前几天，腾讯门口一张公益代装 OpenClaw 的照片，在朋友圈刷屏了。
更离谱的是，OpenClaw 创始人亲自下场转发：「中国的 OpenClaw 已经是 next level」。
OpenClaw 创始人转发腾讯活动
我顺手把截图转到一个微信群里。
朋友秒回了一条消息：「整天在各种地方看到这个东西，至今没感觉到有什么真正能落地的场景，能举个例子吗？」
这个问题其实问到了点子上：过去两周，OpenClaw 的热度几乎覆盖了整个科技圈，代装服务遍地开花，线下活动一场接一场。但与此同时，另一种声音也在蔓延：「装上了，然后呢？」
这大概是 2026 年最魔幻的场景：一边是全民追捧，一边是装完之后的集体茫然。
我正想着怎么回他，然后刷到字节火山引擎的 ArkClaw 上线了，听说反馈很好。我打算接上试试，然后给朋友演示一下：OpenClaw 到底能干什么。
ArkClaw 首页
五分钟跑通 ArkClaw
不得不说，ArkClaw 的接入文档写得很详细：
接入过程非常简单：在火山方舟控制台里找到 ArkClaw 入口，开通个会员，然后点「立即创建」，等了大概两分钟，一个云端的 OpenClaw 实例就跑起来了。
ArkClaw 创建后的主界面
部署搞定，我打算让我的 ArkClaw 成为一个超级贾维斯。
目前 ArkClaw 内部已经集成了许多的功能，比如各种实用的 Skill，以及接入了火山的文件快传（跟龙虾交互文件），并且还接入了飞书文档。
但我觉得还不够，我想再给 ArkClaw 接入一个超级 Agent 工具，以及一个可以直接跟我的通讯工具。
第一步，我接入的就是字节系的 Anygen。这样可以让我的 ArkClaw 拥有通用 Agent 的能力。
Anygen 是字节推出的对标 Manus 的通用 Agent，主打办公场景。接入方式非常简单，就是打开 Anygen，点击界面上的提示，会获得一句接入指令。
Anygen 首页
然后我把接入指令发给我的 ArkClaw，它瞬间接入了 Manus 级别的能力。
给 ArkClaw 接入 Anygen
第二步，我打算接入字节系的飞书。让我的 OpenClaw 可以随时随地被我调用。
ArkClaw 对飞书的渠道作了相当细致的优化：
ArkClaw 的主界面
按照文档一步步配置飞书应用，然后点击「消息渠道」，把飞书应用的 key 填好，耐心等一下。
飞书消息渠道配置中
更新后，此时在飞书机器人里发一个消息，飞书机器人会返回一个 Pairing code，把这个 code 给到 ArkClaw，整个配置就完成了。
字节生态在这里的先天优势很明显：飞书本身就是字节内部跑通的协作系统，ArkClaw 可以调用飞书原生的文档、日程和消息能力。这种原生集成的优势，其他厂商确实很难做到。
这一步完成，我的超级贾维斯就做好了。
飞书里控制 ArkClaw
ArkClaw 能力实测
配置好工具和 Skill 后，我的 ArkClaw 能做的事情就多了。接下来是实测环节：
「1、用 ArkClaw 做一个关于 OpenClaw 的深度调研」
目前，大模型最擅长的能力还是调研，而 agent 通过上下文工程的优化，可以把这个能力发挥到极致。ArkClaw 对普通用户很友好的一点是：内置了大量常用 Skill。
ArkClaw 技能文档
比如调研的 Skill，我们只需要把调研任务给到它：
帮我做一份关于 2026 年市面上主流的 OpenClaw 部署方案（coze claw、ark claw，minimax claw、q claw、AutoGLM claw、百度云 claw、小米手机 claw、华为云 claw、阿里云 claw），要有各家的特色、功能差异的系统性分析，最后帮我推荐几个厂商
等几分钟，就能拿到一份相当完整的调研结论。
ArkClaw 生成的调研结果
「Case 2：用 ArkClaw 做一个安装 Claw 教学 PPT」
调研只是热身，让我们用 ArkClaw 做一些能真正帮我们省时间的事情。因为前面接入了 Anygen，ArkClaw 制作 PPT 的能力就非常强了。
