作者:赖裕翔发布时间:2026-06-14 15:01:53 点击数:25486

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售后服务上门服务电话,智能分配单据:“养虾人”自述:我为什么卸载龙虾?

OpenClaw现状:高成本、高风险、低产出。

定焦One(dingjiaoone)原创

作者|雷晶 王璐 李梦冉 王汉星 金玙璠 陈丹

编辑|王璐

1月底,OpenClaw火爆出圈,一度掀起全民排队安装、争相“养龙虾”的热潮,成为2026年第一个真正破圈的AI大事件。但如今这股热潮逐渐退去,OpenClaw的微信搜索热度已跌至高峰期的3%左右,一波卸载潮也随之而来。

最初,大多数用户都抱着雇佣数字员工减负的心态入局,但深度使用几个月后,却发现自己掉进了一个“越用越累”的坑:从繁琐的部署到“不够划算”的性价比,槽点接踵而至。

为了还原这股浪潮中从积极入局到愤然离场的转变,华体汇(中国)和六位“养虾人”聊了聊,其中不乏互联网大厂员工、计算机科班出身的券商分析师等技术背景深厚的玩家。有人在购买设备和找人安装上便投入上千,后续失控的token消耗更是直接掏空钱包;有人则饱受技术bug折磨,从记忆缺失、进度虚报到遭遇安全漏洞导致本地数据被永久删除,问题不断;还有人在反复折腾无果后,发现Hermes等竞品已能提供更丝滑的替代方案,于是果断卸载。

回头看那股龙虾热,大多数受访者认为其中有泡沫,却也承认方向是对的,Agent能做什么、边界在哪,这一波折腾让更多人有了真实的感知。他们期待着,成本能再降一降、稳定性再上一个台阶,这类工具才算真正到了普通人能用的那一天。

01. 三装三卸,我不再折腾龙虾了

陈汉|40岁上海 Web3社群运营

从2月底装上龙虾,到4月初彻底卸载,这期间我装了三次、拆了三次,折腾了将近两个月。我以每天早上七点推送三个城市的天气预报和穿衣建议、七点半推送一份新闻早报作为测试,但龙虾从来没有稳定完成过这些任务。即便我换过MiniMax、Kimi等不同模型,还专门去参加了线下活动学习,折腾了很久,但龙虾还是不好用。

第一次卸载是在首装第二天,出于安全考虑进行重装。

2月底我买了台Mac mini,专门用来跑龙虾。花了大半天安装好,结果想连一款国际社交软件,调了整整一天都没有任何反应,后来才搞明白网络还要重新调整。但那阵子大家都强调安全第一,不能在跑龙虾的设备上留个人账号。我只好先恢复出厂设置,配置好网络后,再重新安装龙虾。

图源 / pexels

第二次卸载是3月份,定时任务始终跑不通。

重装之后,我最开始接的模型是MiniMax,但它的反应迟钝,不够灵敏。后来参加了一次线下活动,主讲嘉宾推荐把模型换成Kimi。我换了之后,发现它确实变聪明了。但我买的是最低档套餐,两天就把一周的量烧完了,但任务还是没跑通。当我更换地区操作时,模型开始频繁出幻觉,加上定时任务没准时完成过,我再次卸了重装。

第三次卸载是4月初,Hermes把龙虾顶下岗了。

当时身边好几个朋友都在说Nous Research推出的Hermes不错,我也开始尝试使用。它有一键迁移功能,可以把龙虾里的配置直接搬过来。但两个Agent同时挂在同一个窗口上,龙虾和Hermes会抢着回,指令完全错乱。试了两天后我发现,Hermes稳定、好用,而龙虾依旧频繁出错,我就把龙虾彻底卸载了。

我让Hermes替代龙虾的原因,一方面是它会展示操作过程,告诉你它打开了哪个网页,调了哪个工具,它进行关键操作前还会授权请求,感觉比较踏实;另一方面是同样的任务,它跑下来消耗的Token比龙虾少很多,更经济实惠。

之前我一直以为龙虾不好用是模型问题,最终发现其实是Agent执行架构的问题。龙虾在定时任务这块,确实没跑稳过。

我觉得现在的龙虾热已经回归理性了,大家逐渐意识到并不是每个人都需要它。但至少这一波热度让大家知道了Agent能干什么,早期尝鲜也是有意义的。龙虾也好,Hermes也好,都还在早期,这些工具后面肯定会越来越好用,我现在也在继续探索。

