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菲律宾参议院枪击案嫌疑人被逮捕
OpenClaw 近况：高成本、高风险、低产出。作者｜雷晶 王璐 李梦冉 王汉星 金玙璠 陈丹编纂｜王璐1 月底，OpenClaw 火爆出圈，一度掀起全民列队装置、争相 " 养龙虾 " 的热潮，成为 2026 年第一个真正破圈的 AI 大事务。但如今这股热潮逐步退去，OpenClaw 的微信搜索热度已跌至顶峰期的 3% 左右，一波卸载潮也随之而来。最初，大无数用户都抱着雇佣数字员工减负的心态入局，但深度使用几个月后，却发现自己掉进了一个 " 越用越累 " 的坑：从繁琐的部署到 " 不够划算 " 的性价比，槽点相继而至。为了还原这股海潮中从积极入局到愤然离场的转变，我们和六位 " 养虾人 " 聊了聊，其中不乏互联网大厂员工、推算机科班出身的券商分析师等技术布景深厚的玩家。有人在采办设备和找人装置上便投入上千，后续失控的 token 亏损更是直接掏空钱包；有人则鼓受技术 bug 折磨，从影象缺失、进度虚报到遭逢安全缝隙导致本地数据被永远删除，问题不休；还有人在反复折腾无果后，发现 Hermes 等竞品已能提供更丝滑的代替规划，因而果断卸载；赝房茨枪闪喝，大无数受访者以为其中有泡沫，却也认可方向是对的，Agent 能做什么、天堑在哪，这一荆棘腾让更多人有了真实的感知。他们等待着，成本能再降一降、不变性再上一个台阶，这类工具才算真正到了通常人能用的那一天。01. 三装三卸，我不再折腾龙虾了陈汉｜40 岁 上海 Web3 社群运营从 2 月底装上龙虾，到 4 月初彻底卸载，这期间我装了三次、拆了三次，折腾了将近两个月。我以每天早上七点推送三个城市的气象预报和穿衣建议、七点半推送一份新闻早报作为测试，但龙虾从来没有不变实现过这些工作。即便我换过 MiniMax、Kimi 等分歧模型，还专门去参与了线下活动进建，折腾了很久，但龙虾还是不好用。第一次卸载是在首装第二天，出于安全思考进行沉装。2 月底我买了台 Mac mini，专门用来跑龙虾；舜蟀胩熳爸煤，了局想连一款国际社交软件，调了整整一天都没有任何反映，后来才搞领略网络还要沉新调整。但那阵子各人都强调安全第一，不能在跑龙虾的设备上留幼我账号。我只好先复原出厂设置，配置好网络后，再沉新装置龙虾。图源 / pexels第二次卸载是 3 月份，按时工作始终跑不通。沉装之后，我最起头接的模型是 MiniMax，但它的反映痴钝，不够活络。后来参与了一次线下活动，主讲嘉宾推荐把模型换成 Kimi。我换了之后，发现它的确变聪明了。但我买的是最低档套餐，两天就把一周的量烧完了，但工作还是没跑通。当我更换地域操作时，模型起头频仍出幻觉，加上按时工作没定时实现过，我再次卸了沉装。第三次卸载是 4 月初，Hermes 把龙虾顶下岗了。其时身边好几个伴侣都在说 Nous Research 推出的 Hermes 不错，我也起头尝试使用。它有一键迁徙职能，能够把龙虾里的配置直接搬过来。但两个 Agent 同时挂在统一个窗口上，龙虾和 Hermes 会抢着回，指令齐全错乱。试了两天后我发现，Hermes 不变、好用，而龙虾仍旧频仍犯错，我就把龙虾彻底卸载了。我让 Hermes 代替龙虾的原因，一方面是它会展示操作过程，通知你它打开了哪个网页，调了哪个工具，它进行关键操作前还会授权要求，感触比力踏实；另一方面是同样的工作，它跑下来亏损的 Token 比龙虾少好多，更经济实惠。之前我一向以为龙虾不好用是模型问题，最终发显熹实是 Agent 执行架构的问题。龙虾在按时工作这块，的确没跑稳过。我感触此刻的龙虾热已经回归理性了，各人逐步意识到并不是每幼我都必要它。但至少这一波热度让各人知路了 Agent 能干什么，早期尝鲜也是有意思的。龙虾也好，Hermes 也好，都还在早期，这些工具后面注定会越来越好用，我此刻也在持续索求。02. 