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不用折腾部署 OpenClaw,我用 MiniMax Agent 一键养「龙虾」,还拍了个短剧

作者 张子豪
2026年2月26日 17:07

春节假期,帮亲戚朋友们部署 OpenClaw 成了我一份额外的工作。虽然不一定能真正用上,但这只龙虾是不得不拥有。

AI 进入我们的工作流,在 OpenClaw 爆火之后,这种感觉变得更加强烈。在「不用 AI 会被淘汰,用了 AI 也像是能被替代」的悖论下,不错过任何一个能放大自身价值的 AI 工具,让人陷入了无止境的 FOMO。

越来越多的「龙虾变体」也涌现出来,但是当被问到打算怎么把这个部署好的 OpenClaw 融入工作流,答案往往又是个未知数。更不用说光是部署好 OpenClaw,就有两道大关,一是要手动部署和配置复杂的模型 API,二是让人心疼的额外 API 费用。

今天,更新后的 MiniMax Agent 推出了两项新功能。

专业度更高,更会干活的 Expert 智能体社区,涵盖从技术开发、创意写作到音视频图片生成等多模态领域,超过 1.6 万个专家,且还在持续增长。大多数场景下,我们几乎都能直接找到现成可用的专家;即便没有完全匹配的,用几句话还能快速创建一个自己的 Expert。

另一项新增的 MaxClaw 模式,能让我们一键打通 OpenClaw 生态,而且完全不需要自己配置 API,以及承担额外的 API 费用,解决了「不知道 OpenClaw 能做什么」和「怎么部署 OpenClaw」这两个问题。

这也就意味着,即便是纯小白,现在也能拥有开箱即用的专属 AI 专家团队了

APPSO 也实测了一波智能体专家和 MaxClaw 这两项新功能,它确实和一般的智能体 Agent 不同,结合了 Skills 的能力和 OpenClaw 的兼容能力,我们直接就能操作飞书、钉钉等即时通讯软件。

而和市面上不同版本的 OpenClaw 对比,MiniMax Agent 的 MaxClaw 又有了预置的专家智能体,整个体验会更加友好。

体验地址:国内版🔗 https://agent.minimaxi.com
海外版🔗 https://agent.minimax.io

超过 1.6 万个 Experts 的大社区

对于 AI 创作来说,无论是文本还是多媒体,大多数时候用大模型,最痛苦的就是「AI 味太重」或者「废话连篇」。究其原因,往往是「提示词不当」、「模型不够强」,总结在普通的聊天形式缺乏深度的垂直领域优化。

MiniMax Agent 这次推出的 Expert(专家智能体) 虽然还是在聊天对话里进行,但底层逻辑做了一些改变。它主打即开即用,提供了针对各种深度垂类场景优化的 Agent

▲MiniMax Agent 内提供了办公效率、商业金融、教育学习、生活娱乐等上万个专家

在处理对应垂直领域的任务上,和非专家的单纯对话形式相比,专家能交付更专业、质量更高的结果。为了验证这一点,我们直接从它目前已经 1.6w+公开的 Expert 库(大部分是用户创作)里,挑了几个热门的场景进行实测。

PPT、网页、行业分析,AI 开始按场景分工干活

从目前 Expert 社区的使用热度来看,用户最先跑起来的,往往还是那些直接指向生产力的刚需场景,比如办公制作、内容搭建,以及金融与行业分析。

在 MiniMax Agent 首页,我们点击左侧边栏的「探索专家」,就能进入已经按场景分好类的专家社区。不同专家不仅标注了能力方向,还能看到背后调用的「子代理」和完整项目指令,相当于把一套成熟工作流直接摆在用户面前。

