在当前的AI办公应用工具中，有几款特别值得推荐的软件，它们能够显著提升工作效率和生产力。以下是详细介绍：
GitMind
GitMind是一款思维导图工具，利用人工智能技术帮助用户进行信息整理和知识管理。它通过智能标签、自动布局等功能，使用户可以更高效地创建和管理复杂的思维导图。
Notion AI
Notion AI是Notion平台的增强版，集成了AI功能，可以帮助用户更好地组织和管理笔记、任务和项目。它提供了智能搜索、自动分类等高级功能，使工作流程更加顺畅。
酷表ChatExcel
酷表ChatExcel是一款基于AI的Excel插件，能够自动完成数据处理、分析和报告生成等任务。它特别适合需要频繁处理大量数据的用户，可以大大提高工作效率。
通义听悟
通义听悟是一款会议记录工具，能够实时转录会议内容并生成摘要。它不仅支持语音识别，还能对会议内容进行智能分析和总结，帮助用户快速回顾和整理会议要点。
ChatPDF
ChatPDF是一款专门针对PDF文件的AI工具，可以实现文本提取、内容摘要、翻译等多种功能。它特别适用于需要处理大量PDF文档的用户，能够大幅减少手动操作的时间。
笔灵ai
笔灵ai是一款中文写作辅助工具，提供文本生成、文章优化和AI问答等功能。它按照行业分类提供了海量的热门创作模板，支持一键套用秒速生成，非常适合用来辅助创作文案、公文、总结汇报和营销方案。
WPS AI
WPS AI是由金山办公推出的一款具备大语言模型能力的生成式AI应用，提供起草、改写、总结、润色、翻译等功能。它与WPS其他产品无缝衔接，让用户在办公、写作、文档处理等方面实现更高效、更智能的体验。
钉钉AI
钉钉AI集成了通义千问大模型，内置AI智能助手，可进行AI创作、AI对话和AI绘画等操作。它能够在多个关键办公环节实现智能化自动化操作，提升工作效率，并根据用户行为和偏好进行个性化推荐和定制服务。
这些AI办公工具各具特色，能够满足不同用户的多样化需求，从思维导图到数据分析，从会议记录到写作辅助，都能显著提高工作效率和生产力。选择合适的工具，可以让您的工作更加轻松高效。
来源：Metaso.cn
1 年前
AI时代已经来临，人们的办公桌面将会有若干的AI工具，一套AI办公桌面将会受到人们的需求。这里是开发AI桌面办公平台aidesk的一般步骤： 需求分析与规划 明确功能需求：详细列出平台需要具备的功能，如不同AI工具的集成方式、用户界面的布局与交互设计、数据的存储与管理等. 确定用户群体：针对不同的用户群体，如企业办公人员、创意工作者、学生等，了解他们对AI工具的使用习惯和需求，以便更好地设计平台功能和界面 。 规划技术架构：考虑平台的整体架构，包括前端、后端、数据库等的选型和设计，确保系统的可扩展性、稳定性和安全性. 技术选型 前端开发：可选择适合桌面应用开发的技术框架，如Electron。它基于Web技术，能够使用HTML、CSS和JavaScript构建跨平台的桌面应用，具有开发效率高、易于上手等优点，还可以使用一些UI框架如Vue.js、React等，来提升界面的开发效率和用户体验. 后端开发：根据平台的功能需求和性能要求，选择合适的后端编程语言和框架，如Python的Flask、Django，Java的Spring Boot等。后端主要负责处理业务逻辑、与AI模型进行交互、管理用户数据和权限等. AI模型集成：根据需要集成的AI工具，选择相应的AI模型和框架。常见的有用于自然语言处理的Transformer架构、用于图像识别的卷积神经网络等。可以使用现有的开源AI模型，如Hugging Face的预训练模型，也可以根据具体需求自行训练和优化模型. 数据库选择：选择适合存储用户数据、项目数据、AI模型配置等信息的数据库，如MySQL、PostgreSQL等关系型数据库，或者MongoDB等非关系型数据库. 界面设计与开发 设计界面布局：根据用户需求和操作流程，设计简洁、直观的界面布局。将常用的AI工具以列表或图标形式展示在桌面上，方便用户快速找到和使用。同时，设计合理的工作区和操作界面，用于展示和编辑AI生成的内容. 实现交互功能：使用前端技术实现用户与界面的交互功能，如鼠标拖拽、点击、右键菜单等。用户可以通过鼠标将AI工具拖拽到工作区，进行相应的操作，并能够方便地调整工具的位置和大小。 确保界面响应式设计：使界面能够自适应不同的屏幕分辨率和窗口大小，保证在各种设备上都能提供良好的用户体验. AI工具集成 了解AI工具的接口：对于要集成的AI工具，详细了解其提供的API接口或开发文档，包括输入参数、输出格式、调用方式等，以便能够顺利地与平台进行集成. 编写集成代码：根据AI工具的接口文档，使用后端编程语言编写代码，实现与AI工具的通信和交互。通过调用AI工具的API，将用户输入的数据传递给AI模型，并获取模型生成的结果，然后将结果展示在平台的界面上. 测试与优化集成效果：对集成的AI工具进行全面测试，确保其功能正常、性能稳定。