试了一圈龙虾后，我还是选了它

前两天我写了一篇纯文字小短文，因为某种原因很多人没收到，所以今天我再基于那个主题展开聊聊。

过去这段时间，我前前后后试了不少基于 OpenClaw 的变种龙虾。

有云端虾，有本地虾，有自研虾，也有各种套壳虾。只算我真正上手跑过、配过、折腾过的，应该不下十款。

也算是我自己真的在不同方案之间来回切换和长期比较之后，得出来的一个阶段性结论。

先说明一点。

这个结论只适合我，也只给你们做参考。

在我看来，选什么龙虾从来都不是在选一个「绝对最好」的产品，而是在选一套最适合自己工作方式的配置。

很多人问我，现在这一堆龙虾里到底哪个最好用？

对我来说，现阶段最好用的龙虾不是功能最花哨的，也不是界面最漂亮的，更不是宣传最猛的。

而是本地纯原生部署的 OpenClaw，也就是原生虾，不加任何科技与狠活儿的那种。

现在，它就 7x24 小时运行在我书房的一台老款 Macbook Pro 里。

这是之前被我淘汰掉的一台老电脑，本来准备留着做纪念的，毕竟它陪伴我从大厂离职到跟着我走完 7 年自由职业之路。

没想到的是，它以这样的方式获得重生。

而我的主力电脑，就是书桌上那台新款的 MacBook Pro，他们相差了 6 年。

为什么折腾一圈之后反而回到最原始的这一套方案？

我没选一键式安装版本，没选更轻量化的云端方案，也没选那些功能更多的平替。

表面上看，这是一个部署方式选择问题。但本质上，它其实是一个工作方式的问题。

你到底是想找一个「能用」的 AI 工具，还是想搭一套真正属于自己的 AI 工作系统？

如果只是前者，那很多云端产品和套壳产品其实都够用了。

但是，如果你和我一样，想要的不只是偶尔用一下，而是把它真正变成生产力基础设施，变成你工作流的一部分，那判断标准就完全不一样了。

我为什么最后选择本地原生 OpenClaw，核心原因有三个。

第一，数据完全私有化。

这一点其实比很多人想象中更重要，因为你一旦开始认真使用 AI，喂给它的内容就不只是公开信息了。

会有你的日程安排、你的文档资料、你的写作草稿、你的会议记录、你的聊天内容，甚至还会有你的商业思考、选题方向和工作方法。

说白了，就是你最核心的数字资产。

如果这些资产长期跑在别人的平台里、别人的规则里、别人的限制里，你会发现，表面上你是在用工具，实际上你是在把自己的工作流寄存在别人的系统里。

因为真正值钱的，从来不是某一次 AI 对话，而是你和 AI 共同沉淀出来的那套能力系统。

本地部署的好处之一，就是数据归属权在你自己手里。数据在你电脑上，配置在你电脑上，工作流也在你电脑上。

只要定期备份，整套系统就是可控的。对我来说，这种可控感非常重要。

第二，操作空间足够大。

一个能发挥生产力的龙虾，不是让它陪你聊天，而是让它进入你的工作环境，帮你执行任务，协同工具，调动资源。

比如，我可以直接让本地 OpenClaw 打开电脑浏览器，去读一篇公众号文章，然后给我反馈。

我也可以让它帮我打开豆包提问，或者打开 Lovart 去作图。

再进一步，它还能和本地文件、浏览器、日历这些东西联动，包括一些办公软件的会议预约、文档处理、事务管理等。

你会发现，这时候它已经不是一个单纯的问答工具了，而更像一个真的在帮你干活的 AI 员工。

这一点，就是本地原生 OpenClaw 和很多云端产品之间最本质的区别。

云端产品不是不聪明，而是它天然被限制在云端。它可以回答你，但它很难真正进入你的电脑环境、你的本地操作链路、你的真实工作现场。

而很多生产力，恰恰就发生在这个现场里。

第三，配置自由度足够高。

这一点对普通用户未必是第一需求，但对我来说非常关键。

因为我现在不是把 OpenClaw 当成一个单点工具在用，而是把它当成一个可以扩展、可以编排、可以协同的多 Agent 系统在用。

举个简单的例子。

我现在本地一个 OpenClaw 实例，已经配了 3 个独立工作区的 Agent。

然后对应 3 个飞书机器人。

而且，每个 Agent 用的模型都不一样，分工也不一样。

