這一路徑的出現(xiàn)，也讓產(chǎn)業(yè)鏈參與者迅速嗅到機(jī)會(huì)。
OpenAI直接挖走OpenClaw創(chuàng)始人。創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域，美團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人王慧文發(fā)出“英雄帖”，廣招對(duì)OpenClaw相關(guān)領(lǐng)域感興趣的創(chuàng)業(yè)者和技術(shù)人才。國(guó)內(nèi)一眾模型廠商等“賣鏟人”則各顯身手，智譜、Kimi、MiniMax、阿里云等國(guó)紛紛推出CodingPlan的API套餐，試圖深度綁定這只炙手可熱的“龍蝦”。
事實(shí)上，OpenClaw的特殊之處在于，任何人都能基于其打造專屬Agent助手，通過聊天界面讓Agent跨平臺(tái)、跨系統(tǒng)完成任務(wù)，這與過去“只說不做”“集成式”的AI助手截然不同，意味著Agent真正長(zhǎng)出手腳，開始進(jìn)入真實(shí)世界。
那么，OpenClaw的價(jià)值究竟是什么？真的無所不能嗎？它為AI產(chǎn)業(yè)化落地帶來了什么？真的能推動(dòng)我們走向通用AGI嗎？以及，在如今中國(guó)企業(yè)Agent落地正進(jìn)入系統(tǒng)繁多卻彼此割裂的深水區(qū)，OpenClaw這一路徑，是否能夠改變現(xiàn)狀？
不論OpenClaw后續(xù)如何，但這些疑問背后，一個(gè)不可否認(rèn)的事實(shí)是，火爆2個(gè)月的OpenClaw，已然給中國(guó)的AI落地產(chǎn)業(yè)鏈，帶來一個(gè)新的方向和進(jìn)化，那就是從智能體單點(diǎn)的技術(shù)、協(xié)議走向真正的智能體跨體系協(xié)同時(shí)代。
一直以來，Agent被視為讓AI成為真正生產(chǎn)力的關(guān)鍵紐帶。大模型像一個(gè)極其聰明的大腦，卻并不會(huì)真正去“做”：它不會(huì)自己打開網(wǎng)頁、填寫表格、整理文件或跨平臺(tái)操作。
Agent的意義，是為這個(gè)大腦裝上“手腳”，讓其不僅能思考，還能調(diào)用工具、訪問系統(tǒng)、操作軟件，完成一連串具體步驟。比如，把“幫我做一份行業(yè)報(bào)告”拆解為自動(dòng)搜索資料、篩選信息、整理數(shù)據(jù)、生成圖表、排版成文檔并發(fā)送郵件，形成完整閉環(huán)。
但這個(gè)閉環(huán)始終存在裂痕。
數(shù)據(jù)顯示，在WebArena這類真實(shí)網(wǎng)頁多步任務(wù)測(cè)試中，GPT-4級(jí)模型在3—5步任務(wù)上的成功率約為40%—60%，一旦超過10步，往往降至15%—25%；超過15步時(shí)，成功率跌破10%。公開案例也顯示，6—8步以上流程中，人工介入率高達(dá)40%—60%。
以電商行業(yè)為例，一家小型電商公司老板每天要登錄多個(gè)后臺(tái)，查看庫(kù)存、對(duì)比競(jìng)品價(jià)格、調(diào)整定價(jià)，再檢查廣告消耗和ROI，最后導(dǎo)出報(bào)表生成日?qǐng)?bào)。他希望用Agent自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)每天早上8點(diǎn)自動(dòng)完成所有流程，團(tuán)隊(duì)只做策略判斷。
但理想很豐滿，現(xiàn)實(shí)很殘酷。
上線第一天，Agent從ERP拉取庫(kù)存數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某款空氣炸鍋低于安全閾值，準(zhǔn)備同步到平臺(tái)避免超賣，卻發(fā)現(xiàn)平臺(tái)API只支持讀取庫(kù)存，不支持修改前臺(tái)展示，仍需人工操作。
