退休开发者的“小玩意”，炸翻整个AI Agent圈

2025年的Manus将Agent（智能体）的执行属性全网普及，2026年开局直接迎来了一场“Agent爆发潮”。

新年首月，多款Agent产品密集亮相，包括AnthropicClaude Cowork、OpenAICodex、Kimi K2.5、阿里QoderWork等。其中，一款名为OpenClaw的开源项目与平台Moltbook的组合从大厂壁垒中杀出重围。

这股热潮并非停留在技术演示。真格基金投资合伙人杨远骋在2月初进行了一次真实交互：他通过OpenClaw构建的“投资人Agent”与一位创业者在Moltbook平台上的“创业者Agent”相遇，双方自主完成了需求匹配与初步沟通，并敲定了一场后续电话会议。“未来已来。”杨远骋的感慨，道出了许多从业者的心声。

市场的嗅觉最为敏锐。美团元老王慧文于2月初再发“英雄帖”，公开招募OpenClaw相关领域创业人才，标志着OpenClaw从个人开发者的开源项目，走向商业化创业方向。

然而，在话题热度与资本追捧之下，一个更为根本的议题也随之浮出水面。OpenClaw在验证“机器为人干活”可行性的同时，也暴露出当前基础设施薄弱、安全风控机制缺失等行业“底座”问题。Agent在证明其巨大潜力的同时，也吹响了面向下一代AI基础设施的创业号角。

“退休”开发者的意外产品

一切开始地非常随意。

奥地利开发者Peter Steinberger早年创办了 PDF 工具公司 PSPDFKit，公司运营13年后，于2021年被Insight Partners 注资1.16亿美元，他也从公司逐步退出。

据Peter描述，退休后他希望通过手机查看家里电脑的情况，但当时Vibe Coding的技术范式在运行 AI Agent时，经常一出现问题就卡顿在那里，他在等待大厂出面解决，但直到2025年11月也没有人做出来，“行吧，我先自己搞个小玩意试试。”

于是约一个小时内，Peter完成 WhatsApp与 Clawd Code（OpenClaw原型）的对接，用户发送消息即可触发带提示词的二进制程序执行并返回结果。这款初始功能简单的工具逐渐展现出强大的自生长能力，迅速迭代至30万行代码规模，适配多数主流通讯平台。

Peter在摩洛哥为朋友庆生时，高频依赖OpenClaw为其解决各类需求：从日常的问路、找餐厅，到专业的代码修复，甚至能够在未预设语音支持功能的情况下自主处理用户发送的语音消息。Peter意识到，与网页版 ChatGPT 不同，这款 “未加枷锁”的工具打破了功能边界，不仅能处理代码相关任务，更能覆盖各类生活场景难题。

两个月后，这个项目在GitHub上获得超16万颗星，一周内吸引200万访客，成为GitHub历史上增长最快的开源项目。社区在此基础上衍生出Moltbook这个只允许 AI Agent 发帖的社交网络，前 OpenAI研究科学家称其为"最接近科幻起飞场景的东西”。

OpenClaw之前，行业早已存在Manus、Genspark等Agent类产品，但OpenClaw仍凭借主动性与活人感成为现象级产品。OpenClaw拥有统一通讯接口，不需要下载新APP；拥有更强的上下文记忆功能与主动性，可以将复杂任务路由给不同子Agent处理。

简单来说，OpenClaw是一款拥有极高系统权限、能通过日常聊天软件远程操控电脑的“AI管家”。其核心不在于“对话”，而在于“行动”。它通过一个本地运行的“网关”服务，在聊天界面和操作系统之间建立了直接的“手脑”连接。

伴随大模型推理能力的逐渐成熟，行业开始注重模型执行能力，Agent由LLM（大语言模型）+规划+记忆+执行的框架逐渐成熟，OpenClaw在此时精准地补位执行落地环节，证明了Agent可以干活，且干得更主动、更优秀。

为什么是它？

市面上的Agent类别产品已不胜枚举，为什么OpenClaw能跑出来？

Peter在近期一档访谈中表示，行业内几乎所有产品都跑在云端，但如果你让Agent跑在自己电脑上，那它什么就都能干。云端Agent可以调用几个API，但本地Agent可以触碰你电脑上的一切，包括文件系统、浏览器、智能家居设备、特斯拉、Sonos音箱，甚至包括控制床垫温度。而这种差异的根源不是技术，而是能力边界。

因为OpenClaw自主开发出语音处理功能，并具备强悍的上下文记忆功能，Peter据此判断，未来80%的APP将被Agent取代，尤其是本质属于管理数据类的APP。或许有一类可以幸存：依赖摄像头、GPS等硬件传感器做实时数据采集类的APP仍有存在价值。

杨远骋将OpenClaw的爆火原因总结为四方面：打开IM（即时通讯工具）就能用；冲出了浏览器限制，可以在电脑里干活；具备“长记忆”工程能力；具备主动式AI特点。

目前AI存在的普遍缺陷就是记忆短，上周说过的事情可能今天再问就忘记了，OpenClaw的解决方法是把所有对话记录存在电脑Markdown文件（一种轻量、纯文本、结构清晰的笔记格式）里，跨越时间地积累对用户的理解。

此外，传统AI Chatbot与Agent几乎都需要用户主动“询问”，提交任务，沟通进展。但OpenClaw不同，只要将规则设定好，它靠内部调度与自动化机制即可主动前来沟通，行业将其称为“心跳机制”——不依赖用户主动提问，而是通过周期性自动唤醒的后台机制，主动检查任务进度、记忆状态与环境变化，并自主发起沟通、推进任务。

