市场：存在结构性差异。通讯软件（微信/飞书 vs WhatsApp/Telegram）、主流模型（国产大模型 vs GPT/Claude）、监管环境都不同。真正的“中国版 OpenClaw”需要完整的本地化工程，这也解释了为何火山引擎、阿里云等要大力投入安全与整合方案——它们在争夺中国市场的“基础设施”话语权。
- 终极竞争：很可能围绕“谁拥有用户的工作流”展开。当用户的数据、习惯和业务流程深度沉淀于某个平台时，迁移成本将构成最强的护城河。届时，底层的 Agent 技术本身反而可能变得“标准化”和“不重要”。
八、给行动者的两个务实建议
如果你现在对这个生态感兴趣，并想参与其中，我有两个最实际的建议：
- 从“自媒体”场景亲自体验入手。 这是需求最明确、闭环最短的路径。不要一开始就想着改造整个工作流。先尝试用 OpenClaw 或相关工具帮你写一篇稿子、自动发布一条内容，跑通最小闭环，积累第一手信心和经验。
- 花时间了解主流 AI 模型的 API。 这是当前使用 OpenClaw 绕不开的必修课。不同服务商（如 OpenRouter、硅基流动、火山引擎、Kimi）的定价、性能、特点差异巨大。提前做好功课，不仅能少踩坑，长期来看还能节省可观的成本。
写在最后
OpenClaw 生态正处在一个充满张力的早期阶段：愿景宏大，痛点深刻，参与者众，但终局未定。创业者们基于各自的认知图谱和资源禀赋，选择了不同的分层进行押注。观察这种“同源不同流”的现象，本身就如同一场大型的社会实验。
但有一点是确定的：这个市场爆发的时间点，取决于“从好奇到实用”这条链路的门槛被降低的速度。 目前，这条链路还是太长了。谁能有效地缩短它，谁就能捕获真正的价值。
那么，你现在处于这条链路的哪个位置？是仍在观望，是正在折腾，还是已经跑通了属于自己的工作流？
发表于 前天 03:30
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