2026最疯赛道：10只龙虾，10种打法，一文看懂Claw Agent

大家好，我是小智，专注 AI 工具，AI 智能体和编程提效

2026 年初这几个月，整个科技圈几乎都被一只“龙虾”刷屏了。OpenClaw 这个开源项目，前身叫 ClawdBot，短短时间内就在 GitHub 上狂揽了 297K Stars，成了全球最火的开源项目之一。紧接着，所谓的“Claw Agent 浪潮”就席卷了硅谷和国内。连 36Kr 都说这是“硅谷全面龙虾化”，像 Anthropic、Microsoft、Meta 这些大厂也都纷纷下场推出了自己的龙虾产品。其实“Claw”这个名字挺有意思，它隐喻的是 AI 长出来的“手”。现在的模型已经够聪明了，为什么不给它最高权限，让它帮我们点鼠标、操作 App、管理文件呢？简单说，这就是从“回答问题”进化到了“替你干活”。不再只是陪聊，而是真正帮你跑腿。今天这篇文章，我想跟大家聊聊目前赛道里最值得关注的 Top 10 产品。我会结合自己的体验，把它们的定位、功能和真实能力拆解一下。

Claw Agent 赛道全景在具体介绍产品之前，我想先带大家看看整个赛道的格局。现在的 Claw Agent 基本上分成了四大阵营。第一类是开源自托管派，代表产品有 OpenClaw、CoPaw 和 ZeroClaw。这类产品的特点是你可以完全掌控，数据都在本地。第二类是云托管服务派，比如 Kimi Claw、MaxClaw 和 HappyCapy。这些就是零配置，开箱即用，特别方便。第三类是极致轻量派，像 PicoClaw 和 ZeroClaw。它们能在 10MB 以下运行，非常适合 IoT 或者边缘场景。最后一类是国产桌面派，比如元气bot 和 EasyClaw。这些主要面向咱们国内用户，专注于桌面端的操控。接下来，咱们就逐个来看看这些产品到底怎么样。

No.1 OpenClaw —— 龙虾之王

如果说 Claw Agent 赛道有个带头大哥，那绝对是 OpenClaw。它的官网是 openclaw.ai，GitHub 上已经有了惊人的 297K Stars，可以说是史上增速最快的开源项目之一。创始人 Peter Steinberger 之前做过 PSPDFKit，也是个技术大牛。这不仅仅是个聊天机器人，它是一个自托管的个人 AI Agent 平台。它的核心就是替你执行真实任务，比如管理文件、控制浏览器、发消息、跑脚本，甚至自动化整个工作流。我最喜欢它的一点是强大的生态。它支持 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、飞书等 20 多个消息平台。而且它有个 ClawHub 技能市场，里面预配了 100 多个技能，社区贡献的更是多达 5000 多个。你可以通过心跳调度、Cron 定时任务或者 Webhook 来触发它。记忆系统也是持久化的，结合了向量和 FTS5 混合搜索。技术架构上，它采用了 Gateway、Channel Adapter、Agent Runner 和 Skills 这样的分层设计。数据存储用的是本地 Markdown 加 SQLite，这点让我非常放心，因为一切都在自己掌控之中。

它的 Agent 能力是全自主执行的。你跟它说“准备季度报告”，它就会自动去扫描文档、整合数据、生成 PPT，然后跨平台发给你。甚至它还支持 Agent 之间的通信和协作。总的来说，OpenClaw 就像是开源 Claw Agent 里的“Linux”。功能最全，生态最大，但是上手门槛也确实最高，需要你有点技术底子。

