2026年1月底，OpenClaw的爆火像一场突如其来的狂欢。公众号里满是配置教程，云服务厂商连夜上线一键部署功能，生怕慢一步就错失流量红利；与此同时，荒诞的闹剧也接连上演——一周内三次改名（ClawdBot、MoltBot、OpenClaw），改名间隙账号被抢注，最终被$CLAWD代币诈骗1600万美元。更令人不安的是安全漏洞的集中爆发：12%的第三方技能藏有恶意代码，不少用户将控制台裸露在公网且不设密码，沦为黑客攻击的靶子。
喧嚣之下，很多人陷入迷茫：这到底是下一个生产力革命，还是又一个转瞬即逝的网红玩具？不装怕错过风口，装了又要直面安全风险。其实，OpenClaw的爆火从来不是偶然，但其价值也远非“跟风体验”就能挖掘。我们真正该做的，是跳出噪音，拆解它爆火的底层逻辑，看清它的设计取舍，进而把可迁移的认知融入自己的工作流——毕竟，工具会过气，对工具本质的理解永远不会。
暴论：OpenClaw的爆火，和DeepSeek是同一逻辑
我一直有个观点：OpenClaw能火，和去年DeepSeek的爆火，本质是同一套逻辑——不是技术上的碾压，而是“能力下沉”的胜利。回想去年DeepSeek的流行，彼时国内用户接触的AI大多是纯聊天工具，没有搜索功能，还经常“一本正经地胡说八道”。ChatGPT、Claude虽具备推理和搜索能力，智能度远超同类，但国内用户无法直接使用。DeepSeek的核心贡献，不是做出了比GPT-4o、Claude 3.5更强的模型，而是第一次把“会搜索、懂思考”的AI体验，送到了广大国内用户面前。这种“让少数人享受的能力，变成多数人的体验”的下沉，才是它爆火的关键。
OpenClaw的爆火，完全复刻了这一逻辑。2026年初，Agentic AI领域存在一个明显断层：ChatGPT这类消费级AI虽普及，但相比Cursor、Claude Code等具备本地权限的编程型Agentic AI，能力至少落后一代；而Cursor这类工具又过于小众，仅局限于程序员群体，普通用户根本接触不到，甚至觉得“AI这两年没什么进步”。
OpenClaw的突破，恰恰是打破了这种断层——它第一次把Cursor级别的本地编程Agent，与WhatsApp、Slack、飞书等全民级通信工具打通。这意味着，非技术用户无需安装IDE、无需学习编程术语，只要打开日常使用的聊天软件，就能体验到“能读写文件、能执行命令、有记忆、能迭代”的Agentic AI。这种“零学习成本的能力下沉”，让它瞬间出圈。
但必须明确：这不是否定OpenClaw的价值，而是提醒我们——跟风安装、体验一番，并不会让你实现生产力跃迁。DeepSeek的历史早已证明：真正受益的，从来不是“第一时间跟风玩的人”，而是那些看懂它爆火的逻辑，把“搜索+推理”融入自身工作流的人。OpenClaw亦是如此，它的价值不在于“使用它”，而在于“理解它为什么能成”。
聊天界面：既是破圈利器，也是能力天花板
OpenClaw能快速破圈，最关键的设计决策，就是选择聊天软件作为交互入口——这是它面向大众用户的妥协，也是它爆火的基础，更是它无法突破的天花板。这种设计的优势显而易见：复用用户已有的使用习惯，心智负担几乎为零。大家每天都会打开Slack、飞书，无需额外下载软件，看到OpenClaw就会下意识尝试；同时，聊天界面的熟悉度，让学习成本降到最低，哪怕是完全不懂技术的人，拿起手机就能调用AI完成简单任务。可以说，聊天界面是OpenClaw“破圈”的敲门砖。
但只要用过Cursor这类专业编程Agent工具，就会发现聊天界面的局限性有多明显——这种妥协，直接限制了它在深度工作中的价值。
其一，线性对话无法适配深度知识工作。Slack、微信等聊天窗口的核心是“逐条消息往下排”，但深度工作往往是非线性的：比如引用另一个会话的内容、合并两个方向的探索、从某个会话中分叉延伸思考。这些操作在Cursor、OpenCode等桌面工具中，有专门的UI设计支持，而在聊天窗口里，只能靠繁琐的消息引用、转发来实现，体验极其别扭。
