9 塊 9 交個朋友，字節的 ArkClaw 可能更適合普通人 ｜AI 上新

前幾天，騰訊門口一張公益代裝 openclaw 的照片，在朋友圈刷屏了。

更離譜的是，openclaw 創始人親自下場轉發：「中國的 openclaw 已經是 next level」。

我順手把截圖轉到一個微信群里。

朋友秒回了一條消息：「整天在各種地方看到這個東西，至今沒感覺到有什麼真正能落地的場景，能舉個例子嗎？」這個問題其實問到了點子上：過去兩周，openclaw 的熱度幾乎覆蓋了整個科技圈，代裝服務遍地開花，線下活動一場接一場。但與此同時，另一種聲音也在蔓延：「裝上了，然後呢？」

這大概是 2026 年最魔幻的場景：一邊是全民追捧，一邊是裝完之後的集體茫然。

我正想着怎麼回他，然後刷到字節火山引擎的 arkclaw 上線了，聽說反饋很好。

我打算接上試試，然後給朋友演示一下：openclaw 到底能幹什麼。

不得不說，arkclaw 的接入文檔（點擊文末閱讀原文即可查看）寫得很詳細：

接入過程非常簡單：在火山方舟控制台里找到 arkclaw 入口，開通個會員，然後點「立即創建」，等了大概兩分鐘，一個雲端的 openclaw 實例就跑起來了。

arkclaw 創建後的主界面｜圖片來源：arkclaw 

部署搞定，我打算讓我的 arkclaw 成為一個超級賈維斯：

目前 arkclaw 內部已經集成了許多的功能，比如各種實用的 skill，以及接入了火山的文件快傳（跟龍蝦交互文件），並且還接入了飛書文檔。

但我覺得還不夠，我想再給 arkclaw 接入一個超級 agent 工具，以及一個可以直接跟我的通訊工具。

第一步，我接入的就是字節系的 anygen。這樣可以讓我的 arkclaw 擁有通用 agent 的能力。

anygen 是字節推出的對標 manus 的通用 agent，主打辦公場景。接入方式非常簡單，就是打開 anygen，點擊界面上的提示，會獲得一句接入指令。

然後我把接入指令發給我的 arkclaw，它瞬間接入了 manus 級別的能力。

第二步，我打算接入字節系的飛書。讓我的 openclaw 可以隨時隨地被我調用。

arkclaw 對飛書的渠道做了相當細緻的優化：

按照文檔一步步配置飛書應用，然後點擊「消息渠道」，把飛書應用的 key 填好，耐心等一下

更新後，此時在飛書機器人里發一個消息，飛書機器人會返回一個 pairing code，把這個 code 給到 arkclaw，整個配置就完成了。

字節生態在這裡的先天優勢很明顯：飛書本身就是字節內部跑通的協作系統，arkclaw 可以調用飛書原生的文檔、日程和消息能力。這種原生集成的優勢，其他廠商確實很難做到。

這一步完成，我的超級賈維斯就做好了。

配置好工具和 skill 後，我的 arkclaw 能做的事情就多了。

接下來是實測環節：

「1、用 arkclaw 做一個關於 openclaw 的深度調研」

目前，大模型最擅長的能力還是調研，而 agent 通過上下文工程的優化，可以把這個能力發揮到極致：就像前面說的 arkclaw 對普通用戶很友好的一點是：內置了大量常用 skill，所以它。

比如調研的 skill，我們只需要把調研任務給到它：

幫我做一份關於 2026 年市面上主流的 openclaw 部署方案（coze claw、ark claw，minimax claw、q claw、autoglm claw、百度雲 claw、小米手機 claw、華為雲 claw、阿里雲 claw），要有各家的特色、功能差異的系統性分析，最後幫我推薦幾個廠商

