阅读视图

发现新文章,点击刷新页面。

微软想给所有 Windows 电脑预装龙虾

在这个 AI 如火如荼的时候,「桌面端」似乎显得有些冷清。

归根结底,对于 LLM 类 AI 应用来说,你只需要一个对话框就可以完成交互,在 app、在浏览器,还是在桌面端完全没有区别。

而 OpenClaw 的出现,多少改变了这一点——这种本地部署的软硬件结合方式,重新将「电脑」这一载体扔回了 AI 漩涡的中心。

图|封面新闻

然而 Open-Claw 长期存在着一个底层缺陷:它是基于类 Unix 环境构建的,天生对 Linux 和 macOS 比较友好,在 Windows 上安装起来很麻烦。

由于 OpenClaw 高度依赖类 Unix 环境,许多底层脚本也是基于 Darwin 或 Linux 写的,因此想要在 Windows 上得到一个能用的龙虾助手,光是折腾 WSL2、Docker 和 Nix 就足够劝退 90% 的尝鲜用户了。

面对这种用户需求和系统环境的矛盾,「从善如流」的微软敏锐地察觉到了这之中隐藏的需求,提出了一个雷霆方案:

我们要给 Copilot 也加上类 OpenClaw 能力。

从副驾驶到代理人

虽然我们曾经调侃过微软滥用 Copilot 导致它变「Microslop」的问题,但时至今日,Copilot 的确依然是 Windows 内建的最主要的 AI 方案之一。

在经历过普遍的对于 Copilot 的反对声音之后,微软似乎终于打算做一些有意义的工作了。

根据最新的行业消息,微软全球资深副总裁(CVP)之一奥马尔·沙欣(Omar Shahine)受命组建一支新的「精锐团队」,挖掘 OpenClaw 在企业环境中的潜力,以及将「类 OpenClaw 能力」集成进 Copilot 的可能性。

奥马尔·沙欣(中间)|LinkedIn

长期以来,微软服务、尤其是 Windows 用户,对 Copilot 的评价始终呈现出一种诡异的两极分化。

对于微软自己来说,它在财报中自豪地宣称 Copilot 拥有近 1500 万付费用户(大约相当于 Office 365 用户的 3%),还拥有「巨大的增长空间」。

然而市场却对 Copilot 充满了寒意:微软的股价在 26 年表现惨淡,甚至在大型科技股中垫底,跌幅一度达到了 24% ——

图|Analytics Insight

投资者和股市的逻辑很直白:

如果 Copilot 继续作为一个需要用户不断喂提示词、总结两页文档能反向吐出四页废话的「对话框」,那它永远无法产生真正意义上的生产力溢价。

尤其当隔壁的 Claude 已经能「连接」PowerPoint 和 Excel 来代替用户操作复杂内容的时候,微软必须拿出一些更硬核的东西来证明自己。

这也是微软通过「Copilot 风味 OpenClaw」期望达到的效果,我们可以给它起名叫「MS-Claw」。

图|TechCrunch

毕竟纯粹基于 LLM 的 Copilot 本身实在是太废物了,虽然权限极高,但几乎无法实现任何具备 agentic 能力的代理操作功能。

如果说现有的 Copilot 是一个听命行事的速记员,那么正在开发的 MS-Claw 则是一个全天待命的「数字分身」,旨在让 Copilot 实现 24/7 自主运作电脑的效果。

图|Jukka Niiranen

换言之,MS-Claw 和直接从 GitHub 上部署的开源版本 OpenClaw 能力差不多——

它不再被动地等待用户输入指令,而是主动筛选你的 Outlook 收件箱、梳理日历、在后台自动重组 Excel 数据,在你每天打开电脑之前就准备好待办清单和当日简报。

这种从以 LLM 为代表的「反应式 AI」向「代理式 AI」的跨越,正是为了解决企业级用户最头疼的安全与效率平衡问题,以及挽回 Copilot 的口碑。

图|Microsoft

为了「和 Anthropic 抢时间」,微软 CEO 萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)重组了工程架构,将消费者与企业版的 Copilot 开发团队合并,并提拔了多位高管直接向其汇报。

比如原本带领 Agent 365 的查尔斯·拉曼纳(Charles Lamanna),就负责监督在现有 365 Copilot 服务中构建 MS-Claw 的工作,奥马尔·沙欣也在他的团队中。

查尔斯·拉曼纳|Microsoft

除了前面提到的代用户操作 Microsoft 365 应用套件之外,微软的另一个目标是让 MS-Claw(以及整个 365 Copilot)更好地在后台参与 Microsoft 应用程序里面工作,无需用户的持续监督。

