在通用大模型普遍局限于对话框问答的行业环境下，OpenClaw 凭借可落地实操的智能体架构，成为个人与中小型团队自动化领域的热门开源项目，国内使用者依据其龙虾样式 LOGO，习惯性将它称作 "龙虾 AI"。该项目由开发者彼得・斯坦伯格主导开发，项目名称历经多次变更，最早定名 ClawdBot，中途短暂改用 Moltbot，2026 年 1 月底正式固定为 OpenClaw，全程遵循 MIT 开源协议，全部源码托管于 GitHub 平台，免费开放给用户部署与二次修改，不存在强制订阅收费规则，用户仅需按需承担接入大模型产生的 API 开销，选用本地开源大模型则可实现零调用成本使用。
和只擅长文字问答的传统 AI 产品不同，OpenClaw 的核心定位是具备系统操作权限的行动型智能体，它依托网关、智能体、技能插件、持久记忆四大核心模块搭建整体架构，能够部署在 Windows、macOS、Linux 全品类桌面系统，也可在云服务器、树莓派、NAS 等轻量化硬件中 7×24 小时后台常驻运行，所有交互数据、配置文件、记忆内容全部存储在用户本地设备，不会上传至第三方平台，从底层保障数据隐私自主可控，这也是它区别于云端 SaaS 类 AI 助手最关键的优势。在交互渠道层面，OpenClaw 打通了二十余款主流通讯软件接口，除海外常用的 Telegram、Discord、WhatsApp 之外，还兼容企业微信、QQ、钉钉等国内办公软件，用户无需额外安装专属客户端，日常使用的聊天软件即可下达自然语言指令，随时随地远程操控本地或者云端部署的智能体完成任务。
多模型兼容是 OpenClaw 拓展能力的重要基石，它没有绑定单一厂商大模型，配置文件内可自由切换接入 GPT 系列、Claude、Gemini、DeepSeek、Kimi 以及各类本地开源大模型，使用者能够根据场景需求灵活调配模型算力，文字创作选用性价比高的通用大模型，复杂数据分析与代码编写切换代码专项模型，本地化部署私有大模型还能隔绝外网数据流转风险。依托多元模型底座，搭配可无限拓展的 Skills 技能插件生态，OpenClaw 可以解锁全方位实操能力，基础层级能够实现全设备文件管理，依照指令检索、分类、编辑本地文档，批量整理表格数据；进阶功能覆盖终端命令执行、脚本编写运行、软件安装部署，程序员可借助它远程维护云主机、调试项目代码、自动化部署线上服务。