作者｜洋紫

编辑｜刘景丰

如果不做点什么，就会被时代抛弃。

2026开年，一场FOMO式（错失恐惧）创业潮席卷了中国市场。热潮之下，让自己动起来成为了对抗焦虑的最优解。从大厂免费安装到付费卸载小龙虾的业务上线，更多仍是还不理解龙虾是什么，就已经被信息淹没的人。

小红书上有博主形容，“OpenClaw用了，感觉我成了AI时代的范师傅”，“制造焦虑，步步为营，因为总有人会忍不住上‘架’，也总会有越来越多的人，看别人走到第三步（担架）的时候，觉得自己现在起码得走前面一两步了。”

当带着OpenClaw的标签成为流量本身时，或许OpenClaw到底好不好用已经并不重要。只要蹭上风口，总会有范师傅不得已上架。有人说2026的加速比2025还疯狂，以至于前一天的信息，在次日已经变得不重要了。

笔者认为，2026的实际速度并没有快到无处喘息。声音和情绪，要比真实在发生的改变传播的更快一些。本文，我们尝试观察普通人养小龙虾的实际成效，文章截稿日期为2026年3月16日，以便变动的世界刻录每个时间标尺。风急浪大时，不妨试试找到属于自己的节奏，不被裹挟前行。

先来回答一个问题，OpenClaw到底是什么？与此前AI Agent（智能体）相比，OpenClaw的进步点在哪？

简单理解，OpenClaw让AI不只是聊天，而是能真正能够行动了。

华创证券在研报中这样形容：传统的云端大模型像一位无所不知的远程顾问，只提供文本方案；而OpenClaw拥有与用户等同的系统权限，能直接操作电脑终端、编写代码、管理文件，是真正“有手”能干活的执行者。

与此前的AI Agent相比，而OpenClaw内置了规划、记忆和工具使用三大核心能力，代表了新一代的“自主Agent”，不再需要人类通过复杂的代码或指令进行远程操控。

因此，OpenClaw的出现被业内人士称为AI的“第二次范式革命”，是一场从“动口”到“动手”的跃迁。

在中国市场，OpenClaw迅速火爆出圈，更多则是一种营销的胜利。从云厂商的角度来看，帮忙免费安装的背后，是清晰的商业模式。

Agent执行复杂任务时，Token消耗量是普通对话的数百倍。用户规模越大、使用频率越高，模型调用产生的商业价值就越大。帮助更多人用上OpenClaw，本质上是在扩大整个AI服务的使用基础。

那么此时，谁提供部署环境，谁就会把自家模型设为默认选项。阿里云官方部署文档明确写明，在阿里云环境下安装的OpenClaw，默认调用的是通义千问模型，按Token用量计费。

风口来了，安装就能获客的机会也来了。流量推着流量、热点追着热点，构成了贩卖焦虑的最佳试验场。

3月14日，周六，深圳阳光正好，一场名为《如何安全养虾》的分享会现场座无虚席。据笔者肉眼观测，到场观众人数不下千人，不少还是找不到座位只能站着听课的，还有很多家长带着娃一起来听。

也有中国版“OpenClaw”开发者向霞光社表示，自开年以来，深圳几乎每天都会有“小龙虾”的沙龙。这种全民焦虑的源头，更与情绪相关。大湾区第一社群追光群在最新一期心理学社群分享上，也通过CBT疗法拆解了“龙虾焦虑”，即看见大家都开始养龙虾，产生了焦虑的情绪，而这会直接影响人的行为。

而对于普通民众来说，龙虾热潮带来的更多焦虑，是龙虾提升了工作效率，原本需要一小时手动操作的任务，它几分钟内即可完成。那么，人和「龙虾」哪个是会被替换的选项？当龙虾能够完成人的工作，是否意味着更多岗位将被AI替代？未来的劳动者是谁，是人工智能，还是智能工人？

「龙虾」的出现，几乎把这种焦虑的情绪推向了某种巅峰。而事实上，霞光社发现，更多参加沙龙、想要装「龙虾」的人，很多并没有想好自己要做些什么。“但是，不装的话好像就会被时代淘汰。”

不过，也有人养的虾好用。

据伴渡出海合伙人詹琦分享，在上手小龙虾的过程中，她实现了录音音频到营销文案输出的自动化。流程是：

通过下载faster whisper的large-v3模型，降低成本和数据安全，避免云端转写费；

让OpenClaw成功调用本地模型，尝试完成一个短音频转写任务，确保整个流程能够首次顺利运行；

在本地创建用于存放音频文件的文件夹（如在根目录下创建voice文件夹，并规划好子文件夹结构）。复制路径。

向OpenClaw发送任务提示词，例如要求龙虾生成代办事项，如归档记忆库、生成逐字稿，或是撰写公众号文章。写入上面的路径。

开始试运行工作流，并根据运行过程中出现的问题进行定位和调试，逐步优化自动化效果。

但她也认为，要想建立“人格一致性+策略清晰度”的地基，使OpenClaw在长期任务、跨对话与多工具协作中保持稳定风格与可解释决策，需要和AI之间建立5-10年的长期发展战略。不断地将给定提示词发给Gemini或GPT，生成《个人认知档案》以喂给OpenClaw。