接著是比價(jià)。Agent即便抓取到競(jìng)品價(jià)格，但需要執(zhí)行“批量改價(jià)”時(shí)，發(fā)現(xiàn)平臺(tái)對(duì)改價(jià)API的權(quán)限做了分級(jí)，只有特定類目和大商家才能調(diào)用，而且頻次有限。所謂“自動(dòng)調(diào)價(jià)”，變成了“自動(dòng)算價(jià)+人工執(zhí)行”。
有企業(yè)嘗試用RPA錄制腳本，但電商后臺(tái)頻繁改版，維護(hù)成本極高，往往變成腳本工程師的長(zhǎng)期勞動(dòng)。
可以看到，企業(yè)落地Agent的前提非?？量?，往往走的是對(duì)接API、梳理數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、重構(gòu)權(quán)限體系、定制流程引擎這種“重集成”路線。這是一條典型的IT項(xiàng)目路徑，周期長(zhǎng)、投入重、改造深，一旦某個(gè)系統(tǒng)升級(jí)，接口就要重做。
OpenClaw這種開源框架，恰恰提供了另一種思路。
其基于視覺識(shí)別屏幕內(nèi)容，定位按鈕、文本和輸入框。通過鼠標(biāo)點(diǎn)擊、鍵盤輸入、滑動(dòng)、滾動(dòng)等通用控制完成操作，并在目標(biāo)驅(qū)動(dòng)下進(jìn)行決策循環(huán)。
相比“重集成”路線，OpenClaw不再依賴平臺(tái)開放接口，也不強(qiáng)求企業(yè)重構(gòu)系統(tǒng)，而是在屏幕層直接接管操作邏輯，實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的執(zhí)行力，深入企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境。
例如在一項(xiàng)基于 CL-bench的公開測(cè)試顯示，在 HR 培訓(xùn)類標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)集中，OpenClaw+MiniMax-free Agent 組合的任務(wù)解決率達(dá) 20%，而對(duì)應(yīng) MiniMax-M2.1、DeepSeek-chat 裸模型的任務(wù)解決率為 0%。
這種執(zhí)行范式的轉(zhuǎn)變，使得企業(yè)用戶們躍躍欲試。
Agent迎來新一輪爆發(fā)。
2026年初，AI領(lǐng)域再次出現(xiàn)明顯躁動(dòng)，資本、企業(yè)與開發(fā)者情緒同步升溫。
美團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人王慧文發(fā)布“英雄帖”，招募OpenClaw創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)并提供融資支持；開發(fā)者論壇被紅色小龍蝦刷屏；上下游廠商紛紛宣布接入……這種氣氛，與2025年同期DeepSeek掀起的“接入潮”如出一轍。
在中國(guó)這個(gè)特殊的市場(chǎng)，從不缺乏將新范式迅速商業(yè)化的力氣和手段。
1月底，第一波“賣鏟人”，迅速就位。
互聯(lián)網(wǎng)巨頭共識(shí)很清晰，那就是不能把核心入口交給開源框架，而要以O(shè)penClaw為參照，結(jié)合自身生態(tài)形成閉環(huán)，從算力、模型到場(chǎng)景全部打通。
阿里云是動(dòng)作最典型的一家。
2月28日，其推出CoPaw個(gè)人智能體工作臺(tái)，對(duì)標(biāo)OpenClaw，主打“三條命令極簡(jiǎn)部署”，針對(duì)原框架部署復(fù)雜的問題做優(yōu)化。同時(shí)原生適配釘釘、飛書、QQ等主流IM，支持本地與云端雙模部署，并深度融合通義千問模型能力，解決海外開源框架在國(guó)內(nèi)生態(tài)“水土不服”的問題。
