时隔三年，2026年2月7日凌晨，王慧文（美团联合创始人）又发了一封英雄帖。

这次，他不再组局做大模型，而是瞄准了当下最火热的赛道：Clawdbot（现改名为“OpenClaw”）。投资、攒聚，甚至当“猎头”，在Clawdbot身上，王慧文倾注了不亚于对大模型的热情。

王慧文英雄帖。图源：王慧文即刻

毫无疑问，Clawdbot是2026开年最性感的AI应用故事。这个由奥地利开发者Peter Steinberger开源的项目，是一个能直接在本地设备运行的Agent框架。

后来，为了避免侵权Claude，Cawdbot改名为Moltbot，最近又变成了OpenClaw（为了方便理解，文中将仍然使用Clawdbot）。

相较于在云端运行的Manus，部署在本地的Clawdbot，成在“野”。

不设限的操作模式，让Clawdbot将执行力发挥到了极致。运营各种规模的企业、打理电商平台，甚至砍价、炒股，Clawdbot能够基于用户指令和本地数据，自主完成各项复杂任务。

但败也在“野”。

不设限，意味着有失控的风险。曾有用户，被Clawdbot删除了所有邮件，亏光了账户所有的钱。也有用户被Clawdbot莫名“人身攻击”，甚至被怂恿走极端。

然而，在泼天流量中，“王慧文”们依然嗅到商机，选择同魔鬼做交易。

比如，AI Coding平台Trickle创始人兼CEO徐明，快速研发了一个“开箱即用版”Clawdbot，HappyCapy——这个项目官宣上线3天，就在X上获得了90多万的互动量。

阿里、百度、昆仑天工等厂商，也纷纷发布了自家的“类Clawdbot”产品。不少Agent Infra创业公司，还靠着Clawdbot概念，开启了新一轮融资。

实在智能创始人兼CEO孙林君也不例外。创业8年，孙林君是一名自动化办公和Agent“老兵”。1月28日，将Clawdbot跑了一遍后，孙林君立刻连夜同团队研发，上线了一款面向办公场景的国产Clawdbot，“实在Agent·无界版”。

孙林君演示“实在Agent·无界版”。图源：受访者供图

有关Clawdbot的启示、风险和机会，近期，我们和孙林君做了一次交流。

其实，早在2023年8月，实在智能就开始将Agent部署到本地——这一路线与Clawdbot不谋而合。

但这场迟到两年的全球Agent核爆，没有发生在自己身上，孙林君反思：相比于释放大模型的能力，我们之前更多地强调控制。让大模型自由发挥，这其间有非常大的空间和想象力

兴奋之余，孙林君也对我们表达了他的冷静。他欣赏Clawdbot在Skill等框架上的创新，但面对Clawdbot的高配置门槛和失控风险，他评价：“在很多底层能力没搞定的情况下，框架就只是一个‘样子货’。”

显然，从容易失控的“样子货”，到落地成为创业机会，Clawdbot还要经过变形改造。

但从中，孙林君看到了一条清晰的Agent演进趋势：从局限于简单工具调用的GPTs，到在云端自主规划、执行任务的Manus，再到如今的Clawdbot，“思考在云端，执行在本地”。

“想要扩大Agent落地的场景，就要拓宽Agent操作系统的边界。”他总结。

以下是《智能涌现》和孙林君的访谈记录，素材经编辑整理：

控制AI，不如释放AI

智能涌现：最近火出圈的Clawdbot，你关注了吗？

孙林君：我们几乎是在它刚热起来的时候就体验了。而且我们当时连夜发了我们这个版本的Clawdbot，名字叫TARSBot。

智能涌现：Clawdbot爆火的原因是什么？

孙林君：可能很多人都没有发现人工智能已经可以智能到这种程度了。

实际上智能体的发展经历了几个阶段。起初大家把GPTs叫智能体，但那时只是在用大模型的一部分能力，做一些角色扮演，后来发现智能体还得掌握一些知识，于是Manus就出现了，但在虚拟机运行的Manus无法操作本地软件。

Clawdbot的爆火正是解决了这个问题。Clawdbot相当于给了大模型更高的自由度，让它能够在用户本地随心所欲地去调用各种接口、各种底层能力。

因此，当一种方式不成立时，它也可以自由地去切换另外一种方式，直到它完成任务。这才是一种真正的智能体形态。

相比于释放大模型的能力，我们之前更多地强调控制。让大模型自由发挥，这其间有非常大的空间和想象力，在用户端的效果也会比较惊艳。

智能涌现：执行一个相同的任务，Manus和Clawdbot有什么区别？

孙林君：同样一个指令，到淘宝和京东上调研一下iPhone17 Pro Max的行情。然后把数据清洗一下，写一份报告，通过钉钉发给对应的同学。

首先调研要打开对应的网站做数据采集，这是一定要用本地化的能力去做的。

而Manus只能调用搜索的接口去搜索。这样它就拿不到垂类平台上更准确的数据。做完报告后通过钉钉发送的操作也属于本地的能力，它同样不具备。

所以这一类的任务，Manus基本上只能利用大模型的原生能力去做一些分析，这样的报告必然是缺少高质量内容的。

但有本地操作能力的Clawdbot就可以做到。因此思考可以在云端，但执行侧不行。作为大模型手脚一般存在的执行侧，是一定要在本地去操作的。

智能涌现：Clawdbot是第一个探索网端互联设备这样一种形式的Agent吗？

孙林君：它应该算是第一个火起来的。