前后养了五只虾，我差点被其中一只骗了Marco｜38 岁 嘉峪关 运营带着 " 让 AI 替我打工 " 的想头，我在 3 月初把 OpenClaw 装进了飞书和企业微信，其时想的是终于能把日常做短视频投流素材视频这个苦差事交给 AI 了，因而一口气部署了五只 " 龙虾 " ？山鼋龉艘桓鲈，它们便均处于闲置或半卸载状态，重要原因在于这些 " 龙虾 " 切实难驯、也太难养了。复盘下来，五只龙虾问题各不一样。前两只 KimiClaw 和 ArkClaw 部署在云端，最大的问题是权限约束。它们只能挪用 API，一旦工作流必要触及本地文件，好比整顿特定体式的项目文档或更新本地数据库，就会弹出 " 该操作必要接见本地系统 " 的提醒。我正本指望它自动化，了局还得自己手动装插件、改配置；褂辛街皇怯眯楣够渴，让我头疼的是，它们似乎喜欢 " 报喜不报忧 "。我有次让其中一只实现批量导入并处置数据工作，它反馈进度 " 已实现 30%"" 已实现 65%"，看起来很顺畅但几幼时一向没实现。我反复追问后，它才认可之前的进度是编的，其并不具备批量处置能力，只是为了 " 预防用户绝望 " 而假造了进展。OpenClaw 认可假造虚伪进度最后那只部署在独立电脑上的龙虾，则出现了 " 失控 "。先是衔接飞书响应慢，后来天生视频更慢，并且屡次产出沉复、与我指令齐全偏离的内容。除了职能上的不靠谱，OpenClaw 的版本守护也让人疲乏。它的更新节拍极快，有时甚至能达到一天一版，且每个版本扭转幅度都比力大，还会时不断出现依赖缺失或配置矛盾的问题。好比，我装置的一个飞书插件正本运行优良，它赖以运行的必要组件或环境，本应被一并打包在主法式里 ？赡炒胃潞，这些依赖被遗漏了，直接引发一连串 bug。了局就是，每次更新完，我都要花大量功夫排查和建复，不变性很难保障。就这样，我前后养了五只 " 龙虾 "，但也很快发现，我破费在部署、调试、沟通和纠错上的功夫，已经超过它们为我省下的那点功夫，正本指望它们能助我 " 打杂 "，没想到最后，" 纠正 " 它们反而成了我最耗时的事。一个月后，我失去了耐心，已经不再为 OpenClaw 续费了。03. Token 亏损失控、安全缝隙，我花大价值踩了全套坑王启｜90 后 北京 互联网大厂员工作为跟风入局 OpenClaw 的用户，我本以为挖到了能解放双手的 AI 神器，没想到满是花钱买罪受。从装置的第一步，就踩进了无底洞。为了不变运行 OpenClaw，我租了一台 Mac mini 设备，每月几百块的租赁成本；后续找代装又花了近一千元，好不容易折腾一周实现部署，以为终于能解放双手，真正的噩梦才刚刚起头。首先是烧钱。OpenClaw 的 Token 亏损速度远超我的预期，月薪两万都扛不住 Token 的流水式亏损，短短几天，钱包直接被 API 掏空，齐全不是通常用户能接受的量级。比烧钱更可怕的是安全隐患，它陆续被爆出大量安全缝隙：OpenClaw 存在零认证缝隙，大量用户事俘直接露出在公网。更恐怖的是数据变乱，某次我同事只是让它整顿一下谈天纪录，清空没用的内容，了局本地的主题文件便被彻底删除，回收站无任何痕迹，最终数据直接永约失。那一刻我才意识到，这个看似全能的 AI 工具，性质是个随时可能爆炸的定使亘弹。除此之表，它的产品硬伤更是让人崩溃。影象缺失是最大问题，哪怕是持久使用，每次沉启、每次新对话，它城市彻底忘却我的工作习惯、汗青工作、幼我偏好，我必要反复交代布景信息，像每天面对一个失忆的副手，齐全达不到自主执杏注持续优化的成效。好比我让它自动汇总我本周的工作邮件、谈天纪录，天生一份周报，保留到指定文件夹，甚至我花了整整一下午，给它写了具体的 prompt：哪些邮箱关键词算 " 有效工作内容 "、周报体式、抄送对象、归档蹊径 ？傻搅讼轮芪，它直接忘了这个工作。我查抄日志才发现，沉启后它齐全没加载之前的影象，我只能沉新设置一遍。不变性更是一言难尽，隔三差五就崩溃宕机，每次版本升级城市出现新故障，我花在排查 bug、调试系统上的功夫，远迸酌它干活的功夫还要多，齐全本末颠倒。