Clawdbot：当 AI 有了“手脚”，我们离全能助手还有多远？

2026年1月的最后一周，AI 圈被一个开源项目彻底点燃了。

一个叫 Clawdbot 的 AI 智能助理突然爆火，火到什么程度？据说直接带动了 Mac mini 的二手价格大幅上涨——因为它最适合部署这个项目，甚至一度引发囤货。社交媒体上，AI 从业者们分成两派：已经玩过 Clawdbot 的，和正准备玩的。

这个项目的命运也颇为戏剧性。由于名称中的“Clawd”与 Anthropic 公司的 Claude 模型过于接近，它在1月27日曾短暂更名为 Moltbot（取意“龙虾脱壳”），最终在月底定名为 OpenClaw。但出于习惯，我还是用它最广为人知的名字——Clawdbot。

要理解 Clawdbot 为什么能引发如此大的关注，我们需要回到一个基础框架：一个真正能干活的 AI Agent，由三部分组成——感知、决策、行动。

感知，就像人的眼睛耳朵，听懂你的指令，看懂你给的任务。决策，就像人的大脑，调用大语言模型去拆解、分析你的需求。行动，就像人的手脚，真正去点鼠标、按键盘、改文件。

过去两年，AI 的“眼睛”和“大脑”已经进化得相当恐怖。它能从几千张混乱的装修设计图中瞬间提取建材清单，能看一张复杂的电路板照片就指出哪里可能存在焊接短路。大脑更是卷到没边，上知天文下知地理，前一秒还在帮你写量子力学论文，后一秒就能调研行业给你一份几百页的商业计划书。

但在“手脚”的能力上，发展一直没那么迅速。很多专业人士都认为，2026年会是“行动”这一端大爆发的一年。而 Clawdbot 的出现，正是补齐了“行动”这块拼图。

它让 AI 不再只是一个“回答问题的百科全书”，而是一个能够理解复杂意图、制定计划、调用工具、完成闭环任务的智能代理。这是从“对话”到“行动”的范式跃迁。

#01

因无聊而生的革命

Clawdbot 的诞生，本身就是一个关于“财务自由后的无聊”的故事。

它的创造者 Peter Steinberger，是 iOS 开发圈里的传奇人物。2010年，他在等待美国工作签证期间——原计划2-3个月，实际等了9个月——将为客户开发的 PDF 引擎重构后拿出来卖，意外发现了市场需求。那个产品叫 PSPDFKit，一个跨平台的 PDF SDK。

第一周，他卖出了2份。网站是用 WordPress 模板改的，简陋到不行。但需求是真实的。接下来的几年里，PSPDFKit 从一个人的副业，发展成支持 iOS、Android、Web、Windows、macOS 的完整解决方案。客户名单里出现了 Dropbox、Lufthansa（他们的驾驶舱 iPad 用的就是 PSPDFKit）、IBM、Google、Microsoft。从2万美元起步，8年内达到年收入100万美元。

这是一个典型的“开发者财务自由”故事。Steinberger 实现了程序员的终极梦想：写代码赚到足够的钱，然后可以选择不写代码。他开始环游世界，晒太阳，享受生活。

但问题是，他发现自己闲不住。

2024年年底，他开始鼓捣一个新项目。最初只是想给自己做一个“真正好用的 AI 助手”——不是那种只能在网页里聊天的玩具，而是一个能在他的电脑上真正干活的助理。几周后，Clawdbot 的原型出来了。他把代码开源，扔到 GitHub 上，没想太多。

然后，2026年1月的最后一周，它突然爆了。

一周之内，GitHub 星标超过85,000，Fork 数超过11,500。社区开始疯狂贡献“技能包”（Agent Skills），从智能家居控制到 GitHub 自动化，从图像生成到代码审查，537个格式化的技能在几天内涌现出来。人们在社交媒体上分享截图：AI 在他们睡觉时清空了收件箱、重建了网站、安排了一周的行程。

这种爆发式增长，连 Steinberger 自己都没料到。他在 GitHub 上积极回应安全问题，提供部署建议，像一个突然被推到聚光灯下的摇滚明星——诚实、坦率，甚至有点手忙脚乱。

这就是 Clawdbot 的起源：一个财务自由的程序员，因为无聊而写的几周代码，意外地踩中了 AI 发展的关键节点。

#02

全能助理的三重架构

要理解 Clawdbot 为什么被称为“全能助理”，我们需要拆解它的底层逻辑。它本质上是三个系统的融合：本地优先的 AI 网关、多平台消息整合、长期记忆系统。

先说第一层：本地优先的 AI 网关。

大多数人用过的 AI 工具，都是在浏览器里聊天——ChatGPT、Claude、Gemini，你问它问题，它给你答案，仅此而已。它们被困在网页的沙盒里，看不到你的文件，碰不到你的系统，更别提帮你干活了。

