一千个开发者在给 OpenClaw 降门槛，最后是模型厂商下场了

在成为 OpenRouter 上 OpenClaw 调用量最高的模型之后，Kimi 亲自下场了。

2 月 18 日，Kimi 宣布推出 Kimi Claw，一个在云端一键部署的 OpenClaw：配置 Kimi K2.5 模型，无需额外配置 API。自动配置 Kimi Web Search 服务，为 AI 提供联网搜索能力。可以调用 ClawHub 上的 skills 技能插件，同时提供 40GB 的云存储空间；支持飞书直接部署飞书机器人，用户可以在浏览器端和飞书里直接对话调用 OpenClaw 的能力。

用户不用再操心服务器、不用操心模型选择、不用麻烦配置各种 bot 了。

这也是基模厂商在 token 套餐服务之外，首个推出的 OpenClaw 产品。

2026 年的春节，几乎整个 Agent 赛道都在围绕 OpenClaw 做文章——有人重写，有人打包，有人做云端托管，有人做极简替代。所有人都看到了同一个机会：OpenClaw 证明了主动式 AI 助手是可行的，现在市场上需要一个面向大众的、降低门槛的 OpenClaw 产品。

这么多人、这么多产品都在尝试解决这个问题，Kimi Claw 有什么不一样？

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01 一千个 OpenClaw-like，

都想解决 OpenClaw 的问题

OpenClaw 留下的核心问题是什么？简单讲：门槛。

如果你不是开发者，想要真正用上 OpenClaw，体验大概是这样的：先买一台服务器或者准备一台性能不错的电脑，然后打开命令行安装依赖、配置环境，接着自己选模型、填 API Key、配联网搜索，如果还想连飞书或 Telegram，还得再搞一遍 OAuth 和 Webhook。整个过程，即便有"保姆级教程"辅助，或者让 AI 去安装，也很容易在某个环节卡住。

再加上安全问题。OpenClaw 默认在宿主机上运行工具，Agent 拥有完整的文件访问权限。安全研究团队发现 ClawHub 上约 11.3% 的第三方技能存在恶意行为，全网超过 4.2 万个网关暴露在公网，甚至出现了专门窃取 OpenClaw 凭据的恶意软件。Gartner 直接将其评为"不可接受的网络安全风险"。

OpenClaw 证明了「主动式 AI 助手」是可行的，但它太极客、太硬核，普通人根本用不起来。这个缺口，几乎所有人都想来补。

仅 2026 年 1 月底到 2 月中旬，市面上就出现了至少十几个「OpenClaw-like」的产品，每一个都在用不同的方式解决同一组问题。

有人在解决安全问题。ZeroClaw 用 Rust 从头重写，主打「secure by default」，默认拒绝公网暴露、默认限制文件访问范围，发布不到两天就拿下 1.5 万颗 Star。NanoClaw 把每个对话放进独立容器，用操作系统级隔离替代应用层权限检查，Docker 官方博客专门撰文介绍了它的沙箱方案。TrustClaw 则做成云服务，用 OAuth 托管凭据和远程沙箱执行，打出「Built on the ideas behind OpenClaw，rebuilt from scratch for security」的口号。

有人在降低门槛。香港大学团队开发的 nanobot 只用 4000 行核心代码就复刻了 OpenClaw 的主要能力，上线 16 天就获得 2.2 万颗 Star。memU 做了一个下载即用的桌面客户端 memU Bot，主打长期记忆和降低 token 成本。还有各种「一键打包」的 GUI 客户端和安装脚本，试图把命令行变成图形界面。

大厂也在入场。 Anthropic 推出了 Claude Cowork，把 Claude Code 的能力扩展给非技术用户，定价 20-200 美元/月。OpenAI 发布了 Codex App，支持多 Agent 并行和技能系统。阿里云、腾讯云等各家云厂商纷纷推出一键打包安装的 OpenClaw 云主机。

但坦率地说，这些方案目前都没有完美解决问题。安全派把权限收紧了，但配置和部署依然需要命令行。极简派代码少了，可渠道覆盖和功能完整度又差了。桌面客户端降低了入口门槛，但底层的 API 配置、模型选择这些坎还在。大厂的商业产品体验不错，但价格不菲，而且多数聚焦在开发者场景，没有覆盖到"普通人的日常助手"这个需求。

这时候，基模厂商的思路就变得有意思了。

而事实上，很多用户已经用脚投票选了 Kimi -- K2.5 在 OpenRouter 上长期是 OpenClaw 场景下 token 消耗量最高的模型。这意味着 Kimi 和 OpenClaw 用户之间已经有了一层天然的联系：模型是你家的，用户也已经在用了，那为什么不把剩下的体验也一起包掉？

不只是 token 数据，Kimi 的模型能力也已经得到了一些全球顶尖开发者的认可——编程界传奇人物、Ruby on Rails 之父 DHH 公开表示：「Kimi 只花了 21 秒就修好了 bug，而 Claude 花了 2 分钟。Kimi 已经成为了我编程的核心驱动力，Opus 只是个备选方案。」

