夜雨聆风国内选虾指南
十几款AI智能体大横评一篇全说清
月初，我用18.8元部署了火山云上的 OpenClaw。
因为是采用应用模板的方式购买了云服务器，OpenClaw 已经预装了。
所以那次的体验主要是配置接入飞书，加上服务器是命令行界面，不够爽快。
于是后来的一周，我开始各种花活。
掏出了自己两台早先的笔记本电脑安装 Ubuntu 系统部署 OpenClaw，以及在自己的电脑上通过虚拟机部署。
还给我爸买了台新手机，换走了他的小米12X，在安卓上部署 OpenClaw。
整个操作下来，OpenClaw 的用法没有深入研究，最多也就是体验了接入不同模型和 IM 的体验区别，然后拉到一个飞书群让他们互相点评。
反而更多的时间其实花在了复习 Ubuntu 操作系统的安装和 Linux 命令，有一种大学时代上机课的美妙体验，乐在其中。
但在折腾的过程中，我发现大多数网上的教程，存在很多的问题。
要么是教程中的配置命令已经取消，要么教程中的执行步骤与新版本存在差异。
就连同一家 AI 云厂商，卖 API 入口的教程，和卖云桌面入口的教程，都不一样。
主要的原因是产品迭代速度太快，从2月到现在40来天，已经发布了20多个稳定版本。
版本迭代最短间隔1天，最长5天，平均1.7天一个版本，更新节奏极其密集。
注：发文前一看，又升级3.13了，懒得改了，因为读者朋友们看到的时候搞不好又是3.14了而且可能是因为写 OpenClaw 教程会有流量收入，有一些教程看格式和文风就是拿 AI 生成的，存在一定的幻觉。
所以，本来作为一个前教育工作者，加上我的读者可能大多非 IT 相关从业人员，我想写一个更新更基础一点的教程。
旨在帮助大家少走弯路，避免遇到我遇到过的问题，减少脱发。
可是当我还在筹划，从哪里开始着手写起，是否要从开天辟地的概念开始科普时。
外面的世界已经变天了。一场龙虾产品大混战已经打响。
近半个月，阿里、腾讯、字节、百度、小米、华为……几乎每隔几天就有一家新产品冒出来。
覆盖云端 SaaS、桌面封装、手机端，形态各异，加上早先就入局的 MiniMax、月之暗面，光国内就十数款产品，根本体验不过来。
而且这些产品，部署和使用难度降低了不是一个量级，让更多人都能便捷的体验养虾的乐趣。
所以我的原味虾教程好像可以不用再写了。
那今天，本文我准备整理一下国内市面上常见的龙虾品类，一方面是厘清当前产品的区别，便于后续自己有序体验。
另一方面，也帮助读者朋友们一文看懂近期产品，不用卷裤腿下海亲自养虾，就能指点江山。
一、原味虾
我们的正统原味虾，也就是OpenClaw（前身 Clawdbot/Moltbot），是由奥地利工程师 Peter Steinberger 于 2025年11月发布的一个开源AI助手平台。
可以通过配置接入聊天软件，然后通过聊天软件进行对话，指挥它帮你干活。
2026年1月开始爆红，3月3日超过React，成为目前 GitHub 上 Star 最多的软件/工具类项目，增长速度远超历史上任何同类项目。
龙虾最早的名字 Clawdbot，可以理解为有甲壳类大钳子的机器人，因为发音太像 Claude 被要求更名。
第一次更名为 Moltbot，寓意为蜕壳（Molt）重生，并将 Logo 修改为红色小龙虾，最后定名 OpenClaw，强调开源。
由于 OpenClaw 可以自定义角色，装载技能，可以存储记忆（操作习惯和设定）并自我迭代，故此国内被戏称「养龙虾」。
✅ 三大核心特点
⚠️ 也有三大问题
性能越强，风险越大。
为了让它能做更多事，你需要给它更多的权限和信息。那么它一旦被滥用或配置不当，损失也就更大。
💡 使用提示
如果大家想品尝本地原味虾，尽量还是不要在主力使用的电脑物理机上安装，可以安装在淘汰下来的备用电脑/手机，或者虚拟机/容器内，避免生产数据风险。
所以才会有 Mac Mini 莫名其妙火起来，价格一度炒高。因为可以常开且能耗低，是原味虾高端玩家的不二选择。普通体验的话，建议用自己的老旧笔记本电脑，不花钱。
或者旧 Android 手机加 Termux 也行，但性能受限且发热，只适合轻量场景。
二、云端预制虾
虽然在自己的电脑上养虾，是最直接且体验最完整的方式，但是不太推荐所有人尝试。
除了前面提到的 OpenClaw 需要系统级权限，可能会产生一定的数据资产风险之外，还有两个问题。