根据测试结果，对集成代码进行优化和调整，提高AI工具的响应速度和准确性。 功能模块开发 智能助手：开发能够理解用户指令并执行相应任务的智能助手，支持语音和文本交互。 文件管理：实现智能文件分类、搜索和版本控制，支持跨平台文件访问。 日程安排：集成日历功能，支持智能提醒、会议安排和冲突检测。 通讯协作：集成即时通讯和协作工具，支持团队沟通和项目管理。 用户体验优化 界面设计：注重简洁、直观的界面设计，提高用户操作效率。 交互体验：优化用户交互流程，减少用户学习成本。 个性化设置：提供丰富的个性化设置选项，满足不同用户的需求。 数据管理与安全 数据存储与管理：建立有效的数据存储和管理机制，确保用户数据、项目数据、AI模型数据等的安全存储和高效检索。对数据进行分类、备份和恢复策略的制定，以防止数据丢失和损坏. 用户认证与授权：设计用户认证和授权系统，确保只有授权用户能够访问和使用平台的功能和资源。可以采用用户名/密码、OAuth等多种认证方式，并根据用户的角色和权限，限制其对不同功能和数据的访问级别. 数据安全与隐私保护：采取必要的数据安全措施，如数据加密、防止SQL注入、跨站脚本攻击等，保护用户数据的安全性和隐私性。同时，遵守相关的法律法规，确保数据的合法使用和处理. 测试与优化 功能测试：对平台的各项功能进行全面测试，包括AI工具的集成效果、界面交互的流畅性、数据存储和管理的正确性等，确保平台能够满足用户的需求和期望. 性能测试：测试平台在不同负载条件下的性能表现，如响应时间、吞吐量、资源利用率等。根据测试结果，对性能瓶颈进行优化，提高平台的运行效率和稳定性. 用户体验测试：邀请用户参与测试，收集用户的反馈和建议，对界面设计、交互流程、功能布局等进行优化和改进，提升用户体验。 部署与维护 选择部署方式：根据平台的使用场景和用户规模，选择合适的部署方式，如本地部署、云端部署或混合部署。本地部署可以提供更高的安全性和数据隐私性，但需要用户自行维护服务器；云端部署则具有更好的可扩展性和成本效益，但需要考虑数据安全和隐私问题. 部署与配置环境：按照选定的部署方式，搭建和配置相应的服务器环境、数据库环境、AI模型运行环境等。将开发好的平台代码部署到服务器上，并进行必要的配置和调试，确保平台能够正常运行. 持续维护与更新：建立持续维护和更新机制，及时修复平台的漏洞和缺陷，优化性能，添加新的功能和AI工具。关注AI技术的发展动态，不断更新和升级平台的AI模型，以提供更强大、更智能的办公体验. 插图：Arc MaxAI
1 年前
这些AI工具通常采用自然语言处理技术和机器学习算法，来理解用户的需求并生成相应的PPT内容。
1 天前
OpenClaw 本质是“开发者基础设施”，而非面向大众的 SaaS 产品。
21 天前
用 OpenClaw 搭建一个本地 Agent 中枢（完整方案） 不是再做一个 ChatGPT，而是建立一个真正“可控、可组合、可扩展”的本地 AI Agent 中枢。 当越来越多团队开始意识到： 云端 LLM 成本不可控 数据隐私存在风险 单一 Agent 无法解决真实业务 “本地 Agent 中枢” 正在成为一个更现实的选择。 本文将完整讲清楚： 👉 如何用 OpenClaw 搭建一个真正可用的本地 Agent 中枢 👉 它适合谁，不适合谁 👉 与 LangGraph / CrewAI 的核心差异 什么是「本地 Agent 中枢」？ 先明确一个概念，避免误解。 ❌ 不是： 一个本地 ChatGPT 一个简单的 Prompt 管理器 ✅ 而是： 一个能够统一管理多个 Agent、模型、工具和任务流程的本地系统 一个合格的本地 Agent 中枢，至少要解决 5 件事： 多 Agent 协作（不是单轮对话） 任务调度与状态管理 模型可替换（本地 / API） 工具调用（搜索、代码、文件等） 可长期运行、可追溯 OpenClaw 的定位，正是这个“中枢层”。 为什么选择 OpenClaw？ 在进入部署前，必须先回答一个现实问题： 为什么不是 LangGraph / CrewAI / AutoGen？ 简要结论（非常重要） 框架 更适合 LangGraph 开发者写 Agent 流程 CrewAI 小规模角色协作 AutoGen 对话驱动实验 OpenClaw 长期运行的 Agent 中枢 OpenClaw 的核心优势 1️⃣ 架构清晰，不是“脚本拼装” 有明确的 Agent 管理层 有任务执行与状态机制 不是写完一次就丢的 Demo 2️⃣ 原生支持多模型策略 本地模型 云 API fallback / 优先级策略 3️⃣ 更接近“生产环境思维” 可持续运行 可复用 Agent 可演进 如果你的目标是： “做一个长期使用的 AI 中枢，而不是一段实验代码” 那 OpenClaw 是目前更合理的选择之一。 整体架构：OpenClaw 本地 Agent 中枢怎么搭？ 