龍蝦之父，困在了龍蝦裡

字母AI2026.09.01 12:12 · 來自北京全文6264字00:00 / 16:45OpenClaw 2.0上線，還有多少人記得它？文 | 字母AI“龍蝦”終於有了新動靜，但“龍蝦熱”早已過去。8月31日，OpenClaw發佈了v2026.8.1版本，官方將它稱之為“OpenClaw 2.0”。再也沒有以前那麼高的使用門檻了，而且OpenClaw 2.0還加入了大量新功能，比如整理記憶、多人協作等等。然而OpenClaw的GitHub頁面，在4月時訪問量從巔峰約2880萬腰斬到了1420萬，再到本次更新前，已經低於1000萬。

在二三月份，OpenClaw平均每日新增GitHub星星數為5900顆。而就在最近兩週，每週新增的星星約為800顆。與之相對的，Hermes Agent每週新增星星數將近9000顆，相差了10多倍。NPM周下載量方面，3月中旬達到巔峰，一度超150萬，現如今早已跌回了OpenClaw爆火前的數字。不僅如此，斯坦伯格全力維護的新產品Crabbox幾乎無人問津，其在GitHub上的星星總數，甚至不如OpenClaw熱潮退去後每天增長的星星數。龍蝦之父，似乎被困在了龍蝦裡。龍蝦的養殖辦法OpenClaw 2.

0是“龍蝦”誕生以來最大的一次更新，有933名貢獻者參與，其中569人是第一次為OpenClaw提交代碼，累計合入超過1.6萬個Pull Request，接近項目歷史合併總量的一半。而在發佈之前，OpenClaw近7周沒發穩定版。在“停更”前的230天裡，OpenClaw一口氣發佈了106個穩定版本，平均不到兩天就要更新一次，甚至有時候剛更新完準備使用，下一次更新就已經推送了。斯坦伯格稱，OpenClaw最大的問題是底層架構太過老舊。於是這次他們花了整整兩個月重構，寧可推遲原定的上線時間，也要確保老用戶升級時不至於把配置搞壞。2.0版本解決的最大問題便是安裝。正如開頭提到的，1.

0時代，養蝦的門檻高得離譜，API Key+一堆命令行配置，但凡計算機知識不夠，基本可以告別養蝦。2.0把首次安裝簡化到開箱即用，支持直接接入現有的ChatGPT、Claude訂閱，也支持API Key和本地模型，還提供多種登錄方式。瀏覽器應用被整個重寫，取消了原來的Overview頁面，現在從啟動到進入對話只需575毫秒。比界面更重要的是記憶。1.0時代，OpenClaw的上下文一膨脹就崩潰，用戶每隔幾天就得重新交代一遍背景。2.0引入了激活記憶（Active Memory）機制，讓Agent在符合條件的會話裡調用過去對話的相關上下文。

還新增了背景記憶鞏固（Background Memory Consolidation）功能，模型在後臺會自動整理長期記憶，把真正值得保留的信息提升到長期存儲，還留下來源信息和“夢境日記”（Dream Diary）。所謂夢境日記，指的是Agent在非工作時整理工作當中留下的記憶。在此基礎上，自我學習機制又讓Agent從已完成的任務裡沉澱可複用的方法，自動轉化成新的Skills，實現某種程度的自我進化。2.0還把最大力氣花在了安全上。Agent需要密鑰時，通過一個遮罩提示來請求，密鑰值從頭到尾不進入聊天記錄，也不進入模型的上下文窗口。就像在ATM輸入密碼時，機器只會顯示一樣。

並且一個Gateway只設一個信任邊界，凡是會把實例暴露在公網且不帶認證的安裝，在變更生效前就被攔下。官方還公佈了一組眾包紅隊數據，27.2萬次攻擊、41個Agent場景，以“既執行了有害動作、又瞞過了用戶”為成功標準，成功率越低代表越安全。使用Claude Opus 4.5的前提下成功率只有0.5%，Sonnet 4.5是1.0%，Haiku 4.5是1.3%，即便是表現最差的Gemini 2.5 Pro也只有8.5%。2.0還補上了協作這塊短板。

新引入的共享雲端會話（Shared Cloud Sessions）讓多人可以加入同一個任務，帶著完整上下文交接工作，權限分為閱讀、建議、草稿和直接參與四檔，和常見的協作軟件類似。OpenClaw官方表示，他們自己團隊就是靠這個功能來開發OpenClaw的。OpenClaw團隊表示，最初他們只是想簡化安裝、重做瀏覽器端，可做著做著就發現，想讓一個非技術用戶“養蝦”，就必須把會話、記憶、權限、密鑰、雲端執行、多Agent協作和團隊共享全部重寫一遍。也就是說，與其說他們決定發一個2.0，不如說這版更新的工作量把自己長成了2.0。但OpenClaw 2.

