动手部署 OpenClaw 后，我重新理解“组织”与“教育”

1、什么是 OpenClaw，为什么要折腾这个？

OpenClaw（原名 Clawdbot，曾用名 Moltbot），是一个开源的 AI Agent 智能体系统，网上也简称为：龙虾🦞。它通过连接大模型 API 作为“大脑” ，具备调用工具和 Skills 技能库的能力，也能接入 WhatsApp、飞书等国内外主流 IM 软件进行交互 ，实现从对话到任务执行的自动化闭环。

OpenClaw 官方介绍（https://openclaw.ai）

有人可能会说，这不就是一个 Agent 吗？现在 Agent 到处都是，不稀奇。我刚开始也是这么认为的，直到自己亲手部署了一遍后，才找到答案和一些 Aha moment，现在分享细节给我的朋友们。先说 OpenClaw 爆火背后，我的两个观察。我认为第一个比第二个更重要：

• OpenClaw 接入飞书等社交软件，本质上是完成了一场从“工具”到“角色”的唤醒 。它打破了网页对话框的冰冷感，利用 IM 软件的即时性，诱发了人类对 AI 作为“数字人”的心理错觉，实现了从单纯对话到角色介入的跃迁。这点很重要，至今我还没见到有其他博主分享过这个观点。
• 相比于其他大模型“聊天式”的指点江山，OpenClaw 跑在本地电脑里，能接管本地权限、工具与数据 。这种本地化的强行动力，让它从“建议者”，真正能迭代成“实干家” 。这里有一个理解误区，很多人认为 OpenClaw 是纯粹运行在本地的 AI Agent，其实不然。准确地说，是它的“手脚”（执行环境）在本地，但“大脑”（推理能力）大部分情况下依然在云端（调用大模型 API）。这种架构既保证了数据隐私和本地操作权限，又利用了顶级模型的智力。

OpenClaw 在开源社区爆火趋势

2、组织形态的思考：当科幻小说的隐喻照进现实

我总拿刘慈欣的作品说事，因为大刘的科幻确实给了我们太多。《乡村教师》里有提到，人类的沟通是利用空气振动产生的声波，速率极慢（每秒 1-10bits）。

《乡村教师》：外星高级文明视角中，人类沟通方式的描写

这种“低带宽”导致了我们思维的隔绝，也衍生出了猜疑和巨大的沟通成本。另外，因为传输速率太低，我们必须依赖大量的“脑补”来填充细节，而每个人的脑补内容是不同的，对于同一句话每个人的理解都不一样，甚至会相反，所以有些表情包该加还是得加😄

我们现在主流的沟通方式不管是声音、文字还是表情包，本质还是语言。这里我们可以大胆试想一下：如果人类的沟通速率提高 1000 倍、10,000 倍，我们的社会结构和文明形态会发生什么变化？这种逻辑在在线支付的发展中已有证明：当金钱从物理纸币的缓慢流转，进化为数字货币的毫秒级到账时，它不只是让付钱变快了，而是彻底重构了经济的底层逻辑——消灭了大量的交易摩擦，催生了像共享经济、即时信贷这样原本在“低速时代”无法想象的业态。

同样的逻辑，当信息与技能的流转从“低速”进化到”光速“时，它也将重构组织的底层逻辑。当前有一些变化让我认为变革正在进行中：大模型的通信规则构建（如 MCP、Skills）、脑机接口。

AI 领域构建了全新的通信规则，让 Agent 之间的协作不再需要“开会对齐”，而是直接进行接口调用、经验库共享。这种跨越，可能是效率提升万倍的物理基础。

举个真实的例子：如果两个人都独立部署了自己的 OpenClaw 智能体，它们之间只需要共享 Skills、数据和工具，无需从头开始“培训”，就能瞬间完成能力对齐。

这不仅是速度的提升，更是协作范式的革命。未来的组织，海量的高带宽信息交换将交给 Agent 去处理；机器负责“效率”（如何做），人类主要负责“方向”（做什么，为什么做），以及价值观的把关。

人类用语言进行交流和思考，语言蕴含着人类的知识与文明。大模型也叫大语言模型 Large Language Models (LLMs)，大模型在训练中找到了一些人类语言中的奥秘，这就是这个时代正在发生的最有意思的事情。

3、再谈我们的工作与组织管理

作为一名 IT 老兵，在部署 OpenClaw 的过程中我深有感触：不久的未来，AI 能力定会像电力一样，作为一种智力基础设施输送进千家万户、千行百业。

当然，你可以选择接入“公网”（使用大模型厂商的 API），也可以像很多注重隐私的组织一样，自建“发电机组”（私有化部署 GPU 算力）。在这个过程中，必然会出现像XX电网那样的巨头企业，甚至形成某种程度的垄断。但与电力不同的是，电都是一样的（水电和火电没区别，除了某些领域的玄学），而“智能”却是有能力差距、有立场、有价值观的。 这种本质上的差异，意味着未来的 AI 不会千篇一律，而是充满了差异化的定制机会。

