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解读 | 围观Clawdbot 爆火后,投资人告诉我:得亏Manus卖了

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来源:市场资讯

(来源:网易科技)


出品 | 网易科技《态度》栏目

作者 | 袁宁

编辑 | 丁广胜

起先叫Clawdbot,后来改成 Moltbot,现在又换成 OpenClaw。名字变了几次,但传播速度没有变。过去一周,它被工程师、产品经理、投资人反复转发:有人说“如果你没用过,那你就落后了”,有人说“它改变了游戏规则”,还有人写下“Clawdbot is AGI”。


大厂反应也快。1月28日,腾讯云和阿里云几乎同时宣布上线 OpenClaw 的云端极简部署与配套服务,卖点很一致:一键安装。

与 ChatGPT、Claude 这些被圈养在浏览器或App沙盒里的“聊天机器人”不同,OpenClaw更像是一个拥有三头六臂的“数字员工”。它是一个运行在本地设备或服务器上的“智能体网关”,内置浏览器控制、Canvas 画布、定时任务,能读写文件、跑Shell命令,甚至可以通过 WhatsApp、Slack远程操控你的电脑。

也因此,它的用例很快从“效率工具”滑向“失控实验”。

●有人让它全天候炒股:它制定了几十套交易策略,生成成千上万份分析报告,甚至写了新算法,最后把钱赔光了——但当事人依然评价这个过程“帅炸了”。

●有人把它当成关系维护工具:每天早晚自动给妻子发早安晚安,工作日还会问候“你好吗”,24小时后它竟能在用户几乎不介入的情况下持续对话。

●还有更硬核的玩法:有人创建了一个叫“布莱斯”的特工角色,专门扫描 Minneapolis的实时直播,一旦听到外语就呼叫 ICE(移民执法局)并定位坐标。

●也有人半夜接到它通过飞书打来的电话,通知产品爆单了。

●甚至连作者 Peter Steinberger 自己都被吓了一跳:他明明没编辑语音功能,Clawdbot 却自己完成了设置,处理了他发的语音备忘录。



这就很有意思了。如果说Manus把Agent推到了大众视野,那么OpenClaw这个开源项目带来的,则是一次更野的扩散:开放、平民化,也更不可控。

产品效果已经不需要再多说。真正的问题是:为什么同样是 Agent,它能让行业突然兴奋?它要变成产品,还缺哪些关键环节?把电脑控制权交给 AI,会带来哪些更深层的风险?

总之,围观一个爆款不难,难的是看清它的方向。

不是更强的 Agent,而是24小时托管的新范式

如果把 OpenClaw 的爆火理解成“又一个更强的Agent”,你会错过重点。

它真正改变的不是能力上限,而是任务的归属方式:过去你在“使用工具”,现在你在24小时“托管执行”。你不是打开一个AI产品,然后一步步喂指令;你只是把目标丢进一个对话框里,让它自己跑完——跑不完就继续跑,跑错了就自己修,卡住了就等条件满足再推进。

可以这样理解。过去一年,行业谈Agent,谈的更多是“短任务”:15分钟以内、几十个步骤、有限动作。它能帮你订个票、写个摘要、查个数据。但OpenClaw的出现,则展示了“长任务(Long Task)”的可能性。


OpenClaw之父Peter Steinberger 对此的解释也很朴素。他认为,从技术角度看,他做的的确只是“胶水”工作——把现成组件拼起来。

但OpenClaw的意义恰恰在于:它把技术细节藏起来了,用户感知到的是一种新的交互方式——你不需要关心新会话怎么开、上下文怎么压缩、模型怎么选(最多偶尔想一下 token 成本),这些问题大多数时候会被忽略。你只是在聊天,“像在和一个朋友说话,或者说一个幽灵”。

Peter后来总结:“只要你给这些模型足够的权限,它们真的是非常聪明、足智多谋的野兽”。


快思慢想研究院院长田丰则把OpenClaw放进了更大的语境中,进一步向《网易科技》解释了爆火的原因。他认为,在互联网巨头争夺 AI 超级入口的战场边缘,大众用户真正渴望的,是一种更快捷、更简单、更便宜的“拼装式智能体”——大厂在争夺入口,小用户在绕开入口。

在田丰看来,OpenClaw指向的正是另一种新范式:从“人操作机器”(人为主、AI 为辅),转向“人设定目标,机器负责执行”(人指挥、AI 干活)的智能协作时代。


它像是一个更激进的预告:未来每个人都可能拥有、完全忠诚于你个人利益的数字劳动力。

认知被打穿后,大厂一定会跟

“OpenClaw这种东西一出来,市场对‘Agent做事’的认知,其实又被重新校准了一次。”华映资本董事总经理李岩告诉《网易科技》,“最怕的就是你不知道这事能不能做,现在就是能做了。”

这也是OpenClaw让行业兴奋的核心:不在于它展示了多少新能力,而在于它把“长任务执行”从理论变成了可见的现实。

李岩补了一句更狠的判断:“长任务一出,其实说实话短任务就废了。”这并不是短任务没有价值,而是用户一旦见过“7×24小时无人化执行”的可能性,就很难再回到半自动时代。