PyTorch 核心开发者也给出了公开背书，All-In Podcast 的主持人（北美最大的科技播客之一）同样在推荐。

当模型能力已经被核心用户验证过，做产品就是顺理成章的下一步。

这就是 Kimi Claw 的逻辑：把 OpenClaw 的能力搬到云端，装进浏览器，让「用 Agent」这件事的门槛降到接近于零。不用买服务器，不用装软件，不用配 API，打开网页就能用。

开箱即用，很重要。

Kimi Claw 有什么不一样？

Kimi Claw 主要能解决什么问题，或者说，我们应该怎么使用 Kimi Claw？

先直观感受一下「开箱即用」到底意味着什么。同样是设定一个「每天帮你汇总行业新闻」的 AI 助手，在原版 OpenClaw 上你需要：租服务器、装依赖、选模型、填 API Key、配搜索服务、定义人设、手动安装 RSS 和新闻抓取的 Skill、设置 cron 定时任务、如果想推送到飞书还要再配一遍 Webhook。在 Kimi Claw 上：打开网页，用一句话告诉它你要什么，完了。从「需要半天折腾」变成了「只需要 30 秒说一句话」，理解了这一点，再来看它具体能做什么。

2.1 一个具备长期记忆的 AI 助手

虽然大部分场景是在 Kimi 的网页端对话里发生，但不要把 Kimi Claw 当做另外一个「能回答问题的工具」，它就是 OpenClaw——一个性格可塑造的 AI 助手，它的设计逻辑是「你来定义它是谁」。

用户使用说明里有一个例子：「从现在开始你叫小爪，身份是我的信息助理，每次回复先说 Good。」听起来有点像在玩角色扮演？但当你把这个能力和真实的工作流结合，它就变成了完全不同的东西：

你是一个严谨的投研分析师，任何结论都要标注不确定性，并给 1 条风险提示。
以后你帮我做市场信息汇总时，遵循我的方法：先筛选权威来源，再按'机会/风险/数据'三个维度输出，最后给一个行动建议。
我写工作日报的风格：今天做了什么、遇到的问题、明天计划、需要协助。以后每天按这个结构帮我整理。

你可以从三个维度去调它的人设：名字与身份、说话方式、固定的输出格式。而且它会记住，你不需要每次对话都重新设定一遍。

这就是在训练一个长期助手。你把自己的经验和工作方法"灌"给它，它就能按照你的标准持续执行。教一次，够了。

而且强烈推荐大家配置 Kimi Claw 的飞书机器人，一个在工作中可以随时调用和回复的助手，而且还可以拉到各种和同事交流的办公群里，坦白说，比在网页端 Kimi 中的对话体验更好。

2.2 一句话，无感调用各种 Skill

手动寻找和安装各种 Skill 其实是个很麻烦的事情，尤其是现在各类 Skill 泛滥，能力和安全性都没有标准的筛选流程的时候。看下载量、看评分，能不能找到好的 Skill，全看个人能力。

Kimi Claw 通过接入 ClawHub 技能库来解决这个问题。ClawHub 是 OpenClaw 生态的技能市场，目前有 5000+ 社区共建的技能模块，覆盖数据分析、图像生成、代码调试、内容创作、文件处理等大量场景。

当你想让它完成某项任务，不一定要从零开始教——你可以先让它去技能库里找「高质量 Skill」，相当于给它装一个「专用模块」，效率会明显更高。

比如两个典型的使用场景：

数据分析全流程：分析我刚上传的 csv 数据文件，找出 Top5 增长品类，做柱状图和关键洞见，最后输出 PDF 报告存到云端。

用户说了一句话。但背后，系统串联了至少五个环节：CSV 解析、数据分析、图表生成、PDF 导出、云端存储。每个环节对应一个 ClawHub 技能，Kimi Claw 自动编排、依次执行。

根据热点直接创作大纲和文章：基于 Techmeme 的热点新闻，结合之前设计的 AI 媒体编辑的人设，生成详细的媒体文章大纲和可切入角度。

RSS 订阅、网页读取、网页搜索、Markdown 文本生成，一气呵成。

有人说 Skill 像是 Agent 时代的「App Store」。有点道理，但现在下结论还早。不过有一点是确定的：当技能生态足够丰富、调用足够顺滑，一个 Agent 能做的事就不再受限于模型本身的能力，而是被整个社区的创造力所放大。

2.3 7x24 主动执行任务、随时可打开

Kimi Claw 支持定时任务。你可以给它设定明确的时间、格式和约束条件，它会按时执行。官方建议的万能句式是：在【时间】执行【任务】，输出【格式】，并遵守【约束】。

比如：

每天 9:00 汇总最新市场新闻，输出 3 条要点 + 1 条风险提示，中文，200 字以内。
1 小时后提醒我继续完成今天的工作日报，并附上日报模板（四段式）。
今晚 22:30 提醒我：关电脑、洗漱、准备睡觉。语气要温柔一点。