在云側(cè)，其上線OpenClaw一鍵安裝與預(yù)裝鏡像，15分鐘即可完成部署。其邏輯非常直接，那就是用OpenClaw吸引開發(fā)者和企業(yè)上云。
總的來說，阿里云的思路是以云基礎(chǔ)設(shè)施為底座，以通義千問為模型中樞，以釘釘為高頻辦公場(chǎng)景，通過開源策略吸納開發(fā)者，最終形成閉環(huán)。
騰訊云的策略更偏向流量入口。
其通過輕量服務(wù)器預(yù)置OpenClaw模板，打通企業(yè)微信、QQ、飛書、釘釘，并提供可視化切換面板，降低部署門檻。同時(shí)，騰訊內(nèi)部啟動(dòng)自研Agent平臺(tái)，目標(biāo)是深度綁定微信、小程序與企業(yè)辦公生態(tài)，減少對(duì)外部框架的依賴。
要知道，騰訊最大的優(yōu)勢(shì)是社交與IM的壟斷級(jí)流量入口。無論是C端用戶還是中小B端企業(yè)用戶，觸達(dá)能力都是行業(yè)最強(qiáng)。一旦Agent能力嵌入社交與辦公體系，擴(kuò)散速度會(huì)非常快。
百度智能云的打發(fā)則圍繞搜索入口。
其將核心產(chǎn)品深度內(nèi)嵌，在百度app實(shí)現(xiàn)一鍵調(diào)用OpenClaw智能體，企業(yè)在百度智能云完成部署后，可以直接通過搜索框或消息中心調(diào)用。后續(xù)還將覆蓋百科、學(xué)術(shù)、文庫(kù)、電商等全生態(tài)產(chǎn)品。在能力層面，百度千帆把搜索、百科、學(xué)術(shù)檢索等能力封裝為Skill，上架OpenClaw生態(tài)，補(bǔ)足中文信息能力。同時(shí)推出免部署云端版本，降低使用門檻。
總的來看，百度依托搜索入口和內(nèi)容生態(tài)，把Agent嵌入高頻搜索場(chǎng)景，而不是做一個(gè)孤立工具。
火山引擎的打法則更偏向流量分發(fā)與場(chǎng)景縫合。提供OpenClaw的完整部署方案，并通過豆包大模型、飛書、抖音API打通場(chǎng)景。開發(fā)者可以快速構(gòu)建帶貨客服、企業(yè)數(shù)字員工等應(yīng)用，字節(jié)承擔(dān)流量分發(fā)角色。
基于抖音流量池、飛書企業(yè)場(chǎng)景和火山引擎的MaaS能力。其目標(biāo)，是覆蓋開發(fā)、部署到變現(xiàn)的全流程。
相比巨頭強(qiáng)調(diào)閉環(huán)，模型創(chuàng)業(yè)公司更聚焦于成為“最合適的大腦”。
月之暗面率先推出KimiClaw，主打云端托管、無需本地安裝，解決部署門檻問題。Kimi的優(yōu)勢(shì)在于長(zhǎng)上下文能力與工具調(diào)用能力領(lǐng)先，同時(shí)在C端用戶中認(rèn)知度高。對(duì)其而言這一方案可以精準(zhǔn)命中普通用戶的使用痛點(diǎn)。
數(shù)據(jù)顯示，KimiK2.5在OpenRouter平臺(tái)調(diào)用量持續(xù)領(lǐng)先，并在OpenClaw模型調(diào)用榜中位居第一。
MiniMax則強(qiáng)調(diào)其多模態(tài)能力均衡以及底層訓(xùn)推架構(gòu)的解耦能力，推出MaxClaw模式，一鍵打通OpenClaw生態(tài)，無需自行配置API。
數(shù)據(jù)顯示，在一項(xiàng)“本地文件檢索-全網(wǎng)資訊補(bǔ)充-稿件撰寫-郵件發(fā)送”長(zhǎng)鏈路辦公任務(wù)閉環(huán)執(zhí)行實(shí)測(cè)中，接入 MiniMax-M2.5的 OpenClaw，可 100% 完成全流程閉環(huán)執(zhí)行，無中途中斷、無關(guān)鍵環(huán)節(jié)失敗。