No.2 Kimi Claw —— 浏览器里的云端龙虾接下来要说的是 Kimi Claw。这是 Moonshot AI（月之暗面）在 2026 年 2 月推出的产品，官网是 kimi.com。定价方面，它是 $39/月，如果你是付费会员可以免费托管。它的定位非常明确，就是浏览器原生的云端 OpenClaw。你不需要在本地安装任何东西，打开网页就能用，主打的就是零门槛和海量技能。核心功能上，它实现了一键部署。你不需要折腾 Docker、服务器或者 API Key，浏览器里直接运行。它同样集成了 ClawHub 技能库，有 5000 多个社区技能。而且它提供了 40GB 的云存储，支持大数据集和深度 RAG。它还有一个 Pro-Grade Search 功能，可以实时搜索 Yahoo Finance 等外部数据源。如果你已经有自己的 OpenClaw 实例，还可以直接接入。技术上，它是基于 OpenClaw 2.13 版本构建的，底层跑的是 Kimi K2.5 模型，这是一个万亿参数的 MoE 架构。它用了 Agent Swarm 技术，可以协调最多 100 个专业 Agent 同时工作。作为云端服务，它 24 小时常驻，不关机不断线，支持长期记忆和定时任务。不过因为是基于 OpenClaw 的旧版本，部分最新功能可能还没有。我觉得它就像 Claw Agent 赛道的“Chrome OS”。虽然牺牲了一定的自由度，但换来了极致的易用性，对咱们国内用户来说是最友好的入口。

No.3 Manus Claw —— Meta 的社交龙虾第三款是 Manus Claw，官网 manus.im。这是 Meta 在收购 Manus 后推出的产品，发布于 2026 年 2 月。它可以直接集成在 Telegram、WhatsApp、LINE 和 Slack 里。这款产品的定位是零配置的社交平台 AI Agent。你只需要扫个码就能激活，完全没有任何技术门槛。你不需要服务器，也不需要终端，直接在聊天窗口里就拥有了一个全能助手。它的核心功能包括扫码即用和长期记忆。它能记住你的风格、语调和偏好。它还可以自动调用 Gmail、Notion 等外部工具。为了安全，它运行在完整的 Ubuntu 虚拟环境沙箱里。它的技能加载采用了三阶段机制，从元数据到详细指令，再到按需资源，非常高效。技术架构上，它是运行在 Meta 基础设施上的托管 Agent。技能通过 SKILL.md 文件定义，在安全 VM 中执行 Python 或 Bash 脚本。它的能力是端到端全自动执行。从搜公寓、订酒店、建网站到点外卖，全部都能自主完成。相比 OpenClaw 需要自己折腾配置，Manus Claw 的目标用户就是那些“想要 AI 助手但没时间搞终端的人”。如果你只用 Telegram 或 WhatsApp，这可能是最省心的选择，确实是社交平台 Agent 的最佳入口。

No.4 元气bot —— 国产桌面龙虾第四款是元气bot，官网 yuanqiai.net。这是猎豹移动推出的产品，支持 Windows、macOS、Android 和 iOS，基础功能免费。它是国产版的 OpenClaw，但走的路线不太一样，主要是桌面端。它不通过消息平台交互，而是直接控制你的电脑，模拟真实的键盘和鼠标操作。核心功能方面，它支持桌面自动化，用自然语言就能控制电脑打开软件、浏览网页、查收邮件。你还可以通过飞书或钉钉远程向电脑下发指令。它在办公生产力方面也很强，支持 AI 写作、一键生成 PPT、会议音视频摘要。而且它还有个伙伴系统，像元气姬、毒霸姬这种拟人化的 AI 角色，挺有意思的。当然，它也保留了系统清理、故障修复这些实用工具。技术上，它构建了一个“感知-决策-执行”的闭合回路。通过屏幕感知理解当前状态，LLM 决策下一步操作，RPA 引擎执行键鼠模拟。它的 Agent 能力是自然语言驱动全流程。你说“准备季度报告”，它会自动完成文档扫描、整合数据、生成 PPT。局限性在于它仅限于桌面环境，无法跨消息平台。对于中国用户来说，这绝对是“桌面 Agent 首选”，特别适合那些不习惯 Telegram 或 Discord 的国内办公场景。

