本文时代财经 作者：张照

最近AI圈可太热闹了！

一个个“爆款”AI Agent横空出世，让全球开发者和网友们直呼“玩疯了”！从能帮你干活儿的全能数字员工，到能雇真人跑腿的AI老板，这波狂欢拉开了AI Agent“真能办事”的新序幕。

其中，最具代表性的开源AI智能体项目是OpenClaw，作为一款具备主动执行能力、可操作本地应用的AI智能体，该项目在2026年1月突然爆红，期间历经Clawdbot、Moltbot两度更名，但并不妨碍其在GitHub上星标数火箭般蹿升，成为现象级产品。

这股热潮还迅速从极客圈蔓延至商业世界，不仅催生了专属硬件Mac Mini的销量飙升，更吸引了国内外云服务商的竞相入局，包括阿里、腾讯、字节、百度等。

除此之外，在近一个月，Anthropic推出的桌面AI助手Claude Cowork，以及新兴平台RentAHuman.ai等，也因拓展了AI的能力边界与人机协作模式而备受瞩目。人们愈发清晰感受到，AI应用进入了全新的“代理执行”阶段。

图源：图虫

“顶流”OpenClaw

要说这波AI Agent热潮的“C位”，非开源项目OpenClaw莫属！

OpenClaw并非凭空出现。奥地利资深开发者彼得•斯坦伯格在2024年4月已有构思，但受限于当时的大模型技术水平而搁置。直到2025年11月，彼得•斯坦伯格观察到市场仍缺乏真正能深度理解并执行个人复杂需求的AI助手产品，决定重启研发。项目初期以Clawdbot为名开源，并在开发者社区迅速实现了初步的渗透与传播。

OpenClaw采用了清晰的分层设计，主要由Gateway（网关）、Agent（智能体）、Skills（技能）、Memory（记忆）核心组件构成。

一个典型的任务在OpenClaw中的执行流程如下：用户通过集成的通讯平台（如Telegram）发送自然语言指令。消息被对应平台的Channel组件接收，转换为标准格式后发送至Gateway。Gateway将指令和上下文提交给配置的Agent。Agent分析指令，将其拆解为子任务，并决定调用相应的Skills工具。Skills工具执行完毕，将结果返回给Gateway，最终通过原路径返回给用户。

很快，用户们发现只需通过自然语言指令，就可授权OpenClaw自动处理邮件、日程安排、文件管理等事务。AI也从被动的“聊天工具”升级为主动的“动手办事”自动化代理，能够24小时不间断工作。

据时代财经查证，截至北京时间2026年2月5日16:00，OpenClaw在GitHub上的星标数量已超16万个。

图源：GitHub

几乎同时，AI巨头Anthropic也推出了一款用于处理复杂任务规划的桌面AI助手Claude Cowork，它允许用户授权特定的文件夹，然后Claude AI可以直接在其中读取、编辑、创建文件，以执行用户下达的任务。

然而，与开源项目OpenClaw相比，Claude Cowork在官方构建的隔离沙盒环境中运行，用户通过授权特定文件夹来赋予其有限权限。这种设计极大地保障了安全性与易用性，使其像一位在指定办公桌上工作的专业助理，非常适合非技术背景的用户处理文档等任务，但能力边界也因此被明确限定。

而OpenClaw则赋予AI助手更高的系统权限，能够深度操作系统资源和执行复杂命令。这使其更像一个获得了系统管理员权限的全能管家，功能强大且高度可定制，但相应地，用户也需要承担更高的技术门槛和自主管理安全的风险。

全球管理咨询公司 West Monroe发布的最新报告指出，OpenClaw目前最好被理解为一种“生产力实验”，而不是一个可用于生产环境的企业级系统。

在OpenClaw、Claude Cowork等AI Agent的能力边界不断拓展、开始主动处理大量数字任务的浪潮之后，一个名为RentAHuman.ai的网站横空出世，构建了一个AI雇佣人类干活的平台。人类劳动在这里被明码标价，时薪从5美元到500美元不等，“工作”包括跑腿、研究、文档整理、食品品尝、宠物照料等。

