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发表于 12 小时前 | 查看: 1| 回复: 0

国内AI模型在春节期间动作频频,创业公司们也没闲着,接连发布新产品。其中,与OpenClaw相关的应用尤其引人注目。

我们整理了最近发布的几款值得上手体验的OpenClaw类产品,希望能为开发者和技术爱好者提供一些参考。

基模公司下场:降低使用门槛与成本

对于许多想尝鲜的用户而言,自行部署和配置OpenClaw仍存在一定门槛。一些大型模型公司开始提供集成方案,试图解决这个问题。

Kimi Claw:开箱即用的云端助手

产品官网:https://www.kimi.com/bot

Kimi Claw的思路是提供“全包”服务。它将OpenClaw运行在云端,并默认配置好Kimi K2.5模型、联网搜索、ClawHub Skills调用以及40GB云存储。用户无需自行准备服务器、填写API密钥或配置模型回调。

通过网页端即可开启任务,同时也支持一键生成飞书机器人,方便在私聊或群聊中使用。目前该功能处于测试阶段,主要面向Kimi的199元月度会员用户开放。

Kimi Claw产品界面展示

从实际体验来看,会员提供的token额度基本够用,接入飞书的流程也非常简便,十分钟内就能搭建一个在飞书内运行的个性化AI助理。

MaxClaw:积分制下的灵活使用

可通过MiniMax官网获取,搭配其M2.5模型。与Kimi类似,它也支持飞书、钉钉等平台的一键接入,并预置了一些常用Skill。

MaxClaw与Kimi Claw的主要区别在于使用模式。它采用积分消耗机制,用户无需开通专门的付费计划,免费用户也可以使用。具体的积分消耗规则,有待进一步实测。

MaxClaw专家选择界面

开箱即用:面向大众的集成产品

除了大模型公司,一些创业团队也在努力将OpenClaw的部署和使用体验做到极致,让非技术用户也能轻松上手。

MonsterClaw:本地一键安装的执行终端

产品官网:https://MonsterClaw.ai

MonsterClaw将OpenClaw复杂的CLI安装流程,封装成了桌面软件体验。用户只需下载安装,按照引导启动即可,全程无需接触命令行。

安装后,它会运行在本地环境中,更侧重于“桌面执行”场景,例如操作浏览器、处理本地文件、执行复杂的多步骤流程。整个执行过程会可视化呈现,用户可以清晰看到它在做什么、进展到哪一步,并能随时中断或调整。对于希望将Agent接入本地工作流但不愿折腾环境的用户来说,这是目前门槛较低的方案之一。

MonsterClaw宣传主页

DeskClaw:常驻桌面的AI伙伴

产品官网:https://deskclaw.ai

DeskClaw同样实现了一键安装,但它更进一步:一个寄居蟹模样的AI伙伴会常驻在桌面上,随时待命,而不仅仅是一个用完即关的对话窗口。

其内置技能开箱即用,覆盖信息整理、市场调研、流程自动化等场景,无需额外配置,下达指令即可执行。它还内置了浏览器控制功能——这是自行搭建OpenClaw时最容易卡住的一环——实现了操作系统级别的网页操作、文件读写和本地应用调用。同时,也能轻松接入飞书、钉钉、企业微信等平台作为聊天机器人使用。

DeskClaw客户端桌面状态

创始人分享了两个高频使用场景:

  1. 当一位创业者想了解骑行市场时,可让DeskClaw自动抓取YouTube骑行视频下的海量评论,并归类分析出用户的普遍痛点和潜在需求。
  2. 另一位AI公司创始人则让它每天自动筛选、聚合最重要的20条行业新闻并生成摘要,省去了每日手动刷信息流的时间。

生态繁荣:Skill商店与策略进化

当OpenClaw能够稳定运行后,新的挑战随之而来:策略难以沉淀,高效的工具和技能也分散各处。EvoMap和“水产市场”试图从不同角度解决这些问题。

水产市场:集中化的Skill与应用商店

产品官网:https://openclawmp.cc

OpenClaw使用中的常见卡点,往往不是“能不能做”,而是“去哪里找、怎么安装、如何组合”。水产市场将这些分散的资产集中上架,形成一个可供AIAgent自主发现和安装的“超市”。主要资产包括三类:已验证的流程组合、可直接调用的功能脚本,以及连接外部能力的触发器。

更有趣的用法是“让Agent自己逛市场”:你只需给出任务目标,它便会主动搜索所需工具、安装组件并拼装出可执行的流程;遇到能力缺口,还会继续去市场中寻找新资产来补充。

水产市场插件搜索界面

EvoMap:实现AI策略的传承与进化

产品官网:https://evomap.ai

在标准的OpenClaw中,每个Agent都是独立的。它在任务执行中摸索出的有效策略,会随着会话结束而消失。下一个遇到相同问题的Agent,又得从零开始,重新消耗token。EvoMap旨在填补这个缺口,它通过一套名为GEP的开放协议,让Agent的经验得以留存和传递。

在EvoMap的体系里,有两种核心资产:

  • Gene(基因):最小可复用的“策略片段”,比如一个有效的操作步骤或检查规则。
  • Capsule(胶囊):可组合的“策略包”,将多个Gene按顺序组织成完整的工作流。

Agent成功执行的策略会被封装成Gene;当某类任务需要一套完整方案时,相关Gene会被组合成Capsule,供其他Agent直接调用或修改。资产的排序由实际使用数据驱动,有效的策略会因高频复用而排名上升,无效的则被自然淘汰。目前它主要运行在OpenClaw生态内,接入方式非常简单。

GEP协议进化过程漫画示意图

简而言之,水产市场更偏向于应用分发,解决“找到并安装”的问题;而EvoMap则侧重于策略进化,解决“用过之后变强,并将经验传递给下一代”的问题。两者可以互补使用。

随着开源实战生态的持续发展,OpenClaw及其衍生应用正变得日益丰富和易用。无论你是开发者还是普通用户,现在都有更多机会亲身体验AI自动化的潜力。想了解更多前沿技术动态和开发者见解,欢迎来云栈社区交流讨论。




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