例如,MS-Claw 可以在用户手动编辑新 Excel 工作表的时候,根据之前的命令,在后台静默整理其他工作表的格式或者信息。

图|Microsoft

另外据知情人士透露,365 Copilot 的产品负责人也讨论直接过为 MS-Claw 构建一些具体的代理(agents),比如市场经理、销售总监或会计。

比起接入外部代理或者不划分角色,这么做可以让每个代理的权限控制变得更简单,增加在处理企业内部敏感信息时的安全性。

总之,抛开混乱的命名不谈,微软希望通过 MS-Claw 实现的——不管套着 365 Copilot 还是 Microsoft 365 的皮——本质上就是借 Copilot 给用户提供一个「开箱即用」的 Agentic AI 解决方案。

Copilot 一共有多少种?|Tey Bannerman

更多厂商,都在预装龙虾

除了微软正在尝试向 Windows 中集成 OpenClaw 类似物之外,越来越多的笔记本厂商也开始「越俎代庖」,先一步为 PC 集成了各种各样的龙虾。

这其中就包括爱范儿先前报道过的联想天禧 Claw,以及荣耀前两天刚刚发布的 YOYO Claw,都属于内置在 OEM 厂商自己 app 中的「预制菜」式龙虾,主打一个开箱即用。

毕竟 OpenClaw 及其变体能在 Mac 生态率先引爆,很大程度上得益于 macOS 的类 Unix 环境。

对于开发者和极客用户来说,各种自动化脚本和权限管理几乎是开箱即用的。

图|YouTube @Andres Vidoza

相比之下,在 Windows 手动部署原版的 OpenClaw 简直是一场噩梦。

不仅需要先配置好 WSL2 子系统,搭建出一个 Linux 虚拟环境,最后还可能因为 Windows 11 混乱的权限设置和各种 bug,导致 AI 代理无法顺利模拟鼠标点击之类的难绷问题。

图|Windows Central

作为 OEM 厂商,联想和荣耀的切入点精准地踩在了这道「部署门槛」上——

对于绝大多数「有点需求又不那么精通技术」的消费者而言,只需要买一台带着天禧 Claw 或者 YOYO Claw 的电脑回家,开机登陆完就能直接开始帮自己整理数据。

厂商通过在 Windows 里预装、预配置、预处理一个 OpenClaw 工具,其实就是在向大众用户售卖这种「AI 便利性」。

这样做有用吗?还真有用。

至少对于普通用户来说,多一个「开箱即用」的功能总归不是一件坏事,哪怕上面写着的是 Copilot。

微软或者 OEM 厂商预装各类 Claw,相当于帮用户完成了最脏最累的底层适配工作——

只有这种时候,AI PC 才真正从贴着炫彩标签的笔记本,变成了内置了数字助理的生产力终端。

另外对于很多用户很重要的,则是「端云混合」的部署逻辑,天生为风险隔离和算力成本提供了解决方案。

不止天禧 Claw 和 YOYO Claw 已经标明端云混合,微软实际选择的,其实也是和之前「Azure 云电脑 – Agent 365 – 365 Copilot」相同的路径。

图|Microsoft Learn

这样一来,「某某 Claw」与各种搭配的代理就可以优先在本地处理敏感的个人数据或屏幕截图,只在涉及复杂逻辑推理时才请求云端模型。

这种隐私保护与性能的平衡,是目前几乎纯云端的 Copilot 365 难以实现的。

最重要、同时也是对用户钱包最友好的一点,是这种由厂商主导的「帮你部署」和「端云混合」的龙虾方案可以非常有效地节省 Token 开销。

图|Notebookcheck

比如通过模型分级路由、本地 RAG(压缩对话历史)、智能提示词缓存等等手段,端云混合的 Claw 方案据估算可以将 token 消耗量压缩到此前的 50% 甚至更低,有效避免「Claw 跑一晚,卡里少三千」的情况。

针对那些 API 开销极度敏感的企业和个人用户来说,这种「省钱办大事」的产品才是最具有吸引力的那个。

AIPC 的终点,是预制菜

站在 2026 这个时间点上,我们可以大胆得出一个结论:

未来的 AI PC,如果做不到出厂预装代理 AI(Agentic AI),那它根本就不配被称为 AI 生产工具。

我们必须意识到——在声势浩大的 LLM 游戏之后,FOMO 的无限叠加已经让我们对 AI 的耐心彻底耗尽。

图|TNW

绝大多数普通用户已经玩腻了「我问你答」的顾问游戏,然而公司却变本加厉地要求人们继续用 AI 提高自己的效率。

做不到,就掉下斩杀线。

正因如此,人们如今需要电脑做到的,不是更快的 CPU 主频,也不是更薄的机身,而是它能否像一个真正的「合伙人」或者「副驾驶」那样,直接帮我执行和解决任务。

图|Itequia

因此,无论是微软这样的 Windows 源头厂商,还是联想、荣耀这种笔记本 OEM 厂商,出厂预装「龙虾」或类似物,将成为未来衡量 PC 厂商核心竞争力的硬指标。

