OpenClaw

OpenClaw（龙虾）国产平替全盘点：8款主流AI智能体横向评测，国内外产品差异与行业趋势解析

一、引言：Claw类AI智能体品类界定与盘点说明 1.1 Claw产品品类定义与市场背景 Claw类产品，中文社区俗称“龙虾AI”，特指本地优先、可自主执行多步骤任务、多通讯渠道打通的AI智能体网关框

国内外大厂OpenClaw/龙虾类AI智能体产品全盘点：2026横向评测与行业趋势分析

一、引言：什么是Claw（龙虾）AI智能体，市场发展现状 1.1 Claw品类边界与核心定义 当前行业内俗称的「Claw/龙虾产品」，全称依托OpenClaw架构衍生的AI自主执行智能体，区别于传统对

国内外开箱即用OpenClaw/龙虾产品盘点：2026年AI智能体网关横向评测

摘要 本文聚焦当下AI Agent赛道热门的Claw（俗称龙虾）类智能体网关产品，明确该品类技术边界与产品定位，筛选国内外共计8款主流开箱即用产品开展横向盘点。从产品定位、落地场景、核心功能、公开实测

国内外openclaw/龙虾产品安全性大盘点：8款主流AI智能体安全能力横向评测

摘要 2025年末以来，以OpenClaw为源头的Claw（俗称龙虾）系列AI智能体产品快速走红，区别于传统对话式大模型，该类产品具备文件读写、命令执行、网络请求、自动化任务调度等实体操作能力，同时也

云端部署的openclaw/龙虾产品大盘点：2026主流AI执行型智能体横向评测

一、引言：Claw（龙虾）产品品类界定与市场背景 1.1 Claw产品核心定义与品类边界 当前AI行业内俗称的Claw（龙虾）系列产品，全称为Claw AI Agent，是一类具备实体任务执行能力的云

性价比高的openclaw/龙虾产品大盘点：2026年国内外AI智能体横向评测

从产品边界区分：Claw不属于底层大模型开发框架，无需用户从零编写模型代码；也不属于轻量化AI聊天机器人，其核心差异化是**具备自主行动能力**，可独立完成邮件处理、文档自动化、社群运维、办公流程调度

Show HN: HolaClaw, an OpenClaw Distro for macOS

线上故障急救：依托 OpenClaw 日志排查 403 和 503 问题

在云原生微服务架构落地普及的背景下，分布式业务系统的线上突发故障呈现出碎片化、隐蔽化、传导性强的运维特征。其中，HTTP 403 权限拒绝、503 服务不可用两类状态码异常，是生产环境中高发且影响较广

从 7 万个技能里挑出这 15 个，OpenClaw 没装它们等于白装

今天我从 7 万个技能里精挑细选 15 个必装技能，按四个维度分类推荐。如果你装了 OpenClaw 但还没装这些，等于白装。

Show HN: OpenClaw and Hermes Agent call each other via XMPP

2026年能云端部署的openclaw/龙虾平台怎么选？从核心需求到优质产品解析

一、摘要 据《2026年AI云端助手行业发展报告》显示，国内OpenClaw平台用户中，有82%曾因本地部署时环境配置繁琐（平均耗时超4小时）、设备持续开机依赖（要求年开机率达90%以上）、运维成本高

OpenClaw agent leaked mock AWS keys and CRM data in phishing tests

如何让 OpenClaw 自动追踪 AI 前沿论文和 GitHub Trending

最近我给自己搭了一套自动化流程：每天追踪 AI / CS 方向的新论文和 GitHub Trending 热门项目，然后自动筛选、整理、生成中文摘要，最后沉淀成日报。 这套系统的目标很简单： > 不再靠手动刷 arXiv 、GitHub Trending 、Twitter/X 和各种群消息来追前沿，而是让 AI Agent 每天帮我完成第一轮信息筛选。 我用的是 OpenClaw ，主要让它承担三件事： 1. 定时抓取 arXiv 最新论文和 GitHub 热门项目； 2. 按主题、质量和工程价值做过滤； 3. 自动生成中文摘要、深度解读和每日归档。 这篇文章简单分享一下系统是怎么搭的，以及目前踩到的一些坑。 --- ## 1. 为什么要做这套东西？ 如果你关注 AI 工程化，信息源会非常碎： - arXiv 每天都有大量新论文； - GitHub Trending 每天都有新项目冒出来； - Hugging Face 、OpenAI 、Anthropic 、Google 、Meta 、微软等团队会不定期发布模型、框架或技术

