对话OpenClaw核心团队：探索开源大模型项目的成长密码

在开源大模型领域，OpenClaw已成为一支不可忽视的力量。这个最初仅为解决个人需求而创建的项目，如今已成长为拥有超过8万次Pull Request的全球性开源社区。近期，OpenClaw核心维护者Josh与OpenClaw Foundation核心成员Vincent首次接受深度访谈，分享了项目从萌芽到壮大的幕后故事，以及团队对用户核心关切的回应。

安全与用户体验的平衡之道

## 项目起源与设计理念 OpenClaw的诞生颇具戏剧性——它最初只是创始人为了让自己能够在手机和电脑上运行某个有趣的软件而创建的 personal project。当创始人将代码分享到社区后，这个项目便开始了爆发式增长。 Josh坦言："这个项目从来不是为大众而生的。它最初只是想解决我自己的问题。"然而，正是这种源于真实需求的极客精神，吸引了大量非技术背景用户的关注。Josh对此感到神奇："能让这么多人第一次接触到人工智能，这本身就很了不起了。"

成本控制：工程优化与用户建议并重

## 安全机制的持续完善 面对涌入的大量非技术用户，安全问题成为团队必须认真对待的课题。Vincent透露，团队在过去几个月在安全方面投入了大量精力："我们确保OpenClaw在启动和运行时是安全的，包括沙盒化等具体手段。" 更值得关注的是，OpenClaw选择与多家科技公司和模型公司合作，将安全配置内置于他们提供的方案中。Vincent强调："因为代码是开源的，任何人都可以看到它怎么工作。我们从全球社区得到了大量贡献，大家一起帮我们把安全做得更好。开源本身，反而是一种安全保障。"

关于成本的思考

## 成本控制的双重策略 Token消耗不可控是用户反馈最强烈的问题之一。Josh分享了自己的使用体验："我消耗的token数量是很夸张的——几十亿级别。大部分不是OpenClaw，而是写代码。点一下按钮，token就消失了，体验很糟糕。" Josh提出了一个务实但颇具争议的观点："我的策略就是尽可能多花钱买token，来得到我想要的结果，然后赌token成本会下降。"他同时给出了对所有用户都实用的建议："你写提示词的方式，直接决定了你花多少token。认真组织提示词、把上下文喂进去，结果好很多，消耗也更可控。没那么好玩，工作量也大很多，但值得。" Vincent补充道："我们这几个月很多工作都在专注于精度和准确性，这在某种程度上是以token消耗为代价的。但我们也在持续推进，让Agent不要在同一个问题上反复耗费时间。"

应用与模型的边界

## 应用与模型的边界 随着模型更新频率加快，"应用公司做了大量工程化工作，但每次模型更新就被覆盖"成为行业痛点。Vincent明确表示："我们从一开始就把OpenClaw设计成一个支持几乎所有主流模型的底层核心系统。我们不针对某一个特定模型去做优化。" 对于如何应对模型切换带来的体验差异，Vincent坦承："这是一个具体的挑战我们还在研究——如果你有一个Skill在某个模型上效果很好，换了另一个模型就不行了。这个项目才存在几个月，还非常早期。" 关于下一代Agent的发展方向，Vincent用"Self-evolving（自我迭代）"来定义："如果你把OpenClaw想成一个脚手架应用：你在看某个问题，发现问题，它可以创建代码，可以修改自身。对我来说，这就是自我迭代的定义。不是未来时，是现在时。"

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