本文為 澎湃號·湃客 x 光錐智能 聯(lián)合出品

文｜魏琳華

編｜劉俊宏 王一粟

開年爆火的OpenClaw，讓我們一連吃了三個(gè)月的“國產(chǎn)龍蝦大餐”。

從最先端上的云端版本，到后期號稱“原生龍蝦體驗(yàn)”的本地小龍蝦，別說用戶分身乏術(shù)，就連每天要追產(chǎn)品測評的我們，都追得眼冒金星。

它們帶火的，不僅是一個(gè)產(chǎn)品，更是一種想象——“讓AI替我打工”。

當(dāng)大佬們紛紛曬出跑龍蝦消耗的海量Token，當(dāng)社交媒體上充斥著“讓AI幫我干活”的炫酷截圖，無數(shù)打工人心里都燃起了一個(gè)樸實(shí)無華的念頭：我也想要一個(gè)能替我干活的小龍蝦。最好便宜，最好好用，最好比我同事還靠譜。

但熱鬧是廠商的，作為用戶，我卻感到了一種空虛：產(chǎn)品剛發(fā)布我就安到電腦上，但報(bào)錯(cuò)報(bào)的人頭皮發(fā)麻，一天時(shí)間可能都體驗(yàn)不了兩個(gè)任務(wù)；復(fù)雜的活給它好像搞不定，不復(fù)雜的我為什么不用Manus，要用它？

一眾蝦之中，到底哪款蝦能讓我無痛擁有可以媲美OpenClaw的體驗(yàn)？

帶著這樣的想法，光錐智能測評了市面上10款小龍蝦產(chǎn)品，從一個(gè)沒有AI基礎(chǔ)的用戶視角出發(fā)，看看它們到底能不能扛得起測試“拷打”。

由于有的用戶只想嘗鮮用蝦對付簡單工作，有的用戶想當(dāng)“逮蝦戶”和蝦一起向硅基生命的方向進(jìn)化，針對不同需求，我們由淺入深地做了套測評：先從最簡單的定時(shí)日報(bào)、搜集信息做起，再進(jìn)階到看看這批蝦能不能玩轉(zhuǎn)Skill，帶我手把手完成大佬們同款的復(fù)雜任務(wù)。

先說結(jié)論，大多數(shù)蝦都能搞定簡單任務(wù)。但想干點(diǎn)難活，大部分蝦都成了“時(shí)間殺手”，還不保證成功。

誰能讓用戶做“逮蝦戶”，誰讓用戶當(dāng)“蝦奴”？我們做了個(gè)大橫評。

國產(chǎn)小龍蝦 真能讓打工人靠蝦“摸魚”嗎？

“吃蝦”的最開始，我的心情非常愉悅，因?yàn)槊恳豢畹陌惭b體驗(yàn)都非常絲滑。

如果你自己嘗試過部署OpenClaw，且沒有開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，我敢打賭你肯定浪費(fèi)過一天以上的人生，否則也不會讓千元上門安裝OpenClaw變成一門生意。

千人排隊(duì)在騰訊樓下免費(fèi)安裝龍蝦

國產(chǎn)小龍蝦的貢獻(xiàn)，就是把“小龍蝦”的門檻從專業(yè)級降到了消費(fèi)級：

其中，云端小龍蝦目前基本都能做到開箱即用，不需要用戶操作，你和云端蝦對話就像打開個(gè)AI模型網(wǎng)址的對話框一樣簡單。本地龍蝦的安裝也不難，和正常的電腦應(yīng)用下載過程一樣，只要你會從官網(wǎng)下載安裝包，問題不大。

安裝相當(dāng)于起跑線，從配置開始，就是廠商們“八仙過海，各顯神通”的時(shí)刻。

你不想要個(gè)冷冰冰的AI助手，想讓它更像個(gè)人。好辦，你可以給蝦設(shè)定好你想要的性格。

比如飛書、階躍、百度的龍蝦，它們都有當(dāng)下流行的性格配置（Soul.md），可以讓你定義龍蝦怎么稱呼你、用提示詞描述你想要的小龍蝦“性格”，讓它交流起來更像真人對話。

