AI 学习总结(6)—— 国产 OpenClaw 腾讯、字节、阿里、百度、小米、智谱、Kimi 对比汇总

AI 学习总结(6)—— 国产 OpenClaw 腾讯、字节、阿里、百度、小米、智谱、Kimi 对比汇总

前言

2026年开年,一只叫 OpenClaw 的"龙虾"搅翻了整个AI圈。它的图标酷似龙虾,能把你的电脑变成一个不知疲倦的"数字员工",自动执行任务、操控应用、替你干活。随后,腾讯、字节、阿里、百度、小米、智谱、月之暗面……国内各大厂纷纷下场,推出自家的"虾"。这篇文章,带你把市面上所有主流的"虾"一网打尽,看看哪只最适合你。

一、腾讯 QClaw:你的微信遥控“龙虾管家”

官网:https://claw.guanjia.qq.com/

发布时间: 2026年3月9日

开发团队: 腾讯电脑管家团队

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而昨天腾讯居然偷偷上线了海辛和阿文创作的那个【可视化龙虾工作室】,就是给这只“打工虾”配了个动画直播间!

你给它派活后,能在软件里看到一个虚拟的虾仔,它会在一个小工作室里忙活:可能瘫在沙发上摸鱼,接到任务就爬起来,跑去白板前挠头,坐在电脑前用虾钳噼里啪啦敲键盘。

最搞笑的是,如果任务卡住了,它还会急得掉眼泪,跑去后面冒烟的机房抢修……

整个过程特别拟人化,让等AI干活的时间都不无聊了,甚至有点“监工”的快乐。

这设计确实让冷冰冰的AI感觉有了点温度和个性。

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步骤:访问官网 -> 下载对应系统(Mac/Windows)的安装包 -> 双击安装 -> 申请并输入内测码 -> 扫码绑定微信 -> 开始使用。

关键点:目前处于邀请制内测,需要内测码,在官网直接点击申请邀请码就可以。

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腾讯这次搞QClaw,目的就是把“养虾”这个极客玩的门槛打到地板,让每个人都能轻松用上。

它内置了Kimi、DeepSeek这些国产大模型,不用你自己折腾配置,安装绑定微信可能就几分钟。

所以,如果你之前因为OpenClaw太复杂而劝退,现在可以试试去申请个QClaw的内测资格,体验一下在微信里养只虾帮你打工的感觉。

二、腾讯 WorkBuddy:全场景职场AI“办公搭子”

官网:https://www.codebuddy.cn/work/

发布时间: 2026年3月9日

开发团队:腾讯云 CodeBuddy 团队

如果说 QClaw 更像“微信遥控你电脑”,那 WorkBuddy 更像“腾讯版桌面办公 Agent 工作台”。

腾讯官方页写得很清楚:它是一款 AI 原生的桌面智能体工作台,支持文档、表格、票据、文件整理、调研报告、PPT 生成、业务数据分析等场景,而且强调“一句话下任务,AI 自主规划并交付结果”。

它也提供 macOS 和 Windows 下载。

简单说,QClaw 更偏“入口和控制”,WorkBuddy 更偏“完整办公交付”。

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安装后,你可以通过企业微信、QQ、飞书甚至钉钉远程“遥控”它。

比如你在通勤路上,发条语音给企微机器人,它就能操控你办公室的电脑自动查资料、写推文并交付结果 。

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适合谁:职场人士、团队、中小企业,需要一个安全、稳定、能深度融入现有办公软件(企微/钉钉/飞书)的AI助手。

三、腾讯 龙虾管家

获取方式:下载并安装 腾讯电脑管家18.0 或以上版本。

一句话介绍:这不是一只“虾”,而是腾讯电脑管家里面新加的一个专门管着“小龙虾”(就是OpenClaw这类AI智能体)的安全功能。

你可以把它想象成给这个能力超强的AI数字员工准备了一个带监控和权限管理的“隔离工作间”。

它集成在腾讯电脑管家18.0版本里,专门为运行OpenClaw这类AI Agent提供安全防护。

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最核心的一个功能,就是你可以手动设置一些文件夹为“禁区”。

比如,你把存着重要合同、个人照片或者财务文件的文件夹加进去,那么OpenClaw再怎么听话,也没法修改或删除里面的任何东西。

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除了管文件,它还能在AI安装或调用各种“Skills”(就是功能插件)的时候进行安全检测。

不管是正常通过对话安装,还是你不小心从一些不靠谱的网站手动下载了有问题的插件,它都能给你揪出来提醒你,防止恶意插件搞破坏。

另外,它还能帮你防一手“公网暴露”。

有些用户配置不当,可能会不小心把本地运行的OpenClaw端口对外开放,这相当于把自家电脑大门敞开了,风险很大。

龙虾管家能检测这种风险,并进行提醒和防护。

它里面还有个一键扫描功能,能帮你检查端口有没有不小心对外开放、密码强度够不够,对不懂技术的普通用户来说非常省心。

而且啊,过去你用AI干活,它到底悄悄执行了哪些操作,你是很难完全知道的。

现在龙虾管家会把AI的每一个操作,比如试图修改哪个文件、执行了什么脚本,都清清楚楚地记录下来,形成操作日志。

万一出了啥问题,你也有据可查,能回溯和复盘,解决了AI行为不透明这个老难题。

腾讯小结:QClaw是个人微信入口虾,WorkBuddy是企业办公平台虾,龙虾管家是底层安全保镖。腾讯这套组合拳,从用到防,全给你包圆了。

四、字节 ArkClaw

部署ArkClaw :https://www.volcengine.com/experience/ark?mode=claw

ArkClaw是字节跳动旗下火山引擎推出的一个云端“养虾”方案,简单说就是帮你把OpenClaw(俗称“龙虾”)部署在远程服务器上,让你不用自己安装配置,打开网页就能直接用。