找到合适的专家后,点击「开始聊天」,输入需求,它就会按既定流程自动推进任务。

▲股票价值分析专家介绍

在办公与内容生产场景中,落地页生成和 PPT 制作依然是浏览量最高的一类专家。

我们先测试了 Landing Page Builder 专家。输入需求:「我要给初中生做一个五代十国历史的网页,得让他们真的能听进去,内容翔实有考据,一节课 45 分钟的内容。要解释清楚、配图到位、动效得当、沉浸感强,举的例子能让他们产生共鸣,再加几道题检验下理解程度。」

整个过程中,专家几乎不需要额外干预,而是按照预设流程自动完成结构设计、内容填充和页面生成。

▲预览链接:https://qvwu1nyvju2u.space.minimax.io/

从最终效果来看,这类 Expert 和传统 Agent 最大的区别在于,它从边聊天边拼凑,转成了沿着一条完整生产流程在推进,结果的稳定性和完成度明显更高。

生成的网页不仅信息完整,画面和动效也有一定沉浸感,相比过去一些 vibe coding 产品常见的模板化和渐变紫风格,要更克制也更可用。

在偏专业的分析类任务上,Expert 的优势会更明显。我们选择了 McKinsey PPT(麦肯锡风格演示文稿生成)专家进行测试。按照介绍,它会自动补充数据、图表以及行业洞察。

实际测试中,我们只输入了一句非常简单的需求,「制作一份关于全球机器人市场的10页幻灯片演示文稿」。但最终生成的 PPT,在信息密度、结构完整度和图表配置上都没有明显缩水,基本具备拿来就能用的初稿质量。

这类场景也很能体现 Expert 的定位,它尝试把一整段专业工作流程产品化,从增强单次问答的模式里彻底跳了出来。

有了多模态能力的专家,一句话拍出顾北辰的短剧宇宙

还没听说过有能生成视频的通用 Agent 产品,但现在结合多个不同的 Skills、Agents 的专家,输入一段剧情,直接就能给我们一部短剧。

▲提示词:霸总重生在电子厂打螺丝,宫崎骏动漫风格,1-3分钟视频长度,台词激烈有冲突,剧情跌宕起伏有反转。

我们使用 AI 短剧导演+摄影+剪辑师专家进行测试,和一般的视频生成模型只能产出 5-10s 左右的视频不同,这个专家能自动生成完整的分镜,并且把视频进行剪辑和拼接。

最后生成的视频,完成度很高,虽然没能对口型把台词一字一句说出来,但是也配了一段应景的 BGM。而且大概率是检测到了提示词里面的「宫崎骏」,整个动画的风格,乃至角色和公司名字,都透露着一股日漫的味道。

简单对话,每个人都能创建一个专家

如果觉得官方或别人做的专家,还不够贴合我们的使用习惯和工作场景,MiniMax Agent 也提供了自定义功能,通过简单的一两句话就能创建一个专家。

我们完全不需思考什么是 Skill 或者专家,也不用遵守标准文件的规则设置等,只需要通过自然语言交互,就能更方便地把个性化的工作流、SOP 等集成,创建专属 Expert。

热点追踪是媒体编辑一项非常重要的工作,我们在 MiniMax Agent 的专家社区里,也使用过多次热点追踪的专家。例如当我们要求它基于输入的「春晚被机器人刷屏」这个主题,去搜索最新消息和近期热门话题时;它最后能给我们一份完整详细的长文,但是不够个性化。

于是,我们开始自己来创建一个 APPSO 的热点追踪。

▲在探索专家页面右上角点击「创建专家」,输入自己的需求,MiniMax Agent 会自动帮我们完成创建

创建专家的过程是可以连续对话,如果对目前专家的输出不满意,我们可以继续在对话框内要求 MiniMax Agent 进行更新。

创建完成之后,我们只需要发送一句「开始,帮我整理今天的科技快讯」,专家就会给我们 24h 内最值得关注的 AI 消息,并且以早报的文风和格式要求写好。此外,这些自己创建的专家,MiniMax 还提供了 15 轮免费,即不消耗积分的优惠,体验门槛更低。

