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2026年开年，OpenClaw的爆火折射出大众对AI的核心期待已从被动问答转向 主动实操。也就是说，用户不再满足于AI提供信息，更希望它能直接完成任务、解放双手。
在这一趋势下，国产大模型头部企业MiniMax发布Expert 2.0专家级智能体与云端助手MaxClaw，将 AI 智能体开发门槛降至零，推动AI从对话工具向可落地实操的数字专家转型，让垂直领域专业流程的自动化不再专属技术人员。
Expert 2.0：自然语言定义SOP
终结提示词工程时代
在OpenClaw所代表的AI主动实操趋势下，MiniMax将Expert 2.0专家级智能体与云端助手MaxClaw组合为一套完整解决方案。前者负责构建可落地的专业流程智能体，后者则作为交互入口，让普通人无需技术背景就能调用、运行这些智能体。
过去，打造专业AI智能体需要繁琐的提示词编写、技能配置和MCP协议调试，非技术人员难以涉足。而Expert 2.0实现了从“提示词工程”到“自然语言定义SOP”的范式革命：用户只需用日常语言描述业务目标与流程，系统就能将其编译为严密的标准作业程序，再通过MaxClaw完成从指令到执行的全链路落地，降低打造专属专家智能体的门槛。
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核心技术原理
本方案通过自然语言解析与自动化配置，让用户可直接用日常语言描述需求，由元智能体自动分析任务、调取知识库生成SOP，并完成子智能体与第三方工具的协同编排。底层依托基于JSON-RPC 2.0的MCP（模型上下文协议），提供资源注入、标准化提示、工具函数三大核心能力，支持多种通信模式，适配本地与云端全场景部署，实现高效智能体协作与任务自动化。
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真实落地能力
在金融建模、行业研报等专业场景，Expert 2.0的表现出色：比如要求其为新能源车企做估值，它会自动注入DCF（Discounted Cash Flow，折现现金流模型）估值逻辑，抓取最新财报数据，配置敏感性分析矩阵，确保财务三表联动，最终交付可直接用于商业汇报的Excel模型；撰写行业研报时，能完成跨源数据验证、结构化排版，甚至给出可视化图表建议。目前平台已积累超1.6万个用户创建的专家智能体，覆盖技术开发、商业金融等多领域，还为用户提供15个免费创建额度。
MaxClaw：云端化重构OpenClaw
零门槛的数字工位
如果说Expert 2.0是AI智能体的“大脑”，那MaxClaw就是能落地执行的“超级躯干”。这款基于OpenClaw构建的云端助手，直击原生OpenClaw部署难、安全低、记忆弱的三大痛点，通过云端化、容器化、SaaS化重构，打造了开箱即用的企业级协同工具。
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核心技术升级
云端化解决三大行业痛点
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核心功能亮点
MaxClaw不仅覆盖了OpenClaw的核心功能场景，还增加了个性化定制与全流程记忆。用户可自定义智能体名称和性格，系统会记住对话细节并贴合用户偏好；同时预置丰富工具技能，后续还将推出移动端版本，真正实现“随时随地调用数字助手”。
M2模型家族：硅基心脏
支撑智能体的极致性能
Expert 2.0和MaxClaw的性能表现，本质上依托于MiniMax M2系列模型（M2/M2.1/M2.5）的算力供给。此系列模型从底层设计层面，优先服务于 AI 智能体的实际应用场景，而非单纯追求基准测试分数，其能力集中体现为长链路工具调用、高强度代码编写与自动化工作流执行，为智能体提供了高效的算力基础。
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核心技术优势
1.以M2.为代表的模型采用MoE混合专家架构，总参数规模达2300亿，推理时仅动态激活100亿相关参数，既保障了大规模知识储备能力，又实现了低算力消耗的高效推理。