这也引出了组织管理的巨大变革。在 OpenClaw 的世界里，Agent 之间只需共享 Skills 代码、数据和工具，就能瞬间完成能力的复制与同步，这比人类“培训”新员工要快无数倍。 这种“零摩擦”的知识传递，彻底颠覆了传统的培训体系。人力资源领域也会发生深刻变革。

随着 OpenClaw 的部署进度一点点完成，一种奇妙的错位感油然而生：我仿佛不是在配置软件，而是在“召唤”一个数字人。挑选 DeepSeek 还是 kimi，就像是在进行面试，评估“候选人”的能力；给它喂入私有数据，就像是一场入职培训；而当赋予它操控本地文件和联网的权限时，这不再是简单的参数设置，而是一次正式的管理授权——我把“工牌”和“钥匙”交给了它。

“领导 AI 的能力” 将不再是一个技术话题，而是未来管理者核心领导力中不可缺失的一部分。我们将从单纯的“管人”（激发目标、沟通情感），进化为领导一个“碳基+硅基”的混合组织。未来的 Leader，既要具备传统的管理能力，更要懂 AI 的“提示工程”与“价值观对齐”。如果我们不懂得如何给 AI “下达指令”和“设定边界”，我们就无法驾驭未来的生产力。

4、对教育的思考：我们到底该教孩子什么？

看着 OpenClaw 展现的自主行动能力，作为一位父亲，我不得不重新审视那个老生常谈的问题：当机器能以毫秒级的速度完成“技能”交付时，我们该教给孩子什么？

首先，未来能力的差距，将隐藏在“提示词（Prompt）”的差距里。

以前我们教孩子如何“写代码”、如何“调配色”，但在 AI 时代，这些传统执行层面的技能正在贬值。未来真正的竞争力，在于“定义问题”和“描述愿景”的能力。普通人会说“给我做一个牛逼的视频”，而高手会说“给我做一个长镜头，配色风格参考《少年派》，通过光影体现压抑中的希望......” 。

这背后的区别，不在于技术工具的熟练度，而在于审美的积累、逻辑的清晰度和知识的广度。AI 是极其强大的“手脚”，但它需要一个有灵魂的“大脑”来指挥。我们的孩子，要成长为那个“大脑”。

下图是字节 Seedance 2.0 的官方提示词，大家可以感受下自己是否可以写出类似的指令。

其次，在变化的主旋律中，我们要教那些“不变”的东西。技术每天都在迭代，追工具是徒劳的。我们应该瞄着那些“不变”的内核去努力 ，比如：

• 自主学习能力：在知识唾手可得的时代，核心能力不再是“存储”知识，而是快速重构认知与解决未知问题的能力。当然也包括行动能力。
• 好奇心： 这是人类探索未知的源动力，AI 只有任务，没有好奇（至少目前是这样）。
• 想象力：想象力，就是生产力。
• 价值观：在 AI 可以生成一切的时代，决定“什么该做，什么不该做”的能力到底是什么，值得思考，也值得为之长久的行动。

• 掌握 AI 的能力边界，与 AI 协作。我们不需要让孩子去和 AI 比拼算力和记忆力，真正的教育，是让孩子学会“与 AI 共舞”：清楚地知道 AI “能做什么”（比如快速检索、数据处理、初稿生成），更要清楚它 “不能做什么”（比如共情、承担责任、做出复杂的伦理决策）。在海量数据面前，仅有几比特的 Yes or No，往往包含了人类几千年的道德与直觉。

教育的话题很大，我对其从来都是保持敬畏，这里抛砖引玉，不多言。未来的强者，不是排斥 AI 的人，也不是完全依赖 AI 的人，而是那些懂得指挥 AI 补齐自己短板，从而腾出精力去处理更复杂、更具人性化问题的人和组织。

5、最不重要的内容放在最后：如何部署 OpenClaw？

先讲下我的思路：极简实用主义 + 低成本验证。

绝对不建议大家一上来就在自己的主力电脑上折腾，权限太大容易导致严重问题，也容易搞乱环境（Python 版本管理是个深坑）。我建议的方案是：去公有云平台，租一台“云电脑”作为数字人的工位，选择一个现成的 OpenClaw 镜像作为数字人的本体，接入性价比还不错的“大模型 API”作为数字人大脑。 这种方式最便捷、也最可控。看了这个思路后，喜欢折腾的朋友完全不用看后面的细节了，核心就是三个词：云电脑、现成镜像、API。接下来，简要说下细节。