从严肃的工作提醒到生活琐事，它都能按时执行。配合飞书机器人，这个功能很好用，可以完美融入你现有的工作流中。

但最有意思的不是单个定时任务本身，而是当你把人设、技能和定时任务组合起来，它就变成了一个会"按照你的标准自动干活"的助手。

举个例子：假设你是一个内容创作者，你可以这样设定 -- 每天早上 10 点，Kimi Claw 自动汇总 AI 行业热点，按照你预设的「选题评估框架」（比如话题热度、切入角度等）筛选出值得跟进的几个方向，推送给你。

不只是每天机械的执行，因为有了长期的记忆，会根据你的反馈，越来越懂你，基于你教过的标准和方法论，持续执行。时间越长，配合越默契。

而有了网页端的支持，在任何设备上，随时可以打开和交流。

这才是 Kimi Claw 想做的事：让你拥有一个 7x24 在线的、可塑的、越用越懂你的 AI 助手。

OpenClaw 们的两条路，以及被低估的云端

Agent 赛道现在其实分化出了两条路径，各有各的逻辑。

本地派，代表是 OpenClaw 本地部署、Claude Cowork 以及 ZeroClaw、NanoClaw 等开源替代方案。它们的优势很明确：能操控桌面上的所有文件和应用，能力上限高，数据完全在本地，隐私可控。对于技术能力强、对定制化和隐私有高要求的用户来说，这依然是最有吸引力的方案。

云端派，代表是 Kimi Claw 这类由模型厂商直接提供的云端 Agent 服务。TrustClaw、Bellagent 等第三方也在走这条路，但模型厂商亲自下场，逻辑不太一样。过去，这条路相对容易被忽视 -- 圈内讨论 Agent 的时候，注意力大多集中在本地能力的突破上。

但仔细想想，模型厂商做云端 Agent，有几个独特优势是本地方案很难复制的：

模型是自己的。Kimi Claw 自动配好 K2.5 模型，模型迭代直接生效，用户完全不用操心选型和 API 配置。而本地方案永远要面对「用哪个模型、怎么接入、新版本出了怎么切换」的问题。

基础设施是现成的。搜索服务、云存储、技能生态，模型厂商可以一站式打通。本地方案需要用户自己拼凑这些组件，每多一个集成就多一层复杂度。

用户规模带来的飞轮。当大量普通用户开始使用，社区技能库会快速丰富，使用数据会反哺模型优化和产品迭代。这种正向循环，是本地分散部署很难形成的。

零门槛意味着更高的使用频率。打开浏览器就能用这件事听起来简单，但它决定的是用户「偶尔用用」还是「天天在用」。而在 Agent 这个品类里，使用频率可能比功能参数重要得多。

本地有本地不可替代的场景。但云端这条路的想象力，可能比行业目前给予的关注要大得多。

而且，如果补上文件同步这一块呢？

目前云端 Agent 被讨论最多的短板是：只能操作云端文件，碰不到本地桌面。但这个短板本质上是一个工程问题，不是架构死结。一旦本地文件夹和云端 40GB 存储空间之间的同步打通——类似 Dropbox 或 iCloud Drive 的逻辑——云端 Agent 就能间接触达你本地的所有文件。

到那一步，你再想想：云端方案既有零部署、零维护、跨设备、跨平台的先天优势，又补上了「操作本地文件」这个最大的能力缺口。和本地方案的差距也就越来越小了。

云端 Agent 当前的短板是暂时的，但它的结构性优势可能是长期的。

所以一个判断：模型厂商亲自下场做 C 端 Agent 产品，也许是 Agent 真正走向大众的关键推动力。因为只有它们能同时解决模型、基础设施和用户门槛三个问题。

当然，还有一些「但是」。

很多美好的设想，还停留在「如果」的层面。回到当下，Kimi Claw 作为一个刚上线的产品，目前还是有一些局限：

文件同步尚未实现——目前只能和云端文件交互，本地文件需要手动上传。ClawHub 的 5000+ 技能并非全部可用，部分 skill 还在适配当中。平台方面，目前网页端和移动端可用。产品目前是测试阶段，追求快速迭代，目前优先给 Allegretto 及以上会员计划的用户体验。

这些都是事实。但评估一个产品，不只看它今天能做什么，也要看它选择的方向能走多远。

Kimi Claw 最核心的差异化可能不在某个单点功能，而在于它是目前唯一一个「模型层 + 产品层」一体化的 OpenClaw 方案。模型是自己的，基础设施是自己的，用户也已经在用了——这三件事同时成立的玩家，现在可能只有 Kimi 一个，以后或许会有招聘了 OpenClaw 开发者的 OpenAI。这也意味着，Kimi Claw 的迭代速度和体验打磨的天花板，可能比其他方案都要高。

OpenClaw 们证明了「主动式 AI 助手」是可行的。Kimi Claw 正在尝试证明，它可以属于每一个人。

门已经开了。现在的问题是，谁能把路铺得足够平。