02. 前后养了五只虾,我差点被其中一只骗了

Marco|38岁 南宁 运营

带着“让AI替我打工”的念头,我在3月初把OpenClaw装进了飞书和企业微信,当时想的是终于能把日常做短视频投流素材视频这个苦差事交给AI了,于是一口气部署了五只“龙虾”。可仅仅过了一个月,它们便均处于闲置或半卸载状态,主要原因在于这些“龙虾”实在难驯、也太难养了。

复盘下来,五只龙虾问题各不相同。

前两只KimiClaw和ArkClaw部署在云端,最大的问题是权限约束。它们只能调用API,一旦工作流需要触及本地文件,比如整理特定格式的项目文档或更新本地数据库,就会弹出“该操作需要访问本地系统”的提示。我原本指望它自动化,结果还得自己手动装插件、改配置。

还有两只是用虚拟机部署,让我头疼的是,它们似乎喜欢“报喜不报忧”。

我有次让其中一只完成批量导入并处理数据任务,它反馈进度“已完成30%”“已完成65%”,看起来很顺畅但几小时一直没完成。我反复追问后,它才承认之前的进度是编的,其并不具备批量处理能力,只是为了“避免用户失望”而编造了进展。

OpenClaw承认编造虚假进度

最后那只部署在独立电脑上的龙虾,则出现了“失控”。先是连接飞书响应慢,后来生成视频更慢,而且多次产出重复、与我指令完全偏离的内容。

除了功能上的不靠谱,OpenClaw的版本维护也让人疲惫。它的更新节奏极快,有时甚至能达到一天一版,且每个版本改动幅度都比较大,还会时不时出现依赖缺失或配置冲突的问题。

比如,我安装的一个飞书插件原本运行良好,它赖以运行的必要组件或环境,本应被一并打包在主程序里。可某次更新后,这些依赖被遗漏了,直接引发一连串bug。结果就是,每次更新完,我都要花大量时间排查和修复,稳定性很难保证。

就这样,我前后养了五只“龙虾”,但也很快发现,我花费在部署、调试、沟通和纠错上的时间,已经超过它们为我省下的那点工夫,原本指望它们能帮我“打杂”,没想到最后,“纠正”它们反而成了我最耗时的事。一个月后,我失去了耐心,已经不再为OpenClaw续费了。

03. Token消耗失控、安全漏洞,我花大价钱踩了全套坑

王启|90后 北京 互联网大厂员工

作为跟风入局OpenClaw的用户,我本以为挖到了能解放双手的AI神器,没想到全是花钱买罪受。

从安装的第一步,就踩进了无底洞。

为了稳定运行OpenClaw,我租了一台Mac mini设备,每月几百块的租赁成本;后续找代装又花了近一千元,好不容易折腾一周完成部署,以为终于能解放双手,真正的噩梦才刚刚开始。

首先是烧钱。OpenClaw的Token消耗速度远超我的预期,月薪两万都扛不住Token的流水式消耗,短短几天,钱包直接被API掏空,完全不是普通用户能承受的量级。

比烧钱更可怕的是安全隐患,它陆续被爆出大量安全漏洞:OpenClaw存在零认证漏洞,大量用户实例直接暴露在公网。更恐怖的是数据事故,某次我同事只是让它整理一下聊天记录,清空没用的内容,结果本地的核心文件便被彻底删除,回收站无任何痕迹,最终数据直接永久丢失。

那一刻我才意识到,这个看似全能的AI工具,本质是个随时可能爆炸的定时炸弹。

除此之外,它的华体汇电竞-华体汇(中国)硬伤更是让人崩溃。

记忆缺失是最大问题,哪怕是长期使用,每次重启、每次新对话,它都会彻底遗忘我的工作习惯、历史任务、个人偏好,我需要反复交代背景信息,像每天面对一个失忆的助手,完全达不到自主执行、持续优化的效果。

比如我让它自动汇总我本周的工作邮件、聊天记录,生成一份周报,保存到指定文件夹,甚至我花了整整一下午,给它写了详细的prompt:哪些邮箱关键词算“有效工作内容”、周报格式、抄送对象、归档路径。可到了下周五,它直接忘了这个任务。我检查日志才发现,重启后它完全没加载之前的记忆,我只能重新设置一遍。

稳定性更是一言难尽,隔三差五就崩溃宕机,每次版本升级都会出现新故障,我花在排查bug、调试系统上的时间,远比用它干活的时间还要多,完全本末倒置。

最讽刺的是,等我下定决心要卸载逃离,才发现卸载流程极度繁琐,根本不是简单拖进回收站就能完成,大量底层文件、配置残留需要手动清理,全程操作门槛极高,进一步消耗我的时间精力。

