OpenClaw (原名Moltbot /Clawdbot)
這兩周在社群平台和網路新聞上沸沸揚揚， 還因為太受關注而改了三次名字， 好像沒用過就跟不上AI時代一樣， 所以在評估後就趕快部署跟上腳步， 體驗最熱門的AI Agent ( 指揮AI來幫你用AI)， 以下是我身為一般人的體驗心得分享。
OepeClaw 在紅什麼?
首先要提一下為何這麼多人開發AI， OpenClaw憑什麼橫空出世得到這麼多關注?
OpenClaw創辦人 Peter Steinberger 是經驗豐富、履歷驚人的開發者，他開發的工具深受歡迎，開發規模從個人擴展到團隊，營運了13年後，最後將公司賣出享受退休了3年的時光，接著又投入AI工具的開發。
剛投入AI開發時，他發現當時的AI模型能力不足以支撐”生活助手"的專案，本來認為有天大公司一定會開發這種類型的產品，可是卻發現大公司的AI助手並沒有真正滿足個人需求，所以才決定跳下來自己開發這個完全開源、永久免費、支援本地模型的AI Agent，也因此更受人信賴與低門檻的體驗嘗試。
跟其他AI Agent的差異
在知道OpenClaw後，我馬上就到Gemini上去問它和其他幾個知名AI Agent的差異，想了解它的特色和評估是否該去接觸。
- n8n 是工廠的流水線（連接器）。
- Google Opal 是給企劃人員用的魔法生成器（No-Code）。
- Google Antigravity 是給工程師用的AI 代理 IDE（VS Code 進化版）。
- OpenClaw 是你自己養在家裡的私有 AI 管家框架（開源自架）。
這樣一比對，確實OpenClaw在使用上更貼近生活助手這一塊，讓一般人可以用簡單的交談就讓AI自己去執行各種事情，不但開源而且還支援Windows/Mac/Linux三大作業系統，讓在家自己養AI這件事情變得更有趣。
在家養AI Agent真的這麼簡單?
雖然開源又能夠輕鬆命令AI Agent做事情， 但其實還是有一定門檻； 對於至少具備開發和資安基本知識以上的人來說， 會更為適合:
- 要懂得如何使用Github，從上面下載安裝部署這個開源的AI Agent。
- 進行API的設置，替AI Agnet選擇要使用的大腦(各種語言模型)，不同平台的API使用Token的花費不一樣，技術和擅長的部份也不一樣，OpenClaw支援不少語言模型，但要用這些模型的花費需要自己去該平台上付費。
- 隱私問題，雖然AI Agent是裝在自己的電腦，但如果是透過API串接，AI Agent和語言模型的對話還是會在外面的伺服器上。若使用開源的本地語言模型，會讓OpenClaw的聰明程度大大下降。
- 資訊安全的控管，OpenClaw才剛推出，還有許多不夠完善的地方，在安全性上有許多風險。因此不適合用在有個人資訊或能控制資產的電腦上，並且要在防火牆做好嚴格的資訊安全設置，避免將自己的電腦暴露在風險之中，或是成為跳板攻擊內網中的其他電腦。
- 懂得搭配更多工具使用來增加便利性。例如在Telegram的官方機器人BotFather上做串接，就能透過手機隨時隨地”叫另一個人”幫你做事情。
如果是沒有開發基本知識的一般人，看到這些東西一定是眼花撩亂，如果不小心寫錯設定，可能一覺醒來信用卡就被刷爆；但現在可以搭配許多服務讓門檻變得更低，不需要馬上買一台Mac Mini，只要花點小錢就能快速使用體驗。
在雲端部署OpenClaw
考慮到上面說的問題，已經有很多雲端平台針對OpenClaw提出專案模板，只需要照著說明步驟設定就可以快速建置OpenClaw，並只需要針對使用量來進行付費，這對受限於開發知識經驗和經濟能力的一般人來說，真的是大幅降低體驗門檻。
Zeabur - OpenClaw的雲端部署方案
Zeabur邀請碼，可以得到5美金的費用折抵:
https://zeabur.com/referral?referralCode=yijer.work
更詳細的官方部署教學:
https://zeabur.com/zh-TW/templates/VTZ4FX
即使你是文組生/非工程師，跟著步驟做也能在 10 分鐘內搞定。
在雲端主機部署OpenClaw有什麼好處?
- 不需要馬上一筆花大錢買電腦主機就能用
- 不用計算設備折舊、電費等隱形成本
- 使用不同語言模型API時，不用到每個平台去設定信用卡扣款資訊
- 不用關機隨時在線，不用擔心設備關掉就失憶
- 沙盒模式，系統被OpenClaw玩壞了也不用擔心，重置一下就好
- 不用擔心防火牆設定，交給主機方去煩惱
- 平台花費成本低，用多少扣多少 (純體驗的話5美金，,也就是150台幣左右就能做到)
以上這些特性對於一般普通人來說，確實省了很多研究的時間； 可以第一時間先部署建置體驗用起來是不是真的符合自己的需求， 後面再慢慢強化本地建置OpenClaw該有的知識、技術和預算。
不用一開始就花幾萬塊買Mac Mini，再花費大量時間學習如何在上面安裝部署+串接API+防火牆設定，全部搞定後如果發現不適合自己就很麻煩了。
擁有開發思維、知識技術與經驗就有優勢
目前我也只是部署好OpenClaw， 還沒有正式用它來做出什麼厲害的東西。
一個工具再厲害， 如果沒有對應的能力， 在發揮上也是備受限住的。
懂得越多的人發揮起來就更厲害， 雖然我認為人類要全知全能是不可能的， 但開發能力這塊似乎會是難以避掉的一個領域。
現在的心得是:
你的專業領域 (Domain Know-how) x 基礎開發思維 = AI 時代的超級個體。
不必成為全端工程師，但只要懂得如何指揮 AI、理解工具的邏輯，普通人也能發揮不普通的效能。
