智谱加入“养龙虾”潮，AI Agent进入“干活时代”

《科创板日报》3月10日讯（记者 李明明）“养龙虾”潮持续席卷。

3月10日，智谱AI正式上线AutoClaw（中文名：澳龙），支持用户一键安装的本地版OpenClaw应用，将此前高门槛的AI智能体部署，简化为普通软件的“下载-安装-打开”三步操作，降低现象级开源项目OpenClaw的普及门槛。

这个产品的出现，一定程度也回应了一个在过去几个月困扰无数AI玩家的问题：想用OpenClaw，究竟要跨过多少门槛？

关于OpenClaw未来走向何方，赛迪顾问人工智能与大数据研究中心分析师白润轩对《科创板日报》记者分析，OpenClaw 接下来会从火爆走向更务实、更安全的发展阶段。

实测智谱AutoClaw

《科创板日报》记者上手体验了智谱的AutoClaw，大约1分钟将 OpenClaw 安装到本地电脑。最直观的感受就是门槛较低，下载到部署全程都像操作普通手机App一样简单，非技术背景也能较为轻松完成。

《科创板日报》记者输入指令：用户指令：我想做一个深度调研，方向是：GLM-5 coding & agent能力。请帮我：1. 从多个角度拆解这个问题；2. 搜索中英文信源，交叉验证数据；3. 给出结构清晰、有数据支撑、有独立洞察的深度报告。

几分钟后，智谱生成了比较完备的深度报告。

据智谱相关负责人对《科创板日报》记者介绍，AutoClaw特色就在低门槛，无需用户了解API key及进行相关配置，付费逻辑改为积分制而非按token计费，打破技术壁垒，面向非程序员、非极客群体。

他进一步表示，AutoClaw相关产品有网页端、客户端两种形态，团队在1月份已基于AutoGLM跟进上线了相关网页版产品。

相较于同类竞品的核心优势上，他认为，AutoClaw搭载了智谱全新的Pony-Alpha-2模型，该模型在OpenClaw场景能力上提升显著。结合AutoGLM底层能力，可进一步提升AutoClaw的能力上限。

普通用户“养龙虾”卡在了“第一步”

近月，开源AI智能体OpenClaw（龙虾）风靡全球，国内“养龙虾”火爆，从极客圈破圈至普通用户群体。

但狂欢背后，是绝大多数普通用户的“入门即放弃”。

OpenClaw原生部署对非技术用户门槛高，要么月租数百元租云服务器，要么需手动配置本地环境、调试专业参数，不少用户因依赖报错难以搞定；这还催生了“代装龙虾”产业链，各平台代装服务收费100-600元，普通用户为免费开源软件付高额费用，且即便装好，后续配置、对接与适配仍难住大批非技术用户。

为什么强调“本地版”？这并非简单的技术路线选择。

目前OpenClaw的主流部署方式有两种：云端API对接和本地模型部署。前者零硬件门槛，但存在数据隐私顾虑；后者数据完全私有化，却对硬件和配置能力有较高要求 。

北京大学人工智能博士、强国人工智能研究院院长张有鱼对《科创板日报》记者介绍，AutoClaw本地化方案找准云端与本地的平衡点，云端方案需先付费试水，而它提供免费额度，支持用户零成本体验，无沉没成本。同时相比云端裁剪版的能力妥协，其本地运行模式可完整发挥OpenClaw原生能力，体验更完整。

值得一提的是，国内大厂也掀起了一场“降门槛”的集体竞速。在智谱AutoClaw上线之前，头部厂商已密集布局：2月下旬，百度智能云率先推出OpenClaw一键部署方案，文心一言同步上线零代码“智能体工坊”；3月初，阿里云推出企业级托管服务，并在钉钉落地“钉工蜂”智能体；腾讯则通过线下装机、QQ接入及WorkBuddy产品，成为推动该技术平民化的先行者。

张有鱼认为，受腾讯率先布局的影响，不少中小科技公司已开始围绕“小龙虾”开展垂直行业二次开发，推出定制化适配方案，进一步丰富了赛道生态。与此同时，智谱AutoClaw等后续产品的竞争，也在倒逼行业加速技术迭代与场景落地，让OpenClaw从极客圈逐步走向更广泛的用户群体。

重构大模型估值模型

值得关注的是，智谱AutoClaw采取了开放兼容的产品策略，支持接入包括DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax在内的多种主流大模型API。

而这并非个例，目前百度、火山引擎、阿里云推出的相关方案，均不同程度开放了对第三方大模型的兼容支持，这种“连接一切”的姿态，背后是大模型厂商对行业底层逻辑变化的敏锐判断。

“AI行业的核心评价体系正在发生颠覆性巨变。”张有鱼分析称，2026年初，硅谷已传出OpenAI内部将核心运营指标从DAU（日活跃用户数）转向TPD（每日Token消耗量）的消息，即便ChatGPT周活已突破约9亿。

“传统互联网拼的是用户注意力，靠用户停留时长赚广告钱，DAU就是生命线；但Agent时代拼的是算力杠杆，靠用户驱动的算力消耗、创造的生产价值赚钱。一个每天只打开一次产品、却驱动20个Agent自动完成全链路工作的高TPD用户，其创造的商业价值，可能是一个每天闲聊10句的普通聊天用户的1000倍。”

张有鱼进一步预判，随着Agent让AI全面进入“干活时代”，人均Token消耗量将出现两个数量级的跃迁，类比手机流量的发展史，行业将在3年内实现“Token自由”，而整个大模型行业的商业模式与估值模型，都将被彻底重构。

这也解释了大厂们纷纷放弃“模型闭环”、转向开放兼容的核心逻辑：在Token消耗将成为核心商业来源的时代，谁掌握了Agent的入口，谁就掌握了用户的“算力代理权”，无论用户调用哪一款大模型，入口方都能占据商业链条的核心位置。

从爆款到行业通用基础技术

虽然能力飙升，但OpenClaw的普及面临两大“拦路虎”：

首先是安全风险，这也是最大的痛点。工信部已明确警告，其在默认配置下存在信任边界模糊的风险，易被恶意利用导致信息泄露，甚至系统被控；其次，由于安装和配置门槛高，目前主要还属于发烧友的玩具。

白润轩分析，短期来看，项目会重点修复安全漏洞，强化权限管控和数据加密，让它从大家尝鲜的玩具，变成企业真正能用的工具。

长期来看，它会朝着轻量化、模块化、可管控的方向走，热度会慢慢回归理性，但它验证的本地部署、自主执行、低门槛落地这些方向，会持续影响整个 AI 智能体行业。只要把安全合规做好，它未来会在中小企业自动化、本地私有化部署等场景里发挥实际价值，从一个爆款项目，慢慢变成行业里实用的基础技术方案。

“现在全球都在养龙虾，其实就是用户在用自己的业务场景去驯化专属Agent，这种越用越聪明的正向飞轮一旦转起来，护城河很深。入局者会越来越多，同质化竞争和隐私安全的质疑声肯定会变大，但OpenClaw已经抢占了本地执行的高地，加上中文社区的快速跟进和生态衍生品的爆发，它或会从一个人的开源项目进化成类似Linux那样的基础设施底座，未来不再是卖软件，而是卖能真正替你干活的数字劳动力。” 白润轩判断。