最近几周，中国AI圈出现了一些非常奇怪的画面。在北京、上海、深圳的一些技术社区里，有工程师开始线下帮人部署“龙虾”。有人带着电脑现场安装环境，有人手把手教新人配置Agent。甚至有大厂在广场组织免费安装。这里的龙虾不是海鲜，而是一个开源AI Agent项目：OpenClaw。更有意思的是，这个项目并不是来自某……

本文来自微信公众号：版面之外，作者：画画，题图来自：视觉中国

最近几周，中国AI圈出现了一些非常奇怪的画面。

在北京、上海、深圳的一些技术社区里，有工程师开始线下帮人部署“龙虾”。

有人带着电脑现场安装环境，有人手把手教新人配置Agent。甚至有大厂在广场组织免费安装。

这里的龙虾不是海鲜，而是一个开源AI Agent项目：OpenClaw。

更有意思的是，这个项目并不是来自某家科技巨头，而是一位奥地利开发者：Peter Steinberger。

如果只看技术，它只是一个Agent框架。

但如果看它引发的反应，你会发现事情有点不一样。

开发者在讨论，创业者在尝试，互联网公司在跟进，甚至一些地方政府也开始关注Agent产业机会。

短短四个月，它在GitHub上狂揽超过25万颗星，超过了统治开源圈13年的React，也超过了存在数十年的Linux内核。

一个原本只存在于GitHub上的项目，突然变成了一种行业现象。

1、开源世界的一次典型扩散

OpenClaw最初的目标其实很简单。Peter Steinberger想解决一个问题：为什么AI可以聊天，却很少真正替人干活。

过去两年，大模型最成功的产品形态是聊天机器人。用户提问，模型回答。

这种模式在信息获取上非常强大，但在现实世界里却有明显局限。它能给你建议，却不能帮你执行。

OpenClaw想改变这一点。它不是一个新的模型，而是一个Agent框架。通过这个框架，AI可以调用各种工具：浏览器、文件系统、API、自动化脚本、数据库。

当这些能力被组合在一起时，AI开始从回答者变成执行者。

从技术架构上看，OpenClaw设计了一套清晰的分层逻辑。最下面是消息渠道层，把WhatsApp、Telegram、飞书、钉钉等主流IM变成AI的入口。

中间是网关层，像一个中枢神经，负责会话管理、权限控制和事件分发。再往上是Agent层，可以接入Claude、GPT-4、Gemini、Kimi等多个大模型，负责拆解和理解任务。

最顶层是技能层，像AI的手脚，执行文件操作、命令行、浏览器控制等具体动作。

这套结构让很多开发者第一次意识到：AI不仅可以理解信息，也可以真正参与工作。

更让人惊讶的是它的自学习能力。OpenClaw可以为自己编写新的技能，然后自动安装。

创始人Steinberger分享过一个细节：

他在摩洛哥旅行时，随手给智能体发了一条语音消息。他从未给AI加过语音功能，但几分钟后AI回复了。他查日志才发现，AI自己检查文件头识别了音频格式，自己调了转码工具，自己翻到存储的API密钥，调用语音模型完成转写，然后把文字回复过来。

但实际，他根本没教过它这些。

2、龙虾现象怎么形成的？

OpenClaw的传播方式非常特别。没有发布会，没有广告，完全靠开发者社区的口碑扩散。

它的增长曲线几乎是垂直的。

• 2025年11月发布，2026年1月下旬达到1000星；

• 第二天单日新增超过2.5万星，创下GitHub历史纪录；

• 2月中旬突破20万星，3月初正式登顶软件项目榜首；

• 四个月，从0到25万星。

作为对比，React攒了13年才攒到24万星。

慢慢地，一些奇怪的画面出现了。

互联网公司的工程师开始线下帮人装“龙虾”，技术社区里出现手把手教配置Agent的活动，甚至有大厂在广场组织免费安装。

这种现象在中国互联网历史上并不多见。它不像产品发布，更像一种技术文化的扩散。

当工程师开始自发传播某种工具时，往往意味着一件事：他们觉得这东西真的有用。

更值得玩味的是，这场热度并不只属于技术圈。

抖音上“全民养龙虾”的话题刷屏，小红书上有人分享“一人公司”的自动化案例。有电商店主用它搭客服系统，有金融机构用它做投资助手，实现7×24小时行情监控，投研周期从一周缩到三分钟。

