Hi,大家好,我是七帅。
过年之后,AI 圈最火的词莫过于OpenClaw(及各类底层操作系统级的 AI Agent)。
各大云厂商(阿里云、腾讯云、火山引擎等)都在拼命推销自己的“一键部署”套餐。只要你打开社交媒体,满屏都是教你如何打造“24小时全自动数字员工”的教程。
作为一名一直紧盯 AI 发展的一线打工人,这几天我也一直在摸索和学习,并在各大云平台上亲自部署体验了一番。
但实测下来,我今天想给大家泼一盆冷水:在追逐这个风口之前,我劝你先静下心来,好好思考一下自己的使用场景和可标准化的流程(SOP)。
如果你想把它当做真正的生产力,目前来看,它还有很长一段路要走。
目前的部署方式无非两种:云端和本地。我们来算一笔账。
1. 云端部署:防不胜防的“Token 刺客”
OpenClaw 这类智能体之所以能自主工作,是因为它在后台进行着海量的逻辑推理,这极其消耗 Token。
我举个真实的例子:我注册阿里云时,官方送了 100 万的 Token。我对接了飞书机器人,仅仅和它进行了 3 个回合的对话,100 万 Token 直接耗尽!系统提示我倒欠了 3 毛 7,紧接着就是阿里云各种催缴欠费的短信和邮件。
后来,我又在本地部署了版本,对接了智谱 GLM-4.7 的大模型。稍微问了几个简单的问题,5 个小时内就消耗了 20% 多的 token 额度。
如果你只是为了“尝鲜”,问问天气这种简单的 QA,那大可不必大费周章。打开免费的豆包,它不仅不花钱,反应还比这些未调教好的智能体更聪明。
2. 本地部署:高昂的硬件成本与隐私暴露
为了省 Token 和保密,你可以选择本地部署。 但这带来了一个致命的问题:数据安全。
OpenClaw 拿到的是系统最底层的控制权,它可以调动你电脑里所有的文件,没有任何隐私可言。为了数据安全,你必须把它部署在一台没有敏感信息的“备用机”上,且要保证 24 小时开机。
现在网上最火的方案是买一台苹果 Mac Mini M4。但因为这波热潮,这台小主机的价格已经被炒上去了。为了一次不成熟的技术体验去支付硬件溢价,这极度不符合我们的“节流”原则。如果非要折腾,买个二手的 M2 或 M3 足矣。
抛开成本,我们来看看能力。
我实测发现,目前很多一键部署的机器人依然有点“傻”。这其实不怪部署工具,而是受限于底层的 API 模型能力。
现在国内很多所谓的大厂一键部署工具,其实是趁着热度上架出来的产品,看着炫酷,实操没那么理想。如果你真的要用,我依然建议你接最顶级的模型(如 OpenAI 或 Claude 的模型)。
但更核心的问题在于:你到底想让 AI 帮你干什么?
很多人极度焦虑,生怕自己落后被淘汰。但如果你连自己的标准工作流(SOP)都没梳理清楚,你把工具部署好了,也不知道该给它下达什么指令。
与其每天被各种“谁又发布了新模型”、“谁又出了一键部署”的新闻搞得过度焦虑,不如立刻关掉这些信息源,静下心来想一想:我日常最高频的工作是什么?哪一部分是可以被标准化的?
只要你的 SOP 足够清晰,根本不需要复杂的本地部署,现有的成熟工具已经足够降维打击了。
分享一个我昨天真实的 Case。
工作中,我需要写一份关于“三个人互相沟通”的对话记录文档。由于这个对话在现实中还没发生,但我必须要把文档造出来以备归档。
为了节省时间,我没有去搞什么花里胡哨的全局智能体,而是直接打开了我的代码辅助工具(Claude Code / Codex)。
我的操作流如下:
我把相关的背景要求输入给它。
丢给它一份标准的“文档模板”。
敲下回车。
不到一分钟,AI 就根据模板帮我把对话内容填充好,并且自动以“另存为”的形式生成了一个文档放在我的电脑桌面上。
我打开预览了一下,发现有个小格式不对。 我没有去手动修改文档,而是回到对话框,告诉它:“格式不对,应该是 XXX 样的要求。”
AI 瞬间理解,自动调整了格式,并直接替换了桌面上的旧文档。
整个过程前前后后只花了两三分钟。我几乎没有手动敲击键盘去编辑内容,只是做了一个“把控方向的产品经理”。
不可否认,AI 技术日新月异,它确实正在从底层重构我们的工作流和生活方式。
但面对满天飞的新概念,我们需要保持定力。
不要被那些赶工出来的“一键部署”工具裹挟。背着你的笔记本电脑,带着你清晰的 SOP,用好当下最成熟、最适合你的大模型,你已经能跑赢 90% 的人了。
慢一点,静下来,想清楚你想解决的目标到底是什么。
这比跟风瞎折腾,要重要得多。
七帅
产品设计师
用设计让产品更有温度
热爱产品,热爱生活。相信好的设计源于对生活的细腻观察。
喜欢用 AI 工具提升效率,探索设计与科技的边界。工作之余,享受阅读、旅行和一切美好的事物。
费曼学习法践行者,价值投资探索者。