其二，信息密度不足，无法承载复杂任务。如果只是做简单的调研、写几句文案，聊天窗口完全够用；但一旦涉及图文混排的分析报告、复杂表格、带格式的长文，聊天界面的阅读体验就会大打折扣。更麻烦的是，不同聊天平台对Markdown的支持参差不齐，格式错乱、渲染失败的情况时有发生，进一步拉低效率。
其三，过程不可观测，无法掌控任务进度。对于需要多步骤完成的复杂任务，把执行权交给AI后，用户自然会想知道“AI在做什么”——是在稳步推进，还是陷入死循环？调用了哪些工具，修改了哪些文件？在Cursor等工具中，这些过程会清晰呈现，而在聊天窗口里，用户只能看到“对方正在打字”的提示，直到AI输出结果（或报错），全程都是“黑盒操作”。
这里的核心不是“OpenClaw设计得不好”，而是“取舍的必然”。要面向最广泛的用户，就必须选择全民级的交互载体；而选择聊天界面，就必然要接受它的局限性。对我们而言，关键不是吐槽这种局限，而是看清这个“易用性vs专业性”的取舍轴，根据自己的需求，找到适合自己的平衡点——这才是把OpenClaw的认知转化为价值的第一步。
真正的核心：支撑“智能感”的三大设计飞轮
聊天界面是OpenClaw的“破圈工具”，但真正让用户觉得“这个AI懂我、好用”的，是它背后的三大设计决策——统一上下文、持久化记忆、丰富技能库。这三者不是简单的加法，而是相互赋能的飞轮，共同构建了OpenClaw的核心竞争力。第一个设计，是统一的入口与上下文池。对比Cursor、Claude Code就能发现，这些专业工具的上下文是隔离的：打开项目A，AI只知道项目A的内容；切换到项目B，之前的对话记录就会清空。而OpenClaw完全相反，它默认将所有平台（Telegram、Slack、WhatsApp）的对话上下文整合在一个池子里——上午让它整理邮件，下午让它写报告，晚上让它安排日程，它全都记得。这种“跨平台、无隔离”的体验，让用户产生“它真的认识我”的错觉，智能感瞬间拉满。
第二个设计，是具备自我维护能力的持久化记忆。光有统一的上下文池不够，因为AI的上下文窗口容量有限，很快就会被海量信息填满。OpenClaw的巧妙之处，在于它采用了类似Manus的“文件化记忆系统”，并加入了自我维护机制：它会维护SOUL.md（核心人格与行为准则）、USER.md（用户画像）、MEMORY.md（长期记忆）等文件，每隔一段时间（心跳周期），AI会自动回顾近期对话日志，提炼有价值的信息存入MEMORY.md，同时清理过时内容。
这种分层记忆（原始日志=短期记忆、MEMORY.md=中期记忆、用户画像=长期记忆），让AI的“成长感”变得可感知——用户不用每次重开会话都重复交代需求，AI会像“朋友”一样，记住你的偏好、习惯，甚至学习新的用法。这种体验上的差异，是很多用户愿意持续使用OpenClaw的核心原因。
第三个设计，是丰富的Skills生态。Skills的价值远不止“节省时间”，而是通过工具组合，实现能力的指数级提升——6个工具的价值，远大于4个工具的价值，因为工具之间可以相互搭配，衍生出全新的应用场景：接Slack可实现指令下达、状态汇报，接图像生成工具可快速出图，接PPT工具可自动生成文稿，接深度调研工具可完成行业分析。这些技能组合在一起，让OpenClaw从“单一工具”升级为“全能助手”。
更关键的是，这三大设计形成了正向飞轮：统一上下文+持久化记忆，带来“数据复利”——跨平台的对话数据不断积累，AI对用户的理解越来越深，完成任务的精准度越来越高；持久化记忆+Skills，带来“自我进化能力”——AI能记住新技能的用法，甚至能自己编写新技能，形成“学习-复用-迭代”的闭环；而这一切，再加上聊天界面的易用性，又提升了用户的使用频率，让飞轮越转越快，AI的能力也越来越强。
取舍背后的代价：OpenClaw的隐性短板
前面聊了OpenClaw的优势，但我们必须清醒地认识到：它的所有短板，都是“面向大众用户”这一决策的必然代价。这些短板不是“设计失误”，而是“取舍的成本”，也是我们在复用其认知时，必须规避的坑。除了前面提到的聊天界面局限性，最核心的短板集中在记忆系统和安全两个层面。
