最近OpenClaw这只“大龙虾”可以说是彻底火出圈了。打开各大平台，满屏都是教程贴、赞美诗，仿佛谁不用谁就落伍了。在这样一片叫好声中，我却很少看到有人说起它的缺点。
抱着试一试的心态，我也上手体验了几天。在深度把玩、综合测试了它的各项功能后，我想说：实际体验，或许并没有传说中那么完美。网络上铺天盖地的赞誉，多少带点炒作和追热点的味道。
好东西值得被看见，但问题也不该被隐藏。今天就以一个普通用户的角度，聊聊我发现的几个OpenClaw的缺点，或说短板：
1. 国内部署“水土不服”，技能受限
OpenClaw本身是开源的，但问题出在它的技能（skills）生态上。如果你把它部署在国内的PC或服务器上，会发现相当一部分技能因为众所周知的原因无法使用。要想体验完整功能，基本只能选择部署在海外服务器。这一步，直接把门槛抬高到了“具备一定动手能力和技术背景”的用户群体，对新手来说并不友好。
2. 免费的开源，不免费的“大脑”
OpenClaw确实是免费开源的，但它所依赖的核心——大语言模型，却不是免费。如果你选择本地部署大模型，那就要考虑硬件成本：高性能显卡、大内存……这笔投入少则几千，多则上万。
如果你选择调用云端大模型的API，那就要按token付费。我简单测试了一下：执行一个简单的任务，可能只要几毛钱；但稍微复杂点的任务，成本立刻飙升到几元甚至十几元。如果长期高频使用，这笔API费用累积下来，也是一笔不容忽视的开销。
3. 任务只能“单线程”，不能并行
OpenClaw目前的任务执行机制是排队式的。也就是说，它一次只能处理一个任务，后面的任务必须等前面的彻底完成才能开始。这在需要批量处理或自动化执行多个任务时，体验上会显得有些低效和死板。
4. 执行效率有待提升，偶尔还会“卡死”
任务执行时间偏长，这个可能跟我的硬件配置有关，可以理解。但让我比较头疼的是，我在使用中遇到了多次任务“卡住”的情况。日志不再更新，没有任何错误反馈，整个程序就像陷入了死循环。等了大半天毫无进展，最后只能手动中断，一切重来。这种“黑盒”式的卡顿，让人有点心累。
以上就是我这几天体验下来，发现的主要几个问题。不得不说，OpenClaw的潜力是有的，理念也很吸引人，但在用户体验和实用性上，还有不少值得打磨的空间。
不知道正在使用OpenClaw的你，有没有遇到过其他问题？欢迎在评论区一起聊聊，给后来者更多真实的参考。
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我说怎么一点都不好用，原来是跟国内网络有关。。。。。。