网易有道推出全新中国版OpenClaw，谁能想到！

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春节后的科技变革：本地智能体 LobsterAI 的崛起 2026 年的春节刚刚过去，科技界的动向发生了明显的变化。 去年的焦点主要集中在通用智能体和中国开源模型的参数竞争上，而今年春季，大家的注意力显然转向了一个更为明确的概念：本地智能体（Local Agent）。 这一变化的催化剂无疑是春节期间在 GitHub 上迅速走红的项目——OpenClaw。它让无数开发者意识到：人工智能不仅仅是云端的虚拟助手，更应该是能够直接操控鼠标、读写硬盘、真正能为用户服务的赛博管家。 瞬间，仿效 OpenClaw 的 C 端产品如雨后春笋般出现。 让我感到意外的是，在这一领域中投下“深水炸弹”的居然是网易有道。他们最近推出了一款国产 AI 智能体，名为 LobsterAI（中文名：有道龙虾），被誉为“中国版 OpenClaw”。 <img decoding="async" src="https://www.chat2024.cn/wp-content/uploads/2026/04/image-02jX1b.webp" loading="lazy"> 网易有道作为网易旗下独立上市的公司，主要专注于学习和广告场景，例如推出了颇受欢迎的学习硬件——网易有道词典笔。然而，他们似乎与硬核的极客开源社区关系不大。 其实在春节前，有道的一位朋友曾私下联系我，提到他们正在研发一个新产品，并给我提供了一个安装包进行内测。我在我的 Mac 上体验了几天，发现这个工具不仅契合我的需求，而且与国内的办公环境极为匹配。我原本打算在春节后写一篇详细的评测，没想到昨天上网一看，他们竟然悄无声息地将整个项目——LobsterAI，直接开源了。 <img decoding="async" src="https://www.chat2024.cn/wp-content/uploads/2026/04/image-W5dy40.webp" loading="lazy"> 经过仔细审查他们公开的代码，并结合我在内测期间的深刻体验，我意识到之前的刻板印象需要改变。LobsterAI 将 Agent 的概念从极客工具转变为每位职场人士、学生以及普通用户都能轻松使用的有效工具。 一、从 OpenClaw 到 LobsterAI OpenClaw 的魅力在于其提出的“本地优先，真正做事”的理念。但它的门槛相对较高：Docker 容器、命令行配置以及复杂的 API 对接，让 99% 的普通用户望而却步（甚至连 50% 的专业用户也可能退缩）。 LobsterAI 的智慧之处在于，相比 OpenClaw，它更安全、更易于配置，对普通用户的友好程度显著提升。 当你打开 LobsterAI 的界面时，呈现在你眼前的不是黑底绿字的命令行界面，而是简洁直观的图形化界面。它同样支持全天候本地运行，但更贴近中国的办公习惯。不仅内置了 16 种技能，从文档处理到视频生成，更重要的是，它成功解决了 OpenClaw 未能妥善处理的一个问题：如何让 Agent 真正融入中式工作流程。 二、实测与调教：如何打造你的专属 Agent？ 为了验证这一点，我选择了一些非常棘手甚至琐碎的真实场景进行测试，而不是常规的网页制作、PPT 制作或简单绘图。更重要的是，我将配置这三个场景的全过程记录下来。你会发现，尽管 LobsterAI 带有一定的极客属性，但网易有道已经尽力将使用门槛降低到最低。 场景一：微信本地文件系统的整理与查重 第一个测试，我选择了一个困扰所有中国职场人士的难题：整理微信文件夹（WeChat Files）。 众所周知，微信 PC 版的文件目录复杂得像迷宫，每次转发同一文件时，它都会在本地悄悄生成一个新副本，长此以往，几百 GB 的硬盘空间就这样被侵占了。 在执行思路与配置上，为了让 AI 整理本地文件，我们需要赋予它访问硬盘的权限。这也是 LobsterAI 架构设计中的一个重要考量，它默认优先采用沙箱隔离环境以确保安全。配置相对简单：在“设置”->“沙箱”中，将执行模式从自动切换为“本地运行”。这使得 Agent 能够访问本机资源。 