养活 OpenCla w这只“大龙虾”的是人,是配置, 是算力, 不是它自己!

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2026年的AI圈,最魔幻的剧情莫过于OpenClaw的“过山车式”走红。

前一秒还是甲方争相追捧、乙方疯狂套壳的“香饽饽”,下一秒就因各种“事故现场”沦为行业吐槽大会的主角。

有人调侃它是“继DeepSeek之后,又一个被玩坏的开源明星”,也有人直言“这只“小龙虾”,终究没能逃过‘概念炒作’的魔咒”。

当下OpenClaw的“翻车”,真不是技术本身的错,而是一群“不懂装懂的玩家”把一手好牌打稀烂。

就像前文吐槽的那样,甲方跟风上车,连自己的业务流程都没理顺,就妄想用OpenClaw解决所有管理烂摊子;

乙方极致套壳,把开源UI换个皮,连并发控制和流程机制都没有,就敢卖给甲方接管生产系统;

“算力串串”们更离谱,拿过时推理卡当“智能体专用超算”,无视OpenClaw对低延迟、高并发的核心需求,更无视其对GPU+CPU异构算力的适配要求,最终让这只本该“替人干活”的“小龙虾”,变成了“闯祸添乱”的“麻烦精”,误删数据库、乱改ERP订单、tokens成本高到离谱,种种乱象,把OpenClaw的口碑摔得稀碎。

而这一切乱象的背后,恰恰反衬出优质算力底座的缺失,我自己是在智星云平台去搭建使用的,平台OpenClaw镜像经过实际场景打磨、深度适配用户的核心需求。很多“事故”提前避免。

利用千问-32B的模型驱动这只“龙虾”绰绰有余,实现免token的同时还可以将推理延迟压缩至微秒级,破解“算力串串”留下的低延迟痛点;更能通过分布式调度,降低tokens处理成本,从算力底层规避OpenClaw的核心翻车风险,这正是当下市场最稀缺的“理性力量”。

养这只龙虾的方式也很简单,直接接入飞书就相当于给它配了个保姆。在智星云www.ai-galaxy.com 选择openclaw这个镜像,进入后按照下方操作即可养自己的龙虾小宠。

1、进行本地大模型(qwen3) 启动OpenClaw****

2 、创建飞书应用****

l 接入飞书权限,点击批量导入

{

  "scopes": {

    "tenant": [

      "im:chat:read",

      "im:chat:update",

      "im:message.group_at_msg:readonly",

      "im:message.p2p_msg:readonly",

      "im:message.pins:read",

      "im:message.pins:write_only",

      "im:message.reactions:read",

      "im:message.reactions:write_only",

      "im:message:readonly",

      "im:message:recall",

      "im:message:send_as_bot",

      "im:message:send_multi_users",

      "im:message:send_sys_msg",

      "im:message:update",

      "im:resource"

    ],

    "user": [

      "contact:user.employee_id:readonly"

    ]

  }

}

开通完如下

l 添加事件:依此按照命令进行添加

im.chat.member.bot.added_v1

im.message.bot_muted_v1

im.message.message_read_v1

im.message.receive_v1  

严谨来讲,OpenClaw的核心突破,是打破了传统大模型“只读不写”的局限,给AI装上了“能干活的双手”,它不再是只会聊天、写诗、写代码的“嘴炮型AI”,而是能侵入企业业务系统,自主完成文件读写、流程审批、数据录入、多平台协同的“实干型选手”。

我们国内目前有很多非常简易就可以上手养龙虾的算力平台,像阿里云、百度云这些大厂更是在第一时间响应进行了镜像的创建及教程的分析。如果我们预算足够的情况下可以优先选择这些平台体验。

如果是向我一样,预算有限又想实践的话,就去体验一下智星云,毕竟官微的教程非常详细不需要自己动脑就可以轻松安装,最重要的是每月会有各种活动送算力券的,我们可以攒点去零成本感受龙虾的便捷和高效。

所以我建议大家如果想通过大龙虾去现实里工作并替代部分劳动力的话,还是要自己去亲身体验,营销号吹的再花也只是表述出来的部分极限效果,我们人之间的能力有差,且配置更是参差不齐,在有限算力的前提下,选择高性价比的GPU服务器才是我们的解锁密码。如果说要我去推荐GPU平台的话,我给大家简单介绍三个,按需选择。

选GPU的宗旨是用“适配”的算力,获取完善的配套服务。

首先推荐阿里云,提供OpenClaw 全链路部署方案,算力稳定、生态完善,支持 7×24 小时无间断运行。可搭配百炼 Coding Plan,费用较高,其他没毛病。

最近腾讯更是一次掏出三款「龙虾」,其中最值得关注的就是 QClaw。这是腾讯电脑管家基于 OpenClaw 打造的一款本地 AI 助手,可以一键安装。用通俗的话就是 OpenClaw「套壳」,去年此时也有一个火遍全网的套壳 Agent 产品,叫 Manus。目前 QClaw 还没正式上线,大家感兴趣可以去体验一下。   其次是百度智能云主打零门槛一键部署,提供 OpenClaw 专属轻量镜像,1–3 分钟即可启动,无需配置环境。支持文心、DeepSeek 等多模型接入,内置百度搜索、OCR 等 Skills,适配办公自动化。适合新手尝鲜、个人 / 中小企业轻量化部署。

最后就是智星云,上边已经说的够多了,大家自行分辨吧。

说到底OpenClaw要想摆脱“翻车”困境,最终还是要回归技术本质,大模型下半场,与其说拼的是人还不如说是拼的工程化落地能力,而优质的算力底座,正是工程化落地的核心根基。