我在DuClaw上配置的龍蝦性格

我把這批小龍蝦的人設(shè)全都變成了“靠譜但愛吐槽的同事”，于是，階躍蝦會在跑任務(wù)時(shí)抱怨流程太復(fù)雜了，百度會說“放心交給我”。告別了AI的冰冷味兒，這種帶點(diǎn)脾氣的賽博同事，報(bào)錯(cuò)時(shí)好像也沒那么氣人了。

如果只能在電腦前用AI，那它的便利性就要大打折扣。“小龍蝦之父”的初衷就是給自己找個(gè)遠(yuǎn)程辦公的助手，所以能不能接入手機(jī)，也是一個(gè)關(guān)鍵的功能。

相比還要自己辛苦配置的OpenClaw，國內(nèi)各大IM平臺開始主動給龍蝦“開后門”，現(xiàn)在大多只需要用戶掃個(gè)碼，再等上幾分鐘，平臺自己就給你配置好了。

比如，微信做了插件歡迎各大龍蝦掃碼接入，飛書和QQ等產(chǎn)品現(xiàn)在都能做到一步掃碼就完成連接。

龍蝦建好了，蝦能給你手機(jī)發(fā)消息了，現(xiàn)在我們就可以正式支配小龍蝦干活。

到了干活環(huán)節(jié)，想象與現(xiàn)實(shí)的落差就出來了：用戶的悲歡并不相通，蝦與蝦的腦子也并不一樣好用。

先以測試AI日報(bào)任務(wù)為例，這是一個(gè)定時(shí)任務(wù)，需要AI不僅能夠按照你的要求從各大信息源上扒到所需信息并整合成日報(bào)，還需要它每天按照固定的時(shí)間發(fā)給你。

測試結(jié)果令人意外：按照“第一次就能準(zhǔn)時(shí)完成”的標(biāo)準(zhǔn)，我們直接篩掉了一半產(chǎn)品。

其中，第一次能做到準(zhǔn)時(shí)發(fā)我的，包括智譜、KimiClaw、MiniMax、QClaw，剩下的幾個(gè)報(bào)錯(cuò)理由各異，還要人工陪蝦“改作業(yè)”。

云端vs本地的差異在這里體現(xiàn)得尤為明顯。對于沒有條件配備專用設(shè)備（如Mac mini）的用戶來說，本地龍蝦如果關(guān)機(jī)或者斷網(wǎng)，定時(shí)任務(wù)的執(zhí)行有可能受到影響。而云端版本可以做到每天穩(wěn)定推送，不受本地設(shè)備狀態(tài)限制。

再從內(nèi)容質(zhì)量的角度評估，智譜的AutoClaw、阿里JVS Claw和百度Duclaw給的信息更豐富全面，基本確保了是前一天的新鮮內(nèi)容。也有蝦出了時(shí)間和事實(shí)性錯(cuò)誤，比如KimiClaw就出現(xiàn)了把去年新聞當(dāng)成今年新聞的情況，錯(cuò)誤明顯。

光會做日報(bào)的小龍蝦，只能算得上是路邊一條。打工人也需要把各種工作中的簡單需求丟給AI處理，看看它能不能真的辦成各種雜活。

以需求較高的“文生圖”任務(wù)作為測試標(biāo)準(zhǔn)，我們讓每個(gè)蝦都做一份之前爆火的Nano Banana風(fēng)格的卡通風(fēng)“一圖介紹xxx”的主題圖。介紹的對象則是自己。

從最終生成質(zhì)量來看，阿里蝦JVS Claw的表現(xiàn)一騎絕塵，它從Vercel團(tuán)隊(duì)的官方Skill網(wǎng)站找到了個(gè)人用戶上傳的技能，一口氣給出了5張產(chǎn)品介紹圖，雖然調(diào)用的是小紅書生圖的Skill，但整體風(fēng)格已經(jīng)滿足了卡通講解的需求。

除了阿里，階躍星辰也調(diào)用了自家水產(chǎn)市場中的skill，這個(gè)skill明確用Nano Banana命名，最終產(chǎn)圖雖然是英文版的，但卡通風(fēng)格實(shí)現(xiàn)了，也符合了一張圖講解的要求。

