夜雨聆风
一、引言
先来一张桌面agent队列
如果你是个程序员，2024年到现在你大概率经历过这样的心路历程：一开始觉得AI写代码是"人工智障"，后来偷偷用ChatGPT帮忙改bug，到现在已经离不开各种OpenClaw了——没错，真香定律虽迟但到。
国内OpenClaw市场现在热闹得像早高峰的地铁。阿里云通义灵码、百度文心快码、字节豆包MarsCode、腾讯云AI代码助手，四大厂牌打得火热，个个都宣称自己"更懂中文程序员"。通义灵码仗着阿里云生态到处撒网，文心快码背靠百度搜索数据稳扎稳打，豆包MarsCode财大气粗疯狂送额度，腾讯云则默默把产品塞进了微信开发者工具里——各显神通，各凭本事。
更骚的操作是那些"不按套路出牌"的选手。SCNet、AtomGit这类社区平台，上来就甩你几十万Token："拿去用，不够再要！"飞书妙搭直接把自己焊死在飞书生态里，你用了飞书？那顺便用我呗。猎豹的傅盛更绝，搞了个EasyClaw跟桌面Agent绑定，仿佛在说："别的工具是插件，我是你电脑的一部分。"
2026年最魔幻的是，OpenClaw们已经不满足于当"代码补全工具"了，它们想当"编程合伙人"。你描述需求，它写代码；你喝咖啡，它修bug。虽然偶尔还是会写出让人血压飙升的代码，但不得不承认——它写得再烂，也比你熬夜到凌晨三点的脑子清醒一点。
总之，国内OpenClaw市场正处于"卷得飞起但还没卷出胜负"的阶段。这是最好的时代：免费额度多、选择余地大、各家都在拼命讨好你。至于选哪个？往下看，我来把底裤都扒干净。
评测选品说明：为什么选择这11家平台
精力有限，因为我懒，感兴趣的可以找投资人做一个竞品分析。
阅读指南：本文评测的8个核心维度（模型支持、IM接入、成本、部署方式、插件生态、安全合规、中文能力、团队协作），不一定都涵盖，看心情。如果有说错的那就错了吧，变化太快了，我也不能保证随时正确。
二、横向对比总表
三、各平台深度评测
3.1 阿里云OpenClaw
阿里云的openclaw需要先购买服务器，才可以在服务器中安装openclaw进行使用。不过现在一般购买服务器时，都会给安装好，并且支持一键更新。
模型支持能力
只支持阿里云百炼和coding plan中的模型。想用第三方模型的话，需要去openclaw的命令台中，在~/.openclaw.json中自行配置。
IM工具接入
IM工具需要自行在工具里配置好后填入这里。
成本与性价比
需要购买服务器和模型，服务器目前有79一年的2G2核海外服务器，峰值带宽要比腾讯云给的多，但是处理器较弱。
服务器79+百炼coding plan 40元/月=120元/月
部署方式
云端部署
安全与合规
部署在云上，不在云上处理核心文件的话，随便它折腾。
优缺点总结
优点：
生态整合度高 — 如果你已经在用阿里云的服务器、OSS、RDS，那OpenClaw几乎是无缝接入，账号体系、计费体系、权限管理全部打通，不用来回切换平台。
通义大模型加持 — 背靠阿里自研的通义千问系列，中文代码理解和生成能力在线，写注释、写文档这种"程序员最烦的事"做得还算靠谱。
缺点：
价格不算亲民 — 免费额度用完之后，按量计费的价格在云厂商里属于中等偏上，个人开发者可能会肉疼。
模型选择受限 — 主要绑定通义系列模型，想用GPT5.4、Claude Opus这类第三方模型？不好意思，得自己想办法接。
飞书/钉钉接入一般 — 毕竟不是自家产品，IM工具集成体验不如飞书妙搭、WorkBuddy这种原生选手。
3.2 腾讯云OpenClaw
腾讯云与阿里云类似，不同点在于其配置界面不太一样，另外配置对应的价格也不太一样。腾讯云服务器虽然也有79一年的，但它是国内服务器，带宽峰值只有30MBpS，配置却高一点，是4核4G的，运行小龙虾足足了。