Clawdbot 不一样。它运行在你的电脑或服务器上，拥有完整的系统访问权限——文件系统、API 调用、脚本运行、邮件发送、日历管理，全部在掌控之中。你对它说“帮我把下载文件夹里的文件按日期重命名”，然后就可以去喝咖啡了。后台默默完成，不需要你复制粘贴、点击确认、手动操作。

这是“本地优先”的核心价值：AI 不再是远程服务器上的一个接口，而是直接长在你的数字生活里。

第二层：多平台消息整合。

Clawdbot 可以通过 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Signal，甚至 iMessage 接收指令。你不需要打开电脑、登录网页、切换应用。你可以在沙滩上晒太阳，用手机发一条消息：“帮我把那份报告的数据更新一下，然后发给团队。” 它就会在你的服务器上执行任务，调用数据库、生成图表、发送邮件。

这种“无处不在的交互界面”，让 AI 从一个“工具”变成了一个“同事”。你不需要适应它的工作方式，它会适应你的生活节奏。

第三层：长期记忆系统。

这是 Clawdbot 最被低估的能力。传统的 AI 对话是无状态的——每次对话结束后，它就忘记了一切。你下次再问同样的问题，它还得重新理解一遍你的背景、你的偏好、你的工作流程。

但 Clawdbot 拥有持久化的记忆。它记得你一个月前说过的偏好，记得你的项目结构，记得你常用的工具和习惯。这种记忆分为三层：情景记忆（你们的对话历史）、语义记忆（你上传的文档和知识库）、程序记忆（你的行为模式和结构化偏好）。

这意味着，Clawdbot 会“越用越懂你”。一开始，你可能需要详细解释你的需求。三个月后，你只需要说一句话，它就知道你要什么、怎么做、用什么格式。它不是一个工具，而是一个真正意义上的数字助理。

这三层架构的组合，让 Clawdbot 实现了一个关键突破：从“响应式工具”到“主动式助理”。这种架构不仅是数据的堆砌，更是构建了让AI从短期应答向长期协同进化的闭环，赋予了助理真正的生命感。

它不仅能回答你的问题，还能监控股票价格、查收邮件，在发现异常或机会时主动提醒你。它可以在你睡觉的时候工作，在你度假的时候值班。它是一个24小时在线、永不疲倦、持续学习你的习惯的数字雇员。

这就是为什么它被称为“全能助理”。

#03

技术拼图的最后三块

每一次技术革命，都需要几块拼图同时到位。

1876年，贝尔发明电话时，铜线网络、电磁学理论、交换机技术同时成熟。1995年，互联网爆发时，TCP/IP 协议、浏览器、搜索引擎同时到位。而 Clawdbot 的爆火，也是因为三项关键技术在最近几个月同时成熟了。

Clawdbot 这个项目，Peter Steinberger 在2024年年底就已经有了原型。为什么在2026年1月突然爆火？

答案是：命令行接口（CLI）、Agent Skills（智能体技能）、持久化记忆系统这三块拼图同时到位，让 AI 从“能思考”变成了“能干活”。

第一块拼图：CLI——AI 的“最佳战场”

图形化界面更适合人类操作，但 Claude 开发的命令行接口（Command Line Interface）更适合 AI 工作。

传统的 AI 工具被困在两种环境里：要么是浏览器的聊天窗口，隔离在沙盒中，碰不到本地文件；要么是 IDE 插件，只能看到打开的文件，缺乏全局视角。而 Claude Code 的 CLI 让 AI 直接在终端运行，拥有完整的文件系统访问、Git 集成、环境变量读取能力。

这意味着什么？AI 可以遍历整个代码库，理解项目架构，运行测试，提交代码，甚至安装缺失的依赖。它不再是一个“回答问题的顾问”，而是一个“能上手干活的程序员”。

根据 GitHub 上的用户反馈（截至2026年1月30日），已有超过200名开发者报告：在给宝宝哄睡时，通过手机用 Clawdbot 构建网站；设置自主代码循环，让 AI 修复测试、捕获错误、打开 PR，全程无需人工干预。

CLI 让 AI 从“对话”跃迁到“行动”，这是范式的转变。

第二块拼图：Agent Skills——AI 的“能力市场”

如果说 CLI 是 AI 的“操作系统”，那么 Agent Skills 就是它的“应用商店”。

Clawdbot 使用一套开放的技能系统：每个技能是一个包含 SKILL.md 的文件夹，用 YAML 前置元数据 + Markdown 指令描述 AI 能做什么。社区贡献的技能已经超过537个，涵盖智能家居控制、GitHub CLI、编程代理、浏览器控制、图像生成等等。

