OpenClaw引爆AI Agent熱潮，阿里騰訊等火速接入，人機僱傭時代來了？

本文來源：時代財經 作者：張照

最近AI圈可太熱鬧了！

一個個「爆款」AI Agent橫空出世，讓全球開發者和網友們直呼「玩瘋了」！從能幫你干活兒的全能數字員工，到能僱真人跑腿的AI老闆，這波狂歡拉開了AI Agent「真能辦事」的新序幕。

其中，最具代表性的開源AI智能體項目是OpenClaw，作為一款具備主動執行能力、可操作本地應用的AI智能體，該項目在2026年1月突然爆紅，期間歷經Clawdbot、Moltbot兩度更名，但並不妨礙其在GitHub上星標數火箭般躥升，成為現象級產品。

這股熱潮還迅速從極客圈蔓延至商業世界，不僅催生了專屬硬件Mac Mini的銷量飆升，更吸引了國內外雲服務商的競相入局，包括阿里、騰訊、字節、百度等。

除此之外，在近一個月，Anthropic推出的桌面AI助手Claude Cowork，以及新興平臺RentAHuman.ai等，也因拓展了AI的能力邊界與人機協作模式而備受矚目。人們愈發清晰感受到，AI應用進入了全新的「代理執行」階段。

「頂流」OpenClaw

要説這波AI Agent熱潮的「C位」，非開源項目OpenClaw莫屬！

OpenClaw並非憑空出現。奧地利資深開發者彼得•斯坦伯格在2024年4月已有構思，但受限於當時的大模型技術水平而擱置。直到2025年11月，彼得•斯坦伯格觀察到市場仍缺乏真正能深度理解並執行個人複雜需求的AI助手產品，決定重啟研發。項目初期以Clawdbot為名開源，並在開發者社區迅速實現了初步的滲透與傳播。

OpenClaw採用了清晰的分層設計，主要由Gateway（網關）、Agent（智能體）、Skills（技能）、Memory（記憶）核心組件構成。

一個典型的任務在OpenClaw中的執行流程如下：用户通過集成的通訊平臺（如Telegram）發送自然語言指令。消息被對應平臺的Channel組件接收，轉換為標準格式后發送至Gateway。Gateway將指令和上下文提交給配置的Agent。Agent分析指令，將其拆解為子任務，並決定調用相應的Skills工具。Skills工具執行完畢，將結果返回給Gateway，最終通過原路徑返回給用户。

很快，用户們發現只需通過自然語言指令，就可授權OpenClaw自動處理郵件、日程安排、文件管理等事務。AI也從被動的「聊天工具」升級為主動的「動手辦事」自動化代理，能夠24小時不間斷工作。

據時代財經查證，截至北京時間2026年2月5日16:00，OpenClaw在GitHub上的星標數量已超16萬個。

然而，與開源項目OpenClaw相比，Claude Cowork在官方構建的隔離沙盒環境中運行，用户通過授權特定文件夾來賦予其有限權限。這種設計極大地保障了安全性與易用性，使其像一位在指定辦公桌上工作的專業助理，非常適合非技術背景的用户處理文檔等任務，但能力邊界也因此被明確限定。

而OpenClaw則賦予AI助手更高的系統權限，能夠深度操作系統資源和執行復雜命令。這使其更像一個獲得了系統管理員權限的全能管家，功能強大且高度可定製，但相應地，用户也需要承擔更高的技術門檻和自主管理安全的風險。

全球管理諮詢公司 West Monroe發佈的最新報告指出，OpenClaw目前最好被理解為一種「生產力實驗」，而不是一個可用於生產環境的企業級系統。

在OpenClaw、Claude Cowork等AI Agent的能力邊界不斷拓展、開始主動處理大量數字任務的浪潮之后，一個名為RentAHuman.ai的網站橫空出世，構建了一個AI僱傭人類干活的平臺。人類勞動在這里被明碼標價，時薪從5美元到500美元不等，「工作」包括跑腿、研究、文檔整理、食品品嚐、寵物照料等。

