从“对话”到“执行”,AI正在长出“手脚”
最近,你的朋友圈有没有被“养虾”刷屏?
腾讯楼下千人排队,只为给电脑装个“虾”;程序员上门安装“龙虾”,几天赚了26万;A股市场“养虾概念股”逆势涨停潮;工信部紧急发文提醒安全风险……
这只“龙虾”,到底是什么?
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图标是龙虾:OpenClaw的官方Logo是一只红色的波士顿龙虾。 -
过程像养殖:用户需要通过数据投喂、环境配置、指令训练、场景适配来完成智能体的个性化定制——这和“养殖”高度相似,所以国内网友形象地称之为 “养龙虾” ,简称“养虾”。
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双模记忆架构: -
短期记忆:72小时上下文缓存,用于连续对话 -
长期记忆:SQLite数据库本地永久存储,每一次交互、每一个任务都被记录
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Skill开发:为OpenClaw开发各种技能插件,每个Skill可能就是一个独立应用 -
本地部署与定制:为企业客户提供OpenClaw的私有化部署和二次开发服务 -
模型接入:将不同大模型接入OpenClaw,优化性能和成本 -
安全审计:随着OpenClaw普及,安全需求激增
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7×24小时监控后台数据,异常自动报警 -
定时执行竞品分析,每天早晨生成日报 -
自动抓取热点,生成选题建议 -
管理社群,自动回复、引导、统计
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垂直场景应用:针对特定行业(如电商、教育、法律)开发专用的OpenClaw配置包 -
培训服务:教企业和个人如何“养虾”,如何用好AI员工 -
模板市场:像WordPress模板一样,出售各种场景的OpenClaw配置模板 -
代运营服务:为企业托管OpenClaw实例,按效果收费
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每天上班前,AI已经帮你整理好邮件、排好优先级 -
开会时,AI自动记录、生成会议纪要、分配任务 -
写周报时,AI根据你一周的工作自动生成初稿 -
需要查资料时,AI帮你检索、整理、摘要
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4核CPU,8GB内存,20GB硬盘空间 -
推荐使用Linux或macOS,Windows需要WSL2
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Docker(推荐)或 Node.js 18+ -
Git
# 拉取镜像
docker pull clawai/openclaw:latest
# 运行容器
docker run -d \
--name openclaw \
-p 3000:3000 \
-v ./claw-data:/app/data \
clawai/openclaw:latest
访问 http://localhost:3000 即可看到管理界面。
bash
git clone https://github.com/clawai/openclaw.git
cd openclaw
npm install
npm run build
npm start
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设置管理员账号:第一次访问会要求创建管理员账号 -
选择大模型:在设置中配置你要使用的大模型API密钥(支持OpenAI、Claude、DeepSeek、智谱等) -
配置记忆存储:默认使用本地SQLite,也可以配置外部数据库
markdown
# 你是谁
你是一个专业的数据分析师助手,擅长处理Excel、生成报表、分析趋势。
# 你的风格
回答简洁专业,数据驱动,有问必答。
# 你的限制
不回答与数据分析无关的问题,不提供任何形式的投资建议。
excel-processor:处理Excel文件
data-visual:生成数据可视化图表
web-scraper:网页数据抓取
“请帮我分析上个月的销售数据,文件在 /data/sales.xlsx,生成一份包含趋势图和核心指标的报告,保存到 /reports/ 目录。”
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克隆Skill模板:git clone https://github.com/clawai/skill-template -
按照模板编写代码(支持JavaScript/Python) -
在skill.json中定义技能元数据 -
本地测试后,上传到ClawHub或直接导入
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核查公网暴露情况:不要将OpenClaw管理界面直接暴露在公网 -
完善身份认证:启用双因素认证,使用强密码 -
访问控制:限制API密钥权限,遵循最小权限原则 -
数据加密:敏感数据加密存储 -
安全审计:定期检查日志,监控异常行为
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责任归属:AI自主执行的错误操作,责任由谁承担? -
隐私边界:AI访问个人文件、邮件,如何确保隐私? -
就业影响:大规模自动化会导致哪些岗位被替代?

