OpenClaw 是什麼？
2026 年初，全球科技社群正被 Clawdbot、Moltbot、OpenClaw 以及「龍蝦」等名詞襲捲。這幾個近期在網路上掀起熱烈討論的標籤，其實指的都是同一個開源 AI Agent 平台；它能搭配 LLM 使用，實際操作使用者的電腦並調用網路服務，將任務自動化推向全新境界。
OpenClaw 這個名稱可拆解為 Open 與 Claw 兩個部分：前者象徵其開源 (Open Source) 的性質，後者則取自龍蝦的特徵 : 螯。至於 Clawdbot 與 Moltbot，則是該專案在初期曾使用過的名稱。而「龍蝦」這個綽號則源於其官方 Logo，由於 Claw 本意即為蝦蟹的螯，對於一個擁有強大執行力的 AI Agent 而言，螯就如同人類的手臂，能賦予 AI 實體運作的能力，進而替使用者完成任務。
事實上，AI Agent 並非新興概念。相較於 ChatGPT、Gemini 或 Claude 等僅止於回答問題的 LLM，AI Agent 更具備了長期記憶、邏輯推理、調用外部工具，甚至是指揮子代理的能力，能處理更複雜的流程。然而，過往的 AI Agent 平台多鎖定在企業端 (如 Gemini Enterprise 或 Claude Code)，且能執行的範圍往往受限於特定的應用程式，難以進行跨平台或系統層級的任務。
OpenClaw 之所以能在社群引發巨大轟動，首先因為它是完全開源的平台，任何人都能免費下載、修改並自定義使用；其次，它更進一步實現了對電腦系統與瀏覽器的實質操控。過去我們若要求 LLM 到特定網站下載檔案，它僅能提供詳細步驟說明；而 OpenClaw 則是真的能直接開啟瀏覽器、定位目標網頁並替你完成下載動作。
OpenClaw 框架與運作原理
OpenClaw 雖然看起來很厲害，可以執行各式各樣的任務，但它並不是 LLM，只是一個不具備智慧的 AI Agent 平台，就像一個殼，需要套在 LLM 上才能使用，所以雖然 OpenClaw 本身是開源免費的，但過程如果有用到要收費的 LLM api 依然會產生開銷。
此外，OpenClaw 支援與 20 多種通訊軟體串接，例如 Telegram、Discord 或 WhatsApp，讓使用者可以透過常用的通訊軟體直接與 OpenClaw 互動並遠端操控 OpenClaw 所在的電腦等裝置。
那作為殼的 OpenClaw 具體是什麼呢？它的核心是一個自託管網關 (Self-hosted Gateway)，也就是傳遞資訊給 LLM 的橋梁，並且運行在使用者自己的機器上。由於 LLM 本身不具備執行能力，接收來自通訊軟體的訊息、處理工具調用 (接收 LLM 產生的工具指令並將工具執行結果反饋回 LLM ) 等傳遞任務是由網關 (Gateway) 負責，將 LLM 的意圖轉化為實際執行。
以下透過一個範例流程來說明 OpenClaw 的運作方式 (圖一)：使用者在通訊軟體傳訊息給 OpenClaw，抵達第一層網關接收到訊息進行驗證以及標準格式轉換後傳給 LLM，接著在第二層也就是 OpenClaw 的 LLM 大腦所在地，會載入記憶、可調用工具清單、身份資訊等等，結合來自使用者的訊息， LLM 會生成工具指令或產生回覆 ; 第三層是關於記憶儲存，會將過去的對話紀錄留存並適時進行壓縮產生長期記憶，確保資訊保留與 Context window 容量限制之間的平衡 ; 第四層則是包含管理已安裝技能的 Skill Registry，以及執行這些技能所需的沙箱環境 (專門隔離的環境)。
整個過程在 LLM 與 OpenClaw 之間不斷循環，直到 LLM 認為任務完成並生成最終回應。最後，OpenClaw 將 LLM 生成的回應傳遞給 Gateway，再由 Gateway 發送回使用者的通訊軟體。
此外，OpenClaw 可以被設定心跳機制，就是每隔一段時間去檢查是否有特定的任務可以被執行，不同於以往的 LLM 永遠要等待使用者傳訊息給他才會回應，這樣的設計可以大幅提高 AI Agent 的主動性。
