智谱 AI 本地一键部署版，GLM 系列模型，零代码本地跑
第一梯队:大厂御三家与原版(功能最强,生态最全) 1. OpenClaw (原版/通用版) 2. KimiClaw (Kimi 版) 3. AutoClaw (澳龙 / 智谱版) 4. CoPaw (阿里版) 5. QClaw (腾讯版 / 小龙虾) 第二梯队:专业特化版(术业有专攻) 6. HiClaw (团队协作版) 7. MaxClaw (MiniMax 版) 8. IronClaw (铁爪 / 销售版) 第三梯队:极简轻量版(极客最爱,从夯到拉) 9. NanoClaw (极简版) 10. NanoBot (Python 极简版) 11. PicoClaw (微型版) 12. ZeroClaw (零信任/零配置版)
OpenClaw 国内平台怎么选?这份 2026 最新落地指南看完直接上手! 最近OpenClaw 彻底火了,但国内一下子冒出来十几个部署平台,看得人眼花缭乱。 腾讯系、阿里云、字节火山引擎…… 每个都说自己最强,到底选哪个? 说实话,我研究了一圈下来,发现根本没有 " 最强平台 ",只有 " 最适合你的平台 "。 今天这篇 2026 最新指南,不整虚的,就告诉你:你是什么场景、什么需求,该选哪个平台,以及怎么用起来。 快速选择指引(按场景对号入座) 为了帮你快速匹配需求,这里整理了不同场景的适配推荐: 飞书/ 企微 / 钉钉深度用户:推荐科大讯飞 AstronClaw,核心优势是 1 分钟部署,多办公平台无缝集成,开箱即用 微信生态玩家:推荐腾讯 QClaw,核心优势是微信扫码即用,零配置 企业多人协作:推荐腾讯 WorkBuddy,核心优势是三级权限,支持全办公渠道 手机端 Agent:推荐小米 miclaw,核心优势是系统级 Agent(适配小米最新机型) 翻译场景为主:推荐有道 LobsterAI,核心优势是 1 分钟上手,开源免费 浏览器自动化:推荐智谱 AutoClaw,核
腾讯QClaw、阿里CoPaw、字节ArkClaw、智谱AutoClaw四大国产AI Agent框架实测对比
腾讯QClaw、阿里CoPaw、字节ArkClaw、智谱AutoClaw四大国产AI Agent框架实测对比，用同一个项目测出真实差异
01先看清这三点再掏钱 部署方式决定你的控制权。本地部署(如AutoClaw、QClaw)数据完全留在你设备上,适合处理敏感信息;云端托管(如Kimi Claw、ArkClaw)开箱即用,但数据需经第三方服务器513。如果你连“本地”和“云端”的区别都没搞清,别急着下单。
鸿蒙系统必看 OpenClaw安装全攻略来啦 OpenClaw开源引擎超强 鸿蒙系统原生支持 搭配企业微信/微信鸿蒙版App 多设备互动超方便 不过安装有点复杂 建议预留1 2小时哦 安装步骤大放送 1 开发工具准备 BiShengJDK17 OH DevBox Python3.10 版本要兼容 2 Node.js环境 专用目录/opt/openclaw/node v18.16.0 LTS版本最稳 3 自动化脚本 openclaw deploy.sh一键适配鸿蒙 15分钟搞定 4 网络权限 设置里开 无限制网络访问 企业部署加config.json配置 遇到问题别慌 版本冲突 nvm ls检查 DevBox重装指定版 command not found 检查PATH 符号链接来救场 依赖拉取失败 华为镜像源切换 企业内网用offline参数 还有超强工具 OpenClaw Assistant 一键诊断 问题定位快到飞起 AutoClaw
