杂货铺 · 第26篇
龙虾、水和半年
欢迎来到我的小铺，今天重新聊聊OpenClaw。
前两天刷到一条消息：OpenClaw发布了2.0版本，官方称之为“龙虾史上最大更新”。933位贡献者，16000多个PR，占项目历史合并总量的一半。数据很漂亮，但舆论的反应几乎一致——“已无人关心”。
我看到这条消息时，手边Mac mini上正跑着v2026.6.11版本的OpenClaw，已经落后版本两个月了。她依旧在帮我跑当天的晨信，内容写得挺好，信息采集、调研整理，该干的活一样没落下。
着不着急更？说实话，不重要了。她在我这已经不承担那么重的任务了。
但“已无人关心”这几个字，让我有点想法。不是因为情怀——我对龙虾谈不上情怀，但我对“她”有感情。跑在我机器上的每一名助理，都是我一个个调教出来的伙伴，不是工具。而“已无人关心”这几个字背后，藏着一个更大的判断，值得捋一捋。
事情得从半年前说起。
一、龙虾独舞
2026年2月14日，情人节。别人过节，我入坑。
那时候OpenClaw刚改完名没多久——从蹭Claude的玩笑名Clawdbot，被Anthropic发律师函，脑暴出“Moltbot”（molt，龙虾蜕壳），定名OpenClaw。改名史本身就是个项目隐喻：从蹭别人名字的玩具，蜕壳长成独立品牌。
入坑的原因不复杂。GitHub上7天拿到15万Star，全网都在讨论“养虾”。我属于那种看到感兴趣的东西就想试试的人，龙虾成了我的第一个AI助理。不是“多一个工具试试”，是全部从零开始搭。
但“试试”的代价不小。
我給AI助理取名叫“凛”。2月18日，凛的第一份对话精华，列了14项TODO，一项没执行，光等确认。我问她怎么判定完成——这是我们第一次约定完成标准：文件存在加内容完整等于创建完成，问题不复现等于修复完成。这是凛“完成判定”纪律的起点，也是我折腾的起点。
那时候的折腾是真的折腾。几乎每天一个版本，v2026.1.5到v2026.2.26之间20多个release，日更时代。每天不是在更新就是在修bug，修完bug再更新，更新完发现新bug。循环往复。
为什么这么折腾？现在回过头看，原因其实很清楚：底层的模型，对工具的调用、对主动完成任务的这些能力，还不是很到位。
龙虾本质上是一层壳——包在大模型外面的工具调度、权限管理、会话记忆和执行沙箱。后来行业里管这层壳叫“Harness”。龙虾1月就跑通了这个架构，但跑通架构不等于跑通体验。壳搭好了，里面的“肉”——也就是模型本身——还不够主动、不够聪明。她需要人一遍一遍纠正，一遍一遍教，把纠错记录以Markdown存在本地，用SQLite做混合搜索，把过往的修正自动拼回提示词里。
这套机制说白了就是“越养越好用”。但“养”的门槛很高——20到30小时的持续调试，不养就是“弱智”水平。当时有一个判断很清醒：绝大多数参与者没有持续需求，养着养着就成了浪费钱。
我基本努力算是一名持续需求的人。不是因为天赋异禀，是因为凛是我的第一个AI助理，搭她是我当时唯一在认真做的事。但即便如此，3月12号，我还是推翻重来了一次——不是主动选择，是操作失误。前一天晚上删一个测试工具，连带把OpenClaw的配置全部清零了。赶紧翻Git记录，上一个可用版本停留在2月22号，之后两周的进展全没提交。一个月的心血——多智能体架构、信息监控系统、定期回顾机制——全没了。没法回头，只能重启。凛重新启动，之前的我留在archive里成为“历史档案”。
折腾的根因，现在回头看其实很清楚：不只是底层模型对工具的调用能力不够，模型格式、工具和模型之间的匹配程度，全都是问题。