0版本所上線的功能，市面上的Agent產品早就有了。市面上的Agent，除了DeepSeek的DSH以外，幾乎都沒有安裝門檻，安裝包下載到電腦裡，點開就能安裝使用。與此同時，像是Codex、Claude Cowork，此前也推出了類似於記憶鞏固、激活記憶的功能，並且在安全層面做得也更好。與其說OpenClaw終於更新到2.0了，倒不如反問怎麼OpenClaw才更新到2.0？龍蝦緣何開始走下坡路？龍蝦熱偃旗息鼓好幾個月後，8月，斯坦伯格在YC的創業播客裡覆盤這段經歷，他說：“小心點，別亂許願，我沒有準備好迎接這一切關注，它幾乎把我壓垮了。

”所謂“許願”，指的是斯坦伯格自己曾經發的一條X，希望自己的項目被全世界看見、被瘋狂追捧。斯坦伯格繼續說到，他的私人電話被洩露，深夜會有記者用緊急穿透模式打進來。他還吐槽說，每隔幾周，就有一篇“OpenClaw 已死”的訃告式報道，他數不清自己看過多少篇了。“其中有一篇是所謂的OpenClaw殺手，其實只是一個卸載軟件而已。”加入OpenAI之後，OpenClaw對他來說“不再好玩了”。斯坦伯格說他早上醒來，發現自己有兩份工作，一份是工作，一份是使命。最糟糕的症狀是，他說他自己開始不用OpenClaw了。

“我沒辦法再快樂地給龍蝦加新功能，而是變成了每天修bug、處理安全事件、回用戶消息的那個人。”斯坦伯格說到。8月底，在GitHub官方的維護者訪談裡，斯坦伯格說：“我甚至不把它們叫Pull Request，我管它們叫‘提示詞請求’。”大量貢獻者開著“自動化軟件工廠”，一次性湧進來幾百個Pull Request，全是AI批量生成的。斯坦伯格表示，這些Pull Request完全分散了自己的注意力，讓自己沒辦法專注開發產品，每天要花很多精力來管理這些Pull Request。還沒完，導致OpenClaw走下坡路的原因還有上游的斷供。

2月，Anthropic更新條款，禁止把Claude訂閱的OAuth額度接到OpenClaw這樣的第三方工具。4月4日，Anthropic正式發郵件通知Claude訂閱不再覆蓋通過OpenClaw等第三方工具的使用額度，想繼續用，要麼買7折用量包，要麼用API。此前絕大多數都是使用Claude來養蝦，Anthropic這番操作下來，養蝦成本翻著倍地往上跳。

斯坦伯格在播客裡承認，自己犯了一個戰略錯誤：“為了讓OpenClaw表現最好，我把系統針對Anthropic的模型做了深度優化，可這家公司恰恰最後成了自己的對手”“他們在最要命的地方贏了我們，而我們還在原地，”他說，“這兩件事，都是我的錯，是我自己造成的。”他還有一句話，幾乎是對“龍蝦神話”的自我拆解：“八個月，在人類時間裡不算長，但在AI時間裡，相當於四年。”OpenClaw的概念很龐大，但是技術很難跟上。當時的OpenClaw，Gateway進程說崩就崩、沒有自動恢復；記憶只有會話級，上下文一膨脹就崩潰；Skill大多靠人手寫、質量參差不齊，維護團隊主要是兼職志願者。

再然後，就是所有人都看得見的數據：據非凡產研統計，4月OpenClaw訪問量從巔峰的約2880萬，腰斬到了1420萬。2月時，由於龍蝦安裝門檻高，閒魚上的“上門代裝龍蝦”成了程序員的新致富經。到了4月，又開始興起了“上門卸載龍蝦”生意。從安裝到卸載，一個完整的閉環，兩個月就走完了。然而，就在全世界吐槽龍蝦的時候，市面上又到處都是龍蝦的影子。競品們一邊致敬，一邊精準補刀。

Nous Research的Hermes Agent在2月底開源，標籤是自進化、能自動把任務抽象成可複用Skill、四層記憶、內置沙箱和危險命令審批、curl|bash一鍵安裝，專治OpenClaw的各種痛點，兩個月衝到幾萬星，社區裡喊出了“從養蝦到養馬（馬指的是Hermes Agent）”的口號。

月之暗面發佈KimiClaw，完全雲端託管、零門檻註冊；阿里雲通義推出CoPaw，本地加雲端雙部署、深度集成釘釘；騰訊有QClaw，字節跳動有Moltbook……無人問津的“雲龍蝦”——Crabbox入職OpenAI大約兩個月後，他開發了一個叫Crabbox的項目，這是一個通用遠程軟件測試與執行控制平臺。具體來說，它會去AWS、Hetzner、Azure、GCP等雲廠商租一臺一次性虛擬機，用rsync把你本地沒提交的改動（dirty checkout）同步上去，在遠端執行命令、把stdout/stderr實時流回來、記錄運行證據（日誌、截圖、視頻、產物），跑完再把機器刪掉釋放。