折腾小半年,我意识到OpenClaw根本不是普通用户的效率神器。现在我换成了Hermes Agent,它不像OpenClaw每次都失忆,Hermes会把我的工作习惯、常用工作流、处理过的任务存在本地数据库,重启后能无缝衔接。每次完成复杂任务后,它会自动提炼方法生成Skill文件,下次同类任务直接复用路径。

从OpenClaw到Hermes,我最大的感悟是:跟风没用,适合自己的才是最好的。Agent不是越复杂越好,能真正解决问题、不添乱的工具,才是普通人的最优解。

04. 用龙虾跑投研两个月:深度用不起,轻度用不上

Shawn|95后 深圳券商分析师

我今年29岁,在一家中型券商做TMT方向的卖方分析师,有计算机专业背景。

今年2月底,我在组里同事的建议下开始部署OpenClaw,当时卖方圈子里都在聊龙虾,组长也在组会上点名让大家研究。

我部署的目的很简单,平时工作中最耗时间的就是信息采集和写报告文稿,如果龙虾能把这部分工作内容自动化,每天为我节省一两个小时就是实打实的收益。

部署之后我迅速搭了一套多Skills工作流:用每日新闻自动采集定时抓取科技板块的公告和研报摘要,推送到办公软件;用自动浏览去行业数据平台抓财务数据和舆情;再通过每日总结,让它根据我的习惯自动优化输出。

前两周体验确实好,但使用过程中还是问题不断。

首先就是龙虾对运行环境的稳定性要求很高,一些工作中常用的文档只要稍作调整,龙虾就会被卡住,不仅中断任务执行还会一直烧token。

本来20分钟做完的事,用龙虾反而要折腾半小时去核实和纠错,每次还烧掉四五十块token费。时间没省,钱倒是花了不少。

另一个问题是在处理长时序任务时,龙虾经常习惯性“摸鱼”。

我日常需要龙虾从多个数据源采集一周信息,交叉比对后生成跟踪报告,整个流程五六个步骤、十几分钟。龙虾经常跑到一半就卡住,不报错、不崩溃,回一句“好的,我来继续处理”,然后就没有然后了。

我追问进度,它再回“正在处理中”,其实什么都没干,这种情况出现过很多次。

使用两个月左右下来的体验是龙虾帮我解决了不少问题,同时也造成了新的问题,但钱是真没少花。

按我的使用强度,单独买Claude的API额度一个月大概300美元起步。这个费用对我来说完全可以接受,但前提是我只用龙虾处理比较基础的日常工作,如果尝试给它派更复杂的任务,成本的账就算不过来了。

后来我尝试过切换到国内模型的Coding Plan,日常使用的成本确实降下来了,但在处理一些比较复杂的逻辑问题时效果不如之前理想。

4月中旬Hermes火了之后我也一键迁了过去,迁移过程确实丝滑,记忆和Skill基本无缝导入。用了一周后的结论是:比龙虾好用一些,交互更流畅,但也谈不上质变。

我认为无论是龙虾还是Hermes它们的核心问题还是在于,深度使用时成本cover不住,日常轻度使用,有太多替代方案,犯不上额外养一只每月吃掉几百块的助理。

目前我已经不打算再继续为龙虾续费了,但我不觉得Agent方向是错的,只是华体汇电竞-华体汇(中国)成熟度和商业模式还不成熟。等模型成本再降一个数量级、稳定性再上一个台阶,我再考虑把龙虾装回来。

05. 花五千多“养虾”一个月,最后花了299块把它请走了

米乐|28岁 北京 跨境运营

我算是跟风“养虾”的人之一,也是很快受不了、花钱把它卸载的人。

我平时做跨境电商运营,每天要处理各种报表、收发几百封邮件,经常加班到深夜。今年春节上班后,不管是刷社交软件还是跟同行吃饭,大家都在聊龙虾。那时候它被捧得神乎其神,什么“24小时不睡觉的数字员工”、“帮你把电脑里的活儿全干了”,我脑子一热就决定弄一个。

结果第一步就把我难住了。因为它对电脑配置有要求,我那台老笔记本带不动,就买了一台Mac mini,配上显示器使用。可我跟着网上教程折腾了半天,也没成功,最后去二手平台上找了个所谓的“技术大神”远程代装,连带配置环境,花了80元装上了。

我开始给它安排活儿,前期,看着它打开网页查竞品数据、自动回复简单的邮件,我确实爽了几天。可它实在太费钱了。有天晚上,我丢给它几个长篇的市场分析报告让它总结,顺便让它帮我查点历史数据。第二天一看,一百多万Token直接用没了折合人民币约200元。