其它幾款產(chǎn)品雖然也通過丟給我文生圖提示詞或者接入API的方式生成了圖片，雖然都做出來了，但和我想要的風(fēng)格差了十萬八千里。

“不是哥們，生成自我介紹你給我出這么個(gè)圖嗎”

說白了，任務(wù)執(zhí)行的效果，最終還是靠小龍蝦本身接入的模型理解能力如何、Skill庫中的儲備是否夠豐富。雖然都接入Gemini的畫圖模型，但生成圖片的效果，仍然因?yàn)辇埼r本身的理解和調(diào)用情況產(chǎn)生了天差地別的效果。

“能用”和“好用”之間，往往隔著十萬八千里。

進(jìn)階小龍蝦 玩轉(zhuǎn)大佬的同款Skill

進(jìn)階玩法的核心，是Skill生態(tài)。

為什么網(wǎng)上大佬們的小龍蝦那么厲害？今天能做賈維斯，明天又能當(dāng)理財(cái)管家？要解鎖想象力，讓龍蝦辦到更多復(fù)雜任務(wù)，用戶是沒有耐心打上幾百字小作文教AI干活的。

互聯(lián)網(wǎng)上豐富的Skill生態(tài)，就是小龍蝦可以按需安裝和拆卸“爪牙”。在開源生態(tài)中長起來的Skill，就來自于每個(gè)開發(fā)者的貢獻(xiàn)——

當(dāng)Ta有長期大量的同質(zhì)化任務(wù)需求，比如每天都需要跑郵件來確定日程，就可以把這一套寫給AI的提示詞固定下來，下次再調(diào)用的時(shí)候就可以直接選擇這個(gè)Skill執(zhí)行，輔導(dǎo)孩子未必能有100%回報(bào)率，但教蝦可以。

Skill的數(shù)量和質(zhì)量，就代表了蝦的擴(kuò)展能力。

廠商的預(yù)裝是用戶好體驗(yàn)的開始，我讓小龍蝦們來搜索了一下上述這些產(chǎn)品初始預(yù)裝的Skills數(shù)量，并做成表格發(fā)給我。表現(xiàn)突出的是智譜，完整找到了所有產(chǎn)品，并且給出了多數(shù)正確的結(jié)果。

智譜AutoClaw給出的表格

錯(cuò)的離譜的是騰訊的QClaw和MiniMax的MaxClaw，它們連“對標(biāo)OpenClaw的產(chǎn)品”這個(gè)指令都無法理解，找成了字節(jié)扣子這類Agent產(chǎn)品，百度連產(chǎn)品也沒篩出來，統(tǒng)計(jì)的對象甚至是公司。

其中，三種Skill基本成了裝配的剛需：

Creator，讓用戶能按需創(chuàng)造自己的Skills；

Find Skill免去用戶自己上Skill網(wǎng)站下載安裝，它直接幫你在后臺找到你需要的Skill并安裝；Vetter則確保你安裝的Skills安全，它會對每個(gè)需要安裝的Skill審查一遍，避免帶著惡意行為的Skill損害你的電腦。

但有的即使安裝了Skill，卻沒有實(shí)現(xiàn)它該有的效果。

比如百度Duclaw也配置了安全相關(guān)的審查Skill，但它的做法是先安裝，再提示用戶有風(fēng)險(xiǎn)，被我們指出后才表示“下次會先審查”。這個(gè)“下次”來得未免太遲了。

skill生態(tài)的質(zhì)量也很重要

在海外已有一些Skill網(wǎng)站的情況下，國內(nèi)也有不少產(chǎn)品選擇自建Skill生態(tài)，目前包括騰訊、階躍星辰、獵豹的官方Skill商店有做相關(guān)的儲備。比如階躍星辰就做了一個(gè)5000+Skills的水產(chǎn)市場，里面涵蓋了官方和用戶自主上傳的Skills，前文階躍調(diào)用的Nano Banana相關(guān)Skill，就是來自于他們自己搭建的“水產(chǎn)市場”。

