近期，“养龙虾”这一颇具趣味的表述，正成为科技圈与产业界热议的焦点——其背后所指的，正是以开源智能体项目OpenClaw（昵称“小龙虾”）为代表的超级智能体技术。

为了帮助老师们深入了解OpenClaw的运作机制，3月17日，北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室（以下简称“实验室”）主办了一场别开生面的讲座——“手把手教你养一只自己的龙虾：零基础玩转OpenClaw”。讲座由实验室产品工程部副部长、算法专家，北京大学重庆大数据研究院智能创新与赋能中心副主任黄晶主讲。讲座吸引了近50名师生和专业人士参与。实验室项目经理孙震主持。

黄晶从OpenClaw的成长之旅、大模型与OpenClaw的差异等方面介绍了OpenClaw“是什么”。她提到，OpenClaw的核心在于打破传统AI的“理论派”局限：过去的大模型只能提供建议，但OpenClaw通过“大模型大脑”与“本地执行端”的深度结合，让AI从“动嘴”变成“动手”。通过现场演示，黄晶讲解了OpenClaw的主要功能与应用场景，介绍了OpenClaw可以“干什么”。在讲解如何安装和部署OpenClaw时，黄晶提示了在使用OpenClaw时可能存在的风险。

黄晶的讲座引发了与会者的极大兴趣。报告结束后，大家围绕算力资源对科研的重要性、AI工具的学科局限性、OpenClaw的技术边界与安全风险等问题展开了热烈讨论。OpenClaw作为融合的“开源”开放性与“云计算”的扩展能力的智能体，其核心价值在于以“大脑（大模型）+四肢（执行端）”架构打破传统AI“能说不能做”的局限，通过灵活切换模型、轻量化部署与技能扩展，展现出推动AI从“理论建议”迈向“自主执行”的巨大潜力。与此同时，技术滥用可能引发API密钥泄露、恶意插件投毒、敏感数据外泄等安全隐患，需以审慎态度应对。面向未来，OpenClaw的发展需聚焦三大方向：多模态扩展（整合语音、图像等多通道交互，提升复杂场景适应性）、算力优化（平衡云端弹性与本地轻量化部署，降低使用门槛与成本）和伦理规范（明确AI自主权边界、责任归属与数据隐私保护机制）。

随着讨论渐入尾声，黄晶在总结中强调，OpenClaw的价值不在于替代人类，而在于成为科研与产业的“超级杠杆”。这只诞生于代码世界的“小龙虾”，正以其开源的基因、灵活的身姿和知行合一的实践能力，撬动着智能化转型的无限可能。本次讲座不仅让大家从零认识“小龙虾”——OpenClaw，也让大家对亲手培育智能生命充满了期待——或许不久的将来，每个人都能在自己的数字池塘中，养出独一无二的“科技龙虾”。

主讲人简介

黄晶

北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室产品工程部副部长、算法专家，北京大学重庆大数据研究院智能创新与赋能中心副主任。先后在“百度”、“第四范式”、“便利蜂”担任技术负责人，产品总监，算法总监。在人工智能应用领域具有十多年的实践经验，在新零售、供应链、金融和互联网等行业成功落地实施多个人工智能解决方案和案例。曾在相关领域申请多项专利，并著有“大数据建模方法”等专著。

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