让我下定决定卸载的是,用了一个月之后,有一次,我让它帮我整理邮箱里的退货邮件,结果,它直接把我收件箱里重要的客户沟通邮件给清空了。后来我才知道,这东西根本不安全。它的权限太大了,而连搞技术的人都被它坑过。

但我把卸载想得太简单了。我以为只要像删普通软件一样,把它拖进垃圾桶,或者点个卸载就行。结果点完卸载,电脑还是卡得要命,时不时还会弹出一些奇怪的错误提示。

我找朋友一问才知道,OpenClaw属于底层系统级别的软件。它安装的时候,在电脑的各个角落里写满了配置文件,还改了网络设置和系统权限。如果不把这些残留的注册表和依赖包清理干净,它不仅会一直占用系统资源,还有可能留下后门,让别人能黑进你的电脑。

我只能再次打开二手平台。搜了一下才发现,原来跟我一样被坑的人那么多,上面早就有了专门的“龙虾卸载服务”,标价从二三十到两三百的都有。我不敢找太便宜的,怕他们弄不干净,最后花299块钱找了个评价高的卖家,才解决的。

卸载费加上之前买设备、装软件、Token消耗费一共花了五千多,就当是我给自己的焦虑交的智商税了。这笔钱让我明白了:像龙虾这种,门槛高的半成品,根本不是给华体汇(中国)普通人用的。等什么时候这技术真成熟了,变成傻瓜式操作了,我再考虑要不要用吧。

06. 折腾了三个月龙虾后,我重新相信“人”了

K|35岁 上海 HR

我是一家AI+HR创业华体汇电竞-华体汇(中国)的HR。虽然没有技术背景,但也算是一名深度的AI使用者。各个大模型、Cursor一类的工具,我几乎都试过,华体汇电竞-华体汇(中国)还接入了API,可以低成本“随便玩”。

去年年底,我和朋友正在聊一个AI创业项目。团队里有个技术合伙人,提了一个想法:想做一个能在手机上操控代码工作的工具。我当时听完,便觉得这件事很有想象力。

没想到,一两周后OpenClaw就在圈子里流行了起来。那位技术合伙人马上就用了起来,我也跃跃欲试。

但真正上手,并没有想象中顺利。

因为用的是ThinkPad,光是安装环境,我就折腾了很久。在B站跟着教程一步步学,一路报错一路修。后来,终于接入了飞书,跑了起来。

刚部署完那段时间,我特别兴奋。每天晚上什么都不想干,就想玩它。

作为一名HR,我最直接想法是,让龙虾自动帮我review简历。每天重复看这么多简历,如果AI能替代这部分工作,我会轻松很多。

但这件事始终没跑通。龙虾跳转到其他网站时,经常报错。我解决不了,就开始用一种AI时代的排错方式:把报错截图丢给大模型,让它教我怎么修。但经常是,修完一个坑,出现另一个坑。

渐渐地,兴奋感被挫败感取代,使用频次也降了下来。

最后一次打开我的龙虾是在今年4月初。

我想让它帮我给一个微信小程序配代码,结果文档继续报错,程序始终跑不起来。我盯着屏幕看了一会儿,最后直接关掉了窗口。

我身边真正坚持用龙虾的人,其实很少。除了那位技术合伙人还在持续使用,另一个技术背景的朋友原本想拿它做自媒体,试了一阵后也放弃了。剩下的大多数人,热闹过去之后,就慢慢散了。

OpenClaw最初打动我的,有两个点。

第一,它像一只真正的“手”。不仅能聊天,而是真的能替人操作、解决问题。第二,它试图把原本分散的入口重新统一——接飞书、接微信、接各种系统,让人感觉未来很多事情都可以在一个窗口里完成。

但后来我发现,它“顺手”的前提,是你本身具备技术能力,或者至少,你习惯解决技术问题。

回头看年初那一波“龙虾热”,我觉得里面有明显的泡沫。但我也相信,它的方向是对的。未来类似工具一定会更稳定、能力更强。

只是至少目前,它解决的问题仍然高度依赖代码,而且大多数使用场景,依然停留在互联网端:发公众号、写代码、自动化办公,或者像我一样,在电脑上筛简历。

去年,我对AI其实有一种“幻梦”。我曾经很相信,它会解决很多问题,甚至取代很多岗位。但经过这一波,反而让我改变了想法。AI或许能替代流程、工具和部分技能,但它还无法真正承载“人”本身。

至少未来5到10年,都是如此。

*陈汉、王启、米乐、K为化名。

近期行业报告发布新研究成果“养虾人”自述:我为什么卸载龙虾?

