大白话聊一聊:为什么OpenClaw那么火

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文 | Jomy @302.AI

文章导读:

2026 年初,开源项目 OpenClaw 在两个月内斩获 25 万 GitHub Star,成为史上增长最快的开源项目。从技术上看,它只是一个标准的 CLI Agent,但通过接入 IM、实现 24/7 主动交互,并依托开源生态,OpenClaw 把原本属于开发者的 AI Agent 带到了普通用户面前。本文将拆解它爆火背后的三个关键原因,以及这股 Agent 浪潮意味着什么。

2026 年 1 月,OpenClaw 就在AI圈子里小有名气。当时我没太当回事——毕竟它看起来只是个开源版的 Claude Code,功能上还差了一大截,我原以为不过是昙花一现。

没想到短短两个月后,这只"龙虾"彻底破圈了。GitHub 星标数突破 25 万,一举超过 React 和 Linux,成为史上增长最快的开源项目。中国网友甚至给玩家们起了个外号:养虾人——因为 OpenClaw 的图标是一只红色龙虾,而你需要像饲养宠物一样在电脑上"养"它。

深入研究之后,我发现 OpenClaw 的火并非偶然,而是有根本性的原因。今天就和大家聊聊:

OpenClaw 的本质到底是什么?它为什么能火成这样?

Agent 到底是什么?

2025 年可以说是 Agent 萌芽之年,我也写过几篇文章来讲解 Agent。

最早我给的公式是:

Agent = LLM(模型)+ Tools(工具)

但这只是理论上的定义,具体到现实中 Agent 应该是什么样,其实当时还很混乱。

2025 年上半年,MCP 大火。MCP(Model Context Protocol)是 Anthropic 推出的开放协议,让 LLM 调用工具有了统一标准,成为了 Tools 的事实标准。

Agent 的公式随之更新:

Agent = LLM + MCP(统一工具调用)

MCP 服务开始爆发,出现了几十上百万个 MCP 服务。

2025 年下半年,Claude Code 开始普及,大家觉得这就是 Agent 的真实形态。

简单来说,进化成了:

Agent = LLM + CLI(命令行)

这其实是在原来海量工具的基础上做了减法——把 Agent 主要调用的工具换成了命令行,MCP 仅作为辅助。

我们把这一类 Agent 统称为:CLI Agent(命令行 Agent)。

(命令行是最原始的操作系统界面,通过输入命令可以操控电脑上的任何功能。)

CLI Agent 普及后,大家发现虽然好用,但每个任务都让 AI 自由发挥,效率有些低。

于是出现了 Skills——一种专门分享给 Agent 的经验包(本质上是文档和代码),让 AI 快速知道某类任务应该怎么做。

此时 Agent 进化为了:

Agent = LLM + CLI + Skills

OpenClaw 其实就是一个标准的 CLI Agent,它底层和 Claude Code 本质上没有区别。

这也是当初困惑我的地方:既然差不多,为什么 OpenClaw 能火?深入研究后发现,OpenClaw 的三个特性才是它出圈的根本。

这三个特性就是:

  • IM

  • 24/7

  • Open Source

我们可以总结为一个公式:

OpenClaw = ( LLM + CLI + Skills ) × IM × 24/7 × Open Source

接下来我们一个个来讲解。

IM:在熟悉的地方使用 Agent

之前的 Claude Code 或者其他 CLI Agent,大多数都是在命令行里使用的:

(光是这个界面,就已经劝退 99% 的用户了,大部分人一辈子都没打开过命令行)

OpenClaw 的聪明之处,在于把 CLI Agent 接到了用户最熟悉的地方:IM(即时通讯软件)。

(IM 是 Instant Messaging 的简称,中国人最常用的 IM 就是微信。)

海外 IM 生态比较开放,可以通过 API 接入。OpenClaw 最早就支持了 iMessage、Telegram、Slack、Discord 等,让用户在手机上就能和 Agent 对话

聊天 AI 在手机上不新鲜,但之前的聊天 AI 缺乏权限和工具,基本只能做咨询。而 CLI Agent 跑在电脑里,能做的事太多了。

特别是普通人,第一次在 IM 里体验 Vibe Coding,那种感觉非常惊艳。

Vibe Coding:一种全新的编程方式。你不需要写代码,只需要用自然语言描述需求,AI 自动帮你完成编程任务。就像"vibe"(氛围)一样,轻松随意,跟着感觉走。

业内程序员早就体验过 Claude Code 的全自动编程能力,所以很多人觉得 OpenClaw"火得不明不白"。但仔细想想:我们第一次用 Claude Code 时的震撼,不正是现在普通人体验 OpenClaw 的感受吗?