腾讯云服务比阿里云好在其配置选项多，且支持第三方自定义模型。其实就是把小龙虾里的openclaw.json文件给你放在界面上了。
可以看到图中，除了可以像阿里云百炼一样使用自家的模型，竟然也能支持别家的模型coding plan，格局拉满！当然，也可以自定义模型，可以自定义skill，比阿里云多不少功能。
成本呢与阿里云接近，79的服务器费用+40/月的coding plan =120/月左右。 另外，腾讯云服务器3月31日前有活动，可以38元抢到。
3.3 SCNet社区版（赠Token）
SCNet又叫超算互联网，由国家/区域超级计算中心、从事超算相关领域的企业、应用软件单位、支撑单位，高等院校及科研机构等具备独立法人资格的单位或组织构成。也是妥妥的国家队了，这波属于国家队下场支持大家“养龙虾”。
3月24日前，你可以直接在网站领取一只龙虾，并且有一千万token给你使用，支持minmax2.5等主流模型。给的配置也还不错，2核4GB，可以运行多数任务了。
但它部署IM工具就比较麻烦了，他没有图形界面给你填各种配置参数，只有一个接口文档供你参考。所以如果你要部署在第三方claw中，或者飞书中使用的话，我建议你使用easyclaw和飞书妙搭（后面会讲），作为备用模型使用，毕竟白送的羊毛不薅白不薅。
优缺点总结
优点：
真·免费 — 赠送Token额度大方，白嫖党天堂，学生党和个人开发者零成本入门。轻量无负担 — 不用绑卡、不用实名认证那么繁琐，注册即用，门槛低到极致。模型接入灵活 — 部分社区版支持自行配置API Key，想用啥模型自己说了算。
缺点：
稳定性看运气 — 社区维护资源有限，高峰期可能卡顿甚至宕机，不适合生产环境。功能相对简陋 — 代码补全、智能问答这些基础功能有，但企业级功能基本为零。
数据安全存疑 — 代码上传到哪里、怎么存储，透明度不如大厂，敏感项目需谨慎。
售后靠缘分 — 没有专职客服，出问题要么等社区大佬回复，要么自己摸索。
3.4 AtomGit社区版（赠Token）
AtomGit又叫GitCode平台，依托CSDN开发者社区，是国内众多代码托管平台之一。借着AI之风，他们现在赠送许多token以及免费使用的大模型，来增加访问量。
他们现在免费赠送两千万的token来帮助大家使用openclaw，并且一键部署在他们平台。
虽然可以薅羊毛，但是其毕竟是面向开发者社区的，对于普通用户来说，部署虽然容易，但是接入飞书甚至接入各类第三方GUI中，可是有门槛了，需要在其openclaw原始页面或者命令行中自行配置。
优缺点总结
优点：
代码托管+AI一体 — 在Git仓库里直接调用OpenClaw，提交记录、代码审查、AI辅助一条龙。
赠送Token友好 — 和SCNet类似，对个人开发者慷慨，适合开源项目维护者。
缺点：
通用开发场景弱 — 离开Git工作流，纯本地IDE里的体验不如专业OpenClaw工具。
模型能力中规中矩 — 代码生成质量够用，但和第一梯队比还有差距。
生态规模有限 — 插件、扩展、第三方集成都不如大厂丰富。
商业化前景不明 — 社区项目能活多久、免费额度能持续多久，都是未知。
3.5 腾讯WorkBuddy
腾讯workbuddy的龙虾是内置在其agent中的，其可以使用的模型也有目前主流的国内顶级模型6种，并且它是部署在本地的。
既然是在本地，虽然可以配置各个IM工具，但那就意味着，如果要通过飞书等工具使用这种本地的龙虾，这个软件你就不能关闭（类似于各种服务启动后终端不能关闭）。
由于刚发布时实在是太“毛坯”了，目前workbuddy给新注册用户赠送5000积分，如果连续登录7天，每天还有100积分赠送，每个月再送500积分，属实是想让你留下来了。
优缺点总结
优点：
IM原生体验 — 在聊天框里@一下就能写代码、查bug，不用切窗口，摸鱼更隐蔽（不是）。
腾讯生态打通 — 企业微信,团队协同时信息流不断裂。
