龍蝦之戰進入深水區，產品完成度是下一個賽點

文 | 窄播，作者｜博斯

OpenClaw作為一條技術路線，讓Agent第一次有了區別于聊天機器人的清晰輪廓：有一個人格化的靈魂，24*7永遠在線，主動執行任務，看上去可以打理一切。舊勢力希望借此守住入口，新勢力想要利用它站上風口。

3月，從字節、騰訊、阿里、百度等互聯網巨頭，到月之暗面、MiniMax、智譜、階躍星辰等大模型新貴，再到華為、小米這樣的手機廠商，都在談龍蝦。新舊科技公司共同完成了一場將龍蝦廣而告之的共謀。

4月，變陣之后的科技公司在繼續將龍蝦之戰從「極客的工具」推向「服務大眾的系統」。一方面在積極構建支撐龍蝦類產品穩定、安全運營的基礎設施；另一方面也在尋找龍蝦類產品能更快進入的具體場景，將使用龍蝦與提升生產力劃上等號。

字節依然積極。4月2日，「火山引擎2026AI創新巡展」武漢站上，火山引擎團隊提出了敏態和穩態并行的企業Agent建設方法論，進一步完善了ArkClaw和HiAgent兩個分別對應敏態和穩態的產品。4月7日，字節旗下的扣子升級到2.5版本，不但有了龍蝦一樣的交互界面和執行能力，還增加了Agent Word開放生態。

騰訊也保持了3月的速度和慣性。3月30日，WorkBuddy微信小程序上線，同時支持云端沙箱與本地電腦遠程執行雙模式。4月3日，騰訊云正式發布了TencentDB Agent Memory（龍蝦記憶服務），為OpenClaw補上了長期記憶。4月8日，QQ瀏覽器正式發布國內首個瀏覽器「龍蝦」QBotClaw。

此外，OpenClaw之外的新Agent形態還在繼續涌現。Hermes Agent在2月開源之后，憑借自我成長型Agent的定位在4月迎來的大爆發。目前，騰訊云已經支持Hermes Agent的云端一鍵部署，小米也宣布旗下Xiaomi MiMo-V2系列大模型實現了官方集成接入。

大家此前都在討論誰的龍蝦平替更好用，誰的部署門檻更低，誰的生態接入更方便。但在4月之后，大家可能會更傾向于討論這場狂歡的終局是什么，什么樣的產品形態會最終抵達主流市場。

從500萬工程師到10億普通用戶，這中間的距離，與其說是模型能力的問題，不如說是產品化的問題。此刻的群雄逐鹿，在某種意義上，正是跨越這道鴻溝前的投石問路。

兩條探索的路徑

細看百蝦大戰，各個廠商的選擇可以被歸納為兩條路徑。

動作最密集的，是封裝OpenClaw的路線。它當然是當下最快的打法，也是大廠強烈的fomo。

騰訊 QClaw、智譜 AutoClaw、MiniMax MaxClaw、百度DuClaw、字節 ArkClaw，這些產品的共同選擇是：暫且繞開對Agent底層范式的重新定義，圍繞OpenClaw 已經驗證過的能力做產品化包裝，是什么沒那么重要，做了再說。

部署流程從小時級壓縮到20秒，從命令行腳本安裝到雙擊可用，云端托管、預置 Skill、預裝模型、免費額度、主流IM接入一并打包交付。用戶觸達龍蝦的所有的門檻都在被快速降低。

這個路線核心指向：OpenClaw太像一套開發者系統，想要擴大用戶基礎，需要有人來把它翻譯成普通用戶能讀懂的語言。

這樣做能在短時間內，以最快速度圈住用戶。MaxClaw、AutoClaw、Kimi Claw代表是大模型公司，將OpenClaw視作一個絕佳的Token消耗載體，讓人看到了Token經濟學非常性感的一面。QClaw和ArkClaw面向龍蝦時代變現了騰訊和字節的用戶基礎，展示了舊入口+新產品的可行性。

但是，封裝路線的發展邏輯，在某種程度上依賴于上游不再生長，維持穩定的產品框架。而對還需要不斷完善的OpenClaw來說，這個前提從一開始就顯得有些脆弱。OpenClaw新版本和官方通道的每一次更新，都在悄悄左右著第三方產品的獨立生存空間。

互聯網巨頭們往往會選擇兩條腿走路，再走一條自研Coding Agent，搭建自己執行底座的路線。

相較字節和騰訊，阿里是這條路徑的更堅定地執行者。阿里巴巴通義實驗室推出了開源的QwenPaw，支持定制化輕量小模型、強化安全機制、支持多智能體協同作業、優化長期記憶管理。釘釘團隊發布的悟空也是一款以企業智能體為核心的AI原生工作平臺。

釘釘的核心動作，是把大量平臺能力CLI化，讓Agent原生調用平臺能力，不再模擬人的點擊操作。這背后有一個清晰的產品判斷：企業真正需要的，可能不是一個遠程操控電腦的演示工具，而是能夠繼承組織權限、嵌入業務流程、可被審計和計費的AI員工。

此外，Claude的Cowork、騰訊的WorkBuddy、字節的扣子2.5也不約而同地選擇把 Coding Agent 改造成自己的執行底座。

Anthropic的Cowork不是「更易用的Agent」，而是一種設計哲學的分野。OpenClaw追求Agent的極致自主性，Cowork追求的恰恰相反——更好的人機協作關系，一個讓人類能夠深度介入AI工作過程的協作環境。Cowork要「從一個有用的助手，變成一個真正的全職同事。」

