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发表于 1 小时前 | 查看: 3| 回复: 0

如果你最近关注 AI Agent 领域,那只红色的龙虾图标大概已经在你的时间线里刷屏了。

没错,它就是当下AI圈的现象级顶流——OpenClaw。大家戏称它为“小龙虾”,但它可不仅仅是聊天机器人。它代表了 Agentic Workflows 理念的极致体现:一个真正能执行任务的AI。

和传统对话式AI不同,OpenClaw能够自主完成完整的工作流:扫描你的本地项目、修改代码、运行测试、提交PR。你睡觉的时候,它可能已经悄无声息地修复了好几个Bug。这种自主执行力,正是让无数开发者和技术爱好者为之着迷的核心。

它到底火到了什么程度?

  • 登顶 GitHub:短短两个月狂揽超过30万Star,刷新了开源项目的历史增长纪录。
  • 硬件带货王:直接带动Mac Mini等设备热销甚至断货,网上掀起了一股买电脑专门“养虾”的热潮。
  • 催生新产业:围绕它的“代安装、代部署”服务应运而生,一台预装好环境的二手电脑都能卖出溢价。

然而,OpenClaw虽强,部署门槛也不低。你需要自己准备服务器、配置模型、管理各种API Key,光是前期环境搭建就足够折腾一阵子。对于只想快速体验AI Agent能力的同学来说,这个门槛是真实存在的。此外,OpenClaw目前仍处于快速迭代期,内部Bug较多,安全风险也需要谨慎评估。

于是,国内不少大模型厂商推出了各自的“平替”方案,例如MaxClaw、KimiClaw等。其中,MiniMax推出的 MaxClaw 在几次更新后,新增了自然语言创建并开源Skill、以及企业微信/飞书/钉钉/微博全平台接入等实用功能,我们今天就来实测一番。

MaxClaw 是什么?

简单来说,MaxClaw 是 MiniMax 基于 OpenClaw 框架打造的云端托管版本

它省去了你自己搭建环境、配置模型的繁琐步骤。MiniMax将整套服务跑在云端容器里,使用自家的M2.5等模型,连API Key都无需你操心,实现了开箱即用。

整个上手流程极其简单:

  1. 打开官网:访问 MiniMax Agent 官网(https://agent.minimaxi.com/),在左侧选择 MaxClaw,点击“立即开始”。

MaxClaw 官网介绍页面

  1. 可选配置:如果你购买了MiniMax的Coding Plan,可以在此处填入Key,用于抵扣任务消耗。对于只是想体验核心功能的用户,直接选择“默认配置”即可,然后点击“准备好了”。

MaxClaw 配置选择界面
MaxClaw 欢迎界面

  1. 等待启动:稍等几十秒,一个专属的MaxClaw实例就创建完成了。全程无需触碰命令行,对不想折腾环境的同学非常友好。

核心实测:通过自然对话创建与管理 Skill

本次实测的重点,是MaxClaw新上线的自然语言创建技能(Skill)功能。过去,为AI Agent添加一个新技能,往往需要懂代码、会写配置文件、理解复杂的Agent架构。现在,一切都可以通过对话来完成。

1. 一句话创建你的专属 Skill

你只需要在对话框里,用自然语言向MaxClaw描述你想要的功能。

例如,输入:

“帮我创建一个技能,功能是输入一个产品链接或产品名称,自动分析它的核心功能、目标用户、竞争优势,生成一份简洁的产品分析报告。”

MaxClaw会与你确认需求细节,然后自动生成完整的Skill逻辑文件、目录结构和工作流定义。

自然语言创建 Skill 的过程界面

生成后,你可以立即测试这个Skill。比如,输入“苹果17 Pro Max”,它就能快速生成一份结构清晰的产品分析报告。

产品分析技能生成的报告结果

确认功能无误后,你还可以一键将这个Skill发布到 ClawHub 开源社区,供其他用户搜索和使用。

一键发布 Skill 到开源社区 ClawHub

发布后,你的Skill就会出现在社区的技能列表中。

ClawHub 开源技能社区界面

这意味着,以后你想快速了解某个竞品,只需把链接丢给这个Skill,一份初步的分析报告就出来了。整个过程无需编写任何代码,通过对话即可完成,极大降低了参与开源实战和贡献AI生态的门槛。

2. 灵活的技能管理与使用

除了自己创建,你完全可以利用社区里已有的丰富Skill。点击「管理技能」,就能看到ClawHub上热门、高评分的技能列表。

MaxClaw 技能管理列表

如果对某个技能不熟悉,直接问MaxClaw就行:

“这个「find-skills」技能是做什么的?怎么用?”