最近安装 OpenClaw 业务火，我们在线下分享的 coffee chat 的 PPT 就可以教给 ArkClaw。
比如，我们可以用下面的提示词给到 ArkClaw，让它用 Anygen 帮我们做 PPT。
最近 OpenClaw 安装很火，我想开一个安装 OpenClaw 的线下多人 coffee chat，到时候让大家跟着我的步骤来一起进行 ArkClaw 的安装，请基于 https://www.volcengine.com/docs/6396/2227963?lang=zh#4PEmzLCz 文档用 anygen 帮我生成一个详细教学 PPT
向 ArkClaw 发送生成 PPT 指令
可以看到，最终生成的 PPT 效果非常惊艳，可以二次编辑。这是用任何的 Skill 都很难实现的效果。
生成的 PPT 效果
做完，我仔细想了下，这样的 PPT 如果让以前没有 AI 工具的我来做，至少要三个小时，而有了 ArkClaw 我在手机上，就可以让它帮我仅用不到 10 分钟做完，并且可以直接下载拿来就用。
所以 OpenClaw 真的只是玩具吗？
可能不见得：很多人觉得 OpenClaw 像玩具，根本原因是原生 OpenClaw 的工程做的确实粗糙。大部分厂商直接把它裸放出来，没做任何产品化包装，导致用户感受到的就是个玩具。
如果你去看 OpenClaw 的官方项目，你会看到各种各样用户反馈的，并且没有解决的问题。
OpenClaw 的 GitHub issue
但是 ArkClaw 在这里做得比较聪明：它没有直接的把 OpenClaw 放开出来，而是在外层又做了一层包装，解决了一些 OpenClaw 本身设计上的问题，并且让用户配置飞书非常丝滑，内嵌了各种各样的 Skill，所以体验还是相当好的。
「Case 3：用 ArkClaw 每天定时读飞书文档里的内容，然后发给我」
当然了，为了用好 OpenClaw，我们可以依靠 ArkClaw 这样厂商的优化。但还有一个思路：在厂商优化的基础上，我们主动探索怎么用好它。
我的体会是，OpenClaw 的价值上限取决于你愿意花多少精力调教它。
如何用 OpenClaw 做点有实际价值的应用呢？我们应该想办法从自己日常最高频的场景开始入手。
比如我自己，需要每天浏览很多的 AI 信息，找到一些有趣的 AI 工具并使用体验。但是最近内容太多看不过来。
如果要解决这个问题，你可以在网上找一些 Skill 来用，但是你发现可能它生成的效果都不是很好。问题的根本原因，还是刚刚说的，不是 ArkClaw 的问题，而是 OpenClaw 的上下文工程做得一般。
所以，我花了半个月的时间研究我的问题，然后我找到一个可以使用的方案：
我可以先通过 n8n 实现内容的定时生成：n8n/ArkClaw >> 定时 >> 读取某个信息源 >> 写入到飞书文档
然后用 ArkClaw 实现对生成内容的定时读取：ArkClaw >> 定时读取 >> 飞书文档 >> 给到我
这个方案确实有门槛，但如果你愿意花一个下午学一下 n8n，回报会很明显。
目前这个阶段，由于 OpenClaw 工程做的差劲，可能只有这样较为复杂的工作流编排，才能激活你的 OpenClaw 全部的能力，从而产生真正实用的价值。
设置定时任务
目前的 n8n 定时任务我还没做，我先做了一个测试，把一些 AI 的内容手动写到飞书文档里。
飞书多维表格中的 AI 选题
然后我们给 ArkClaw 下指令。
下达定时读取指令
可以实现的效果是这样的：
ArkClaw 定时推送的 AI 选题内容
这个例子想跟大家分享的经验是：如果我们真正想要用好 OpenClaw，往往不是网上随便找一个 Skill 就可以解决的。它需要我们自己做 Skill，甚至花几天的时间给自己设计一个完整的工作流。
为什么要这样呢？因为非常多的需求是定制化的，你的一人公司和别人的一人公司业务都不同，使用的工具、经验、喜好自然也不一样。我们还是要去学习和了解如何拆分业务，然后想办法让龙虾通过一种可行的方式来实现。
为什么我看好 ArkClaw
写到这里你可能想问：市面上那么多 Claw 方案，凭什么选 ArkClaw？