一个是物理机需要常开在线，放置和电耗也是个小问题；再一个就是部署稍微有一些难度，即使拥有教程，也难免会难住不少人。
故此各大云厂商迅速推出了第一款产品：云服务器一键部署。
📦 优势特点
📊 常见厂商上线时间及费用（部分）
* 数据来自豆包整理，然后清洗掉了一些普通用户不太熟悉的厂商
* 华为云反应有点慢啊，我起手这篇推文的时候刚出，感觉吃不上这波红利了
这里要说明的是，这只是云服务器的价格。
通过各厂商 OpenClaw 快速开通的界面进入，下单购买，即可直接通过模板部署好一个装载好龙虾的服务器。
但是如果需要让龙虾可以运作起来，还需要按照教程配置AI模型和API，这是另外的费用。
当然你可以找到不少新用户注册赠送一定用量的平台，又或者直接购买各厂商的 Coding Plan 或者模型用量。
均可以在云服务器开通的页面找到对应接入不同模型的教程，也有如何配置连接不同的通讯软件。
服务器和大模型是可以来自不同厂商的，或者换句话说，这个方法就是用云服务器替代了自己的物理设备而已，没有太大区别。
就像预制菜一样，你还是得有个厨房，开火、配菜、摆盘，才能上桌。
甚至有可能因为模板装载的龙虾版本问题，带来一些不可预料的问题，完全0基础难以解决。
而且几乎每个云服务商的控制台，因为功能、产品、服务的繁多，都太复杂了，对于非开发人员都太不友好了。
故此，这个方式前期给各个云厂商都带来了不少新用户，小赚一波。
但我依然不推荐普通人上车。
三、云端熟食虾
那更适合所有人使用的产品应该是什么样子呢？
它应该像超市里的熟食或者卤味，无需烹饪，开袋即食。
这就是基于 OpenClaw 开源框架的云端托管型 AI 智能体，或者叫 SaaS 型 AI 智能体。
⭐ 核心特点
1. 零门槛部署，彻底免命令行
摒弃原生 OpenClaw 复杂配置流程，网页端一键创建，无需手动搭建环境、编写代码，新手也能快速上手。
2. 自带AI能力，无需额外配置
内置服务商专属模型额度、Coding Plan，自带完整AI算力支撑，不用单独对接API、充值模型，开箱即用。
3. 更多预置技能，厂商技能库
默认搭载多款通用自动化 Skills，并有厂商专属 SkillHub 技能广场，技能安装更加便捷，且有一定安全性。
4. 操作极简，易用性拉满
支持傻瓜式填写角色设定，搭配输入框快捷指令，替代原生 md 文件编写、斜杠指令操作，上手无难度、操控更便捷。
5. 多端互通，随时随地操控
大多支持网页、手机APP等多端同步访问，设定实时互通，使用手机也能便捷查看、操作、下发指令。
📋 Claw系 SaaS 型 AI 智能体（部分）
* 数据来自豆包整理，但上线时间和价格人工勘误
* 上线时间的先后我觉得与公司业务属性有关，Kimi 和 MiniMax 都是原生AI公司，没有阿里、百度、字节的云服务商城，所以直接上线 SaaS 化产品，传统云服务厂商反而因为先上线云服务器部署而落后了
这里我用 ArkClaw 做简单示例，因为我有字节的方舟 Coding Plan Lite，首月9.9，可以体验七天 ArkClaw。
只需网页点击创建，即可部署：
耐心等待一两分钟：
直接开箱了，惊人的效率和体验：
当然，如果你要接入 Telegram、飞书、QQ、企业微信等通讯软件，还是需要在对应平台进行机器人设置，然后与之配对即可，相对来说几乎没有使用门槛。
如果说这种网页 SaaS 版 Claw 是否有劣势或者说缺点，那也肯定是有的。
比如默认依赖厂商自有模型/Coding Plan，订阅制费用较高，无法深度修改源码和自定义复杂插件，高级个性化需求难以满足，数据隐私风险较高等等。
这些我觉得相对一般用户来说，在不同类型产品之间差异倒也还好，但有一个主要的问题我觉得最为致命。
那就是云端部署，无法直接访问、编辑、操控电脑的本地文档、文件夹等资源。
虽然通过飞书文档或者 IM 软件，可以实现文件的上传、处理、生成、下载等操作，终究不够便利。
或者像 ArkClaw 可以通过对象存储配置来作为网盘，但却需要额外付费开通，同样管理也并不便捷。所以，我们可能还是需要桌面端工具。
四、本地熟食虾
这类产品可以理解为「带图形界面的 OpenClaw 安装包」。
跑在你自己的电脑上，但把环境配置、端口设置、插件安装这些麻烦全部处理完毕，然后给你提供一个图形界面，登录即可使用。
