“龙虾”AI最全清单!国产“龙虾”和openclaw原生那个更好用?

2026 年的 AI 圈，打招呼方式变成了：”你养龙虾了吗？”

🦞 龙虾 AI 是什么

“龙虾”指的是 OpenClaw——2025 年 11 月由奥地利 iOS 工程师 Peter Steinberger 发起的开源本地自主智能体框架，2026 年 1 月 30 日定名，因红色龙虾 Logo 被国内开发者昵称为”龙虾 AI”，调教部署过程就被叫作”养虾”。

命名本身是个三层梗，值得单独说——因为它几乎就是这个项目的灵魂：

• Clawdbot
  
  （2025.11 初版）：Claw = “钳子”，暗合 Claude（Anthropic 那只好兄弟）的谐音 + 龙虾螯，隐喻”给大模型装上操作系统级别的抓手”。结果 Anthropic 法务函来了，被迫改名。
• Moltbot
  
  （2026 年初过渡）：Molt = 龙虾蜕壳，隐喻开源项目每次大版本的不兼容阵痛与重生，社区还给它配了只叫 Molty 的太空龙虾吉祥物。名字有意义但”念不响”。
• OpenClaw
  
  （2026.1 终案）：Open = 开源开放、社区驱动；Claw = 龙虾螯钳（抓取与执行）。这次提前做了商标检索、买了域名、写了迁移代码，”龙虾已蜕至最终形态”。

本质上 OpenClaw 不是大模型，而是大模型与你本地电脑之间的执行中枢——Gateway 网关 + Agent 调度 + Skills 技能系统 + 持久记忆，能操作文件、跑命令、接消息渠道（WhatsApp / Discord / 企微 / 钉钉 / QQ 等二十余款），本地优先、模型无关，Windows / macOS / Linux / 树莓派全兼容。

💡 通俗类比：ChatGPT 是”关在云端玻璃房里的超级大脑”，你问它它答；OpenClaw 是”坐在你电脑前、手握键盘鼠标、能 24 小时待命的数字打工人”——区别就在那双”龙虾钳”。

🛠️ “养龙虾”到底卡在哪

圈里把部署调教 OpenClaw 叫”养虾”。框架本身 MIT 开源零订阅，但真养起来，几个坑是公认的：

1. 安装不难，配技能累死人

官方一键脚本五分钟能跑起来，但要让它”干活”得装技能包——飞书、钉钉、数据爬取、媒体处理……每个包都涉及 API Key、回调地址、权限审核。有养虾人实测配一个飞书包花了两小时，没点代码底子确实劝退。

2. Token 账单会炸

OpenClaw 本身不收钱，但调大模型是按量烧的。一个复杂任务消耗的 Token 可能是普通问答的 10–100 倍——黄仁勋在 GTC 上反复强调的那句话在这里成立：”智能体创造的价值，必须大于它消耗的算力成本”。

3. 权限与安全是系统性风险，不是单点 bug

这点最严重。国家互联网应急中心 2026 年 3 月 10 日专门发了提示，央视新闻跟进报道；联通云那边给本地养虾总结了四痛点也挺到位：

• 安全风险：已公开多个中高危 CVE，默认安全配置极脆弱
• 技能隐患：ClawHub 社区技能包恶意感染率据说达 12%，装了可能变肉鸡
• 隐私风险：本地跑无隔离，API Key / 密码 / 工作文档易外泄
• 提示词风险：AI 读到一个带隐藏指令的网页，可能把你密钥吐出去，甚至误删邮件数据库

相关部门随后也出了”龙虾安全养殖手册”，工信部给了”六要六不要”——这规格，基本说明养虾已经从极客玩法升格成基础设施级议题了。

⚠️ 企业侧更头疼：Skill 来自匿名社区、无审核、可能有后门，根本不敢进核心业务。再加一条硬件门槛——24 小时开机、系统级权限，多数人不敢往主力机上装，得专门备台闲置设备。

🏭 国产大厂的”龙虾”们

OpenClaw 爆火后，国产几乎集体走了一条 xxClaw的命名赛道，但四类主体的动机不一样——有的为了给自家模型找落地抓手，有的抢生态入口，有的深耕垂直场景，有的给开发者兜底。拆开看会更清楚。

① 大模型厂商系：模型 + Agent 执行层一体化

这类厂商自己做模型，xxClaw 本质上是”模型能力的执行端演示”，卖点是模型理解力 + 长上下文 + 多模态，Agent 层是配套。

• 阶跃 AI 桌面伙伴（stepclaw）：“桌面常驻 + 云端持续”的双端 Agent，零命令行部署、上下文记忆感知，主打“跨应用自动化工作流”这一场景，对天天和 Excel、飞书、PPT 打交道的打工人来说，这是目前国产龙虾里”办公体感”最顺的一只了。