拒绝500 元智商税!AutoClaw 零门槛安装教程,手把手教你低成本“喂龙虾” 最近这半个月,整个 AI 圈可以说是被一只红色的“小龙虾”彻底搅了个天翻地覆。 你可能已经在闲鱼、小红书上刷到了铺天盖地的帖子:“500 元,上门代安装 OpenClaw”,甚至前几天还有新闻爆出,一群人跑去腾讯大厦门前排长队,只为了让现场的工程师免费帮忙装个龙虾。 为什么一个完全免费的开源项目,能催生出这么离谱的“装机产业链”? 答案很简单:原版OpenClaw 的门槛实在太高了!你要装 Node.js、配置 Git、敲一行行黑乎乎的命令行、处理各种莫名其妙的红字报错……别说小白了,很多程序员搞一个下午都未必能跑通。 但是,请马上捂紧你的钱包,拒绝这 500 块的智商税! 因为就在最近,国内 AI 巨头智谱出手了,直接发布了一款“降维打击”的神器——AutoClaw(澳龙)。它直接把那几十万行的复杂代码,封装成了一个安装包。现在的安装过程,真的就和你在电脑上装个微信一模一样,双击、下一步,搞定!门槛瞬间降为 0。 可是,先别高兴得太早。很多人兴冲冲地装好软件后,迎来了第二个暴击——“买车容易,加点油要
作为从OpenClaw内测就开始折腾的老用户，我决定做个横评，看看这些国产AI Agent选手到底几斤几两。从字节的ArkClaw到阿里的CoPaw，从腾讯的QClaw到智谱的AutoClaw，真实体验告诉你哪个值得用。
2、智谱 AI 的 AutoClaw(澳龙)方向 智谱走的是 " 国产模型 + 一键安装 " 的路线,其 GLM 系列模型本身就在 OpenClaw 生态中适配较早。AutoClaw 的定位更偏轻量化,预置了一批常用技能包,强调国内用户最关心的两件事:装得快、接得进——即尽量缩短从下载到可用的流程,并把飞书等即时通讯工具作为任务触达的前台。
多家合作伙伴展示了基于骁龙 8397、8295 等平台的 AI 座舱方案,包括 AutoOmni 全模态大模型、AutoClaw 智舱协作服务、AquaClaw 和 " 萤火 Claw" 等。 在 ADAS 与舱驾融合方面,高通 SnapdragonRide 平台提供统一中央计算架构,支持混合关键级任务处理。其中,SnapdragonRideFlexSoC(骁龙 8775)作为全球首款同时支持智能座舱与 ADAS 的单 SoC 平台,已获 9 款车型定点。
什么AutoClaw、KimiClaw、MaxClaw,腾讯甚至在 5 月的新品发布里,一口气更了三款相关产品,像把龙虾自助直接搬来了。
这可能是更多人遇到的实际问题。这篇不讲工具,讲思路——怎么从想法到跑通,不写代码搭出一个真正在干活的 AI Agent。无论你用 OpenClaw、Hermes、WorkBuddy 还是别的什么平台,这五步都管用。 一个普遍的困境 我前几篇写了 OpenClaw、Hermes、WorkBuddy、AutoClaw、QClaw,很多人读完来问我的问题其实不是"哪个更好"—— 而是:"我装好了,然后呢?" 他们装了一个平台,打开界面,看着那个输入框,想了半天,最后输了一句"你是谁"——然后就没有然后了。 这不是个例。我在系列总纲里提到一个数据:79%的企业在尝试AI Agent,真正跑通生产环境的只有1/9。卡住的环节往往不是安装,而是装好之后不知道应该让它干什么、怎么干。 这很正常。一个空白的新工具摆在你面前,你天然会问:我该往哪走? 这篇就是回答这个问题的。不讲具体平台的操作(那些已经在 A2.1~A2.4 讲过了),而是讲一个通用方法论——不写代码,从想法到跑通的五步搭建法。这个方法我自己在 atC 团队反复用过,也带着几位不会编程的同事走通过。 第一步:先搞清楚"我要派什么活" 这
当贝:molili:国内-首个openclaw中文版,较智谱提前两月.发布 马克·杰克逊 2026-06-04 11:17:12 518阅读 油圈网 2026年的科技圈,ai智能体(agent)无疑是最核心的角逐场。随着开源框架openclaw(被戏称为“ai龙虾”)在全球开发者社区爆红,国内科技企业纷纷下场竞速。3月10日,智谱高调推出相关产品autoclaw,引发广泛关注。然而,行业观察人士指出,在openclaw本土化落地的进程中,杭州企业当贝早已先发制人——其ai智能体molili早在今年1月底就已低调上线,较智谱抢跑近两个月,成为真正意义上的“国内首个openclaw中文版”。 原版openclaw遇本土化瓶颈,普及门槛居高不下 据悉,openclaw自2025年底推出以来,迅速凭借“本地优先、自主执行”的核心优势登顶github热榜。但这款现象级产品在国内普及过程中,却面临着部署门槛高、语言适配差、使用成本高的痛点。原版openclaw需专业技术知识才能完成本地部署,催生了数百至数千元不等的代安装服务,且其语言交互更适配海外用户,国内用户使用体验不佳,这些问题成为制约其走进