上手零门槛 — 不用装IDE插件，有浏览器就能用，非技术同事也能轻松参与。
权限管理到位 — 企业级功能继承腾讯系产品的成熟度，管理员控得住场面。
缺点：
重度IDE用户嫌弃 — 习惯了VS Code里深度集成的开发者，会觉得WorkBuddy"太轻了"。
复杂项目hold不住 — 多文件重构、大型代码库理解这类重活不是它的强项。
模型选择受限 — 主要是腾讯混元，想换模型比较麻烦。
离开腾讯系就萎了 — 如果你团队不用企业微信，它的价值大打折扣。
3.6 飞书妙搭
飞书妙搭是飞书出品的一个龙虾，深耕于飞书体系中，所以它的部署方式是最简单最便捷的，我算了一下总共需要三步：第一步，打开飞书妙搭。
第二步，领取龙虾。
第三步，创建成功并连接飞书。
搞定！
飞书妙搭还可以让它帮你配置第三方模型，就拿上面的超算互联网给的羊毛来说，直接告诉他配置参数，它就可以把默认的妙搭模型，换成你的第三方模型了。
但是飞书妙搭也是要使用积分的，但使用第三方模型是否会消耗积分我还没测试过，感兴趣的朋友可以测试一下。
优缺点总结
优点：
飞书生态完美融入 — 文档里写需求、多维表格里管任务、妙搭里写代码，三位一体。
低代码/无代码友好 — 不会写代码的产品经理也能用自然语言描述需求，AI帮你生成。
企业级协作成熟 — 权限、审批、审计这些B端功能飞书本来就强，妙搭直接继承。
缺点：
专业开发场景受限 — 写业务脚本、自动化流程很香，但搞大型软件工程力不从心。
代码质量参差 — 生成的代码能跑，但工程化、可维护性方面需要人工把关。
绑定飞书过深 — 不用飞书的团队基本无缘，迁移成本极高。
3.7 阶跃AI-stepclaw
阶跃AI是我一直在使用的一款桌面agent，由阶跃星辰出品。他们家一直很低调，专门在agent发力，据说目前快要港股上市了。（打新能不能轮到我啊！） 借着龙虾热，他们也推出了自己的stepclaw，虽然都是agent，但内置模型使用的是自有模型，暂时无法配置第三方模型。
接入飞书的话也很简单，直接在对话框点击飞书的图标，过去创建机器人就可以配置了。
比较惊艳的是，他们家可以在手机上使用stepclaw，并与PC端同步，不会因为PC端掉线，手机端也掉线。
优缺点总结
优点：
自研模型有亮点 — 阶跃星辰自家大模型在特定场景（如长文本理解、数学推理）表现突出
差异化定位清晰 — 不搞大而全，专注做深特定场景，比如科研计算、数据分析
技术迭代快 — 创业公司没有大厂包袱，新功能、新模型上线速度快
客服响应及时 — 用户少反而服务好，反馈问题能得到真人快速回复
缺点：
品牌知名度低 — 很多开发者没听说过，选型时容易被忽略
生态建设初期 — 插件、集成、文档都不如成熟产品完善
3.8 腾讯QClaw
Qclaw是腾讯电脑管家出品，目前还需要邀请码才可以使用。不过它主打一个本地部署+连通微信。（虽然workbuddy也可以连微信）
目前它的完成度较低，支持的模型说是自有模型，也可以支持第三方模型。但功能实在不敢恭维，我就测试让它打开我桌面上的文件，这个任务都无法完成，产品的可用性实在太低。
另外，连通微信后如果想通过微信给他发号施令，这个软件需要一直开着，不能关闭，这点workbuddy也是一样的。还有就是微信接收到的信息都是文本类型，不能像飞书那样可以支持标签或者.md格式，所以有时候聊天就会看的很难受。
优缺点总结
优点：
大厂资源背书 — 腾讯出品，服务器稳定、资金充足，不用担心突然跑路。
安全合规齐全 — 企业级认证完备，对数据安全敏感的客户更放心。
缺点：
产品定位模糊 — 和腾讯云OpenClaw、WorkBuddy的功能边界不清，用户容易 confused。
创新力度不足 — 大厂内部资源分散，QClaw的迭代速度和声量都不如预期。
社区活跃度低 — 用户群体相对小众，第三方教程、插件生态不够丰富。
