最近 OpenClaw 刷屏了，YouTube、X、小红书、各种社群，到处都在讨论。我也第一时间装了，折腾了几天，说说我的一些真实感受。
先说结论：OpenClaw 令人兴奋，但它对我的生活和工作流程的改变，非常有限。
我不需要它
这话说出来可能有点扫兴，但事实就是这样，我现在的工作流程已经跑得很顺了，我不需要为了省那一两分钟去改变我的习惯。换句话说，OpenClaw 目前带来的改变，并不能让我的生活和工作发生本质的变化。既然不能改变得很彻底，那我没有理由为此去改变整个习惯。
我之前是个智能家居爱好者，家里所有能通电的地方都改成了智能模式。后来搬了几次家，环境不断变化，我逐步厌倦了这个过程。最终回归到最简单的模式：一个安全摄像头，加几个可以开关的按钮。那些「帮我开下窗帘、调整下温度」的功能，在非智能的年代，其实也做得很好了。
OpenClaw 给我的感觉有点类似。我知道它能做很多事，但我也知道，它做的那些事情带来的体感有限。就好像我以前老想设计一套逻辑，早上太阳升起的时候，自动打开窗帘。但后来发现我压根不需要，那该死的自动化反而让我每次醒来眼睛很刺眼。远没有我在床头旁边安装一个按钮来得更人性和方便。
但也有惊喜
话虽如此，OpenClaw 在本地能力上确实有些意想不到的表现。
比如我给它提了一个需求，去了解我本地某个 Docker 容器里的 API（我自己搭的一个定时刷新电影的软件），然后学习这个 API 的用法，帮我生成一个最新电影的推送。它居然做到了。 最让我吃惊的是，一句话的需求它居然就实现了。这种能力是现在类似 ChatGPT 的助手还不具备的，因为它真的在你的本地环境里跑，能碰到你的文件、你的服务、你的数据。
另一个我觉得做得不错的点是 IM 接入。OpenClaw 从传统的单点对话，变成了多模式接入，你可以在各种 IM 里跟它聊。这确实让它更有「人味」，不再是一个冷冰冰的工具界面，而是更像一个随时在线的同事。不过说实话，配置这些能力也是需要折腾很久的，不是开箱即用。
自动化和任务模式也值得一提。定期生成周报、固定查阅某些信息，这些重复性工作交给它确实省事。但这里有一个我一直在思考的问题：这些自动化出来的东西，是否真的是你需要的？ 还是说你又要陷入不断调整和优化的循环里？很多时候，我们以为自动化节省了时间，实际上只是把时间花在了另一个地方。
我的隐忧
虽然我在 Mac Mini 上给 OpenClaw 开放了所有权限，但我还是有两个下意识的动作：
第一，我有点担心它会泄漏我的数据。我的 Mac Mini 同时也是我的私人照片管理服务器，里面存了大量私人照片。理性上我知道它是本地运行的，但感性上，这种不安还是存在。
第二，除了对话用的 AI 模型 Key 之外，其他的 Key 我一个都没加进去。我不太确定整个链路中是否有潜在的环节会造成泄漏，我不想承担不必要的损失。
这也是为啥 YouMind 开发团队组建了一个 Telegram OpenClaw 群组，我没有将我的 Agent 放进去群聊的原因。我了解它的原理，但还是隐约不够放心。
后来我仔细想了想，我到底在不放心什么。「本地优先」解决的是数据存在哪的问题，但没有解决数据被谁看的问题。 你的文件确实没有上传到某个云端服务器，但 OpenClaw 要工作，就必须把你本地的内容作为上下文发送给 AI 模型的 API。你的照片不会被「上传」，但它可能会被「阅读」。Key 也是同理—，Key 存在本地没问题，但 OpenClaw 的社区插件是开放生态，谁能保证每一个第三方 skill 的调用链路都是干净的？
