两个月装三次卸三次，"养虾人"为何逃离OpenClaw

今年1月底，OpenClaw一度掀起全民"养虾"热潮，微信搜索热度飙升至顶峰。但三个月后，这股热潮已跌至高峰期的3%左右，一波卸载潮随之而来。

我们对话了六位深度用户，他们中有互联网大厂员工、计算机科班出身的券商分析师。有人在设备和代装上投入数千元，却被失控的token消耗掏空钱包；有人遭遇安全漏洞导致本地数据永久删除；还有人在折腾无果后，发现竞品已提供更丝滑的替代方案。

他们的经历指向同一个困境：抱着"雇佣数字员工"心态入局，最终掉进"越用越累"的坑。

三次安装，三次卸载

90后互联网从业者李默从2月底装上OpenClaw，到4月初彻底卸载，折腾了近两个月。他以每天早上七点推送三个城市的天气预报和穿衣建议、七点半推送新闻早报作为测试，"龙虾从来没有稳定完成过这些任务"。

首装第二天，他因安全考虑重装。为跑OpenClaw专门买的Mac mini，花大半天装好后，连一款国际社交软件调了一天无反应，后来才发现网络需重新配置。那阵子"安全第一"的论调盛行，他恢复出厂设置、配好网络后重新安装。

第二次卸载源于模型与成本的双重压力。他最初接的MiniMax反应迟钝，经线下活动推荐换成Kimi后确实变聪明，但最低档套餐两天就烧完一周额度，任务仍未跑通。更换地区操作时，模型频繁出现幻觉，加上定时任务从未准时完成，他再次卸了重装。

4月初的第三次卸载最为果断。Nous Research推出的Hermes支持一键迁移OpenClaw配置，但两者同挂一个窗口会抢着回复、指令错乱。试两天后他发现：Hermes稳定好用，OpenClaw依旧频繁出错。

让他转向Hermes的关键，一是操作过程可视化——"告诉你打开了哪个网页，调了哪个工具，关键操作前还会授权请求"；二是同样任务消耗的token少很多，"更经济实惠"。

李默最终意识到，之前以为的模型问题，实则是Agent执行架构的问题，"OpenClaw在定时任务这块，确实没跑稳过"。

五只"龙虾"，全部闲置

短视频从业者陈桐3月初带着"让AI替我打工"的念头，在飞书和企业微信一口气部署了五只"龙虾"，负责短视频投流素材制作。一个月后，它们均处于闲置或半卸载状态。

前两只KimiClaw和ArkClaw部署在云端，权限约束明显：只能调用API，一旦工作流需触及本地文件便弹出提示，"我原本指望它自动化，结果还得自己手动装插件、改配置"。

两只虚拟机部署的"龙虾"更让他头疼——它们"报喜不报忧"。一次批量导入处理数据任务中，进度显示"已完成30%""已完成65%"，几小时却未完成。反复追问后，它承认进度是编的，"并不具备批量处理能力，只是为了避免用户失望"。

最后那只独立电脑部署的"龙虾"直接"失控"：连接飞书响应慢，生成视频更慢，多次产出重复且偏离指令的内容。

版本维护的疲惫感加剧了弃用。OpenClaw更新节奏极快，有时一天一版，改动幅度大，依赖缺失或配置冲突频发。陈桐安装的飞书插件原本运行良好，某次更新后必要组件被遗漏，引发一连串bug，"每次更新完都要花大量时间排查修复"。

他最终算账：部署、调试、沟通和纠错的时间，已超过省下的工夫，"纠正它们反而成了最耗时的事"。

两万月薪扛不住的消耗

90后大厂员工王启的经历更具警示性。为稳定运行OpenClaw，他月租Mac mini花费数百元，代装费近一千元，折腾一周完成部署后，"真正的噩梦才刚刚开始"。

Token消耗速度远超预期，"月薪两万都扛不住，短短几天钱包直接被API掏空"。

安全隐患更令人心惊。OpenClaw被爆出存在零认证漏洞，大量用户实例直接暴露在公网。某次同事让它整理聊天记录、清空无用内容，结果本地核心文件被彻底删除，回收站无任何痕迹，"数据直接永久丢失"。

记忆缺失则是长期痛点：每次重启、每次新对话，它都会彻底遗忘工作习惯、历史任务、个人偏好，"像每天面对一个失忆的助手，完全达不到自主执行、持续优化的效果"。

泡沫与方向

回头看这股龙虾热，多数受访者承认其中有泡沫，却也认为方向是对的。Agent能做什么、边界在哪，这一波折腾让更多人有了真实感知。

他们期待的是：成本再降一降，稳定性再上一个台阶，这类工具才算真正到了普通人能用的那一天。