未来的操作系统不会只是一个运行软件的平台,而会变成一种「代理调度中心」。

与此同时,硬件厂商的角色也将发生巨大的转变:它们不再只作为零件的「方案整合商」,而是会兼任「AI 工作流」的定义者——

比如我们可以想象,未来联想预装的 Claw 可能更偏向商务协作,荣耀的 Claw 可能更擅长跨设备调控,而微软的 MS-Claw 则能够一条龙服务代理整个 Office 全家桶……

这种代理式 AI 角色的差异化,将成为 AI PC 品牌忠诚度的新来源。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号:爱范儿(微信号:ifanr),更多精彩内容第一时间为您奉上。

联想天禧 Claw 产品体验:大家都能吃的龙虾才是好龙虾

2026 年虽然是马年,但真要选个「年度动物」的话,非得是龙虾莫属。

就像海里的龙虾一样,OpenClaw 虽然美味,但想要烹调和享用好,还是需要相当的门槛的:不仅要自己配置环境、设置接口、寻找模型,更是得专门留一台 24 小时待机的电脑给它当「笼子」。

再加上自己配置技能(Skill)、进行微调(SFT)、接入 MCP 所需的时间、精力和金钱成本,真正的日常用户其实是很难让 OpenClaw 发挥出「明显改善效率」的意义的。

就在这时,老牌 PC 大厂联想站了出来,做了一件非常具有启发性的事情。

它们以联想电脑、平板和摩托罗拉手机为载体,做了个免安装、跨平台、全天候的 Claw 服务——

换言之:让每个人都能享受 Claw 的乐趣

3 月 18 号,联想在春季新品直播中正式宣布了自家智能助手「天禧个人智能体」 Claw 能力上线,并于 3 月 30 号正式开启了内测:

▲ 图|联想

爱范儿也参与了这次天禧 Claw 的测试活动。在这段时间的使用之后,我们觉得:天禧 Claw 就是现阶段上手难度最低、跨设备能力最强、软硬件结合最好的 Claw 部署方案之一。

龙虾「最后一公里」,联想替你走

以往想要在 Windows 上安装一个能用的龙虾,是件非常让人头疼的事情。

由于 OpenClaw 高度依赖类 Unix 环境,许多底层脚本也是基于 Darwin 或 Linux 写的,因此想要在 Windows 上得到一个能用的龙虾助手,光是折腾 WSL2 就足够劝退 90% 的尝鲜用户了。

而对于联想的天禧 Claw 来说,以上这些都不是问题——

与纯本地手动部署不同,天禧 Claw 采用了「端云混合」的运营逻辑。

联想作为软硬件供应商,可以直接给自家硬件预留好调用接口,然后用类似「云电脑」的形式,在服务器端运行天禧 Claw。

这样一来,用户既省下了手动部署的麻烦,获得了文件隔离的安全性,同时还能享受到纯本地龙虾带来的硬件操控能力。

仅需一个联想账号,所有人都可以在电脑、Pad 和手机上同时运行天禧 Claw,做到了真正的「零成本部署」和「开箱即用」。

就拿我们在内测阶段的体验来说,在这台联想 YOGA Air 14 上运行天禧 Claw,其实只需要四步:开机、打开天禧 app、登录联想账号,开始使用:

同时,天禧 Claw 作为一款「预装类」的龙虾助理,最大的优势就在于它出厂预装了非常多实用的技能(Skills),不需要挨个在 ClawHub 上下载压缩包了:

在目前的测试版本中,天禧 Claw 已经支持了包括文档处理、设计创作、硬件操控、生活娱乐、技术工具等等十多种 Skills 。

无论是要天禧 P 个图、草拟一份周报、写一封声情并茂的请假申请,还是直接搞定路演 PPT,都只是一句话的事儿:

除了这些预装技能之外,你当然也可以自己给天禧 Claw 添加别的 Skill ——

比如我自己常用的高级搜索工具 web-search-plus,只需要把 ClawHub 的项目网址发给天禧 Claw 就可以自动完成安装:

但即使不看上述的第三方 Skill,天禧 Claw 作为一款电脑出厂预装的龙虾助手,仅仅依靠它自带的那些技能就已经足够满足绝大多数的日常需求了。

就拿编辑的工作流为例,我可以用自然语言给天禧 Claw 设置一个循环任务,让它每天早上检索并整理过去 12 小时的热门科技新闻,生成摘要并导出至本地:

而在工作过程中,则可以直接和天禧 Claw 以聊天的形式让它帮忙搜索信息、整理知识库和修改图片,以及对我来说最重要的——查找本地文件:

这时,天禧 Claw 就可以发挥出它作为一个端云混合龙虾的全部优势:我既不需要盯着一个沉闷的 cmd 窗口等回复,过程期间我的电脑风扇也不会起飞,只需要舒舒服服等待它反馈。