OpenClaw现状:高成本、高风险、低产出。

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作者|雷晶 王璐 李梦冉 王汉星 金玙璠 陈丹

编辑|王璐

1月底,OpenClaw火爆出圈,一度掀起全民排队安装、争相“养龙虾”的热潮,成为2026年第一个真正破圈的AI大事件。但如今这股热潮逐渐退去,OpenClaw的微信搜索热度已跌至高峰期的3%左右,一波卸载潮也随之而来。

最初,大多数用户都抱着雇佣数字员工减负的心态入局,但深度使用几个月后,却发现自己掉进了一个“越用越累”的坑:从繁琐的部署到“不够划算”的性价比,槽点接踵而至。

为了还原这股浪潮中从积极入局到愤然离场的转变,华体汇(中国)和六位“养虾人”聊了聊,其中不乏互联网大厂员工、计算机科班出身的券商分析师等技术背景深厚的玩家。有人在购买设备和找人安装上便投入上千,后续失控的token消耗更是直接掏空钱包;有人则饱受技术bug折磨,从记忆缺失、进度虚报到遭遇安全漏洞导致本地数据被永久删除,问题不断;还有人在反复折腾无果后,发现Hermes等竞品已能提供更丝滑的替代方案,于是果断卸载。

回头看那股龙虾热,大多数受访者认为其中有泡沫,却也承认方向是对的,Agent能做什么、边界在哪,这一波折腾让更多人有了真实的感知。他们期待着,成本能再降一降、稳定性再上一个台阶,这类工具才算真正到了普通人能用的那一天。

01. 三装三卸,我不再折腾龙虾了

陈汉|40岁上海 Web3社群运营

从2月底装上龙虾,到4月初彻底卸载,这期间我装了三次、拆了三次,折腾了将近两个月。我以每天早上七点推送三个城市的天气预报和穿衣建议、七点半推送一份新闻早报作为测试,但龙虾从来没有稳定完成过这些任务。即便我换过MiniMax、Kimi等不同模型,还专门去参加了线下活动学习,折腾了很久,但龙虾还是不好用。

第一次卸载是在首装第二天,出于安全考虑进行重装。

2月底我买了台Mac mini,专门用来跑龙虾。花了大半天安装好,结果想连一款国际社交软件,调了整整一天都没有任何反应,后来才搞明白网络还要重新调整。但那阵子大家都强调安全第一,不能在跑龙虾的设备上留个人账号。我只好先恢复出厂设置,配置好网络后,再重新安装龙虾。

图源 / pexels

第二次卸载是3月份,定时任务始终跑不通。

重装之后,我最开始接的模型是MiniMax,但它的反应迟钝,不够灵敏。后来参加了一次线下活动,主讲嘉宾推荐把模型换成Kimi。我换了之后,发现它确实变聪明了。但我买的是最低档套餐,两天就把一周的量烧完了,但任务还是没跑通。当我更换地区操作时,模型开始频繁出幻觉,加上定时任务没准时完成过,我再次卸了重装。

第三次卸载是4月初,Hermes把龙虾顶下岗了。

当时身边好几个朋友都在说Nous Research推出的Hermes不错,我也开始尝试使用。它有一键迁移功能,可以把龙虾里的配置直接搬过来。但两个Agent同时挂在同一个窗口上,龙虾和Hermes会抢着回,指令完全错乱。试了两天后我发现,Hermes稳定、好用,而龙虾依旧频繁出错,我就把龙虾彻底卸载了。

我让Hermes替代龙虾的原因,一方面是它会展示操作过程,告诉你它打开了哪个网页,调了哪个工具,它进行关键操作前还会授权请求,感觉比较踏实;另一方面是同样的任务,它跑下来消耗的Token比龙虾少很多,更经济实惠。

之前我一直以为龙虾不好用是模型问题,最终发现其实是Agent执行架构的问题。龙虾在定时任务这块,确实没跑稳过。

我觉得现在的龙虾热已经回归理性了,大家逐渐意识到并不是每个人都需要它。但至少这一波热度让大家知道了Agent能干什么,早期尝鲜也是有意义的。龙虾也好,Hermes也好,都还在早期,这些工具后面肯定会越来越好用,我现在也在继续探索。

