AI Agent入口争夺战,国产Claw突围崛起!-夜雨聆风

AI Agent入口争夺战,国产Claw突围崛起!

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OpenClaw启发 AI Agent 新阶段，实现能力跃迁，也存在6个疑问：1）从 GUI 交互到 API 服务：软件的衡量价值会不会改变？2）从单次问答到持续工作流：执行力发生质变了吗？3）高频场景的争夺：再一次打响入口之战？4）每人每终端都有自己的 Claw：万物互联的未来会来吗？5）数据与上下文是核心壁垒：要关注信息安全吗？6）对 SaaS 软件的分化影响：软件会不会消失？

一、关于OpenClaw的六个疑问

1）从 GUI 交互到 API 服务：软件的衡量价值会不会改变？

过去的软件靠“人工登录点击按钮”使用。使用者要打开浏览器、输入网址、登录账号、找到功能菜单、点击按钮。这种 GUI 的交互方式，是使用者的时间换机器的执行。

OpenClaw 让 AI 通过命令行、接口、MCP 调用系统。使用者不需要再“进去点按钮”，只需要说“帮我做这件事”，Agent 就会自动完成。

软件交互从 GUI 转向 MCP，即从“人找系统”变成“系统找人”。这样下来，从“活跃用户”到“API 调用量”，从“卖界面”变成“卖基础设施”，软件的衡量价值会不会改变？

2）从单次问答到持续工作流：执行力发生质变了吗？

传统的 AI 助手大多是单轮问答引擎。用户输入问题，模型生成回答，交互至此结束。当前对话轮次结束后，上下文的信息容易失效，且每轮对话有上下文窗口的限制。此外，传统的 AI 助手无法主动操作外部系统。

OpenClaw 以持续执行为核心能力。接收消息、读取文件、生成文档、调用工具设备、完成结果回传。这些构成一个完整的工作闭环，而非孤立的一次性响应。背后支撑的是流程编排、任务状态追踪与长期上下文记忆的能力。

OpenClaw 将 AI 从被动应答推进至主动执行，从“回答问题”演进为“完成任务”。

3）高频场景的争夺：再一次打响了入口之战？

随着 C 端用户渗透加速，AI Agent 正从技术圈层向高频使用场景渗透，微信、QQ、企业微信等主流入口均已出现相应的接入形态。

OpenClaw 驱动了交互入口的重新分配。传统模式中，用户需主动定位应用并浏览功能层级；而在 Agent 范式下，用户仅需在对话界面中@对应 Agent 即可触发服务。这种从“发现功能”到“调用 Agent”的转变，本质上是交互成本的压缩与使用路径的缩短。

腾讯近期对 OpenClaw 接入 QQ、企业微信及个人微信的支持，进一步印证了这一判断。当 Agent 能够原生嵌入用户已有的高频入口，其价值不再局限于技术能力本身，而在于对流量分发机制的重新定义。入口即分发权，这本身构成了可量化的战略价值。

4）每人每终端都有自己的 Claw：万物互联的未来会来吗？

OpenClaw 是一个新的交互范式，而不是一个具体的产品，未来可能会诞生各种 Claw的形态：个人端：iClaw（属于我自己的个性化 Claw）、手机 Claw（类似于豆包手机）；B/G端：企业 Claw、政务 Claw；端侧：新能源车（车载 Claw）、AR 眼镜（视觉 Claw）、IoT设备（家居 Claw）。

5）数据与上下文是核心壁垒：要关注信息安全吗？

OpenClaw 的能力上限固然取决于模型本身，但能否真正产生价值，根本上取决于对上下文的获取能力。

从竞争格局看，Agent 的表层竞争是模型能力，底层竞争则是数据语料的积累与质量。

例如企业的制度文档、历史项目资料、客户沟通记录、审批流程数据等，这些并非公开可获取的内容，而是企业的私有知识库与核心资产。这些语料构成了 Agent 执行任务所需的“燃料”，也是其区别于通用大模型的关键壁垒。

然而，高价值数据伴随高风险敞口。OpenClaw 的高权限架构使其具备读取邮件、调用日历、执行代码等多维度操作能力，这种权限深度在提升执行能力的同时，也放大了风险。

因此，在商业化落地过程中，权限边界的管理与控制需要仔细考量。

6）对 SaaS 软件的分化影响：软件会不会消失？

SaaS 行业或将在本轮 Agent 浪潮中出现显著分化。拥有私有数据、固化业务流程、积累用户权限体系的厂商，或将凭借语料与场景壁垒进一步强化竞争优势；而纯工具型、缺乏深度业务绑定的轻量级应用，则面临被 Agent 能力覆盖或替代的压力。

