最近两周，我花了不少时间研究一个很火的项目——OpenClaw。最开始听到它的时候，我其实是带着一点轻视的态度去看的。在我看来，它不过是做了几层封装，通过终端去操控电脑，本质上还是“让模型帮你写命令”，然后由人去执行。我当时觉得这不过是一个技术演示级别的小把戏，本质并没有超出我们熟悉的对话模型太多。毕竟这些年，我们已经习惯了AI生成文本、写代码、给建议，它似乎只是把这些能力套上了一层自动化外壳而已。
但真正让我改观的，是它所展现出来的“行动力”。传统的对话模型，只负责输出文本，它的影响力停留在建议层面——你是否采纳，是否执行，决定权始终在人。而OpenClaw给人的感觉不一样。它可以直接读取文件、分析本地代码仓库、生成修改方案，甚至在一定权限下执行命令。那一瞬间我意识到，AI 不再只是回答者，而开始成为操作者。这种角色的转变，带来的心理冲击远比我预想的大。它不再是一个“参谋”，而像是一个可以直接上场的“执行者”。
当然，在真正动手之前，我也有顾虑。一直以来，我都在思考一个问题：当我们把越来越多的事情交给AI处理，我们的数据安全如何保障？尤其是涉及本地文件、个人信息、工作资料时，是信息泄露甚至权限滥用。那几天也有博主在讨论相关风险，说自动化执行型AI如果没有足够的隔离措施，确实可能带来隐患。这些声音让我一度打消了尝试的念头。不光是我这么想，就像上图一样，当你开始部署过程中，他也会告诉你你是否要停止这个风险存在。
但随着讨论热度越来越高，越来越多的人开始分享使用体验和部署方式，我的好奇心还是占了上风。我决定亲自试一试。真正开始安装时，我才发现事情远没有想象中简单。我前后安装了三次。前两次我以为从GitHub直接下载下来就可以运行，结果发现依赖、环境配置、权限设置一个都不能少。很多报错信息并不是表面看上去那么简单，有些问题甚至需要反复查资料才能定位。
（这是一个抖音上的博主，他讲的很详细）
最后，我不得不去找详细的安装教程。我跟着博主一步一步操作，从下载依赖、配置虚拟环境，到在命令行里执行各类指令，每一步都小心翼翼。那种感觉有点像在拼装一个复杂的机器，只要有一个零件没对上，就无法启动。终于在第三次尝试后，它成功运行起来。那一刻我确实有点成就感。
不过，真正用了一周之后，我的看法变得更加理性。OpenClaw 本身并没有那么“神”。它并不是一个全能的自动化助手，有时仍然会误判、生成不够精确的操作步骤，甚至在复杂场景下显得有些笨拙。但它所代表的方向，却让我意识到一个更深层的变化：AI正在从“建议型工具”进化为“执行型工具”。
（以上这个是openclaw在终端运行的样式）
当AI只是回答问题时，最大的风险是它答错了。但当AI可以执行命令时，风险就升级为“它可能做错事”。一个错误的建议，顶多浪费时间；一个错误的执行，可能直接删除文件、覆盖代码、暴露数据。这是完全不同等级的风险。我们过去习惯把AI当作信息源，而现在，它正在成为行动的主体之一。
也正因为这种思考，我最终做了一个很简单但很重要的决定——不在我的主力Mac上运行它。不是因为它不好，也不是因为我否定它的价值，而是因为我意识到，并不是所有强大的工具，都适合在真实生产环境中随意实验。研究可以在虚拟机里进行，可以在隔离环境中测试，但不应该轻易把真实数据暴露在一个高权限、可自动执行的系统之下。
综上所述，我认为现在的AI技术没有任何的问题，而且迭代速度是很快的。 但是我认为现在AI需要我们人类做的也没有几个了，比如说我们需要有思维。如果我们有这个思维链路的整套逻辑我们就可以相对轻松的把我们现在想要做的事情变为现实可以使用的。第二，我认为我们因该用很多的底层知识和逻辑，用这些底层的逻辑和思维方式，你就可以更加快速的把你手上的事情变为现实。对于我而言这方面是比较欠缺的，所以我有很多的事情是没有很快速或者是一次就可以把这个项目做完的，需要重复做好几遍。