有的更适合内容，有的更适合执行，有的更适合信息处理和流程协同。

要实现这一套，其实不复杂。我只需要在本地修改配置文件，然后控制 OpenClaw 网关就可以。

但是你换成很多套壳虾或者自研虾，这种灵活性就会明显下降。

它们不是完全不能做，而是你会明显感觉到，边界更多，限制更多，扩展成本也更高。

这也是为什么我越来越觉得，OpenClaw 这类 AI 框架产品，越往后用越不是在比功能，而是在比三个东西。

第一，谁更自由。

第二，谁更可控。

第三，谁更接近真实工作流。

很多人选工具的时候，很容易被一个误区带偏，就是总想一步选到「最强」的那个。

但 AI 工具不是手机，也不是电饭煲，不是看参数高低就能下结论的。

AI 工具的本质，更像是操作系统，或者更像是工作平台。

你选的不是某一个按钮，而是你未来所有工作动作将依附在哪个底座上。

底座一旦选错，后面越用越重，迁移成本越高。

所以我现在判断一个龙虾值不值得长期用，看的已经不是它能不能回答问题，而是它能不能承载我的工作流。

能不能接入我的本地环境、能不能随着我的需求变化继续扩展、能不能从一个 AI 工具，慢慢长成一个 AI 系统。

如果能，它就值得我继续投入。

如果不能，那哪怕它再花哨，我也只会把它当成一个过渡性产品。

再说一下 IM 工具的选择。

我现在用得最多的，还是飞书，同时搭配微信上的 ClawBot 在用。

为什么我最后会更偏向「本地虾 + 飞书」这套组合？

其实选飞书并不是因为它功能最强体验最好，而是我用起来比较顺手而已，而且已经有一些数据在这里沉淀，比如我的历史文档、日程、会议等。

另外，像钉钉其实也不错，而且现在也开源了 CLI，对 Agent 的支撑能力更强了。

企微和微信也都可以，我觉得就看你平时使用哪个平台最多，把 AI 化的工作流和日常的常用 IM 工具集成就行。

再说下微信上的 ClawBot，我觉得它更像是一个轻量入口。方便，直接，适合高频沟通。

但如果你真要做多机器人协同，做文档沉淀，做日历会议联动，做更复杂的组织化工作流，飞书和钉钉这类工作台的灵活性还是明显更高。

很多人以为，选 AI 工具，就是选一个现在最好用的。

但在我看来，真正重要的，是你选的这套东西，半年后还能不能继续长在你的工作方式里。

AI 变化太快了，今天最火的，明天可能就没音了。

今天看起来体验最好的，明天可能就会遇到限制、涨价、封闭、能力边界。

所以我越来越倾向于把「短期体验」和「长期能力」分开看。

短期体验，很多产品都能给。

但长期能力，只有那些可控、可扩展、可沉淀的系统，才能真正留下来。

说到底，我现在选龙虾，已经不是在选一个工具，而是在选一个数字分身的生长环境。

它未来能不能接住我的工作方法体系，能不能沉淀我的知识和能力，能不能变成多个分工明确的 AI 员工，能不能真正开始替我处理越来越复杂的任务。

这些，才是我最关心的。

最后说个事儿，这两天我还在继续折腾 OpenClaw 的硬件能力。

现在我的龙虾，已经可以自动读取我手机上的通知消息，然后帮我整理和汇总了。

这意味着什么？

意味着 OpenClaw 对我来说，已经不是一个只在电脑里等我调用的软件了。

它开始慢慢接进我的日常信息流，开始从「我主动用它」，变成「它主动替我处理一部分信息」。

如果再往前走一步，它就不只是一个工具了，而会越来越像一个真正的 AI 员工。

当我把电脑和手机都交给他，他也会学了我的工作方法，沉淀了我的知识、技能、能力，在权限可控的边界范围内，我一个人带着一个 AI 团队的效率就是原地起飞的。

事实上，我现在已经感受到了。

那种感觉虽然很恍惚，但也很具体。

AI 的出现，让我这种做了 7 年一人公司的人，重新升级为「AI 个体户」。

终于，我不再是一个人战斗了。

················· 唐韧出品 ·················

安可时刻

最近我给自己的 OpenClaw 接上了一个硬件，可以实现对我手机消息的读取，相当于多了个能帮我汇总手机消息的助理。

不只是统计，还能分析和提炼关键信息，也能实现跨应用总结。

这个效率，又上升了。