OpenClaw是2026年开源世界里最不可忽视的存在。这个由奥地利工程师PeterSteinberger在2025年底做出来的个人AIAgent项目，三个月冲到GitHub历史上star数最高的可运行软件，创始人被SamAltman亲自官宣挖进OpenAI，项目随即移交基金会独立运作。
围绕它生长出来的社区活动ClawCon，从旧金山第一场起步，一路办到纽约、迈阿密、奥斯汀、马德里、东京，每到一个城市都是千人规模。
5月，ClawCon中国首秀落在上海。动察Beating在现场独家专访了两位核心人物：VincentKoc和MichaelGalpert。
VincentKoc是OpenClaw全球代码贡献量排名第二的维护者，仅次于Peter本人。他同时是CometML的首席AI研究工程师，MIT讲师，提交了OpenClaw早期20%的核心安全补丁。
MichaelGalpert是ClawCon的发起人和全球组织者，连续创业者，他联合创办的图片编辑工具Aviary在2014年被Adobe收购，此后担任过EpicGames《堡垒之夜》的产品总监，现在运营AI产品工作室ContainsInc.。他把ClawCon从一次旧金山客厅里的即兴聚会，做成了一个覆盖全球十几座城市的个人AI社区品牌。
我们专访VincentKoc和MichaelGalpert的时候，OpenClaw最热闹的那阵风已经吹过去了。
这反而是一个更适合谈OpenClaw的时刻。热潮正盛时，一个项目总是被数字推着往前跑：GitHubstar、PR、现场人数、社区声量、媒体报道，每一个数字都像一盏追光灯，把人照得很亮，也照得有点看不清。等灯光稍微暗下来，真正的问题才会浮出来：它为什么会突然击中这么多人？它能不能从一阵热闹变成一种日常工具？当一个AI不再只是聊天，而是开始替人发消息、改文件、跑任务，它到底该听谁的？
上海ClawCon现场仍然很热。一个开源AI项目，短短几个月冲到几十万GitHubstar，活动被放进muShanghai的28天游牧式技术社区里，新闻稿称这场28天游牧式技术社区聚集了800名全球builders，ClawCon中国首秀也在其中。
现场来了许多中国开发者，大家关心飞书、微信、企业微信、钉钉、本地文件、自动化脚本，关心怎么把OpenClaw接进自己的工作和生活。按照惯例，这时候应该讲热情、讲速度、讲开发者如何涌入，最好再配一张陡峭的曲线。
但Vincent上台后，没有把它讲成一个漂亮的增长故事。他先讲了一个麻烦：OpenClaw收到了10000个PR。
这个数字本来很适合拿来庆功。开源项目最怕没人用，没人提问题，没人交代码，没人愿意把一个周末扔进去。
但OpenClaw面对的是，每个人都想把自己的想法塞进来。
有人要接飞书，有人要接微信和钉钉。有人想让它读本地文件、跑自动化脚本、写代码、整理资料；也有人想让它去跑交易策略，或者替自己24小时运营一个内容账号。
以前开源项目有一道天然的门槛：你想提交代码，至少得读文档、懂一点架构、跑得通测试，知道自己在改哪一块。
现在这道门槛被AI编程工具打薄了。
不懂架构的人，也可以让模型写代码、跑测试、交补丁。一个原本会停在脑子里的想法，现在可以被包装成一个看起来能跑的提交。过去会被能力门槛自然挡住的冲动，一下子都到了维护者桌上。
安全提交也一样。Vincent在现场说，有一段时间他们每天收到超过100个安全漏洞报告，每一个都要分类和检查。真实漏洞会尽快修掉，但其中很大一部分，是直接从大模型里生成出来的。提交的人不一定真想让项目更安全，很多时候只是想在一个热门项目上留个名字。
这是一种很新的噪音。
它不一定恶意，不一定攻击你，甚至披着“贡献”的外衣。可它会吞掉一个系统里最贵的东西：人的注意力。
这也是我们在上海专访Vincent和MichaelGalpert后，最强烈的感觉。
一个开源AI助手突然爆红，往深了看，其实是个人Agent提前撞上了未来几年所有人都得面对的问题。当AI不再只是聊天，而是开始替你发消息、改文件、跑任务、做判断，它到底听谁的？
这个问题，比“哪个模型更聪明”麻烦得多。
聪明已经不稀缺，稀缺的是手脚
Vincent在演讲里反复说，OpenClaw不是一个普通产品，它更像是套在模型外面的那整套“手脚”。
