2026年初，一只“龙虾”搅动了整个科技圈。
过去两年，用户已经习惯了和AI对话。 豆包、千问、Kimi——所有AI助手的交互模式本质上没变：你问一个问题，它给一个答案，用完即走，更像是一个更聪明的搜索引擎。
OpenClaw（俗称“龙虾”）做了一件根本不同的事。 你给它一个任务，它自己拆解、规划、调用工具、执行、返回结果。在类似QQ的聊天界面里下一条指令，它不只回复文字，而是直接“干活”，整理文件、发邮件、去网站发帖。它能记住用户的习惯，还能通过“Skill”持续拓展能力边界。
这种能力带来了最深的FOMO。“龙虾帮我炒股”、“龙虾帮我买车”，甚至是“龙虾替我找女朋友”，这类叙事天然自带传播力。产品经理通勤路上让龙虾自动抓取数据、生成分析，早会直接拿Agent的产出指挥团队。
不养一只龙虾的焦虑感开始蔓延。
但龙虾的部署和能用之间，横亘着一道巨大的工程鸿沟。 OpenClaw是奥地利开发者Peter Steinberger用一小时写出的原型，代码开源在GitHub上，任何人都可以部署。问题是，要在本地跑起一只龙虾，你需要配置运行环境、克隆仓库、申请模型API密钥、设置配置文件、接入IM通道、处理沙盒权限和网络代理，然后持续维护。
改个模型、加个插件、建个Skill，都可能导致系统崩溃。对99%的非技术背景的普通人来说，门槛高得离谱。“帮人部署OpenClaw”甚至变成了一门生意，收费几百到几千元不等。
Peter的愿景是“build an agent that even my mum can use”（打造一个我妈都会用的智能体）。但OpenClaw目前的开源形态，显然离这个目标还很远。
然后，科技大厂们集体下场了。 2026年3月，KimiClaw、MaxClaw、GLM-Claw等变体密集上线，主打一键部署、人人可用。
科技大厂们正在用神速完成一场“龙虾平权”。
技术平权，解决部署难题知名博主Simon Willison观察到，“Claw”正在成为一个新的品类术语，用来指代这类能操控设备、自主执行任务的智能体。
2026年2月至3月，国内科技企业密集推出OpenClaw的变体或兼容方案，入局节奏让人想起此前DeepSeek引发的云厂商部署大战。但这一次，竞争焦点从算力转移到了谁能最快、最低门槛地让非技术用户用上Agent。
Kimi是这股浪潮中最先推出“claw”产品的公司之一。接近Kimi的人士透露，Kimiclaw的发布也并不是经过深思熟虑长期的规划，而是需求自然推动。“ Kimi K2.5 发布之后，kimi团队发现很多人把 K2.5 接入 OpenClaw 使用，而且 API 使用量迅速攀升。与此同时，身边很多非技术背景的人，想接入 K2.5 使用，但在自己电脑上部署 OpenClaw非常麻烦，一天都搞不定，而且在自己的主力设备上部署的风险也很高。所以kimi团队决定做个内置 K2.5 模型的云端版本，把部署降到最低。”
各个公司的初心可能就是简单的降低门槛，让用户先用起来。
未来会怎样，没有人能够有确定的答案。该人士还说：“OpenClaw 代表的是一种技术的发展方向，当 AI 有一台自己的电脑，7×24小时在线，学会使用软件工具，学会自己创建软件工具来解决问题……未来会发生什么？只是个开始，后续有很大的探索空间。”
这些“Claw”几乎都选择了云端路线，而非OpenClaw原生的本地部署模式。原因主要是，云端能实现7×24小时在线，且安全防护由平台统一兜底，不需要用户自己处理权限和网络配置。简单且安全。
大致能分为两类：
第一类是封装完整的独立产品，如下表所列。它们的共同特点是使用门槛极低，要么零部署直接在网页或 App 内使用，要么一键下载安装即可运行。部分产品已针对特定场景做了深度优化，例如腾讯 WorkBuddy 更偏办公自动化与知识生产，内置 20 多种 Skills 并支持微信、企微、QQ等IM入口。
相较原生开源版，这类产品通常以预置模型、技能和交互通道换取更低门槛与更强可用性，但不同产品的开放程度并不相同，虽然部分产品支持多模型切换、技能扩展和自定义接入，但显然产品的个性化自由度是受到影响的。
第二类是云厂商提供的一键部署服务。腾讯云、阿里云、百度智能云、火山引擎、京东云、华为云都已上线相关方案。这类服务并不是把 OpenClaw 直接做成开箱即用的独立产品，而是通过预装镜像、应用模板或资源栈，把原本复杂的部署流程尽量压缩。
对用户来说，它确实降低了搭建门槛，但还没有低到“零配置”：模型 API、通道接入、端口放通和安全策略等环节，往往还是需要手动完成。
它的优势在于自由度更高，用户通常可以自行选择模型、接入渠道和扩展能力，更适合希望在易用性和可控性之间取得平衡的开发者和进阶用户。