这是一个最小可用但可扩展的架构方案。 🧩 架构拆解 ┌─────────────────────────┐ │ 用户 / 系统 │ └──────────┬──────────────┘ │ ┌──────────▼──────────┐ │ OpenClaw 中枢层 │ │ - Agent Registry │ │ - Task Orchestrator│ │ - Memory / State │ └──────────┬──────────┘ │ ┌─────────▼─────────┐ │ Agent 集群 │ │ - Research Agent │ │ - Coding Agent │ │ - Planning Agent │ │ - Tool Agent │ └─────────┬─────────┘ │ ┌─────────▼─────────┐ │ 模型 & 工具层 │ │ - 本地 LLM │ │ - API LLM │ │ - Search / FS / DB │ └───────────────────┘ 部署准备（实战级） 1️⃣ 基础环境 推荐环境（已验证）： Linux / WSL / macOS Docker + Docker Compose Python 3.10+ 2️⃣ 模型选择建议（非常现实） 场景 推荐 本地推理 Qwen / LLaMA 稳定输出 GPT / Claude API 混合方案 本地 + API fallback 👉 关键不是模型多，而是“可切换” 核心步骤：搭建 OpenClaw 本地 Agent 中枢 Step 1：部署 OpenClaw 核心 git clone https://github.com/xxx/openclaw cd openclaw docker compose up -d 启动后，你将拥有： Agent 管理入口 任务调度服务 统一配置中心 Step 2：定义你的第一个 Agent 一个 Agent ≠ 一个 Prompt 而是一个职责明确的“角色” 示例： agent: name: research_agent role: 信息调研 model: local_llm tools: - web_search - file_reader 建议起步 Agent： Research Agent（信息收集） Planner Agent（任务拆解） Executor Agent（执行） Step 3：建立 Agent 协作流程 例如一个典型任务： “调研某行业 → 输出分析 → 给出建议” 流程是： Planner 拆解任务 Research Agent 收集信息 Executor Agent 输出结果 中枢保存状态与结果 👉 这一步，才是“中枢”的价值所在 一个真实可用的示例场景 🎯 场景：AI 工具评估中枢 你可以搭一个 Agent 中枢来做： 自动收集 AI 工具信息 对比功能 / 定价 输出结构化报告 长期更新 这类系统： 人工成本极高 用 Agent 非常合适 总结：什么时候该用 OpenClaw？ 当你意识到：AI 不再是“一次性回答”，而是“持续协作的系统” 那你就已经走在 OpenClaw 这条路上了。 OpenClaw 不是让你“更快用 AI”，而是让你“真正拥有 AI 能力”。
24 天前
Asking User Question Tool（AI智能体版） 这是AI智能体必备的交互式工具，让Agent在执行任务时主动向用户提问、澄清需求、收集信息，避免瞎猜、减少返工、提升准确率。 一、核心定位 本质：Agent的“人在回路”交互接口，让AI在模糊/信息不足时暂停执行，向用户要明确输入。 作用：把“模糊指令→AI瞎做→反复修改”变成“AI提问→用户明确→一次做对”。 常见名称： AskUserQuestion 、 AskUserQuestionTool 、 ask_user_question 。 二、核心工作流（极简） 1. Agent判断信息不足：发现需求模糊、缺少参数、需要决策 2. 调用工具生成结构化问题：单选/多选+自定义输入+说明 3. 用户作答：在聊天/弹窗/终端选择或输入 4. Agent接收答案：解析结构化结果，补全上下文 5. 继续执行任务：基于完整信息推进，不再猜 三、关键能力（标配） 结构化提问：标题+问题+2–4个选项+单选/多选+ Other 自定义输入 上下文澄清：自动追问，直到需求完全明确 结构化返回：输出JSON，方便前端渲染（按钮/表单/弹窗） 人在回路：强制用户确认，避免AI自主决策风险 多轮交互：可连续提问，形成“需求访谈”流程 四、主流实现（你会遇到的版本） Claude Code（Anthropic） 原生内置，最成熟 支持多轮、单选/多选、自定义输入 常用于代码生成、需求梳理 Qwen-Agent（通义千问） 开源工具： qwen_agent/tools/ask_user_question.py 支持参数： question / options / explanations / multiSelect / allowFreeform Spring AI AskUserQuestionTool ，Java生态 模型无关，可对接GPT/Claude/Gemini OpenClaw / EasyClaw 集成到本地智能体，用于任务执行前确认 本地运行，隐私优先 五、典型使用场景（高频） 需求澄清：“做一个登录页”→AI问：技术栈？