WorkBuddy則呈現出另一種形態，更像是AI原生的工作臺：多Agent并行、跨平臺下達指令、直接交付文檔表格PPT成果、安全沙箱和企業級審計一并到位。騰訊內部兩條線的分工隱約可見：WorkBuddy做深執行，QClaw做廣觸達。

扣子2.5給自己的定位是「滿配AI伙伴」，與OpenClaw類似包含有人格、裝備、技能三個基礎部分，同時又為付費用戶增加了使用云電腦和云手機的能力，有日程系統和文件系統。整個產品像一個更完善的龍蝦類產品。讓我驚訝的是，扣子2.5會自主提醒我某條信息可以被用于前兩天討論的某個選題上。

自研路線可以把Agent深度綁定進自己的生態和權限體系，代價是研發更重、封閉性更強、擴張更慢，往往只能先在自己的場景里站穩腳跟，再圖謀更遠的地方。

兩個真正關鍵的動作

兩條路線，一重一輕，各有各的邏輯。但如果視野只停留在這兩條路上，可能會錯過這場戰爭里真正懸而未決的那一部分。

龍蝦大戰背后的共識是，Coding Agent正在成為新一代Agent的操作系統底座。競爭的焦點是Coding Agent的交付完成度，即誰能把LLM、Coding Agent和Harness Engineering整合成一個真正可以交付的系統。

這種競爭在圍繞兩個關鍵動作進行：

第一個動作是CLI的復興。這也是舊世界和新世界的聯結。Agent的發展正在悄然分化出兩個界面：GUI服務于人和軟件之間的交互，CLI服務于軟件和 Agent 之間的交互。龍蝦類產品很有可能將對話窗口與CLI結合起來，取代GUI主導的交互。

基于這個判斷，釘釘把辦公能力CLI化，某種程度上是在把自己改造成一個更適合Agent操作的執行層。飛書CLI將協作能力接口化，也是把自己定位成「讓人類和AI Agent都能在終端中操作飛書」的命令行工具。他們都是在基于傳統軟件，長出一套可以被Agent調用的操作界面。

與之相對應，微信、企業微信、飛書、釘釘都會成為人類溝通Agent的頻道。CLI打通軟件到Agent的接口，頻道打通人到Agent的入口——兩者共同完成了舊世界和新世界之間的接線工程。

第二個動作是人類和Agent的協作。我們可以看到面前有兩個選擇：

一個選擇指向大一統的操作系統底座——以一個通用的平臺承載很多Skill，由Skill覆蓋無數的垂直場景，就像微信上無數的小程序。

這個選擇中，Skill本質上是在把人類經驗、工作流經驗、行業know-how和最佳實踐，壓縮成可以被Agent調用的能力模塊。通用平臺解決的是能不能做，Skill解決的是該如何做、按照怎樣的經驗做、在什么上下文里做。如何讓用戶能夠高效封裝Skill會成為一個關鍵環節。

另一個選擇是App的Agent化。多個入口與多樣的垂直Agent構成了類似當下APP生態的行業格局。

如果說Skill是要將垂類APP拆分成多個原子化的能力，那么APP轉化成的Agent則是要維持相對孤島的狀態。類似我們通過自己的龍蝦調動美團的小美為我們點外賣。但這并不是個好選擇。

按照第一個選擇來發展，自然語言的交互是符合人最溝通習慣的，但目前的對話框式的交互界面不一定是最佳方案。這個答案還有可能是NotebookLM那樣的，輸入-整合-輸出的三框工作界面，也可能是Flowith、可靈、即夢都在嘗試的畫布式工作界面。

無論是什么界面，背后都需要足夠強大的Skill生態做支撐。而Skill生態的豐富程度可能會在未來決定人與Agent交互界面的最終呈現。

五點下班的可能性

對Coding Agent或Cowork方向的產品來說，供給側的條件正在成熟，需求側的心智卻尚屬空白，海外的標桿產品又因地緣因素無法直接進入。三個因素疊加，構成了一個罕見的機會窗口，也帶來了百蝦大戰的盛況。

但絕大部分用戶都不會是pro user，未必有能力把自己的經驗Skill化，也未必清楚什么是自己場景里的最優解。大眾用戶期待的是一個能簡單上手、直接干活的Agent，而不是一個開放而強大、難以快速入門的底座。前者意味著直接的生產力，而后者只是一個帶來幻想的脆弱半成品。

我們不知道Agent什么時候真的會替代人類完成那些繁重的工作，但在這樣的旅途中一定會有一段時間，需要人類悉心的指導和檢查Agent如何產出一份可以完整交付的結果，直到Agent可以稱心如意地完成人類需要的工作。

這就像自動駕駛行業有一場持續多年的路線之爭：L4派主張一步到位實現全自動，L2派主張人機共駕、漸進演化。最終，L4定義了方向的想象空間，L2贏得了真實的市場。其原因不在于L2技術上更先進，而在于它更務實地處理了人與機器之間那段需要時間積累的信任關系。

人類可能暫時還無法冀求一個無需工作的豐裕社會，但從當下的視角來看，一個編排良好的Agent，確有讓人五點下班的可能性。