OpenClaw + MiniMax M2.7：AI Agent 开始自己干活了

以前养龙虾要手把手教，现在说一句它自己搞定。

2026年朋友圈里最火的事是什么？

不是拜年，不是红包，而是养龙虾。

这里的「龙虾」，说的是 OpenClaw——那个能让 AI 帮你自动干活的工具。

但养过龙虾的朋友都知道，这玩意儿聪明程度完全取决于你用的模型。

用贵的大模型，成本高得肉疼；用便宜的吧，又笨得让人着急。

直到3月，MiniMax 发布了 M2.7，这个局面可能被彻底改变。

01 M2.7 什么来头？

先说背景。

OpenClaw 的作者 Peter Steinberger 早就公开说过：用 MiniMax 模型跑 OpenClaw 是个不错的选择，成本只有主流模型的 5%。

什么意思？就是原来花 100 块，现在只要 5 块。

但便宜归便宜，之前大家还是有点犹豫：便宜这么多，能好用吗？

这次 M2.7 的发布，算是给了个答案。

看跑分数据：

• 工具调用能力：全球第一梯队

• 指令遵循能力：超越 Claude Sonnet 4.6

• 复杂任务处理：相比 M2.5 全面提升

更关键的是，M2.7 带来了一个新能力：自主构建复杂 Agent Harness。

说人话就是：它能自己搭框架、调工具、干活，不用你手把手配置了。

02 实际用起来什么样？

光看数据没感觉，来点实际的。

有人做了个测试，第一次给 M2.7 的指令很明确：

项目启动失败，帮我排查。

结果符合预期：执行命令、定位问题、修复，一气呵成。

但第二次测试，才是重头戏。

测试者什么都没说，只丢了一句话：

这是前任开发者移交给我的项目，帮我全面评估一下现状。

接下来发生的事，有点超出预期。

M2.7 没有问任何问题，直接开始自主探索：

• 调用 35 次工具

• 读取项目文件

• 运行诊断命令

• 逐层排查问题

• 甚至还主动做了安全扫描

全程耗时：1 分 29 秒。

全程没有打扰用户一次。

03 对 OpenClaw 用户意味着什么？

说白了，三件事。

第一：成本大幅降低

之前用 GPT-4 级别的大模型跑 OpenClaw，一天可能几十上百块。

现在用 M2.7，成本只有 5%，一天几块钱就能搞定。

对于想长期用 OpenClaw 自动化工作流的人来说，这是实打实的省钱。

第二：门槛大幅降低

以前用 OpenClaw，你得会：

• 设计工作流

• 配置各种工具

• 反复调试 prompt

• 出了问题还得自己排查

现在 M2.7 能自己搭框架、自己调用工具、自己排查问题。

你只需要说清楚想要什么结果。

第三：效率大幅提升

以前一个复杂任务，可能要来回调试好几次。

现在 M2.7 能主动判断、主动执行，甚至能发现你自己都没注意到的问题。

还是那个项目评估的例子：1 分 29 秒，35 次工具调用，零打扰。

这效率，放在以前不敢想。

04 怎么用起来？

两种方式。

方式一：本地部署 OpenClaw + M2.7

如果你已经有 OpenClaw 环境，直接在配置里把模型切换到 MiniMax M2.7 就行。

需要获取 MiniMax API Key，然后在 OpenClaw 的配置文件中设置模型提供商和密钥。

方式二：直接用 MaxClaw

如果不想折腾环境，可以用 MiniMax 官方推出的云端服务 MaxClaw。

这是基于 OpenClaw 打造的云端版本，开箱即用，默认就用 M2.7 模型。

内置了长期记忆、工具调用、定时任务、多平台接入等能力。

适合不想折腾技术细节，只想快速用起来的用户。

写在最后

这次 M2.7 的发布，给我的感觉不是简单的「又出了一个新模型」。

而是一个信号：AI 开始从「被动响应」变成「主动判断」了。

以前我们用 AI，本质上是「喂指令」：告诉它做什么、怎么做、出了问题怎么改。

现在，AI 开始会自己判断什么重要、自己决定下一步干什么、甚至能发现你自己都没注意到的问题。

这种变化，放在 OpenClaw 这样的 Agent 框架里，意味着「养龙虾」这件事的门槛正在悄悄降低。

以前需要花大量时间调教 Agent、设计工作流、反复纠错。

现在，你只需要告诉它你想要什么结果。

AI 和人之间的协作方式，正在被重新定义。

互动话题： 你在用 OpenClaw 吗？最想让它帮你自动化什么工作？评论区聊聊。

好了，是不是很简单，今天的分享就到此结束，咱们下回见； 如果觉得文章对你有帮助，记得点。赞。转。发。收。藏喔！

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