撰文：Yokiiiya

OpenClaw 现在的热度已经到了一个很少见的程度。GitHub 上，这个项目在短时间内获得了28 万 star 和 5 万多 fork。项目几乎每天都会发布新的版本。国内，3 月 6 日，腾讯云在深圳腾讯大厦门口举办免费安装 OpenClaw的活动，现场出现了近千人排队安装的场景。腾讯云的相关报道还提到，云上「养虾人」的规模已经突破10 万。与此同时，围绕 OpenClaw 的社区文化也在迅速形成。飞书在举办龙虾大会。深圳龙岗推出了「龙虾十条」。突然之间，整个互联网都在讨论一件事：养虾。

如果你打开朋友圈、视频号或者微信群，你会发现类似的消息几乎到处都是。有人在分享安装教程。有人在晒自己的「龙虾军团」。有人在讨论怎么用 agent 自动赚钱。当一项技术开始扩散的时候，人们讨论的往往不再是：它能解决什么问题。而是：如果我不参与，会不会错过什么。这种情绪有一个名字：FOMO（Fear Of Missing Out）。而 OpenClaw，很可能正在进入这个阶段。

热度高，并不意味着真正的落地

OpenClaw 的热度确实非常高。但技术传播和技术落地通常不是同一件事。从目前的情况来看，讨论 OpenClaw 的人，远多于真正把它用进稳定工作流的人。原因其实很简单。Agent 系统本身并不容易用好。

虽然安装流程看起来只需要几分钟，但真正使用时，用户通常需要处理很多问题：

• 模型 API 接入

• prompt 设计

• workflow 构建

• 工具链集成

• 权限配置

这更像是一个工程系统，而不是一个普通软件。「能装起来」和「能长期稳定使用」，其实是两件完全不同的事情。

国外社区的一些观察也提供了类似的信号。在纽约举办的ClawCon开发者活动中，现场有几百名开发者展示各种 OpenClaw demo 和工具封装。但媒体报道提到，活动现场讨论最多的并不是「OpenClaw 已经改变了哪些工作方式」，而是：

• agent 的可靠性

• 数据安全

• 权限控制

换句话说：技术社区本身也仍然处在探索阶段。开发者的实际体验也说明了这一点。很多人在安装 OpenClaw 之后，最常见的体验是：

• 能跑 demo

• 能完成简单任务

• 但很难构建稳定的自动化流程

一旦任务稍微复杂，就需要大量调试 prompt、修改 workflow，甚至重新设计工具调用逻辑。这也是为什么很多工程师会说：Agent 的难点不是「让 AI 做一件事」，而是「让 AI 持续、稳定地把事情做好」。

安全问题则是另一个现实因素。Agent 系统往往需要非常高的权限，例如：文件系统访问、执行命令、网络调用、第三方工具控制。最近已经出现关于 OpenClaw 的安全漏洞和恶意插件的报道，例如通过弱密码或恶意插件控制 agent 系统。这意味着一个简单的事实：它并不是一个适合普通用户「装完即用」的工具。

还有一个经常被忽略的现实：Agent 系统的价值高度依赖使用者本身的能力。如果一个人本来就擅长自动化、工程流程和系统设计，Agent 可以成为一个非常强的效率放大器。但如果缺乏这些能力，Agent 反而会变成一套复杂且难以控制的系统。

换句话说：OpenClaw 更像是高手的杠杆，而不是大众的即插即用工具。

因此，一个更准确的判断可能是：OpenClaw 的安装人数和讨论人数，远远大于真正形成稳定工作流的人数。它更像是一个被高度传播的agent 入口，而不是一个已经完成大众化落地的成熟产品。

为什么会出现 AI FOMO

如果把 OpenClaw 的现象放在技术周期里，其实并不奇怪。很多技术浪潮都会经历类似的阶段：技术出现→ 赚钱故事→ 工具爆发→FOMO→ 真正落地。现在的 OpenClaw，很可能正处在FOMO 阶段。

在这个阶段，人们讨论最多的往往不是：技术能解决什么问题。而是：别人是不是已经开始做了。技术在这个时候会变成一种文化符号。OpenClaw 的「养虾」文化其实就是一个典型例子。这些事情本身并不完全是技术事件，而更像是一种文化传播现象。

首先是模型公司的叙事。在 AI 行业里，技术公司通常需要不断证明技术正在改变世界。因此最容易传播的一种叙事就是：「这是一场革命。」例如：

• AI 正在替代大量工作

• AI 将重塑整个软件行业

• AI agent 将成为新的生产力基础设施

这种叙事本身并不一定是错误的，但它天然会制造一种情绪：如果我不参与，我会不会被淘汰。

其次是云厂商的推动。对于云厂商来说，Agent 是一个非常好的入口。因为每一个 Agent 系统背后，都意味着：更多算力，更多 API 调用，更多云资源。因此我们可以看到，很多云平台都在积极推动 Agent 工具的部署。例如：腾讯云推出OpenClaw 免费安装活动，吸引大量开发者现场安装体验。这种推动其实是一种很典型的技术扩散方式。

第三是内容平台的传播机制。在内容平台上，焦虑通常比理性传播得更快。例如最近大量出现的内容：「不会用 AI 的人会被淘汰」，「一台电脑养一个 AI 团队」，「30 天用 AI 赚 270 万美金」，这些内容的核心并不是技术细节。而是：紧迫感。

最后是普通人的不确定感。当一个技术周期刚刚开始的时候，大多数人其实不知道未来会发生什么。这种不确定感很容易转化为一种心理：如果别人都在行动，我是不是也应该做点什么。

于是就出现了各种现象：排队安装 OpenClaw。晒自己的龙虾军团。讨论如何用 Agent 自动赚钱。这些其实都是FOMO 的表现形式。

技术革命从来不是靠焦虑完成的

AI 很可能会改变很多行业。但技术革命从来不是靠焦虑完成的。历史上几乎所有重要技术都是这样发生的：最开始只有少数工程师在实验。然后一些公司开始在内部使用。再过几年，才慢慢进入更广泛的应用。

这个过程通常需要很长时间。而不是几周。OpenClaw 可能是一个有价值的工具。它让很多人第一次开始认真思考AI agent的可能性。

但现在围绕它的大量讨论，其实更像是一种情绪。真正会用 OpenClaw 的人不多，但讨论 OpenClaw 的人非常多。这其实是技术周期中非常典型的一种阶段。当所有人都在谈论工具的时候，真正重要的问题往往还没有被认真讨论。

真正值得问的问题其实不是：

「我应该安装什么 AI 工具？」而是：「我到底在解决什么问题？」如果问题是清晰的，工具通常会自己出现。如果问题是不清晰的，人们通常会做另一件事：安装很多工具。所以与其问：「我是不是应该开始养虾？」不如先问一个更简单的问题：我的工作里，到底有什么事情值得自动化。

因为 AI 真正改变世界的方式，从来不是：所有人同时开始使用一个工具。而是：少数人先把工具用在真正的问题上。然后慢慢扩散。

模型公司卖的是想象空间，云厂商卖的是部署入口，内容博主卖的是上车焦虑；但真正能把 agent 变成生产力的人，仍然需要很强的问题定义、流程设计、模型调度和安全控制能力。

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