文 | 脑极体
2026年的春天，中国科技圈最热闹的战场，不在芯片，不在大模型，而在一只虾。
准确地说，是一只名为OpenClaw的开源AI智能体。它长着“手”和“脚”，能自主操控电脑、执行复杂任务，从“每天早上8点整理资讯”到“帮我写代码、发邮件”，只需一次指令，它就能像真人助手一样完成全部流程。上线四个月，OpenClaw的GitHub星标数就超越Linux，成为开源史上增长最快的项目之一。
而在中国，这只“虾”引发的连锁反应更为剧烈。腾讯、阿里、字节、百度、华为、小米、京东、360……几乎所有叫得上名字的科技大厂，几乎在同一时间宣布布局龙虾赛道。马化腾深夜发朋友圈晒全系“龙虾”矩阵，阿里火速成立Alibaba Token Hub事业群，飞书意外成为最大“养虾场”。
然而，表面的热闹之下，一场剧烈的分化正在发生：第一批“养虾人”已经开始花钱卸载，大厂们有的在认真构建生态壁垒，有的只是仓促跟风。
OpenClaw各种变体的问世是不是一场集体跟风？各种各样的龙虾智能体变体中，用户又愿意为谁买单？
追虾：大厂的焦虑进攻
如果今天你打开电脑，想给自己“养一只虾”，你会发现市面上的选择多得让人眼花缭乱。腾讯有WorkBuddy，阿里有CoPaw，字节有ArkClaw，小米MiClaw……数十家厂商几乎在同一时间涌入这条赛道。
从技术本质上看，“龙虾”并没有实现根本性的算法突破。它更多是工程架构和产品交互层面的创新，使智能体从概念走向了落地。OpenClaw提供了一个标准化的本地网关，将大语言模型的逻辑推理转化为对宿主机系统、本地文件与网络接口的物理操作，本质上是对现有模型能力的释放，而非颠覆。
大厂的跟进，其实是一种AI时代焦虑下的集体进攻。
这种焦虑有三重根源：一是大模型至今仍未跑通清晰的变现路径，而“龙虾”作为高频率调用token的入口，被寄予厚望；二是各大厂商此前为训练大模型囤积了庞大的算力资源，闲置率居高不下，智能体恰好提供了一条消耗算力的出口；三是技术趋势已然明朗，谁能率先将AI嵌入用户的实际操作流，谁就能在下一阶段抢占生态位。
不过，大厂虽然都抢着做，“龙虾”的各类变体却不尽相同。在龙虾智能体时代，大致可以划分出三类玩家。
第一派是云厂商，以腾讯、阿里、华为为首。他们的看家本领是扎实的底层技术和庞大的企业服务生态，因此，他们的“龙虾”天生就带着上云和进企的基因。
腾讯祭出的主力是WorkBuddy，它深度集成了企业微信和腾讯文档，主打零门槛和即插即用。用户甚至不用打开新软件，直接在聊天窗口里就能给WorkBuddy派活。同时，为了笼络极客社区，腾讯也推出了更开放的QClaw，保留了开源内核，允许开发者自由更换底层模型。另一边，阿里则拿出了CoPaw，将其嵌入了钉钉和阿里云控制台。CoPaw的最大优势是与阿里云生态的无缝衔接，用户可以直接命令它调用云端的OSS存储或MaxCompute计算资源，这对企业用户来说吸引力十足。此外，阿里还发布了JVS Claw，一个企业级的低代码平台，公司可以像搭积木一样，定制属于自己的“专属龙虾”。
第二派是大模型厂商以百度代表。他们最值钱的资产就是模型本身，所以他们的“龙虾”更像是一个顶级的模型能力展示厅。百度的布局最为铺张，一口气推出了多款产品。红手指Operator是百度对标OpenClaw的旗舰款，强调强大的自主操作能力；还有轻量级的DuClaw，专门面向个人开发者，号称“token消耗低到可以忽略不计”。
第三派是以小米为代表的终端厂商。他们的策略最简单直接：把“龙虾”塞进手机、PC和智能家居里，利用硬件入口的绝对优势，来反哺软件的黏性。小米的Xiaomi miclaw直接获得了系统权限，所以你可以在手机上命令它调度传感器、控制米家生态里的任何设备。比如一句“我出门了”，它就能自动关掉全屋的灯和空调。而且所有数据都在本地处理，绝不外传，主打隐私安全。尽管目前它还处在封测阶段，却已经让不少“米粉”兴奋不已。
简言之，这三派玩家各有各的侧重点。然而，当产品真正落到用户手里，是骡子是马，立刻就见了分晓。
吃虾：用户更愿意为谁买单了？
尽管市面上涌现了各种各样的龙虾智能体变体，消费者却并不因此轻易买单。不少用户吐槽：大部分龙虾智能体装上之后，根本没有什么实际效果；一个简单的任务就持续消耗token，还没跑完流程就已花掉几十块钱；想卸载时才发现入口隐藏极深，仿佛厂商生怕用户跑掉。
