为什么 OpenClaw 会在这个时间点火起来，以及为什么不要因为它而焦虑
2026年2月22日 · 2126 字
过年前这段时间，OpenClaw（大龙虾，也曾叫 ClawdBot、MoltBot）一度大火特火，甚至 Mac Mini 的销量都被它带着增加了好多。
OpenClaw 是什么？简单来说，它是一种新的 Agent 形态，这个 Agent 跑在你的电脑里，能够操作你的各种文件、网站、账号，你可以在 Slack 之类的 IM（即时通信）应用上给它发消息，指挥它干活。
跟 2025 年初火起来的 Manus 相比，Manus 是运行在云端的一个服务，你可以给它一句话的任务，它帮你自动完成。OpenClaw 则是运行在你自己的电脑上，能够获取你的所有资料和任务背景，更像你的全能管家和助手。
本文就想聊聊，为什么 OpenClaw 会在这个时间点火起来，以及为什么不要因为它而焦虑。
为什么 OpenClaw 会在这个时间点火起来
和 Manus 一样，OpenClaw 同样是一个 Agent 应用。大家应该可以感受得到，Agent 应用的能力正在逐步进化，如果突然能力提升了一大截，那么一定会出现一个火起来的应用。
OpenClaw 能够火起来，正是因为在这个时间点，一些前提条件凑齐了，导致 Agent 应用的能力又上了一个新台阶。
这些前提条件，我大致思考了一下，应该主要有三点：
- 模型能力的不断增强
- Agent 框架的成熟
- Skills 协议的出现
模型能力的不断增强
任何 Agent 的能力提升都离不开底层模型的能力提升。这两年，大模型的能力其实一直在不断的增强。不过最近这段时间，发生了两个模型能力的显著增强：
第一是 Claude Opus 4.5，这是性价比有着巨大提升的 Opus 模型，价格只有 Opus 4.1 的 1/3，性能还有所提升。很多 Agent 任务在使用 Opus 4.5 之后，效果肯定会有巨大的提升。
第二是 Kimi K2，GLM 4.6 等开源模型，开始提升到了「能用」的水平。很多人会用 Claude Code 搭配这些开源模型来使用。虽然效果上相比 Claude 模型稍逊，但是胜在价格便宜，量大管饱。
现在使用 OpenClaw 的人也基本分为两派，一派是使用最强力的 Claude Opus 模型，在预算足够的情况下追求最好的效果；一派是使用开源模型，平衡成本，用作日常的助手已经足够。无论是哪一派的用法，倒退回半年前，你都找不到性价比能够持平的模型。
Agent 框架的成熟
在一年前，大家可能还会觉得搭建一个 Agent 是个有些难度的东西，需要仔细去设计它的结构、工具、流程等。很多人会使用 LangGraph 这样的框架去做 Agent 流程的编排。
后来，随着 Claude Code 的不断流行，以及 Claude Code 设计哲学的普及，大家发现 Agent 其实本质上就是一个 工具调用循环，其他的复杂结构在某种程度上都是多余的，只要给大模型够用的工具，现在的模型已经可以稳定地使用工具，不断观察、反思，并完成任务。
这样一来，Agent 的开发就简化了很多，对于简单的任务，使用 LangChain 的 Deep Agents 框架基本就可以完成。或者你也可以使用 Claude Code 配套的 SDK，即 Claude Agent SDK，轻松搭建一个自己的 Agent 系统。当 Agent 的框架已经足够成熟并简化，就大大降低了很多想法实现和验证的门槛。
OpenClaw 是基于一个叫做 Pi 的 Agent 框架的。Pi 框架是一个极致精简的 Agent 框架，它只包含 read、 write、 edit 和 bash 四个核心的工具。这正是 Agent 框架成熟后的一个产物。在这样成熟的框架的基础上，OpenClaw 才能够实现强大和稳定的功能。
Skills 协议的出现