等幾分鐘，就能拿到一份相當完整的調研結論。

「case 2：用 arkclaw 做一個安裝 claw 教學 ppt」

調研只是熱身，讓我們用 arkclaw 做一些能真正幫我們省時間的事情。

因為前面接入了 anygen，arkclaw 製作 ppt 的能力就非常強了。

最近安裝 openclaw 業務火，我們在線下分享的 coffee chat 的 ppt 就可以教給 arkclaw。

比如，我們可以用下面的提示詞給到 arkclaw，讓它用 anygen 幫我們做 ppt。

最近 openclaw 安裝很火，我想開一個安裝 openclaw 的線下多人 coffee chat，到時候讓大家跟着我的步驟來一起進行 arkclaw 的安裝，請基於 https://www.volcengine.com/docs/6396/2227963?lang=zh#4pemzlcz 文檔用 anygen 幫我生成一個詳細教學 ppt

可以看到，最終生成的 ppt 效果非常驚艷，可以二次編輯。

這是用任何的 skill 都很難實現的效果。

做完，我仔細想了下，這樣的 ppt 如果讓以前沒有 ai 工具的我來做，至少要三個小時，而有了 arkclaw 我在手機上，就可以讓它幫我僅用不到 10 分鐘做完，並且可以直接下載拿來就用。

所以 openclaw 真的只是玩具嗎？

可能不見得：很多人覺得 openclaw 像玩具，根本原因是原生 openclaw 的工程做的確實粗糙。大部分廠商直接把它裸放出來，沒做任何產品化包裝，導致用戶感受到的就是個玩具。

如果你去看 openclaw 的官方項目，你會看到各種各樣用戶反饋的，並且沒有解決的問題。

但是 arkclaw 在這裡做得比較聰明：

它沒有直接的把 openclaw 放開出來，而是在外層又做了一層包裝，解決了一些 openclaw 本身設計上的問題，並且讓用戶配置飛書非常絲滑，內嵌了各種各樣的 skill，所以體驗還是相當好的。

「case 3：用 arkclaw 每天定時讀飛書文檔里的內容，然後發給我」

當然了，為了用好 openclaw，我們可以依靠 arkclaw這樣廠商的優化。但還有一個思路：在廠商優化的基礎上，我們主動探索怎麼用好它。

我的體會是，openclaw 的價值上限取決於你願意花多少精力調教它。

如何用 openclaw 做點有實際價值的應用呢？

我們應該想辦法從自己日常最高頻的場景開始入手。

比如我自己，需要每天瀏覽很多的 ai 信息，找到一些有趣的 ai 工具並使用體驗。但是最近內容太多看不過來。

如果要解決這個問題，你可以在網上找一些 skill 來用，但是你發現可能它生成的效果都不是很好。問題的根本原因，還是剛剛說的，不是 arkclaw 的問題，而是 openclaw 的上下文工程做得一般。

所以，我花了半個月的時間研究我的問題，然後我找到一個可以使用的方案：

我可以先通過 n8n 實現內容的定時生成：n8n/arkclaw >> 定時 >> 讀取某個信息源 >> 寫入到飛書文檔

然後用 arkclaw 實現對生成內容的定時讀取：arkclaw >> 定時讀取 >> 飛書文檔 >> 給到我

這個方案確實有門檻，但如果你願意花一個下午學一下 n8n，回報會很明顯。

目前這個階段，由於 openclaw 工程做的差勁，可能只有這樣較為複雜的工作流編排，才能激活你的 openclaw 全部的能力，從而產生真正實用的價值。

飛書里控制 arkclaw｜圖片來源：飛書

目前的 n8n 定時任務我還沒做，我先做了一個測試，把一些 ai 的內容手動寫到飛書文檔里。

然後我們給 arkclaw 下指令。

可以實現的效果是這樣的：

這個例子想跟大家分享的經驗是：如果我們真正想要用好 openclaw，往往不是網上隨便找一個 skill 就可以解決的。它需要我們自己做 skill，甚至花幾天的時間給自己設計一個完整的工作流。

為什麼要這樣呢？因為非常多的需求是定製化的，你的一人公司和別人的一人公司業務都不同，使用的工具、經驗、喜好自然也不一樣。我們還是要去學習和了解如何拆分業務，然後想辦法讓龍蝦通過一種可行的方式來實現。