OpenClaw 的實際應用場景
作為一個可以存取並操作各種資訊及網頁的 AI Agent，OpenClaw 最常見的應用就是個人助理，包含整理 email 中的訊息、重要信件回覆提醒、每日總結特定主題的新聞並送到指定的通訊軟體等等。
除此之外，不少社群上的使用者也實作出針對特定情境的 AI Agent，例如會自己產影片腳本、製作簡報並配音的 OpenClaw youtuber，人類只需要審核它提出的腳本與製作出的影片，其他如帳號創建、影片從製作到上架都可以自動被執行 ; 可以自動分析市場並下單的加密貨幣交易機器人 ; 從商品上架到客服、行銷全程自動的電商系統等等。
OpenClaw 的出現讓 AI Agent 的普及與應用情境再向前推了一步，過去 LLM 雖然在內容生成有許多傑出的表現，但受限於執行能力往往需要使用者拆解任務並手動完成對於生成內容的後續使用，OpenClaw 賦予了 LLM 更全面的執行能力，讓我們離理想中高度自主性可以真的完成任務的 AI Agent 又近一步。
OpenClaw 的使用挑戰 從權限控管到成本優化的實踐指南
然而，高自主性也意味著權限的高度開放。
為了確保 OpenClaw 能順利執行任務，使用者必須賦予其大量的系統權限，包含電腦控制權、各類帳號授權、API 金鑰，甚至是信用卡資訊。這不僅讓設備在遭受駭客攻擊時面臨資訊外洩的風險，近期也開始出現專為 AI Agent 設計的誘騙式網頁。此外，若 LLM 在操作過程中判斷失誤，極可能導致不可逆的後果，例如：
- 誤刪系統重要檔案，或是在自動化流程中將敏感資訊意外公開至網路。
- 目前社群上已經有許多使用者提出應該將 OpenClaw 隔離在一個專門的環境，而非直接裝在日常使用的電腦，並且提供它專門的帳號不要與使用者共用等建議，可以使用格式化後的舊電腦來使用 OpenClaw 避免個人資料外洩。
- 謹慎提供它各方面的權限，並且在 system prompt 層面提及相關限制以及在框架中設定強制人類用戶確認的環節，若只在對話中進行說明，有可能不會被準確遵守或在記憶壓縮的過程中喪失這個資訊。
除了資安問題，費用也是使用時應注意的地方，儘管 OpenClaw 本身是開源免費的框架，但為了達到好的執行能力，往往使用推理能力比較好的模型，費用可能會比較高。這些 LLM 的使用量是根據 token 計算，也就是模型接收與產出的字數規模，然而為了保持記憶，OpenClaw 每次將用戶資訊傳給 LLM 的同時還會附上記憶、system prompt 等等內容，實際上使用的輸入量可能比用戶輸入的那條訊息多很多。
OpenClaw 本身的記憶系統就結合了逐條紀錄與長期壓縮，目的是精簡記憶的資料量避免超出context window (輸入上限值) 的限制。此外也可以善用 skills 功能讓將特定任務的處理方法包裝成 skill，只提供 skill list 讓 LLM 判斷需要調用的技能，就不用把全部的指令都塞在 system prompt 中。
從單純的聊天機器人到具備高度執行能力的 OpenClaw，我們正經歷 AI 從給予建議到解決問題的過程。雖然高自主性帶來了資安與權限管理的新挑戰，但開源社群的介入也讓我們能以更透明、更具彈性的方式去應對這些風險。
OpenClaw 的出現，不僅是技術上的突破，更是在重新定義人類與電腦的協作關係。當我們不再需要拆解繁瑣的步驟，而是能直接賦予 AI 任務並看著它自動完成，那種理想中高度自主的 AI 生活似乎已不再遙不可及，而在享受這份便利的同時，保持警覺並建立安全的執行環境，將是使用者的必修課。
(本文訊息由 CloudMile 萬里雲提供，內文與標題經 TechOrange 修訂後刊登。新聞稿 / 產品訊息提供，可寄至：[email protected]，經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。圖片來源：CloudMile 萬里雲。）
