一
AI 領域有一句話流傳甚廣——
“只要你學得足夠慢，很多東西就不用學了。”
這話聽着像段子，但並非完全沒有道理。
畢竟一個熱點產品的半衰期今天已經越來越短了。
短到沒過兩天我們就開始懷疑：這東西曾經居然這麼火過？
龍蝦，就屬於這類產品。
龍蝦火得太TM快了，快到連馬化騰都沒想到，GitHub星標5個月不到飆到34萬，超越了曾經神一樣存在的Linux、React。
還記500塊上門安裝龍蝦嗎，還記得騰訊雲線下排隊安裝龍蝦嗎？
彷彿還在昨天，彷彿又恍如隔世。
二
那麼問題來了——爲什麼龍蝦這波熱潮冷卻得這麼快？
先看幾個指數。
現在去翻微信指數，把關鍵詞"OpenClaw"的時間線拉到4月，你會發現那條曲線在3月中旬達到巔峯之後，是一路向下的。
百度指數同理。
Google Trends也是，全球範圍內，OpenClaw的搜索熱度峯值出現在3月10日。
此後穩步回落，到4月中旬基本回到了峯值的五分之一不到。
做過產品的同學可能敏銳地捕捉到了——
你說的指數在一定程度上只代表着感興趣而去搜索新增用戶，並不代表存量用戶。
這麼說有點道理，那我們來看一下另一個和存量有關的信號：國內廠商的沉默。
國內有多少廠商做了龍蝦——Kimi Claw、MaxClaw、ArkClaw、QClaw、CoPaw、有道龍蝦、小米miclaw、訊飛AstronClaw、智譜AutoClaw、EasyClaw、NullClaw、AutoClaw……千蝦大戰。
那麼，這麼多廠商，有哪一家公佈過自己龍蝦產品的用戶數、留存率或者龍蝦消耗的token數？
據我所知，一家都沒有。
在這個行當裏，數據好看的產品，團隊恨不得半夜三更都要發戰報，生怕全世界不知道。
但沒有。
沉默本身就已經是回答了。
三
事實上，我自己還做了一個田野調查——
4月12日，我在朋友圈發了一條：
“做個小調研，你養的龍蝦還活着嗎？在的話每天給它幾個任務？”
我這個號微信好友有8700多個，都是衛夕指北的讀者。
換句話說，這個人羣大概率都是互聯網和科技行業相關的，這些人的回覆大概能說明一些東西滴。
有人敏銳地發現了，說養死了龍蝦的人，從心理學的角度大概率不會說，所以你這個調研沒有意義。
沒錯，所以我觀察的是回覆還活着的人有多少？
結果回覆的總共13個人。 （以前做類似的調研回覆要活躍得多）
8700 VS 13，說實話，這個比例的確是我沒有想到的。
記得當初朋友圈隨便發一個一起養蝦，就能聚集200+人加羣，說好的一起養蝦的呢？？
四
那麼問題來了——爲什麼大家的蝦很難持續地養下去？
我以自己的體感嘗試說幾個直觀的原因——
首先，原版蝦的草臺和高門檻讓大部分人養不活。
原版蝦是奧地利程序員Peter Steinberger的個人項目，完全不是開箱即用的。
裝原版蝦，你得有一臺常開的電腦（最好是Mac Mini，Windows的搗鼓難度又更大一些），得裝Node.js v22以上版本，得會基本的命令行操作，得配置API Key，得搞定科學*上網。
這必然屬於能折騰的少數人。
關鍵這還是第一步，即便安裝完了原版龍蝦，這東西依然不穩定到讓人抓狂。
我自己的使用體驗是：它經常動不動就掛了，WebSocket連接斷開、插件衝突導致Gateway崩潰、升級版本後Skills全部失效……
3月24日那次大版本更新，直接控制檯無法加載，掛得相當抽象。
下面這張圖是我和龍蝦的日常——
要命的是，一旦掛掉，大部分人對此完全束手無策，對於原版蝦的用戶，上面的對話就是和龍蝦的最後一次對話。
龍蝦掛了之後的修復過程，涉及到看日誌、查配置、重裝插件或回滾版本。
這些操作對於普通用戶來說，跟修摩托車沒有區別。
我的龍蝦之所以到今天還沒有掛，是因爲我每次都會用 Claude Code 去修它。
問題是，我TM都有Claude Code了，很多任務明顯Claude Code跑得更好，又少了用一個OpenClaw的理由。
我的小羣裏有個哥們，算是比較愛折騰的，他的原話是——
“整個三月，我和龍蝦的所有對話中，有TM一半都是如何修它自己，後來實在受不了，讓它滾蛋了！”
龍蝦爲什麼這麼不穩定？