从零开始将飞书接入autoclaw 一、身份建立 (Bootstrap) 项目内容助手名称Gino ♪用户名称Parker 先生(男性,北京)助手特质机灵活泼的 AI 助手——住在机器里的精灵标志Emoji♪(八分音符)工作状态工作日 8:30~18:00,务实、直接、高效生活状态工作日 18:00 后及周末,轻松、幽默、有温度 📌 关键机制:用户可随时声明「我现在处于XX状态」来手动切换。助手应跟随用户状态同步切换语气和行为风格。 相关文件 IDENTITY.md— Gino 的身份档案 USER.md— Parker 先生的档案 SOUL.md— 核心行为准则与边界 BOOTSTRAP.md— 完成 Bootstrap 后已删除 二、OpenClaw版本升级 2.1 初始状态 AutoClaw 桌面应用内置 OpenClaw2026.4.23,飞书插件要求≥2026.5.29。 2.2 升级路径 步骤命令结果① 尝试 CLI 升级openclaw update✗ 卡死在 doctor checks② 升级到 latestopenclaw update --tag 2026.5.2
AutoClaw:声明式网页数据采集工作流框架 1. 项目概述:这不是爬虫脚本,而是一套可复用的网页数据采集工作流 “AutoClaw”这个名字乍一听像某款开源爬虫工具,但实际接触过它的人很快会发现——它根本不是传统意义的“爬虫库”,而是一套高度结构化、面向工程落地的网页数据采集工作流框架。我第一次在客户交付现场看到它时,它正稳定运行在一台老旧的WindowsServer 2012虚拟机上,连续37天未重启,每天凌晨2:15准时拉取6个不同结构的政府公示平台页面,清洗后写入本地SQLite数据库,并通过邮件附件发送摘要报表。整个过程没有一行Selenium代码,不依赖ChromeDriver,也不走任何模拟浏览器渲染路径。它的核心关键词是:声明式规则、状态感知调度、轻量级DOM解析、失败自愈机制。如果你正在为“临时写个脚本抓点数据”演变成“每周修三次XPath”“一换页面结构就全崩”“半夜报警说目标网站加了反爬JS”这类问题头疼,那么AutoClaw不是教你如何绕过反爬,而是帮你彻底绕开“反爬”这个命题本身——它把数据采集这件事,从“对抗性操作”重构为“确定性工程”。它适合三类人:需要
当贝推出molili率先落地“openclaw中文版” 季亮孝 熊梦 钛媒体快报 · 2026-06-03 15:59:56 开源框架“热”,落地应用“难”。自2025年底openclaw发布以来,其“本地优先、自主执行”的能力受到关注,并带动开发者围绕自动化执行、跨应用协同等方向开展二次开发。但国内推广过程中,部分用户反映原版框架在部署上较为繁琐、中文交互不够顺畅、综合使用成本偏高:本地部署往往需要一定技术基础,甚至出现付费代安装服务;语言与使用习惯差异,也使其难以直接覆盖更多非技术用户。 原因——技术门槛、生态适配与安全诉求叠加。业内人士认为,智能体类产品要真正进入日常办公与生活场景,至少要跨过三道关口:一是“装得上”,将复杂的环境配置压缩为标准化、可视化流程;二是“听得懂”,适配中文表达、行业术语与本土应用生态;三是“用得放心”,企业端普遍关注数据合规与私有化部署能力,尤其在文档、沟通、流程系统高度依赖本地应用的情况下,安全边界与可控性成为采购与落地的重要考量。 影响——从“拼模型”走向“拼工程化与场景”。3月10日,智谱推出有关产品autoclaw,引发市场关注。此外,行业观察
