AI在線吐槽
印象最深的，是筆者測評各類任務(wù)時，StepClaw在摸索的過程中能給靠譜的多條備選方式，幫你達成目標。你能看到它為了解決任務(wù)，幫你寫命令、做網(wǎng)頁，迂回地幫你處理問題。
從任務(wù)執(zhí)行的效果來看，通過尋找替代方案、自主編寫工具等方式，StepClaw實測上能夠解決很多意料之外的問題，執(zhí)行能力相對突出。
比如在接入Gmail郵箱API、讓它幫我讀取未讀郵件內(nèi)容并做總結(jié)，這樣一個簡單的任務(wù)，也會遇到環(huán)境部署不穩(wěn)定導致無法接受驗證信息的情況。
為此，StepClaw甚至自己寫了個網(wǎng)頁給我，讓我通過網(wǎng)頁直接看信息再給到它。通過我和Agent的配合，終于讓它接上了我的Google郵箱。
通過調(diào)用Skills，我用StepClaw做了每天匯報的AI日報，讓它幫我整理郵箱。實現(xiàn)這些基礎(chǔ)的功能之外，如果用戶想進階一下，拿AI做些不一樣的事情，可以從階躍星辰自建的Skills商店網(wǎng)址“水產(chǎn)市場”中找更多技能解鎖，比如讓它幫你處理財報信息、寫個小紅書文案、做個“一圖講解xx”之類的AI圖片等。
作為本地部署的小龍蝦，你還可以要求StepClaw幫你從電腦里找文件、整理文件。我要求它幫我整理下桌面，然后再還原回原來的樣子。階躍確實幫我把雜亂的文檔和游戲圖標都收進了對應的文件夾，且后續(xù)也做到了完美還原，表現(xiàn)處在及格偏上的水平。美中不足之處是，StepClaw沒有根據(jù)我桌面上已有的文件夾分類做規(guī)劃，而是自己新建了類似的文件夾儲存。
StepClaw的調(diào)用，需要用戶下載階躍此前的桌面端產(chǎn)品“階躍AI桌面伙伴”。這個產(chǎn)品的首次上線是在去年9月?？梢哉f，在OpenClaw爆火前，階躍星辰自己對Agent的重度規(guī)劃中，就有做相關(guān)產(chǎn)品的布局。
由此，StepClaw的一部分功能設(shè)計，其實就繼承了“階躍AI桌面伙伴”。比如目前其宣傳的“全局記憶”功能，會讓AI在每15分鐘截圖一次桌面，并記錄用戶的行動軌跡，相當于自己給AI補充了更多的上下文。在桌面助手產(chǎn)品中，這個功能更像是歷史記錄，用來查找遺忘的信息。StepClaw的“懸浮球”設(shè)計，也是繼承自階躍桌面助手的設(shè)定。
跑通任務(wù)的能力，一部分還是具體看模型能力。階躍對問題的一些靈活處理，還是得益于Step 3.5 flash的能力，和上一代模型相比，新模型做了更適配Agent的設(shè)計，比如更適合工程化的上下文結(jié)構(gòu)，和更快的token吞吐速度。
總體來說，靠著之前在C端產(chǎn)品的基礎(chǔ)，階躍交卷的時間不算早，但交出了一個不錯的答卷。
不過，目前階躍的產(chǎn)品還處在內(nèi)測階段，第一批5萬的邀請碼放空后，階躍星辰仍然在通過內(nèi)測邀請碼的方式來接入，獲取難度并不高。3月29日夜晚，階躍星辰還邀請了李雪琴作為測試官來體驗產(chǎn)品。
從模型上，階躍星辰靠免費策略確實吃上了紅利，一段時間內(nèi)位列OpenRouter消耗榜單第一。但從產(chǎn)品上，StepClaw想靠產(chǎn)品從“龍蝦們”中殺出重圍，還需要時間。
可以看到，四家大模型創(chuàng)企月之暗面、MiniMax、階躍星辰和智譜都做了OpenClaw平替品。對于分吃龍蝦肉，每一家都有熱情。
