龙虾很忙：从Clawdbot到OpenClaw，这只“AI爪子”到底是什么？

最近 AI 社区里，一款自托管 AI 助手火得不行：它的名字叫Clawdbot，Moltbot，好吧，应该叫OpenClaw！

这个名字变来变去的背后，其实是一段复杂的重名纠纷、昵称争议、粉丝自制表情包与假冒项目泛滥……看似混乱，却也反映了社区对这个开源项目的关注热度。有兴趣的可以去官网看看来龙去脉。

简单说，OpenClaw 不是一个只能回答问题的聊天机器人。它是一个可以跑在你自己电脑或服务器上的自托管 AI 助手 / 自动化代理平台。

你可以通过 Telegram、WhatsApp、Discord、Slack 等消息平台向它下达指令，它自动执行任务：整理日程、发送邮件、运行脚本、管理文件，甚至可以定制自己的“技能”，用 AI 帮你实际做事情，而不仅仅是聊天。它的定位可以理解为“真正能干活的 AI”。

对大多数普通人来说，这种东西到底有什么意义？

目前对于普通人来说，其实现在没什么实际意义。因为OpencClaw现在还安装和使用门槛相对还挺高，普通用户根本无法驾驭和使用它。

 但对于依赖AI工作的人来说，把你常规要做的数字化琐事，交给它来完成。它不是简单回答问题，而是在你的设备上实实在在执行动作 。

OpenClaw 的“落地”理念是把 AI 带回本地，让它能访问你授权的环境、权限和工具，从而完成实际任务。比如帮你自动整理邮件、安排日程、在指定时间提醒事项…这些都可以通过规则或对话实现。权限越分明，它做的就越准。对于技术爱好者和创业者，它意味着你可以轻易搭建一个私人 AI 助手，并让它长期开工。

OpenClaw 要求 Node.js 22 以上。可以用官网推荐的一键安装脚本，它会帮你安装 Node.js + OpenClaw：

这个命令会自动检查 Node.js 并安装 OpenClaw 的 CLI 工具。

安装完成后，在终端里执行 openclaw —version，看到版本号就说明安装没问题。

安装好之后，最重要的是启动onboard向导，这个向导一步步帮你设置好工作空间、消息通道和模型连接。

开始： 在终端中执行下面命令

这一步告诉你有风险，问你同不同意。

选择QuickStart，简化配置项。

选择模型 ：我这里使用Qwen模型，免费好用👍。有Google免费额度的朋友也可以选择Google Gemini3。主打一个白嫖😏。

这里要跳转网页授权，注意这是国际版的Qwen账号，可以使用Google账号登录。

选择使用coder-model模型即可。

聊天渠道： 根据自己情况选择，官方推荐使用WhatsApp或Telegram，功能支持的比较完整。国内可以使用飞书，但需要单独安装插件。

iMessage也不推荐，非官方支持，体验较差。

我使用Telegram，先搜索@BotFather，进入小程序创建一个bot。

bot创建好以后，进入详情页面，复制token。

回到终端，选择Telegram，把刚才复制的这个bot的token，填到这里。

配置技能： 选择几个你能看懂的并且需要的技能，或者先直接跳过。

配置完成： 选择本地的交互方式。选择TUI，然后就可以跟他对话了。

聊天渠道配对： 在Telegram上发一个消息，首次连接OpenClaw会要求进行配对。

返回终端，执行下面的命令，告诉OpenClaw配对码：

搞定，现在你可以跟你的私人管家对话了。

OpenClaw有无限的玩法，网上大神已经挖掘出了很多使用场景，也有很多厉害的skill。下面我简单介绍几个我的用法。

帮我画画： 需要安装nano-banana skill，调用google api，速度快，质量高，但是略贵。我现在还有google免费额度，所以用起来还是比较爽的。

关于生图，还有一个思路，在本地部署ComfyUI，预设好生图工作流，然后安装comfyui-request skill，直接调用本地工作流。这样的话，不需要任何生图大模型api，完全免费。

我已经实现这个流程，完全可行，除了慢一点，其他没毛病。

帮我找文件： 有时我在外面，需要找一份文件，身边没电脑，怎么办？让我的小管家帮我找，告诉他文件名，让他发给你，就这么简单。

你甚至不用记住文件的完整名称，告诉他大概信息，让他去找就行了，是不是比你的“预制人”同事好用！

整理代办项： 因为记性差，我经常会记一些代办项，但是躺在待办列表里不梳理，还是很乱。让小管家帮我梳理一下，这下我就知道应该先干什么了。openclaw 龙虾

远程写代码： 程序员又挖掘出了一种新的随时随地工作的场景😂。

想象一下，现在你只需要躺在床上，然后告诉小管家给哪个项目添加什么功能，然后悠闲的刷两个短视频，他就帮你把功能做好了，就这么简单😍！

这是他做的新功能，比较简单，这只是一个简单的演示。但我们基于的模型是Qwen-coder，所以编程能力还是很强大的，所以完成可以交给他一些负责的功能。

当然，我们还可以让他调用Codex CLI、OpenCode等专业的AI IDE，然后把自动测试和自动发布流程也集成进来。是不是想想就很爽！

OpenClaw 之所以火爆，是因为它把 AI 助手从云端带回了本地，让你能真正让它代劳事情，而不是只限于提问回答。这种“请求 → 执行 → 自动化”的模式，比传统聊天机器人更能释放你的时间，适合那些愿意动手部署并拥抱自主控制体验的人。

但它的部署门槛和环境复杂度也略微有些高。不过我总觉得OpenClaw 只是这个方向的一个起点。今年会涌现出更多的 OpenClaw 们，会更加的强大、更加好用、更加贴近普通用户。

现在想想，小扎的 Meta 花了20亿美元收购Manus ，是不是又要被OpenClaw给掀了桌子呢。