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它其实是一个捆绑服务,只要你订阅了火山引擎的“Coding Plan”套餐(分为Lite和Pro两档),就会免费送你一台云主机,里面已经预装好了OpenClaw,直接就能用。

Lite套餐首月9.9元,可以体验7天;Pro套餐首月49.9元,在订阅期间可以一直免费使用ArkClaw。

五、字节飞书OpenClaw

现在飞书妙搭现在也支持一键部署 OpenClaw,深度集成飞书、内置热门技能、让你零门槛养「虾」,一键上线!

飞书OpenClaw地址:https://openclaw.feishu.cn/home

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适合谁企业用户(尤其用飞书的)、不想折腾本地部署的任何人、需要AI 7×24小时在线的场景。

六、阿里 JVS Claw

官网:https://jvs.wuying.aliyun.com/

发布时间: 2026年3月13日

开发团队: 阿里云无影团队

全称: J.A.R.V.I.S - Just A Rather Very Intelligent Steward(就是钢铁侠里的"贾维斯"!)

JVS“贾维斯”的缩写,承载着阿里云打造专属AI智能体的愿景。

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它是目前市面上极少数支持手机端一键养虾的产品 。

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你只需在手机上(iOS/安卓)下载App,三步操作就能拥有一个即开即用的AI智能体。

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它还提供了“万能skill”指令,如果你吩咐的任务没有对应技能,它会尝试搜索并创建。

操作界面支持实时展现“龙虾”的每一步操作,遇到卡点用户还能手动介入,全程可控 。

目前也是处于邀请制内测阶段,需要输入邀请码,下载APP登录后会出现申请邀请码按钮,点击申请就可以。

七、阿里钉钉 悟空

官网:https://www.dingtalk.com/wukong

开发团队: 阿里巴巴新成立的 ATH事业群,由阿里CEO 吴泳铭 亲自负责。这个团队就是专门来搞AI to B(对企业)战略的,悟空是他们的“王炸”产品。

下载「悟空」桌面端,并打开,会有邀请码填写弹窗,将获取到的邀请码输入下方框中即可

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获取方式:

官网获取

「悟空」官网首屏定期更新“邀请码”,访问「悟空」官网可以查看,“邀请码”将更新在官网首页下方位置。 悟空邀请码刷新规则:

  • 每日更新时间段为:上午9:00 - 12:00 下午14:00 - 18:00
  • 更新时间点为:每个整点后的头 5 分钟内(例如 09:00 - 09:05),每日累计更新9次

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钉钉服务窗获取:

打开钉钉,搜索框内输入“钉钉”,点击服务窗,关注“钉钉服务窗”,官方会将通过钉钉服务窗定期发布邀请码

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悟空提供了 “十大OPT(One Person Team)行业解决方案”

比如跨境电商、内容创作、法律财税、招聘猎头等。

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它把整个行业的工作流程和技能都打包好了,你一个人通过悟空,就能调用这些“技能包”,完成以前需要一个团队协作才能搞定的复杂任务,效率提升几倍甚至几十倍。

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八、阿里 QoderWork

官网:https://qoder.com/qoderwork

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Qoder(发音为 /ˈkoʊdər/,谐音 "Coder")是阿里巴巴于 2025 年 8 月推出的一款新一代 AI Agentic 编程平台 。它定位为"专为真实软件开发而设计的智能体编程平台",旨在将 AI 的角色从简单的代码补全工具升级为能够自主完成复杂开发任务的"编程伙伴" ,而现在QoderWork定位是桌面级通用智能体助手。

九、智谱 AutoClaw(澳龙)

官网:https://autoglm.zhipuai.cn/autoclaw/

发布时间: 2026年3月10日

开发团队: 智谱AI

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一句话介绍:智谱AI推出的 “国内首个真·一键安装本地版OpenClaw” 。

它把开源版OpenClaw的所有能力,打包成了一个像安装微信一样简单的软件。

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核心特色:

  • ✅ 一键安装: 和在电脑上装微信一样简单,双击、下一步、搞定
  • ✅ 预置50+热门Skills: 开箱即用,无需逐个安装
  • ✅ 一键接入飞书: 支持即时通讯工具无缝对接
  • ✅ 专属模型Pony-Alpha-2: 智谱专为OpenClaw场景深度优化
  • ✅ 完全开放模型接入: 支持任意模型,Coding友好
  • ✅ 免费额度: 提供一定免费额度,0成本体验