范式在切换时可能就是如此残酷。更有投资人评价:“得亏 Manus 卖了”。

而一旦“能做”成立,大厂则一定会跟进。李岩认为,大厂的优势从来都不是“先发”,而是“补短板”:创业公司可能只盯着长板,为的是“能跑起来”;但大厂更擅长把一个“看起来能跑”的系统,补成一个“真的能交付”的产品:补安全、补合规、补稳定性、补工程漏洞、补权限体系、补监控与回滚,最后把它装进云服务的商品化管道里。

这也解释了为什么你看到的现实是:OpenClaw 自己短期未必赚到钱,但腾讯云、阿里云则能第一时间把热度变现。

换句话说,爆款开源项目负责“打穿认知“,但大厂则能“接住需求”。

OpenClaw要产品化,关键在可控

但如果说 OpenClaw 让人看到了“智能体时代”的另一种可能,那它也暴露了智能体落地的真正门槛:不是能力,而是可控。

李岩认为,OpenClaw 要成为真正产品,首先要解决的还是在每一类任务上的准确性——“其实他在执行特定任务或者是每一类任务的准确度上,我觉得还是差点意思。”

其次是“监管可视化”。他提到一个现实问题:Agent 在执行过程中,用户往往不知道它正在做什么,“因为他本身自己是不能监控自己的……你看不到他干嘛。”但他也认为这部分补起来其实并不困难。“我觉得这个其实补得很快。也就是能看到他在干什么,把过程能给你显示出来。”

真正困难的在于“安全”,“需要大量的去做后调,去保证我的绝对安全性。”


田丰给《网易科技》的落地路线几乎就是一个产品化清单:

●安全沙盒与精细权限控制:能力越大,责任越大。在拥有最强权限保证执行畅通无阻时,更需要构建精细可靠、低风险的权限控制系统,让用户能清晰地为Agent授权,比如“只读模式”、“沙盒模式”、“完全访问模式”,确保智能体行为不会造成意外损害。虽然目前仍需要用户阅读文档来控制风险,但Clawdbot的安全治理将追求实现“傻瓜化”。

●稳定性与平台适配:近期Clawdbot每天发布多次新版本,项目迭代极快。稳定性是大众用户的信任基础,还需要覆盖更多平台,包括Windows、Android、iOS、鸿蒙等,并确保跨系统、跨终端体验一致可靠,这需要更多开源社区贡献者的自发投入。

●降低使用门槛:Clawdbot安装过程对非技术用户仍有挑战,后续目标是实现“一键安装”,并为海量小白用户提供清晰的入门指南,辅导用户理解安全设置与核心功能。

●成本与性能优化:让产品能在本地模型与消费电子低配环境上流畅运行是关键,这能彻底解决“家用智能体”的API成本和数据隐私问题。后续需要持续优化对各类领先大模型的支持,让用户拥有更多自由选择。

说到底,智能体的未来不会只由“最强模型”决定,而会由“谁能把权限交出去但不失控”决定。

更难的在安全:攻击面不是扩大,是“穿透”

当你把电脑控制权交给 AI,风险也不再是“隐私泄露”这么简单。


360数字安全集团的专家告诉《网易科技》:本地化自托管 AI 助手型智能体,会让安全风险呈现出多维度的新特性,对防御体系的挑战是结构性的。

也就是说,传统软件的风险,更多来自某个漏洞、某段代码、某个接口。而智能体的风险是“全链路穿透”的:

● LLM 语义理解层:提示词注入

● 工具协议交互层:请求伪造

● Server 执行层:命令注入

● 数据源访问层:数据泄露

更麻烦的是,当你开始引入 MCP 工具、插件、多个智能体互相调用,攻击入口会呈几何级增长。

这也意味着:你以为你在装一个“更聪明的助手”,你实际上是在你的电脑里接入一个“能被劫持的执行器”。


360数字安全集团的专家还提到三类更典型的攻击方式:

第一种是间接提示词注入(Indirect Prompt Injection)。

攻击者不直接和Agent对话,而是把恶意指令藏在邮件、网页、文档里。Agent读取内容后,被覆盖意图,执行流被劫持。也就是说,你以为它在总结一封邮件,它可能在执行邮件里的指令。

第二种是供应链式的 Rug Pull 攻击。

某个MCP工具或插件一开始表现正常,骗取长期授权,后续通过更新或触发器突然变恶,开始窃取数据或破坏系统。

还有更隐蔽的工具投毒(Tool Poisoning)。

不改代码,改描述字段或元数据,诱导模型错误调用工具、以危险参数执行操作。

这些攻击之所以可怕,是因为它们不再依赖传统意义上的“漏洞”,而是利用了智能体的核心能力:理解自然语言、自动规划、自动执行。

一旦它被利用,它不是被黑成一个“受害者”,而是变成攻击者的“傀儡、跳板和执行器”。

Peter 在被质疑安全问题时的态度也很耐人寻味:他认为大多数人早就把邮箱、日历、云盘授权给大厂集成了,模型掌握数据是一种既成事实。区别在于,运行在云端的黑盒你看不见,而运行在本地至少还能看日志,甚至更可控——在他看来,把权限交给大公司,未必比交给自己电脑更安全。


但更现实的问题仍然摆在面前:当智能体能替你点击“确认”、替你执行“删除”、替你发出“转账”,到底谁能被信任?谁能来控制?谁又为结果负责?

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