AutoClaw vs QClaw:我花了两周实际用了这两款AI Agent,说几句真话 不是参数对比表,不是功能清单翻译。是一个已经在用 AI Agent 干活的人,又去试了两款新产品之后的真实体感。 先说清楚一件事——我凭什么说 我的atC团队日常就在用一个叫 WorkBuddy 的 AI Agent 工具来干活——写稿、做方案、查资料这些事都是它帮着做的。(如果你好奇一个非技术人员是怎么靠 AI Agent 把活干起来的,可以看我这系列的另一篇:A2.3 WorkBuddy) 所以我的情况是这样的:我并不是一个第一次接触 AI Agent 的新手,但我确实是第一次试用AutoClaw和QClaw 这两款产品。 它们火了一阵子了,我想知道——市面上这些基于OpenClaw的一键安装版,到底值不值得专门装一个?跟我已经用惯了的工具比,它们能提供什么不一样的东西? 于是我都下载了,都安装了,都真的在日常工作里试着用过一阵子。 下面说的就是我作为一个已经有 Agent 使用经验的人,再去试用这两款新工具的真实感受。 安装——第一次劝退和第一次惊喜 AutoClaw:确实做到了"双击就装"
AutoClaw:面向业务的网页数据采集工作流设计范式 1. 项目概述:这不是一个“爬虫工具”,而是一套可复用的网页数据采集工作流设计范式 “AutoClaw”这个名字乍听像某个开源爬虫库,但实际接触过它的人很快会意识到——它根本不是传统意义的代码库,而是一套面向中小规模业务场景、由一线数据工程师沉淀下来的标准化采集工作流手册。我从2019年开始在电商比价、舆情监测、竞品价格追踪等项目中反复打磨这套方法论,到2023年正式将其结构化为《AutoClaw使用手册》。它不依赖某一个特定框架(比如Scrapy或Playwright),而是以“任务驱动”为核心,把一次完整的网页数据采集拆解为目标定义→页面解析→反干扰适配→数据校验→结果交付五个刚性环节,并为每个环节提供可裁剪、可验证、可审计的操作模板。关键词里反复出现的“自动”二字,并非指“一键全自动”,而是强调每个环节的决策逻辑必须显性化、参数必须可配置、失败必须可定位——这恰恰是很多团队在用Python写一堆临时脚本后陷入维护泥潭的根本原因。适合谁?如果你正面临这些情况:需要每周更新30+个商品页的价格和库存;要从5家不同设计风格的政府公
autoclaw1.5.1 大小:279.44mb 版本:1.5.1 语言:简中 更新:2026-06-03 立即下载 资源说明 autoclaw是一款十分优秀的本地化ai agent(智能体)桌面助手,软件功能强大,操作简单易用,提供飞书集成,ai模型自由接入,预置50+skills技能,autoglm浏览器自动化能力,覆盖办公,代码,营销等场景,可以帮助用户快速安装openclaw智能体到个人电脑,感兴趣的小伙伴赶快下载使用吧! autoclaw软件功能 1,一键式安装部署 软件支持一键式安装和部署.用户无需配置docker,服务器或编程环境.他们只需要下载安装包,双击就可以开始使用了.安装过程只需要大约1分钟. 2,预设热门技能 软件内置50+技能,涵盖内容创作,办公自动化,编程开发,营销策划,金融投研等高频场景,并且它是现成的,无需单独配置api. 3,浏览器自动化 依托自主研发的autoglm browser-use,替代openclaw原生浏览器使用,支持多步骤,跨页面,长链接的浏览器任务自动化,大幅提升复杂网页操作的稳定性. 4,远程对话控制 支持接入飞书等im工具,用户
1、AutoClaw(澳龙)使用全貌 你打开AutoClaw桌面客户端,点击左上角“+新建任务”,输入“帮我把上周飞书会议纪要里的待办事项提取出来,做成表格发到项目群”。