飞书/钉钉支持弱 — 腾讯系产品，对竞品IM的接入自然不上心。
3.9 EasyClaw（元气AI桌面Agent）
easyclaw是猎豹公司出品的一个国产openclaw，也是傅盛着重推广的一个（自家的嘛可以理解）。 不过完成度确实很高，分为国内版和海外版，除了支持自定义模型之外，也支持国内国外的各类模型，你们懂的。
easyclaw是本地化部署的，也有不错的技能商店和子龙虾（子agent）商店，号称有3万个傅盛搞的skills，有兴趣可以试试。
目前海外版每天会刷新200积分供使用，用最贵的那个模型也就不到5轮对话吧。
easyclaw链接IM工具可是一绝，直接扫码就能完成配置，非常迅速。
同时，它还继承了元气AIBOT的手机APP控制功能，可以在手机版easyclaw上控制PC上的claw，做到远程开关机、操作文件等功能，还是不错的。
另外： 着重推荐元气AIBOT，其桌面agent的能力我认为甚至要超过阿里的Qoderwork、minmax agent等大厂产品，它家的操作逻辑是全屏幕视觉识别进行操作，有点新能源汽车视觉模型的感觉了，操作非常准确。我发布过一个自动化任务，连需要点什么按钮我描述后，它都能找到，非常惊艳！
优缺点总结
优点：
本地部署能力强 — 代码不上云，隐私敏感型用户的福音，金融、医疗行业适用。
桌面Agent形态新颖 — 不只是IDE插件，而是系统级助手，能跨应用协作。
与元气AI协同 — 结合桌面自动化能力，能做的事情比纯代码助手更多。
缺点：
功能相对封闭 — 和云端OpenClaw比，协作、分享、云端同步这些功能受限。
生态规模小 — 相对小众，遇到问题能搜到的解决方案不多。
3.10 LobsterAI
有道龙虾！今年过年前国外龙虾热的时候，他们家就出了，相对来说完成度很高的一款产品。
由于不是模型厂商，所以支持的是第三方模型，且种类也很多，支持自定义Anthropic 兼容和OpenAI 兼容的API格式。同理，如果你有上述第三方的“羊毛”，用在这里也是不错的。
优缺点总结
优点：
垂直场景深耕 — 在特定领域（如数据分析、可视化、脚本编写）有专门优化。
开箱即用体验好 — 不用复杂配置，注册即用，对新手极其友好。
迭代响应快 — 团队规模适中，用户反馈能快速转化为产品改进。
缺点：
品牌知名度有限 — 市场推广力度不如大厂，很多潜在用户不知道它。
企业级功能待完善 — SSO、审计日志、私有化部署这些B端刚需还在建设中。
第三方集成较少 — 和主流IDE、IM工具的对接不如成熟产品完善。
3.11 Autoclaw（澳龙）
智谱AutoClaw是智谱AI推出的智能编程助手，背靠清华KEG实验室的技术积累，主打"学术级技术+工程化落地"的路线。
澳龙有专门给龙虾优化的模型GLM-5Turbo,也支持添加自己的第三方模型。GLM-5-Turbo 是面向 OpenClaw 龙虾场景深度优化的基座模型。重点增强了以下核心能力：
Tool Calling——精准调用，不掉链子：GLM-5-Turbo 强化了对外部工具与各类Skills的调用能力，在多步任务中更稳定、更可靠，让龙虾任务从对话走向执行。 Instruction Following——复杂指令拆解更强：对复杂、多层、长链路指令具备更强的理解和拆解能力，能够精准识别目标、规划步骤，并支持多智能体之间的协同分工。 定时与持续性任务——更懂时间维度，长任务不中断：针对定时触发、持续执行、长时间运行等场景进行了重点优化，能够更好理解时间维度上的要求，在复杂长任务中保持执行连续性。 高吞吐长链路——执行更快更稳：针对数据吞吐量大、逻辑链条长的龙虾任务，GLM-5-Turbo进一步提升了执行效率与响应稳定性，更适合进入真实业务流程。
不过目前澳龙采取的是积分形式，也是要购买的，新用户注册送2000积分，可以买积分，也可以买coding plan的模型。