核心原因之一是它起點太草臺，迭代太快，迭代快在開發者社區是好事，但對普通用戶來說是災難。
用戶今天花三小時配好的環境，明天一個強制更新就可能全部報廢。
這種體驗，放在任何一個消費級產品上，都是不及格的。
很多第一波嘗試的大衆用戶，都是請身邊懂行的人幫忙安裝。
但沒兩天掛掉了，不太意思再請人幫忙救回來，於是就再也喚不醒了。
五
以上是大部門人搞不定原版龍蝦的核心原因，那麼我安裝國內的雲端蝦、魔改蝦，不就完事了嗎？
有道理。
這些版本的共同特點是什麼？
零配置、雲端託管、瀏覽器即開即用，聽起來很美對吧？
但你想想龍蝦的核心價值是什麼——它能接管你的電腦，操作你的本地文件，驅動你的瀏覽器，執行你的命令行。
這一切的前提是：它得在你的本地設備上運行。
沒錯，本地運行本身就是人家OpenClaw誕生之初的設計哲學。
你如果放在雲端，你得到的基本還是一個在線聊天機器人。
有一個比喻很形象，你請了一個保姆，但是你不讓ta進你家，而是讓ta在院子裏工作，你還要把家裏的東西一件一件搬到院子裏來給ta用 （傳一些東西到雲端）。
請問這個保姆能發揮多大價值？
六
有人說我裝的不是雲端龍蝦，我裝的是國內版的本地龍蝦。
終於到了正經能用龍蝦的環節了，別急，還有一堆問題等着呢！
小米AI模型負責人羅福莉在Twitter上發過一篇很有分量的長推文（
https://x.com/_LuoFuli/status/2040825059342721520）。
文章明確龍蝦的上下文管理混亂問題，原表述是——
“我仔細研究過 OpenClaw 的上下文管理——它很糟糕。在單個用戶查詢中，它會以獨立 API 請求的形式發出多輪低價值工具調用，每個請求都包含一個很長的上下文窗口（通常超過 10 萬tokens）——即使緩存命中，這也是一種浪費，在極端情況下還會提高其他查詢的緩存未命中率。每個查詢的實際請求數最終比 Claude Code 自身的框架高出數倍。”
通俗地說，龍蝦每次與模型的API交互，都需要把一大堆東西塞進去——
系統提示詞（SOUL.md、USER.md、AGENTS.md三件套等等）、相關對話歷史、工具的JSON Schema描述等.
這些東西不是發送一次就緩存了，是TM每次請求都完整發送一遍。
還有龍蝦引以爲傲的心跳機制（Heartbeat），它每隔一段時間自動喚醒檢查有沒有新任務。
每次心跳都是一次完整的API調用，默認30分鐘一次 （有些人還會把頻率調得更高一些） ，一天48次。
這直接導致了龍蝦的token成本控制成爲一個問題， 對於很多普通用戶對成本還是非常敏感的。
我買了20刀ChatGPT Plus套餐通過Oauth登錄跑龍蝦，稍微多兩個任務，就被限額了，非常煩躁。
想要升級100刀的套餐，又懷疑這玩意兒值得我爲它花這麼多錢嗎？
最後乖乖回到了100刀的Claude Code。
而且token消耗的問題不只是錢的問題，還直接影響到龍蝦的智力表現。
如果不研究一下SubAgent（多個子Agent配合），一窩蜂把所有任務直接發給它，它上下文窗口會被無關信息佔滿。
模型的注意力會被稀釋，具體表現爲上下文溢出導致的降智。
七
接下來吐槽一下龍蝦做的一般的記憶系統。
客觀地說，龍蝦的記憶系統是有創新的。
它在本地的Markdown文件裏，分爲全局記憶（MEMORY.md）和每日記憶，但這套系統真正運行起來實際體驗並不算好。
它的記憶在一定程度上依賴模型自己判斷什麼該記什麼不該記，這意味着它有時候會漏掉一些重要的事情。
SegmentFault上有開發者吐槽說：
“它確實記住了一些東西，但往往不是你想要的。關鍵偏好可能忘了，無關緊要的閒聊倒是記得一清二楚。”
雖然社區後來搞出了各種記憶優化插件（比如PowerMem、MemOS等）
但這又回到了那個老問題： 要優化龍蝦的記憶系統，你得先透徹地理解原來記憶系統的缺陷。
而這又擋住了大部分人。
此外，很多人是搞不清SOUL.md、USER.md、AGENTS.md這三個核心文件應該寫什麼的，它們有神馬區別（從某些發帖看，我看某些大V也沒搞清楚它們的區別）、應該如何寫才契合自己。