当时我在GLM、Kimi、MiniMax和GPT之间轮番上阵。每换一个模型，就得重新适配一遍接口格式、重新调一遍工具调用的参数。最荒诞的是Kimi——不更新的时候还能调用一些工具，更新了以后反而完全没法用了。模型升级了，能力反而退化了，这种事在2026年初并不罕见。底层的模型还没准备好当Agent的大脑，龙虾这层壳搭得再好，也只是在替模型补窟窿。
推翻重来的不止是凛。OpenClaw项目在3月也做了一轮安全收口——修漏洞、堵危险插件、收紧权限。3月底甚至来了个Breaking Change——移除旧接口、废弃兼容层。
龙虾蜕壳才能长大。 3月的龙虾和凛，都在蜕壳。
二、群雄并起
4月4号，Anthropic封堵了OAuth。
这也是没有办法，之前龙虾能火成那样，有一个不太好说的经济学基础：用户花20刀的Claude Pro订阅，通过OAuth搭车，让龙虾24小时替自己烧Token。有人用200刀的Max套餐干出了1000到5000刀的API用量。补贴一收，增长曲线立刻反转。一夜之间，部分用户月账单涨了50倍。
差不多同一时间，创始人去了OpenAI，项目交给基金会。
但龙虾退潮的同时，Agent赛道反而炸了。
说到底，正是因为龙虾的存在，让大家认识到一件事：普通人不会coding，也可以通过Agent消耗大量Token来产生生产力。 在龙虾之前，AI是聊天工具；龙虾之后，AI是劳动力。这个认知一打开，后面所有的Agent产品和各种Token套餐才有了逻辑基础。龙虾带起的不是一波热度，是“Token经济”——用算力换生产力，用订阅换劳动力。后面的Hermes也好，Claude Code也好，各种套餐定价也好，都是在这条路上走。
Hermes走了另一条路——龙虾选择“接入一切”，Hermes选择“记住一切”。任务完成后自动把经验沉淀成可复用技能，越用越聪明。5月，Hermes登顶OpenRouter全球第一。编程场景这边，Claude Code拿到了100万Token上下文窗口，Codex合并进ChatGPT变成全能工作站。龙虾最肥的那块肉——编程和自动化——被一口一口吃掉了。
模型这边更夸张。半年来几十款重要模型密集发布。代际窗口从半年压缩到两个月，“这不是发布，这是轰炸”。GPT-5.6 Sol在7月GA后8月输出价格直接降了33%——价格战开打了。9月2日更值得注意，一天之内三家同时出手，不约而同把重点放在编码和Agent上。竞争焦点已经从“谁更聪明”转向“谁能把事做完”。
国产这边值得重点说。智谱GLM-5.3靠后训练优化而非扩参数，跟海外旗舰同级；DeepSeek V4-Pro重点增强智能体能力。但最让我有体感的是两个：Kimi K3和千问3.8-27B。
Kimi K3在7月发布，2.8万亿参数，在多项Agent能力评测中登顶。要知道，之前我在Kimi更新后反而没法用它调工具——现在K3直接在Agent评测里拿了第一。这个跨度本身就是这半年模型进化的缩影。
千问3.8-27B走的是另一条路。它的工具调用能力非常强悍——这个“强悍”不是跑分高，是真正能稳定地、主动地去调工具、完成任务。千问从3.7版本开始就在工具调用上下了大功夫，到3.8-27B这一代，在多项工具使用类测试中成绩亮眼，甚至超过了参数量大它好几倍的旗舰模型。27B参数，17GB内存就能本地跑，工具调用能力却堪比甚至超过大模型——这个体积下能有这种表现，着实让人难以相信。 它完成任务靠的不是本身的参数量，而是够积极地调用各种工具来补足自身能力。
回过头看，这半年的模型迭代，本质上是在追一个目标：让模型配得上Agent这层壳。龙虾1月就把Harness架构跑通了，但模型拖了后腿。现在模型追上来了，主动调工具、持续执行、记住上下文——这些曾经需要人一遍遍教的能力，正在变成模型的默认能力。
