
OpenClaw 养龙虾太复杂?海外社媒运营的“手机版龙虾”来了!
最近一个月,不管是在社媒平台,还是技术社区,一款名为 OpenClaw 的 AI 工具爆火。不少用户开始用它“养龙虾”,通过 AI 自动执行一系列操作,让人工重复的任务实现自动化。 为什么会出现OpenClaw“养龙虾”热潮? 去年11月, …
内容大纲
过去几年里,人工智能工具迅速发展。从写作、编程到数据分析,AI 已经成为许多人的日常助手。但随着 AI 能力不断提升,人们的需求也在发生变化:大家不再只希望 AI 提供建议,而是希望它能 真正帮忙完成工作。
正是在这样的背景下,AI Agent(智能代理)开始受到越来越多关注。这类工具不仅能理解指令,还能根据目标自动执行任务。最近,在开发者社区中,一个名为 OpenClaw 的项目迅速走红,也让许多人开始探索:AI Agent 是否真的可以帮助人们自动化工作,甚至创造新的收入来源?

OpenClaw 是一个开源的 AI Agent 框架,它的核心目标是让 AI 不只是“回答问题”,而是能够执行任务。与传统 AI 聊天工具不同,OpenClaw 可以根据用户的指令拆解任务,并通过多个代理协同完成。
这种能力使 OpenClaw 成为构建自动化工作流的一种重要工具。开发者可以利用它创建各种自动化流程,例如数据收集系统、自动报告生成工具,甚至完整的 AI 服务。因此,在短时间内,OpenClaw 就吸引了大量开发者和创业者的关注,也逐渐被视为 AI 自动化领域的重要项目之一。
人们关注 OpenClaw,并不仅仅是因为它更方便,而是因为它背后的 自动化潜力。
在现实工作中,许多专业人士和企业每天都要花费大量时间处理重复性任务,例如:
AI Agent 的出现,让这些流程有机会被自动化。
这也催生了一种新的商业机会: 人们不再只是用 AI 提高个人效率,而是 围绕 AI 自动化构建新的服务和业务模式。
换句话说,OpenClaw 可以作为自动化工作流的核心基础设施,为企业提供他们愿意付费的解决方案。
从这个角度来看,OpenClaw 已经不仅仅是一个 AI 工具,更像是 自动化时代的一种新型基础设施。
如果你刚接触 OpenClaw,可以按照以下步骤快速入门:
在大规模运行之前,一定要先进行测试。确保任务逻辑正确,并且输出结果符合预期。
通过这种循序渐进的方式,即使没有深厚的编程背景,也可以逐渐利用 OpenClaw 构建自动化工作流。
让 OpenClaw 自动寻找项目、生成提案并发送演示,你只需要等待客户回复。

为什么这种模式可行?
在自由职业平台 Upwork 上,有大量与自动化相关的项目,例如:
这些项目的价格通常在 500–20000 美元之间。
但问题是:手动浏览项目、撰写提案、制作演示非常耗时,而且可能错过最佳时机。
OpenClaw 的自动化流程
可以设计如下工作流:
1️⃣ 部署多个子代理监控关键词,例如:robotic process automation、AI workflow、automation scripts
2️⃣ 子代理自动读取项目描述,并生成简单的演示脚本(例如 Python Excel 自动化)
3️⃣ 主代理评估结果并自动提交提案
最终效果:系统可以 24 小时自动运行,而你只需要每天查看客户回复。
小建议:从 5 个子代理开始测试,然后逐渐扩大规模。
其实就是自动收集供应商商品信息,并更新到 CRM 系统。
常见问题:许多中小型分销商需要手动把产品信息录入 CRM,例如:价格、产品规格、图片、库存情况,而很多供应商 并没有提供 API 接口,导致这个过程完全依赖人工操作。
OpenClaw 自动化方案
1️⃣ 当收到客户询价邮件时触发流程 2️⃣ 子代理登录供应商网站并下载商品信息 3️⃣ 提取结构化数据(价格、规格、库存等) 4️⃣ 自动上传到 CRM 系统 5️⃣ 主代理发送通知
自动化效果:原本需要 2 小时的人工工作,现在只需要 3 分钟即可完成
由于这种方案解决了 供应商没有 API 的痛点,客户通常很难找到替代方案,因此客户粘性非常高。
把一个实用的自动化流程打包成产品出售。
OpenClaw 的 Skills 系统:OpenClaw 支持创建自定义 Skills(技能),也就是专门执行某类任务的脚本。例如:自动整理网页数据、自动生成报告、自动处理 Excel 文件
如何把技能变成产品?
1️⃣ 在 OpenClaw 中定义任务,系统会自动生成 Python 脚本
2️⃣ 测试并优化流程
3️⃣ 编写简单使用说明
4️⃣ 在Gumroad、OpenClaw 社区以及个人网站等平台出售
这种模式类似于 自动化插件市场,一旦产品成熟,就可以持续产生收入。
尽管 OpenClaw 拥有强大的自动化能力,但在使用 AI Agent 时仍需要注意安全问题。由于 AI Agent 可以访问文件、应用程序甚至系统功能,如果配置不当,就可能带来潜在风险。研究人员已经发现,互联网上存在不少公开暴露的 AI Agent 实例,其中很多都是由于简单的配置错误导致的,例如开放了过多访问权限或缺乏必要的身份验证。
此外,还有一种常见风险叫做 Prompt Injection(提示词注入)。攻击者可能通过恶意内容诱导 AI Agent 执行不安全操作。
为了降低风险,建议遵循以下原则:
和任何强大的自动化工具一样,AI Agent 在提升效率的同时,也需要合理配置和谨慎使用。
AI Agent 正在迅速改变人们使用软件的方式。像 OpenClaw 这样的桌面端 AI Agent,以及一些移动端自动化工具如 DUO+ AI Agent ,都在不断拓展自动化的应用场景。
这种从桌面到移动端的自动化延伸,意味着 AI Agent 在未来将拥有更广泛的应用空间,并为企业和创作者带来更多新的机会。
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