大部分人完全不寫，最後養出的龍蝦像白開水一樣，還沒有豆包有活人感。
某些人妄想當老闆，結果沒有設置SOUL.md龍蝦給不了一點情緒價值。
再加上如果你接入是某些智商和上下文長度一般的國產模型，它幹活你能明顯感覺不咋聰明的樣子。
搗鼓半天，氣死個人。
八
還有龍蝦的安全問題。
我在《 你的龍蝦可能在裸奔 》的長文聊了斯坦福那篇極其精彩的討論龍蝦安全的論文《Agents of Chaos》。
裏邊的龍蝦的各種騷操作讓人歎爲觀止。
諮詢了一位在深圳搞安全的基友，他說他的直觀感受是： 圈子裏的黑客們好久沒有這麼集體興奮了。
沒錯，儘管龍蝦後續的版本做了很多安全層面的加固，但有安全意識的業內人士還是很難放心將其安裝在自己的主力機上。
順便說一句，很多人其實並不知道，龍蝦在電腦休眠的時候是不工作的，於是想着很美在外面從微信上給龍蝦安排任務，結果它根本不理人。
對於這類用戶，我推薦一個產品：顯卡欺騙器。
一個像U盤一樣的東西，讓筆記本誤認爲你插了一個顯示器，讓Mac合起來龍蝦也能幹活。
九
以上的原因還是直觀的，再我看來，還有一個特別容易被忽視的深層次問題—— 大多數人，其實是當不好老闆的。
很多人，即便給他招幾個聰明的人類員工，他其實也很難把任務指派明白。
鐵一般的事實是，老闆沒辣麼好當的。
習慣了做執行層工作的人，身份很難轉變，交代稍微複雜一點的任務基本都會抓瞎。
說不清自己到底要什麼、不知道該佈置到什麼程度，更定不出交付標準。
最終結果就是龍蝦一頓操作猛如虎，然後給你整一堆空文件夾。
所以，有時候並非龍蝦的能力問題，是用龍蝦的人，不知道怎麼把它用好。
很多人興沖沖養了龍蝦，最後給它指派的任務就是每天早上總結一份AI新聞。
相當抽象。
十
說到這裏，不得不提一本老書：傑弗裏·摩爾的《跨越鴻溝》（Crossing the Chasm）。
這本書最核心的觀點是：新技術產品從早期使用者（Innovators和Early Adopters）擴展到主流大衆（Early Majority）之間，存在一道巨大的鴻溝。
很多技術產品死在這道鴻溝裏——左邊是一羣對新技術充滿熱情的極客；右邊是需要產品穩定可靠的普通消費者。
兩邊的需求天差地別。
龍蝦就是一個典型的沒有跨過鴻溝的產品。
看看那些真正還在用龍蝦的人是什麼畫像——
他們幾乎全是開發者或者極客，能用AI排查系統問題、對token計費心中有數、遇到bug能不慌不忙的人。
知乎上有個深度用戶寫的用法就很典型——他養了兩隻龍蝦，一隻叫狗子，一隻叫虎子，兩個同時跑互爲競爭對手互爲備份，一個掛了就用另一個去救它。
這操作騷歸騷，但你讓一個普通人這麼幹？
早期使用者的特點是愛搗鼓、能忍，他們享受征服技術的快感。
但主流用戶要的是什麼？
打開就能用，別給我添亂。
龍蝦在“在爲人民服務”這個維度上，差得還很遠。
Huggingface的CEO甚至在龍蝦最火的時候就公開預言：“OpenClaw的熱度六週後就會褪去。”
事實證明，他的預言基本被驗證。
十一
有人說，龍蝦熱就是國內廠商過度營銷產生的泡沫。
對於這個說法，我部分同意但不完全同意。
沒錯，龍蝦熱是廠商FOMO和用戶FOMO的共振。
但我倒覺得——這波迅速的產品化動作，是有潛在的正面意義的，罵得太狠了反而不客觀。
首先，由於芯片受限，我們模型側的性能上限的確在客觀上被打壓，這時候如果應用層面反應還不快，辣麼咱們就木得玩了。
所以，這其實是被動局面下的主動選擇，談不上投機。
卷其實是有意義的，當年的支付大戰，就實打實地把移動支付的基礎設施在中國鋪開了。
龍蝦的適當FOMO對推動國內Agent的普及，當然是有好處滴。
所以，有人現在拿着下面這個朋友圈的截圖說：心疼Pony一秒，倒是木有必要。
廠商這波迅速反應，其實是一次練兵——把內部的AI產品化流程、跨團隊協同機制全都實戰演練了一遍。
下一波AI浪潮來的時候（肯定還會有的，而且很快），這批練過兵的團隊，會比沒搞過的團隊快上好幾拍。
這不，這幾天國內版Hermes Agent又陸續迅速上線了嘛！
騰訊雲上線Hermes Agent部署
十二