接入IM工具也十分丝滑，不过支持的较少。
优缺点总结
优点：
GLM大模型底子硬 — 智谱的ChatGLM系列在中文理解、数学推理、代码生成方面口碑不错，学术背景和工程化能力兼具。
清华系技术基因 — 团队来自清华KEG实验室，技术文档写得扎实，论文复现能力强，适合对技术底层有执念的开发者。
中文场景优化到位 — 中文代码注释、中文需求描述的理解准确度在线，本土化做得比海外产品贴心。
API开放程度高 — 模型能力不仅限于自家产品，通过API可以灵活接入各种第三方工具和工作流。
缺点：
生态建设起步晚 — IDE插件、团队协作功能、第三方集成这些周边生态还在追赶第一梯队。
企业级功能待完善 — 私有化部署、SSO、审计日志等B端刚需功能不如云厂商成熟。
商业化路径不清晰 — 免费额度虽然大方，但长期商业模式和定价策略还在摸索中，企业采购时可能有顾虑。
钉钉接入一般 — 没有IM工具的原生优势，接入企业现有协作流程需要额外配置。
3.12 其他的国内openclaw
国内这波“龙虾热”，诞生了许许多多的“龙虾”，已经是“外来物种入侵”了！我不能全部一一评测了，感兴趣的可以去这里👇自己试试。
四、场景化选购指南
4.1 云厂商用户（已用阿里云/腾讯云）
推荐方案：优先使用同厂商OpenClaw 理由：生态整合、统一计费
4.2 预算敏感型个人开发者
推荐方案：SCNet/AtomGit社区版 理由：免费Token、零成本入门
4.3 飞书重度用户
推荐方案：飞书妙搭 或 腾讯WorkBuddy 理由：原生集成、无缝协作
4.4 注重隐私/本地化处理
推荐方案：EasyClaw、autoclaw 理由：桌面Agent、本地部署能力
4.5 追求模型能力上限
推荐方案：阶跃AI、LobsterAI 或 云厂商版 理由：自研模型、多模型支持
4.6 中小企业快速落地
推荐方案：LobsterAI 或 飞书妙搭 理由：开箱即用、低配置成本
五、给读者的建议
如何根据当前需求选择
选OpenClaw和选对象有点像——没有最好的，只有最合适的。先问自己三个问题：
第一，你在什么环境里写代码？ 如果你整天泡在阿里云控制台里管理服务器，那阿里云OpenClaw几乎是默认选项，账号互通、计费统一，省心。如果你团队全员飞书办公，那飞书妙搭或腾讯WorkBuddy能让协作更顺滑。反之，如果你是个独行侠，追求极致的代码生成质量，Cursor、LobsterAI这类独立产品可能更对你的胃口。
第二，你的预算天花板在哪？ 学生党、独立开发者、刚起步的创业公司，优先去SCNet、AtomGit等社区薅免费Token，或者蹲各家平台的限时赠送活动。小团队有一定预算但不想大出血，可以选EasyClaw这种本地部署方案，一次投入长期省流量费。中大型企业别纠结那点钱，直接上云厂商版或飞书妙搭，安全合规和团队协作能力才是正经事。
第三，你对代码隐私有多敏感？ 普通业务代码丢云端无所谓，但涉及核心算法、金融数据、医疗信息的，优先考虑EasyClaw本地部署，或者阿里云、腾讯云的私有化方案。别为了省几百块钱，把公司命脉暴露在风险里。
何时考虑切换平台
用了某个OpenClaw一段时间后，出现以下信号，说明该考虑换家了：
免费额度不够用，但付费性价比太低。 有些平台前期大方，后期收割，Token价格涨得比房租还快。这时候算算账，如果同等预算能在别家买到更多服务，别犹豫，跳。
模型能力跟不上业务需求。 刚开始写简单脚本够用，后来要做复杂架构设计、多文件重构，现有工具开始"智障"了。这说明你的能力成长超过了工具的边界，该升级了。
团队协作卡点越来越多。 两个人用的时候挺顺，二十个人用的时候权限乱成一锅粥，或者和现有IM工具、项目管理工具接不上。这时候云厂商版或飞书妙搭的企业级功能可能更适合你。
稳定性影响工作效率。 高峰期卡顿、偶尔抽风报错、客服响应慢如蜗牛——如果工具本身成了效率瓶颈，留着它过年吗？