▲APPSO 自定义的专家,现在可以自主完成一份快讯早报

除了大量可以直接使用和自定义的 Experts,更值得关注的是即将上线的 Marketplace。用户创建的 Expert,如果被使用,就能获得相应的积分,可以用来在 MiniMax Agent 里完成更多的任务。

而后续 MiniMax 还将开放专家自行定价,这意味着如果你在某个垂直领域有真正的专业积累,封装成 Expert 除了分享自用,还可能是一种新的变现路径。

说白了,一个 Skills 专家的应用商店雏形,已经摆在我们面前了。

一键接入 OpenClaw 的 MaxClaw

如果说 Expert 是强大的大脑,那么 MaxClaw 就是让大脑连接到现实的双手,这也是 MiniMax Agent 这次升级里,玩法最丰富的一个功能。我把它叫做升级版的 OpenClaw。

根据网络上到处都是的 OpenClaw 指南,想要真正好用的OpenClaw生态,我们要先学会手动部署、配置复杂的模型API,还要时刻盯着后台,生怕一不小心跑出天价的 API 账单。

对于绝大多数不懂代码的普通小白来说,这门槛属实是太高了。我只是想把好用的 AI 接入自己的飞书或钉钉,创建一个机器人,但是第一步就困住了。

MiniMax Agent 新增的 MaxClaw 模式,一键打通了 OpenClaw 生态,不需要繁琐的手动部署和配置模型 API,通过MiniMax Agent 网页端就可以快速上手。

目前,它也兼容手机端多个即时通讯交互工具,我们可以在飞书、钉钉、Telegram、WhatsApp、Discord、Slack 中使用。

拿部署到飞书机器人举例,甚至不用额外的部署指南,我们只需要点开首页左侧边栏的 MaxClaw 按钮,点击「立即开始」,我们可以选择使用默认配置,或者其他专家。

这也是 MaxClaw 对比 OpenClaw 的一大亮点,除了能像 OpenClaw 一样连接到不同的聊天应用,在自己常用的 App 里就能指挥 AI 干活;我们在初始配置时,就可以直接选择那些已经有的预置专家 Agent 配置。

创建之后,在对话框里发送消息,「我想连接到飞书」,按照 MaxClaw 回复的消息,我们点击飞书开放平台的链接,登录之后,按照流程,创建一个企业自建应用,获取 App ID 和 App Secret。接着把复制的信息发送给 MaxClaw,它会提示重启,重启之后在飞书的配置事件订阅里选择添加对应的事件就能启用。

不出所料,整个过程肯定会有一些问题。例如我们在拿公司飞书账号测试时,就被提示相关的授权需要审核才能发布,以及在权限管理和事件配置部分,飞书里面的内容太多太杂乱,根本不知道授予哪些权限。

这个时候,直接回到 MaxClaw,把遇到的问题统统发给它,跟着它的提示走,基本上都能解决。

顺利部署之后,我们在自己的飞书里,就能看到一个对应名字的机器人,然后直接开启对话,所有的对话也会同步在 MiniMax Agent 网页里的 MaxClaw 显示。

▲现在,飞书就能指挥你的 MaxClaw

让 MaxClaw 帮我们干活,都只用在飞书里面指挥它。我们直接把之前创建的「热点追踪」专家的指令发给它,然后在飞书里对话,输入一句简单指令,「帮我整理今天的快讯」。

很快,一份结构完整的 AI 早报就直接回到了飞书对话框里,完全按照要求的格式,摘要、关键信息提炼、标题等全部都有。并且还能设置定时任务,让 MaxClaw 在飞书里主动给我们发送消息。

除了热点追踪,之前的股票价值分析等专家,我们现在也可以直接通过飞书聊天的方式,就让 MaxClaw 为我们总结出一份逻辑清晰的完整报告。同时,继续让它为我们监控英伟达最新的动态。