在一片参差不齐的产品中，差异化的优势开始浮现。从目前的开发者与用户反馈来看，真正被认可的产品与那些仓促跟风的产品之间，差距正在越拉越大。
好用派的代表首先是OpenClaw本身以及少数几家深耕开发者体验的变体。它们的共同特点是：开源透明、本地优先、工具链完善。开发者可以清楚地看到每一次操作指令如何生成、如何执行、如何纠错，也能自由替换底层模型，不受厂商绑定。这类产品真正把“自主操控电脑”的能力交还给了用户，不过只适用于有编程基础的开发者和技术极客。
而与好用派形成鲜明对比的噱头派则对应着部分仓促上马的大厂变体。它们的共性是：功能贪多、交互冗长、成本模糊。从写周报、做PPT到订机票、管股票，它们热衷于在宣传页面上罗列一长串场景。然而实际体验中，用户往往发现这些功能只是粗暴调用API的粗糙缝合，缺乏上下文理解与错误兜底能力。
一个典型场景是，用户下达“整理今日资讯并发送邮件”的指令，智能体看似在执行，实则每走一步都要弹出确认框，遇到稍微复杂的网页布局就开始死循环，最终耗费大量token却只完成了一半任务。更尴尬的是，许多厂商为了抢占首发声量，将原本只是API调用的自动化脚本包装成“智能体”，本质上与真正的自主操作相去甚远。
好用派与噱头派的根本分野，在于产品思路的不同。智能体的价值不在于炫技，而在于替用户省时间、降门槛、兜底风险。
好用派的思路是从用户场景出发，解决真实问题。他们知道自己做不了跨应用操作，就在权限范围内把本地文件操作做到极致，而不是给出一个消耗了token仍让人崩溃的半成品。而噱头派的思路是先上车再说，功能可以慢慢补。部分大厂产品的稳定性问题、工具缺陷、生态封闭，本质上都是抢首发的代价。
产品还没有打磨好就推向市场，风头一过，自然也就不会有人愿意买单。那些靠营销造势堆起来的热度，终究会在用户的真实体验中迅速冷却。
百虾大战，何去何从了？
使用过大部分龙虾智能体变体的开发者开始冷静，其实在这股爆火的应用浪潮中，大部分产品都是没有解锁实际应用场景，甚至难以与大模型媲美的“半成品”，真正有实际价值的OpenClaw和变体屈指可数，对普通用户实际也没有产生类似于生产力变革的效果。
龙虾的爆火和实际应用的不足不禁让人怀疑，龙虾智能体是否又会像元宇宙一般成为一个虚无的概念？狂欢之后便不会被人谈起？
答案并非如此。龙虾与元宇宙最大的不同在于，它并非凭空造出的概念，而是有真实的技术基础和产品形态。它迷失在舆论的狂欢之中，暂时没有找到适合自己生存的土壤，但等舆论热浪退去，会有更多懂技术、懂开发的极客继续探寻其价值。
一方面，龙虾确实具备一定的价值和创新形态。它将大模型从聊天框里解放出来，赋予了它对真实数字世界的操作能力，这是AI从脑到手的关键一跃，方向本身没有错。
另一方面，市面上已经存在各式各样的智能体产品，从早期的RPA（机器人流程自动化）到如今的AI Agent，龙虾并非无源之水。它更像是一次技术要素的重新组合，将大模型的推理能力、操作系统的可访问性接口，以及开源社区的协作模式融合在了一起，形成了一种更低门槛、更高上限的形态。
不过龙虾距离大众，确实还有很长的路要走。
一是当下的公众需求，用大模型产品本身就能解决大部分。对普通用户而言，让大模型写一段文案、总结一篇文档，远比部署一个智能体、教它完成多步操作来得简单。
况且，智能体的使用本身就有一定门槛。需要编程基础、需要理解部署流程、需要调试异常情况，大部分公众并不具备这样的数字素养。当一只“虾”的学习成本远高于它节省的时间时，它就注定还停留在极客圈层。
二是市面上的龙虾产品确实存在不少潜在的隐患。权限边界的模糊可能带来隐私风险，操作流的不可逆可能导致误删文件或误发邮件，而token的持续消耗更让普通用户望而却步。大厂的追逐在某种程度上也是一种焦虑的投射，优秀的产品需要真实的技术迭代和用户数据反哺，而不是在还没有找到应用场景的同时铺天盖地宣传、制造噱头。
龙虾的出圈与爆火折射出了不同圈层对跟上技术潮流的焦虑与渴望。在这场百虾大战中，大厂扮演了急于押注赛道的赌徒，普通用户扮演了被裹挟进浪潮的追风者。不过，这都告诉我们，技术从来都不是先爆火再收割流量、透支信任，而是先沉淀再创造价值、赢得人心。当喧嚣散去，真正留下的不会是那些最会制造话题的产品，而是那些真正解决了问题、经得起时间检验的技术。
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