第一步：给数字员工租个工位（基础设施），我使用的是阿里云无影云电脑。理由很简单：现在有活动，而且它自带应用，省去了复杂的 Linux 命令配置。要注意避坑： 看清是“包年包月”还是“按量付费”，新手要避免忘关机导致费用“起飞”。

第二步：一键“入职”数字员工（软件部署），这就是网上教程“烂大街”但必须动手的环节。在无影云电脑的镜像社区里，直接搜索 OpenClaw（部分旧版本可能叫 Clawdbot 或 Moltbot）。平台会自动给你装好 OpenClaw。

第三步：给它装上“大脑”（接入模型）。刚装好的 OpenClaw 是个空壳，我们需要给它接通智力。去阿里云百炼控制台。申请一个 API Key（这是通往通义千问大模型的密钥）。目前 Qwen-Turbo 或 Plus 模型的性价比极高，甚至有免费额度。我自己选择的是性价比较高的Kimi2.5。

打开 OpenClaw 的设置页面，找到“模型设置”，把你的 API Key 像输密码一样粘贴进去。点击“测试连接”，看到绿色的成功提示，说明它活了！

现在你可以直接点击任务栏上那个龙虾按钮，开始体验它的超能力。

到这里实际上也可以结束了，但是继续往下探索，还能体会到一些不一样的“小震撼”，接下来的核心步骤是：连接飞书（其他 IM 接入大同小异）。这里的步骤有点多，我放一些关键截图上来，供大家参考。

在飞书开放平台（https://open.feishu.cn/app），创建企业自建应用。

将飞书上的应用凭证，复制到 OpenClaw 的通道设置里去。

添加应用能力：添加机器人能力。

配置好飞书应用的权限，可以手动配置，也可以批量导入。

批量输入导入权限（以下内容可复制。我的飞书是个人测试账号，如果你是工作账号，请谨慎梳理最小权限再确认下一步，这非常重要）

{
  "scopes": {
    "tenant": [
      "contact:contact.base:readonly",
      "contact:user.base:readonly",
      "im:chat.members:read",
      "im:chat:readonly",
      "im:message",
      "im:message.p2p_msg:readonly",
      "im:message:readonly",
      "im:message:send_as_bot",
      "im:resource"
    ],
    "user": [
      "contact:user.base:readonly",
      "im:message"
    ]
  }
}

设置事件与回调，选择使用长链接接受事件，保存后，点击添加事件。

添加事件时，根据测试功能需要，添加相关权限。

最后创建版本与发布，在飞书 APP 打开刚才自己创建的应用，聊天发指令，即可实现 OpenClaw 的连通。

下图，我在手机上用飞书下达任务，过一会就看到 OpenClaw 在我的云电脑里，打开了指定的软件 VSCode，写了一篇小作业，确实很酷。

动手部署的过程可能会遇到很多问题，请保持耐心多去尝试，一定可以成功，你也可以把遇到的问题在公众号留言，我抽空尽量回复。我自己部署完的感受是：或许现在自己动手搞一遍，是当下能做的最重要的事情。

说到底，OpenClaw 从来都不只是一个能处理邮件、管理日程的 AI 工具，它更是一扇窗 ，让我们窥见 AI 时代组织协作的全新范式，也让我们重新锚定人类文明最珍贵的内核。当机器可以接管越来越多执行层面的工作，定义方向的能力、坚守价值的底线、对未知的好奇与探索，才是我们穿越技术浪潮，不会被替代的核心壁垒。

文章巨长，感谢你看到最后，应该会激荡一些思考。祝朋友们：新年快乐！

【风险提示】

API 密钥安全：所有大模型 API Key 请严格保管，禁止直接暴露在公开代码、第三方镜像中，避免泄露导致恶意扣费；建议给 API Key 设置单日消费上限，开通扣费提醒，从源头控制风险。

权限管控原则：给 OpenClaw 开放权限时，严格遵循「最小权限原则」：本地执行仅开放必需的文件夹权限，避免开放全盘读写权限；IM 接入仅开通必需的消息、事件权限，禁止盲目开通全量权限，避免数据泄露或恶意操作风险。

执行风险兜底：新手测试时，优先在云电脑 / 虚拟机中运行，不要直接在主力电脑上开放高权限，避免 AI 执行误操作（如删除文件、修改系统配置）导致不可逆的损失；建议先从低风险任务（如日程管理、邮件撰写）开始测试，验证稳定性后再逐步开放更高权限。