對于將自研大模型作為核心競爭力的上述企業(yè)來說，OpenClaw是一個Agent爆款產(chǎn)品，它的意義不僅僅是對產(chǎn)品流量、生態(tài)的押注，而更關(guān)鍵的是靠巨額的token消耗，講好自家B端的API生意經(jīng)。
以筆者測試為例，比如讓龍蝦做一個定時日報的任務(wù)，一般單次對話就要消耗百萬個tokens，如果一天調(diào)用十幾次，一個月的tokens消耗量也能到幾億次。廠家只靠免費是不可能撐起這么大的消耗量的，這也是為什么最近從云廠商到大模型創(chuàng)企，都在給tokens提價的原因。
怎么讓用戶“嘗口龍蝦肉”后，還愿意繼續(xù)嘗試？這就是階躍星辰在搭建龍蝦之前，先發(fā)布了自家Skill商店“水產(chǎn)市場”的原因。
據(jù)階躍星辰StepClaw、水產(chǎn)市場負責人鐘經(jīng)緯判斷，春節(jié)期間做“水產(chǎn)市場”的判斷有二：第一，OpenClaw在春節(jié)前后的爆發(fā)讓他預判，春節(jié)期間會有更多人去嘗試使用，這些人一定會遇到"不知道用來干嘛"的問題；第二，OpenClaw帶來的資產(chǎn)類型更豐富了，技能、經(jīng)驗、插件、頻道、觸發(fā)器都需要一個地方來承載和分發(fā)。
可以說，Skills是當下幫用戶真正找到場景做事的觸手。在2025年，我們還需要在各家大廠的Agent開發(fā)平臺，看不同開發(fā)者貢獻的各類Agent，比如字節(jié)扣子空間上劃分好的種類，不同的任務(wù)，需要調(diào)用不同的Agent。
而在MCP和Skills普及的當下，一個Agent可以自己組裝多種技能，就相當于給龍蝦裝上了手和腳，也就成了龍蝦們的必需品。從2月龍蝦熱到現(xiàn)在，一個多月的時間里，廠商們也已經(jīng)開始在產(chǎn)品中預裝好Find Skill（幫用戶尋找合適Skill并下載）、Skill Vetter（確保安裝Skill的安全性）等Skill，提升用戶初始體驗，解決用戶“到底用龍蝦做什么”的疑問。
正如你買到的每家手機都有自己的應用商店，現(xiàn)在市面上的小龍蝦們，也基本自帶類似“水產(chǎn)市場”的自家Skill商店，通過開發(fā)者生態(tài)共創(chuàng)，更多能夠應用在辦公、代碼等場景的技能出現(xiàn)在商店給用戶調(diào)用。
不過，目前在初級階段，Skills市場也難以形成壁壘，它只能算是龍蝦的“標配項目”。
目前從數(shù)量來看，階躍星辰的水產(chǎn)市場中一共有5500個Skills，比起目前海外市場的ClawHub來說，后者當前Skills數(shù)量已經(jīng)更新到40000以上。雖然國內(nèi)生態(tài)的完善還有待改進，但國內(nèi)Skill生態(tài)的搭建勢在必行，比如一些國內(nèi)用戶用得更多的產(chǎn)品（微信、B站）等相關(guān)技能的接入，還是靠國內(nèi)開發(fā)者上傳。
簡單來說，Skills是Agent的能力模塊，包含提示詞+腳本組合，可以實現(xiàn)具體能力（如SEO內(nèi)容寫作、PPT生成、周報撰寫等）。
但Skill的能力取決于兩個東西：調(diào)用的API和寫的提示詞。提示詞本身就是遷移成本很低的方式——一個寫好的Skill，上傳到ClawHub、扣子空間、階躍的"水產(chǎn)市場"，幾乎不需要額外改動。這意味著，Skill市場很難形成像App Store那樣的壟斷格局。