所以我真正不信任的不是 OpenClaw 这个产品本身，而是它背后那条我看不清全貌的链路，这种不安或许不完全理性，但我相信大多数普通用户在面对一个能读取你所有文件、跑你所有服务的 Agent 时，都会有类似的犹豫。能力越大，信任成本越高。 这可能也是 Agent 产品走向大众之前，必须要回答的一个问题。
当然 OpenClaw 的设计哲学本身就宣告了这一点，作者非常信任的交给 Agent 去做做这一些，难怪市面上的批评声音也此起彼伏。
还有一个体验上的问题：响应速度太慢了。 一个问题要等很久，可能跟它的上下文处理和 AI 模型有关。这种等待感会严重削弱日常使用的意愿。
而且这个慢是有代价的。OpenClaw 每一次调用都在烧 token，一个稍微复杂点的任务跑下来，随随便便就花了几美金。这不是免费的本地工具，它是一个本地运行但云端付费的混合体。「本地优先」给人一种免费的错觉，但 API 账单会提醒你现实。 我相信对我们这些从业人员来言，这个成本足以劝退大多数人。
OpenClaw 为什么能火？
抛开个人体验，从市场的角度看，OpenClaw 的爆火其实是有迹可循的。
时机成熟了。 Agent 框架已经逐步跑通，再加上 Manus 最近被收购的热度，OpenClaw 在这个节点出来，既顺应了技术趋势，也给了市场一个新的叙事篇章。
它开放了想象力，大家突然觉得「原来 AI 可以这样用」，于是各种玩法涌现。但冷静下来看，我看到很多人只是拿它赚快钱，也有很多人只是把之前的传统模式换了个壳。真正爆发性的创造力，或者眼前一亮的使用方式，我个人的感受还是偏少的。 这可能也是很多人兴奋之后有点模糊的原因。
「本地优先」，开源加本地优先，数据不用上传云端。在隐私焦虑的时代，这是一个非常好的叙事方式，不管实际上是否真的更安全，至少它提供了一种心理上的安全感。当然这里最关键还是开源，有时候我们很容易忽略了开源的影响力，开源不仅仅代表的是一种方式，更多是他能够代表的一种社区生态，有了生态的加入，无论作者还是贡献者，都是在参与生态的建设。这种参与感本身就是传播的动力
还有一个关键点，它改变了人和 AI 的关系方向。 传统模式是用户去找 AI，打开一个网页、一个 App，输入问题。OpenClaw 通过 IM 接入的方式，变成了 AI 去找用户。当然你也可以说这无非就是将 AI 对接到了传统的渠道，但我觉得这种接入带来的习惯迁移成本是最小的。你不用改变任何沟通习惯，AI 就在你的聊天窗口里
更重要的是，依托于它的实现方式，OpenClaw 能够做到多线程对话，这一点上真的非常像真人。同时你交代的事情，它能依托记忆和任务系统给到你恰当的反馈，这是大多数目前一来一回对话式 AI 不具备的。
对我们做产品有什么启发？
最后说说对产品的思考，这也是我最想聊的，有几个观点：
混沌中找到新的秩序
传统 SaaS 的很多功能，说白了就是预制菜。用户只能在设定好的框架里操作，开放性很弱。你可以做这个，不能做那个，一切都被规则限制住了。
OpenClaw 的启发是，我们可以更大胆地开放出规则，让混沌交给 AI 和人类一起去完成。 我们对用户行为的「保护」，很多时候可能就是对 AI 能力极限的扼杀。
拿 YouMind 举个例子。我们之前一直在讨论，要不要把编辑目录、整理资料这些权限开放出来，让 AI 参与进来。以前总是犹犹豫豫，担心出问题。现在回头看，这些顾虑就是旧时代的顽疾。我个人是非常支持将这些全部开放出来，人治也好，AI 治理也好，都是软件时代递进的一种方式。