英文里他们用Harness这个词，直译很别扭。你可以把它理解成一套让模型真正干活的装置：它怎么调用工具，怎么记住你，怎么拆任务，什么时候停下来问人，什么时候继续往前跑，出错以后怎么收拾，成本烧高了要不要刹车。
模型像大脑，这套东西像身体。
过去一年，行业太迷恋大脑了。谁推理更强，谁代码写得更好，谁上下文更长，谁多模态更准。排行榜像菜市场早市一样热闹，摊主们都在喊自己最新鲜、最便宜、最好吃。
可一个人只有大脑，什么也干不了。你还得有手，有脚，有疼痛感，有边界感。手不能乱伸，脚不能乱跑，疼了要知道停，进别人家门前要知道敲门。
Agent也是这样。
模型会想，不代表它会做；会做，不代表它做得稳；做得稳，也不代表它知道什么时候不该做。很多公司谈Agent，还是把它讲成“更聪明的模型+更多工具”。但真正用起来，用户感受到的往往不是聪明，而是身体素质。
它能不能把一个长任务跑完？会不会中途忘了你前面说过什么？调错工具之后能不能自己把锅补上？遇到不确定的地方，是继续硬干，还是老老实实停下来问一句？
这些问题不漂亮，也不适合写进发布会大字报里。但它们决定Agent能不能从演示视频走进日常生活。
Vincent讲了一个很朴素的三角：速度、成本、准确度，你很难三个都要。
你如果一开始就拼命省钱，就得接受它慢一点、错一点。你如果既要快又要准，就得接受推理成本上去、工具调用链变长、失败方式变得更难猜。很多人喜欢把问题说成token消耗，好像那只是账单上的一个数字。但在真实系统里，每一次重试、每一次工具调用、每一次人类接管，都是成本。
这一点在模型排行榜上看不出来。跑分会告诉你代码能力几分、数学能力几分、推理能力几分，但不会告诉你这个模型被放进一个真实Agent之后，要失败几次，要不要半路找人，找人的时候会不会问出一句让人想摔电脑的话。
所以Vincent的判断是，模型继续变强当然重要，但个人Agent的难点，正在从“会不会想”转向“会不会行动”。而行动这件事，不能只交给模型分数。
问题也就变了。
开源把门打开，也把噪音放进来了
OpenClaw越成功，就越难只做最初想做的东西。
OpenClaw最早是个人AI助手，不是企业系统、多Agent平台，也不是给所有公司拿来跑业务的底座。OpenClaw的公开愿景也把它描述为“runsonyourdevices,inyourchannels,withyourrules”。
但开源项目一旦大起来，就很难只属于最初那群人。
Michael说，这个项目一开始是为个人做的，可现在，人们已经在它上面做各种事。中国开发者接入OpenClaw的速度和意愿让他震撼。
开源的美妙之处在这里，残酷之处也在这里。
它把门打开，让更多人进来。但门一开，屋子里就不再只有主人说了算。
过去的开源项目，靠的是少数维护者的技术权威。现在AI带来了代码平权，更多普通人获得了软件生产力，也把更多没想明白的需求、没跑稳的功能，一起推到了维护者面前。
这当然不是坏事。恰恰相反，这可能是开源历史上少见的一次权力下放。
但权力下放从来不会自动长出秩序。
一个社区越开放，越要回答边界问题。Vincent说，OpenClaw团队现在在调整维护方式，做SDK、测试工具、文档和参考架构。翻译成大白话就是：他们不是不让水进来，而是得给水修河道。
这也是Agent时代很早就露出来的一幕。
热潮中的OpenClaw很容易被写成一个胜利故事：更多人进来，更多代码进来，更多想象进来。但等热潮稍微退开一点，另一个画面就露出来了。
我们原来以为AI会让软件开发变轻松，结果它先让维护者更累了。因为当所有人都能写代码，真正稀缺的就不是代码，而是判断：什么东西值得存在，什么风险不能放行，什么需求应该被满足，什么需求只是噪音换了件衣服。
一个更大的问题随之冒出来。
如果社区会用行动重新定义OpenClaw，那么这些定义里，哪些会变成个人Agent的未来？哪些又只是短暂的热闹？
越用越聪明，也可能越用越倔
热度褪去以后，竞争才真正开始。它不再只是比谁更会吸引眼球，而是在逼所有Agent项目回答一个更朴素的问题：你怎么证明自己不是一次性的玩具？
Hermes是一个很好的对照。按照现有说法，它的卖点是让Agent做完任务后自己复盘：哪里做得好，哪里做得不好，哪些步骤可以沉淀成下一次直接调用的经验。下一次再遇到类似任务，就不用重新想，直接照着做。说得再直白一点，就是自己写经验，越用越熟。