智譜強(qiáng)調(diào)的是國(guó)產(chǎn)化與合規(guī)優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)GLM-5旗艦?zāi)Ｐ蜔o縫兼容OpenClaw。強(qiáng)化了編程與長(zhǎng)流程能力；科大訊飛則以語音能力和教育辦公場(chǎng)景切入，提供低成本調(diào)用方案。
除了巨頭和模型廠商，產(chǎn)業(yè)鏈玩家也迅速跟進(jìn)。網(wǎng)易有道發(fā)布LobsterAI，定位“中國(guó)版OpenClaw”。
國(guó)產(chǎn)芯片與硬件廠商也加速適配，龍芯完成基于3B6000M芯片的本地部署；中科創(chuàng)達(dá)實(shí)現(xiàn)魔方派與AIBOX適配；清昴智能完成對(duì)昇騰等國(guó)產(chǎn)芯片的兼容。
最焦慮的RPA廠商和最怕被架空的SaaS廠商，也開啟了自我革命。飛書發(fā)布了Agent友好型UI協(xié)議；金山辦公2月20日也正式開放WPSAI行動(dòng)套件；弘璣Cyclone、來也科技等，作為傳統(tǒng)RPA代表，也迅速推出了“OpenClaw企業(yè)級(jí)管理后臺(tái)”。也有一些安全廠商如奇安信，針對(duì)OpenClaw的安全性問題，發(fā)布了Agent行為防火墻。
無論是AI模型服務(wù)商押注OpenClaw最合適的大腦，還是互聯(lián)網(wǎng)巨頭打造從算力到場(chǎng)景形成閉環(huán)，亦或是產(chǎn)業(yè)鏈在補(bǔ)能力、SaaS巨頭主動(dòng)示好的“扶手計(jì)劃”，本質(zhì)上是基于自身優(yōu)勢(shì)構(gòu)建差異化護(hù)城河，更是在為一個(gè)原本“笨拙、昂貴、有風(fēng)險(xiǎn)”的新生兒，合力打造一個(gè)可落地的溫室。
OpenClaw在中國(guó)的火爆，早已超出了一個(gè)開源項(xiàng)目的范疇，轉(zhuǎn)而演變成一場(chǎng)全產(chǎn)業(yè)鏈的“集體進(jìn)化”。
可以確定的是，OpenClaw正在抬高企業(yè)對(duì)Agent的預(yù)期。
過去，Agent更多被當(dāng)作問答助手或分析助手；如今，企業(yè)開始把其視為能夠執(zhí)行流程的數(shù)字勞動(dòng)力。在流程重復(fù)、環(huán)境相對(duì)可控、缺乏API接口或人工成本高昂的場(chǎng)景中，其確實(shí)具備先發(fā)優(yōu)勢(shì)，這也是資本和產(chǎn)業(yè)鏈迅速跟進(jìn)的原因。
但問題在于，OpenClaw真的無所不能嗎？
答案是否定的。
要知道，OpenClaw與集成式Agent存在本質(zhì)差異。集成式Agent基于結(jié)構(gòu)化接口，通過API直接調(diào)用系統(tǒng)能力，一次請(qǐng)求通常在1至3秒內(nèi)完成，多個(gè)動(dòng)作還可以并行執(zhí)行。
而OpenClaw采用是“截圖—模型推理—坐標(biāo)計(jì)算—動(dòng)作模擬”的視覺閉環(huán)。每一次操作都要經(jīng)過完整的感知與決策流程，單步耗時(shí)往往在15至30秒之間。例如一個(gè)“登錄系統(tǒng)并導(dǎo)出報(bào)表”的簡(jiǎn)單任務(wù)，集成式Agent可能5秒完成，OpenClaw卻需要3至5分鐘的反復(fù)嘗試。效率差距由此拉開。
更關(guān)鍵的是穩(wěn)定性。集成式Agent依賴協(xié)議交互，輸入輸出結(jié)構(gòu)清晰，可控性強(qiáng)；OpenClaw則高度依賴模型對(duì)像素界面的理解。一旦出現(xiàn)動(dòng)態(tài)彈窗、頁面刷新或UI微調(diào)，就可能產(chǎn)生“視覺幻覺”，導(dǎo)致點(diǎn)擊偏移甚至陷入循環(huán)錯(cuò)誤。