02. 前后养了五只虾,我差点被其中一只骗了

Marco|38岁 南宁 运营

带着“让AI替我打工”的念头,我在3月初把OpenClaw装进了飞书和企业微信,当时想的是终于能把日常做短视频投流素材视频这个苦差事交给AI了,于是一口气部署了五只“龙虾”。可仅仅过了一个月,它们便均处于闲置或半卸载状态,主要原因在于这些“龙虾”实在难驯、也太难养了。

复盘下来,五只龙虾问题各不相同。

前两只KimiClaw和ArkClaw部署在云端,最大的问题是权限约束。它们只能调用API,一旦工作流需要触及本地文件,比如整理特定格式的项目文档或更新本地数据库,就会弹出“该操作需要访问本地系统”的提示。我原本指望它自动化,结果还得自己手动装插件、改配置。

还有两只是用虚拟机部署,让我头疼的是,它们似乎喜欢“报喜不报忧”。

我有次让其中一只完成批量导入并处理数据任务,它反馈进度“已完成30%”“已完成65%”,看起来很顺畅但几小时一直没完成。我反复追问后,它才承认之前的进度是编的,其并不具备批量处理能力,只是为了“避免用户失望”而编造了进展。

OpenClaw承认编造虚假进度

最后那只部署在独立电脑上的龙虾,则出现了“失控”。先是连接飞书响应慢,后来生成视频更慢,而且多次产出重复、与我指令完全偏离的内容。

除了功能上的不靠谱,OpenClaw的版本维护也让人疲惫。它的更新节奏极快,有时甚至能达到一天一版,且每个版本改动幅度都比较大,还会时不时出现依赖缺失或配置冲突的问题。

比如,我安装的一个飞书插件原本运行良好,它赖以运行的必要组件或环境,本应被一并打包在主程序里。可某次更新后,这些依赖被遗漏了,直接引发一连串bug。结果就是,每次更新完,我都要花大量时间排查和修复,稳定性很难保证。

就这样,我前后养了五只“龙虾”,但也很快发现,我花费在部署、调试、沟通和纠错上的时间,已经超过它们为我省下的那点工夫,原本指望它们能帮我“打杂”,没想到最后,“纠正”它们反而成了我最耗时的事。一个月后,我失去了耐心,已经不再为OpenClaw续费了。

03. Token消耗失控、安全漏洞,我花大价钱踩了全套坑

王启|90后 北京 互联网大厂员工

作为跟风入局OpenClaw的用户,我本以为挖到了能解放双手的AI神器,没想到全是花钱买罪受。

从安装的第一步,就踩进了无底洞。

为了稳定运行OpenClaw,我租了一台Mac mini设备,每月几百块的租赁成本;后续找代装又花了近一千元,好不容易折腾一周完成部署,以为终于能解放双手,真正的噩梦才刚刚开始。

首先是烧钱。OpenClaw的Token消耗速度远超我的预期,月薪两万都扛不住Token的流水式消耗,短短几天,钱包直接被API掏空,完全不是普通用户能承受的量级。

比烧钱更可怕的是安全隐患,它陆续被爆出大量安全漏洞:OpenClaw存在零认证漏洞,大量用户实例直接暴露在公网。更恐怖的是数据事故,某次我同事只是让它整理一下聊天记录,清空没用的内容,结果本地的核心文件便被彻底删除,回收站无任何痕迹,最终数据直接永久丢失。

那一刻我才意识到,这个看似全能的AI工具,本质是个随时可能爆炸的定时炸弹。

除此之外,它的华体汇电竞-华体汇(中国)硬伤更是让人崩溃。

记忆缺失是最大问题,哪怕是长期使用,每次重启、每次新对话,它都会彻底遗忘我的工作习惯、历史任务、个人偏好,我需要反复交代背景信息,像每天面对一个失忆的助手,完全达不到自主执行、持续优化的效果。

比如我让它自动汇总我本周的工作邮件、聊天记录,生成一份周报,保存到指定文件夹,甚至我花了整整一下午,给它写了详细的prompt:哪些邮箱关键词算“有效工作内容”、周报格式、抄送对象、归档路径。可到了下周五,它直接忘了这个任务。我检查日志才发现,重启后它完全没加载之前的记忆,我只能重新设置一遍。

稳定性更是一言难尽,隔三差五就崩溃宕机,每次版本升级都会出现新故障,我花在排查bug、调试系统上的时间,远比用它干活的时间还要多,完全本末倒置。

最讽刺的是,等我下定决心要卸载逃离,才发现卸载流程极度繁琐,根本不是简单拖进回收站就能完成,大量底层文件、配置残留需要手动清理,全程操作门槛极高,进一步消耗我的时间精力。