如果我们聚焦中跨境电商来说，目前跨境电商的主要耗时环节有选品，上架，发货，售后。这其中，市场是方向，平台是通道，选品是筹码。

有跨境电商运营经理表示，自己花了两周时间训练龙虾，完全跑通了信号监控-竞品爬虫-选品-listing-持续运营的链条，一共做了20多个skill，3个web管理页面。不过，她也提到，只要工作流自己明确清晰，其实没有OpenClaw出现之前，也可以用自动化工具完成，还不费token。

token费用有多贵呢，一名负责投放的运营告诉霞光社，“在亚马逊的一个广告流程，从关键词库到竞品的广告架构分析，到自己链接的广告落地，一个产品花费了1.1刀。”她补充说，“用了十几个skills，还没算Gemini的费用，实在是有钱人才能玩的起。”

而说到是否能真正提升生产力，大多数受访者表示，生产力需要考虑到供应链、工厂等层面，“这都是需要人腿跑出来的。”

龙虾更是一款养成类产品。在詹琦对小龙虾的实操分享中，谈到了小龙虾的最优落地方案，以一个研究主agent，搭配多个专职子agent并行执行。这一架构兼顾了灵活性、执行深度和成本可控性。如定性研究agent、评论分析agent、爆款监测agent、报告生成agent。

此时，agent变为了首席研究统筹官，定义研究命题，分发研究任务，输出研究报告。每个agent就可以做到各司其职，像一支训练有素的特种部队，共同构建起全面的市场与用户洞察能力。

从目前围绕OpenClaw思路开发设计的创业方向来看，大概可以分为tob和toc两个部分。

tob是给企业做数字员工，通常企业会倾向于定制化的方向。目前已经实现成交的，企业类使用者可以作为两种分类，一是大型企业已有鲜明的SOP，能够在原有流程中提升工作自动化程度的；另一种是人数较少的初创企业，期待能将工作交给机器，以优化工作流程，实现小团队强作战能力的。

值得提及的是，一位数字员工初创企业告诉霞光社其对于企业定制服务的定价方式，是原本该业务人工成本的30%。那么最终的结果上，不管人力成本能不能真的省下来，企业主已经在实打实的为焦虑付费了。

而在更多企业内部，使用工具的安全性仍被放在首位。OpenClaw的尝试被限制在个人账号或者新建账号来进行测试，聚焦于电商场景的deskclaw一名工作人员向霞光社表示，“目前来找我们的企业主，更多需求是在原有程序上做自动化尝试。”

至于toc方向的使用，目前能看到有成效的成绩较少。

这是因为，龙虾的缺点也很多：大量无意义的Tokens消耗、高度系统访问权限与薄弱的防御机制的失衡、系统设计的脆弱、技能市场中的恶意技能威胁、暴露在公网的端口、关键信息的存储缺陷等等。《如何安全养虾》的分享会现场，AGI-X社群创始人落璇也表示，适合安装OpenClaw的人群是：懂技术的AI从业者和OpenClaw开发者。

日前，工信部也发文《关于防范OpenClaw（“龙虾”）开源智能体安全风险的“六要六不要”建议》，多次提及了安全风险的存在。

而针对龙虾存在的安全隐患，已有初创企业另辟蹊径，探索新的落地形态。如一款名为Violoop的硬件，在一个月内完成了两轮融资。不同于OpenClaw的“部署难题”，Violoop可以实现插电即用，并内置常用skill，小白也能无脑上手。

也就是说，通过物理方式隔离了数据安全问题。不过，产品目前阶段还未发起众筹，成效如何也需要时间来验证。

在每一轮工业革命的周期，一些旧职业会消失，一些岗位会减少，但新的产业和新的职业也会随之诞生。世界经济论坛《2025年未来就业报告》预测：到2030年，全球虽有9200万个工作岗位被AI替代，但同时会催生1.7亿个新岗位。

《工人日报》曾报道过这样一个案例：厦门港海润码头，传统模式下装卸10万吨级巨轮需要50名码头工人，负责现场调度、装卸辅助、收箱叠箱、安全监护。AI加入后，仅需1名远程操作员便能完成作业。剩下的49名工人，则是转型成为操作工艺师，参与到优化智能调度算法的工作中，给AI当起了老师。

这也是AI时代，拥抱变化、不断进化的绝佳展现。

最后，这篇文章是人类古法手工制作的。OpenClaw的创始人Peter Steinberger在播客采访时说，他宁愿看语法生硬的真人文字，也不愿意看AI生成的内容，他甚至开始欣赏文字里的错别字。和Peter一样，我也无比的地热爱人类。