从爆火到平淡,OpenClaw改变了什么|窄播合辑

作者 | 李威（北京）

OpenClaw激起的「养龙虾」热如今已经度过狂热期，进入冷静期。有的人跟风养虾，却发现体验远不及预期，重新开始使用DeepSeek、ChatGPT和Gemini；有的人已经开始将龙虾运用在自己的工作中，打造了更高效的工作流程；有的人不满足于OpenClaw的体验，开始尝试进化能力更强的Hermes Agent，从养虾切换到养马。

这个过程中，人们对AI能力边界的认知已然在发生改变。

首先，OpenClaw让人们对AI的要求从能聊快速进入到了能做的阶段。OpenClaw走红之前，AI更多是作为聊天机器人来回答问题，给到操作建议，但具体操作仍需人来完成；OpenClaw之后，人们意识到，AI不仅能给到操作建议，还能主动执行操作，人只需要等待验收成果就好。

其次，OpenClaw带来了新的协作方式。养虾的实质，是在养一个足够开放的AI时代的操作系统。人们可以通过自然语言与自己的虾沟通，安排任务，然后虾通过CLI调用不同的应用和Skill执行任务。AI不但能做事，还能与人形成更灵活、高效的协同工作流，带来新的工作方式。

最后，OpenClaw打破了互联网应用的无形围墙，启动了围绕新的系统级壁垒进行的竞争。OpenClaw是协同工作的系统，也是一个开放的生态的底层依托。互联网时代已经孤岛化的应用，不再适配这个新的开放生态，Skill可能是更适合被原生AI系统调用的新应用模式。

虽然OpenClaw可能不会是原生AI系统的最终模式，但它提供了一个可以抛弃互联网时代的瓶瓶罐罐，围绕AI时代的交互需求，重新搭建操作系统的新起点。中国的互联网大厂、云厂商、办公软件、硬件厂商都在从这个起点出发，参与到新操作系统的完善和适配中来，并在其中寻找着AI时代的生态位。

过去几个月，《窄播》对龙虾的关注涉及到了互联网大厂的快速跟进，云厂商的积极适配，龙虾对硬件的影响。这个假期，我们将《窄播》与龙虾相关的文章做了合辑整理，具体如下：

「龙虾」炸出了腾讯的AI底牌

春节后快速爆发的养虾热潮中，腾讯是跟进最为积极的互联网大厂。在3月快速推出Workbuddy、QClaw、Lighthouse的一键云养虾、SkillHub镜像站等与龙虾相关的产品。马化腾也在自己的微信朋友圈几次发声，为腾讯的龙虾产品站台。同时腾讯也向龙虾产品开放了QQ、微信等IM入口。

进入4月，腾讯仍然在积极推进。在产品层面，腾讯先是为QClaw增加了多Agent机制和打通三方应用的连接器功能，又推出了可以让浏览器干活的QBotClaw，然后在知识库产品ima中开始支持用户创建专属Agent。腾讯的更多产品开始Agent化，从AI可聊天变成AI可操作。

活动层面，腾讯在线下积极推进着龙虾全国巡装、企鹅虾友赛等龙虾相关的交流活动。在企鹅虾友赛北京站的比赛现场，我们看到了基于龙虾衍生出的多种实用、有趣的Skill。有建筑行业工作者将自己18年的工作经验蒸馏成了「景观总工审图助手Skill」，提升了审图效率；也有参赛者蒸馏了「和珅Skill」，来量化和拆解一些职场中的弦外之音。

腾讯的积极跟进，一方面是要将IM产品带来的连接优势，通过产品体验优化，转化为Agent时代的入口优势；另一方面也是在给未来的微信铺路——那个参考OpenClaw思路打造的、带Agent能力的微信。微信的小程序生态很有可能会进化成一个由Agents和Skills组成的全新生态。

如果说OpenClaw在大模型能力突破某个临界点的时候，恰到好处地拿出了一个更简便、易执行的个人Agent产品形态——IM+具备记忆能力的龙虾+可被调用的硬件能力+个人资料库+丰富的Skills，那腾讯也有希望凭借微信与个人Agent的组合，去建立一个植根于不同硬件之上的、连接一切的新操作系统。

悟空是阿里迈向Token经济的第一步

3月19日，阿里巴巴CEO吴泳铭在阿里的业绩会上宣布，要在未来几年，让云和AI（包括通义千问）的外部收入总和突破千亿美元。他推动成立了Alibaba Token Hub（ATH）事业群，将通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部、AI创新事业部攥成一个打向AI时代的拳头。

其中，推出「悟空」，是ATH事业群成立后的第一个大动作。互联网时代的钉钉，将自己重新打碎，脱胎出了一个由Token驱动的企业级AI原生工作平台悟空。钉钉CEO无招认为，这是在将一个帮助人操作各种系统的产品，变成一个让AI可通过编程操作众多能力模块完成任务的系统。

悟空可以被看作是阿里的面向B端的龙虾类产品。它与钉钉打通，将钉钉上原有的各种能力Skill化，以便让AI通过CLI（命令行界面）直接理解和调用。为了配合CLI化的改造，悟空还开发了一套AI原生文件系统RealDoc。RealDoc能保存AI的推理、思考、决策以及问题执行的上下文，做到了可追溯。