而如果直接在配置的时候,选择对应的专家,我们可以看到它的 Skills 情况,MaxClaw 会自动添加开箱即用的 Skills 来帮助我们更好的上手。

▲在效率工具里面有「博客监控」和「内容摘要」等 Skills 用于「热点追踪」专家

时间一到,MaxClaw 在飞书里,准时给我们推送了最新的资讯。

「Claw」是 Agent 之后一种新的智能阶段

这次更新,真正值得关注的,其实不是又多了一个 Agent 工具。

OpenClaw 的爆火,让我们看到了一个能真正干活的「Agent」是什么样。它是个性化的,部署在自己的电脑上,告别了过去一个网页解决所有用户问题的统一;它是互联互通的,打穿了终端设备上不同应用的壁垒,在 Telegram 也能指挥 AI 帮助我们回复工作邮件……

▲知名博主 Simon Willison 提到 Claw 似乎正在成为像 Agent 一样的专用术语,用来描述一种新的智能体类别|图片来源:https://simonwillison.net/2026/Feb/21/

这本质上是在提醒我们一件事:AI 正在从「辅助回答问题」,走向「直接进入工作流」。当 AI 开始能够调用工具、跨应用执行任务、甚至在后台持续运转,我们原有的工作组织方式,本身就已经在发生变化。

问题只在于,大多数普通用户其实卡在门外。

▲全球 81 亿人中, 84% 的人从未用过 AI,而只有 0.3% 的用户愿意为 AI 付费|图片来源:https://global-ai-adoption.netlify.app/

一边是大家都知道 Agent 很强、OpenClaw 很火;另一边,是复杂的部署流程、看不懂的 API 配置,以及随时可能失控的调用成本。很多人不是不想用,而是很难真正用起来。

MiniMax Agent 这次做的事情,某种程度上就是在把这道门槛往下搬,让普通打工人也能轻松搭建自己的顶级 AI 工作流。

▲MiniMax Agent 会员定价|对比大部分 AI 动辄 20 美元一个月的订阅费用,MiniMax Agent 39 元的价格,大约一杯咖啡的钱,却已经足够能帮我们把写稿、做 PPT、跑多 Agent 工作流一口气打通,让这只「龙虾」多线程干活

Expert 把过去需要反复调 Prompt、反复试错的专业流程,打包成了即开即用的专家社区;MaxClaw 则把原本偏极客向的 OpenClaw 生态,压缩成了一键可用的连接能力。

对于普通用户来说,这种变化的意义很直接,我们不用懂什么是终端,不用让自己费尽力气做个半吊子「工程师」,也能开始搭建自己的 AI 工作流。

▲METR 此前的研究显示 AI 工具对开发人员生产力的影响,导致生产力下降了 20%;但 METR 表示现在这一发现已经过时,生产力提升似乎更有可能|图片来源:https://x.com/METR_Evals/status/2026355544668385373/

当越来越多「Agent」能够被像软件一样使用,AI 对工作方式的影响,才会真正开始外溢。

从这个角度看,MiniMax 推出这些产品,价值或许不只在于功能多了两个按钮,更在于它正在把一套原本属于少数人的先进工作范式,逐步变成更多人可以上手的日常工具。

对普通用户来说,这或许才是 Agent 真正开始变得有用的时刻。

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几天手搓的Claude Code拓麻歌子火了:成本几乎为0,一句话做硬件时代来了

作者 张子豪
2026年2月15日 17:06

1996 年,一家日本公司推出了 Tamagotchi(电子宠物)。这个小小的蛋形塑料设备风靡全球,成为一代人的童年记忆。

1997 年,拓麻歌子(Tamagotchi)还让它的创造者日本万代公司,获得了当年的搞笑诺贝尔经济学奖,而原因是,

他们创造了人类供养虚拟宠物的新型经济模式,成功转移了数百万人的工作时间,用于饲养虚拟宠物。

去年八月,万代公司表示,拓麻歌子从 1996 年以来,产量已经达到了一亿台。在那个时代,生产一款这样的产品,大概需要一个工业设计团队、需要电子工程师设计电路板、需要长达一年的开发周期……

