OpenClaw到底怎么选？本地、云桌面、SaaS，一篇给你讲透怎么养龙虾

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OpenClaw养龙虾全攻略：从部署方式到模型选择，一文解决所有困惑。

核心内容：
1. 部署方式与运行环境的交叉分析，决定稳定性和风险
2. 模型与Skills的搭配策略，平衡能力与安全
3. 官方、社区及企业自建Skills的优缺点对比与应用场景

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

今年以来，OpenClaw 这一类AI 自动操作电脑的Agent 框架迅速走红，也即所谓的“养龙虾”。

它可以：

• 自动打开浏览器进行信息查询或填写

• 操作 Excel、邮箱等办公软件处理日常事务

• 登录后台系统完成数据录入与下载

• 下载文件、汇总报表，实现跨应用数据整合

• 自动发帖、批量处理账号，提升运营效率

简单说，它像一个数字员工实习生。

但问题来了：

• 怎么部署？本地部署还是云服务器？云桌面还是SaaS 一键托管？

• 用什么模型？用 Claude、Gemini 还是国产模型？

• 选什么skills？是选官方技能还是社区插件？

• 消耗token太快了怎么办？是买算力包还是 Token 包？

如果不把这些维度拆开，你会越看越乱。这篇文章，我帮你做一个交叉矩阵式拆解。

一、部署方式 × 运行环境：决定稳定性和风险

OpenClaw 官方支持本地优先部署（可自托管）官方文档：https://moltbots.github.io/

但在哪里工作，直接决定了它的稳定性、成本和安全风险。不同组合能做的事情差异也极大：

二、模型 × Skills：能力与安全的平衡

Agent 的“大脑”（大模型）负责理解指令和规划步骤，而“手脚”（Skills）负责执行具体操作。

模型选择这块你可以接入 Claude / GPT / Gemini，也可以接入 Kimi、通义千问、DeepSeek 等国产模型。主要考量推理能力、成本、响应速度和合规性。对中文理解和数据合规要求高的场景，国产模型是更稳妥的选择。

Skills（技能/插件）来源：真正决定能力边界的是 Skills。通常分三类：

1. 官方库与合作伙伴库（如阿里云无影、火山引擎）：侧重于合规与稳定。主要解决高频、标准化的企业需求，如自动开发票、报销单填报、会议纪要从录制到邮件发送。这些技能经过严格测试，安全性和可靠性高。

2. 民间/社区库（如开源社区）：侧重于突破限制和创新。比如一些开发者贡献的自动抢票、特定网站爬虫、批量社交媒体互动等插件。这些技能功能强大，但可能存在稳定性风险或合规“灰色地带”，使用时需自行评估。这里也推荐一个21.4k star的github项目awesome-openclaw-skills（https://github.com/VoltAgent/awesome-openclaw-skills），其中包括营销、语音转录、IoT、电商购物、金融、图像与视频生成、媒体与流媒体、交通、健康、个人发展等等32个类别的数千个skills。

   

1. 企业自建库：面向有开发能力的企业，基于内部系统接口和私有数据，开发专属技能（如操作内部 CRM 系统），这是实现深度自动化的关键。

核心建议：生产环境只用官方或自审技能，禁止直接使用社区未经审计插件。技术人员也可以重点关注AgentGuard领域。

三、眼花缭乱的国产云方案：怎么选？

OpenClaw 的核心框架可以开源使用，但把它变成一个可靠、可扩展的企业服务，则需要云厂商的加持。

目前，国内主流云厂商已纷纷入局，推出了各自的解决方案，形成了丰富的国产替代选择，也都支持接入clawhub的海量社区skills，支持接入QQ、企业微信、飞书、钉钉以及telegram等IM平台进行私聊或群聊，部署流程越来越简单快捷，sophnet,maxclaw等都可达到10秒级别一键部署。

clawhub 目前已有1.1w+个skills

https://clawhub.ai/skills?sort=downloads&nonSuspicious=true 

选型建议从四个维度考量，

1. 数据主权与合规：如果数据必须留存在本地或特定区域，且需要最高级别的安全管控，那么私有化部署的云桌面方案（几乎所有大厂都支持） 是必选项。

2. 生态集成深度：如果自动化任务重度依赖特定生态（如钉钉、飞书、企业微信），优先选择该生态背后的云厂商，技能适配度更高。

3. AI 模型能力：对模型推理要求高的复杂任务，可以关注模型能力突出的平台。

4. 上手门槛与运维成本：希望最小化运维，快速启动，可以考察初创公司的场景化 SaaS 服务。有开发团队、希望深度定制，则开源框架 + 云厂商 IaaS 资源是更灵活、成本可控的方案。

   
   

四、成本结构与选择策略

很多人以为模型调用费是最大成本，但其实不是。

真正的成本包括：

1. 云桌面时长

2. GPU 资源

3. 技术运维时间

4. 技能开发成本

5. 安全审计

模型厂商不再单纯卖 Token，而是卖token额度，纷纷推出code plan计划，实际上是将“模型 Token + 存储空间 + 云电脑时长”打包，让你直接买一个AI 员工的月薪。

一个中小团队 1 个 24h Agent，年成本大致区间：

• 本地自托管：硬件 1000–30000 + 极高时间成本

• 云 VM：弹性 API 调用1w– 3w / 年，长期独占 GPU（7x24h）5w – 15w / 年

• 云桌面：3000–8000 / 年

• SaaS 企业版：1.5w–5w+ / 年

  
  

假设你是一个每天需要处理 50 份报表的财务人员，以下是两种极端路径的成本对比：

• 路径 A (省钱折腾流)： OpenClaw开源版 + 本地旧PC + DeepSeek免费额度。 成本：硬件￥0，模型费￥0（初期）。代价：需要具备技术能力，每天可能花0.5-1小时维护、排错，稳定性依赖家庭网络和电力。总拥有成本：极低金钱 + 高昂时间精力。

• 路径 B (省心办公流)： 阿里无影企业版 / SophNet专业版 + 包含模型调用的套餐。 成本：订阅费约 200-500元/月（年费2400-6000元）。收益：开箱即用，7x24小时稳定运行，手机可监控，有技术支持。总拥有成本：中等金钱 + 极低时间精力。

五、选择最适合你的

选择OpenClaw 类方案的部署方式，本质是在 成本、效率、安全、能力之间做权衡。

• 个人开发者：从本地环境 + 开源模型/API 开始，探索可能性。

• 中小企业/业务团队：追求快速见效，可考虑初创公司的场景化 Agent 或 云厂商的 SaaS 托管服务（关注数据条款）。

• 大型企业/核心业务：追求稳定、安全与可控，云桌面（如阿里无影、腾讯云桌面）+ 自建/官方技能库 + 合规模型（国产） 是值得考虑的稳妥组合。

  
  

AI 普及化的标志，不是技术的突破，而是成本的透明。

当一个 24 小时在线、具备专业技能的 Agent 成本被压低至每天不到 10 元钱时，我们真正进入了数字平权时代。

最终，没有最好的方案，只有最适合你的选择。希望这份拆解能帮你拨开迷雾，找到那条通往数字员工的清晰路径。