Oggi ho finalmente ritirato la mia Tesla e, a dire il vero, la sensazione è un po' surreale.
A gennaio e febbraio di quest'anno, quando le notizie di licenziamenti dalle big tech arrivavano una dopo l'altra, il mio feed era pieno di ansia: "L'AI ci sostituirà", "I programmatori perderanno il lavoro".
Io, invece, ho scelto di andare ALL IN su OpenClaw. In un mese ho guadagnato una Tesla – perdonate il titolo clickbait, ho solo pagato l'anticipo.
Anch'io ero nel panico. Ma dopo il panico, ho fatto una cosa: ho cercato "installazione OpenClaw" su Xianyu e Taobao.
E poi ho visto la scena più surreale di quest'epoca.
Quanto è Surreale il Mercato
I servizi di installazione di OpenClaw avevano prezzi che andavano da 30 yuan a 5.000 yuan.
Esatto, per la stessa cosa, alcuni chiedono 30, altri 5.000.
Sono rimasto di stucco.
La cosa più ridicola è stata vedere qualcuno in una chat di gruppo accettare un ordine da 16.000 yuan solo per aiutare un'azienda a installare OpenClaw in blocco. Un acconto di 3.000 yuan era già arrivato.
Mi ha fatto impazzire.
Ho cercato attentamente su Xianyu e Taobao, e c'erano prezzi di ogni tipo. I prezzi per l'installazione online andavano da decine a centinaia, per lo più tra 100 e 200. Il più economico era 30 per la configurazione. Le tariffe per l'installazione in loco erano più alte, praticamente intorno ai 500.
Poi ho pensato: visto che lo fanno in tanti, perché non posso farlo anch'io?
Settimana 1: Test del Mercato + Primo Ordine
Prima ho pubblicato alcuni tutorial su OpenClaw su Xiaohongshu per testare la reazione del mercato.
I titoli erano molto diretti: "Cosa può fare OpenClaw per te", "L'automazione AI fa risparmiare 3 dipendenti", "Uno strumento AI che puoi usare senza saper programmare".
Come previsto, presto sono arrivate persone che hanno inviato messaggi privati chiedendo: "Puoi aiutarmi a installarlo?"
Il primo cliente lavorava nella riabilitazione sportiva, gestiva il suo studio e formava spesso studenti da altre città. Il suo punto dolente era molto specifico:
Ogni volta che preparava una lezione, doveva dettare il contenuto a GPT per organizzarlo, poi importarlo in WPS per usare l'AI e generare una presentazione. Sebbene GPT migliorasse significativamente l'efficienza, la sua memoria a lungo termine non era completa. Alcune cose le aveva dette molte volte, eppure GPT continuava a ripetere gli stessi errori.
Sperava di costruire un sistema di registrazione più stabile per accumulare lentamente esperienza lavorativa, idee e materiali, formando infine un "assistente personale per terapisti della riabilitazione professionisti".
All'epoca ero insicuro perché era il mio primo progetto commerciale. Ma ho sentito che questa esigenza era perfetta per OpenClaw. Ho quotato 3.000 yuan e l'altra parte ha accettato quasi senza contrattare.
L'operazione effettiva ha richiesto un pomeriggio per l'intera configurazione:
- L'ho aiutato da remoto a installare l'ambiente OpenClaw.
- Ho configurato un "Agente di Gestione della Conoscenza" specificamente per registrare i suoi contenuti di formazione, casi ed esperienza.
- Ho impostato una funzione di organizzazione automatica: dopo che lui dettava il contenuto, l'Agente lo classificava e archiviava automaticamente (es. "Riabilitazione dell'articolazione della spalla", "Casi di infortuni sportivi", "Modelli di piani di allenamento").
Guadagnare 3.000 in un pomeriggio, e il cliente era molto soddisfatto. Ha detto che questo sistema era molto meglio che usare solo GPT perché OpenClaw poteva ricordare la sua terminologia professionale, i casi comuni e lo stile di insegnamento.
C'era un elemento chiave qui: ho impostato un "Archivio di Memoria a Lungo Termine" per l'Agente. Ogni volta che dettava contenuto, l'Agente non solo organizzava il contenuto corrente, ma lo associava automaticamente ai record storici. Ad esempio, se parlava di "riabilitazione della spalla" questa volta, l'Agente recuperava automaticamente i casi correlati e le precauzioni che aveva menzionato in precedenza, ricordandogli di integrarli o aggiornarli.
In quel momento, ho capito: la maggior parte delle persone non conosce OpenClaw, figuriamoci cosa può fare. Ma io lo so, quindi posso trasformare questo strumento in un servizio.
Settimana 2: Acquisizione di Contenuti + Grande Contratto
Dopo il successo del primo ordine, ho iniziato una produzione di contenuti sistematica.
La mia strategia era di spingere su due piattaforme simultaneamente:
- X (Twitter): Articoli tecnici approfonditi, come "Spiegazione dettagliata del meccanismo di memoria di OpenClaw" e "Come usare l'orchestrazione degli Agenti per risolvere processi aziendali complessi". L'obiettivo era far sì che chi conosce il settore vedesse la mia profondità tecnica.