我觉得对于大多数 SaaS 软件，新的产品哲学应该变成：
- 边界让用户自己定义
- 能为用户兜底，同时让用户敢于尝试
从对话到执行，自动化的想象空间
我觉得要让 AI 能够更加贴近每个人的工作和生活方式，能够执行自动化任务是必不可少的。这个能力就好像为你的想象力插上了翅膀，你可以充分利用规则和时间来完成生活和工作上的延伸。
当 AI 能够脱离即时的对话模式，一切都会变得很奇妙。就好像最近 YouMind 推出了 Skill + Task，很多人可能不太理解，这个和创作有什么关系？其实我们就是顺应着自动化的思路在思考这个场景。
给大家举一个非常简单的案例，我们每天都会看大量的信息，如果我们顺手将这些信息中的关键内容存储到 YouMind，YouMind 还能不定期地帮助你二次整理，比如为你生成过去一周你看到的关键内容。你是不是会觉得这对你现在的创作环境有极大的帮助？
不仅仅是总结，这套模式下，任何你希望 AI 执行的功能，它都能够在某个时间点帮你完成。
但说实话，如果只是停留在这一步，我们也只是用传统的思维将新瓶子装上了旧酒而已。因为这个时候规则的设定还是人治的过程，YouMind 完全没有感知能力。
而感知能力的前提，是记忆能力。 OpenClaw 号称有持久记忆，但用下来你会发现，它记住的只是你说过什么，而不是你关心什么。你上周存进去的一篇文章和这周聊到的一个想法，它不会自动把它们关联起来。这不是记忆，这是日志。真正的记忆应该是能把碎片信息归类、关联、沉淀成结构化的认知，越用越懂你，而不只是越用越长。
这恰恰是我觉得 YouMind 可以走得更远的地方。我们本来就在做知识的结构化和关联，如果能把这套能力嫁接到 Agent 的感知系统上，让它不只是按规则执行，而是能基于你过去积累的所有材料和思考，自动理解变化、给到你更多的输入，那么在学习和创作的场景上，可能会迎来进一步的革新。
配置成本是产品化的核心命题
最后想讨论的一个观点：我觉得 OpenClaw 目前很火爆，但并不算走到了普通大众的视野里。它能力很强，但能力越强，配置门槛也越高，甚至作者还友情提示你需要了解这个产品带来的风险。
但配置成本不只是「装起来很麻烦」这么简单。技术上的门槛其实是最容易被解决的，填个 Key、跑个脚本，照着教程来迟早能搞定。真正挡住大多数人的，是认知成本：我装完了，然后呢？我知道它很强，但我不知道它能帮我做什么。社区里现在大多数用户疑惑的不是「怎么安装」，而是「装完了，不知道拿来干嘛」。
再往后还有维护成本。自动化不是配一次就完的事情，规则会过时，场景会变化，你需要不断回来调整。这就是我前面说的，很多时候我们以为自动化节省了时间，实际上只是把时间花在了另一个地方。
所以产品化真正要解决的，不是帮用户把环境装好，而是帮用户回答「然后呢」这个问题。 这也是为什么我觉得单纯降低门槛是不够的，你降低了技术门槛，用户依然会卡在认知门槛上。
这里有一个产品设计上的悖论：你越想降低配置成本，就越需要替用户做决定；但你替用户做的决定越多，就越接近预制菜。往左走是 OpenClaw，什么都能做，但什么都要你自己想；往右走是传统 SaaS，帮你想好了，但你只能在框架里。
我觉得答案可能在中间：不是做预制菜，也不是把一个空厨房扔给你，而是帮你把厨房准备好的同时，给你几道参考菜谱。 你可以跟着做，也可以自己发挥，但至少你不会站在厨房里发呆。这就是 YouMind 现在在做的事情，Skill 就是菜谱，Board 就是厨房，我们希望用户走进来就知道可以开始烹饪，而不是先花半天研究烤箱怎么用。