在下达指令与实测过程中，我找到了一个非常复杂的微信文件路径，将其直接输入对话框：请帮我整理这个路径下的文件，并将相同文件标记出来。 接下来，LobsterAI 展现出了一个高级 Agent 应有的素质，令我颇为惊艳： 第一步：它没有选择盲目操作，而是主动调用系统工具。 不依赖于文件名进行判断，LobsterAI 自行编写了一段 Bash 脚本，通过计算文件的 MD5 哈希值来精确识别内容完全相同的文件。这是高级程序员才会采用的稳妥方案。 <img decoding="async" src="https://www.chat2024.cn/wp-content/uploads/2026/04/image-eGL841.webp" loading="lazy"> 第二步：生成结构化的报告。 不到一分钟，它就给我提供了一份条理清晰的扫描结果：共发现 62 组重复文件，211 个可删除的副本，浪费了 365.79MB 的空间。并且，它还体贴地列出了重灾区，例如一份名为 Bay Area Events…pdf 的文件，竟然被保存了 32 次。 <img decoding="async" src="https://www.chat2024.cn/wp-content/uploads/2026/04/image-Q0ngFh.webp" loading="lazy"> 第三步：确保安全地执行清理。 当我要求它删除重复文件时，它没有像许多初级脚本那样直接执行删除命令，而是回复道：“为了安全起见，我会先将重复文件移动到一个备份文件夹，而不是直接删除。”随后，它在本地自动生成了一段 435 行的 Python 脚本，默默在后台完成任务。最终，它保留了原始文件（自动去除了带数字后缀的副本），清理了空文件夹，并将多余的文件打包到一个带有时间戳的_duplicates_backup 目录中。 <img decoding="async" src="https://www.chat2024.cn/wp-content/uploads/2026/04/image-vgbj2n.webp" loading="lazy"> 这个看似简单的案例，其实意义重大。它证明了 LobsterAI 不仅拥有对本地环境的深度读取和写入能力，还有强大的任务规划与保障意识。 它不再是云端的幽灵，而是真正具备操作硬盘数据能力，让人放心的助手。 场景二：你的私人邮件秘书与首席信息官 第二个测试是接管邮箱。每天早晨花半小时去翻阅那些塞满订阅资讯、系统通知和无用广告的邮件，实在是一种巨大的精力消耗。 LobsterAI 内置了直接连接邮箱的能力。在“设置”->“邮箱”中填入邮箱地址和授权码（如 163、Gmail 等的 IMAP/SMTP 授权码）后，你就可以像指挥秘书一样下达指令了。 下达的指令是：我给它发送了一段非常接近日常交流的提示：“请帮我总结一下昨晚到今天早上收到的所有邮件。如果是重要项目的进度汇报，请提炼出核心结论；垃圾邮件或广告直接忽略。” <img decoding="async" src="https://www.chat2024.cn/wp-content/uploads/2026/04/image-F8aoKv.webp" loading="lazy"> 接下来，LobsterAI 的执行日志给我上演了一场令人惊艳的自主思考过程： 第一阶段：自主阅读文档与查错 接到任务后，LobsterAI 的第一步竟然是先去阅读自己的邮件技能说明文档，了解如何调用参数。接着，在尝试拉取邮件时遇到了一个错误，它在日志中自言自语：“文件太大了。让我用另一种方式处理，获取邮件摘要。” <img decoding="async" src="https://www.chat2024.cn/wp-content/uploads/2026/04/image-oo5XSl.webp" loading="lazy"> 这正体现了 Agent 与传统自动化脚本之间的根本差异：它具备在遭遇系统限制时的灵活调整与自我修正能力。第二阶段：结构化分类与深度提取信息 几分钟后，系统为我呈现了一份极具舒适感的《昨晚到今早邮件摘要》。