这里的“虾” ，指的是名为OpenClaw的开源智能体框架 ，由于其图标酷似龙虾而得名 。它能让闲置的电脑化身为不知困倦的“数字员工” ，自动执行工作 。
上海财经大学特聘教授、智能科技产业学者胡延平在接受澎湃新闻采访时指出 ，OpenClaw根基上实现了对设备和人的“收受” ，“已经不能将OpenClaw称之为Agent智能体 ，而是面向工作的利用操作系统 ，这也是有其他人以为OpenClaw靠近下一代OS（操作系统）雏形的原因” 。
当下 ，国内大厂纷纷布局OpenClaw生态 ，各类技术钻研会热度不减 ，代装置服务甚至一度供不应求 。然而 ，在享受效能盈利的同时 ，其潜在的安全风险与技术门槛也不容忽视 �；诙訟I爱好者、资深从业者及行业专家的采访 ，澎湃新闻记者梳理出了一份AI“养虾”技术指南 。
“养虾”的第一步并非软件装置 ，而是硬件环境的筹备 。刚刚给自己的Mac以及Windows电脑别离装置完OpenClaw的幼崔对澎湃新闻记者暗示 ，无论是苹果还是Windows系统 ，任何满足官网列出的要求的电脑均可尝试 。
“龙虾纯熟装置工”的幼崔暗示 ，只管官方宣传一键装置 ，但现实涉及环境检测、依赖库配置等技术门槛 ，在装置时 ，官网会检测是否短缺环境 ，过程中可能会出现的报错 ，视每幼我的电脑情况而定 。若遭逢报错 ，能够查阅GitHub仓库会商或者官方文德反寻找解决规划 。
已经“养虾”一个多月的AI从业者、AI博主Lynn姐对记者暗示 ，“养虾”此刻能够采取云端和本地部署两种方式 ，腾讯云、阿里、火山通过提供云服务器 ，在云服务上“养虾” ，用户能够再把云端的“龙虾”接到自己的飞书蹬爪用上 ，便能够直接通过对话的方式去让“龙虾”自动化实现一些工作；而本地端“养虾” ，必要买个Mac mini蹬撞件来运行OpenClaw ，把“龙虾”当成本地工作副手来用 。
有网友用“龙虾”搭建了一个齐全的每周炊事打算系统 ，覆盖2026年整年（365 天）的主炊事打算模板 ，并 按商店和货架分类的购物清单、气象预报等情况自动更新 。
Lynn姐指出 ，若是采取本地部署的方式 ，“龙虾”一向运行会产生各类数据 ，这些数据都必要存在电脑里 ，对内存蹬撞件方面有肯定要求 。
Lynn姐暗示 ，自己是在本地电脑上运行 ，同时也买了云服务 。她以为对于通常用户而言 ，云端使用单一便捷 ，成本较低；而本地使用则更注沉数据隐衷 ，不外界面和节造机造必要具备肯定的编程基础 ，目前还不算敦睦 。
OpenClaw的能力上限直接取决于接入的大模型 。胡延等分析以为 ，从设备操作、智能体支持、作为理解等维度看 ，刚刚颁布的GPT-5.4是目前最被看好的选择 。对于国内用户 ，两全接入便捷性与性价比的国产模型目前重要有三款：Qwen-3.5、Kimi-2.5、MiniMax M2.5；若涉及多模态工作 ，前两者阐发更为优异 。
Lynn姐目前重要使用的是“信息抓取”Skill ，她出格提到了“Twitter信息抓取” ，以为其能低成本获取热点信息 ，比官方API更经济 。面对复杂工作 ，Lynn姐建议采取分步疏导战术：先实现一部门 ，再逐步推动并串联 。例如 ，先让“龙虾」佧合GitHub仓库信息 ，再整顿特定领域数据 ，最后天生PPT 。
不外 ，她也指出Skills并非越多越好 ，由于不少Skill还必要筹备相应的运行环境能力够正常使用 ，必要进行更多的装置、配置或是二度付费 ，增长了使用成本 。
幼崔坦言 ，自己的主题准则是“尽量不在主力机上进行装置” ，这是为了躲避潜在的安全风险 ，终于让一个可能失控的“实习生”进入你的主题工作区并不那么明智 。
值妥贴心的是 ，早在今年2月初 ，工业和信息化部网络安全威胁和缝隙信息共享平台就监测发现OpenClaw（俗称“龙虾”）开源AI智能体部门事俘在默认或不当配置情况下存在较高安全风险 ，极易引发网络攻击、信息泄露等安全问题 。其中提到 ，OpenClaw是一款开源AI智能体 ，其通过整合多渠路通讯能力与大说话模型 ，构建具备悠久影象、自动执行能力的定造化AI副手 ，可在本地私有化部署 。由于OpenClaw在部署时“信赖天堑吞吐” ，且具备自身持续运杏注自主决策、挪用系统和表部资源等个性 ，在不足有效权限节造、审计机造和安全加固的情况下 ，可能因指令诱导、配置缺点或被恶意收受 ，执行越权操作 ，造成信息泄露、系统受控等一系列安全风险 。
建议有关单元和用户在部署和利用OpenClaw时 ，充分核查公网露出情况、权限配置及凭证治理情况 ，关关不用要的公网接见 ，美满身份认证、接见节造、数据加密和安全审计等安全机造 ，并持续关注官方安全布告和加固建议 ，防备潜在网络安全风险 。
此前 ，Meta一名高管险些被“龙虾”误删所有沉要邮件的案例曾引刊行业震荡 。“龙虾”之父彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）也公开强调过隐衷和数据安全的沉要性 ，主张让Agent跑在本地 。
Lynn姐坦言 ，自己之所以盛开全数权限 ，是基于电脑内无敏感数据的前提 。即便如此 ，她也强调 ，只管OpenClaw能通过联网搜索削减“幻觉” ，但仍会出现信息不实时的情况 。
同时 ，由于OpenClaw必要极高的权限 ，为了防备当AI做出超出预期的行为 ，斯坦伯格建议开发者应将其视为一种必要操练的“技术” ，必要在使用中成立直觉和防御意识 。
除了安全风险 ，资源亏损也是“养虾”人必须面对的隐性成本 。Lynn姐建议能够采办各家厂商官方的Coding Plan来预防时刻忧郁Token亏损 。同时 ，她也指出 ，用户可能会不经意设置按时工作 ，持久运行导致Token用度激增、内存爆满或硬盘被日志文件占满等情况的出现 。
“此刻好多人感触不参与这波海潮就过期了 ，”她直言 ，“但我和很多伴侣互换后发现 ，对他们而言 ，‘龙虾’并没有比现有工具显著提升效能 。好多‘龙虾’能做的事 ，用其他工具也能实现 。”
她以为 ，OpenClaw的主题价值在于提出了一种新的框架：“将来这种能力可能融合到穿戴设备或其他智能终端中 。最终用户或许无需直接操作OpenClaw自身 ，而是通过更天然的交互间接使用其能力 。”
“养虾”不仅是技术的尝鲜 ，更是一场关于人机合作天堑的索求 。在2026年的今天 ，拥抱OpenClaw带来的效能革命时 ，请务必系好“安全带” ，用闲置机械尝试 ，用审慎态度授权 ，用人类智慧把关 。只有当技术不再是职守 ，而是真正隐形的副手时 ，“养虾”才算真正成功 。
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