确实，过去两周，OpenClaw 爆发了一场龙虾的军备竞赛。
国内十几家互联网大厂，集中入场 OpenClaw：KimiClaw、MinimaxClaw、腾讯的 Qclaw、甚至字节体系还有扣子的 Coze Claw、飞书秒搭... 不仅是万虾大战，还有内部的虾在争夺这次泼天流量的入口。
13 家互联网大厂跟进 OpenClaw
在这场龙虾大战里，ArkClaw 有什么优势呢？体验下来，ArkClaw 让我印象最深的是三点：
第一，ArkClaw 做了模型智能调度。
ArkClaw 背靠火山引擎的大模型体系，可以使用非常多的模型。
开启之后，系统根据任务的实际需求，在效果和速度两个维度自动匹配最优的算力与模型组合：简单指令用轻量模型快速响应，复杂任务调用更强的模型保证质量。
实际体验下来，响应速度确实比我之前用的方案快不少，同时成本也降低了。
火山引擎模型广场
第二，ArkClaw 走订阅制，这点非常省钱。
ArkClaw 没有走按 token 量计费的模式，而是固定收费然后按小时限制对话频率，这对用户非常友好：按 token 量计费的体验是什么？
Agent 类工具的特点是高频调用，一个复杂任务可能触发几十次模型交互。你每发一条指令都在心里默算成本，这种计费焦虑会降低我们使用 AI 的频率。但是订阅制可以让你放心用，不用担心某个任务跑完账单吓人一跳。
再看价格。方舟 Coding Plan Lite 9.9 元起步，附赠 7 天 ArkClaw 体验。Pro 版本 49 元/月，在订阅有效期内可以持续使用 ArkClaw。
这个价格可以跟其他解决方案做几个对比：自己买个 Mac mini，至少 3000 起步；市面上人工代装 OpenClaw，几百块起步；为了 24 小时在线专门买小米 Claw，随便一台手机四千块；同赛道的大厂 Claw 有的定价 199 元/月。
ArkClaw 9.9 元的入门价，放在一堆几百块甚至几千块的方案里，确实够狠。
ArkClaw 订阅价格
第三，ArkClaw 产品体验层面做了很多打磨。
原生 OpenClaw 是面向开发者设计的，对话和配置界面，对消费级用户来说门槛极高。而市面上几乎所有大厂的云端 Claw 方案，几乎都没有针对 OpenClaw 的对话和配置界面做过优化。ArkClaw 在这之上做了大量产品化工作，它把原本要敲命令行或者对话才能配的东西，做成了点几下就能搞定。
ArkClaw 主界面功能按钮
比如你可以配置龙虾的人格，让你能定义 AI 的角色和做事风格。
然后定时任务功能让 Agent 能主动给你推送提醒，文件快传可以让你像用网盘一样用 OpenClaw 上传下载文件。这些功能看似有些厂商做的有，但如果你实际体验下来，会发现 ArkClaw 的使用体感特别好。
2026 的 Claw 会是什么样
体验完 ArkClaw，我想和你分享我对 2026 年 OpenClaw 的一些判断。这可能是大家迫切想使用 OpenClaw 热潮下，背后真实的焦虑：看不清 OpenClaw。
我的几个判断是这样的：
1、2026 年大家的关注点，是如何用 AI 真正落地做事。
用户其实并不在乎技术。他们不关心 OpenClaw 底层跑的是什么模型，他们甚至不在乎你是 manus、claude code、还是 OpenClaw。他们只在乎一件事：「你能帮我做什么事，你让我有多省心」。
OpenClaw 的爆发，本质上就是用户对「现在 AI 能帮我轻松做很多事」的渴望的具象化。
但装上 Agent 只是起点，怎么用好才是真正的分水岭。我在几个技术社区里观察到一个挺普遍的现象：渴望越大，失望越大。
不少人兴冲冲装好了 OpenClaw，发了条朋友圈，然后就再没打开过。他们没想清楚让它做什么，甚至还在抱怨一些互联网大厂，为了赚钱把 OpenClaw 捧到了不属于他的高度。
而真正能把 OpenClaw 用出价值的人，有一些共同特点：
他们先梳理清楚自己的工作或者生活中，有哪些重复性的流程和任务，形成明确的「业务基本盘」，然后用 OpenClaw 逐步自动化这些环节。然后在真实需求的驱动下，不断迭代技能配置和工具选择，让 Agent 越用越顺手。