• 智谱 AutoClaw（AutoGLM Claw）：整合 GLM 全系列模型，侧重企业流程自动化，适配国产生态，走的是”模型厂做企业 Agent 中台”的路子。
• 月之暗面 KimiClaw：云端托管、浏览器里直接跑，最大卖点是 5000+ 社区技能和超长上下文，适合复杂文档研读 / 研究型任务——Kimi 的长窗口基因在这延续。
• MiniMax MaxClaw：订阅制定价，超长记忆 20 万+ Token，多模态创作辅助是差异化，适合内容向用户。
• 讯飞星辰 Agent：Apache 2.0 开源，零代码 / 低代码，RPA + 工作流编排，集成讯飞语音 / OCR——星火模型 + 语音这个组合在政务、教育场景有优势。

② 互联网 / 终端大厂系：生态入口争夺战

这类不出自己的底层模型也没关系（或者已有），重点是把 xxClaw 绑进自己的超级 App / OS / 人车家生态，Agent 是下一代流量入口。

• 腾讯 QClaw
  
  ：微信直连，扫码绑定后发指令即可远程控电脑，主打个人场景。
• 阿里 CoPaw
  
  ：企业级，本地 / 云端双部署数据自控，原生打通钉钉 / 飞书，兼容国产模型；同时阿里也把 CoPaw 开源了（Apache 2.0，下文开源档会再提）。
• 字节 ArkClaw
  
  （火山引擎 SaaS）：网页即用，深度适配飞书生态，侧重安全与多智能体协作——字节的 ToB 牌基本全压飞书上，ArkClaw 是飞书的 Agent 中枢。
• 百度 DuClaw / RedClaw
  
  ：零部署网页即用，内置文心 + 搜索；RedClaw 支持手机端跨 App 操作——百度把”搜索 + Agent 执行”这条线接得比较顺。
• 华为小艺 Claw
  
  （Beta）：鸿蒙系统^[1]级 Agent，多端协同，文档 / PPT 处理——绑鸿蒙 + 华为办公套件。
• 小米 miclaw
  
  （封测）：手机端侧 Agent，打通人车家生态，典型的小米”硬件先跑起来再说”风格。

③开源平替系：给开发者 / 私有化兜底

和商业版错位，走”完全开源 + 本地部署 + 国产模型适配”，企业私有化、开发者二开是主战场。

• 阿里 CoPaw（Apache 2.0 开源版）
  
  ：国产自研、无 OpenClaw 依赖；三条命令本地部署；兼容 Ollama / DeepSeek 等国产模型；原生支持钉钉 / 飞书 / QQ；中文文档完善。（注：CoPaw 是少见的”商业托管 + 开源”双线并进，阿里两边都放了人。）
• 网易有道 LobsterAI（MIT）
  
  ：100% 开源桌面 Agent，Electron 跨平台，内置 16 种技能，兼容 OpenClaw 5000+ 技能，支持飞书 / 钉钉远程。
• Dify（开源免费）
  
  ：低代码智能体平台，RAG + 工作流，多模型兼容，可发布到微信 / 钉钉 / 飞书——Dify 严格说不是 xxClaw 命名族，但属于同类平替。
• MaxKB（开源免费）
  
  ：企业级智能体平台，RAG → Workflow → Agent 渐进式升级，私有化部署，可嵌入办公系统。

🔮 龙虾之后，Agent 往哪走

OpenClaw 这一波的真正意义，是把”AI 从对话进到执行”这件事平民化了。但要放进更大的图里看，几个趋势比较明显：

技术端的硬骨头还在——幻觉率虽降到 5% 以下，但高敏感场景扛不住；复杂 Agent 决策仍是黑箱，合规审计难；非标准场景下自主完成任务率掉得厉害。这些是”龙虾”们集体要过的蜕壳期。

市场端的变化更有意思。高盛研报提到，龙虾类本地 Agent 会直接拉动 AI 基础设施需求，寒武纪、商汤、金山云这类国产算力 / 云厂商是受益方。逻辑很简单：Token 消耗 × 任务复杂度 × 用户数，这个乘出来的算力需求是指数级的。

入口重构可能是最值得盯的一件事。过去 App、网站、服务都是给人点的；未来如果智能体替你把”点外卖 / 订机票 / 买东西”全流程跑了，移动互联网的”流量入口”就要围绕”机器代理访问”重写了——这也是为什么腾讯、阿里、字节、百度、华为、小米全员下场养自己的 xxClaw，谁都不想在新入口缺席。

商业模式上，”人力成本 → 算力成本”已经在发生，企业开始算”Token 成本 / 人力成本比”这个新指标。短期看，托管版 + 免费额度会是各家抢用户的标配；中期看，企业级可控 + Skill 审核生态是龙虾进核心业务的前提——ClawHub 那种匿名社区模式在国内企服市场大概率走不通，会被”官方审核商店”替代；长期看，端侧 Agent（会和手机 / 车 / 鸿蒙深度绑，变成系统级能力而不是独立 App。

养龙虾这事儿，眼下看是极客玩法，明年看可能是办公标配，后年看说不定就是操作系统自带能力了。蜕壳才刚开始。