认知平权，AI的交互入口还是IM大厂通过封装、预置和一键化，把原本属于工程师的部署门槛降了下来。但真正决定普通人能否用起来的，未必还是技术问题。更深一层、也更难被产品直接抹平的，是认知门槛。
比如各种Claw做到了“零部署”，用户仍然需要知道它的存在、找到入口、理解“Agent”这个概念、学会和它协作。对更广大的非技术用户，比如已经退休的父母，“Agent”这个词本身就是一道鸿沟。
消灭这道墙的可能不是任何一个Claw产品，而是IM（Instant Messaging，即时通信）。
OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 在 Lex Fridman 播客中回忆了自己最初的动机：早在 2025 年 4 月他就想做一个基于 IM 的 AI 助手，但觉得大公司肯定会做，结果等了半年没人动手，他只好自己来。
IM 是人类唯一“全天候在线”的数字界面，连接的是人类整个的数字生活。
Agent 住在这里，用户不需要“起念”去找它，它就在你打开几十次的聊天列表里，和朋友、同事并排。
这个“一小时原型”背后，其实有一个很厉害的产品洞察：AI 的能力已经够强了，但是缺少一扇能让普通人走进去的门。IM 就是那扇门，不需要安装新 App，不需要学习新界面，不需要记住任何命令。
IM作为Agent的界面，具备三重结构性优势：
第一，巨大的用户基础意味着零学习成本Agent就像通讯录里多了一个联系人。你给它发消息，它帮你干活。
第二，异步交互天然适配Agent的工作模式。Chatbot是同步的，你问它立刻答。但Agent执行复杂任务需要时间，几秒到几小时不等。
IM的消息机制天然支持这种异步节奏。你在企业微信里给Agent下个指令就去开会，回来时结果已经推送到对话框。不需要盯着它干活儿。
第三，IM把所有复杂性封装在了一个极简界面里。OpenClaw背后是文件系统权限、API调用链、沙盒执行环境、MCP协议，用户完全不需要知道这些。看到的只是一个聊天框，输入一句自然语言，任务就开始被执行。这和移动支付的设计哲学很相似：用户不需要理解清算系统和银行接口，扫一下码就行。
IM完成的不是技术层面的平权，而是认知层面的平权，让用户根本意识不到自己在“使用AI”，就像你不需要理解HTTP协议也能刷短视频。
当技术平权和入口平权叠加，龙虾的门槛被压到了历史最低，火爆全民。
平权之后，才是真正的战争龙虾平权的故事讲到这里，似乎是一个皆大欢喜的结局。
但可能这并不是结局，而是一个更遥远的开始。“硅基龙虾”和“碳基人类”，在人类最熟悉的“IM”入口交汇之后，是否未来还会产生新的商业模式？比如，在人类的关系网之上，还有一层Agent（龙虾们）的硅基关系网。
这个更大的网络的入口，将会如何演变？是否会给目前的商业格局带来巨大的变化？
这是一场速度极快的抢占生态位、和用户心智的战争。如果在未来，用户提起智能体，在心里永远想不起某家公司，这才是灾难性的结局。
当下，在各种Claw迅速诞生之后，用户的尝鲜之后，龙虾的卸载潮已经开始了。根据媒体公开报道的数据称，个人用户的实际使用率不到下载量的一半。
一大半的龙虾，狼吞虎咽地“吃”着巨额的token，但是却在“预报天气”。
社交媒体上流传的案例永远是最好的那几个，产品经理用它自动准备早会材料，律师做网页抓取和模拟谈判，行政人员把日报周报年度总结全部交给Agent。
“装虾易，养虾难！人人都能装OpenClaw，但没人告诉你怎么用。”各种Claw是好用的锤子，但是下一步更关键的是，让用户明白“钉子在哪儿”。
另外，龙虾的商业模式存在一个结构性矛盾：如果提供产品、服务的公司靠订阅制向用户收费，目前看来定价从 39-199元不等。但龙虾每执行一个任务都在向底层模型发起API调用、消耗Token。
一次完整的日历整理加邮件回复可能消耗上万Token，如果启用长期记忆、多Agent协作和定时唤醒，单日消耗轻松突破十万Token。极端案例下，有用户6小时账单超过千元。
这笔账对两端都很难算平。对提供服务的公司来说，靠订阅费要覆盖模型推理、云端算力、Skill维护、客服支持的综合成本，利润空间极其有限。对用户来说，如果不主动控制Token消耗，很容易出现天价账单。
只要Agent的任务价值不能明显超过Token消耗的成本，龙虾的商业模式就立不住。
这也从另一个角度印证了“找钉子”的重要性，只有当龙虾替用户干的活确实值那么多钱，用户才会持续为它付费。
产品迭代、场景挖掘、成本控制，这三道题都解出来的那一天，龙虾才能从极客玩具变成真的的爆款产品。
而融合了“硅基智能体的”新的网络蓝图出现，也许才能让基于AI的新商业模式一片繁荣。
龙虾大战远未结束，平权只是开场。
本文来源：腾讯科技
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