例：EasyClaw的Skill商店里，還標(biāo)出了傅盛版小龍蝦的同款技能

Skill固然重要，那么小龍蝦能根據(jù)我的需求找到對的那個(gè)Skill嗎？

我們讓這些小龍蝦都來找一個(gè)技能——前段時(shí)間很火的“龍蝦辦公室”可視化項(xiàng)目，你可以通過這個(gè)辦公室界面，看到小龍蝦是在辦公、思考還是坐在沙發(fā)前摸魚。QClaw由于自帶這個(gè)功能，跳過本次測試。

雖然我下班沒力氣運(yùn)動，但龍蝦還能舉鐵 圖源QClaw

我讓它們幫我搜集這種能搭建“小龍蝦辦公室”的Skill，多數(shù)都能找到對的項(xiàng)目，但在運(yùn)行效果上，大家表現(xiàn)不一：

阿里的JVS Claw加載失敗了一次后就運(yùn)行成功，EasyClaw一次就安裝成功了，算是反應(yīng)速度比較快的；智譜審題失敗后安裝成了儀表盤，沒聯(lián)動也沒有辦公室界面。甚至有蝦要給我自己寫個(gè)代碼，用沈騰的話說，就怕人“又笨又勤快”。

可以看到，單靠描述完成“找和安裝”，對于絕大部分龍蝦來說已經(jīng)不是難題。但很多壞就壞在后面一連串的執(zhí)行上。

我們又找了個(gè)稍微復(fù)雜一點(diǎn)的任務(wù)，讓蝦幫我接上自己的郵箱，整理好未讀郵件的內(nèi)容，相當(dāng)于以后我都不需要看郵件，只需要AI告訴我，我就知道自己大概都收到了什么。

配置郵件這個(gè)需求看似簡單，細(xì)究起來全是麻煩事：讓AI幫我以接郵箱API的方式進(jìn)行，所以AI還涉及到教我怎么開通相關(guān)配置，引導(dǎo)我開通郵箱API，接入的過程中，涉及到刷新令牌（Refresh Token）過期的情況，蝦們還要幫我想想如何解決時(shí)間問題。

這是StepClaw盤了一遍自己到底都做了哪些工作的總結(jié)

看起來只需要接個(gè)API的事情，這十幾個(gè)龍蝦做起來，總共花了我3個(gè)多小時(shí)的時(shí)間。我明明想讓AI幫我省事，但花在教它們的時(shí)間上，長得讓人懷疑人生。

先執(zhí)行完成的是階躍星辰的StepClaw，雖然中間它無數(shù)次委婉提示我可以直接手動導(dǎo)入郵箱數(shù)據(jù)來讓它分析（像極了我推活的同事），但在我堅(jiān)持要求“不要讓人類動一下手”后，它自己繞過了獲取Token的坎，干脆自己寫了個(gè)可以在網(wǎng)頁端運(yùn)行的腳本來自行讀取Token給它。在它一遍遍催促我“要快”的情況下，終于連接成功了。

持續(xù)吐槽后，我連接成功的第一個(gè)案例

后面，Kimi Claw也寫了個(gè)自動獲取Token的腳本給我，但最終腳本點(diǎn)擊不開，失��；智譜AutoClaw執(zhí)著讓我用命令行，但大多沒有響應(yīng)；MiniMax給的鏈接越來越抽象，它給我寫好的腳本我也沒辦法運(yùn)行，失�。籈asyClaw糾結(jié)環(huán)境問題，兩遍失敗后才開始想辦法，最終也沒等到靠譜辦法。

選擇“走捷徑”的是QClaw和百度的DuClaw、阿里的JVS Claw，這得益于它們找到的Skill用了更簡單的方法，就是push我在Google上設(shè)置個(gè)專給應(yīng)用使用的密碼，就能無需獲取我真正登錄的密碼信息直接看消息，不過阿里和百度都一次成功了，百度還記得我之前的要求，直接幫我把郵件總結(jié)的結(jié)果發(fā)過來了，贊！

