我整个春节都在玩OpenClaw，俗称“养 虾”。
春节前它在圈内开始流行——与以往“一码难求”的新AI产品不同，这是一个由个人开发的开源项目，任何人都可以在自己的电脑上安装，租一台服务器也行。但由于它有一定的危险性，比如可能泄漏你电脑上的信息、或者误删重要文件，一般不推荐装在主力电脑上。网上常见的建议是给它配一台单独的Mac mini。
除了买电脑外，还需要另外购买大语言模型的算力，安装过程也需要和命令行打交道，对动手能力有一定要求。即使我现在算是个准程序员，初次安装时也踩了不少坑，前后折腾了两个小时，才终于通过聊天软件成功跟我的OpenClaw“龙虾”说上了话。
整体来说，“养虾”门槛不低。坦白说，折腾两个小时后，第一次跟它对话的那一刻是失望的——“就这？”看起来和普通的AI聊天没有区别。OpenClaw刚流行时，最吸引眼球的是一个叫“Moltbook”的项目——社区自发搭建的“龙虾”专属社交网站，人类不得入内，你可以让自己的“龙虾”在上面自主发帖、与别的“龙虾”互相回复。许多人对OpenClaw的探索就止步于此，好玩，但不实用，新鲜劲一过很容易失去兴趣。也是，花这么多金钱和时间养一只“龙虾”，就是为了让它自己上网冲浪吗？
但当我真正进入其内部，开始理解它的设计和工作原理，才慢慢发现它的魅力，并沉迷其中。这篇文章和往常不同，我想更多讲它的工作原理——因为只有理解了工作原理，才能用好它。
说到这里，还没介绍OpenClaw是什么。按官网介绍，它能让你通过聊天软件随时随地操控自己电脑上运行的AI编程工具——听起来有点无聊，谁会想在健身房写代码呢？在聊天软件里和AI对话也不新鲜，微信里就能和元宝聊天。但就和许多技术的演化路径一样，等人们真的用上它，就会探索出完全不同的玩法，即使这并非发明者的本 意。
许多成功养出“龙虾”的用户，会这么介绍它：一个7×24小时在线的个人助理。要做到这一点，OpenClaw有三个缺一不可的特征：持续在线、长记忆、自我学习。
先说持续在线。今天，大部分人使用AI聊天的方式更像在用搜索引擎，一问一答。OpenClaw更像一个一直清醒、持续运转的生命体——你交代它去做一件事，比如帮你盯着邮箱、提醒日程、总结新闻，它就会一直运行下去。
这么神奇的功能，当我看到它背后的原理，不禁拍案叫绝：它把你交代的任务写入一个叫“心跳”的配置文件，然后默认每半小时自动执行一次。
ChatGPT、豆包、Manus等其实也有“定时任务”，但大多需要单独设置，一般最高频率是“每天”——当定时器从“每天”变成“每半小时”，感受上就不再像闹钟，而更像一直在身边的助理。这样一个简单的改动，却跨过了一道心理门槛，让量变变成质 变。
第二个特点是长记忆。我在2025年10月的专栏中详细介绍过ChatGPT的记忆能力，“有了记忆功能，AI聊天才有可能成为你在工作和生活中的搭子”。OpenClaw的记忆能力作用类似，不再赘述。区别在于，OpenClaw的记忆直接用文本存储在电脑里，你可以随时去检查、修改它。
最重要的特点是自我学习。长记忆系统记住的更多是标签化的事实，比如我的ChatGPT总会在回答开头说“你作为一个关心AI的产品设计师……”，却很难可靠地记住我具体做事的方式。
这里要说到一个叫“技能”的概念。这也并非OpenClaw首创，而是Anthropic提出的一套标准——尽管“标准”听起来很技术，它其实就是一些用大白话写成的文本文件，用来教agent如何使用工具。
怎么理解？像Manus这样的通用AI agent，已经让AI有了“手脚”，可以使用各种工具。但打个比方，学会了如何操作水龙头、菜刀、燃气灶、锅铲，并不意味着你就能做出好吃的菜。如何组合使用这些工具，需要经验积累，记载这些经验的文本，就叫菜 谱。
“技能”就是“菜谱”，沉淀“如何做事”的知识。没有这些记载，AI当然也能靠常识理解工具怎么用，或者临时上网找菜谱。但就像做菜一样，每次现找既费时，网上的菜谱也未必合自己口味——自己常做的菜，还是记在小本本上更靠谱。
熟悉AI产品的朋友可能觉得这和自己创建工作流、在自定义角色中规定步骤差别不大。但“技能”在此之上有两个创新：其一，AI平时只需要记住“菜单”，等需要做某道菜时再查看“菜谱”展开详细步骤。这和教小孩子做事很像，如果一开始把所有细节一股脑告诉它，注意力反而被分散，并非常用的技能，知道需要时如何查询即可。其二，由于“技能”就是存在用户电脑上的文本文件，AI创建和修改它们非常容易。不需要你提前设计好，日常使用中边用边沉淀即可。这两点变化，让“技能”效果提升明显。
有了这三个特点，OpenClaw是目前用起来最像“人”的AI助手。在生活中，我主要让它做这几件事：阅读资讯并自动总结；记录我的想法、阅读和提问，积累知识库；管理待办事项和日程，每天早上帮我排优先级。这几件事听起来简单，但由于它持续在线、拥有记忆、能学习我的偏好，它是第一个能真正做好这些事的AI助手。尤其是自学习这一点，让AI学会了自我提升，成为了能自己修改自己的软件。
安装OpenClaw只是第一步（现在也有免安装方案了），但使用门槛更高。你需要掌握它的工作原理，遇到问题还需要知道如何排查和修正。理论上这样的产品不应该出现在这个专栏里，但它也绝非“折腾两小时、使用五分钟”的极客玩具——需要的投入很大，能发挥的价值也很大。如果你愿意花几天时间把它调好，它会是一个好用的助 理。
当然，也完全可以再等等。相信在未来一两个月，会有大量借鉴其架构、更成熟完善的产品出现，减少许多“折腾”。
回头来看，这里的每一个创新点都不是什么硬核技术。在阅读“技能”的文档时，我就在想：要做出这样的创新，最重要的可能是理解一个具有智能的生命体应该如何学习，在这个过程中如何管理其注意力。在“养虾”上的投入，也更像我们在教育或培训上的投入，要花时间去循序渐进地帮助一个智能体成长，将自己的技能、经验传授给另一个智能体。这种能力和耐心并不是每个人都有。在过去，这就是管理者的工作；在未来，这可能是每个人都需要学习的。
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