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适合谁所有想体验最正宗OpenClaw能力,但又怕麻烦的小白用户

这是从“玩具”到“生产力工具”最平滑的升级路径。

十、月之暗面 Kimi Claw

官网:https://www.kimi.com

月之暗面将OpenClaw能力深度集成到Kimi智能助手中,推出的云端托管版。主打Kimi生态和超长上下文优势。

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  • 核心特色
    • 无需本地部署:纯云端服务,在Kimi的网页或App里直接使用。
    • 依托Kimi K2.5模型:擅长长文本处理和复杂推理,能让AI执行更需“动脑”的任务。
    • 内置5000+技能:接入了OpenClaw社区的ClawHub技能库,技能极其丰富。
    • 40GB云端存储:为用户提供独立的云端存储空间,存放文件和历史记录。
  • 能干什么:结合Kimi的长处,适合深度研究、长文档分析、基于复杂信息的决策任务自动化。

关键点:通常需要订阅 Kimi的“Allegretto”及以上付费会员(约199元/月起)才能使用。是为Kimi深度用户准备的进阶生产力工具

适合谁:已经是Kimi付费会员的重度用户,看重长文本处理能力,且不想自己维护服务器的用户。

十一、百度 RedClaw(红手指 Operator):全球首款“手机原生虾”

官网下载地址(一定要在官网下载,现在应用商店有很多冒牌的):https://hsz.baidu.com/operator

百度智能云出的手机端AI Agent,让你能用语音或文字,直接指挥手机自动操作其他APP。这才是真正的“手机养虾”。

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红手指Operator能够带来OpenClaw原生移动端体验,还结合百度自研移动端AI Agent能力,实现了打车、外卖订餐等跨App的交互操作,是全球首款手机龙虾应用

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OpenClaw负责处理复杂任务,可在PC与网页端环境中执行大量自动化操作,例如全网搜集热点并生成日报、跨网页寻找资源并自动下载、执行深度数据抓取等任务。

Operator则主要负责原生App环境中的任务执行。它能够完成跨App、多线程的交互操作,比如打车、外卖订餐、社交软件交互等。

通过两者协同,红手指Operator让OpenClaw的执行能力随时随地可用,并提升了任务完成度和执行灵活性。

开会间隙、出差途中、通勤路上,用户都可以通过一句话指令,让 AI 完成信息搜集整理、定时推送、跨平台操作、自动下载应用并执行任务等复杂流程。

十二、小米 MiClaw

官网:MiMo Studio(模型体验):https://aistudio.xiaomimimo.com

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小米这次发布的 MiMo,不只是一个大模型,而是一整套“AI帮你做事”的体系。

普通用户现在最容易上手的是网页版,在 MiMo Studio 里可以直接体验 MiMo Claw。

它看起来像聊天界面,但更像一个任务工具,你可以直接让它写方案、做总结、生成内容,它会一次性给你结果,用起来更偏“帮你干活”,而不是单纯聊天。

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手机端的 MiClaw,目前还在小范围封测,只支持部分小米机型(比如小米17系列),普通用户暂时还用不到。

在手机上,它可以在得到授权后调用系统能力,比如打开应用、执行操作,甚至联动小米生态设备(比如智能家居)。也就是说,你不只是跟它说话,而是可以让它帮你完成一整件事情。

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诸神缄默不语-个人技术博文与视频目录 如需OpenClaw下载安装、配置、部署服务可以联系:https://my.feishu.cn/share/base/form/shrcnqjFuoNiBPXjADvRhiUcB1B 我发现腾讯云买服务器可以用QQ钱包,这不得狠狠把我多年来抢的红包狠狠利用一下。 OpenClaw我之前玩了几天,现在把gateway关了,因为我感觉第一是感觉AI对于一些细微的执行逻辑还是绕不明白,而且API太慢了等得我着急,慢得我都不知道它是死了还是只是慢,不如我直接一个古法编程下去开发一个自己的工具。我本来是想拿OpenClaw当时间管理助手的,但是研究了一番感觉它作为整个人完整的时间/项目/文件系统/财务/生活管理助手的潜力还是很大的。但是,也就仅止于潜力了,跟OpenClaw绕记账怎么记实在是把我绕火大了……第二,正如网上一直宣传的那样,这玩意太耗token了,我的混元和Qwen免费额度几乎都秒爆,GLM也给我一下子烧了一大笔。我觉得这不是我的消费水平该玩的东西……主要我也确实没有什么用OpenClaw赚大钱的好idea。 但是我仍然觉得OpenClaw

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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2503.12016 相关最新研究动态:https://github.com/Chen-Yang-Liu/Awesome-RS-SpatioTemporal-VLMs 文章目录 * 0.综述结构 * 1.引言 * 2. 背景 * 2.1 大型语言模型 * 2.2 大型语言模型的训练 * 2.3 联邦微调 * 3. 挑战 * 3.1 通信开销 * 3.2 数据异质性 * 3.3 内存墙 * 3.4 计算开销 * 4. 大语言模型与时序图像的融合 * 4.1 基于低秩适应(LoRA)的微调