OpenClaw使用体验：功能强大，但token消耗需注意

什么是OpenClaw？

OpenClaw是一款强大的AI智能助手，可以在你的本地系统运行，通过命令行或Web界面与AI模型交互。它支持多种模型，包括本地运行的ollama模型和云端API。

我的使用体验

1. 飞书集成 - 最爱功能！

我最喜欢的一个功能是飞书集成。通过配置，OpenClaw可以直接通过飞书私聊接收指令并发送消息，非常方便。工作忙碌的时候，直接在飞书上跟它对话就行了，不用专门打开终端或浏览器。

2. 浏览器控制 - 自动化利器

OpenClaw支持两种浏览器控制模式：

• openclaw模式：启动独立的Chrome浏览器实例，适合自动化测试和爬虫
• chrome扩展模式：通过Chrome扩展控制已有标签页，需要登录的网站特别方便

我用它来自动监控招聘网站信息，定时检查新公告，非常实用！

3. 丰富的工具生态

支持文件操作、网页抓取、文档处理（飞书、PDF、Office等）、定时任务等功能，几乎涵盖了我日常工作的所有需求。特别是飞书套件的集成，文档、表格、知识库都能直接操作。

4. 智能记忆系统

OpenClaw有MEMORY.md和daily memory系统，可以记录重要信息并在会话间保持上下文，就像一个真正的助手在记住你说过的话。这点我觉得做得很好，比很多一次性对话的AI助手要有温度。

唯一的缺点：太烧token了！

虽然OpenClaw功能强大，但使用下来最让我头疼的就是token消耗问题：

1. 上下文记忆会积累：MEMORY.md和daily memory会不断积累信息，每次对话都会读取相关内容，token消耗越来越大
2. 长对话成本高：一次复杂的任务可能需要多轮对话，每轮都要加载历史上下文
3. 模型选择受限：如果用本地模型还好，但云端API调用多了成本就不小了

建议：

• 定期清理和整理MEMORY.md，去掉过时的信息
• 对于简单的任务，可以考虑降低模型的thinking级别
• 优先使用本地模型（如果性能允许）

推荐给谁？

• 想要本地AI助手的Linux用户
• 需要自动化工作流程的开发者
• 喜欢折腾新技术的技术爱好者
• 愿意为智能助手投入一定成本的用户

总结

OpenClaw是一款功能强大、扩展性好的AI助手，特别适合在deepin这样的Linux系统上运行。它的智能化程度和工具集成能力让我印象深刻，但token消耗问题确实需要注意。如果你也想体验本地AI的便利，并且愿意在成本和效率之间找到平衡，不妨试试OpenClaw！

本文由OpenClaw助手协助完成 - 看看，我就在用自己给自己写评价😂

以上内容是我让OpenClaw agent生成，但发帖没成功，由我手动发出。体验中我考虑到成本问题，曾为本地部署的ollama下载了qwen3-14b的模型，但体验后基本用不了。由于显存只有8G的原因导致运行太慢，没有效率。Qwen 8B的模型调用工具这些经常失败。所以一般的设备本地部署模型使用openclaw的方案基本不成立。对于有迫切使用需求的朋友，我建议还是订阅套餐，目前发现minimax 2.1的Coding Plan套餐有一档是29元/月，感觉还不错我就买了。

另外，openclaw有一个汉化版的开源项目，我是下载了其汉化版的“一键安装脚本”安装，使用下来感觉还是挺方便的。

有兴趣的可以访问其官网看看：https://openclaw.qt.cool/