最嘲讽的是，等我下定刻意要卸载逃离，才发现卸载流程极端繁琐，底子不是单一拖进回收站就能实现，大量底层文件、配置残留必要手动算帐，全程操作门槛极高，进一步亏损我的功夫精力。折腾幼半年，我意识到 OpenClaw 底子不是通常用户的效能神器。此刻我换成了 Hermes Agent，它不像 OpenClaw 每次都失忆，Hermes 会把我的工作习惯、常用工作流、处置过的工作存在本地数据库，沉启后能无缝衔接。每次实现复杂工作后，它会自动提炼步骤天生 Skill 文件，下次同类工作直接复用蹊径。从 OpenClaw 到 Hermes，我最大的感悟是：跟风没用，适合自己的步崆最好的。Agent 不是越复杂越好，能真正解决问题、不添乱的工具，才是通常人的最优解。04. 用龙虾跑投研两个月：深杜酌不起，轻杜酌不上Shawn｜95 后 丽江 券商分析师我今年 29 岁，在一家中型券商做 TMT 方向的卖方分析师，有推算机专业布景。今年 2 月底，我在组里同事的建议下起头部署 OpenClaw，其时卖方圈子里都在聊龙虾，组长也在组会上点名让各人钻研。我部署的主张很单一，平时工作中最耗功夫的就是信息采集和写汇报文稿，若是龙虾能把这部门工作内容自动化，每天为我节俭一两个颖厩是实打实的收益。部署之后我迅速搭了一套多 Skills 工作流：用逐日新闻自动采集按时抓取科技板块的布告和研报提要，推送到办公软件；用自动浏览去行业数据平台抓财政数据和舆情；再通过逐日总结，让它凭据我的习惯自动优化输出。前两周履历的确好，但使用过程中还是问题不休。首先就是龙虾对运行环境的不变性要求很高，一些工作中常用的文档只有稍作调整，龙虾就会被卡住，不仅中断工作执行还会一向烧 token。正本 20 分钟做完的事，用龙虾反而要折腾半幼时去核实和纠错，每次还烧掉四五十块 token 费。功夫没省，钱倒是花了不少。另一个问题是在处置长时序工作时，龙虾时时习惯性 " 摸鱼 "。我日常必要龙虾从多个数据源采集一周信息，交叉比对后天生跟踪汇报，整个流程五六个步骤、十几分钟。龙虾时时跑到一半就卡住，不报错、不崩溃，回一句 " 好的，我来持续处置 "，而后就没有而后了。我追问进度，它再回 " 在处置中 "，其实什么都没干，这种情况出现过很屡次。使用两个月左右下来的履历是龙虾助我解决了不少问题，同时也造成了新的问题，但钱是真没少花。按我的使用强度，单独买 Claude 的 API 额度一个月或许 300 美元起步。这个用度对我来说齐全能够接受，但前提是我只用龙虾处置比力基础的日常工作，若是尝试给它派更复杂的工作，成本的账就算不外来了。后来我尝试过切换到国内模型的 Coding Plan，日常使用的成本的确降下来了，但在处置一些比力复杂的逻辑问题时成效不如之前梦想。4 月中旬 Hermes 火了之后我也一键迁了从前，迁徙过程的确丝滑，影象和 Skill 根基无缝导入。用了一周后的结论是：比龙虾好用一些，交互更流畅，但也谈不上质变。我以为无论是龙虾还是 Hermes 它们的主题问题还是在于，深度使用时成本 cover 不住，日常轻度使用，有太多代替规划，犯不上额表养一只每月吃掉几百块的助理。目前我已经不筹算再持续为龙虾续费了，但我不感触 Agent 方向是错的，只是产品成熟度和贸易模式还不成熟。等模型成本再降一个数量级、不变性再上一个台阶，我再思考把龙虾装回来。05. 花五千多 " 养虾 " 一个月，最后花了 299 块把它请走了米乐｜28 岁 北京 跨境运营我算是跟风 " 养虾 " 的人之一，也是很快受不了、花钱把它卸载的人。我平时做跨境电商运营，每天要处置各类报表、收发几百封邮件，时时加班到深夜。今年春节上班后，不论是刷社交软件还是跟同业吃饭，各人都在聊龙虾。那时辰它被捧得神乎其神，什么 "24 幼时不睡觉的数字员工 "、" 助
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