折腾小半年,我意识到OpenClaw根本不是普通用户的效率神器。现在我换成了Hermes Agent,它不像OpenClaw每次都失忆,Hermes会把我的工作习惯、常用工作流、处理过的任务存在本地数据库,重启后能无缝衔接。每次完成复杂任务后,它会自动提炼方法生成Skill文件,下次同类任务直接复用路径。

从OpenClaw到Hermes,我最大的感悟是:跟风没用,适合自己的才是最好的。Agent不是越复杂越好,能真正解决问题、不添乱的工具,才是普通人的最优解。

04. 用龙虾跑投研两个月:深度用不起,轻度用不上

Shawn|95后 深圳券商分析师

我今年29岁,在一家中型券商做TMT方向的卖方分析师,有计算机专业背景。

今年2月底,我在组里同事的建议下开始部署OpenClaw,当时卖方圈子里都在聊龙虾,组长也在组会上点名让大家研究。

我部署的目的很简单,平时工作中最耗时间的就是信息采集和写报告文稿,如果龙虾能把这部分工作内容自动化,每天为我节省一两个小时就是实打实的收益。

部署之后我迅速搭了一套多Skills工作流:用每日新闻自动采集定时抓取科技板块的公告和研报摘要,推送到办公软件;用自动浏览去行业数据平台抓财务数据和舆情;再通过每日总结,让它根据我的习惯自动优化输出。

前两周体验确实好,但使用过程中还是问题不断。

首先就是龙虾对运行环境的稳定性要求很高,一些工作中常用的文档只要稍作调整,龙虾就会被卡住,不仅中断任务执行还会一直烧token。

本来20分钟做完的事,用龙虾反而要折腾半小时去核实和纠错,每次还烧掉四五十块token费。时间没省,钱倒是花了不少。

另一个问题是在处理长时序任务时,龙虾经常习惯性“摸鱼”。

我日常需要龙虾从多个数据源采集一周信息,交叉比对后生成跟踪报告,整个流程五六个步骤、十几分钟。龙虾经常跑到一半就卡住,不报错、不崩溃,回一句“好的,我来继续处理”,然后就没有然后了。

我追问进度,它再回“正在处理中”,其实什么都没干,这种情况出现过很多次。

使用两个月左右下来的体验是龙虾帮我解决了不少问题,同时也造成了新的问题,但钱是真没少花。

按我的使用强度,单独买Claude的API额度一个月大概300美元起步。这个费用对我来说完全可以接受,但前提是我只用龙虾处理比较基础的日常工作,如果尝试给它派更复杂的任务,成本的账就算不过来了。

后来我尝试过切换到国内模型的Coding Plan,日常使用的成本确实降下来了,但在处理一些比较复杂的逻辑问题时效果不如之前理想。

4月中旬Hermes火了之后我也一键迁了过去,迁移过程确实丝滑,记忆和Skill基本无缝导入。用了一周后的结论是:比龙虾好用一些,交互更流畅,但也谈不上质变。

我认为无论是龙虾还是Hermes它们的核心问题还是在于,深度使用时成本cover不住,日常轻度使用,有太多替代方案,犯不上额外养一只每月吃掉几百块的助理。

目前我已经不打算再继续为龙虾续费了,但我不觉得Agent方向是错的,只是华体汇电竞-华体汇(中国)成熟度和商业模式还不成熟。等模型成本再降一个数量级、稳定性再上一个台阶,我再考虑把龙虾装回来。

05. 花五千多“养虾”一个月,最后花了299块把它请走了

米乐|28岁 北京 跨境运营

我算是跟风“养虾”的人之一,也是很快受不了、花钱把它卸载的人。

我平时做跨境电商运营,每天要处理各种报表、收发几百封邮件,经常加班到深夜。今年春节上班后,不管是刷社交软件还是跟同行吃饭,大家都在聊龙虾。那时候它被捧得神乎其神,什么“24小时不睡觉的数字员工”、“帮你把电脑里的活儿全干了”,我脑子一热就决定弄一个。

结果第一步就把我难住了。因为它对电脑配置有要求,我那台老笔记本带不动,就买了一台Mac mini,配上显示器使用。可我跟着网上教程折腾了半天,也没成功,最后去二手平台上找了个所谓的“技术大神”远程代装,连带配置环境,花了80元装上了。

我开始给它安排活儿,前期,看着它打开网页查竞品数据、自动回复简单的邮件,我确实爽了几天。可它实在太费钱了。有天晚上,我丢给它几个长篇的市场分析报告让它总结,顺便让它帮我查点历史数据。第二天一看,一百多万Token直接用没了折合人民币约200元。