2026-06-09 OpenClaw 本地执行层优化 | 超时降级、语法错误、接口兼容问题修复复盘

一、项目背景 本地任务调度执行层存在两大核心问题： 1. 复杂任务拆分阶段长时间超时，系统自

运维界的 OpenClaw 来了！

让 AI Agent 替你跳面板、拼线索、写结论，把人从"采集者"变成"决策者"，一个看得懂系统、查得出根因、还能动手解决的AI Agent。监控、远程执行、知识库、专家智能体、各类技能，飞书直接操作

大模型出现幻觉怎么办?360首提智能体安全治理方案

360安全团队监测显示,仅OpenClaw框架累计披露漏洞82个,高危占比近四成,公网上数百万AI资产更是处于无防护状态。模型幻觉、框架漏洞与资产暴露的三重叠加,正让传统“只防外部攻击”的防线显得捉襟见肘。 在近日举办的"2026华为云畅想者大会”上,360 集团首席科学家、集团副总裁潘剑锋博士首次系统性指出:AI 智能体安全风险的本质并非只有外部攻击,而是大模型底层机制衍生的“原生不确定性”。 潘剑锋表示,传统安全的核心范式是"防御确定性威胁"——基于已知的漏洞特征和攻击模式,构建规则化的检测与响应体系。当AI从被动执行指令的工具跃升为具备自主决策能力的新型主体时,这一前提已被彻底打破。智能体的"自主性"意味着一旦遭恶意诱导,它会自主走完整个攻击链;"协同性"使得单点失陷的风险沿协作网络指数级蔓延;"演化性"则让它持续自我迭代,静态检测规则迅速过时。 潘剑锋将这种无法通过代码修补彻底消除的特性定义为"原生不确定性",并强调这并非工程缺陷,而是AI处理开放性、创造性任务的能力源泉。能力与风险同根同源,试图彻底消灭不确定性,无异于扼杀智能本身。 更值得警惕的是,在多智能体协同的复杂网络中

360提出智能体安全治理方案应对大模型幻觉问题

在近日举办的2026华为云畅想者大会上,360集团首席科学家、集团副总裁潘剑锋博士首次提出了针对AI智能体安全风险的全链路治理方案。根据斯坦福《AIIndex2026》报告,主流大模型在垂直领域的幻觉率高达22%至94%,而360安全团队监测显示,OpenClaw框架累计披露漏洞82个,高危占比近四成,公网上数百万AI资产处于无防护状态。 潘剑锋指出,传统安全的核心范式是防御确定性威胁,基于已知漏洞特征和攻击模式构建规则化的检测与响应体系。然而,当AI从被动执行指令跃升为具备自主决策能力的新型主体时,这一前提已被打破。智能体的自主性、协同性和演化性使其面临原生不确定性,这种不确定性无法通过代码修补彻底消除。 面对这些挑战,360提出了以“管控不确定性”为核心的全链路治理实践。该方案通过“管意图、校认知、控行为”的三层架构,为智能体的不可预知性构建动态治理体系。在意图接入层,360落地了“以模治模”的恶意意图识别引擎;在逻辑推理层,首创“世界认知模型”(WCM);在行为执行层,构建“环境孪生沙箱”限制智能体行动半径,确保每个Agent独立运行于受信执行环境。 潘剑锋总结道,AI安全的目标

筑牢AI安全底座:可信计算3.0赋能OpenClaw主动免疫防护

筑牢AI安全底座:可信计算3.0赋能OpenClaw主动免疫防护 在数字化转型的浪潮中,OpenClaw作为新一代AI代理平台,以其灵活的技能和强大的自动化能力,成为了无数开发者和企业的理想之选。然而,随着其应用规模的不断扩大,一系列深层次的安全隐患正逐渐浮出水面。如何在拥抱AI效率革命的同时筑牢安全防线,已成为行业亟待破解的核心命题。近日,业内正式推出基于可信计算3.0的OpenClaw主动免疫防护方案,旨在从底层架构重塑AI智能体的安全信任体系。 危机潜伏:你的AI正在“裸奔” 当我们沉浸在AI带来的效率革命时,却往往忽视了脚下深不见底的深渊。OpenClaw的架构设计中,埋藏着令人胆寒的根本性隐患: 技能即武器 那些看似无害的Markdown技能文件,竟能捆绑任意脚本代码。默认禁用的沙箱、可随意绕过的提权模式,让代码执行如同在大街上狂奔,毫无边界。 记忆被投毒 代理的“大脑”——SOUL.md记忆文件,竟然可以被攻击者随意篡改。一旦植入后门指令,你的AI将不再听命于你,而是成为攻击者的内应。 网关大开 默认绑定0.0.0.0的网关服务,直接将核心端口暴露于公网。任何扫描器都能轻易