它会为你详细解析该技能的功能、使用场景和调用方法。

询问技能功能并得到详细解释

对于有更定制化需求的开发者,MaxClaw还支持直接上传 Skill 的 zip 包。例如,上传一个智能Git提交的Skill包,它会自动集成并告诉你如何使用。

上传并集成自定义 Skill 压缩包

无缝接入工作场景:企业微信配置实测

技能创建功能体验完,我们再来看看刚上线不久的多平台接入能力。目前MaxClaw已支持企业微信、微博、飞书、钉钉四大国内主流平台的接入,覆盖了绝大多数工作和社交场景。

配置过程同样通过对话引导,极其简单。只需告诉MaxClaw:

“我想接入企业微信,开始引导我完成配置流程。”

它会一步步指导你操作,核心流程是:前往企业微信管理后台,创建一个“智能机器人”应用(选择API模式、长连接),然后将生成的 Bot IDSecret 提供给MaxClaw。

以下是关键的配置步骤界面截图:

MaxClaw 引导企业微信配置第一步
企业微信工作台找到智能机器人入口
企业微信创建智能机器人界面
企业微信机器人创建类型选择
企业微信机器人 API 模式详细配置
企业微信机器人详情与使用入口
企业微信中收到配对码消息

整个过程中,没有复杂的独立配置页面,没有需要反复填写的表单,全部在自然的对话流中完成。

在 MaxClaw 中填入 Bot ID 和 Secret
在 MaxClaw 中完成配对,连接成功

配对成功后,你就可以在企业微信里直接和你的专属AI助手对话了。

企业微信中与 MaxClaw 成功对话

企业微信内场景化实战

连接成功后,MaxClaw在企业微信里能怎么用?我们实测两个高频场景。

场景一:随叫随到的产品/设计助手

产品经理或运营同学经常会遇到临时起意的需求:“帮我出个XX功能的方案?” 以前可能需要从头构思,现在直接在企业微信里问你的AI助手就行。

示例1:设计用户反馈功能

“帮我设计一个 App 内的用户反馈收集功能,包括入口位置、交互流程、反馈类型分类,要考虑用户体验和数据分析需求。”

MaxClaw会迅速生成一套涵盖入口设计、交互步骤、反馈分类乃至数据埋点的完整方案。

MaxClaw 生成用户反馈功能设计方案

示例2:直接生成活动海报

“帮我生成一张清明节踏青主题的 App 活动海报,风格清新自然,要有春天的感觉。”

它能理解你的需求,生成不同风格的预览图供你选择,并最终提供下载链接。

MaxClaw 生成清明节海报设计方案
MaxClaw 提供生成海报的下载链接
最终生成的清明节踏青主题水墨风格海报

对于需要快速产出原型、示意图或文案的岗位,这无疑是一个效率利器。

场景二:自动化的行业信息助理

市场或运营同学每天需要花费大量时间手动收集行业资讯。MaxClaw的定时任务功能可以把这个过程自动化。

你可以创建一个这样的任务:

“请帮我建立一个定时自动化任务:
触发时间:每天早上9点
执行动作:搜集过去24小时内热度最高的3个AI实用工具,严格筛选‘能解决工作痛点、低门槛’的,深度解析其核心痛点、使用场景、对比优势,并整理成《今日行业动态》报告发给我。”

创建定时自动化任务

任务创建后,MaxClaw会按时执行,并将结构清晰的报告推送给你。

MaxClaw 自动生成的行业动态报告
手机端企业微信接收到的行业动态推送

从此,你无需主动搜索,优质信息每天准时送达。

MaxClaw 与 OpenClaw 怎么选?

或许你会问,既然有开源的OpenClaw,为什么还要用MaxClaw?这里简单对比一下,帮助你决策:

维度 OpenClaw MaxClaw
部署 需自备服务器,自行配置环境与模型 云端托管,开箱即用
维护 需自己跟进版本更新、排查运行问题 官方负责迭代、维护和稳定性
定制性 完全可控,可深度魔改,灵活性极高 支持上传自定义Skill包,满足多数扩展需求
适合人群 有较强技术能力、喜欢深度折腾和研究的开发者 希望快速上手、聚焦应用、不想操心运维的普通用户/开发者

一句话总结:追求省事、稳定、快速体验,选 MaxClaw;享受折腾过程、有极致的定制和控制需求,玩 OpenClaw。

总结

经过一番深度实测,MaxClaw 在降低 AI Agent 使用门槛和融入实际工作流方面,表现出了几个突出亮点:

  1. 极低的技能创作门槛:通过自然语言描述即可创建功能完整的Skill,并能一键贡献给开源社区,让非技术用户也能参与AI生态建设。
  2. 完善的多平台接入:对企业微信、飞书、钉钉等国内主流办公平台的支持非常到位,配置过程流畅,真正实现了AI助手与工作场景的无缝结合。
  3. 对话式的配置体验:无论是创建Skill还是连接第三方平台,全程通过自然对话引导,体验直观,避免了传统表单配置的枯燥感。

当然,作为一款持续迭代的产品,其功能和性能仍有优化空间。但如果你对AI Agent的能力感兴趣,却又被复杂的部署步骤劝退,那么MaxClaw无疑是一个值得尝试的优质选择。

体验地址: https://agent.minimaxi.com/

希望这篇实测指南能帮助你更好地了解这款工具。关于AI Agent的更多实战技巧和开源项目,欢迎在云栈社区这样的技术论坛中进行交流探讨。




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