一、Agent市场现状:从技术狂欢到实用落地 二、7款国产替代工具深度解析 1、StepClaw(阶跃星辰):桌面端AI智能体,“随你定义的工作伙伴” 2、当贝Molili:真正能做事的AI数字员工,主打一键安装。 3、网易有道LobsterAI(有道龙虾):全场景开源个人助理,100%代码开放。 4、阿里巴巴QwenPaw:协同个人智能体工作站,支持本地与云端双部署 5、腾讯WorkBuddy:全场景职场AI智能体桌面工作台,兼容OpenClaw生态 6、字节跳动Coze(扣子空间):一站式AI办公空间,低代码智能体开发平台 7、智谱AutoClaw(澳龙):本地版OpenClaw ,深度集成飞书 三、技术架构与核心差异分析 四、安装部署实战指南 五、潜在风险与注意事项 六、未来趋势展望 七、智能体工具的实用技巧:让Agent助手更高效 八、总结:理性看待,合理选择 四个月前,当OpenClaw在GitHub上狂揽25万星标时,我身边的技术圈朋友都在讨论同一个问题:“这东西到底怎么用?”原版OpenClaw的部署复杂度,让无数普通用户望而却步,甚至催生了“3000元代
零基础无货源电商实测:ToDesk AI、QClaw、AutoClaw三款AI工具测评报告 1. 上手便利度 2. 货源查询 3. 资金估算 4. 平台选择 5. 合规性检查 6. 卖出概率参考 7. 商品优化 8. 自动选品 二、QClaw 测试报告 1. 上手便利度 2. 货源查询 3. 资金估算 测评说明 目前不少AI工具开始布局电商辅助相关功能,但产品形态差异很大。部分工具会官方集成成套的无货源运营模块,开箱即可直接使用;另一部分则没有内置对应的电商功能,仅能在GitHub社区内找到第三方用户上传的零散相关技能,需要手动部署配置。也正因形态不同,各类工具在选品、找货源、成本测算、合规检测等核心环节的完成度、落地性差距悬殊。 为了保证测评公平性,我设定了统一的实测场景:模拟零基础新手,运营夏季纯棉短袖T恤无货源店铺。本次参与测评的共有三款工具:ToDesk AI、QClaw、AutoClaw。测试期间,我使用相同指令、保持一致运行环境,分别体验全部电商相关功能。整篇内容我会分开拆解每款工具的真实使用感受,最后结合八个核心维度的实测数据做横向对比,给想做无货源电商的朋友一份真实、可
科技大厂率先下场抢跑。腾讯的动作最为密集,此前线下免费安装“龙虾”就引发近千人排队,热度居高不下。3月11日凌晨2时06分,腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾更是在朋友圈转发全系“龙虾”矩阵产品,并配文“自研龙虾、本地虾、云端虾、企业虾、云桌面虾,安全隔离虾房、云保安、知识库……还有一批产品陆续赶来”,为生态造势。 华为终端bg首席执行官何刚也在同日公开晒出“鸿蒙版龙虾”小艺claw,直言:“很惊喜,挺好用的,能帮我干不少事儿!”他晒出的截图显示,小艺claw可帮助用户处理文档编辑、写ppt、自动回复邮件等任务。 放眼全国,字节上线arkclaw、阿里开源copaw、智谱发布autoclaw,阿里云与百度智能云等则纷纷提供一键部署服务。在移动互联网快速发展的当下,ai智能体被视为继手机app之后的全新交互范式,这不仅是一次产品迭代,更是一场关乎生死存亡的战略卡位。
小龙虾凉了吗?不,是它暴露了真问题 2026年初,OpenClaw(小龙虾)火遍全网,GitHub星标24万,国内大厂几乎一夜之间集体"养虾"——腾讯出了QClaw和WorkBuddy,字节出了ArkClaw,阿里出了Qoder,智谱出了AutoClaw,阶跃出了StepClaw。 但半年过去了,身边最早折腾小龙虾的朋友,很多已经不用了。 不是小龙虾不好,是它完成了一个重要的历史使命——让所有人知道AI不只是聊天机器人,它能动手干活——但没来得及解决"长期干活"的问题。 问题出在哪?三个字:记不住。 OpenClaw的记忆是会话级的。对话结束,记忆清零。你教了它三遍怎么排版PPT,第四遍它还是一脸懵。项目做多了,记忆还串台——A项目的配色跑到B项目里,C项目的数据逻辑混进D项目。 更别提Token账单了。有人用小龙虾跑了一周,Token花费比打车还贵。评论区一句大实话:"OpenClaw普通人根本烧不起Token"。 PilotDeck不是又一只虾,思路完全不一样 PilotDeck没有在OpenClaw的框架上修修补补,而是换了一个底层逻辑:以"项目"为最小单元来组织Agent。 这