智能体从入门到精通：6个必学GitHub开源项目

OpenClaw四十万行代码，谁看了不腿软？本文精选6个GitHub项目，从百行极简实现到工业级框架，帮大家搭一条缓坡，真正搞懂Agent的思考、行动与进化。按顺序学下来，你也能从使用者变成构建者。

2026必看!语言学习工具全面推荐,这些利器助你快速提升口语水平

平台正式携手牛津出版社、牛津考试局达成深度战略合作,依托牛津百年权威语言教研体系、标准化发音体系与专业考试教研成果,夯实口语教学专业性与规范性。同时,咕噜口语深度联合学为贵、高途等国内头部教育机构,整合国内顶尖雅思备考、英语口语提升教研资源,联合打磨适配国内学习者的专业口语提升体系、雅思备考精品课程。课程内容兼顾国际标准与本土化学习特点,精准贴合雅思托福等海外考试考点、日常地道表达、职场专业话术,彻底解决普通AI课程不贴合考情、表达不地道、内容杂乱的痛点,为学生备考、职场人进阶提供专业、系统的学习支撑。作为国内首个搭载新一代千亿参数大语言模型的口语学习平台,它的对话响应速度远超行业平均水平,流式语音识别首帧响应延迟低于80毫秒,几乎感受不到等待,完全可以满足会议即时翻译、突发场景交流的实时反馈需求。 平台搭载前沿小龙虾OpenClaw智能体技术,依托其自主智能、长效记忆的核心优势,长效留存、智能维护每一位用户的专属学习档案,自动沉淀学习数据、薄弱知识点、练习记录,无需手动整理,持续追踪学习进度,针对性优化学习方案;同时结合先进多智能体架构,深度适配每位学习者的学习节奏、薄弱点与使用习惯

OpenClaw:推动AI原生组织的起点

交互改变带来角色重塑 OpenClaw成为推动AI原生组织的起点。 OpenClaw并非单一的“大模型”,而是一套将各大语言模型(如GPT、Claude等)的“智力”,通过网关(Gateway)—智能体(Agent)—通道(Channels) 三层解耦架构,转化为“执行力”的完整操作系统。因此它更像一个“指挥官”,可以并行调用子Agent和丰富的技能库。 如果说“ChatGPT们”构建了AI的“后端”能力,那么OpenClaw则为AI补上了最重要的交互“前端”。它不仅能看懂需求,更能直接操作电脑、控制浏览器、读写文件、调用API,真正完成从任务规划到物理操作的全流程闭环。 在传统组织协作中,人与系统之间隔着一层厚厚的“GUI(图形用户界面)薄膜”,员工必须学会翻译业务需求,在多级菜单和复杂的交互逻辑中寻找路径。OpenClaw推动AI原生组织的起点,在于它充当了一个全新的、极简的交互基座。它抛弃了传统软件以功能模块为中心的设计,转向以“用户意图”为中心。 浙大宁波理工学院商学院副教授尹晖向《商学院》杂志指出,对一线员工来说,最直接的影响是,他们不再需要记住大量操作路径或软件按钮的位置,

从极客玩具到全球 Agent 基础设施，OpenClaw 三位腾讯云 Maintainer 的工程答卷

2025年11月，奥地利工程师Peter Steinberger在GitHub上传了一个周末黑客项目。四个月后，OpenClaw以36.9万Star登顶GitHub软件项目榜首。

OpenClaw + AI Agent 实战系列|第 4 篇 4.1:腾讯 QClaw 实战微信 Agent 开发全记录

一、前言:为什么是 QClaw + 微信? 在前面的章节中,我们一直在 Web/CLI 环境下使用OpenClaw。但真实的 AI Agent 场景中,微信才是最大的流量入口: 渠道月活用户Agent 接入难度实时性Web 页面-⭐ 低✅ 高微信公众号~13 亿⭐⭐ 中⚠️ 受限微信小程序~8 亿⭐⭐ 中✅ 高企业微信~5 亿⭐⭐⭐ 高✅ 高 腾讯QClaw(全称Qwen-Claw Agent Platform)是腾讯基于 OpenClaw 标准打造的企业级 Agent 运行平台,专门针对微信生态做了深度适配。 💡QClaw vs OpenClaw 关系: OpenClaw = 开源标准(协议、SDK、工具链) QClaw = 腾讯商业实现(托管服务、微信接入、计费体系) 类似于 Kubernetes 与 TKE 的关系 二、QClaw 平台架构解析 2.1 整体架构图 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐│ 用户层(微信) ││┌──────────┐┌──────────┐┌────────