最近 Skills 的流行，虽然有一些炒作的成分在内，但是它确实能解决一些之前没法解决的问题，并不是简单的创造概念。Skills 协议的出现，恰好补足了 OpenClaw 火热的最后一个短板。
在 OpenClaw 中，Skills 类似「插件」，当你需要扩展 Agent 能力时，最推荐的做法就是安装 Skills。
那么我们看一下，假如在 Skills 没有出现的时候，OpenClaw 该如何扩展，通过 MCP 协议是否可行？按照现在很多人的使用方法，可能会添加 30~50 个 MCP Server，这样 Agent 就会带上 500 ~ 1000 个左右的工具。如此多的工具会带来一个结果：恐怖的上下文占用。
模型可能已启动就用掉了几十 K 到上百 K 的上下文窗口。一般的模型（以 Opus 4.5 为例）的上下文窗口是 200K，但是一般来说，超过 60% 的上下文，模型的能力就会下降，进入 dumb zone。这种情况下，模型基本上没经过几次对话就进入到了上下文超长的情况，这对于 Agent 效果的打击是致命的。OpenClaw 这种「全能助手」的人设也将不复存在。
Skills 在不加载的情况下，只有几十个单词的描述信息会进入上下文。所以你完全可以毫无顾忌地安装几十个 Skills，大部分的 Skills 不会启动，只会静静地躺在技能列表里。只有任务真正需要使用到的 Skills，才会加载，这对于上下文的使用效率是非常高的。在这种情况下，大家都可以构造 Skills 并发布到社区，每个人根据自己的需求安装不同的 Skills，也不用担心安装太多的副作用。
没错，这正是 Skills 最重要的 渐进式披露（Progressive Disclosure） 特性。OpenClaw 这种场景，正是 Skills 发挥的甜点区。
为什么你不需要因为 OpenClaw 而焦虑
OpenClaw 的火热，加上各路人马的吹捧，仿佛 AI 工具已经进化到了一个全新的 level，仿佛你不用上这个工具，不买上一个自己的 Mac Mini，就要远远落后于时代了。
AI 时代，这样的 FOMO (Fear Of Missing Out) 心态特别常见。所以，在分析了 OpenClaw 为什么流行之后，我还想继续为你分析一下，为什么不要因为 OpenClaw 而焦虑。
相比 Claude Code，OpenClaw 其实并没有特别的能力进化。各种本地管家、全能助手的角色，Claude Code 一直都能胜任。在半年前 Claude Code 火热的时候，我就已经写文章分享了 Claude Code 的各种写代码以外的用法。实际上，现在的编程 Agent 和通用 Agent 已经没有太大的区别。既然它是跑在你自己的电脑上，那自然可以成为本地的管家。
OpenClaw 无非是把这一些做得更顺畅，多加了一些能力，然后就拥有了一些酷炫的使用方法，比如让你可以在 IM 应用上指挥它。这更像是一个使用场景上的非凡创新，而不是技术能力上的进化。
明白了这一点之后，你应该就能知道大部分时候对 AI 产品的 FOMO 其实完全是自找焦虑了 —— 当 AI 的能力越来越强，那么它的学习上手成本就会变低，你更需要关心的，并不是如何掌握这些工具，而是如何让自己具备创新的思路，能够在 AI 时代发挥出属于人类的非凡作用。
OpenClaw 当然虽然火热，但其实是卡在了一个尴尬的状态：对于普通人来说，想部署一个大龙虾，门槛实在有点高。这让大批自媒体有了制造焦虑的机会，仿佛你没有部署一个 OpenClaw 就已经掉队。但实际上，现在 OpenClaw 还属于是极客的玩具，你只需要耐心等等，就会出现门槛更低的大众产品，到那时候再去体验也不迟。
如果你玩不明白 OpenClaw，那么不妨回过头去玩玩 Claude Code 和 OpenCode，很快你就会发现，它们之间即将神奇地趋向同一个形态。