每个 AI 智能体背后都有一个主人，当主人部署一个AI Agent时，不仅给了它任务指令，还需要给它货币钱里充了一笔钱。

当AI Agent需要执行现实任务时，只需要通过API“下单”雇佣现实中的人类，去完成那些需要亲临现场的物理任务，而人类则按单获取报酬。由此形成了一套由AI发起需求、人类执行、加密自动结算的全新人机协作闭环，开始探索“人机协作”的新模式。

据网站开发者披露，网站上线第一晚就有超过 130 人报名参加；上线不到 48 个小时的时间里，可用的人类劳动力就突破了 1 万人。

国内大厂“抢滩登陆”

OpenClaw的热度迅速从开发者社区扩散至商业领域。嗅到AI Agent热潮与机遇的国内互联网大厂们，已火速上线OpenClaw的相关服务。

阿里云与腾讯云于1月底几乎同步上线了OpenClaw云端极简部署及全套云服务，强调用户可一键完成安装，大幅降低使用门槛。紧接着，百度智能云、京东云、字节跳动旗下火山引擎等厂商也相继跟进，推出各自的接入或优化服务。

而作为国内主流通用人工智能企业，MiniMax（00100.HK）也已宣布为OpenClaw提供模型能力维度的技术赋能。

此外，OpenClaw在还其官方更新中宣布，用户可以免费调用中国大模型企业Moonshot AI（月之暗面）的Kimi K2.5模型及Kimi Coding能力，并将其作为开箱即用的默认选项之一。

于是，Kimi K2.5也成为OpenClaw全球爆火以来，首个被OpenClaw官方宣布为用户开放免费额度的主力模型。

据大模型聚合平台OpenRouter数据，目前，Kimi K2.5已超过谷歌的Gemini 3 Flash Preview、Anthropic的Claude Sonnet 4.5以及Deepseek的DeepSeek V3.2等模型排名第一。

图源：OpenRouter

一位锦秋基金投资人向时代财经表示，Claude Desktop / Clawdbot（OpenClaw）的能力，并非来自模型更强，而是来自PC平台的开放性、文件系统与终端的通用性、工具链天然可组合。这也是为什么同样的模型，桌面端能做得比手机端更“彻底”。

最近一年，随着大模型Agent能力的快速提升，各类桌面Agent工具如雨后春笋般涌现，让大模型真正开始“动手”办事，而不再局限于聊天框。曾经，一个普遍的痛点是：绝大多数Agent工具需要在云端执行任务，难以快速、直接地在用户本地设备端操作，这限制了其实时性和隐私性。

国内厂商也给出了自己的解决方案。1月30日，阿里正式发布了旗下首个桌面Agent工具——QoderWork。它的突破在于：用户无需任何复杂部署，只需用自然语言输入一句话，QoderWork便能按需调用用户已授权的本地应用程序，直接完成文件整理、数据处理、文档生成等任务。

那么2026年，AI Agent的演进将呈现何种趋势？

上述锦秋基金投资人告诉时代财经，从近期的产品演进来看（无感陪伴式-主动式AI-AI手机-桌面Agent），逐渐明确了一点：AI所需的信息，不能来自“用户额外付出的注意力”，而必须是用户工作/娱乐过程中的自然副产品。

在他看来，AI Agent通过本地部署，可降低信任成本，通过清晰教程，降低使用门槛，在此之上封装大量可调用的skill / workflow和用户可根据自己的需求和数据进行改造。AI的价值不在于“替你做事”，而在于让workflow变得高度可编辑，从而实现真正的个性化提效。

申万宏源研报也认为，OpenClaw的爆火标志着AI产品形态从“场景级助手”迈向“系统级Agent平台”。但从实际部署与应用角度，系统级Agent仍面临若干挑战，包括企业级部署复杂度较高、权限与数据安全边界尚需完善、模型幻觉与推理偏差可能影响执行结果、跨系统稳定性与审计可追溯性不足等问题。

“在关键业务场景中，稳定性、可控性与合规性往往优先于智能程度。”申万宏源研报提到，这意味着Agent距离大规模核心业务接管仍存在一定的现实门槛，未来需要更多厂商实现相关功能的落地。