风格？是否第三方登录？ 偏好收集：“写报告”→AI问：正式/ casual？长度？受众？ 决策点确认：“部署服务”→AI问：云厂商？实例规格？环境？ 复杂任务拆解：多轮提问，把模糊需求变成可执行步骤 六、与普通聊天的区别 普通聊天：用户主动说，AI被动答；信息靠用户自己补全 AskUserQuestion：AI主动问、结构化问、按任务节点问；用户只需点选/填空，效率高、歧义少 七、为什么要用（价值） 减少返工：一次做对，节省时间与Token 提升准确率：AI不瞎猜，结果更贴合需求 降低门槛：用户不用写长Prompt，点选即可 安全可控：关键决策必须用户确认，避免误操作 八、一句话总结 Asking User Question Tool = AI智能体的“需求访谈官”，让Agent从“猜着做”变成“问清楚再做”，是构建可靠、实用AI助手的核心工具。
27 天前
部署本地 OpenClaw 主要有两种主流且资料详尽的方式，你可以根据自己的技术背景和需求来选择。 我把这两种方式的流程整理成了一个概览表格，方便你快速对比和决策： 特性 方案一：Docker 部署（推荐新手） 方案二：Node.js 源码部署（适合开发者） 核心依赖 Docker, Docker Compose, Git Node.js (≥22), npm, Git 优点 环境隔离，部署和卸载干净，失败率低，适合快速体验 配置灵活，方便二次开发和调试，可直接运行最新源码 缺点 需要了解基本的 Docker 命令 对系统环境要求较高，可能遇到依赖冲突 适用人群 希望快速、稳定运行OpenClaw的用户 开发者、希望修改源码或深度定制OpenClaw的用户 方案一：使用 Docker 部署（推荐） 这种方法将 OpenClaw 运行在容器中，与你的系统环境隔离，最为稳妥。 第1步：准备工作与环境检查 在开始之前，请确保你的电脑满足最低要求：CPU ≥ 2核，内存 ≥ 4GB，磁盘空间 ≥ 20GB 。 第2步：安装通用依赖 你需要安装 Docker、Git 等工具。以下是 Linux (Ubuntu/Debian) 的示例命令，Windows 用户请手动下载安装 Docker Desktop 和 Git 。 # 1. 安装 Docker (使用阿里云镜像加速) curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun # 2. 启动 Docker 并设置开机自启 sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker # 3. 验证 Docker 安装 docker --version && docker compose version # 4. 安装 Git sudo apt update && sudo apt install git -y git --version 第3步：获取 OpenClaw 源码与镜像 创建工作目录，并拉取汉化版的源码和预构建的 Docker 镜像 。 # 1. 创建并进入部署目录 mkdir -p /opt/openclaw && cd /opt/openclaw # 2. 拉取2026版OpenClaw源码（汉化版） git clone https://github.com/openclaw-community/openclaw-zh.git . # 3. 拉取OpenClaw核心镜像（国内加速源） docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/openclaw/openclaw-core:2026-zh docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/openclaw/openclaw-web:2026-zh # 4. 验证镜像拉取结果 docker images | grep openclaw 第4步：初始化配置文件 复制配置文件模板并进行修改，填入你的 API Key 等重要信息 。 # 1. 复制默认配置文件 cp config/example.yaml config/config.yaml # 2. 编辑配置文件 (这里使用nano，你也可以用vim) nano config/config.yaml 找到文件中的对应部分，修改为以下内容。