出品 | 網易智能

作者 | 辰辰

編輯 | 王鳳枝

(資料圖片)

憋了近七周，OpenClaw幾乎重做了一遍。

933名貢獻者，569人第一次參與；超過1.6萬個合并請求，約占這個項目歷史全部PR的一半。安裝流程、瀏覽器、多人協作和安全機制都被重新調整，官方稱這次更新"觸及了OpenClaw的每一個部分"。

官方解釋，之所以遲遲沒有發布，是為了同時照顧從零安裝的新用戶和升級現有Claw的老用戶，不想讓一次大更新破壞大家已經搭好的環境。

對第一次安裝的新用戶來說，2.0的反饋確實不錯。有Windows用戶評價整個安裝過程流暢、響應很快，新的Web界面也更接近一款成熟產品。OpenClaw過去最勸退普通用戶的上手門檻確實降下來了。

老用戶的經歷卻是另一回事。部分從2026.7.x升級的用戶遇到了Gateway崩潰、權限異常、插件失效和訂閱認證中斷等問題。最扎眼的一條吐槽是："OpenClaw2.0弄壞了我的安裝。我用Hermes把它修好了。"

兩邊說的根本不是一件事。新用戶測的是能不能快速裝好、開始干活；老用戶面對的是一套已經帶著數據庫、插件、權限和自動化任務的復雜環境，能不能完整遷移。

一、先讓人聊上，再慢慢設置

OpenClaw是今年初最早引爆個人智能體熱潮的項目之一。它開源、可以自托管，能夠接入WhatsApp、Telegram、Slack等通信工具，替用戶盯郵件、跑任務、調用工具，在不同應用之間持續工作。

它去年11月發布，今年年初迅速走紅。創始人彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）隨后在2月加入OpenAI，項目目前由OpenAI支持的非營利基金會管理。

OpenClaw的能力很強，上手過程卻一直不算輕松。用戶需要自己配置模型、API、工具和權限，一個環節沒有接好，后面就可能跑不起來。對不少非技術用戶而言，真正見到智能體開始工作之前，已經先經過了一輪系統配置。

2.0首先改的就是這里：上來不談完所有配置，先讓人聊上。

第一次安裝時，它會尋找電腦里已有的ChatGPT或Claude訂閱、API Key，以及Ollama、LM Studio里的本地模型。能夠使用的資源先接進來，其他設置則放到后續對話中完成。

官方博客對這套思路的概括是："讓你更快地開始第一次對話，然后通過和它聊天，把設置補完。"安裝流程還會調用一次選定的模型，確認它確實能夠返回結果，避免用戶走完所有步驟，最后才發現模型、接口或憑證沒有接通。

瀏覽器應用也被重新搭了一遍。過去打開后先進入獨立的Overview頁面，現在會直接進入對話：左邊是歷史會話，中間是當前任務，正在運行的工作則可以通過狀態卡繼續跟蹤。用過ChatGPT、Claude或Gemini的人，不需要重新理解一套陌生界面。

Shared Cloud Sessions把OpenClaw從個人工具向協作工具又推了一步。一個人可以把同事拉進正在進行的任務，或者把任務連同已有上下文一起交出去，不必讓后來者從頭了解發生了什么。OpenClaw團隊稱，他們已經用這套共享智能體協作開發OpenClaw本身。

搜索歷史對話、交互式面板、云端執行、后臺記憶整理和實驗性的并行子智能體，也被裝進了同一個版本。單看功能清單，2.0已經不再只是一次界面更新，而是在嘗試把"自己運行一個AI助手"，擴展成"運行一套自己的智能體工作環境"。

二、新用戶更順，老用戶先過遷移關

2.0上線后的反饋，很快出現了分化。

這一版也確實收到不少正面的上手反饋。有用戶在Windows機器上裝完，說安裝很順利、"響應快、打磨好"；另一位用戶的評價更直接——Web界面很快、移動端能用了、Codex的集成也明顯更好。

更具體的是一位做小生意的用戶。他每年要給零售商結算銷售傭金，過去最頭疼的，是把亞馬遜12個月的數據按月拉出來，再按郵編一條條復制進表格。現在，他把數據表指給智能體，告訴它要填什么，然后就去忙別的了。

順利裝好、把活兒交出去的人，體驗確實順。

問題主要集中在另一群人身上：從2026.7.x帶著舊環境升級的用戶。

我自己的升級，就屬于后一種。在Codex輔助下，從備份到完成驗收，整個過程仍然花了近一個小時。最終，升級后的核心功能全部通過驗收，這次升級本身是成功的。

真正費時間的，不是把版本號從beta換成stable，而是把舊環境完整遷過去。原系統還停留在beta通道，直接更新會被帶到更新的測試版；同一臺機器又有四個OpenClaw命令入口，只升級其中一個，就可能出現"終端已經是新版，后臺仍在運行舊版"的情況。除此之外，六個官方插件需要同步遷移，外部插件的權限范圍也要重新確認。

換句話說，這次升級要遷移的不只是版本號，還有運行入口、插件和權限。

一位用戶JUMPERZ的經歷很有代表性："新UI和onboarding確實好多了，整體更干凈、更容易理解。但我的Gateway還是掛了，需要靠Codex來修。修好之后確實能用，尤其是跟我當初離開的時候比。"

類似的事還發生在用戶Andrew F身上。他升級后，轉頭用Hermes修好了OpenClaw。他寫道：“OpenClaw 2.0更新弄壞了我的安裝。我用Hermes把它修好了。沒有比這更奇葩的了。”