No.5 CoPaw —— 阿里的工程师龙虾

第五款是 CoPaw，官网 copaw.agentscope.io。这是阿里巴巴 AgentScope 团队开发的，在 2026 年 2 月底开源。它的定位是面向开发者的高性能 Personal Agent 工作站。虽然和 OpenClaw 定位相似，但技术栈完全不同，更偏向研究者和工程师。核心功能上，它有个持久记忆系统叫 ReMe（Remember Me, Refine Me），专门用来管理记忆。它支持 Discord、Slack、钉钉、飞书、iMessage 等多平台。你可以选择本地运行 Ollama/llama.cpp，也可以部署到云端。它的 Skill 扩展是用 Python 写的，可以做数据库查询、爬虫或者企业工作流。最棒的是它是模型无关的，GPT、Llama、Qwen 随意切换，记忆都不会丢。技术架构采用了三层栈：AgentScope 框架、Runtime 运行时和 ReMe 记忆引擎。它是基于 Python 构建的，这跟 OpenClaw 的 TypeScript 生态形成了互补。核心差异点就在于模型切换时的记忆持久化。它非常适合需要长期运行、频繁实验不同模型的开发者。

如果你在做 Agent 研究或者需要精细控制，CoPaw 可能会比 OpenClaw 更适合你，它是开发者和研究者的“实验室 Agent”。

No.6 HappyCapy —— 云端沙箱龙虾第六款是 HappyCapy，官网 happycapy.ai。这是 Trickle 团队开发的产品，定价从 $17/月起。它的定位是浏览器里的 Agent 原生计算机。它给 AI Agent 提供了一台真正的“电脑”，不是模拟的，而是云端沙箱里的完整桌面环境。核心功能主打零配置，浏览器打开即用。它有个可视化 GUI，你能实时看到 AI 看到的画面、点击的位置，这就是所谓的“所见即所得”。你可以分配任务后让它异步执行，完成后它会发邮件通知你。每个用户都有独立的安全沙箱，Agent 的操作不会影响本地。它接入了 150 多个 AI 模型。技术上，它是云端虚拟桌面加上 Claude Code 驱动。Agent 在安全沙箱中拥有完整文件系统和浏览器，所有操作通过实时流传输到你的浏览器。这种视觉化的全自主执行体验非常棒。你可以看着 Agent 在云端桌面里浏览网页、写代码、操作文件，也可以完全放手。这跟其他纯命令行的方案区别很大，让 Agent 的行为变得可见、可控。这是最直观的 Agent 体验，就像看着 AI 替你干活一样。非常适合不想碰终端的非技术用户。

No.7 PicoClaw —— 极致轻量龙虾

第七款是 PicoClaw，官网 picoclaw.ai。这是 Sipeed（矽速科技）开发的项目，用 Go 语言写的，发布一周内就拿到了 12K Stars。它的定位非常极致，是能跑在 $10 硬件上的 AI Agent。OpenClaw 需要 Node.js 和几百 MB 内存，而 PicoClaw 只要 10MB 内存，1 秒就能启动。核心功能就是极低资源占用。10MB 内存比 OpenClaw 减少了 99%，1 秒启动比 OpenClaw 快了 400 倍。它是一个单二进制文件，支持 RISC-V、ARM、MIPS、x86 等架构。虽然轻量，但它依然支持 Telegram、Discord、QQ、钉钉等渠道，也支持 OpenRouter、Anthropic、DeepSeek 等主流 LLM。记忆系统、Cron 调度和安全沙箱也都一应俱全。技术上，它是用 Go 语言从零重写的，不是简单的移植。有趣的是，95% 的代码是由 AI Agent 自主生成的，人类只做了审查和微调，这本身就是 Agent 能力的最佳证明。

虽然功能上对标 OpenClaw，但受限于轻量设计，技能生态相对较小。它更适合 IoT、边缘设备或者树莓派这些资源受限的场景。可以说它是 Claw Agent 赛道的“Alpine Linux”。