- Xiaohongshu: Tutorial pratici e casi d'uso concreti, come "Costruire un sistema di assistenza clienti automatizzato in 3 ore" e "OpenClaw mi ha aiutato a risparmiare 2 operatori". L'obiettivo era far sì che chi ha bisogno sapesse cosa potevo fare.
Questa combinazione ha funzionato molto bene. In una settimana, i miei messaggi privati sono passati da pochi sparsi a oltre una dozzina di richieste al giorno.
Ma presto ho scoperto un problema: la maggior parte delle richieste erano inefficaci.
Alcuni chiedevano "Puoi aiutarmi a installarlo gratis", altri chiedevano "Qual è la differenza tra questo e GPT", e altri volevano subito "creare un AI che possa fare tutto".
Ho passato due giorni a filtrare e alla fine ho bloccato 5 potenziali clienti affidabili. I criteri di selezione erano semplici: bisogni chiari, budget ragionevole e capacità di spiegare quale problema doveva essere risolto.
Le esigenze di un cliente mi hanno davvero colpito.
Ciò che ha davvero spinto il mio reddito a sei cifre è stato un progetto di automazione per l'e-commerce.
Il cliente operava nel commercio elettronico transfrontaliero con oltre 20 negozi e un team di 10 persone. I loro punti dolenti erano: bassa efficienza nella selezione manuale dei prodotti, costi elevati per l'outsourcing di immagini e video, produzione lenta delle pagine di dettaglio che non riusciva a tenere il passo con le nuove uscite e analisi dei dati operativi non tempestiva.
Mi hanno chiesto: OpenClaw può risolvere questi problemi? Ho detto sì, ma richiede sviluppo personalizzato.
Ho progettato per loro un sistema di automazione con 7 Agenti: analisi della selezione prodotti, generazione immagini, generazione video, copywriting, produzione pagine di dettaglio, gestione delle inserzioni e analisi dei dati.
Il preventivo per l'intera soluzione era superiore a 100.000 yuan. Il cliente ha firmato il contratto quasi senza esitazione. Dopo aver firmato, mi sono pentito, sentendo di aver quotato troppo poco. L'e-commerce è davvero redditizio, ahah.
Settimane 3-4: Sviluppo e Consegna
Quando ho firmato il contratto, ho detto con sicurezza: "Lo farò in una settimana." Alla fine ci sono volute due settimane intere perché ho sottovalutato la complessità dello sviluppo personalizzato.
Problema 1: L'integrazione API era più difficile del previsto
Il sistema di e-commerce del cliente era sviluppato su misura e la documentazione API era scritta male. Mi ci sono voluti 2 giorni solo per capire la loro struttura dati.
Problema 2: I contenuti generati dall'AI richiedevano un ampio debugging
L'Agente di generazione immagini all'inizio funzionava male; le immagini generate avevano stili incoerenti o problemi di dettaglio. Ho regolato ripetutamente i prompt e testato centinaia di volte prima che si stabilizzasse.
Problema 3: Le esigenze del cliente cambiavano continuamente
Inizialmente, hanno detto che servivano solo 7 Agenti, ma poi hanno voluto aggiungere avvisi di inventario, monitoraggio della concorrenza... Ogni volta che si aggiungeva un'esigenza, dovevo riprogettare il flusso di lavoro.
Problema 4: OpenClaw stesso aveva dei trabocchetti
La documentazione di OpenClaw non era abbastanza dettagliata, e molte funzionalità avanzate dovevano essere scoperte per tentativi ed errori. Ho incontrato problemi come errori di trasferimento dati tra Agenti, attività pianificate instabili e timeout delle API.
Ecco alcuni dettagli tecnici complessi di OpenClaw:
1. Orchestrazione degli Agenti: Seriale o Parallela?
Inizialmente ho progettato i 7 Agenti per eseguire in serie: Selezione → Immagine → Copywriting → Pagina di Dettaglio. Si è rivelato troppo lento; ci volevano oltre 30 minuti per un prodotto dalla selezione all'inserimento.
Successivamente, l'ho cambiato in un ibrido parallelo + seriale:
- L'Agente di Selezione viene eseguito per primo (seriale)
- Dopo aver ottenuto le informazioni sul prodotto, gli Agenti di Immagine, Video e Copywriting vengono eseguiti in parallelo
- Infine, l'Agente della Pagina di Dettaglio viene eseguito dopo il completamento dei primi tre (seriale)
In questo modo, un prodotto impiega solo 10 minuti dalla selezione all'inserimento, un aumento di efficienza di quasi 4 volte.
2. Meccanismo di Riprova in Caso di Timeout
Quando OpenClaw chiama API esterne (come Midjourney), incontra spesso timeout. Ho aggiunto un meccanismo di riprova in caso di timeout a ogni Agente:
- 1° fallimento: Attendere 5 secondi e riprovare
- 2° fallimento: Attendere 10 secondi e riprovare
- 3° fallimento: Registrare l'errore e saltare l'attività
Questo meccanismo ha aumentato il tasso di successo complessivo dal 70% al 95%.