智谱autoclaw“澳龙”即将上线,内置·专属模型,支持多(模型)api接入 砍柴网 2026-05-31 10:04:58 智谱公司今日宣布,其最新研发的本地化ai工具autoclaw(中文名“澳龙”)即将正式上线。用户只需在本地电脑完成下载安装,即可一键部署基于openclaw框架的智能开发环境,实现高效代码生成与模型调用。 据技术团队透露,autoclaw已集成专为openclaw场景优化的pony-alpha-2模型(内测代号)。该模型通过深度学习算法重构,在代码生成准确率与响应速度上实现显著提升,正式版本将于近期通过ota更新推送至所有用户。 在开放策略方面,智谱采取"免费体验+开放生态"模式。新用户注册即可获得基础算力额度,支持体验核心代码生成功能。更值得关注的是,autoclaw打破模型壁垒,通过标准化coding plan接口兼容主流ai模型api,目前已完成与deepseek、kimi、minimax、glm等厂商的技术对接,开发者可自由切换不同模型服务。 技术文档显示,该工具支持python、java、c++等20余种编程语言,集成智能补全、错误检测、代码优化等1
智谱AI突然放出大招,上线了本地版OpenClaw的全新解决方案AutoClaw。 AutoClaw最大好处是下载之后直接一键安装、启动就能用,完全不用自己折腾配置API密钥,哪怕是对技术不太敏感的新手,上手也毫无压力,彻底告别繁琐的配置流程。 打开聊天框发一条消息说清需求,这对于那些不爱折腾又想尝鲜的小伙伴来说是个很不错的体验。 地址:https://autoglm.z.ai/autoclaw/ 先说说大家最关心的设备适配问题,它对硬件的要求一点都不高,苹果电脑只要是M系列的芯片都能正常运行,英特尔系列的芯片也没问题。 Windows系统的话,Win10和64位的Win11都能完美适配,大部分日常办公的设备都能匹配上,不用特意换硬件,对普通打工人和中小企业来说特别友好。 还做了超灵活的模型适配,不光能直接用智谱针对工具调用、多步骤任务深度优化的GLM-5-Turbo模型,还支持接入任意自定义模型。 同时它还分了不同的功能分支,研究助手、代码助手、运维助手一应俱全,做学术研究查资料、写代码排bug、处理运维问题,都能找到对应的助手搭把手,不用再找多款工具凑合用。 而这款工具的核心亮点,
智谱AI推AutoClaw iOS版:手机也能管AI智能体,本地云双模兼顾隐私与便捷 源自12位全网作者 04:01 01移动端APP于2026年5月21日上线 2026年5月21日,智谱AI正式在AppStore发布AutoClaw(中文名:澳龙)iOS版应用程序。该版本延续PC端核心能力,首次将本地化AI智能体管理能力延伸至移动设备。用户现可通过苹果应用商店下载安装,实现跨平台账号同步与任务调度。根据官方说明,此次发布的移动端APP与2026年3月10日推出的PC端保持功能一致性,支持创建、编辑及注销AI Agent,并允许用户组建多Agent群聊以协作处理复杂任务。所有操作数据均与PC端实时同步,确保工作流无缝衔接。123 02双模式执行架构兼顾安全与灵活 AutoClaw iOS版采用“本地龙虾”与“云龙虾”双模式执行架构。在本地模式下,任务指令由用户的PC端算力执行,所有数据保留在本地设备,适用于处理涉密文档、财务信息等高隐私场景;在云模式下,任务直接交由云端服务器运行,无需依赖电脑在线状态,用户可随时随地通过手机下达指令并获取结果。该设计解决了传统本地部署方案移动性不足的问
2.5 阿里 CoPaw 2.6 字节 ArkClaw 2.7 腾讯 QClaw + WorkBuddy 2.8 小米 miclaw
我实测的7款产品,正是这两大阵营的代表。它们分别是:StepClaw(阶跃星辰)、当贝Molili、网易有道LobsterAI、阿里巴巴CoPaw、腾讯WorkBuddy、字节跳动Coze(扣子空间)、智谱AutoClaw。
我实测的7款产品,正是这两大阵营的代表。它们分别是:StepClaw(阶跃星辰)、当贝Molili、网易有道LobsterAI、阿里巴巴CoPaw、腾讯WorkBuddy、字节跳动Coze(扣子空间)、智谱AutoClaw。