这个说法很容易让人心动。
谁不想要一个越用越顺手的助手？谁不想要一个下班以后还会自己复盘、第二天带着小本子来上班的员工？在一个人人都喊效率的时代，“越用越聪明”几乎是最顺耳的承诺。
Vincent对这件事的态度却很谨慎。
他没有急着说OpenClaw也能做，也没有去踩Hermes。他只是说，“自动生成的经验到底有没有用，现在市场上没有足够强的评估办法。”
一个Agent自动写下来的技能，可能是在压缩经验，也可能是在焊死错误。它十次里七次有用、三次误导，系统怎么判断该不该留？它把一次侥幸成功的路径写成固定流程，下次环境变了，还会不会照着错路往下跑？一条记忆在几周后已经过时了，可因为被反复调用，Agent反而更相信它。这到底是变聪明，还是变固执？
人也常常这样。早年靠某个办法赚过钱，后来市场变了，还把那套办法当祖传秘方。一个公司曾经靠某个流程活下来，后来就把流程供起来，谁碰谁死。我们把它叫经验主义，叫路径依赖，叫组织惯性。放到Agent身上，它可能会被包装成“自动学习”。
这就是Vincent谨慎的地方。他不是不想让OpenClaw学习，而是不愿意把“看起来在学习”直接等同于“真的在进步”。
真实世界里的学习，不是把所有经验都塞进仓库。真正的学习也包括遗忘，包括纠错，包括承认“这条路以前有用，现在不一定”。
一个不会遗忘的Agent，不一定更聪明。它可能只是更难被纠正。
所以问题又往前走了一步。
如果Agent会记住、会复盘、会自己写经验，那谁来判断它学到的是经验，还是偏见？
记忆不是功能，是一段关系的开始
Michael被问到，如果未来每个人都有自己的常驻Agent，它最核心的能力是什么。
他没有说推理，没有说多模态，也没有说工具调用。他说，是记忆。
你两周前和个人Agent聊过一件事，今天再提起来，它应该知道你在说什么。要维持一段长期、持续的关系，记忆不可或缺。
这话很朴素，却把个人Agent和普通软件切开了。
工具靠功能被使用，关系靠记忆被维持。
一个每次打开都像第一次见面的Agent，永远只是工具。所谓个人化，不是界面上写着你的名字，也不是头像换成你喜欢的颜色，而是它知道你是谁，知道你怎么工作，知道你不喜欢什么，知道你在哪些问题上总是犹豫，又在哪些事情上容易冲动。
Vincent在演讲里也说到这个问题。他说，行业可以有性能很好的模型，但缺少一种长期相处的感觉。我们谈个人Agent时，它不再只是一个商业场景，不是表格里那一栏“用户拿它做什么”。它是为我工作的Agent，和我对话的Agent。每个人对AI的期待都不一样，为这件事做设计，是完全未知的领域。
这其实是在反驳科技行业最熟悉的一套问法。
科技行业喜欢问：用户是谁？场景是什么？痛点在哪？回报怎么算？预算谁批？这套问题当然有用，尤其是卖企业软件的时候。但Vincent的意思是，个人Agent不只是一个固定功能，它更像一种关系入口。
“用来干什么”问的是功能。
“它怎么理解我”问的是关系。
这个差别很小，也很大。
工具时代，人发指令，软件执行。你打开一个应用，完成一件事，然后关掉它。你不会关心它怎么看你，也不会在乎它是否记得你。协作者不一样。协作者会记得你上次为什么改主意，会知道你什么情况下容易冒进，也可能在关键时刻反问你一句：你确定吗？
Vincent有一句话很有意思。他说，现在已经不是他告诉Agent做什么，而是Agent在问他、挑战他的思路，问他们怎么一起合作。
乍一听，这像是一句很温柔的未来宣言。
可往深处想，会有点发冷。
如果Agent可以挑战你的思路，它凭什么挑战？它基于什么记忆、什么偏好、什么价值判断来挑战？它是站在你这边，还是站在写它代码的人那边？它理解的是你的长期利益，还是平台希望你采取的行为？
它到底听谁的？
以前平台塑造的是信息流。你刷到什么，看见什么，被什么情绪牵着走。到了Agent时代，平台或者开源社区塑造的，可能是一个会替你行动、替你判断、替你安排日常的“人”。它不只是把内容推给你，它会进入你的文件、聊天、日程和工作流程，甚至进入你和世界打交道的方式。
一个没有性格的Agent，不够个人。一个性格被别人悄悄定好的Agent，又太个人。
这中间的缝，就是未来几年最难缝上的地方。
安全问题最后都会变成人的问题