这份报告并非简单的关键词堆砌，而是显示出了出色的阅读理解能力：它将系统的安全提醒（如 Google、Twitter 和 Linear 的异地登录通知）置于首位，提醒我优先关注这些信息。 <img decoding="async" src="https://www.chat2024.cn/wp-content/uploads/2026/04/image-Di3nsS.webp" loading="lazy"> 在处理《The Information》中那些动辄上千字的深度报道时，它成功提取出了核心结论。例如，关于 AMD 的新闻，它精准概括了 AMD 向初创企业提供 3 亿美元贷款担保以购买其芯片的关键商业策略；而关于 Cadence 的报道，它也明确总结了防御 AI 冲击的三大策略。此外，对于 Google 的开发者月报，它清楚地列出了 Gemini CLI 和 Agent 开发套件的更新内容。它还完美执行了我对广告的过滤指令，将信用卡推广、App Store 推荐以及经济学人的促销邮件全部放入忽略清单。第三阶段：主动提供行动建议 令我感到意外的是，报告的末尾部分，它像一位真正的幕僚长一样，给我列出了建议行动：确认 Google、X、Linear 的登录是否为本人所为；如果对 AI 行业感兴趣，建议重点阅读 AMD 和 Cadence 的两篇深度报道。 <img decoding="async" src="https://www.chat2024.cn/wp-content/uploads/2026/04/image-W3CiBd.webp" loading="lazy"> 如果上一个处理本地文件的案例展示了它的动手能力，那么这个处理复杂信息流的案例则证明了它的思维能力。它不仅仅在总结文本，更是在帮助你过滤信息噪音，重塑你每天早晨获取信息的工作流程。场景三：飞书中的影子分身远程控制 第三个场景旨在弥补移动决策与桌面执行之间的断层。这也是开源社区一直在追求的目标，但大多数普通用户在内网穿透方面却面临困难——通过国内 IM 软件实现远程桌面控制（Remote ChatOps）。想象一下：当你在地铁上时，老板突然需要你在群里提供一份服务器的报警日志，或者立刻运行一个 Python 脚本。虽然你手中只有手机，但家中那台运行着 LobsterAI 的 Mac 可以替你完成提取、分析和发送的任务。整个配置过程需要访问飞书开发者后台，虽然步骤较多，但逻辑非常清晰（以下是详细的操作步骤）：步骤 1：创建飞书应用 访问飞书开放平台（open.feishu.cn），进入开发者后台，选择「创建企业自建应用」。为了契合网易的品牌精神，我为它命名为有道龙虾，并在描述中如实写下：你好，我是有道龙虾????。 <img decoding="async" src="https://www.chat2024.cn/wp-content/uploads/2026/04/image-YS1nF8.webp" loading="lazy"> 步骤 2：开通机器人权限 应用创建后，在左侧菜单中找到「添加应用能力」，将「机器人」功能添加上。然后进入「权限管理」，在这里赋予 AI 读写信息的权限。根据截图，我们需要开通核心的 API 权限，例如：获取与发送单聊 / 群聊消息（im:message）、获取用户基本信息（contact:user.base:readonly）等。这就相当于为 Agent 发放了飞书的通行证。 <img decoding="async" src="https://www.chat2024.cn/wp-content/uploads/2026/04/image-fBm1V6.webp" loading="lazy"> 步骤 3：连接 LobsterAI接下来，我们需要将飞书后台与本地的 LobsterAI 客户端进行绑定。在飞书后台的「凭证与基础信息」中，复制 App ID 和 App Secret。然后打开电脑上的 LobsterAI，进入「设置」->「IM 机器人」->「飞书」标签页，将这两串秘钥粘贴并保存。当你看到上方显示绿色的已连接字样时，表示握手成功。 <img decoding="async" src="https://www.chat2024.cn/wp-content/uploads/2026/04/image-FRvCQg.webp" loading="lazy"> 步骤 4：设置长连接并发布（重点！）