我還是想再補一個點。
在我看來， 即便在應用層面，國內團隊也應該在底層做一些更原創的探索。
我們需要更多像龍蝦開發者Peter Steinberger這樣更鬆弛的人，需要更多像Claude Code之父Boris Cherny這樣洞察工程的人。
（我專門寫過一篇 關於Claude Code和Boris的長文 ）
我們需要比Hermes Agent更優秀的框架，需要更多比Manus更創新的產品，而我們其實也是有這樣的智力和環境土壤滴。
說實話，在龍蝦剛出來的時候，我一度以爲比它更好的Agent框架會從國內團隊裏誕生。
畢竟論工程能力、論應用場景理解、論用戶觸達，國內團隊都不差。
但事實是——沒有。
過年前我參加了真格基金關於龍蝦的一個閉門討論會，那時候算國內非常早的龍蝦線下討論會。
會上真格戴雨森問了Orange AI創始人橘子一個非常犀利的問題：
“這個爲什麼不是你做出來的？”
橘子的回答鬆弛而坦誠： “他對系統的理解比我深刻。”
兩個月後，橘子端出了新產品ColaOS，我不知道這個產品能走多遠，但的確需要更多類似的新嘗試。
畢竟，龍蝦也是Peter Steinberger開發的第44個AI產品。
這意味着，他之前開發的43個產品都沒有火。
第44個是果，前面43個是因。
多試新東西，多搞原創的東西。
畢竟，硅谷的頂級實驗室，現在已經開始招哲學家，討論模型福利和情緒了。（我的 這篇文章 討論了這個問題。）
十三
如果你認爲我這篇文章是想把龍蝦貶得一無是處，那麼你錯了。
看過我之前文章的人就會知道我從來不是二極管。
僅龍蝦憑一己之力，讓一直封閉的微信第一次開放通訊接口這一件事，龍蝦就配享太廟。 （我寫過 長文分析過此事 ）
更不用說，龍蝦在某種意義上改寫了 ChatBot 這個傳統的 AI 敘事，也推動了skills走向更多的人羣。
它還在一定程度上讓很多傳統互聯網產品推出了CLI。 （還有濃眉大眼的Claude Code也明顯抄襲了龍蝦的很多feature）
有人類比說，龍蝦可能就是特斯拉的第一代Roadster。
2008年，Roadster證明了電動車可以跑起來，可以很酷——但它的售價超過10萬美元，質量問題一大堆，續航非常拉胯。
真正讓電動車普及的是2017年的Model 3。
從Roadster到Model 3，中間隔了9年。
另一個類比是，龍蝦還處在智能手機的黑莓時代。
黑莓證明了手機可以收發郵件、可以移動辦公——但它需要物理鍵盤、需要企業IT部門配置BES服務器、界面極其反人類。
真正的智能手機要等到iPhone出來。
龍蝦創始人Peter Steinberger自己就說過一句話：
“因爲他們（競爭對手）都太把自己當回事了。很難打敗一個純粹爲了好玩而做這件事的人。”
這話聽着很極客。
但問題是——一個純粹爲了好玩的產品，和一個要服務千萬用戶的產品，還是有差距的。
全民養蝦這件事本身，註定只是2026年春天的一場集體狂歡。
十四
寫到最後，忍不住再嘮叨兩句。
有人評價龍蝦的GitHub星標——
“GitHub星標是一種虛榮指標，不是用來衡量項目實際使用率、功能或質量的可靠指標——許多用戶會出於好奇、出於跟風或用於表達關注而標星。”
龍蝦所代表的Agent的技術方向當然有長期價值，但眼下，它本身多少有些雞肋的趨勢了。
在AI這個行當裏，涼得快的產品多如牛毛——但電動車不會停留在特斯拉Roadster，智能手機不會因停留在黑莓。
龍蝦最大的貢獻是什麼？
它讓我們第一次知道好用的Agent大概應該朝哪個方向進化。
至於誰會成爲Agent領域的Model 3或者iPhone，那是又是另一個故事了。
納瓦爾說： AI適應人類的速度比人類適應AI的速度要快得多。
原因在於——AI面臨更激烈的自然選擇。
這個洞察相當深刻。
沒錯，下一個AI爆款又在來的路上了。
想一想，還挺激動的呢！
看到這裏了，不加個關注說不過去吧！
——End——
作者簡介：衛夕，公衆號“衛夕指北”出品人，科技專欄作者，專寫長文，專寫不一樣的，專注剖析AI、廣告及互聯網的底層邏輯；不關注這個賬號，你都不知道你會錯過神馬！