因此，OpenClaw不僅響應(yīng)慢，而且在復(fù)雜環(huán)境中不夠穩(wěn)定。
效率之外，是成本問題。
集成式Agent主要消耗文本Token，單次任務(wù)成本可以低至0.01美元甚至更低。OpenClaw卻需要持續(xù)傳輸高分辨率截圖，每次推理可能消耗1000至1500個(gè)視覺Token；若任務(wù)鏈條較長(zhǎng)，單次成本可能達(dá)到1至2美元。對(duì)于高頻企業(yè)調(diào)用場(chǎng)景，這意味著成本可能是集成式方案的數(shù)十倍甚至百倍。
模型廠商的反應(yīng)，也從側(cè)面印證了這一點(diǎn)。
Anthropic就曾更新服務(wù)條款，禁止在OpenClaw等第三方工具中使用ClaudeFree、Pro或Max賬戶的OAuth，將這種行為定性為“token套利”和安全風(fēng)險(xiǎn)。隨后，谷歌稱檢測(cè)到自家AI編程工具Antigravity后端出現(xiàn)“大規(guī)模惡意使用行為”，嚴(yán)重降低了正常用戶的服務(wù)質(zhì)量，連夜封禁OpenClaw。
這些動(dòng)作傳遞出同一個(gè)信號(hào)，那就是基于訂閱制的定價(jià)體系，難以承受OpenClaw這種高頻、高消耗的調(diào)用方式。
如果說性能與成本尚屬效率問題，那么穩(wěn)定與安全則更為棘手。
集成式Agent可通過APIKey實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的權(quán)限控制，例如只讀權(quán)限或僅限操作特定數(shù)據(jù)庫(kù)范圍。但OpenClaw本質(zhì)上模擬的是“人類操作界面”，擁有更接近全局控制的能力。權(quán)限邊界因此變得模糊。
近期，Gartner與Password等機(jī)構(gòu)均發(fā)出警告，指出其容易受到“UI提示詞注入攻擊”。此外，已有數(shù)家韓國(guó)科技巨頭和金融機(jī)構(gòu)在內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)中禁用OpenClaw，以防機(jī)密泄露。
在性能、成本與安全三重約束下，OpenClaw若要真正進(jìn)入大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境，仍面臨不小的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。
即便如此，OpenClaw的價(jià)值不僅在于其技術(shù)能力本身，更在于其提供了一種思路，那就是當(dāng)理想的接口整合難以推進(jìn)時(shí)，Agent或許不必等到系統(tǒng)重構(gòu)完成，才有資格走進(jìn)生產(chǎn)環(huán)境。
而這，恰恰觸及了中國(guó)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型中最現(xiàn)實(shí)的一道門檻。
根據(jù)《2024中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)大型企業(yè)平均擁有超過150個(gè)獨(dú)立IT系統(tǒng)，其中約60%屬于缺乏維護(hù)、無API文檔或接口封閉的老舊系統(tǒng)。
一直以來，中國(guó)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型都較為沉重。中國(guó)許多企業(yè)的數(shù)字化，大多不是自上而下一次性重構(gòu)，而是在十幾年時(shí)間里不斷疊加。系統(tǒng)之間彼此割裂，但卻又互相依賴。