每個 AI 智能體背后都有一個主人，當主人部署一個AI Agent時，不僅給了它任務指令，還需要給它貨幣錢里充了一筆錢。

當AI Agent需要執行現實任務時，只需要通過API「下單」僱傭現實中的人類，去完成那些需要親臨現場的物理任務，而人類則按單獲取報酬。由此形成了一套由AI發起需求、人類執行、加密自動結算的全新人機協作閉環，開始探索「人機協作」的新模式。

據網站開發者披露，網站上線第一晚就有超過 130 人報名參加；上線不到 48 個小時的時間里，可用的人類勞動力就突破了 1 萬人。

國內大廠「搶灘登陸」

OpenClaw的熱度迅速從開發者社區擴散至商業領域。嗅到AI Agent熱潮與機遇的國內互聯網大廠們，已火速上線OpenClaw的相關服務。

阿里雲與騰訊雲於1月底幾乎同步上線了OpenClaw雲端極簡部署及全套雲服務，強調用户可一鍵完成安裝，大幅降低使用門檻。緊接着，百度智能雲、京東雲、字節跳動旗下火山引擎等廠商也相繼跟進，推出各自的接入或優化服務。

而作為國內主流通用人工智能企業，MiniMax（00100.HK）也已宣佈為OpenClaw提供模型能力維度的技術賦能。

此外，OpenClaw在還其官方更新中宣佈，用户可以免費調用中國大模型企業Moonshot AI（月之暗面）的Kimi K2.5模型及Kimi Coding能力，並將其作為開箱即用的默認選項之一。

於是，Kimi K2.5也成為OpenClaw全球爆火以來，首個被OpenClaw官方宣佈為用户開放免費額度的主力模型。

據大模型聚合平臺OpenRouter數據，目前，Kimi K2.5已超過谷歌的Gemini 3 Flash Preview、Anthropic的Claude Sonnet 4.5以及Deepseek的DeepSeek V3.2等模型排名第一。

一位錦秋基金投資人向時代財經表示，Claude Desktop / Clawdbot（OpenClaw）的能力，並非來自模型更強，而是來自PC平臺的開放性、文件系統與終端的通用性、工具鏈天然可組合。這也是為什麼同樣的模型，桌面端能做得比手機端更「徹底」。

最近一年，隨着大模型Agent能力的快速提升，各類桌面Agent工具如雨后春筍般涌現，讓大模型真正開始「動手」辦事，而不再侷限於聊天框。曾經，一個普遍的痛點是：絕大多數Agent工具需要在雲端執行任務，難以快速、直接地在用户本地設備端操作，這限制了其實時性和隱私性。

國內廠商也給出了自己的解決方案。1月30日，阿里正式發佈了旗下首個桌面Agent工具——QoderWork。它的突破在於：用户無需任何複雜部署，只需用自然語言輸入一句話，QoderWork便能按需調用用户已授權的本地應用程序，直接完成文件整理、數據處理、文檔生成等任務。

那麼2026年，AI Agent的演進將呈現何種趨勢？

上述錦秋基金投資人告訴時代財經，從近期的產品演進來看（無感陪伴式-主動式AI-AI手機-桌面Agent），逐漸明確了一點：AI所需的信息，不能來自「用户額外付出的注意力」，而必須是用户工作/娛樂過程中的自然副產品。

申萬宏源研報也認為，OpenClaw的爆火標誌着AI產品形態從「場景級助手」邁向「系統級Agent平臺」。但從實際部署與應用角度，系統級Agent仍面臨若干挑戰，包括企業級部署複雜度較高、權限與數據安全邊界尚需完善、模型幻覺與推理偏差可能影響執行結果、跨系統穩定性與審計可追溯性不足等問題。

「在關鍵業務場景中，穩定性、可控性與合規性往往優先於智能程度。」申萬宏源研報提到，這意味着Agent距離大規模核心業務接管仍存在一定的現實門檻，未來需要更多廠商實現相關功能的落地。