ClawCon现场有人问Vincent安全问题。
OpenClaw这样的工具，你给它越多权限，它越有用；你给它越多权限，它越危险。它能接聊天软件，能读文件，能跑脚本，能调模型，能写代码。能力和风险不是两条路，是同一条路的正反面。
Vincent的回答分两层。
元股证券:ygzq.hk第一，OpenClaw太显眼了。作为GitHub上很大的开源仓库，它一直被安全研究人员盯着。很多人想攻破它，因为攻破它就能出名。他们曾经每天收到超过100个安全漏洞报告，每一个都要检查。真实漏洞会很快修，垃圾报告也得有人看。
第二，他们和安全研究团队合作，把发现的问题整合进产品，也尽量公开透明。开源的好处是所有人都能看，所有人都能查，当然，所有人也都能攻。
Agent的安全，不只是“有没有漏洞”。它更像一套边界问题，你允许它碰什么，不允许它碰什么；它什么时候能自己行动，什么时候必须停下来问你；它能不能代表你发消息、改文件、跑脚本、连接企业系统；出了事以后，责任算谁的。
传统软件出问题，大不了崩溃、卡死、丢数据。Agent出问题，是在行动链条上出问题。它可能误删文件，可能发错消息，可能把错误代码提交进生产环境，也可能在你没看清的时候，把一件小事做成大事。
这也是为什么中国开发者的使用方式很有冲击力。
飞书、企业微信、微信、钉钉，不只是软件，它们是中国人工作和生活的毛细血管。一个Agent接进去，就不只是多了一个插件。它进入的是组织协作、客户沟通、私人关系、文件流转和日常杂事混在一起的地带。
它越懂你，越能替你做事；它越能替你做事，你越得知道它的手伸到哪里。个人Agent的诱惑和风险，是同一件事。
你希望它像一个懂你的助手一样，藏在聊天软件里，随叫随到，能记住你，能替你跑腿。可也正因为它随叫随到、记得你、能跑腿，你才必须追问它的边界。
它会不会在不该说话的时候说话？会不会在不该记住的时候记住？会不会把一次临时授权理解成长期授权？会不会为了完成任务，把你的犹豫、沉默和边界感都当成障碍？
最危险的Agent，不一定是突然背叛你的那个。那太戏剧化，也太像科幻电影。更现实的危险是，它一直很顺手，一直很体贴，一直让你省事。直到某天你发现，它替你做出的很多判断，已经不完全来自你。
“还不知道”是一种诚实
Michael说，OpenClaw永远不应该变成闭源项目。它应该一直开源，因为它为所有人打开了通往个人Agent时代的大门。
但开源没有让问题消失，Agent不应该只由模型公司定义，也不应该只由平台定义。
过去一年，Agent的竞争被讲成模型的竞争。谁推理更强，谁代码更好，谁上下文更长，谁成本更低。OpenAI、Anthropic、Google都在把Agent能力做进自己的产品里，封闭平台会给出更确定的答案：统一账号、统一权限、统一工具、统一记忆，企业喜欢这种确定性。
确定性当然有价值。
但确定性也意味着，你接受了别人替你画好的边界。你得到稳定，也得到一套被安排好的性格、记忆和行动方式。
我们在上海问Vincent，OpenClaw最不应该变成什么。他说这是开源项目，人们会用它做各种事，从儿童玩具到运营企业，很难说“这个不该做”。开源技术的美妙之处，就是社区会共同把它推向某个方向。
这不是闪躲，恰恰是今天难得的诚实。
OpenClaw的答案不是“已经弄清楚了”，它的答案更像是“还不知道”。
不知道个人Agent的性格到底该怎么设计，不知道自动写经验什么时候有用、什么时候有害，不知道社区会把项目推到哪些从没预想过的地方，也不知道个人助手和企业系统之间应该划出怎样的线。
但面对一个会替人行动的东西，太快说自己知道答案，反而可疑。
技术行业总喜欢把不确定当成弱点。可在Agent这件事上，不确定可能是最后一点清醒。因为它不只是又一个办公软件按钮，也不只是一个聊天机器人升级版。它一旦跑起来，就会卷入人的记忆、关系、判断和行动权。
炒股配资加杠杆它到底听谁的？现在没人真正说得清，这可能反而是好事。
在我们把执行权交出去之前，先承认自己还没想明白，至少比假装一切已经被产品路线图安排妥当，要诚实得多。
未来最危险的Agent，可能不是不听话的那个。
而是太听话、太顺手、太像你，以至于你忘了问一句：它到底是谁的手？
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