這條帖子當然不能說明OpenClaw輸給了Hermes，但它把大版本遷移最尷尬的地方說透了：一個替用戶干活的智能體，升級完先要用戶來修它。

此外，還有一類反饋指向長期運行中的可靠性。用戶Da7em說，從Clawdbot時代延續下來的循環、重復和跑題問題，在2.0里仍然會出現，他依舊需要頻繁介入，最后選擇繼續使用Hermes。

升級兼容性和智能體運行中的穩定性不是同一件事。前者可能隨著遷移工具和首輪修復迅速改善；后者則涉及模型、任務循環和工具調用，需要更長時間觀察。現在還不能因為幾條升級故障，就斷言2.0的日常體驗沒有進步。

這些經歷說明，2.0的遷移問題不只是"能不能升級"，還包括用戶為升級要投入多少排錯和恢復工作。老用戶面對的成本，就在這里。

三、當大家都會做智能體，OpenClaw適合誰

遷移問題之外，2.0還面對另一個更長期的問題：當個人智能體越來越多，用戶為什么還要選擇OpenClaw？

開源軟件工程師馬克·克萊舒曼（MarkKretschmann）在2.0發布后問："你會使用它，還是它已經被Hermes Agent或Grok Bot取代了？"

有人在下面回答，按照以往經驗，OpenClaw需要投入不少時間修改和維護才能穩定運行，因此更愿意等這一版經過修復后再嘗試。

這些帖子說明，OpenClaw不再是市場上少有的選擇。Hermes同樣強調開源、可修改和本地控制；Grok Bot等產品試圖降低使用門檻；ChatGPT Work、Claude Cowork則把智能體能力放進現成的商業產品，由平臺負責運行和維護。

這是OpenClaw成功之后要面對的壓力。它讓更多人第一次看到，一個個人智能體可以接入通信工具、記住長期信息、主動執行任務。隨后，越來越多公司把相似能力吸收進自己的產品，再利用托管服務、成熟界面和賬號體系降低維護成本。

PCWorld把這種處境概括為：OpenClaw的熱度下降，不只是因為它復雜或存在風險，也因為它太成功，成功到競爭者迅速吸收了它最有吸引力的能力。

但商業托管產品也無法完整替代OpenClaw。模型怎么選、數據放在哪里、工具如何接入、記憶如何保存，OpenClaw仍然把更多決定權交給用戶。它真正需要證明的，不是自己能否變得和ChatGPT一樣，而是這種控制權和可定制性，是否值得用戶承擔額外的部署與維護成本。

OpenClaw 2.0重做安裝和瀏覽器，是在向容易使用的一端靠近；共享會話、云端工作節點和多人協作，則在嘗試把它從個人玩家的工具推向團隊工作環境。最終誰會留下，不能由幾條社交媒體帖子決定，還要看2.0經過首輪修復后，復雜環境的遷移和長期運行能不能穩定下來。

四、更安全了，但不是裝好就安全

安全是2.0改動較多、也最容易被簡單概括的一部分。

新的私密憑證請求允許智能體向用戶索要密鑰，用戶在遮蔽輸入框中填寫，憑證不會進入聊天記錄和模型上下文。外部插件在安裝和更新前，也需要展示來源、版本和所需能力。會話權限模式則可以限制文件訪問和操作范圍。

這些都是實質性改進，但OpenClaw依然沒有把安全責任完全從用戶手中拿走。

例如，Shared Secret Store保存的值不會在界面和命令行中直接顯示，但官方文檔明確寫明，它們在本地數據庫中沒有靜態加密，而是依靠狀態目錄的文件系統權限保護。需要更強存儲隔離的用戶，仍要接入1Password或Vault等外部工具。

共享會話采用的也不是面向陌生用戶的多租戶隔離。OpenClaw的默認信任模型，是一個Gateway對應一組彼此信任的操作者；如果參與者之間不共享信任邊界，就需要運行彼此隔離的完整實例。工具沙箱同樣要根據使用場景配置，不能把普通工作區本身當成安全邊界。

2.0確實更安全了，但作為一套開源、自托管、能調用本機工具的智能體系統，用戶仍然要自己決定哪些權限可以開放、哪些會話必須隔離、哪些憑證能交給它。

安裝過程中的警告也仍然適用："只有在你理解風險，并且信任所使用的提示詞和集成時，才啟用OpenClaw。"

五、會做多少，要減去照顧它的成本

OpenClaw 2.0當然不只有遷移問題。

安裝時檢測現有AI資源、實測模型能不能返回結果、重新設計瀏覽器、增加多人共享會話，這些都解決了真實問題。團隊把自己的開發工作遷到共享智能體上，"用OpenClaw構建OpenClaw"，這比任何跑分都更能說明問題。

但開發OpenClaw的人最熟悉它的配置、日志和恢復方式。團隊能夠長期使用，不等于普通用戶遇到故障時也能輕松處理。

用戶Nash在評價2.0時列出了一筆更接近實際使用的賬：新增能力，要減去故障、恢復負擔和人工介入，剩下的才是可以使用的運營收益。

按這筆賬算，功能清單越長，未必意味著用戶得到的越多。如果每增加一種能力，都伴隨著更多排錯、恢復和人工接管，賬面上的新功能會被維護成本一點點抵消掉。

OpenClaw 1.0讓很多人第一次看到，AI可以記住任務、調用工具、把活兒接著干下去。到了2.0，市場上做類似事情的產品已經不止一家，ChatGPT、Claude、Hermes、Grok Bot都在干活。用戶最后留下來的理由，會落到誰能把任務穩定做完，誰更少崩潰、更少需要接管。

一個號稱替你工作的智能體，不能最后把維護它本身也變成你的工作。

關鍵詞： 插件 瀏覽器 調用 openclaw