3. KPI di Accettazione: Tempo di Risposta e Tasso di Intervento Umano
Per i criteri di accettazione dell'Agente di assistenza clienti, ho impostato due KPI:
- Primo Tempo di Risposta: L'AI deve rispondere entro 3 secondi dopo che un utente invia un messaggio. Oltre 3 secondi conta come timeout.
- Tasso di Intervento Umano: La proporzione di problemi che l'AI non può risolvere e che vengono trasferiti a un umano. L'obiettivo era mantenerlo al di sotto del 15%.
Questi due KPI sono critici e determinano direttamente la soddisfazione del cliente.
4. Un Caso di Fallimento e la Soluzione
Una volta, l'Agente di assistenza clienti ha improvvisamente iniziato a dire cose senza senso. Un utente ha chiesto "Questo prodotto è in magazzino?" e ha risposto "La nostra azienda è stata fondata nel 1998."
Dopo aver risolto il problema per un po', ho scoperto che era perché avevo aggiunto la presentazione dell'azienda al prompt di sistema, causando la confusione dell'Agente tra informazioni aziendali e informazioni sul prodotto.
Soluzione: Dividere il prompt di sistema in due livelli: uno per le regole globali (es. stile di risposta, elementi vietati) e uno per le informazioni contestuali (es. inventario prodotti, cronologia utente). In questo modo, l'Agente non si confonde.
5. Gestione della Memoria: Memoria a Breve vs. Lungo Termine
Il meccanismo di Memoria di OpenClaw ha un trabocchetto: se non la pulisci, la Memoria si accumula, portando infine al superamento dei limiti di Token.
La mia soluzione:
- Memoria a Breve Termine: Mantieni solo gli ultimi 10 turni di conversazione; cancella automaticamente oltre 10 turni.
- Memoria a Lungo Termine: Memorizza le informazioni importanti (es. preferenze dell'utente, ordini storici) in un file esterno e richiamalo quando necessario.
Questo garantisce la continuità della conversazione evitando esplosioni di Token.
La parte più dispendiosa in termini di tempo dell'intero progetto non è stata scrivere codice, ma capire cosa voleva veramente il cliente. Il cliente inizialmente ha detto: "Voglio un sistema di assistente automatico per l'e-commerce." Ho chiesto: "Nello specifico, cosa vuoi automatizzare?" Il cliente ha detto: "Il tipo che mi aiuta a risparmiare manodopera."
Questo tipo di richiesta è troppo vaga. Ho dovuto scavare poco a poco: Quali dei tuoi compiti attuali richiedono più tempo? Quali compiti sono ripetitivi? Fino a che punto vuoi che l'AI ti aiuti? Quale tasso di errore puoi accettare?
Dopo aver chiesto in giro, ho finalmente capito i loro veri punti dolenti. Ecco perché ora, prima di accettare un ordine, devo condurre un colloquio sulle esigenze, scrivere un documento dei requisiti chiaro e farlo firmare e confermare da entrambe le parti. Altrimenti, è impossibile risolvere le controversie in seguito.
Revisione: Insegnamenti da Questa Esperienza
In quasi un mese, ho preso 3 progetti e sviluppato oltre 20 Agenti. Ogni giorno dopo il lavoro, lavoravo fino alle 2 o 3 del mattino. Perché ho comprato subito una macchina è un'altra storia.
Oltre ai grandi ordini, ne ho presi anche alcuni piccoli: servizi di installazione remota (500-3.000 yuan/ordine, fatto in 2 ore; questo è ora saturo, quindi l'ho abbandonato), personalizzazione semplice (es. assistenza clienti automatizzata, pubblicazione di contenuti, scraping di dati, 5.000-10.000 yuan/ordine) e servizi di consulenza (alcuni clienti vogliono solo sapere se OpenClaw può risolvere i loro problemi; faccio pagare a ore, 500 yuan/ora).
Sebbene questi piccoli ordini abbiano prezzi unitari bassi, si accumulano. L'ordine di e-commerce è stato un grande ordine convertito da una raccomandazione di un cliente.
Ripensando a questo periodo, ho riassunto alcune lezioni:
Revisione della Tempistica
- Settimana 1: Testato il mercato, ricevuto il primo ordine, convalidato il modello.
- Settimana 2: Acquisizione di contenuti, firmato un grande contratto, stabiliti gli standard di accettazione.
- Settimane 3-4: Sviluppo e consegna, risolti i trabocchetti, il cliente ha rinnovato il contratto.
Esperienza Chiave
- X costruisce professionalità, Xiaohongshu acquisisce clienti; molti clienti mi hanno contattato proattivamente.
- Gli standard di accettazione, il numero di revisioni e i confini di responsabilità devono essere chiaramente scritti.
- Imparare facendo è il più veloce; quando ho preso il primo ordine, la mia comprensione di OpenClaw era solo circa il 60%, ma non ho aspettato di essere al 100% per iniziare.
Infine, un messaggio per tutti: le persone comuni non hanno scelta.
Era il periodo peggiore, era il periodo migliore.
ALL IN AI, JUST DO IT