二、什么是 OpenClaw？

OpenClaw 是一个开源的 AI 智能体 Gateway 网关，是在本地部署的 AI 助手，能访问本地文件，用户可以通过多个平台（飞书、企微、QQ 等）随时使用。Gateway 是 OpenClaw 的核心服务，负责：

1) 接收来自不同平台的消息（飞书、企微、QQ、Telegram 等）

2) 将消息转发给 AI 智能体处理

3) 把 AI 的回复发送回对应平台

4) 管理会话和上下文

因此，用户可以在其他设备上通过各种通信渠道给 OpenClaw 下达指令，其背后是Gateway 统一管理了相关的连接。

OpenClaw 原理及核心组件

三、OpenClaw 能做什么？

1) 浏览器自动化：控制浏览器完成网页操作、表单填写、数据采集

2) 代码执行：直接运行代码，进行数据分析、文件处理

3) 文件系统：读取、编辑、创建文件，管理本地文档

4) 子智能体：创建专门任务的子代理，并行处理复杂工作

5) 定时任务：Cron 任务等机制，实现自动化周期性工作

四、OpenClaw与传统AI助手的区别

从交互形式上来看，传统 AI 助手（如 ChatGPT、豆包等）属于对话式交互，用户输入自然语言查询，系统返回文本响应，交互过程以信息传递为终点，缺乏与外部环境的实质性连接。

OpenClaw 则代表了执行式交互。OpenClaw 通过 Function Calling 机制将大语言模型与外部工具集成，使 AI 系统具备文件读写、代码执行、浏览器操作等实际操控能力，实现了从信息输出到行动执行的跨越。

五、OpenClaw 的两个能力

OpenClaw 围绕两大核心能力展开：Skills 能力与 API 能力。二者共同构成了 OpenClaw执行一套工作流的完整能力栈。Skills 和 API 的区别在于：

1) API 是让 OpenClaw 能连外部系统。

2) Skills 是指导 OpenClaw 怎么执行。API 解决“能做什么”,Skills 解决“怎么做”。

API 和 Skills 的区别

1、API 的能力

不同的平台开放了各种各样的 API 服务，API 极大的拓展了 OpenClaw 的信息获取广度。

2、Skills 的能力

我们认为 Skills 或可以理解为“某类事情的专业操作方式”，将其封装成一个可复用、可自动触发的能力模块。

Claude 将 Skills 定义为由指令、脚本和资源组成的文件夹，Skills 教会 Claude 如何以可重复的方式完成特定任务。一个典型的 Skills 目录结构包括：核心指令文件 SKILLS.md、可执行脚本 scripts、参考文档 references、素材资源 assets 等。

1) SKILLS.md：主说明文件，告诉 Agent“你是谁、你要做什么”；

2) scripts：告诉 Agent“你可以用什么工具”；

3) references：告诉 Agent“按什么流程做”。

OpenClaw 的 Skills 市场是生态繁荣的关键。开发者可以发布自己的 Skills，用户则可以一键安装使用。2026 年 3 月 11 日，腾讯宣布推出专为中国用户优化的 AI Skills 社区——SkillHub。它基于 OpenClaw 官方开源生态打造的本土化配套服务平台，完整兼容官方社区的全量技能生态，可在不改动官方开源内容的前提下为官方生态在国内落地提供配套服务支撑。针对 OpenClaw 等 AI Agent 工具的 Skills 安装痛点，提供高速下载、精选榜单、中文搜索等核心功能。

六、国产 Claw 产品涌现

2026 年 1 月底到 2 月初，技术大厂率先云端部署。腾讯云推出 lighthouse OpenClaw，阿里云推出轻量云 OpenClaw，提供完整的云端 OpenClaw 体验。这一阶段面向的是技术用户，需要自行部署配置。

2026 年 2 月中旬后，大模型厂商相继推出 KimiClaw（月之暗面）、MaxClaw（MiniMax）、AutoClaw（智谱）等 OpenClaw 类产品，这批产品将 OpenClaw 与自研模型及 Agent 能力结合，提供开箱即用的体验。

2026 年 3 月以来，国内大厂也相继推出基于自身生态的 Claw 类型产品，如 QClaw（腾讯）、WorkBuddy（腾讯）、飞书妙搭（字节）等。