多平台组合使用策略
成年人的世界不做选择，全都要。很多资深开发者其实同时在用多个OpenClaw，各司其职：
主力+替补模式。 选一个最顺手的当主力（比如Cursor），日常开发全靠它。同时备一个替补（比如SCNet社区版），主力掉链子或者额度用完时顶上，保证不耽误事。
场景分工模式。 复杂架构设计用模型能力强的（阶跃AI、智谱AutoClaw），日常代码补全用响应快的（腾讯云OpenClaw），团队协作用IM内置的（飞书妙搭），敏感项目用本地的（EasyClaw、AutoCalw）。各取所长，组合拳出击。
薅羊毛轮换模式。 各家平台的免费额度都领一遍，这个月用A家，下个月用B家，轮着来。适合预算紧张但时间充裕的个人开发者，缺点是每次切换都要重新适应交互习惯。
主内+主外模式。 公司内部项目用企业采购的云厂商版（安全合规有保障），个人 side project 用社区免费版或独立产品（自由度高、折腾得起）。公私分明，互不干扰。
最后一句忠告：OpenClaw市场变化快，今天的王者明天可能被反超。保持开放心态，定期关注新品，该试就试，该换就换——毕竟，工具是为你服务的，不是你供着的。
附录
附录A：术语解释
OpenClaw
OpenClaw（中文常称"龙虾"或"AI智能体"）是一种开源的AI助手平台，能够自主执行复杂任务。与传统只能回答问题的聊天机器人不同，OpenClaw可以连接多种工具和服务，自动完成代码编写、数据分析、文件处理、网页操作等工作流。它通过配置MCP（Model Context Protocol）协议扩展能力，让AI从"动嘴"进化到"动手"。
Token
Token是大语言模型处理文本的基本单位，可以理解为AI的"计费单元"。一个Token可能是一个汉字、一个英文单词，或一个标点符号。不同平台的Token计算方式略有差异，但大致规律是：1000个Token约等于500-700个汉字。OpenClaw服务通常按消耗的Token数量计费，或者赠送固定额度的免费Token。
API
API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）是不同软件之间"对话"的桥梁。在OpenClaw场景中，API通常指大模型提供的调用接口，开发者通过API Key（密钥）将第三方模型（如GPT-4、Claude）接入自己的OpenClaw实例，实现更灵活的模型选择。
MCP
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是OpenClaw扩展能力的核心机制。通过MCP，OpenClaw可以连接数据库、浏览器、代码编辑器、办公软件等外部工具，让AI获得"超能力"。简单来说，MCP就是OpenClaw的"插件系统"。
私有化部署
指将OpenClaw服务部署在企业自己的服务器或本地设备上，而非使用厂商提供的云端服务。这种方式数据不出内网，适合对隐私和安全要求极高的场景，但通常需要更高的技术能力和硬件成本。
IM工具接入
IM（Instant Messaging，即时通讯）工具接入指将OpenClaw集成到飞书、钉钉、企业微信、QQ等聊天软件中。接入后，用户可以在聊天框里@AI助手，直接通过对话完成代码编写、数据查询等操作，无需切换应用。
代码沙箱
一种安全隔离机制，让AI生成的代码在受限环境中运行，防止恶意代码或错误操作对主系统造成损害。企业级OpenClaw产品通常具备沙箱功能，确保AI执行代码时的安全性。
桌面Agent
运行在用户本地电脑上的AI助手形态，与纯云端服务相对。桌面Agent通常具备更强的系统操作能力，可以控制本地文件、软件、浏览器等，代表产品如EasyClaw、元气AI。
附录B：评测更新日志
2026年3月18日 version 1.0