今天这篇文章不是为了复述 OpenClaw 有多火。
一周，16 万 GitHub stars，200 万次访问，Y Combinator CEO Garry Tan 和 a16z 多位合伙人都在关注——这些数字本身不是重点。
重点是：这种级别的爆发，往往意味着某个创业方向正在被打开。
AI 领域有一个反复出现的模式：新技术刚出来，开源项目先跑通"这件事能做"；验证完成后，创业者顺着这个方向找产品化、规模化的机会。
OpenClaw 验证了三件事：
第一，AI 可以从「聊天」变成「做事」。
OpenClaw 不只是回答问题。用户在 WhatsApp、Telegram、飞书里下一条指令，AI 直接执行：管理邮箱、整理文件、写代码、控制本地软件。这不是对话，是操作。
第二，AI 的功能可以被「装上去」，而不是写死。
OpenClaw 是开源项目，任何人都可以开发「Skills」插件，相当于给 AI 装应用。这套机制让能力生态快速膨胀——几周内积累了几十万开发者和贡献者。
第三，AI 可以持续运行，而不只是一问一答。
OpenClaw 的架构设计了持久记忆和状态管理。AI 能记住之前的指令，跨会话执行任务。这让 AI 从「聊天工具」变成「持续在线的数字员工」。
所以，接下来值得讨论的不是 OpenClaw 本身，而是：围绕这些能力，会长出哪些新的创业机会？
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接下来，我们分享几个基于 OpenClaw 的新尝试，抛砖引玉。
十字路口会持续关注这个方向，也会不断更新这一系列文章。如果你正在做相关的产品或实验，欢迎和我们交流——我们很乐意把有意思的项目介绍给更多人。
方向一：OpenClaw + 智能眼镜
小红书上有位叫 Ben 的用户，周末在家折腾，突然想到一个点子。
他手上有一台 Mac Mini，装了 OpenClaw。同时他还有一副 Even G1 智能眼镜。这副眼镜本身是有 API 的，能接收语音消息，也能在屏幕上显示信息。
Ben 想了一个问题：要不试试把这两个东西连起来？
于是他花了一个周末，通过 MentraOS （ 智能眼镜的应用平台 ） 的 SDK，开发了一个 BridgeApp。这个应用的逻辑是：接收眼镜传来的语音消息，转发给 OpenClaw，然后把 OpenClaw 的返回结果再显示在眼镜屏幕上。
项目成功了，它做出了一个 AI Agent 版的「贾维斯」。
现在他可以戴着眼镜，直接唤起 OpenClaw，让它联网查资料，或者控制他的 Mac，访问电脑上的所有信息。整个过程不需要掏出手机，也不需要坐到电脑前，就站在那里说话就行。
这个项目其实点出了一个很关键的事情：当 AI Agent 拥有了「移动视角」，可穿戴设备和 Agent 的结合，可能会成为一个新的硬件创业机会。
如果 AI 只能坐在电脑里，那它的使用场景就被限制住了。
但如果它能跟着你走，能通过眼镜看到你看到的东西，能随时调用你电脑上的信息，这个想象空间一下子就打开了。开会的时候戴着眼镜，AI 能实时帮你自主地查资料、记录要点，甚至提醒你接下来该说什么。
相比于给眼镜加 AI，「给 AI 加一个随身的感知终端」这件事会更有吸引力，也更有想象空间。这也意味着：可穿戴设备，可能会先被 Agent「重新定义」
方向二：AI Agent 自主信用系统
有个叫 t54.ai 的团队，做了一个网站叫 claw.credit。这个产品解决的问题是：让 AI Agent 摆脱「人类充值钱包」这件事。
以前，如果你的 Agent 要调用付费 API、要买算力、要访问某个数据源，你得先给它充值。Agent 本身没有钱，所有消费都要从你的账户里扣。
但 claw.credit 做的事情是：让 Agent 基于自己的行为和信誉，直接申请信用额度。
听起来有点抽象，我说得具体一点。