QClaw已讀不回

但QClaw似乎被系統(tǒng)設(shè)置堵住了，然后就是頻發(fā)的“遇到困難睡大覺”，六次里有4次都響應(yīng)失敗，更別提怎么處理問題了。

可以說，即使能執(zhí)行成功，沒有編程基礎(chǔ)的小白，能做的只是跟著蝦的結(jié)果一遍遍操作，賭它會不會成功，然后在一次次試錯(cuò)中，要么成功，要么喪失耐心。

為什么蝦之間表現(xiàn)差異這么大？相對復(fù)雜的任務(wù)，考驗(yàn)的是配置模型的能力和Harness的設(shè)計(jì)。

前者決定了模型能不能用它的Agent相關(guān)能力幫你搭些好用的工具，在遇到上述環(huán)境問題幫你解決問題。后者是最近風(fēng)很大的Harness，這個(gè)詞本身直譯是馬的挽具，用在Agent身上也一樣——Harness就相當(dāng)于Agent套的那層殼，所有工程化的配置加在一起，就是Harness。

模型能力決定了AI能否在遇到問題時(shí)自主找到解決方案。測試中我們發(fā)現(xiàn)，“便宜沒好貨”在AI領(lǐng)域同樣適用。

比如用下來好用的智譜，一次統(tǒng)計(jì)表格的任務(wù)就花掉了我300積分（智譜增送的免費(fèi)額度是500），相比來說，QClaw雖然沒那么好用，但可能也和內(nèi)置的模型便宜大碗有關(guān)系，畢竟能豪橫地送我一天4000w Tokens的消耗量。

QClaw大氣！

由于大部分類OpenClaw產(chǎn)品基本不支持外界接入其他模型，這一點(diǎn)在大模型創(chuàng)企上和云廠商的產(chǎn)品上比較明顯。但類似EasyClaw、QClaw這類本地產(chǎn)品還是支持的，在模型不同的情況下，很難對比Harness的區(qū)別。

但從穩(wěn)定性和自我修復(fù)的能力上評斷，其中一些產(chǎn)品出現(xiàn)了明顯的問題。比如EasyClaw、StepClaw都在我使用的時(shí)候出現(xiàn)過報(bào)錯(cuò)，前者沒有“網(wǎng)關(guān)重啟”的設(shè)置給我啟動，后者雖然主推能拿階躍自己的Agent助手“修理”StepClaw，但我多次嘗試的效果并不好。

順帶一提，上面那倆我百思不得其解，最終還是靠阿里的JVS Claw一步步指導(dǎo)我怎么針對Windows系統(tǒng)寫特定的網(wǎng)關(guān)重啟命令行，才修好的。

阿里蝦和我一點(diǎn)一點(diǎn)碰出來的命令行

到這里，你也明白了，靠養(yǎng)蝦能解鎖的上限其實(shí)很高，就看你想怎么用：

各大Skill網(wǎng)站相當(dāng)于裝滿了武功秘籍的商店：做爆款小紅書文案、讓蝦每天早上“自我學(xué)習(xí)進(jìn)化”等玩法琳瑯滿目。你要想學(xué)習(xí)更多場景下腦洞大開的玩法，剩下的就是交給AI來替你去做。

但能做到什么程度，穩(wěn)定不穩(wěn)定、能不能“舉一反三”，那就看各家產(chǎn)品靠模型和Harness各顯神通了。

如同被指責(zé)套殼的Manus在一年內(nèi)少有敵手、沒被大廠成功抄作業(yè)，這類OpenClaw的平替產(chǎn)品，要想真正進(jìn)化到好用的程度，還需要大家多下功夫。接下來就是怎么快速迭代到產(chǎn)品上，讓用戶們不再對著頻繁死機(jī)、報(bào)錯(cuò)的小龍蝦抱怨了。

結(jié)論篇：十只蝦，到底誰更好用？

在我的電腦每隔一會兒就會彈出莫名其妙的命令行界面、安裝數(shù)十種蝦導(dǎo)致C盤爆紅（因?yàn)橛械奈r不支持我改工作區(qū)到D盤）等一系列副作用后，測評結(jié)果也基本落幕了。

