一文带你看懂Clawdbot到底是什么?有什么用?
最近,Clawdbot 热度非常高。
很多人将它视为下一个 killer 级别的 AI 应用形态,甚至将其称为 AI 的「iPhone 时刻」。
但是,也有很多人到现在为止还没有搞清楚,Clawdbot 到底是什么以及它能拿来干嘛。
所以,基于我自己使用 Clawdbot 的实际体验以及网上的对于该应用的详细拆解,写下了这篇研究文章,核心解答了以下几个问题:
1、Clawdbot 到底是什么?它和普通的 chatbot 或其他竞品有什么区别?
2、如何安装、部署并且使用 Clawdbot,有哪几种落地的方法?
3、Clawdbot 有哪些核心的使用场景?
4、Clawdbot 目前仍然有哪些不足和缺陷?
(PS:Clawdbot 已经换了两次名字,不过本文依旧采用 Clawdbot 这个大家更熟悉的名字。)
先用一段话总结我对于 Clawdbot 的态度——
Clawdbot 的定位和场景确实切得很准,但是在底层技术上并没有重大核心突破。同时,在使用成本、安装门槛、安全性等方面也有硬伤。虽然目前无法大规模普及,但是给未来的 AI 应用形态做了一个很好的参考。
一、Clawdbot 到底是什么?
Clawdbot 是一个开源的本地优先个人 AI 智能体项目,由开发者 Peter Steinberger 主导开发。
它本质上是将 Claude 等其他大语言模型包装成一个能在本地电脑运行的 AI 代理,能实际控制你的电脑执行操作,包括浏览器控制、读写文件、执行 Shell 命令、Canvas 绘图、定时任务等。
同时,它还支持多渠道接入和使用,如 Telegram、WhatsApp、Slack、飞书、Discord 等,通过文字聊天的形式实现远程操控。

与普通 chatbot 或竞品的区别:
- 普通 chatbot(如 ChatGPT、Claude 网页版)只能输出文本、建议或代码,无法真正操作你的电脑。
- Clawdbot 能主动做事:它像一个 AI 员工,能自动化真实任务、也能主动和你沟通——如远程拉取代码仓库、打开 VS Code、运行测试、提交修复,甚至重建网站,权限极高,能一定程度上代替你操作整个系统。
- 同时 Clawdbot 也拥有更长的上下文和长期记忆能力,理论上可以不断迭代和优化。
总结一下,相比其他 Agent 工具(如 OpenAI 的 Projects 或一些开源 Agent),Clawdbot 的独特优势在于本地部署+持久运行+长期记忆+多渠道远程控制。
二、如何安装、部署并且使用 Clawdbot?
我看了全网各种各样的教程,目前主要落地方法:
本地 Mac 部署:直接在 Mac(目前大部分人选择 Mac Mini 作为专用机)安装,24/7 持续运行。因为这一波 Clawdbot 的热度实在太高,海外甚至出现了抢购 Mac Mini 的风潮。

云服务器部署:用 Linux 云主机(如阿里云、Oracle)运行,实现云端常驻,并且低成本实现风险隔离。目前腾讯云、阿里云、Cloudflare 都推出了完整的云服务器部署方案,进一步降低大众使用 Clawdbot 的门槛。
使用方式:安装后通过 Telegram、飞书等发消息指挥 AI,它会调用工具完成任务,并且通过聊天软件回应。
三、Clawdbot 有哪些核心的使用场景?
目前发现的核心场景是自动化电脑上的重复性、复杂任务,尤其适合开发者、办公人士,实现躺在床上指挥 AI 干活,我看到实际案例包括但不限于:
- 远程编码、开发:通过 Telegram 监控 Claude 编码会话,自动拉取 Git 仓库、打开 VS Code、运行测试、生成修复、提交代码。
- 网站、项目自动化:远程重建整个网站、生成报表、转换格式、管理库存。
- 办公协作:接入飞书,作为团队个人数字员工,处理邮件消息、监控任务、语音控制 HomePod。
- 监控与自动化:24/7 监控股价或链上数据、定时任务、浏览器操作,如关闭标签、爬取信息。
- 个人效率:管理文件、浏览网页、填写表单,甚至还可以结合 Home Assistant 控制智能家居。
甚至有大佬让 Clawdbot 登录了自己 X 账号,让它来帮忙自动发推文,并且和用户互动。

四、Clawdbot 目前有哪些不足和缺陷?
虽然 Clawdbot 的流量和热度确实很高,但是目前它也有着一些难以忽视的缺陷。其中,最令人不安的就是安全风险极高。
- 权限太大:AI 能操作系统、发消息、访问敏感数据,如果遭到提示词注入或意外行为可能导致严重后果,如删文件、泄露凭证。有人的电脑文件就被 Clawdbot 删除了。
- 暴露端口易被攻击:许多云服务器用户无认证直接开放,扫描工具已发现大量裸露实例,可能引发大规模 API 凭证泄露。

- 安装配置复杂:门槛高、踩坑多(端口冲突、OAuth 失效、模型限制),使用门槛高新手容易翻车。
- 使用成本高:使用仍然需要调用现有的大模型 API 接口,但是由于上下文工程水平一般,导致非常烧 token,因此额外的使用成本很高。有博主分享,用了两天就烧掉了 3000 万 Token。成本问题也会极大影响 Clawdbot 的长期可用性。

因此,我目前对于使用 Clawdbot 的建议是:在专用机或者云服务器上运行、必须加认证内网穿透、尽量避免主力电脑安装。
五、一句话总结 Clawdbot 的定位和核心价值
总的来说,我认为 Clawdbot 的定位和场景确实切得很准,但是在底层技术上并没有重大核心突破。同时,在使用成本、安装门槛、安全性等方面也有硬伤。虽然目前无法大规模普及,但是给未来的 AI 应用形态做了一个很好的参考。
如果你已经用上了 Clawdbot,那么请务必注意网络安全问题,并且注意控制你的 Token 用量。
如果你还没有用上 Clawdbot,也不必焦虑。
因为永远不要低估 AI 发展的速度。说不定在下个月,你就能用到更安全、更强大、更便宜的 Clawdbot 或者其他竞品。
原文信息
作者:beefnoode(@beefnoode),X 创作者 原文地址:
实测过类似工具,作者说的基本属实。
刚好最近在找这方面的资料,太及时了。