它和云端熟食虾一样无技术门槛，而且可执行本地数据，并通过沙箱技术或者权限控制等手段，相对原味虾拥有了一定的安全防护机制。
* 数据来自豆包整理，但上线时间和价格人工勘误
* 带沙箱的（LobsterAI、CoPaw、WorkBuddy、AutoClaw）：安全性更高，适合处理敏感文件
* JVS Claw 也有桌面端，但目前只有 Mac 版本无 Win 版本，后续感觉部分云端产品会出桌面端形态，和手机端不一样，手机端是提供一个访问云 Claw 的入口，桌面端是本地部署。
到了这里，其实产品形态已经比较成熟了，差不多达到了普通用户开箱即用的程度。
而且如果能够解决安全风险及权限过大的问题，在个人终端使用其实是更为便捷的。
并且相对于云端来说，目前个人电脑的性能是较为强劲的，至少远超基础款2核2G的云服务器。
再配合上比较快速的模型，体验最为丝滑。
但是依然还有两种龙虾品种，本文一次性说完 👇
五、移动端零食虾
当我们说到桌面端的 AI 产品的优势和能力的时候，我们应当要想到，移动互联网时代，可能手机端的想象空间也是无比巨大的。
所以之前就已经有很多极客在折腾在手机上使用 OpenClaw。我也研究了不少教程，成功完成了两种方式的部署。
但是应该是因为版本升级对权限进行了一定的限制，目前我还没找到最新的方法实现通过通信软件远程指示 OpenClaw 操控手机。
其实最早的手机端 AI Agent 是去年12月的豆包手机，由字节跳动与中兴联合推出，具备系统级 AI 能力，能自动执行跨应用复杂任务。
而就在最近的一周多，诸如小米、华为等手机厂商的直接入场，让这件事的想象空间更上一层。
* 前三款产品还在小范围内测，且我手头没有适配的设备，只能下载红手指看看，然后进去就是试用资源告急，要收我58，没深度体验。
在 AI 产品的大战中，我们好像忽略掉了手机厂商这个重要的角色。
如今的头部手机厂商，都是大型科技公司，拥有雄厚的技术实力以及强大的云服务能力。
虽然我们经常看到苹果的AI又又又夭折的消息，也总有人觉得小米、VIVO、OPPO拿不出手。
但我很合理的怀疑，不管是自研还是与其他公司合作，手机端的 AI 智能体潜力无比之大。
桌面 Agent 争的是「效率工具入口」，而手机端的意义却不只是多了一种接入方法。
手机端一旦真的获得系统级权限，能调用摄像头、传感器、GPS、NFC等等，可能会诞生迈向下一个时代的移动操作系统。
而且相对于人人都有手机，使用PC工作的人实在是太少了。想想这完全就是不同的量级，细思极恐。
所以说这场仗，才刚刚开始。
六、真假美龙虾
这最后一款产品可能叫六耳猕虾更合适，因为接下去介绍的这个产品的部署方式和使用方式，和原生 OpenClaw 是一致的。
如前面介绍的，我们现在看到这么多厂商的这么多产品，不管是有自己的商业考量要卖更多自家云服务器还是AI模型的，还是开源公益的。
首要解决的问题就是 OpenClaw 的安装部署及使用的复杂性问题，是为了让更多普通用户能够更简单的上手使用。
当然这个问题是因为原版 OpenClaw 项目定位、架构设计、维护成本等原因带来的，并非是技术上无法实现。
OpenClaw 定位偏开源框架，主打高自定义、高扩展性和高灵活度，桌面 APP 会屏蔽底层操作，牺牲自定义能力。
📐 三种形态横向对比
我们可以看到，桌面端对于普通用户来说是相对最为友好的，这个也应当是后续各厂商的主要产品方向。
但是它最大的问题是，如果需要24H在线，需要本机常开，多数用户的办公主力电脑要么常常移动，网络环境发生变化，要么可能会遇到关机/重启/断电的情况。
而且如果在办公电脑上使用，还会和其他办公用软件争夺性能，可能会影响效率和体验。
除非我们有一台旧主机或者买一台 Mac mini，然后还要考虑放置，以及网络和供电问题。
虽然当下这些问题并不难解决，但是我们有一个更聪明的方案——那就是在云服务器上，部署桌面端封装APP。
可是这样好像又不如直接在云端装载一个原版 OpenClaw，但原版 OpenClaw 上手难度又比较高。
怎么办？
这里可能有一个产品更加适合中国体制宝宝，那就是阿里的开源CoPaw。
本来我差点把 CoPaw 归类到了本地熟食虾（桌面端封装）一类，后来发现它没有 APP 封装，而是与 OpenClaw 一样的命令行安装，以及通过 Web Dashboard 配置。