悟空还可以打通更多硬件，也在建设自己的Skill市场。阿里可以将旗下的淘宝、天猫、支付宝、阿里云的B端服务能力变成Skill，接入到悟空，打下一个to B类Skill市场的基础。接下来，再吸引企业将内部锤炼好的工作流变成Skill，在这个市场中进行分发。

对阿里而言，悟空是Token化的一部分。整个ATH事业群的布局是在沿着模型研发、模型调用到场景落地的Token使用链条进行规划。在Agentic计算机的概念下，ATH事业群可以变成一个整体，不仅是让通义实验室的模型能力能够顺畅地服务于千问和钉钉的AI产品迭代，也不仅是实现完整的Token使用链条，而是催生出Agentic互联网的载体。

火山引擎落地Agent的敏态、稳态双螺旋

字节的火山引擎则针对企业用龙虾场景在强调「敏态」与「稳态」的双螺旋结构，用ArkClaw和Hi Agent的更新支持「敏态」与「稳态」结构在企业内部的落地。

其中，敏态Agent强调探索，重点是解决个人生产力的问题，利用龙虾类产品，将员工脑子里沉淀的想法快速实现出来，成为企业内部的AI创新实验场。稳态Agent强调做好流程化，管理好成本、效率和风险，解决组织生产力的问题，实现规模化使用。一部分敏态Agent被验证是AI最佳实践后，可以转化为稳态Agent。

火山引擎认为，让企业用好龙虾正在成为AI视频之外的另一个需求爆发点。龙虾类产品的普及，增加了个人生产力提升、复杂任务处理上的Token消耗。火山引擎希望ArkClaw不仅是一个工具，而是成为个人与企业的数字生态核心枢纽，帮助用户从「使用AI工具」走向「拥有自己个人的智能系统」。

相比普通人对龙虾的浅尝辄止，我们在「飞书AI先锋大赛」上看到了北汽福田、东风奕派、SKG等制造业企业已经在利用龙虾优化原有的工作流程，蒸馏岗位技能，提升信息流转效率。

在MaaS市场，虽然一直在围绕更强的模型能力、更低成本高效率的框架、更丰富的应用生态在做明线竞争，但是在底层，还存在一条帮助企业完成AI化转型的暗线竞争。云厂商需要帮助企业找到一种快速拥抱变化、实现AI化转型的操作方法论和执行框架。

龙虾产品要成为真正可交付的系统

OpenClaw作为一条技术路线，让Agent第一次有了区别于聊天机器人的清晰轮廓：有一个人格化的灵魂，24*7永远在线，主动执行任务，看上去可以打理一切。旧势力希望借此守住入口，新势力想要利用它站上风口。

现在，这场竞争并未因OpenClaw的热度消散而减弱，反而成为了一场探索最优Agent体验的长跑比赛。科技公司们一方面在积极构建支撑龙虾类产品稳定、安全运营的基础设施；另一方面也在寻找龙虾类产品能更快进入的具体场景，将使用龙虾与提升生产力划上等号。

龙虾大战背后的共识是，Coding Agent正在成为新一代Agent的操作系统底座。竞争的焦点是Coding Agent的交付完成度，即谁能把LLM、Coding Agent和Harness Engineering整合成一个真正可以交付的系统。

这种竞争在围绕两个关键动作进行：第一个动作是CLI的复兴——这也是旧世界和新世界的联结。GUI服务于人和软件之间的交互，CLI服务于软件和 Agent 之间的交互；第二个动作是人类和Agent的协作——或是以一个通用的平台承载很多Skill，由Skill覆盖无数的垂直场景，或是多个入口与多样的垂直Agent构成了类似当下APP生态的格局。

这就像自动驾驶行业有一场持续多年的路线之争：L4派主张一步到位实现全自动，L2派主张人机共驾、渐进演化。最终，L4定义了方向的想象空间，L2赢得了真实的市场。其原因不在于L2技术上更先进，而在于它更务实地处理了人与机器之间那段需要时间积累的信任关系。

龙虾在给硬件带来AI原生的交互

龙虾带来的变化不仅是在软件层面，同样也在影响硬件的AI化。

无招曾表示，DingTalk CLI 将植入所有可执行体，存在于所有执行体之中，包括手机、电脑、手表、公司里的机床，以及所有IoT设备中，让所有的硬件都可以通过CLI来操控和管理全部能力与服务。这意味着，人机交互能够以AI为中介，通过自然语言来实现。

对手机厂商来说，当人们不再依赖图形界面和触摸操作完成任务，当交互的终点变成一个对话框，手机这个统治了人类数字生活近二十年的核心硬件产品，也需要随之发生变化。手机需要适应新的交互方式，搭建一个更适合Agent时代的操作系统，不能再用「App时代的脑子」处理Agent时代的任务。

手机厂商对AI的探索可以分为三类：对具体能力的增强；为安卓的图形界面搭建AI执行外挂；手机Claw。对手机厂商而言，从交互体验出发构建一套新的AI OS，意味着手机厂商有机会不再受制于互联网巨头的生态篱笆，而是要通过重建交互体验与规则，吸引互联网巨头参与到一个更开放的Agent系统的构建中来。

这也是我们在文章开头所提及的系统级壁垒的最直观体现。当交互入口无处不在，应用被切分成更个性化的Skill，能绑定用户的就是一种系统化的流畅体验。智能手机时代，苹果建立起了这种横跨软硬件的系统级壁垒，在Agent时代，谁又会抓住机会建立起这种系统级体验？