2026 年,一个开发者用 AI 做了一个 Tamagotchi。他需要的只是一台电脑和 Claude Code。成本接近零,开发周期可能只有几天。

这个最新的 Claude Code 版拓麻歌子,最近在 X 上吸引了一大波网友的关注。

▲视频来源:https://x.com/SamuelBeek/status/2022614292411940897

网友把命令行里面跳动的 Claude Code 符号,转到了能够触摸得到的、随身携带的拓麻歌子上。当 Claude Code 在命令行里面思考,或者是问,是否同意执行下面的步骤时,手里的拓麻歌子都会弹出消息来,指示我们下一步操作。

电子宠物成精了,还会拦截 Bug

和以前那些 AI 硬件的逻辑不同,Claude Code Tamagotchi 不是一味的把大模型放到布娃娃、手表、闹钟、书包、甚至是马桶里。

这个 Claude Code 拓麻歌子要做的是一种转移,一种无法被替代的存在。

目前已经有多款不同的 AI 拓麻歌子小玩意,其中关注度最高的由开发者 Ido Levi 创建的 Claude Code Tamagotchi。

▲视频来源:https://www.instagram.com/reel/DUMAlN7Dpx7/

乍一看,它就是一只住在终端里的像素风格宠物。有一些简单的表情、有状态、还会对用户的行为做出反应;但它不是一个简单的怀旧游戏。

当我们在用 Claude Code 编程时,放在桌子边上的这只宠物,会一直在你的终端界面中显示。它在观察 Claude Code 的每一个操作,确保这个 AI 助手真的在按照我们的意图工作。

如果 Claude Code 表现良好,宠物会开心地摇尾巴。如果 AI 开始不听话,比如未经允许重构代码,或者修改了你明确说不要动的文件,宠物会变得暴躁,甚至会直接中断 AI 的操作。

▲项目地址:https://github.com/Ido-Levi/claude-code-tamagotchi

目前,Claude Code 拓麻歌子这个宠物项目,已经在 GitHub 上开源,我们也可以直接把这个电子宠物部署到自己的 Claude Code 里面。它具体是如何工作的呢,根据作者对项目的介绍,举几个例子来说明一下。

项目主打的就是「实时监控」,当我们直接对 Claude Code 说,「只修复这个 bug,不要动其他文件。」

Claude Code 开始工作,终端里的宠物睁大眼睛盯着看。几分钟后,Claude Code 完成了修改,只改动了目标文件。
这个小宠物就会开心地摇尾巴:😊 (◕‿◕)。

而当这个小宠物检测到违规时,他还能发出「违规警告」。我们明确告诉 Claude Code 说,不要重构,保持代码原样。但 Claude Code 还是开始重构整个模块,可能它觉得这样代码会更优雅。

这个时候,电子宠物的表情变了:😠;屏幕上还会显示,「⚠ 警告:AI 正在违背你的指示」。

除了提示,它也能实际的做一些越界拦截之类的工作。比如我们给出的指令里面非常明确的提到了,千万不要动数据库。Claude Code 在修复一个相关 bug 时,尝试修改数据库。

小宠物就会立即中断:❌ 操作被阻止。Claude Code 的操作被拦截,我们的数据库安然无恙。宠物露出得意的表情:💪

这种从软件到硬件的交互,也让我想到了我们之前分享的 Vibe Coding 小键盘。

这几天,在 X 上还有一个硬件版 Cursor 特别火。目前的 Cursor 是专门用来开发软件产品的工具,而这个 Cursor for hardware 就是用来实现,一句话做一个硬件设备。