從穩(wěn)定性、可用性的維度評判，云端比較推薦的是阿里云的JVS Claw，在面對一系列問題的時(shí)候，它基本沒有報(bào)錯(cuò)，在日報(bào)任務(wù)、郵箱配置等任務(wù)上的表現(xiàn)也令人滿意。

對比同類云端部署產(chǎn)品，它在產(chǎn)品社交上也比較完善。比如，百度和字節(jié)的蝦都需要靠云盤文件上傳的方式來傳圖片，字節(jié)的ArkClaw甚至需要手動配置網(wǎng)盤，或者接管云電腦來上傳。但阿里的版本就能直接上傳，和KimiClaw、MaxClaw這類有Agent產(chǎn)品基礎(chǔ)的設(shè)計(jì)也比較接近。而且云電腦的設(shè)置意味著它能在云端操作一些模擬本地的任務(wù)方式，但Kimi們又沒有云電腦模式。

本地端產(chǎn)品來說，表現(xiàn)比較突出的是階躍星辰和智譜兩家的產(chǎn)品：

其中智譜AutoClaw的穩(wěn)定性更勝一籌，同樣是基本沒怎么報(bào)錯(cuò)的產(chǎn)品，它在搜索信息匯總表格的任務(wù)上都做到了第一檔體驗(yàn)；階躍星辰雖然穩(wěn)定性上表現(xiàn)不佳，又給人一種“推事蝦”的感覺，但日報(bào)、郵件連接任務(wù)表現(xiàn)也很出色，它能自己做個(gè)網(wǎng)頁工具處理任務(wù)，這體驗(yàn)和蝦幫你自動找工具、接API的體驗(yàn)接近。

排在中等的是KimiClaw、MaxClaw、QClaw、DuClaw，前兩個(gè)穩(wěn)定性沒問題，只是在任務(wù)表現(xiàn)上處于中等水平；后兩個(gè)不時(shí)會出現(xiàn)報(bào)錯(cuò)無反饋的情況，但沒有出現(xiàn)無法修復(fù)的問題，可能和服務(wù)器有關(guān)，任務(wù)表現(xiàn)也是在中等水平。

印象最差的是WorkBuddy和ArkClaw，這兩個(gè)非常明顯的情況就是無法持續(xù)使用，比如WorkBuddy大規(guī)模報(bào)錯(cuò)的情況應(yīng)該就出現(xiàn)了兩次，雖然第一次是大規(guī)模流量涌入導(dǎo)致的問題，但后續(xù)也出現(xiàn)了長達(dá)兩天的無響應(yīng)情況，后續(xù)恢復(fù)之后回復(fù)速度快了、也能達(dá)到及格水平；ArkClaw則基本上問2-3句才能回復(fù)一次。當(dāng)正常使用都變成了奢望，就更別提測試具體任務(wù)表現(xiàn)了。

無論哪種形態(tài)，穩(wěn)定性和任務(wù)成功率才是決定用戶體驗(yàn)的核心指標(biāo)。再花哨的功能，不如穩(wěn)定運(yùn)行一次。

當(dāng)然，“誰是國內(nèi)OpenClaw平替”的爭奪才剛剛掀開帷幕。

比起搶跑、先發(fā)的占領(lǐng)式更新，后續(xù)的更新和維護(hù)，決定了這些蝦能不能持續(xù)出現(xiàn)在用戶的電腦、手機(jī)上，而不是在短暫嘗鮮后被卸載。

對比云端和本地產(chǎn)品也能看出，云端顯然更適合當(dāng)下用戶對電腦安全的要求，畢竟本地端如果隨便修改了電腦配置和文件，損失未必能通過它再還原；但從功能拓展上，靠著本地端權(quán)限開放的優(yōu)勢，小龍蝦能做到的任務(wù)范圍更廣，表現(xiàn)也更驚艷。

第一波測評的尾聲中，我們又看到了扣子版小龍蝦的發(fā)布，以及QClaw V2版本的大更新等等。在用戶吐槽難用、昂貴的當(dāng)下，小龍蝦的迭代還在加速進(jìn)化。

爆款蝦或許就在路上。

       原文標(biāo)題 : 十款A(yù)I龍蝦橫評，誰是國產(chǎn)第一蝦？