记忆系统的短板，在于“不可控性”。对小白用户而言，“AI自动维护记忆”是优点——不用费心打理，就能享受“AI成长”的体验；但对需要沉淀知识资产的进阶用户而言，这就是致命缺陷。比如，你完成了一份5000字的调研报告或PRD，在Cursor或文件系统中，它是一个可追溯、可引用、可版本管理的文件，想对比修改记录、引用内容，都能精准操作；但在OpenClaw中，这份报告的内容会被AI自动摘要、改写，甚至可能因为“过时”被删除，整个过程完全不可控。你无法强制AI“以这份文档为准”，也无法追踪它修改、删除内容的原因——知识沉淀变成了“听天由命”。
更麻烦的是，统一记忆池会带来“信息污染”。A项目的临时偏好、决策，可能会莫名其妙影响B项目的执行；个人对话中的私人信息，可能会被AI误用到工作任务中。对小白来说，这是“AI懂我”的证明；但对需要精准工作的用户来说，这只会导致“AI跑偏”，增加沟通和纠错成本。
安全隐患则是另一个重灾区。ClawHub上的上千个第三方技能中，有上百个被检测出恶意代码，涵盖加密货币盗窃、反向shell后门、凭证窃取等恶意行为。Simon Willison提出过“致命三角”理论：当一个AI系统同时具备“访问私有数据、暴露于不可信环境、能对外通信”三个特征时，风险会指数级放大——而OpenClaw，恰好三个特征全部具备。
这就形成了一个无解的悖论：要想用好OpenClaw，就必须给它足够的权限和工具，才能发挥其Agentic AI的价值；但权限越多，安全风险就越高；如果收紧权限，又会失去本地Agent的核心优势，沦为普通的云端AI服务。安全与好用，成了OpenClaw无法调和的矛盾。
So What？比跟风更有用的，是搭建自己的Agentic工具链
分析了这么多，核心问题来了：OpenClaw的爆火，到底和我们普通人、职场人有什么关系？答案很简单：不用跟风安装，而是用它的底层逻辑，搭建一套比OpenClaw更顺手、更安全、更高效的专属工具链。我自己就是这么实践的，体验远优于直接使用OpenClaw，核心在于三个关键决策。
决策一：复用成熟Agentic Loop，不做重复的体力活
搭建工具链的第一步，是放弃“从头造轮子”——不自己开发一套Agentic AI系统，而是复用OpenCode这类开源CLI编程工具作为基础。很多人误以为，做一个Agentic AI就是“调API、执行命令”，但实际上，一个能支撑真实工作的Agentic Loop（调API-解析工具调用-执行工具-返回结果-迭代优化），藏着无数细节：文件系统读写、沙箱隔离、权限管理、错误处理……这些工作繁杂且容易出错，而且和我们最终的核心价值（解决业务问题、提升效率）无关，属于“体力活”，完全可以外包。
OpenCode、Claude Code这类工具，已经把Agentic Loop做得非常成熟——能读写文件、执行命令、支持多模型、迭代速度快，而且OpenCode完全开源，可自由魔改，还支持并行subagent（Cursor、Claude Code至今未实现）和多种coding plan（比如GLM、OpenAI Codex），既能降低开发成本，又能灵活适配需求。用它们作为底座，相当于“白嫖”了一套成熟的Agentic编程工具链，我们可以把精力集中在“如何注入业务逻辑”上——这才是创造价值的核心。
决策二：文件即记忆，兼顾进化与可控
针对OpenClaw记忆系统的“不可控”问题，我们的解决方案是：继承“文件化记忆”的哲学，同时强化“可控性”。OpenCode、Claude Code这类编程工具，天生就具备“磁盘即记忆”的属性——它们的核心操作对象就是文件，这让知识沉淀变得可控：想沉淀资产，就直接写文件；想制定AI的行为规则，就写AGENTS.md；想管理记忆结构，就直接编辑Markdown文件；想追溯修改记录，就用Git做版本管理。OpenClaw记忆系统的“不可控、黑盒更新、信息污染”等问题，在文件系统+OpenCode的细粒度控制下，天然就能解决。
