昨天我写了《OpenClaw之父的AI Agent实战手册》，讲的是Peter Steinberger的方法论。
今天讲的是：当我真正上手用的时候，发生了什么。
最近几天，一款叫OpenClaw的AI工具在技术圈彻底火了。
它的前身叫Moltbot（也叫Clawdbot），由知名开发者Peter Steinberger打造。简单来说，它是一个能自己动手干活的AI助手——不只是聊天，而是能真正帮你读文件、写代码、甚至生成图片。
听起来很美好对吧？我也这么想，所以第一时间就装上试了试。
结果嘛……一言难尽。
先说结论：能用，但需要折腾
如果你问我”现在值不值得装”，我的答案是：
- 技术爱好者、喜欢折腾的人：值得一试，但要做好心理准备
- 普通用户、想开箱即用的人：建议再等等，目前坑太多
为什么这么说？让我用最通俗的方式，讲讲这几天我踩过的坑。
第一个大坑：AI工具调用频繁失败
这是最让人崩溃的问题。
OpenClaw最核心的能力是什么？是让AI能够调用各种工具——读文件、写代码、执行命令、生成图片。没有这些工具，AI就只是一个聊天机器人。
但在最近的版本里，工具调用会莫名其妙地失败。
实际报错画面：这个红色的Error信息，这两天我看了不下几十次
想象一下这个场景：
你请了一个超级厉害的助手来帮你整理房间。你把钥匙给他，告诉他”柜子在卧室里”。结果他站在卧室门口，对着空气喊：”我找不到柜子在哪！”
你再告诉他一遍，他还是说找不到。
你换个说法，”卧室里的那个大柜子”，他说：”什么是卧室？”
这就是我这两天的真实体验。
具体表现是：
- AI明明给出了正确的指令，但工具层就是不执行
- 同样的操作，有时候成功有时候失败，完全随机
- 报错信息含糊不清，根本不知道哪里出了问题
后果很严重：AI连你的文件都看不了，后面所有操作都没法进行。这就像请了个装修工人，结果他连门都进不去。
第二个大坑：本地图片生成完全跑不通
OpenClaw有一个很酷的功能：可以让AI帮你生成图片。
比如你在写文章，需要一张配图，直接跟它说”帮我画一张XXX的图”，理论上它就能搞定。
但当你想用本地模型时，问题就来了。
什么是本地模型？简单说就是在你自己电脑上运行的AI，不用联网，不用付费，数据也不会传到云端。对于在意隐私和成本的人来说，这是刚需。
我尝试用本地的图片生成服务（通过代理转发的Gemini Image模型）来生成配图。
结果：请求发出去了，石沉大海。
OpenClaw收到返回的数据后，直接懵了——它只认识一种”图片格式”，就像一个只会吃米饭的人，你给他面条，他就不知道怎么办了。
本地模型返回的图片格式，恰好就是它不认识的那种。
我是怎么解决的？
说实话，这两个问题折腾了我整整一天。
一开始我以为是自己配置有问题，反复检查了好几遍。后来在GitHub Issues里搜了搜，发现不少人遇到了类似的情况——这是软件本身的Bug。
但官方的修复还没有合入主分支。等？不知道要等多久。
于是我决定自己动手。
修复过程：在源码里找问题、打补丁
花了大半天时间，我把OpenClaw的源码扒了一遍，终于找到了问题所在：
问题一的根源：工具调用层的参数校验写得太死板。AI模型（尤其是Claude和Gemini这种聪明的）会根据上下文选择不同的参数名，但OpenClaw只认一种写法。只要AI换个说法，它就”听不懂”了。
问题二的根源：图片处理逻辑只考虑了云端API的返回格式，完全没适配本地模型。本地模型返回的Base64数据，OpenClaw根本不知道怎么处理。
找到问题之后，修复思路其实不复杂：
- 工具调用问题：让OpenClaw能听懂多种”方言”，不管AI怎么说，它都能理解
- 图片生成问题：增加对Base64格式的支持，让它学会处理本地模型的返回数据
修复之后，效果立竿见影——终于能正常工作了：
修复后成功生成的图片——这张图就是用本地模型生成的
这说明什么问题？
OpenClaw的遭遇，其实反映了当前很多”爆火”开源AI项目的通病：
1. 理想很丰满，现实很骨感
OpenClaw的设计理念确实很先进，Peter Steinberger的架构思路也很漂亮。但从”设计图”到”能住人的房子”，中间还有大量的工程工作要做。
目前它更像是一个”毛坯房”——框架在那儿，核心功能也有了，但细节问题一大堆。
2. “爆火”不等于”好用”
社交媒体上的热度，往往来自那些最先尝鲜的技术大牛。他们有能力自己解决问题，所以体验会比普通用户好很多。
但当普通用户跟风安装时，才会发现”怎么跟说的不一样”。
10万Star不代表开箱即用，尤其对于这种快速迭代的开源项目。
3. 开源软件的双刃剑
好处是：遇到问题，你可以自己动手修。
坏处是：如果你不会修，那就只能干等官方更新。
我花了一天时间修Bug，普通用户可能连问题出在哪都定位不了。
给不同读者的建议
如果你是技术人员：
- 可以尝试，但建议先看看GitHub上的Issues列表，了解目前有哪些已知问题
- 做好自己动手修Bug的心理准备——这不是开箱即用的成熟产品
- 我已经把修复方案整理好了，准备提交给官方，有兴趣可以关注后续
如果你是普通用户：
- 建议等1-2个月，让社区把主要Bug修完
- 或者等官方出一个更稳定的版本
- 如果实在想尝鲜，记住：遇到问题不是你的错，是软件还不够成熟
写在最后
我并不是想劝退大家。恰恰相反，我对OpenClaw的未来非常看好。
它代表了AI工具的一个重要方向：不只是聊天，而是真正能帮你干活。这个方向绝对是对的。Peter在访谈里说的那些理念——验证闭环、并行调度、Prompt驱动——都是真知灼见。
只是目前，工具本身还需要时间来打磨。就像一款新车，性能参数很亮眼，但需要经过大量路测才能真正上市。
现在的OpenClaw，就是在”路测”阶段。我们这些早期用户，其实就是在帮它测试。
踩坑虽然烦，但看着问题一个个被解决，这种参与感也挺有意思的。
毕竟，能见证一款可能改变未来的工具从”毛坯”变成”精装”，本身就是一种独特的体验。
Agentic Engineering的时代，修Bug也是一种修行。
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注：本文配图由修复后的OpenClaw通过本地Image生成模型创作。
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