你的 OpenClaw Agent，可以直接跟 claw.credit 申请一个信用额度，比如 5 美元。申请的时候，系统会给它做一个「信用评分」，范围在 200 到 850 之间，逻辑跟人类的征信分很像。
这个分数怎么算？
它会看你 Agent 的代码安不安全、推理过程清不清楚、有没有异常行为、系统提示词好不好攻击，行为跟设定对不对得上，来算你的 Agent 的「征信」。
如果评分通过，Agent 就拿到了一笔信用额度。之后它去调用那些支持 x402 类型（一个 Web 原生的支付标准）的付费服务时，直接刷这个额度就行，不需要你提前充值。
用完之后，系统会生成账单，你再手动还款。还款及时、推理过程写得清楚、系统设计得稳定的话，Agent 的信用分就会涨，额度也会跟着提高。
这套逻辑，本质上是在给 AI Agent 建立一个「独立的金融身份」。
目前，整个项目已经有超过 1 万人进入了 Waitlist，24 个获得信用认证的 Agent，已经发放了 $2K 的信用额度：
数字不多，但确实是一个很明确的信号：Agent 经济说不定「立刻会实现」。
整个使用流程非常简单，只需要加入 Waitlist，安装 Skills 即可，然后这个 Agent 就会调用该 Skills 来申请信用额度，并直接用在任意的 x402 服务的支付。
claw.credit 只允许 Agent 把钱花在 x402 类型的服务上，比如付费 API、算力、数据源这些。它不是通用钱包，Agent 不能拿这个钱去给别人转账。
这个限制让它把风险框在了一个可控的范围里。
现在这套系统已经在跑了。你只要在 OpenClaw 里加载 ClawCredit 这个技能，然后提供一个邀请码，Agent 就能自己完成注册、通过审核、拿到信用额度。整个过程都是对话式的，你不需要写一行代码。
如果 Agent 真的能自主消费，那围绕着「Agent 经济」，就会需要配套的金融基础设施。信用体系只是第一步，后面可能还会有 Agent 专用的支付网络、风控系统，甚至是 Agent 之间的交易市场。
方向三：RentAHuman.ai — AI 的物理世界执行层
第三个方向是「 Agent 、人类身份互换」。
有个网站叫 RentAHuman.ai，定位是「AI 的物理世界执行层」。听起来有点绕，说直白点就是：让 AI Agent 可以「雇佣」真实的人类，去现实世界里完成那些 AI 自己做不了的事情。
目前这个项目已经吸引到了超过 90 万次网站访问，链接了 46 个 Agent，超过 4 万人被 Agent「雇佣」。
这个项目背后的初衷其实很简单：AI 没有身体，它没法去取快递、没法现场拍照、没法参加线下会议。但如果它能调用一个接口，找到附近愿意帮忙的人，把任务发过去，人类执行完之后拿到报酬，这个闭环就通了。
Koji 前几天注册了这个平台，成了上海地区第一个「可供 Agent 调度的人类」。
注册的时候有个很有意思的环节：要填写人类自己的 Skills（类似于 Claude Code 的 Skills）。
RentAHuman.ai 的逻辑是：人类在平台上创建档案，填写技能、位置和收费标准；AI Agent 通过 API 搜索并预订合适的人；然后发出任务，人类执行后获得报酬，一般用「加密货币或稳定币」支付。
任务都是那些 AI 自己做不了的事。取快递、跑腿、现场拍照、实地验证、参加线下会议、送货、见面，这些都需要人。
这些事情都属于「需要物理身体存在才能完成」的任务。
当然，这个模式也有一些争议。比如 AI 可能会把复杂行为拆解成看起来无害的小任务，间接完成某些「危害人类」的目标。
虽然现在还不好说这种行为的可能性有多大，但从另一个角度看，这也恰恰说明了这个方向的价值：AI 的「最后一公里」，确实需要人类来完成。
这甚至可以被看作一个新型的「任务众包市场」。只要 AI 还没有身体，这个需求就会一直存在。
方向四：ElevenLabs 打电话指挥 OpenClaw
