夜雨聆风
OpenClaw 和 OpenAI 已经打到家门口了，Anthropic 再不出手就不礼貌了。
北京时间昨天夜里，Anthropic 宣布对旗下 Claude Code 与 Claude Cowork 进行关键更新：
AI 不再只是调用工具，而是可以直接“操控你的电脑”。
这被业内认为是 Claude 体系迄今为止最激进的一次能力跃迁。
更新后的 Claude 不再局限于 API 或预接入工具，而是可以：打开本地文件、使用浏览器、操作开发工具（IDE 等）、控制鼠标、键盘与屏幕进行交互，当系统没有现成的工具接口时，Claude 会像人类用户一样，无需任何复杂设置，就直接在屏幕上执行操作——点击、滚动、导航页面，甚至完成完整任务流程。
目前，Claude 电脑版功能最初将面向 macOS 上的 Claude Pro 和 Claude Max 订阅用户开放。该功能目前仍处于研究预览阶段，因此将根据 Anthropic 的用户反馈持续进行调整。此外，它还将支持与 Anthropic 的 Dispatch 功能配合使用，该功能允许用户在手机和电脑上通过一次连续的对话与聊天机器人进行沟通。
具体而言，Claude 是如何操控电脑的？
在执行任务时，Claude 会优先调用最精确的工具，例如关联 Slack 或 Google Calendar 的插件。若没有直接的插件支持，Claude 则会接管你的浏览器、鼠标、键盘和屏幕。它会根据需要滚动页面、点击图标并探索操作路径。值得注意的是，在进行实质操作前，Claude 始终会征求用户的明确许可。
为了保障安全，Anthropic 构建了多层防护机制以降低风险（包括防止提示词注入攻击）。系统会自动扫描模型激活状态以监测异常行为。用户不仅可以随时中断 Claude 的操作，且 Claude 在访问新应用程序前必须获得授权。
不过，官方也坦言：相比于代码编写或文本交互，“电脑操控”仍处于早期阶段。Claude 可能会犯错，且安全威胁在不断演变。建议用户先从信任的应用开始尝试，避免涉及敏感数据。出于安全考虑，部分应用在默认情况下是禁止访问的。
为了配合这次关键更新，上周，Anthropic 发布了 Dispatch 功能（现已支持 Claude Cowork 和 Claude Code）。该功能打破了设备壁垒，让你可以通过手机与电脑端发起持续对话。
通过 Dispatch，用户可以让 Claude 每天早上自动检查邮件、每周汇总数据，或者开启一个自动处理报告与拉取请求的任务。
由于具备了操控电脑的能力，Dispatch 变得更加实用。即便用户不在电脑前，Claude 也能代劳：
通勤途中：在火车上通过手机指挥电脑，为你生成一份晨间简报。
开发协作：修改 IDE 代码、运行测试并提交 PR。
硬件管理：实时跟进你的 3D 打印项目进度。
目前，Claude 的电脑操控功能仍处于实验阶段。 Anthropic 表示，复杂任务可能需要多次尝试，且由于是通过模拟屏幕操作，速度会比直接的 API 集成慢一些。
Claude 此次“可直接操作电脑”的更新，不仅在产品层面引发关注，也迅速在开发者与 AI 社区中激起了强烈反响。从实际体验来看，第一批尝鲜用户已经开始将其投入真实工作流中，而反馈呈现出一个共识：这不再只是一个聊天机器人，而是开始具备“干活能力”的系统。
有位网友在 X 上写道：
“今天一整天都在用它。没出多少错，反而感觉问题更多出在自己这边。感觉完成了不少工作。我为我的网站做了很多 SEO 优化。能够在浏览器中使用 Claude 来直观地理解上下文，这彻底改变了游戏规则。“
更广泛的讨论，则集中在这项能力的行业意义上。不少开发者认为，这是迈向“实用型 AI”的关键一步。
有评论指出，过去的大模型主要停留在内容生成层面，而现在，Claude 开始能够打开应用、浏览网页、执行操作链路，这使它更接近“数字操作员”而非传统意义上的助手。一旦这种能力在稳定性和覆盖范围上持续提升，AI 的角色将发生根本转变——从辅助工具，转向可以独立完成任务的执行主体。
不过，社区的讨论并非一边倒的乐观。在认可能力跃迁的同时，开发者也在密集讨论其边界问题。最核心的关注点集中在三个方面：复杂流程中的稳定性、权限与安全控制，以及对敏感数据的处理能力。
有观点认为，如果 Claude 在多步骤任务中出现误操作，或在权限控制上存在漏洞，其风险将远高于传统聊天式 AI。因此，是否能够在“强执行能力”与“高可靠性”之间取得平衡，将决定这项能力能否真正落地。
值得注意的是，一些具备一线经验的从业者给出了更细致的观察。一位前 Google 员工表示，自己在使用 Claude 协作模式时，最惊讶的并不是执行能力，而是其 对模糊指令的理解能力。“我只是让它‘整理一下这个文件夹’，它就自动去浏览、分类、重命名文件，没有反复确认细节。”在他看来，这种能力的关键不在自动化本身，而在于 AI 已经开始理解“人类真实意图”，而不是逐条执行显式指令。
与此同时，社区中也出现了明显的“路线对比”声音。