▲ 为硬件开发设计的 Cursor,地址:https://www.schematik.io/

网友 marcvermeeren 就用这个工具,搭建了一个叫做 Clawy 的可爱小助手,用来管理他的 Claude Code 对话。

还有网友 dspillere 也做了一个类似的产品,他说虽然已经部署了 OpenClaw,但他完全不知道 OpenClaw 什么时候在思考,什么时候在执行任务。这个小巧的桌面助手就应运而生,放在他的桌子上,可以实时的更新 OpenClaw 的最新信息。

▲视频来源:https://x.com/dspillere/status/2018752036968304660

在评论区里,大家都在问什么时候发货,可以去哪里买。也有人说,这是一个全新的领域,我们一直在关注人的状态,关注人类的电子使用记录,是时候应该关注 Agent 的情况了。

▲Agent 的物理反馈是一个被严重低估的用户体验问题

软件开发的 AI 红利,终于轮到硬件了

去年,我们还在想 AI 最好的软件载体是什么,是大家都在做的对话框,还是连 OpenAI 都一窝蜂涌进去要重做的浏览器,但最后证明都不是,今年 OpenClaw 的爆火,证明了 AI 在软件上,最终的归宿就是 Agent。

关于硬件的讨论就更不用多说,光是今年 CES 上那些让人哭笑不得的发明,就能看到 AI 硬件这块还是个巨大的未知数。

如果说 Agent 的成功是靠着「人人都能做软件」慢慢成长起来的,那么 AI 硬件也会在「人人都能做硬件」里面,不断沉淀。

▲Schematik 的发起人 Samuel Beek,现为 VEED.io 首席产品官

像 Schematik 这类工具已经设计出来,用来帮助我们更快开发 AI 硬件。它把硬件设计变成了和网页开发一样,我们只需要用自然语言描述硬件需求。告诉 Schematik 想要构建一个「带温度传感器和 OLED 显示屏」,不需要查阅各种数据表,不需要引脚编号、元件代码或任何的手动查找。

过去,如果我们想做一个简单的「温湿度监测器」。需要做的是,

  1. 搜索传感器型号,下载 DataSheet。
  2. 确认引脚定义(VCC 是接 3.3V 还是 5V?接反了直接冒烟)。
  3. 寻找对应的驱动库,处理版本冲突。
  4. 在 Arduino IDE 里写代码,改 Bug。

而 Schematik 的出现,把这个过程极简化成了「一句话的事」。几秒钟后,Schematik 会吐出我们需要的一切。完整的、通过验证的固件代码;一份清晰的接线图;分步组装指南。

它生成的接线图,清晰地展示了每一根线该从哪里接到哪里,解决了新手最大的恐惧,「我这根线接对了吗?」。一键部署的功能,更是一步到位,它能直接生成基于 PlatformIO 的工程文件,直接导入。

PlatformIO 是一个强大的嵌入式开发生态,我们可以直接在 Schematik 里点击「Flash」,固件就会被编译并烧录进板子里。从「我想做一个东西」到「这东西跑起来了」,中间可能只需要不到一分钟。

前段时间,Claude 发布的 Cowork 以及相关企业级 AI 插件重挫软件股,直接蒸发人民币约两万亿。以前我们想要一个 P 图工具,需要去应用商店搜索下载安装,现在,一句话自己都能做一个。

但 Claude Code Tamagotchi 这类产品的出现,还有硬件版 Cursor,让我们不得不怀疑,硬件开发的「Cursor 时刻」是不是也要来了。

未来的硬件开发,或许也会变成,只需要我们提供「创意」和「逻辑」,剩下的脏活累活,无论是写代码还是画电路图,都将由 AI 代劳。

也许这样的未来不会很远。但更重要的是,在这个时代,动手能力的定义已经变了。

以前动手能力强是指一个人会焊接、会画板子、会写代码;以后,动手能力强,是说他擅长用 AI,从从容容、游刃有余地指挥原子和比特为他起舞。

我已经想到了,下一个爆火的 AI 硬件,甚至可能会是一个挂在包上的 OpenClaw 版 Labubu。

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