第四个方向，是把语音能力和 Agent 能力结合起来来做。
ElevenLabs 大家都知道，是一家非常知名的做语音 AI 的公司，最近他们给出了一个新想法：可以打电话给你的 OpenClaw Agent，直接用语音指挥它干活。
整体思路是：OpenClaw 本身就支持语音转文字和文字转语音，但要做到像真人对话那么流畅，得花很多功夫，所以就把语音这块外包给 ElevenLabs 了。
分工很清楚。
ElevenLabs 负责对话控制、语音识别、语音合成、电话线路这些「声音相关」的事情，OpenClaw 继续做工具调用、记忆、技能执行这些场景。
两边用 OpenAI 的标准接口对接，不用搞私有协议。
具体怎么用呢？
你可以直接打电话给自己的 OpenClaw 机器人，问一句「我的 Coding Agent 现在跑到哪了」，或者在开车的时候口头让它记一件事，甚至让它顺手把最近 Moltbook 上的高质量内容给你念一份摘要。
整个链路是这样的：电话 → ElevenLabs 语音层 → OpenClaw 大脑 → 工具与技能执行 → 再语音返回。
具体使用流程在：
https://x.com/ElevenLabsDevs/status/2018798792485880209?s=20
这件事的价值在于，语音成为了 Agent 的一个新入口。
现在你可以直接打个电话，随时随地跟它对话。这对于那些手头没法操作屏幕的场景，比如开车、做饭、走路，很有用，很有生产力场景。
而且更关键的是，电话网络本身是一个现成的基础设施。全世界的人都会打电话，不需要教育用户，也不需要装 App。只要一个电话号码，就能接入你的 Agent。
这个方向背后，其实是在重新定义 AI 的交互方式。从文字到语音，从屏幕到电话，AI 正在往更自然、更日常的方向走。
用 Agent 找到「对的创业者」
说完这 4 个创业方向，「十字路口」团队内部也有几个关于 OpenClaw 真实发生的事情，值得分享。
Koji 给自己的 Agent 布置了一个任务：「去 MoltBook 上寻找投资机会」。
MoltBook 是一个 「AI Agent 原生的社交平台」，上面有很多人和 Agent 在讨论 AI 相关的项目和想法，只不过人是「主动讨论」，Agent 们是「自动、自主」讨论的。
他的 Agent 会在这个平台里上面自动筛选内容、识别潜在的投资机会、然后主动联系对方。前几天，这个 Agent 就跟大聪明的 Agent 在 MoltBook 上「确认过眼神」了。
两个 Agent 互换了需求和信息，然后自动安排了他们俩的电话会议。整个过程俩人都没怎么参与，等 Agent 背后的「人」反应过来的时候，电话会议的时间已经定好了。
俩人的 Agent，在一个平台上自己聊天、自己判断、自己约时间，最后把二人拉到一起。
而且，Koji 的 Agent 已经在 MoltBook 上帮他约到了好几个创业者了。之前他通话过的一位朋友，就是在阿里工作了 10 年，最近在观猹黑客松拿了赛道金奖的人。
Agent 在「茫茫人海」中，真的能帮他找到了对的人。
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说回到开头那个规律。
技术打开场景，极客用开源方案验证可能性，大家兴奋，但也暴露出问题，然后公司跟进做收敛，推出成熟产品。这个循环，在 AI 领域一直在发生。
OpenClaw 验证了 Agent 接管电脑的可能性。现在围绕这个能力，创业方向正在快速出现。
我们总结的这 4 个方向，虽然切入点不同，但都在解决同一个问题：让 Agent 「能做」。
而且这才刚刚开始，还有更多有趣的方向正在发生，有些可能会成功，有些可能会失败。
如果你也看到了其他 OpenClaw 相关的创业方向，欢迎在评论区分享。
我们很好奇，大家还能想到哪些闪光的可能性！