No.8 MaxClaw —— MiniMax 的企业龙虾第八款是 MaxClaw，官网 maxclaw.ai。这是 MiniMax（稀宇科技）推出的产品，底层用的是 MiniMax M2.5 模型。它的定位是云托管的企业级 AI Agent。虽然基于 OpenClaw 框架，但它是完全托管的，无需服务器和 Docker，开箱即用。核心功能包括零代码部署，注册就能用，扫码连接消息平台。它支持全渠道，包括 Telegram、WhatsApp、Slack 和 Discord。它预置了 50 多个行业专家 Agent，覆盖销售谈判、IT 运维、客服等垂直场景。而且它的成本极低，M2.5 的推理成本仅为 Claude Sonnet 的几十分之一。技术架构上，它是 OpenClaw 框架加上 MiniMax M2.5 模型。MoE 稀疏架构确保了质量和成本的最佳平衡。它的能力侧重于企业场景，比如客服自动化、销售流程和 IT 工单处理。不过因为 MiniMax 总部在中国，数据合规方面需要企业自己评估一下。如果你是中小企业，不想自己搭建，而且对数据合规要求不是极端严格，MaxClaw 是个非常经济的选择，可以说是“一键 Agent”。

No.9 EasyClaw —— 小白友好龙虾第九款是 EasyClaw，官网 ezyclaw.com。这是个开源项目，还提供了 Chrome 插件。它的定位是 OpenClaw 的“简单模式”。它在 OpenClaw 之上加了一层 UI 和自动化配置，把原本需要折腾的技术活变成了点几下鼠标的事。核心功能包括 Mac 用户的一键部署。你可以用自然语言定义 Agent 的行为，不用写代码。它的 Chrome 插件让你可以在侧边栏直接对话 Agent，自动化浏览器任务。它支持 20 多个 LLM 提供商，多平台部署也是分钟级的。技术上，EasyClaw 是 OpenClaw 之上的 UI 层和运行时封装。底层依然是强大的 OpenClaw，但通过可视化界面和预配模板，把门槛大大降低了。它的能力等同于 OpenClaw 的全部能力。差异主要在交互层面，自然语言规则定义比手动编辑配置文件要人性化得多。我觉得它就是 OpenClaw 生态的“Ubuntu 桌面版”。底层一样强大，但穿上了一层人性化的外衣。

No.10 ZeroClaw —— 安全极客龙虾

最后一款是 ZeroClaw，官网 zeroclawlabs.ai。这是用 Rust 写的，内存占用只有惊人的 3.4MB。它的定位是安全第一的 Rust 原生 Agent 运行时。比 PicoClaw 更极致，面向的是对安全和性能有极致要求的场景。核心功能除了 3.4MB 运行和毫秒级启动外，最重要的是安全沙箱。它有配对验证、工作区隔离、命令白名单和密钥加密。它还内置了向量和关键词混合搜索记忆系统，不需要外接数据库。它也是多渠道支持，并且零供应商锁定，模型随意切换。技术架构是纯 Rust 构建的模块化设计。模型、通信、记忆、工具全部可插拔替换，无需改核心代码。安全设计是从底层贯穿始终的。虽然功能定位类似 PicoClaw，但安全性更强。如果你的场景对安全零容忍，比如金融、医疗或政府领域，ZeroClaw 是最放心的选择，它是赛道的“安全堡垒”。

Claw Agent 赛道趋势总结看完了这 10 款产品，我想最后再简单总结一下目前的趋势。首先，商业模式正在发生变化。以前大家是“卖 Token”，现在变成了“卖工时”。Manus 帮你订酒店，元气bot 帮你做 PPT，AI 的价值衡量单位从“字数”变成了实实在在的“工作量”。其次，语言选择也在演变。从 TypeScript 的 OpenClaw，到 Go 的 PicoClaw，再到 Rust 的 ZeroClaw，大家越来越追求运行效率和极致的性能。第三，安全问题变得至关重要。随着 Agent 权限越来越大，误操作或者恶意技能的风险也在增加。安全将是未来决胜的关键。第四，中国力量正在崛起。Kimi、MiniMax、猎豹、阿里，这些中国团队在成本控制和本地化体验上确实做得越来越好。最后，就是“自托管 vs 托管”的两极分化。技术大神们追求 OpenClaw 这种完全掌控的感觉，而普通用户更倾向于 Kimi Claw 这种零配置的体验。虽然有 EasyClaw 这样的中间派，但这种分化可能会持续下去。

不得不说，Claw Agent 赛道才刚刚开始。现在的这些“龙虾”们还在不断进化，我也很期待看到下一只改变格局的龙虾会是什么样。往期推荐阅读