短期來看，對于想吃龍蝦肉的廠商們來說，做Skill市場更像是產(chǎn)品生態(tài)的完整。跟隨行業(yè)趨勢，完善產(chǎn)品矩陣，滿足開發(fā)者需求。不做Skill市場，產(chǎn)品在功能完整性上就會落后競品。
龍蝦本身真正的競爭在兩點：基座模型能力——決定Agent能做什么，工程化能力——龍蝦對任務(wù)的執(zhí)行程度。
對于意在終端Agent的階躍星辰來說，Agent是生態(tài)中的一塊關(guān)鍵拼圖。如何讓Agent能力賦能在接下來的手機、汽車和電腦等一系列終端產(chǎn)品上，才是階躍星辰的重點。
從階躍AI桌面伙伴，到StepClaw，兩個本地Agent產(chǎn)品的重合和相似的設(shè)想，已經(jīng)說明了階躍星辰在OpenClaw爆火之前，已經(jīng)對這個賽道有了初步想法。
據(jù)鐘經(jīng)緯回憶，階躍本地Agent項目立項是在去年7月。在Manus后，團隊內(nèi)部從需求出發(fā)，看到了本地Agent機遇的存在。
“本地最大的價值，是在技術(shù)探索早期，給了用戶更大的自由度。”鐘經(jīng)緯寫道。
對比云端，本地能夠幫助AI更方便地獲取到所需的上下文信息，并讓Agent拿到更多本地權(quán)限，才能解鎖一些沒有被實現(xiàn)的玩法。
階躍星辰押注本地Agent的速度，實際上夠快。
從去年九月的Mac版本后，今年1月19日，Window版本的階躍AI桌面伙伴也正式上線。這個時間其實也是OpenClaw爆火的日子。不過，在當時的宣傳版本中，MCP還占據(jù)著功能宣傳的首位，Skill反倒沒有被放到官方的宣傳中。
沒有被提及的原因，或許是官方認為，當時Skills的教育成本還不夠，市場對其的認知還不足。
“最早我們在 10 月份是想打 Skills 這個東西來做增長，當時找了很多電商社群、做培訓的機構(gòu)一起協(xié)作來搞 Skills，當時他們是不愿意的。”鐘經(jīng)緯在一檔播客中提及。
而且，對比OpenClaw，階躍AI桌面伙伴沒做到的一點，是把它和各大IM產(chǎn)品的生態(tài)打通。
但在蹭OpenClaw的熱點速度上，階躍星辰?jīng)]有跟上后續(xù)的節(jié)奏，這或許也是錯失流量和更多用戶的原因?？梢钥吹?，階躍星辰無論是云端還是本地版本的StepClaw兩款產(chǎn)品，均上線在今年3月，而月之暗面?zhèn)冏钤鐝某桶l(fā)布了相關(guān)產(chǎn)品，早期的這些產(chǎn)品多是云端版本，雖然不夠快，但確實分走了一部分注意力。
談及為什么不用階躍AI直接接入飛書，而是又做了個StepClaw，鐘經(jīng)緯表示，由于Agent Harness 有一些差異，團隊后續(xù)在上面再重復跟迭代，其實比套一下的成本還要更高。另外，OpenClaw確實太熱了。
在熱度上，階躍星辰或許沒能趕上這波流量。不過對于這家押注終端Agent的公司來說，開發(fā)本地Agent，本身對于他們來說，也是一件持續(xù)要做的事情。
階躍星辰本身的商業(yè)化模式，就是在手機、車等智能終端上搭載Agent，靠前期產(chǎn)品的打磨和搭建，后續(xù)的經(jīng)驗和反饋，對于團隊未來大方向的研發(fā)是匹配的。
無論StepClaw最終能否在"龍蝦大戰(zhàn)"中脫穎而出，前期產(chǎn)品的打磨都將轉(zhuǎn)化為面向手機、汽車、電腦等終端生態(tài)的實戰(zhàn)經(jīng)驗。對于這家押注終端智能化的公司而言，這或許才是這場競逐背后更值得關(guān)注的敘事。
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