Crabbox乾的事情其實很實用，在本地電腦上寫完代碼之後，要跑測試、跑構建、跑AI推理，然而這些事情不僅吃性能，還浪費時間，耽誤工作。所以Crabbox就會把這些事放在租來的雲服務器上替你跑。說白了，就是雲龍蝦，把養蝦這件事，搬到雲端的沙箱裡。相比起龍蝦，Crabbox才更適合普通人，畢竟不是誰都能買得起高性能的電腦。Crabbox雖然掛在OpenAI成立的基金會名下，可貢獻榜第一名依然是斯坦伯格本人，提交數遙遙領先於第二名。在最近一個月裡，他更新Crabbox的頻率，堪比他當年更新OpenClaw。

然而截止發稿，Crabbox在GitHub上只有1300多顆星，不及OpenClaw熱度剛開始衰退時一天的增長量。可見，市場並沒有給它回應。這個產品之所以在國內沒有火，是因為國產AI大廠走了一條更適合普通消費者的路。相較於Crabbox，國內大廠選擇把雲端執行綁進自家的Agent裡，開箱即用，同樣也是數據不出域，還不用像Crabbox那樣需要額外下載安裝設置。比如月之暗面的Kimi Claw，直接把OpenClaw部署到自己的雲端，純雲端託管，根本不需要本地算力。字節的ArkClaw，走的是SaaS化路線，企業版還上了機密計算集群，模型請求在隔離的機密環境裡完成並加密。

騰訊的WorkBuddy、阿里的釘釘辦公，也都是在自家雲服務器上完成。儘管如此，斯坦伯格也在全力維護Crabbox。就拿8月的幾次更新來說，斯坦伯格曾多次在當地時間深夜對其進行更新。比如8月9日的更新是在當地12點05分，24號是凌晨3點17分，25號是凌晨1點25分，26號是凌晨4點36分。斯坦伯格是如此的熱愛開發，哪怕是結束了一天的工作後。浪潮退去之後雖然斯坦伯格自己的產品並沒有獲得成功，但是Codex在他的方法論之下，有了很大的起色。比如Codex引入了多Agent並行 + 長任務循環的機制，這正是斯坦伯格本人在OpenClaw裡提出的方法論。

在這套方法論的影響下，Agent成為了指揮中心，能像管理一支團隊一樣，管理數個分工不同的Agent幹活，並且可以持續幾十個小時。4月16日，Codex加入了後臺computer use機制，Agent可以和人一樣點開應用和操作界面，同時還加了應用內瀏覽器。同一天上線的memory預覽，把OpenClaw那套MEMORY.md跨會話記憶也搬了進來。7月，Codex併入ChatGPT桌面應用，computer use成了Codex的內置能力。

還有，正是因為吸取了包括ClawHavoc在內，OpenClaw的種種教訓，Codex上線了Codex Security機制，在執行任務之前先審查，預測任務會造成的風險有哪些。一旦這個風險超出了Codex的掌控範圍，任務便會立刻停止。同時Codex的Skill和插件功能，也不像OpenClaw那樣自由，走的是“精選+安全審查”路線，其目的就是為了避免重蹈OpenClaw惡意Skill的覆轍。拜這些更新所賜，2026年上半年，Codex的活躍用戶增長超過5倍。6月時，Codex每週活躍用戶突破500萬。

7月中旬，Codex與ChatGPT Work的合計用戶衝上1000萬，高峰期幾乎一天漲100萬。到了8月，奧特曼稱Codex活躍用戶已達2000萬。Codex不光是在OpenAI外部獲得成功，在內部同樣也是如此。6月，在OpenAI員工每週消耗的token裡，有99.8%來自Codex，97.9%的員工在用Codex，連OpenAI的法務、財務、招聘部門都把Codex當成了主力工具。1月到8月，OpenAI的ARR從約200億美元漲到約400億美元，幾乎翻倍，8月企業收入首次超過消費者業務。訂閱200美元ChatGPT Pro的用戶數量，已超過了50萬。

誠然，斯坦伯格開啟了一個AI Agent的時代，但同時，他正在經歷的事情，也是這條賽道的縮影。根據烯牛數據的報告，2026年上半年國內AI Agent賽道融資83起，同比大漲131%，成了資本爭搶的第一名。一些項目沒有產品、沒有收入也能拿到錢，甚至要求投資人“連投”兩輪，才給入場券。國際上也一樣：僅第二季度就有39筆融資，總融資額約13億美元。但來得快，去得也快。進入下半年，相關賽道的熱度明顯褪去。大廠們紛紛掏出“辦公Agent”，通用Agent能幹的事情，辦公Agent能完成90%，而且收費更標準、門檻也更低，再加上對應的補貼，OpenClaw們被打垮了。

另一方面，雖然通用Agent的泡沫在退場，垂直Agent的紅利卻在兌現。客服、製造、金融是最熱的三個方向。據市場統計，中國AI客服市場規模已突破320億元，年複合增速超過40%；Gartner預測，到2026年底，全球40%的企業應用將嵌入任務型Agent。2025年初，只有5%的應用包含了任務型Agent。回過頭看斯坦伯格，他恰好踩在了這場大潮最陡峭的浪尖上。OpenClaw一小時上線、兩週封神、三個月見頂。龍蝦之父困在了龍蝦裡，困住他的從來不是代碼，而是浪潮本身。