有用户直言，相比此前依赖复杂配置与开源生态的 Agent 方案，Claude 这种由大厂主导、强调安全与产品化的路径，更像“正规军”。甚至有人直接表示，不再倾向使用如 OpenClaw 这类相对开放但复杂的系统，而是更愿意选择 Claude 这样“即开即用”的方案。这种评价背后，实际上反映的是用户对 稳定性、易用性与安全性的重新排序。
还有不少用户认为，Claude 新更新的功能将“杀死”OpenClaw。
整体来看，Claude 这次更新所引发的讨论，已经超越了单一功能层面。它触及的是一个更核心的问题：当 AI 开始真正操作计算机，人类与软件的关系是否会被重写。从社区反馈来看，答案正在逐渐倾向于肯定——但前提是，这种能力必须足够可靠、可控，并能够在真实复杂环境中持续运行。
还有用户认为，Claude 是在向 OpenClaw 的路径靠拢，但是比 OpenClaw 好十倍。
但也有用户吐槽，此次更新仅限 macOS 用户，让 Windows 用户失望了。
有用户由此推测为什么 Anthropic 没有收购 OpenClaw，因为他们也早就想这么做了，而且做得更好。
没错，Claude 此次的更新和这阵子爆火的 OpenClaw 干的活儿有异曲同工之处。
而就在 Anthropic 发布 Claude“计算机使用能力”的同一时间窗口，已经加入 OpenAI 的 OpenClaw 创始人对外披露，OpenClaw 也迎来重大更新，不仅提升了大脑（模型）的智商，还彻底翻新了它的手脚（插件系统）。
对插件系统的重构是本次更新最亮眼的地方。OpenClaw 将以前的旧插件接口（扩展 API）停用了，并新上线了全新的官方插件开发工具包（SDK）。开发者可以写出的功能会更稳定，运行更顺畅。
官方还明确了 ClawHub 将是以后下载、安装插件的首选。就像手机的 App Store 一样，这能保证用户安装的插件是干净、安全、没有广告或病毒的，整个生态环境更纯净。
此外，针对 Windows 系统还增加了专门的拦截机制，加固了软件运行的环境。
除了插件系统外，OpenClaw 的“大脑”——模型也升级到了 M 2.7、GPT-5.4。
在 UI 上也有更新，包括长对话压缩机制、安卓端深色模式、多平台通知功能等都进行了精细打磨。
此次更新向外界释放了一个明确信号：OpenClaw 要开启“生态通吃”的兼容性进化，3.22 版本正式打通了与 Claude、Codex 以及 Cursor 三大顶流开发工具的边界。
通过自动映射机制，这些外部工具的插件包（Skills）可以无缝接入 OpenClaw 的技能体系。这意味着，那些你在 Cursor 里用得顺手的顶级插件，现在可以“一键迁移”到 OpenClaw 中跑起来。从一个深耕自研的封闭框架，转变为一个吸纳全球开发者红利的开放平台，OpenClaw 这一步走得既狠又准。
无论如何，两个顶级 Agent 项目同一日发布更新，对于开发者来言总是利好的，这意味着大家有更多更好的选择。
从目前的发展来看，无论是 OpenClaw 所代表的“系统化 Agent 路线”，还是 Claude 这次选择的“直接操控电脑”路径，本质上都在逼近同一个目标：让 AI 真正替人完成工作，而不仅仅是提供建议。前者强调结构化、可扩展和长周期任务执行能力，更像是在搭建一套“AI 操作系统”；后者则通过模拟人类操作，降低使用门槛，把执行能力快速带到真实应用场景中，更接近“即插即用的数字员工”。
两种路径各有优势，也各有尚未解决的难题。
问题也随之变得直接——如果是你，会更倾向于 Claude 还是 OpenClaw？
在 AI 开始真正接管工作的时代，用户的选择，或许也会反过来决定这场路线之争的最终走向。
参考链接：
https://claude.com/product/cowork#dispatch-and-computer-use
https://x.com/claudeai/status/2036195789601374705
https://github.com/openclaw/openclaw/releases/tag/v2026.3.22-beta.1
https://www.engadget.com/ai/claude-code-and-cowork-can-now-use-your-computer-210000126.html
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OpenClaw 出圈，“养虾”潮狂热，开年 Agentic AI 这把火烧得不可谓不旺。在这一热潮下，自托管 Agent 形态迅速普及：多入口对话、持久记忆、Skills 工具链带来强大生产力。但这背后也暴露了工程化落地的真实难题——权限边界与隔离运行、Skills 供应链安全、可观测与可追溯、记忆分层与跨场景污染、以及如何把 Agent 纳入团队研发 / 运维流程并形成稳定收益。
针对这一系列挑战，在 4 月 16-18 日即将举办的 QCon 北京站上，我们特别策划了「OpenClaw 生态实践」专题，将聚焦一线实践与踩坑复盘，分享企业如何构建私有 Skills、制定安全护栏、搭建审计与回放机制、建立质量 / 效率指标体系，最终把自托管 Agent 从可用的 Demo 升级为可靠的生产系统。