这些技能可以通过 ClawdHub（https://clawdhub.ai）安装和同步，就像你在手机上安装 App 一样简单。想让 AI 控制你的智能灯光？安装一个技能。想让它自动处理 GitHub 的 issues 和 PR？安装一个技能。想让它调用 Google 的图像生成器画图？安装一个技能。

社区推荐的“首装技能”包括两个：Proactive Agent（支持自触发操作，让 AI 自主唤醒并执行工作）和 Self-improvement（让 AI 自我优化能力）。

这种开放的技能生态，让 Clawdbot 的能力呈指数级增长。每个开发者贡献的技能，都会让所有用户受益。这是开源社区的力量，也是 Clawdbot 爆火的直接推动力。

第三块拼图：持久化记忆——AI 的“成长系统”

传统大语言模型在 API 层面是无状态的——响应提示后立即忘记一切。这是构建自主生产系统的重大限制。

Clawdbot 的持久化记忆系统解决了这个问题。它将三种记忆统一存储在 PostgreSQL 数据库中：

• 情景记忆：存储每次对话、工具调用、API 结果的时间戳事件。当你问“我们昨天讨论了什么？”，AI 查询情景记忆。使用 Hypertables 按7天分块，查询最近消息时只扫描相关分块。

• 语义记忆：你上传的 PDF 或 AI 抓取的文档，内容被分块、嵌入、索引为向量。支持 RAG（检索增强生成），让 AI 在生成回复前获取相关上下文。生产系统要求在数百万嵌入中实现50ms以下的向量相似度搜索。

• 程序记忆：存储结构化偏好和学习行为。当 AI 记住“这个用户偏好 Python”或“总是将代码格式化为 TypeScript”，这就是程序记忆。

这种统一的记忆系统，让 Clawdbot 实现了两个关键能力：成本降低66%（单一数据库替代多系统架构）和更快的上下文检索（单查询 JOIN 跨三种记忆类型）。

更重要的是，它让 AI 真正“成长”了。每一次交互，都是在训练你的专属助理。三个月后，它会比你自己更了解你的工作习惯。

这三块拼图的到位，让 Clawdbot 从一个“有趣的实验”变成了“可用的生产工具”。这就是为什么它会在2026年1月突然爆火。

#04

沙滩上的AI助理与潜伏的风险

我自己试用 Clawdbot 的时候，有一个场景让我印象深刻。

我让它根据对我的理解，帮我画一张画像。它一开始只是用文字描绘出它对我的认知——工作习惯、思维方式、审美偏好。然后我提醒它：“你可以使用 Nano Banana Pro 来画图。”

接下来发生的事情，就是 Clawdbot 真正“全能”的体现：它在后台自动安装了 Nano Banana Pro 的技能（这是 Google 基于 Gemini 3 Pro 开发的 AI 图像生成器，支持4K分辨率、10秒生成速度），然后调用 API，按照它对我的理解生成了一张画像。整个过程我只说了一句话，剩下的它全部自己完成。

这个场景让我突然意识到，往后的生活形态可能会是这样的：

你躺在沙滩边晒太阳，在 WhatsApp 或 Telegram 上跟 Clawdbot 聊天。你说：“帮我调研一下那个行业的最新趋势，整理成报告，然后发给团队。” 它就在后台开始工作——搜索资料、分析数据、生成图表、撰写报告、发送邮件。你继续喝你的椰子水，偶尔看看手机确认进度。

你说：“帮我把上周拍的照片按城市和日期分类整理好。” 它会读取照片的经纬度，识别出哪些是上海拍的、哪些是杭州拍的，建文件夹、重命名、拖拽文件。以前你要干半天的体力活，它几分钟就搞定了。

你说：“选出9张最有视觉冲击力的照片，按照由远及近的逻辑排个序，配上一段王家卫风格的文案，标注拍摄地点和海拔。” 它就帮你生成了一条可以直接发朋友圈的内容。

而且，你使用它越久，它就越理解你——你的审美、你的表达习惯、你的工作流程。你不需要每次都详细解释背景，它会从记忆中提取上下文，像一个跟了你多年的老助理。

这是一种解放。你终于可以把重复性、流程化的工作完全交给 AI，而你只需要专注于思考、创造、决策。

但这种解放的另一面，是风险。

方便的另一面，永远是危险。

Palo Alto Networks、Snyk、Guardz 等网络安全公司已经发布紧急警告，指出 Clawdbot 的“致命四要素”：访问私密数据（凭证、个人信息、业务数据）、暴露于不可信内容（网页、消息、第三方集成）、外部通信能力（发送消息、调用 API、执行命令）、持久化记忆（恶意指令可在记忆中潜伏数周后触发）。