寫到這裡你可能想問：市面上那麼多 claw 方案，憑什麼選 arkclaw？

確實，過去兩周，openclaw 爆發了一場龍蝦的軍備競賽。

國內十幾家互聯網大廠，集中入場 openclaw：

kimiclaw、minimaxclaw、騰訊的 qclaw、甚至字節體系還有扣子的 coze claw、飛書秒搭… 不僅是萬蝦大戰，還有內部的蝦在爭奪這次潑天流量的入口。

在這場龍蝦大戰里，arkclaw 有什麼優勢呢？體驗下來，arkclaw 讓我印象最深的是三點：

第一，arkclaw 做了模型智能調度。

arkclaw 背靠火山引擎的大模型體系，可以使用非常多的模型。

開啟之後，系統根據任務的實際需求，在效果和速度兩個維度自動匹配最優的算力與模型組合：簡單指令用輕量模型快速響應，複雜任務調用更強的模型保證質量。

實際體驗下來，響應速度確實比我之前用的方案快不少，同時成本也降低了。

第二，arkclaw 走訂閱制，這點非常省錢。

arkclaw 沒有走按 token 量計費的模式，而是固定收費然後按小時限制對話頻率，這對用戶非常友好：按 token 量計費的體驗是什麼？

agent 類工具的特點是高頻調用，一個複雜任務可能觸發幾十次模型交互。你每發一條指令都在心裡默算成本，這種計費焦慮會降低我們使用 ai 的頻率。但是訂閱制可以讓你放心用，不用擔心某個任務跑完賬單嚇人一跳。

再看價格。方舟 coding plan lite 9.9 元起步，附贈 7 天 arkclaw 體驗。pro 版本 49 元/月，在訂閱有效期內可以持續使用 arkclaw。

這個價格可以跟其他解決方案做幾個對比：自己買個 mac mini，至少 3000 起步；市面上人工代裝 openclaw，幾百塊起步；為了 24 小時在線專門買小米 claw，隨便一台手機四千塊；同賽道的大廠 claw 有的定價 199 元/月。

arkclaw 9.9 元的入門價，放在一堆幾百塊甚至幾千塊的方案里，確實夠狠。

第三，arkclaw 產品體驗層面做了很多打磨。

原生 openclaw 是面向開發者設計的，對話和配置界面，對消費級用戶來說門檻極高。而市面上幾乎所有大廠的雲端 claw 方案，幾乎都沒有針對 openclaw 的對話和配置界面做過優化。arkclaw 在這之上做了大量產品化工作，它把原本要敲命令行或者對話才能配的東西，做成了點幾下就能搞定。

比如你可以配置龍蝦的人格，讓你能定義 ai 的角色和做事風格。

然後定時任務功能讓 agent 能主動給你推送提醒，文件快傳可以讓你像用網盤一樣用 openclaw 上傳下載文件。這些功能看似有些廠商做的有，但如果你實際體驗下來，會發現 arkclaw 的使用體感特別好。

體驗完 arkclaw，我想和你分享我對 2026 年 openclaw 的一些判斷。

這可能是大家迫切想使用 openclaw 熱潮下，背後真實的焦慮：看不清 openclaw。

我的幾個判斷是這樣的：

1、2026 年大家的關注點，是如何用 ai 真正落地做事。

用戶其實並不在乎技術。他們不關心 openclaw 底層跑的是什麼模型，他們甚至不在乎你是 manus、claude code、還是 openclaw。他們只在乎一件事：「你能幫我做什麼事，你讓我有多省心」。

openclaw 的爆發，本質上就是用戶對「現在 ai 能幫我輕鬆做很多事」的渴望的具象化。

但裝上 agent 只是起點，怎麼用好才是真正的分水嶺。我在幾個技術社區里觀察到一個挺普遍的現象：渴望越大，失望越大。

不少人興沖沖裝好了 openclaw，發了條朋友圈，然後就再沒打開過。他們沒想清楚讓它做什麼，甚至還在抱怨一些互聯網大廠，為了賺錢把 openclaw 捧到了不屬於他的高度。

