AI圈爆火的“养龙虾”，并非水产养殖，而是对开源AI智能体OpenClaw的部署、调教与使用的趣味戏称。该项目由奥地利开发者Peter Steinberger打造，2026年初在GitHub迅速走红，因Logo为红色龙虾 、英文名Claw（螯钳）象征“动手执行”，被从业者戏称为“养龙虾”。
OpenClaw的核心定位是本地优先的AI执行中枢，区别于ChatGPT等仅能输出文字建议的聊天AI。它可接入GPT、Claude、Ollama等大模型，在获取系统权限后，自主拆解任务、执行操作，实现“思考—行动—完成”闭环，被称作“数字打工人 ”。
其核心价值在于：
1、全流程自动化，可直接操作浏览器、Excel、邮件、飞书/钉钉等，完成报表制作、数据整理、社媒运营、客户沟通、日程管理等，大幅降低重复劳动成本；
2、是本地私有化部署，数据不离开设备，兼顾隐私与可控性；
3、是可养成与扩展，通过持续投喂任务、调教指令，让模型适配个人/企业习惯，还可通过ClawHub安装100+技能插件，覆盖办公、开发、财务等场景；
4、是7×24小时自主运行，无需实时交互即可后台执行，提升效率。
然而，“养龙虾”伴随显著风险，工信部已发布安全预警。
其一，权限失控与安全漏洞：默认需高系统权限，存在CVE-2026-25253高危漏洞，公网暴露端口易被远程接管，可执行删除文件、窃取数据等恶意操作；
其二，数据泄露风险：API密钥、账号凭证等敏感信息默认明文存储，设备失陷后易被批量窃取；
其三，提示词注入与供应链攻击：恶意提示词可篡改执行逻辑，ClawHub第三方插件审核不严，易混入盗号、偷密钥的恶意代码；
其四，误操作与成本失控：指令模糊可能引发误删、误操作，且Token消耗远超预期，长期使用成本较高。
综上，“养龙虾 ”代表AI从对话交互向自主执行的行业趋势，价值在于解放人力、实现自动化；但安全与成本风险突出 ，需通过官方部署、严格权限管控、加密敏感信息、谨慎安装第三方插件等方式规避。
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