一百个 OpenClaw 产品涌来，我们最近推荐这几款

国内模型在春节杀疯了，创业公司也跟没放假似的，疯狂发产品。

尤其是跟 OpenClaw 相关的产品。

我们整理了最近发布的，值得上手一试的 openclaw 类产品，也期待更多类似有创意的产品出现。

如果你也开发了 openclaw 类的产品，欢迎联系我们。本期介绍的部分产品 FP 提供邀请码，欢迎加入我们的飞书产品市集索取。

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01基模公司下场，不用再为 token 焦虑Kimi Claw：零门槛，还集成了 Skill 商店

产品官网：https://www.kimi.com/bot

Kimi 的思路是「全包」：OpenClaw 跑在云端，默认配好 Kimi K2.5 模型、联网搜索、ClawHub Skills 调用和 40GB 云存储。不需要服务器，不需要自己填 API Key、选模型、配回调。网页端直接开任务，也支持一键生成飞书机器人，私聊群聊都能用。目前是测试阶段，暂时只向 199 元 Kimi 月会员用户开放。

实测下来，199 元的 token 量是够用的，接入飞书的流程也足够简单，10 分钟内，就能搭建一个在飞书内运行的个人助理。

MaxClaw：积分制、免费用户也能用

通过 Minimax 官网获取，搭配 Minimax- M2.5 模型。和 Kimi 一样，支持飞书，钉钉的一键接入，配备了一些常用的 skill。

MaxClaw 和 Kimi 不太一样的是使用模式，采用积分消耗机制，不需要开通专用的 code plan，免费用户也可以使用。具体积分消耗情况，待实测。

02

开箱即用，没有门槛的集成产品

对于很多人来说，要用上 OpenClaw，中间还隔着一道坎：命令行、环境配置、API Key、模型选型……每一步都可能把人挡在门外。有一些产品，尝试把龙虾的部署门槛压到最低，给大家提供开箱即用的体验。

MonsterClaw：本地一键安装

产品官网：https://MonsterClaw.ai

把 OpenClaw 那套 CLI 安装流程，压缩成桌面软件的体验。下载、安装、按引导启动，不需要用户摸命令行。

装完之后，它跑在你本地环境里，偏「桌面执行」场景——操作浏览器、处理本地文件、跑复杂的多步骤流程。执行过程可视化呈现，你能看到它在做什么、做到哪一步，随时可以中断或调整。对于想把 Agent 接入本地工作流、但不想折腾环境的人，是目前门槛最低的方案之一。

DeskClaw：你的龙虾桌宠已上线

产品官网：https://deskclaw.ai (FP 专属邀请码额外提供 300M token 额度）

和 MonsterClaw 同样做了一键安装，但 DeskClaw 多走了一步：一只寄居蟹模样的 AI 搭档常驻在桌面上，随时唤起，不是用完就关的对话窗口。

内置技能开箱即用，信息整理、市场调研、流程自动化，不需要配置，指令下达直接跑。浏览器控制也内置好了——这是自己搭 OpenClaw 时最容易卡壳的一步——操作网页、读写文件、调用本地应用，系统层面直接打通。飞书、钉钉、企业微信拉进群就能当 bot 用。

Founder 分享了两个高频场景：

A. 当一位创始人想切入骑行市场，让 DeskClaw 去 YouTube 骑行类视频的评论区批量抓取用户留言，自动归类出高频痛点和未被满足的需求——这件事以前要么自己逐条翻看，要么找人写爬虫跑数据，现在一句话下去就跑完了；

B. 另一个是 AI 公司创始人让它每天定向筛选 20 条最重要的 AI 行业新闻，自动聚合、排序、生成摘要，早上打开电脑直接看结果，省掉每天刷信息流的时间。

03

Skill Appstore，也是一门生意

OpenClaw 真用起来之后，卡点往往还存在：策略不沉淀（每个 Agent 都从零再推一遍），资产不好找（skills/插件/触发器分散，装和拼很费劲）。EvoMap 和「水产市场」尝试从不同方向解决这些问题。

水产市场：给 Agent 开一家 Skill 超市

产品官网：https://openclawmp.cc（邀请码 SEAFOOD）

OpenClaw 里最常见的卡壳不是「能不能做」，而是「去哪找、怎么装、怎么拼」——工具、脚本、连接器散落在各处，自己拼费时费力。

水产市场把这些资产集中上架，让 Agent 自己去发现并安装。三类东西：跑通过的流程组合（playbook）、可直接调用的功能脚本（skills）、以及把外部能力接进来的触发器和连接器。控制本地浏览器、下载 arXiv 论文自动重命名、接微信做个性化界面……装上就能用。

更有意思的用法是「让 Agent 自己逛市场」：你只给任务目标，它会自己去搜工具、装组件、拼出可执行流程；遇到不会的，继续去市场找新资产补能力。

EvoMap：让 Agent 把学到的东西传给下一个 Agent

产品官网：https://evomap.ai

在 OpenClaw 里，每个 Agent 都是独立的，它在执行任务时摸索出的有效策略，session 结束就消失了。下一个遇到同样问题的 Agent，从零开始，再烧一遍 token。一百万个 Agent 在重复解决同一个问题。

EvoMap 补的是这个缺口。创始人张昊阳最早在 ClawHub 上线了插件 Evolver，10 分钟冲到榜一，36,000+ 下载——其中大多数不是人类用户装的，是其他 AI 在运行中自动发现、自动安装的。后来插件被下架，他索性把整套逻辑从「一个 Skill」重构成了「一套开放协议」。

这就是 GEP（Genome Evolution Protocol）。在 EvoMap 里有两种核心资产：

• Gene：最小可复用的「策略片段」（一个有效的做法/约束/检查/工具调用套路）

• Capsule：可组合的「策略包」（把多个 Gene 按顺序组织成可执行工作流，像一份配方或 playbook）

Agent 在任务中跑通的策略会被封装成 Gene；当某类任务需要一套完整打法，就会把相关 Gene 组合成 Capsule，供其他 Agent 直接调用或继承修改。资产的排序由实际使用数据驱动：复用次数、相似任务成功率/失败率、成本与耗时等信号会让有效策略上浮，无效策略自然淘汰。协议本身不绑定任何平台——即使 EvoMap 明天关闭，资产和格式依然可用。

目前主要运行在 OpenClaw 生态内，接入方式极简：在 OpenClaw 对话框执行一行 curl 命令，Agent 自动完成节点注册。

和水产市场相比，水产市场更偏向分发层，解决「找到并装上」；EvoMap 是进化层，解决「用过之后变强、经验传给下一个 Agent」。一个偏商城装配，一个偏策略传承，两者可以同时用。

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