而真正能把 openclaw 用出價值的人，有一些共同特點：

他們先梳理清楚自己的工作或者生活中，有哪些重複性的流程和任務，形成明確的「業務基本盤」，然後用 openclaw 逐步自動化這些環節。然後在真實需求的驅動下，不斷迭代技能配置和工具選擇，讓 agent 越用越順手。

這個順序非常重要，是你能否用好 ai 的關鍵：先有真實要做的事情，讓 ai 幫你自動化。但大部分人往往是拿着 openclaw，這個堪稱雷神級別的鎚子找釘子，結果找不到釘子，然後抱怨🔨不好用。

2、2026，圍繞 ai agent 正在長出一個全新的工具生態。

一個很有意思的現象是：2025 年的 ai agent 都是給人設計的。但是到了 2026，ai agent 工具，開始面向 ai agent（openclaw）設計了。

2026 年，很可能會湧現大量圍繞 agent 生態做開發的創業團隊：這個新生態的繁榮程度，會直接影響 ai 助手這個品類的上限。

這次實測用到的 anygen 就是一個例子，它本身是一個面向用戶做的 ai agent，但它正在被 ai agent 接入，成為 ai 的工具棧。

也許，再過段時間，我們甚至可以在 openclaw 里用上 manus。

這意味着 agent 的能力邊界正在快速擴大：

openclaw 以前可以用的工具棧只有網上的各種 skill，而現在，它可以接入各種互聯網上原本面向人類開發的最新最好用的工具，甚至可以去 clawhub 等 ai agent 社區獲取「經驗」。

港大數據實驗室也關注到這個趨勢，於 9 號推出了一個開源工具，可以一鍵將現有軟件轉化為 ai 代理可調用的接口。

隨着越來越多的工具對接 openclaw，openclaw 的能力將飛速增強，能處理的場景也將不斷增加。

這意味着，未來我們工作里許多都可以教給 openclaw 自動化，甚至用 openclaw 運營一人公司。

3、2026 年，openclaw 將貫穿全年，還是要儘早體驗下。

有朋友問我：openclaw 窗口期只有這兩個月，過段時間就會像 skills 沒人提了。

我的看法可能稍微不一樣：

1、skills 確實沒人提了，因為所有人已經在瘋狂使用了。

2、openclaw 可能跟 skills 不一樣，它將是 2026 年的年度關鍵詞。雖然 openclaw 工程做的非常爛，甚至可能並不是最好的 ai agent：在 agent 能力上比不過 claude code，在工程上比不過 manus。

但這不妨礙 openclaw 殺死比賽：因為它是讓一個普通人，在 24h 隨時隨地使用 ai 的最佳解決方案。

在這個維度上，放眼 2026，openclaw 可能沒有對手：它已經早早的建立起了整個生態。大廠發布的每一個關於 openclaw 的產品，本質上都是把 openclaw 作為一個品牌，深深的刻在我們每個人的心裡。

因此，所有試圖做一個類 openclaw 的產品，可能都會死掉。而最後殺死 openclaw 的，只能是別的一種我們想象不到的產品形態。

另外，openclaw 出來後，很多朋友會擔心：我的工作，會被 openclaw 取代嗎？

我覺得不會：因為讓 openclaw 完全取代人類的工作，需要一個漫長的過程。在 ai 能力飛速增長的過程里，需要有很多人類輔助完成的事情。

比如，登錄賬號。比如，輸入一個 openclaw 不知道的關於你的記憶。或者，由於沒有趁手的工具，openclaw 可能會把人類當成一個「超級 tool」來使用。

在這個過程里，由於 ai 無法完全脫離人類去工作，所以未來相當長一段時間，仍然是人和 openclaw 協同工作的時代。

而最先用好 openclaw 的人，將在這個窗口期獲得巨大的先機。

如果你真的想用 openclaw，推薦你從 arkclaw 開始：先想一件你每周都要重複做的事情，把它交給 arkclaw 試試。