本來以為OpenClaw的教程要進高級版了,
結果MiniMax走了一條新路子。在OpenClaw剛出來的時候,Coding Plan的MiniMax M2.5就已經是OpenClaw的預設模型之一了。現在,他們把自己平臺上的專家Agent,和OpenClaw這個執行框架,深度結合了起來。
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目前很多教程都在說這個新東西用起來有多方便,不需要自己折騰安裝,然后手把手教大家怎么把Minimax版OpenClaw(后面就叫MaxClaw了)鏈接到到飛書或者其他平臺上。
但我覺得,這套基礎操作已經很成熟了,隨便問一下它就能一步一步帶你完成。
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所以我這一篇的測評,更想帶大家看看,
當MiniMax給OpenClaw內置了六套不同的子智能體之后,我們能完成一些什么樣過去單打獨斗的OpenClaw需要配置一大輪才能完成的任務。
這也是OpenClaw從中級到高級的一步。
同一個入口(gateway)里,我們可以擁有多個不同的Agent。它們共享同一套知識文件和記憶系統,但又各自擁有不同的專業能力,調用著不同的API和工具。
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PS:在MaxClaw上,不需要輸入額外API Key,跟它對話會按token來消耗我MiniMax Agent平臺上的積分。目前Coding Plan和Agent平臺的賬號系統還沒有完全打通,最低一個月39塊。
第一個,來試試看熱點追蹤。
我測試的時候,正好是Nano Banana 2各種泄露消息滿天飛的時候。雖然它沒有Grok和X API,但通過聯網搜索,MaxClaw還是成功地幫我設置了一個定時任務,追蹤相關的最新動態。
我還讓它做了一個更復雜的批量任務,讓它去掃描X上所有關于OpenClaw的熱門使用案例,這里的熱門我給它定義為點贊數要大于100,然后分析出OpenClaw這個詞,通常會和哪些關鍵詞高度關聯。
MaxClaw也成功地給出了結果。
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切換Agent的過程非常簡單,右上角一個設置按鈕,就可以在不同的模式間切換。
我切換的時候,能看到它底層的配置文件里,Agent的身份描述也發生了轉變。
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接著,我們換到可視化助手。
我把之前從X上下載下來的內容和漲粉數據,全丟給了MaxClaw,想看看它能不能幫我做一個可視化的HTML儀表盤,然后給我一些關于內容創作的建議,比如我的粉絲增長情況,以及有哪些選題有低粉爆款的潛力。
用了frontend-design skills后的視覺效果確實好,
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還直接給了我選題建議,
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切換到生圖模式下MaxClaw就默認我發出的所有描述,都是生圖的需求。
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我也順便嘗試了一下它的模型能力,雖然目前還不知道它背后具體接的是哪個模型,但從出圖效果來看,質量還是相當不錯的,能達到Nano Banana的水平
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之前我配置OpenClaw去聯網搜索訪問信息時,默認的Brave API需要綁定信用卡,很多人都卡在了這一步。
MiniMax的解法是通過內置不同的子智能體,來做搜索聚合。剛剛我們測試的圖像,可以看作是單一的Agent。接下來兩個調研任務,就是多個Agent協同工作的結果了。
比方說當我讓它做一份行業研報時,我以為它在第一輪輸出markdown格式的報告后,任務就已經結束了。但它還有一個事實確認的環節。
在第二輪對話中,它會有一個獨立的查證Agent,來二次確認報告里的所有信息是不是準確的,然后把一些它認為不準確或者存疑的信息,用紅色標了出來。
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后面追加做單一信源的可互動網頁的效果也很不錯,
如果MaxClaw里目前內置了六個使用場景,沒覆蓋到的話還可以去Agent里的專家社區找一找。
現在已經有一萬個公開的Agent了,我都可以復制到個人空間,進行二次優化。
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這里我挑了一個我覺得好用的Agent,
OpenClaw Skill搜索器。
我先是讓它幫我搜一下,有沒有能下載YouTube視頻,并把視頻內容整理成電子書格式的Skill。
它很快就告訴我,現有的庫里沒有完全匹配的。但緊接著,它主動去GitHub上找到了相關的開源項目,然后自己動手,幫我封裝了一個全新的技能包文件,還做了中英文兩個電子書版本。
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我用一個二十分鐘左右的視頻測試了一下效果。雖然翻譯的語言風格還稍微有點口語化,
但如果沒時間看長視頻,而且還是播客類畫面信息比較少的視頻來說完全夠用了。
最后的最后,
昨天還突然跳出來了一篇來自2028的實驗報告,叫《2028,全球智能危機》。
它描述了一個因為AI技術摩擦力趨近于零,導致大規模經濟危機的未來。
這讓我想到,
當像 MaxClaw 這樣即開即用的 AI 助理,把部署和使用的門檻幾乎降到零的時候,
真正的壁壘又會是什么呢?
那些在技術發展的早期,愿意付出時間去折騰龍蝦,去精心調配它們記憶和技能的人,
我相信他們仍然會比其他人先走一步,
構建起自己獨一無二的競爭優勢。
技術本身不是終點,
我們使用它的方式才是。
@ 作者 / 卡爾
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