该模型在SWE-bench代码推理任务中取得69.4%的得分，SWE-bench以真实GitHub Issue为任务场景，要求模型生成可解决对应问题的代码补丁，核心评价标准涵盖功能正确性、代码质量与测试通过率三大维度：功能正确性要求补丁完整修复问题且不引入新缺陷，代码质量需契合项目代码风格与维护要求，测试通过率则以补丁通过项目全部单元/集成测试为判定依据，最终以成功通过测试的Issue占比计算得分。
凭借这一评测体系，M2.1的得分已逼近GPT-5早期水准，同时其每秒100Tokens的推理速度是同级别竞品的2倍以上，API使用成本仅为Claude Sonnet 4.5的8%，进一步体现了该架构在性能与成本上的均衡优势。
2.Agent-First原生设计：伴随OpenClaw引爆AI实操热潮，MiniMax推出Expert 2.0与MaxClaw组合方案，直接降低技术门槛，让普通人也能轻松打造专业AI智能体。Expert 2.0实现核心突破：用户无需写代码，只需用日常语言描述业务流程，系统即可自动生成标准作业程序；搭配MaxClaw，能直接运行代码、操作浏览器、处理大规模文档，工具调用更稳定，可一站式完成全流程任务。
生态与未来：从工具到生产力
AI原生工作台来临
MiniMax此次升级，并非单纯的产品迭代，而是构建“通用大模型+垂直智能体生态”的关键一步，通过创作者经济和精细化定价，让AI智能体从“单一工具”升级为企业和个人的核心生产力。
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创作者生态
专业知识的变现引擎
平台构建创作者生态的核心目标，是把专业知识转化为可持续变现的基础设施。平台将推出创作者定价分成机制，并结合团队共享功能，让个人专业知识沉淀为团队的标准化能力资产，而非仅服务单次需求。
海外社区已形成成熟的 “Goldie Max 金矿系统” 变现路径，其逻辑围绕专业技能（Skills）的结构化与规模化展开：先通过 AI 压缩技能交付周期，将零散的专业能力固化为可复用的工作流模板；再依托该模板规模化生成数字产品，包括课程、脚本、插件、自动化流程等形态。最终实现创作者从 “按时间计费” 的传统模式，升级为 “运营数字分身与能力模板” 的规模化收益模式。
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精细化定价
算力平权，覆盖全场景需求
针对不同用户，MiniMax设计了阶梯式定价策略，从每月5美元的入门版（适合业余开发者）到每月999美元的企业版（支持规模化数字员工部署），相比海外巨头动辄几十美元起步的套餐，实现了AI算力的平民化，推动智能体在中小企业及一人公司的普及。
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行业突围
重度垂直SOP封装的差异化路线
在全球 AI 智能体竞争中，MiniMax避开OpenAI “通用全能”与Anthropic “视觉谨慎”的主流路线，选择重度垂直业务SOP封装。将金融、法律、审计等领域的专业Know-How固化为标准化模板，让AI输出可直接落地的商业交付物，而非泛泛的文字答案。
对比GPTs、LangChain等通用方案，这一模式的优劣势清晰：
优势：提前封装领域流程与合规要求，无需复杂开发即可输出符合行业规范的结果，落地效率与成本控制更优；
劣势：高度绑定特定业务场景，通用性与扩展性弱于通用框架，拓展新领域需重新投入大量模板开发。
凭借该策略与M2模型的高性价比，MiniMax已在市场站稳脚跟：2026年春节M2.5在OpenRouter平台token调用量达24.5万亿，获高盛389亿美元估值，全球收入占比70%。
当然，当前AI智能体仍面临数据时效性、复杂工具链容错率、长尾编程语言支持等挑战，但不可否认的是，MiniMax Expert 2.0+MaxClaw的组合，已经拉开了“一人一智能体”的AI原生工作台时代序幕。未来，企业将核心经验封装为智能体，个人通过数字分身放大生产力，人工智能真正成为推动行业效率革命的核心力量。
撰稿：刘芮吟
编辑：于静雯 刘竹煊
审核：张嘉怡
排版：周玉霜
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