如果要在本地安装，只需先安装 Python，然后三条命令即可安装并启动：
如果考虑本地难以24H在线，且为了隔离风险，又不想花钱买 Mac mini 的话，那就可以在云端部署 CoPaw。
架构其实和云服务器部署 OpenClaw 一模一样。
并且，在阿里云上一样可以通过模板直接部署带有 CoPaw 的云服务器实例，体验也是无比丝滑。
那这样在云服务器部署，CoPaw 和 OpenClaw 几乎没有区别。那它有啥优势？我问豆包，是这么说的：
简单来说，就是使用更简单、更安全、更贴合国内场景。那到底是不是这样，OpenClaw 是否真的会难用很多，那就见仁见智了。
🏆 综合比较与怎么选
写到这里，我已经燃尽了。
原本以为横评和科普，比教程好写多了，但实际上这篇前后断续写了三四天，OpenClaw 都新发了2个版本。
一方面是产品实在太多了，另一方面 AI 检索的信息总有出入，不仅是豆包，Claude 一样，还得人为修订。
最后开了各种云平台账号就不说了，我电脑也变成了各种品类龙虾养殖场，简直像养蛊。
桌面端里面我个人觉得 WorkBuddy 的产品成熟度要高一点，然后点名批评 AutoClaw，唯一一个安装不能选路径，默认直接装C盘的。
虽然差别不大，但是有点讨厌这种不能自主控制的感觉。
🎯 对读者的选型建议
🔐 安全提醒
OpenClaw 类产品的核心是「系统级 AI Agent」，它能读文件、执行命令、访问应用。
工信部已发布安全预警，1Password 也披露了有人借 OpenClaw 向 macOS 用户植入恶意软件的案例。
如果在本地物理机安装，务必注意你的使用方式，即使是云端，也得小心甄别 Skills 的来源，保护数据与隐私安全。
最后念叨几句
本来，我是打算写系列保姆级部署教程的。
自己还在研究着呢，SaaS 版出来了，桌面端出来了，手机端也出来了。
各大厂商联手，把教程的存在价值给一并消灭了。不过某种意义上，这才是技术进步应有的样子。
因为大众级应用，不应该需要教程。
有人说，我一定要体验这些产品吗，不用行不行。
我觉得行。
我记得之前在X上看过一个推文，大意是如果有人告诉你已经用 OpenClaw 赚了多少钱，要么是想卖你课，要么就是骗子。
当前的 AI Agent 确实一定程度上提升了某些场景的生产力，但距离每一个人都没它不行还有段距离。
我们可以来看一张图，这是我把360弹窗广告里诱惑你下载其"OpenClaw"的功能清单，让AI重新排了个版。
你可能会发现，大多数它能做的事情你并不需要。
又或者那些你需要的功能，常规AI工具就能够实现，比如说豆包。就更不用提 Claude Code 了，当然 Claude 也出 Cowork（桌面端智能体）。
所以你无需过于焦虑，感兴趣、有时间、有需要，选择一两个试试就行。
而如果要作为生产力工具，首先要梳理的是自己的工作流程，不是研究发展中的工具。
并且如果让我来说，风头过后，可能会有很多产品会迅速退出舞台，因为这些工具功能上并无实质的差别。
能够笑到最后的，在产品功能设计及应用场景探索方面一定要有充足的资源投入。
然后还要投入巨量的宣发，否则太难被用户知悉。这次如果不是测评，很多应用我听都没听过，这还是在我各种社交媒体已经充斥AI资讯的情况下。
所以即使大家再怎么不喜欢鹅厂，我却相信它总有一席之地。
虽然当前自有的混元模型还不够强力，但是目前AI模型都是分销的模式，鹅厂产品完全可以接入其他模型。
然后腾讯财力和产品力确实更胜一筹，加上自身就有流量业务，不仅能够利用自己的流量生态宣发产品，还能够赚其他产品的投流费用，以战养战。
另外一个我觉得虽然当前还没有桌面端 Claw 工具，但一旦入场就绝对是顶流的，是字节。和腾讯一样的优势，而且模型能力、豆包装机量略微领先。
当前自己已经有了 ArkClaw，扣子也能部署 OpenClaw。是否有可能再对豆包进行一个升级，打通本地文件和执行命令，那直接起飞。
只不过目前豆包是免费的，字节的商业化考量我就没有能力进行分析了。
好了，行文至此已经快8k字了，好久没有写这么长的内容了。
因为感觉读者朋友们很难有足够的注意力和耐心进行长文阅读。
如果你真的看到了这里，有什么想分享的，或者发现我前文有内容有错误，都可以在留言区讨论。
🌸 完结撒花 🌸
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