一个开发者驱动的项目，开始反向渗透到真实商业场景。

3、变化是什么？

如果只是开发者社区的热闹，大公司未必会在意。但OpenClaw让一些巨头开始重新思考一个问题：软件的未来会不会变？

过去二十年，互联网软件的基本逻辑非常稳定。用户打开一个App，点几下按钮，完成任务。这个模式支撑了整个移动互联网。

但Agent带来的变化，是另一种结构。用户不再直接操作软件，只需要表达意图。帮我整理会议纪要、帮我订机票、帮我分析数据，然后由Agent调用不同工具完成任务。

在这种结构里，App的角色开始发生变化。它不再是用户直接操作的界面，而更像是被调用的能力模块。

OpenClaw的设计里有一些很有意思的细节。

它通过网关层管理多个Agent，支持模型故障时的自动降级，确保7×24小时可用。它还支持定时任务，可以每天自动抓取数据、生成报告、推送到指定群聊。这意味着，AI可以像员工一样，在没人盯着的时候继续干活。

4、互联网巨头重新思考一件事

这也是为什么一只龙虾会引起这么多关注。因为它触碰到了一个很少被讨论的问题：未来的软件，还会像今天这样存在吗？

在传统软件世界里，软件公司负责开发完整产品，用户使用软件，软件提供功能。但在Agent结构里，事情可能会变得不同。软件不再是一个封闭应用，而是一组可以被调用的能力。

不同服务被Agent连接起来，完成任务。如果这种结构成立，软件行业的边界也会发生变化。未来的软件世界，可能不再由单一公司定义产品形态。

各大厂商的反应速度很快。阿里云推出一键部署方案，用户几条命令就能拉起一个完整的OpenClaw实例，默认打通通义千问。

腾讯云把OpenClaw预置进轻量服务器模板，接入了企业微信和QQ。百度把智能体嵌进搜索入口，用户在百度App就能直接调用。

模型厂商也纷纷跟进，Kimi做了KimiClaw主打云端托管，MiniMax做了MaxClaw免配置一键部署，智谱推动自家模型无缝兼容OpenClaw。小米甚至发布了手机版Xiaomi miclaw，把Agent塞进手机里。

当然，这场狂欢背后也有警报在响。

2月的时候，有安全机构发布报告，超过4.2万个暴露在公网的OpenClaw实例，九成以上可以被攻击者直接绕过身份验证，窃取API密钥和私人通讯记录。早期生态里被审计出的恶意技能模块，占比接近两成。权限越高，风险越大。

这也解释了为什么腾讯现场工作人员建议用户把OpenClaw部署在相对隔离的云端，而不是本地电脑。

OpenClaw可能不会成为最终的技术标准。开源世界的工具更新速度一直很快。

但它已经完成了一件更重要的事情：让很多开发者第一次认真思考一个问题，如果AI可以理解意图，并且可以调用工具完成任务，那么未来的软件，还需要像今天这样被“打开”吗？

过去二十年，人们使用软件的方式几乎没有变化。打开应用，点几下，完事。

但在Agent的世界里，软件可能不再以“应用”的形式存在。它更像是一组随时可以被调用的能力。当用户表达一个意图时，Agent去连接这些能力，然后完成任务。

如果这种结构成立，软件的形态就会发生一个微妙但重要的变化：用户不再使用软件，软件开始为用户工作。

很多人今天还在讨论OpenClaw这个项目。

但也许更值得关注的，是另一件事情：当开发者开始尝试用Agent重新组织软件世界的时候，软件行业的边界，可能已经开始松动。

而历史上，每当软件结构发生变化的时候，都会有一批公司诞生，也会有一批公司消失。

【版面之外】的话：

OpenClaw的爆火，让我想起一个细节。有人在开发者社区问Steinberger，你一个人做这个项目，怎么养活自己？

他回答得很简单：我靠给别人写代码赚钱，OpenClaw是我业余时间做的。

一个开发者，用自己的业余时间，做了一个让全球科技圈躁动的项目。没有公司资源，没有市场预算，没有商业团队。就是一个人，一台电脑，一个想法。

这可能是整个故事里最值得琢磨的部分。

过去我们习惯了一种叙事，伟大的产品诞生于伟大的公司。

OpenClaw给出了另一种答案，伟大的想法也可以诞生于一个深夜，一个车库，一个不想睡觉的人手里。

AI时代，这样的人只会越来越多。

本文来自微信公众号：版面之外，作者：画画