第一个免配置跨平台龙虾

折腾 OpenClaw 的另一个问题是如何跨端跨网进行指挥。

如你所知,OpenClaw 原本作为一个纯本地化运行的 agent 工具,如果你的使用场景仅限自己家里的空间,那么完全不需要担心操控问题。

可一旦你希望出门之后也能控制你的龙虾,尤其是涉及到使用 MCP 以及管理龙虾后台的时候,就必须给家里的网络设置内网穿透或者虚拟代理,繁琐程度可想而知。

天禧 Claw 对于这个问题给出了一个相当完美的解法:它重新给龙虾套了一层网络客户端的壳,所有指令都通过「天禧个人超级智能体」app 上传和下发。

这样一来,只要你的电脑开着机、连着网,你在千里之外只需要拿出手机或者平板电脑,就可以继续执行天禧 Claw 在电脑上的操作:

并且这种能力还不是单向的——我用这一台 moto razr 60 可以远程管理联想笔记本上面的文件,自然也能反过来用笔记本管理手机和 Pad。

这时就不得不提天禧 Claw 的独家 Skill 了:由于天禧 Claw 属于联想的第一方应用,联想专门为它配置了一套可以直接调用硬件功能的专属技能

比方说用手机给电脑上的天禧 Claw 发信息,让它把电脑设置成暗色模式,并且把屏幕亮度调整到最低,电脑就可以直接执行:

同理,在电脑上对着天禧 Claw 说在平板上设置一个明早 7 点起来喂猫的闹钟,它就可以在平板上直接创建闹钟,完全不需要解锁:

而上述的一切,都只需要一个联想账号。

这样一套跨平台、跨设备的龙虾不仅不需要分别折腾 Windows 和 Android 两套繁琐的配置,更实现了熄屏时的后台静默操作,能够为普通用户解锁什么样的便捷场景简直不敢想——

小问题不影响天禧成为「最方便吃」的龙虾

需要注意的是,联想天禧 Claw 目前仍然处在测试阶段,我们体验到的各项功能严格来说都还不是「完全体」。

在短暂的测试中,我们也注意到了天禧 Claw 目前存在的一些问题——毕竟从它的运行机制来说,相比本地部署 OpenClaw 它还存在一些不太完美的地方。

首先,你虽然可以通过给天禧 Claw 发送链接的方式要求它安装 Skill,但添加某些 Skill 所需的 API Key 却很麻烦。

原因很简单:天禧 Claw 运行在联想服务器上的一个虚拟容器里,我们对话的 app 只是一个聊天窗口。

如果你使用的 Skill 需要通过修改根目录里面的 .json 文件添加 API Key,那暂时是没有办法进行修改的:

其次,目前测试版天禧 Claw 还不支持更换基础的对话模型,也无法直接修改和调整它的「性格」和对话方式——

换言之,如果你想让你的龙虾说话「更有人情味」,或者保持某种预设角色的话,天禧 Claw 目前还办不到,仅能通过添加知识库的方式让它的对话风格产生一些倾向。

最后,也是最重要的,就是天禧 Claw 的记忆机制和词元(token)收费规则了。

受限于运营模式,测试阶段的天禧 Claw 还无法负担非常长的上下文 session,会自动执行 /compress 压缩早期的信息,因此有时候会忘记你之前告诉过它的东西。

而如果你想要让天禧 Claw 长期记住什么信息,就必须命令它「记住这个」,从而将信息半手动地保存到当前账号的知识库里:

同时,联想官方目前尚未公布天禧 Claw 的词元收费制度,至于后续是否会开放用户自行选择基础模型则有待讨论。

参考其他已经存在的 OpenClaw 托管类服务的收费标准,我们猜测天禧 Claw 后续可能会采用「限时免费、后续订阅」的机制,同时也可能整合进联想其他云服务的订阅当中。

总的来说,天禧 Claw 是目前难得一见的、真正称得上「零门槛人人可用」的龙虾方案——

用户不需要自己折腾 Linux 容器,不需要在闲鱼上花 800 块钱安装再卸载,也不用担心天禧 Claw 会误删你的文件——它在执行任何删除动作之前都会向你询问,并且所有调用的数据都保存在天禧 app 的沙盒内。

对于基础的 OpenClaw,我们总会把它形容成托尼·斯塔克的 Jarvis ——但真正的难点从来都不是和 Jarvis 对话,而是怎么让它去接入和控制那些硬件。

而天禧 Claw 恰恰像是有了自己战甲的 Jarvis:它可以自己对话、自己控制、自己决断,我们只需要像托尼一样直接下达命令就好。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号:爱范儿(微信号:ifanr),更多精彩内容第一时间为您奉上。

❌