关于 OpenClaw 的一些想法：

1. OpenClaw 的成功自然有它的原因，vision 的完成度和 pmf 都是重要的因素。这波浪潮大概率也会写进 AI 发展的历史书。但不可否认它依然存在非常多的问题，这也反映了 agent 实用化的道路上还有很多挑战。

2. 主要问题包括默认配置下 token 消耗量过于巨大，安全性要画一个巨大的问号，容易陷入 config hell 等等。尤其在算力依然具有稀缺性的今天，token 消耗巨大意味着普通用户可能不愿意为这种性价比买单。

3. 能通过 telegram / whatsapp 等 IM 来跟 agent 交互是非常聪明的选择。我一直觉得 IM 是被严重低估的交互入口。

4. 模型能力依然是关键的，如果 base model 做不了最核心的任务，用 OpenClaw 这类 24/7 agent 只会大概率花了钱做不成事。今天的 agent 能力虽然已经很强，但一个 session 进行越久、context window 越长，产出质量还是会不可避免地下滑，哪怕有 compaction 支持。使用 OpenClaw 这类大量使用 token 的 agent 时要尤其小心陷入 garbage in garbage out 的陷阱。

5. 不过这里 tiered compute 就会有用，简单的 task 可以分发给更便宜的 model 甚至本地的开源小 model。

6. 如果愿意折腾，OpenClaw 的主要功能基本都可以通过 Claude Code 的生态来实现。

7. 短期内如果要自己部署类似的 24/7 agent，我比较偏好 https://github.com/qwibitai/nanoclaw 这样的 project：依托于最强的 model、成熟的 harness、良好的社区生态。

8. OpenClaw 背后的 agent harness 核心库值得学习：https://github.com/badlogic/pi-mono

9. 安全性来说，给 agent 完全独立的一套 credentials 而不让他用你个人的账号可能是更好的做法。