AI投资人李惠子表示，硅谷一直在等待一个机会，将AI Agent推向主流。但对于大众而言，这依然是一项晦涩难懂的技术，离广泛普及为时尚早。直到开源个人AI助手OpenClaw突然爆红，AI Agent时代似乎真正到来了，它向世界证明：技术娴熟的用户完全可以用极低的成本，迅速构建出强大的AI代理。

火了但又没有那么“火”

Agent领域上一个引发破圈热度与传播的现象级产品，还是Manus。Meta官宣收购Manus的消息后，2026年1月9日，中国商务部启动反垄断与数据合规审查，收购暂处审查期。

以Manus为对比刻度，OpenClaw在传播圈层与自身定位各维度，均有所差异。

科技博主宝玉对记者表示，就国内市场而言，OpenClaw的热度确实低了，但低的是大众层面的热度，开发者圈子讨论更集中。原因不是单一的，最大因素是新鲜感红利已经被Manus吃过一轮。Manus去年的爆发占据了一个不可复制的窗口——它第一次让普通人觉得AI不只是陪聊，而是能够替我把事做完的工具。甚至邀请码能炒到几万块，稀缺性、排队、黄牛等，都是Manus社交传播的燃料。

其次是部署门槛和成本门槛将大量普通用户挡在了外面。宝玉称，OpenClaw 需要安装运行环境、配密钥、开后台服务，腾讯云99元的镜像部署跑几个任务就会发现模型调用费烧得飞快。而Manus当时拿到邀请码，得到的就是一个封装好的网页，体验路径短得多。

还有一层更深的心理门槛是权限焦虑。宝玉表示，OpenClaw的核心能力是操作电脑、访问文件、管理日程，能力越强就越需要用户将更多权限交出去，大多数人到这一步就停了。且国内入口不友好也有影响，OpenClaw默认绑定Telegram、WhatsApp、Discord，不包括国内用户的日常高频APP，虽然也能接入飞书、钉钉、企业微信，但对普通人来说，门槛还是太高。

猎豹移动CEO傅盛表示，虽然行业有声音将OpenClaw定义为AI历史上ChatGPT之后另一个里程碑，但他认为，OpenClaw不适合99%的普通人使用。看上去非常火，但基本上还是很多技术专家的探索工具。

他称，虽然OpenClaw号称支持Mac与Windows，但对后者的兼容性并不好。且成本很高，虽然产品本身开源免费，但“跑”起来成本消耗很快，有人两个小时花费几十美元。且部署门槛与风险都很高。

硅基流动联合创始人杨攀的团队也尝试通过一句提示词去开发一款游戏，结果总耗费超800万token成本。对比问豆包一句话的费用，OpenClaw消耗的token将相差上千倍。

热度不同之外，OpenClaw的定位与Manus也并不相同。共绩科技创始人付智认为，OpenClaw相较Manus更底层一些。Manus刚出现的时候，几乎所有AI从业者都在想：我怎么做出下一个Manus？大家想的是“凭什么是他而不是我？”但当OpenClaw出现后，行业想的是：我能在OpenClaw基础上去做什么？两者的突破维度并不一样。

替Agent招募“兵团”

更高权限背后是更大的安全风险。面壁智能CEO李大海对记者表示，不论是豆包AI手机还是OpenClaw，所展现的都是智能终端的巨大潜力，但同时，两者所代表的终端方向也都缺乏端侧模型的支持，在反馈实时性与对用户个人隐私的安全保护方面仍有缺陷。因此李大海认为，方向是对的，但目前并非完全态，而是一场“大戏”的序幕。

360漏洞研究院分析认为，OpenClaw的安全风险基于其核心运作逻辑：由网关统一管理消息收发与路由，由多个Agent提供完成各项任务的能力，由工具和节点实现具体的物理执行。在OpenClaw的典型个人部署场景下，用户可能会因缺乏相应的安全运维经验，使得其遭遇各类网络攻击的威胁。

就连Peter本人也强调，能力越大风险越大，安全问题还没完全解决。OpenClaw有权访问你的电脑，如果你非要让它删除主目录所有文件，它可能会反复向你确认，如果你一直点“是”，它最后真会照办然后把自己也删了。

因此，Convergence AI工程负责人郑浅对记者表示，OpenClaw所展现的技术积累基本都是行业已有的技术，提供了更多接口、权限与交流频道，但产品角度目前更偏向玩具属性——你是否敢于用它去完成工作。更多的自由度意味着没有完善的方式去控制它。

但同时郑浅也认为，OpenClaw给到行业一定推动作用，让更多人意识到不同人之间的Agent可以互相交流，可以通过文件系统完善记忆功能，并推动Agent配套基础设施的建设与颠覆。

在豆包AI手机热潮时，行业便有过讨论，彼时的基础设施建设还是面向人，而非面向Agent，比如数据库对于Agent来讲是低效的数据储存方式，如果Agent是未来，那么专门适配Agent的数据储存方式就会诞生。同样的道理，目前的网页设计是为人类设计的，在Agent时代，网页UX（用户体验）、API设计将会变成什么样子？

硅基流动联合创始人杨攀也认为，当Agent 能够自主完成更多任务，包括直接访问数据库和调用接口时，是否还需要通过人类界面来实现这些功能？当Agent 需要直接访问所有数据和API接口，为Agent构建基础设施便是一个巨大的机会。

OpenClaw证明了Agent的可行性，同时劈开一片为Agent搭建基础设施的增长空间，包括完善的运行环境、API 接口和数据访问能力等。