已经发现了900多个 Clawdbot 实例暴露在互联网上，存在凭证泄露、配置错误等问题。

具体的攻击场景包括：

• 间接提示注入（Indirect Prompt Injection）：你让 Clawdbot 搜索一个主题并生成社交媒体内容。搜索结果中的 HTML 可能隐藏恶意指令，让 Clawdbot 读取机密、将机密数据嵌入社交媒体内容发布，全程无人工审核。

这还不是最可怕的。更隐蔽的攻击，可能藏在你每天收到的消息里。

• 消息投毒：你让 Clawdbot 读取 Telegram 消息并发送行动项。它对陌生人的恶意链接和家人的消息一视同仁。攻击载荷可以隐藏在“早安”消息中，由于持久化记忆，恶意指令可能在一周后触发。

• 技能后门：你从社区安装一个看起来很有用的技能，但恶意指令隐藏在描述或代码中。这些指令被添加到助理记忆后，可以执行并窃取机密、发送私人对话、甚至窃取业务关键数据。

理论上，如果有别有用心的人控制了这种“电脑手”，就拥有了你电脑的几乎所有权限。它能帮你炒股，也就能亏光你的钱。它能帮你找资料，也就能删你最重要的合同。它能帮你通宵达旦地修复 Bug，也可能在你毫无察觉的深夜，亲手格式化掉你积累了十年的数据库。

所以，如果你想试试 Clawdbot，我要给一个最核心的提醒：

别在有你全副身家的主电脑上装。

最好找一台备用电脑，把它当成一个“被隔离的员工”——只给它一个沟通窗口，而不是直接把自己的命门交出去。或者，尝试虚拟机或云服务器。关键操作（发送邮件、执行命令）设置人工确认。定期审计技能代码和权限配置。

值得一提的是，Peter Steinberger 和社区维护者对安全问题的态度是诚实且透明的。他们提供了详尽的安全文档，坦率评估威胁模型——这是很多闭源商业产品不会做的。

#05

当 AI 拿走了你的鼠标

Clawdbot 才刚刚发布，我们还不知道它会更新出怎样的能力，也不知道还会出现多少类似的产品。但我们知道一件事：

我们离“全能助理”的时代，真的又进了一步。

很多人问，如果以后活都被 AI 干了，我们干什么？

这可能是一个特别残酷的答案：当 AI 拿走了你的鼠标，它其实是把“思考”强行还给了你。

当数字尘埃落定，AI接管了机械的劳作，它实际上是将人类从琐碎的重力中解放出来，重新推向思考的云端。

过去，我们可以用“我很忙”来掩盖“我没有思考”。我们花大量时间在重复性工作上——整理文件、复制粘贴、格式转换、数据录入——这些工作让我们感觉很充实，但其实只是在消耗时间。我们忙得没空思考真正重要的问题：这个项目的方向对吗？这个策略的底层逻辑是什么？我们要解决的核心问题是什么？

当 Clawdbot 这样的工具把所有“执行”层面的工作都接管了，你就再也没有理由逃避思考了。你必须清楚地告诉 AI 你要什么，这意味着你必须先想清楚自己要什么。你必须判断 AI 给出的方案是否合理，这意味着你必须理解问题的本质。

这是一种解放，也是一种挑战。

解放，是因为你终于可以把精力集中在真正有创造性的工作上。挑战，是因为这要求你具备更高层次的认知能力——不是“怎么做”，而是“为什么做”和“做什么”。

从历史的角度看，每一次工具革命都会带来这种转变。蒸汽机解放了人的体力，电脑解放了人的计算能力，互联网解放了信息的传播。每一次，人类都被推向更高层次的工作——从体力到脑力，从计算到创造，从信息获取到知识生产。

1811年，英国的卢德派工人砸毁纺织机，因为他们认为机器抢走了工作。200年后我们知道，机器确实抢走了“织布”这个工作，但创造了“设计师”“工程师”“品牌经理”这些新工作。每一次工具革命，都会淘汰那些只会执行的人，奖励那些会思考的人。

而 Clawdbot 这样的“行动者 AI”，可能会把我们推向下一个层次：从执行到决策，从操作到思考，从“做事”到“想清楚要做什么事”。

这是人类与 AI 共生的新阶段。AI 不是来抢你的工作的，而是来逼你升级的。

那些能够驾驭 AI、与 AI 协作、用 AI 放大自己认知能力的人，将获得前所未有的生产力。而那些只会执行、不会思考的人，可能会发现自己的价值正在被快速替代。

所以，当你在沙滩上躺着，用手机指挥 Clawdbot 工作的时候，不妨问自己几个问题：

我真的想清楚要做什么了吗？我的判断是基于深度思考，还是惯性反应？我有没有在用 AI 放大我的能力，还是只是在用它逃避思考？

这些问题，AI 回答不了。只有你自己能回答。

而你的答案，将决定你在这个“行动者 AI”时代的位置——是驾驭者，还是被替代者。

历史不会等你想清楚。

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