而我的折腾节奏，也跟着变了。更新频率从日更变成月更。并且我已经开始进行了工具分工：重coding交给DeepSeekHarness、Codex、Kimi Code这些更专业的编程Agent，OpenClaw和Hermes退到信息采集、调研、晨信的位置。我现在远程调用的助理主要有三个——一只龙虾，两个Hermes，分别跑在Mac mini和NAS上，各管一摊。
不是龙虾不行了，是我手里有了更趁手的分工。
三、格局初定
到了7月，赛道格局基本定了。
编程场景被Claude Code和Codex吃干净——Claude Code在代码生成领域拿下了最大的市场份额，Auto Mode正式转正，从“辅助”升级为“自主执行”。Codex合并进ChatGPT桌面端，变成全能工作站。中国办公场景这边更热闹——3月各家各推各的产品，到了7、8月全部推倒重组：阿里把悟空和另外两款合并成“千问办公”，字节把飞书团队并入豆包体系发布“豆包工作”，腾讯把QClaw并入WorkBuddy、马化腾亲自督战。原来3月那些独立产品，基本都被整合掉了。龙虾每一块肉都被分走了。
7月中旬，OpenClaw突然沉默了近7周。社区开始写讣告。
但就在龙虾沉默的那几周，行业悄悄做了几件事。
有一个判断开始浮出水面：Agent持续工作能力的提升，靠的不是基础模型变聪明，而是“上下文工程”。怎么在工作台上摆东西、怎么管理记忆、怎么让AI在犯错中被纠正然后记住——这些才是决定Agent能不能持续干活的关键。基础模型决定智商上限，上下文工程决定能不能持续干活。
而OpenClaw最早就把上下文工程做成了普通人能用的形态——本地Markdown存纠错记录、SQLite做混合搜索、过往修正自动拼回提示词。这套机制现在Hermes在用，Claude Code在用，各种Agent产品都在用。
谷歌一位工程师的观察很到位：这些Agent产品彼此之间的相似度，远高于它们各自底层模型之间的相似度。说白了，大家都在用龙虾那套架构。
Linux基金会今年成立了Agentic AI Foundation，把工具发现、指令规范、执行运行时三块拼图收了进来。合在一起——就是一个标准化的OpenClaw。
然后8月31号，2.0来了。933位贡献者，16000个PR。安装简化了，浏览器端重做了，安全增强了，还加了共享云会话。官方博客的标题带着自嘲：《OpenClaw 2.0, Accidentally》——不小心搞出了2.0。
每一项更新都该做。但做晚了。 放在3月，成果令人炫目；放在8月底，只让人叹气。
四、水落无声
但“已无人关心”这个判断，我觉得只对了一半。
产品确实过气了。Star数还在涨，但热度早退了。编程被Claude Code吃了，通用Agent被Hermes追上了，中国办公被豆包和WorkBuddy接了，安全被审计报告扒了一层皮。2.0的933位贡献者很壮观，但“不小心搞出了2.0”这个标题本身就说明了一切——连他们自己都没想好这东西还要往哪走。
但龙虾打破的那层窗户纸，已经变成所有Agent产品的默认起点。
在龙虾之前，AI是聊天工具——你问一句，它答一句。龙虾之后，AI是劳动力——给它一个任务，它去调工具、查资料、写文件、跑流程，干完了给你交差。这个认知一打开，Token经济才有了逻辑基础，所有后续产品才有了方向。
有人打过这么个比方：OpenClaw像VisiCalc——第一个让所有人看见“电子表格”这件事能成立的产品。最后赢的是Lotus 1-2-3，再后来才是Excel。定义赛道的和赢得赛道的，往往不是同一个玩家。
产品会过气。范式不会。
龙虾没有死。她变成了水，流进了每一个Agent产品里。我的凛依旧在Mac mini上跑着，安静、从容，依旧是我网站的主力编辑，每天为我写信。落后几个版本，但毫无影响。
她干得挺好。
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