因此，動(dòng)一個(gè)系統(tǒng)，牽一發(fā)動(dòng)全身。打通一次接口，意味著漫長(zhǎng)的權(quán)限審批、數(shù)據(jù)安全評(píng)估、供應(yīng)商協(xié)調(diào)。于是需求側(cè)形成了一個(gè)悖論，他們希望AI能夠真正進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)境帶來生產(chǎn)力，但又無法承受結(jié)構(gòu)性改造的代價(jià)。
在這種背景下，要求企業(yè)為了AI去大規(guī)模重構(gòu)底層系統(tǒng)，可謂難上加難。
Anthropic與研究機(jī)構(gòu)Material在2025年末對(duì)美國(guó)500多位技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者做了一次調(diào)研，近一半（46%）的組織認(rèn)為與現(xiàn)有系統(tǒng)的整合是主要障礙。
軟件供給側(cè)同樣高度碎片化。SaaS廠商希望構(gòu)建自己的封閉生態(tài)，平臺(tái)企業(yè)希望把數(shù)據(jù)鎖在自己的護(hù)城河里，傳統(tǒng)SI靠復(fù)雜集成吃飯，RPA廠商依賴腳本維護(hù)盈利。商業(yè)博弈下，使得接口難以開放，導(dǎo)致企業(yè)Agent落地的成本居高不下，因?yàn)槊恳粋€(gè)對(duì)接動(dòng)作，背后都是利益再分配。
在這種背景下，OpenClaw的路徑不單純的技術(shù)創(chuàng)新，更是一種對(duì)既有權(quán)力結(jié)構(gòu)的規(guī)避。企業(yè)不用去申請(qǐng)接口，而是直接在“界面層”操作。這種方式，本質(zhì)上繞過了供給側(cè)的封閉邏輯。
但問題也隨之而來。
當(dāng)Agent繞過API、繞過權(quán)限分層，直接模擬人手操作時(shí)，其在某種意義上削弱了平臺(tái)對(duì)流量與數(shù)據(jù)的控制力。長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，供給側(cè)會(huì)主動(dòng)為Agent降低摩擦，還是會(huì)加強(qiáng)封鎖？
一種可能是，Agent成為舊系統(tǒng)的“補(bǔ)丁”。不觸動(dòng)底層結(jié)構(gòu)，只在其上疊加一層行動(dòng)智能，讓僵化的系統(tǒng)繼續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)，這是一條溫和演進(jìn)路徑。
另一種可能是，隨著Agent成為主流執(zhí)行主體，系統(tǒng)設(shè)計(jì)邏輯會(huì)反向重塑。未來的軟件不再圍繞人類交互，而是為Agent交互而生。界面更加結(jié)構(gòu)化、可機(jī)器識(shí)別，權(quán)限將圍繞“數(shù)字員工”重新劃分，審計(jì)與合規(guī)將嵌于Agent行為鏈條之中。如果這一趨勢(shì)成立，那么Agent并不是“外掛”，而是下一代操作系統(tǒng)的雛形。
這是一個(gè)值得持續(xù)觀察的博弈，難有定論。
站在當(dāng)下，回看開篇那些略顯荒誕的瞬間，無論是自動(dòng)打電話、強(qiáng)行訂位，還是誤刪郵件，更像是Agent第一次真正觸碰現(xiàn)實(shí)世界時(shí)不可避免的摩擦。
OpenClaw未必是終局形態(tài)，小龍蝦也未必一直鮮紅。但其在復(fù)雜、封閉、充滿博弈的現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，找到一條能夠先執(zhí)行、再優(yōu)化、再重構(gòu)的路徑。當(dāng)Agent開始在舊秩序中工作，而不是在理想環(huán)境中演示，企業(yè)的智能化進(jìn)程，也將真正進(jìn)入了深水區(qū)。
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