总而言之,OpenClaw 未必比 Claude Code 强大,但它把 Agent 连进了 IM,把体验门槛降到了零,让普通人也能感受 Vibe Coding 的惊艳。

24/7:会主动发消息的 Agent

我认为 OpenClaw 最核心的创新,是它 24/7 全天在线的概念。

以前的 Claude Code,本质上是个“渣男”——你不找他,他不找你。有任务才打开,做完就关掉,人机关系全靠用户主动维系。

OpenClaw 从 IM 里获得了灵感:既然人可以主动发消息,为什么 Agent 不可以?

于是它设计了一个简单的机制:每隔 30 分钟,Agent 会自动“醒来”一次,看看有没有需要做的事情——待办事项、新邮件、日程提醒、你随口提过的小事。如果有,它就主动发消息给你;如果没有,就继续安静待命。

这个简单的设计,彻底改变了人机关系——从“人找 AI”变成了“AI 找人”

网上有很多这样的故事:有人周一随口提到要准备一个讲座,周三早上收到“龙虾”的消息:“IPCC 刚发布了新报告,你可能会用得上。”有人抱怨冰箱里的牛肉快过期了,下午就收到一条寿喜烧食谱,还标注了烹饪要点。

普通人第一次遇到会主动关心自己的 AI,那种 “活人感” 非常惊艳。

业内程序员可能会说:这不就是个定时任务吗?技术上确实不复杂。但对普通人来说,这是第一次体验到 AI 有了“自主性”

它不再是一个等待指令的工具,而是一个会主动帮你盯着事情的助手。

这种体验,和之前所有的 AI 产品都不一样。

Open Source:开源带来的信任和繁荣

第三个让 OpenClaw 爆火的因素,是开源

开源带来了两个肉眼可见的好处。

第一个是信任感。

当 AI Agent 能读取你的文件、执行你的命令、访问你的隐私数据时,"它到底在干什么"就成了一个灵魂问题。闭源产品是个黑盒——你根本不知道它有没有偷偷上传你的数据,有没有在后台干别的事情。

OpenClaw 的代码完全公开,25 万多个 Star 的背后是无数双眼睛在审查。这种透明带来了底层的安全感:代码无害,数据本地,一切都在你的掌控之中。所以人们敢放心地把它部署到自己的电脑里,甚至用来处理敏感的工作文件。

第二个是开发者生态。

Manus 选择了闭源的"iOS 模式"——精致、封闭、官方说了算。OpenClaw 则走了"Android 模式"——开源、开放、所有人都能参与。

结果是:OpenClaw 上线两个月,社区就贡献了上千个 Skills;安全漏洞被快速发现并修复;各种奇思妙想的功能层出不穷。这不是一家公司的产能,而是一个生态的爆发力。

说实话,Manus 本来有很大机会站在 OpenClaw 现在的位置上。但他们选择了闭源,也就选择了独自战斗。而 OpenClaw 选择了开源,也就选择了让全世界帮它战斗

不完善,但会越来越好

当然,OpenClaw 现在也有很多问题。

批评的人说:代码都是 Vibe Coding 出来的,屎山一堆;安全性很差,很容易被黑客攻击等等。

(所谓"屎山",就是代码写得乱七八糟,后期维护困难)

这些批评都没错。但他们忽略了一点:OpenClaw 已经不再是一个开源项目,而是一个品牌了。

25 万 Star,史上增长最快的开源项目——这个记录本身就已经创造了历史。这意味着什么?意味着全世界最聪明的开发者都在盯着它,都想基于它做点什么。

代码烂?有人会重构。安全差?白帽子们已经在修漏洞了。功能少?社区每天都在贡献新的 Skills。

想想当年的 Linux。1991 年发布的时候,不也是个简陋的业余项目?几十年下来,它跑在了世界上绝大多数服务器上。

OpenClaw 的路才刚开始。它成为主流,已经是不可逆转的趋势。

总结


2026 年,人们终于结束了"什么是 Agent"的争论,达成了一个初步共识:

Agent = LLM + CLI + Skills

而这个共识,会真正推动 AI 行业往 Agent 方向迈进。

回头来看,OpenClaw 的爆火不是偶然。IM 降低了体验门槛,24/7 创造了全新的交互范式,开源建立了信任与生态——这三者的结合,才造就了史上增长最快的开源项目。

当然,OpenClaw 对普通人来说还是过于硬核。就像大多数人用 Windows系统 或 Mac系统,不会用 Linux 一样。普通人对 OpenClaw 的热情,很有可能就是昙花一现。

但当泡沫褪去,OpenClaw 留下的东西不会消失:它证明了 Agent 应该怎么用,证明了普通人确实想要一个能主动帮忙的 AI,也证明了开源模式在 AI 时代的生命力。

这些影响,会在未来的开源 Agent 生态、闭源 Agent 产品里持续发酵。

这注定是 AI 历史上不可磨灭的一笔。