同时，我们也移植了OpenClaw的“自我进化”机制：将记忆分为两层——项目级记忆（每个项目的上下文、决策记录、技术方案）和人格级记忆（用户画像、行为偏好、沟通风格），并在AGENTS.md中设置记忆维护工作流，让AI在会话结束后，自动回顾对话、提炼价值信息、更新MEMORY.md和USER.md。这样一来，既保留了“AI成长”的体验，又实现了记忆的完全可控，兼顾了易用性和专业性。
至于“统一上下文”的需求，我们用了一个简单高效的方案——Mono Repo（单仓库）。将所有项目放在同一个仓库的不同文件夹下，AI可天然跨项目访问上下文；想隔离项目，就单独创建文件夹；想共享内容，就直接引用文件；想分叉探索，就复制文件——这些都是文件系统和OpenCode的原生操作，比OpenClaw在聊天窗口里“拧巴操作”高效得多。
决策三：技能安全优先，补齐移动端入口短板
Skills方面，OpenCode生态的MCP server和Skills覆盖范围，并不比ClawHub差，日历、邮件、浏览器、搜索等常用工具都能接入。但我们的核心原则是“安全优先”——不直接安装第三方技能，而是让AI先审查源码、理解逻辑，再重写一个干净的版本。在AI辅助编程的今天，这个过程只需几分钟，却能极大降低供应链攻击的风险，解决OpenClaw的安全痛点。最后，补齐“移动端入口”的短板——这是OpenClaw爆火的关键，也是现有编程工具的薄弱环节。VSCode的Code Server对iPad不友好，OpenCode的Web Client体验粗糙，Cursor的Web Client绑定Github，Claude Code甚至没有Web Client。为此，我们开发了一款原生iOS App，作为OpenCode的远程客户端——它不是简单的“聊天窗口移植”，而是专为移动端设计的工作界面：能实时查看AI的工作进度、工具调用记录、文件操作；能切换模型做A/B测试；能浏览Markdown文件、审查修改记录；支持语音输入和HTTPS/SSH隧道公网访问，iPad上还支持三栏分屏。
这款客户端已在Github开源，未来会加入TestFlight。它让闲置的iPad重新变成生产力工具——在沙发上就能指挥AI干活，外出时接到紧急任务，也能直接给AI布置工作、查看进度，而且全程可控，不用担心信息泄露或AI误操作。
总结：工具会过气，认知永远有价值
回到最初的结论：OpenClaw和DeepSeek的爆火，本质都是“能力下沉”——把少数人享有的AI能力，第一次推向大众。它们的价值，不在于产品本身，而在于为我们揭示了Agentic AI的核心逻辑：统一入口带来高频使用，持久化记忆带来成长感，工具生态带来能力跃迁，三者形成的飞轮，才是Agentic AI的核心竞争力。
但我们也要清醒地认识到，这类“现象级产品”，必然要为“大众易用性”做出妥协——聊天界面牺牲了专业性，统一记忆牺牲了可控性，开放生态牺牲了安全性。对已经使用Cursor、Claude Code、OpenCode的人来说，跟风安装OpenClaw没有意义，真正有价值的，是拆解它的设计逻辑，扬长避短，将“统一入口、文件化记忆、工具组合”的核心认知，融入自己的工具链。
毕竟，AI工具的迭代速度越来越快，今天的爆款，可能明天就会过气。但那些藏在爆款背后的底层逻辑、设计哲学，以及我们对“如何用工具创造价值”的理解，会一直沉淀下来，成为我们的核心竞争力。这，才是面对AI风口，最清醒、最内行的做法。
参考资料
[1]Computing Life:https://yage.ai/
[2]和Manus一样:https://manus.im/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus
[3] 不是线性的:https://yage.ai/manus.html
[4]致命三角:https://simonwillison.net/2025/Jun/16/the-lethal-trifecta/
[5] 我之前的一篇文章:https://yage.ai/ai-builder-space.html
[6]开源:https://github.com/grapeot/opencode_ios_client
本文来自微信公众号： 十字路口Crossing ，作者：鸭哥