让我下定决定卸载的是,用了一个月之后,有一次,我让它帮我整理邮箱里的退货邮件,结果,它直接把我收件箱里重要的客户沟通邮件给清空了。后来我才知道,这东西根本不安全。它的权限太大了,而连搞技术的人都被它坑过。

但我把卸载想得太简单了。我以为只要像删普通软件一样,把它拖进垃圾桶,或者点个卸载就行。结果点完卸载,电脑还是卡得要命,时不时还会弹出一些奇怪的错误提示。

我找朋友一问才知道,OpenClaw属于底层系统级别的软件。它安装的时候,在电脑的各个角落里写满了配置文件,还改了网络设置和系统权限。如果不把这些残留的注册表和依赖包清理干净,它不仅会一直占用系统资源,还有可能留下后门,让别人能黑进你的电脑。

我只能再次打开二手平台。搜了一下才发现,原来跟我一样被坑的人那么多,上面早就有了专门的“龙虾卸载服务”,标价从二三十到两三百的都有。我不敢找太便宜的,怕他们弄不干净,最后花299块钱找了个评价高的卖家,才解决的。

卸载费加上之前买设备、装软件、Token消耗费一共花了五千多,就当是我给自己的焦虑交的智商税了。这笔钱让我明白了:像龙虾这种,门槛高的半成品,根本不是给华体汇(中国)普通人用的。等什么时候这技术真成熟了,变成傻瓜式操作了,我再考虑要不要用吧。

06. 折腾了三个月龙虾后,我重新相信“人”了

K|35岁 上海 HR

我是一家AI+HR创业华体汇电竞-华体汇(中国)的HR。虽然没有技术背景,但也算是一名深度的AI使用者。各个大模型、Cursor一类的工具,我几乎都试过,华体汇电竞-华体汇(中国)还接入了API,可以低成本“随便玩”。

去年年底,我和朋友正在聊一个AI创业项目。团队里有个技术合伙人,提了一个想法:想做一个能在手机上操控代码工作的工具。我当时听完,便觉得这件事很有想象力。

没想到,一两周后OpenClaw就在圈子里流行了起来。那位技术合伙人马上就用了起来,我也跃跃欲试。

但真正上手,并没有想象中顺利。

因为用的是ThinkPad,光是安装环境,我就折腾了很久。在B站跟着教程一步步学,一路报错一路修。后来,终于接入了飞书,跑了起来。

刚部署完那段时间,我特别兴奋。每天晚上什么都不想干,就想玩它。

作为一名HR,我最直接想法是,让龙虾自动帮我review简历。每天重复看这么多简历,如果AI能替代这部分工作,我会轻松很多。

但这件事始终没跑通。龙虾跳转到其他网站时,经常报错。我解决不了,就开始用一种AI时代的排错方式:把报错截图丢给大模型,让它教我怎么修。但经常是,修完一个坑,出现另一个坑。

渐渐地,兴奋感被挫败感取代,使用频次也降了下来。

最后一次打开我的龙虾是在今年4月初。

我想让它帮我给一个微信小程序配代码,结果文档继续报错,程序始终跑不起来。我盯着屏幕看了一会儿,最后直接关掉了窗口。

我身边真正坚持用龙虾的人,其实很少。除了那位技术合伙人还在持续使用,另一个技术背景的朋友原本想拿它做自媒体,试了一阵后也放弃了。剩下的大多数人,热闹过去之后,就慢慢散了。

OpenClaw最初打动我的,有两个点。

第一,它像一只真正的“手”。不仅能聊天,而是真的能替人操作、解决问题。第二,它试图把原本分散的入口重新统一——接飞书、接微信、接各种系统,让人感觉未来很多事情都可以在一个窗口里完成。

但后来我发现,它“顺手”的前提,是你本身具备技术能力,或者至少,你习惯解决技术问题。

回头看年初那一波“龙虾热”,我觉得里面有明显的泡沫。但我也相信,它的方向是对的。未来类似工具一定会更稳定、能力更强。

只是至少目前,它解决的问题仍然高度依赖代码,而且大多数使用场景,依然停留在互联网端:发公众号、写代码、自动化办公,或者像我一样,在电脑上筛简历。

去年,我对AI其实有一种“幻梦”。我曾经很相信,它会解决很多问题,甚至取代很多岗位。但经过这一波,反而让我改变了想法。AI或许能替代流程、工具和部分技能,但它还无法真正承载“人”本身。

至少未来5到10年,都是如此。

*陈汉、王启、米乐、K为化名。


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