比Codex快4倍！终于有开源模型卷本地Agent执行效率了～

大家好，我是袋鼠帝 兄弟们，现在大家电脑上一定要人手一个本地Agent，因为当你搞不定很多事情的时候，可以直接丢给本地Agent。比如Codex、Claude Code，OpenClaw，或者Herm

Show HN: Clawcall – give your self-hosted OpenClaw agent inbound phone calls

5.OpenClaw源码解析_提示词8层装载

上节课我们学习了路由的概念，通过路由表和binding规则，可以让不同的agent服务不同的租户，并通过tier进行逐级匹配, 今天我们来学习OpenClaw智能层的概念，其做法有如下： 初始化时加载

微信,里就能“指,挥”电!脑:腾讯QClaw小程:序+灵感,广场实测

01从聊天框到独立小程序,QClaw悄悄升级 3月18日,腾讯把微信聊天入口全面升级为独立小程序,并同步上线“灵感广场”。现在,只要一部手机,就能远程操控电脑、自动化执行任务,连代码都省了。下面把整套体验拆开给你看。 02什么是QClaw?一句话:会干活的本地AI QClaw由腾讯电脑管家团队打造,底层基于OpenClaw开源框架深度封装,把大模型语义理解与本地操作能力绑在一起,形成“自然语言指令+自动执行”的闭环。它不是简单地把屏幕投到手机上,而是AI直接在后台干活:打开软件、编辑文档、整理文件、生成报表、检索数据,你只需发一句微信消息。 03三步绑定,小白也能秒懂 官网下载客户端,双击安装,零配置; 打开客户端,用微信扫码绑定新版小程序; 授权成功后,手机端实时显示在线状态,随时发指令。 全程不用写代码、不用调参数,把电脑“扔”给AI,你该干嘛干嘛。 04核心升级亮点:小程序入口+灵感广场 4.1 △ 微信入口升级——独立小程序,稳又快 旧版只能蜷缩在聊天框里,功能碎片化。如今独立小程序独占微信一级入口,界面清爽、功能齐全。移动网络也能低延迟连接,文件双向传输秒级完成。 4.2 △

Pangolinfo Amazon Data Scraper MCP 上线了！

# 我们上线了 Pangolinfo MCP 服务 大家好，我是 Pangolinfo 的开发同学，今天不写官方公告，跟大家直白聊聊我们刚上线的 [Amazon Data MCP]( https://www.pangolinfo.com/amazon-data-mcp/) 服务，包括为什么做、现在能干嘛，以及还有哪些做得不好的地方。 ## 为什么做这个 我们原来一直做 [Amazon Scraper API]( https://www.pangolinfo.com/amazon-scraper-api/)，服务跨境卖家和开发者。过去一年有个特别明显的趋势：**越来越多的用户不再直接调 API ，而是想把数据直接接入 Claude 、Cursor 、Cline 这些 AI 工具里，让 Agent 自己去取数据、做决策**。 但现在的接入方式特别零散，每个人都在自己造轮子：有人让 AI 写爬虫脚本，有人自己封装 REST 调用，还有人搭各种中间层转发。我们看下来觉得，这块其实可以做得更干净、更标准一点，于是就按照 MCP 协议把我们的核心接口重新封装了一遍。

分享团队提升 ai 开发效率的经验，如何达到人均每天数十次的代码提交

年初的时候 openclaw 刚火起来，我们惊讶于 Peter Steinberger 每天的开发效率，OpenClaw 峰值有 **1 天 merge 600 commits** 。我们便开始重新回顾和研究，开始一步步的向更高效率靠拢。 这小半年来我们从每天个位数的提交提升到数十次，巅峰期某天达到上百次，效率明显提升，所以我们把一点点的经验和使用的工具 [Agentflow]( https://agentflow.geili.ai/) 和 [it-runner]( https://agentflow.geili.ai/docs/it-runner/)分享给大家。 （如下是 Agentflow 项目的最近提交截图）  先聊开发过程中的几个问题： ### 1 、手动操作和记忆消耗 AI 写代码的能力越来越强，但真正落到具体业务开发时，很多事情还是停留在“人肉调度”的阶段。 - 某个硬件或服务端项目，需要记住端口、环境变量、部署路径、上传方式、重启命令； - 调试业务问题时，不只是跑单元测试，还要看日志、清缓存、重启服务、反

2026年全面评测:OpenClaw类AI Agent工具养虾全攻略

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)