最后一步，返回飞书后台，进入「事件与回调」。在此，LobsterAI 采用了一种极其优雅的方案——推荐使用「长连接」。这意味着你无需注册公网域名，也不需要配置复杂的加密策略或内网穿透（如 Ngrok 等），直接通过飞书官方 SDK 即可穿透你家的局域网路由器！选择长连接后，在下方添加接收消息相关的事件。最后，点击左侧的「版本管理与发布」，将该机器人上线。 <img decoding="async" src="https://www.chat2024.cn/wp-content/uploads/2026/04/image-uiLjcb.webp" loading="lazy"> 一切就绪，检验效果的时刻来了。我在手机飞书上搜索到了有道龙虾，随意发送了几句问候，测试是否链接成功。几乎瞬间，电脑端的 Agent 进程做出了响应，它在飞书中回复我：你好！我是 LobsterAI……无论是编程、文件操作、系统管理还是其他技术问题，我都能为你提供帮助。 <img decoding="async" data-src="https://www.chat2024.cn/wp-content/uploads/2026/04/image-jB39ZG.webp" data-lazy="true" src="https://www.chat2024.cn/wp-content/themes/wordpress-theme-puock-master/assets/img/z/load.svg" loading="lazy"> <title>重塑私人助手：LobsterAI 的崛起与安全性思考如今，放在家中 Mac 上的这台锁屏设备，实际上已变身为一台随时听从指令的私有服务器。而 LobsterAI 则充当了那位全天候坐在屏幕前的虚拟助手。你只需在咖啡馆里通过手机像发微信一样下达命令，它便会在本地默默完成任务，并将结果推送到你的手机。三、实用工具至关重要在使用的过程中，我开始思考一个关键问题：为何选择网易有道？回顾有道的发展历程，从词典到云笔记，再到词典笔，他们一直扎根于提升效率的工具领域。LobsterAI 的技术基础（Electron + React + TypeScript）展现出一种务实的态度，避免了炫耀技巧，而是选择了稳健的桌面解决方案。更值得关注的是它在安全性方面的考虑。在 OpenClaw 迅速走红时，社区最大的争论在于：我怎么能放心让 AI 随意操作我的电脑？LobsterAI 提供了企业级的解决方案：本地化存储加沙箱机制。所有聊天记录和记忆数据（SQLite）均保存在本地，绝不上传云端。对于敏感操作，它更是支持在隔离的 Linux 虚拟机（QEMU + Alpine Linux）中执行。这种设计反映了对 AI 的一种谨慎态度。即便模型再先进，执行层也需具备防错和隔离的机制。这或许是大型企业在推出开源产品时，考虑得比个人开发者更为周到的地方。结论：工具的回归 LobsterAI 是一款完美的软件吗？现在的 v1.0 版本显然还不是。在整理微信文件时，它偶尔会出现路径识别错误；在飞书对话中，若网络不稳定，响应可能会延迟。然而，它的问世却标志着 2026 年 AI 应用开发的一个重要转折点：从“模型至上”转向“落地为王”。当我们在争论 DeepSeek 和 GPT-5 谁更聪明时，LobsterAI 安静地为我们提供了一把工具。它并不承诺改变世界，而是承诺帮助你节省每天整理发票、回复邮件、查找文件所需的那一两个小时。在 OpenClaw 引发的本地 Agent 热潮中，LobsterAI 无疑是目前最适合中国用户的选择。在生产力工具的开发上，他们这次确实是全力以赴。（本文来自：日照新闻网。本网转载此文章旨在为读者提供更多信息，内容不构成投资或消费建议。如对文章内容有疑问，请与相关方核实或与本网联系。文中观点非本网立场，仅供读者参考。）

来源：百家号

原文标题：谁能想到，网易有道也做了个中国版的 OpenClaw？

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