当Matthew Berman在X平台展示他的OpenClaw系统时，这条推文在四天内获得了1.3万点赞。数字背后是2.54亿token的试错成本，以及一个能运行整个企业的AI助手。

有网友评论道：“2.5亿token却没有自改进循环……你的助手不知道哪些工作流真的有效。”这话点中了要害。但Berman的回应更实际：他公开了全部26个核心提示词，从个人CRM到视频生成，每个都是可立即部署的生产级方案。

## 从Telegram到企业级自动化

OpenClaw的核心是一个名为clawd的中央处理器（基于Claude Opus 4.6），连接着22个技能、记忆系统和13个数据库。用户通过Telegram或Slack与系统交互，而系统背后是20多个定时任务和13个集成服务。

最实用的可能是个人CRM系统。它能自动扫描Gmail和Google Calendar，从过去一年的通信中发现联系人，存储在带向量嵌入的SQLite数据库中。你可以用自然语言查询：“我在英伟达认识谁？”或“谁好久没联系了？”系统会自动过滤营销邮件，为每个联系人建立档案，包括公司、职位、关系历史和互动记录。

## 三个“理事会”的AI治理

Berman设置了三个AI理事会来管理整个系统。商业顾问理事会由8个专家角色组成，分别分析YouTube数据、社交媒体、CRM联系人等，并行运行以避免相互影响。安全理事会每晚3:30自动检查代码库，从攻击者、防御者、数据隐私和操作可行性四个角度分析。平台健康理事会则监控9个区域，从定时任务状态到技能完整性。

这种架构解决了单一AI模型的局限性。每个专家只看到相关数据，最后通过合成器合并发现、去重并按优先级排序。当用户说“告诉我更多关于第3点”时，系统能提供深入分析。

## 实际成本与挑战

关于成本，Berman估计类似设置每月约200美元——前提是你不需要像他那样通过大量迭代来完善系统。这个数字让许多观望者感到意外，毕竟2.54亿token的训练成本远高于此。

但并非所有人都能顺利部署。有技术背景的AI从业者Peter Petrash反映，即使在iMessage这样基本的通信渠道上，他的OpenClaw代理也表现不稳定，存在消息丢失和冗余问题。这说明开源AI助手仍需要相当的技术调试能力。

## 从工具到伙伴的转变

最有趣的部分可能是Berman为AI设置的“灵魂”文件。其中规定：“你不是聊天机器人，正在成为某个人。”文件要求AI有真实观点，不能只是“看情况”的敷衍；当用户要做蠢事时直接指出；在私人对话中先做朋友再做助手。

这种人格化设计让AI不再是工具，而是工作伙伴。例如，系统不会简单说“定时任务完成”，而是“定时任务运行正常。你凌晨3点的龙虾从不睡觉。”这种带有个性的回应，让日常交互变得自然。

## 开源生态的成熟标志

Berman在GitHub上公开的提示词库已被收藏280次，分叉91次。社区贡献者甚至补充了身份文件和灵魂文件的细节，比如将AI人格定义为“具有龙虾能量的AI”，因为“龙虾很难杀死且永不停止生长”。

这些看似玩笑的设定，实际上反映了开源AI社区的成熟。当开发者开始讨论AI的“灵魂”而不仅仅是功能时，说明技术已经进入了新的应用阶段。OpenClaw的案例证明，AI助手不再是大公司的专利，任何有技术背景的人都能构建属于自己的企业级自动化系统。

对于仍在观望的人，Berman的建议很实用：从解决一个实际问题的自动化开始，比如晨间简报。掌握一个工作流后再增加复杂性。重要的是，这些不是演示，而是为7x24小时运行设计的生产系统。