智能体产业化迎来机遇

（来源：中华工商时报）

转自：中华工商时报

日前，大批量用户为体验一个名叫“OpenClaw”的人工智能体，排起长队，或通过代排队付费服务希望第一时间“领养小龙虾”。

随后，无锡高新区发布《关于支持OpenClaw等开源社区项目与OPC社区融合发展的若干措施（征集意见稿）》。12条“养龙虾”政策，从基础支持到产业落地，从人才引育到安全合规四个方面进行支持。

而此前，深圳市龙岗区已就《支持OpenClaw&OPC发展的若干措施（征求意见稿）》公开征询意见。

“OpenClaw”突然爆火，对AI智能体将带来哪些影响？业内人士认为，这不仅是用户对新鲜技术的狂热尝试，更揭示了AI Agent技术快速发展和市场潜力带来的新竞赛。

OpenClaw爆火出圈

OpenClaw化身“全能AI员工”，覆盖职场办公、工业巡检、零售运维、智慧家庭四大领域，完成报告生成、风险识别、无人运营等实际应用转化。

“本地运行的AI Agent突破圈层，推向大众。”浙大城市学院副教授林先平认为，OpenClaw通过简化的界面交互和“养成系”的数字化，有效降低认知门槛，使得以往专属极客与技术开发者的AI技术进入更多普通人的电脑或手机端。

与其他仅能完成单一任务的智能体不同，OpenClaw的代码完全由AI自动生成。用户只需为个人电脑配置云服务器、底层大模型和消息通道这三个核心组件，即可打造一款由AI驱动的智能体，执行各种任务。

据了解，在OpenClaw引发的“养虾热”中，除了普通用户的热情参与外，程序员群体的加入也给这一现象注入了技术探索的新维度。

不少程序员在接受采访时坦言，OpenClaw热潮之下，他们感受到了新的技术机会。OpenClaw开源的模式以及腾讯和小米等大厂的高调布局，让技术从业者看到了AI Agent或许将成为新一代产业的关键技术节点。

部分程序员通过搭建OpenClaw的基础环境，开始开发属于自己的Agent应用。

“我做了一个小的自动脚本，让它帮我做一些图文、视频。”一位程序员参与者说。不过，他也坦言，受限于计算资源、底层大模型的调用以及AI本身对于任务的理解能力，眼前能完成的任务大多是一些非常基础、重复性较高的工作，而且需要调用的权限较高。

林先平认为，OpenClaw的趋势意义深远，它标志AI从生成式对话转向自主执行Agent，“本地优先+端云协同”成为重要路线，开源生态大幅降低创新门槛。它不会立刻带来全民级应用，但会催化一批轻量化、高可靠、场景化的AI Agent爆发，或成为下一代智能生产力的重要入口。

大厂纷纷布局“小龙虾”

随着OpenClaw爆火，大厂也纷纷推出配套服务。腾讯云迅速推出免费一键部署服务、小米快速跟进推出移动端内测产品，已经拉开大厂布局的序幕。

为OpenClaw赋予全场景协同能力，支持远程指令、文件读写与设备联动，依托本地存储实现数据进化与技能自主优化，深度适配个人与企业需求。

国新证券钟哲元指出，当前AI Agent加速渗透大众市场，谷歌、腾讯、百度等巨头纷纷布局，推动其从“极客玩具”成为“大众工具”，持续拉动底层算力与存储需求。云服务与算力产业链直接受益，国内厂商推出OpenClaw一键部署服务，市场迎价量齐升；硬件供应链迎来结构性机会，边缘计算设备、向量数据库、光模块等需求增长，成为规模化落地的重要支撑。

大厂纷纷布局OpenClaw，其核心逻辑是要抢抓这一轮人工智能从“对话式交互”向“系统级执行”转型的战略机遇，实现对未来数字生态入口的提前卡位。

中国科技新闻学会科幻传播与未来产业专委会专家高恒认为，对于科技企业而言，这种需求信号非常重要，它意味着未来AI竞争的核心，可能不再只是模型本身，而是谁能够构建真正可用的AI执行系统。

“对于科技企业而言，OpenClaw的趋势性意义在于它证明了个人级AI Agent拥有广阔的市场空间，打破了此前AI Agent只能服务企业用户的刻板印象。它的走红让科技企业意识到，只要降低使用门槛、贴近用户日常需求，AI Agent就能快速实现大众普及，这种信号必然会激发更多企业投入到个人级AI Agent的研发中，推动一批轻量化、场景化的AI Agent产品爆发。”中关村物联网产业联盟副秘书长袁帅认为。

袁帅表示，OpenClaw为行业提供了新的研发方向，让企业开始思考如何将强大的AI能力封装成普通人可以轻松使用的工具，未来个人设备上的AI助手会朝着更加主动、更加智能的方向发展。

AI开发AI正成为可能

随着人工智能技术的快速发展，“虚拟员工”时代或将加速到来。如今，随着技术的迭代升级，AI开发AI正成为可能。北京社科院副研究员王鹏认为，像OpenClaw这样的智能体技术有望推动企业从采购传统的“聊天机器人”转向采购更加智能的“虚拟员工”。

“OpenClaw虽开源免费，但运行成本高昂。”中国企业资本联盟副理事长柏文喜认为，有用户两小时消耗数十美元Token费用。相比之下，Manus的订阅制提供了可预测的成本。未来竞争将围绕“边际成本递减”展开，谁能通过模型优化、缓存机制、边缘计算降低单次任务成本，谁就能赢得大众市场。

然而，虚拟员工的普及也带来了额外的风险。高恒认为，与传统AI只进行信息生成不同，Agent往往需要获取更多系统权限，例如访问浏览器、调用应用、读取数据甚至执行操作，这意味着数据安全与权限管理的重要性会显著提高。未来行业很可能需要建立更清晰的Agent权限体系，例如任务级授权、操作日志审计以及更严格的数据隔离机制。