这个顺序非常重要，是你能否用好 AI 的关键：先有真实要做的事情，让 AI 帮你自动化。 但大部分人往往是拿着 OpenClaw，这个堪称雷神级别的锤子找钉子，结果找不到钉子，然后抱怨🔨不好用。
2、2026，围绕 AI Agent 正在长出一个全新的工具生态。
一个很有意思的现象是：2025 年的 AI Agent 都是给人设计的。但是到了 2026，AI Agent 工具，开始面向 AI agent（OpenClaw）设计了。
2026 年，很可能会涌现大量围绕 Agent 生态做开发的创业团队：这个新生态的繁荣程度，会直接影响 AI 助手这个品类的上限。
这次实测用到的 Anygen 就是一个例子，它本身是一个面向用户做的 AI Agent，但它正在被 AI Agent 接入，成为 AI 的工具栈。也许，再过段时间，我们甚至可以在 OpenClaw 里用上 manus。
许多产品正在成为 OpenClaw 的工具库
这意味着 Agent 的能力边界正在快速扩大：
OpenClaw 以前可以用的工具栈只有网上的各种 Skill，而现在，它可以接入各种互联网上原本面向人类开发的最新最好用的工具，甚至可以去 ClawHub 等 AI agent 社区获取「经验」。
港大数据实验室也关注到这个趋势，于 9 号推出了一个开源工具，可以一键将现有软件转化为 AI 代理可调用的接口。
港大实验室最新推出的开源项目
随着越来越多的工具对接 OpenClaw，OpenClaw 的能力将飞速增强，能处理的场景也将不断增加。这意味着，未来我们工作里许多都可以教给 OpenClaw 自动化，甚至用 OpenClaw 运营一人公司。
3、2026 年，OpenClaw 将贯穿全年，还是要尽早体验下。
有朋友问我：OpenClaw 窗口期只有这两个月，过段时间就会像 Skills 没人提了。
我的看法可能稍微不一样：
- Skills 确实没人提了，因为所有人已经在疯狂使用了。
- OpenClaw 可能跟 Skills 不一样，它将是 2026 年的年度关键词。虽然 OpenClaw 工程做的非常烂，甚至可能并不是最好的 AI agent：在 agent 能力上比不过 Claude code，在工程上比不过 manus。
但这不妨碍 OpenClaw 杀死比赛：因为它是让一个普通人，在 24h 随时随地使用 AI 的最佳解决方案。
在这个维度上，放眼 2026，OpenClaw 可能没有对手：它已经早早的建立起了整个生态。大厂发布的每一个关于 OpenClaw 的产品，本质上都是把 OpenClaw 作为一个品牌，深深的刻在我们每个人的心里。
因此，所有试图做一个类 OpenClaw 的产品，可能都会死掉。而最后杀死 OpenClaw 的，只能是别的一种我们想象不到的产品形态。
OpenClaw 生态
另外，OpenClaw 出来后，很多朋友会担心：我的工作，会被 OpenClaw 取代吗？
我觉得不会：因为让 OpenClaw 完全取代人类的工作，需要一个漫长的过程。在 AI 能力飞速增长的过程里，需要有很多人类辅助完成的事情。
比如，登陆账号。比如，输入一个 OpenClaw 不知道的关于你的记忆。或者，由于没有趁手的工具，OpenClaw 可能会把人类当成一个「超级 Tool」来使用。
AI 租用人类网站
在这个过程里，由于 AI 无法完全脱离人类去工作，所以未来相当长一段时间，仍然是人和 OpenClaw 协同工作的时代。而最先用好 OpenClaw 的人，将在这个窗口期获得巨大的先机。
如果你真的想用 OpenClaw，推荐你从 ArkClaw 开始：先想一件你每周都要重复做的事情，把它交给 ArkClaw 试试。
对 AI Agent 的深入实践和讨论，欢迎你来 云栈社区 的 开发者广场 板块，那里聚集了许多正在探索 AI 应用落地的开发者和爱好者。
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