请务必将 你的阿里云百炼API-Key 替换为你自己的密钥 。 # ① 模型配置（替换为你的API-Key） models: providers: bailian: apiKey: "你的阿里云百炼API-Key" # <-- 在这里填入你的Key model: "bailian/qwen3-max-2026-01-23" # ② 服务端口配置 server: port: 18789 host: "0.0.0.0" # 监听所有网络接口，方便局域网内访问 # ③ 数据存储配置（本地路径） storage: local: path: "/opt/openclaw/data" 保存文件 (nano 中按 Ctrl+X，然后按 Y 确认，再按 Enter)。 第5步：启动 OpenClaw 服务 使用 Docker Compose 启动服务，并检查运行状态 。 # 1. 启动服务（后台运行） docker compose up -d # 2. 查看服务启动状态（所有容器应为 "Up" 状态） docker compose ps # 3. （可选）查看启动日志，确保无错误 docker compose logs -f 第6步：访问并完成初始化 打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:18789 (如果在本机) 或 http://你的局域网IP:18789。首次访问时，页面会引导你设置管理员密码，之后就可以开始使用你的 OpenClaw 了 。 方案二：使用 Node.js 从源码部署 这种方式更贴近开发环境，适合需要定制功能的用户。 第1步：安装 Node.js 环境 OpenClaw 需要 Node.js 22 或更高版本 。推荐使用 NodeSource 仓库进行安装。 # 1. 添加 NodeSource 仓库 (以 Node.js 22 为例) curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash - # 2. 安装 Node.js sudo apt install -y nodejs # 3. 验证安装 node -v # 应显示 v22.x.x 或更高 npm -v # 4. (可选) 配置 npm 国内镜像加速 npm config set registry https://registry.npmmirror.com 第2步：安装 OpenClaw 官方提供了一个一键安装脚本，会自动完成全局安装 。 # macOS / Linux 系统执行 curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash 安装脚本执行完成后，会自动进入一个名为 onboard 的交互式设置向导。如果向导中断，你可以随时通过 openclaw onboard --install-daemon 命令重新启动 。 第3步：处理可能遇到的问题 command not found 错误: 安装后如果找不到 openclaw 命令，通常是因为 npm 的全局安装目录不在系统的 PATH 环境变量中。你可以通过 npm prefix -g 找到该目录（例如 /usr/local），然后将 export PATH="$(npm prefix -g)/bin:$PATH" 添加到你的 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件中，并执行 source ~/.bashrc 使其生效 。 sharp 模块安装失败: 在某些系统上，可能会遇到图像处理库 sharp 的安装错误。可以尝试设置环境变量绕过本地编译：SHARP_IGNORE_GLOBAL_LIBVIPS=1 npm install -g openclaw@latest 。 第4步：运行 OpenClaw 完成配置后，你可以通过以下命令启动 OpenClaw 的 Gateway 核心服务 ： openclaw gateway 然后，打开浏览器访问 http://127.0.0.1:18789 即可看到 Web 控制台界面 。 总的来说，对于大多数想要本地尝鲜的朋友，我强烈建议使用 Docker 方案，它足够简单且不容易把系统环境弄乱。如果你是个喜欢折腾的开发者，希望深入定制 OpenClaw 的能力，那么 Node.js 源码部署会更适合你。
28 天前
2026年2月，维也纳这座古典音乐之都意外成为AI开源社区的焦点。继旧金山ClawCon之后，OpenClaw（中文社区昵称“小龙虾”或“龙虾”）的欧洲首场线下盛会——ClawCon Vienna顺利举办，吸引了约500名开发者、创业者、AI爱好者和非技术背景的“蟹教徒”齐聚一堂。现场能量爆棚，原定场地直接爆满，主办方紧急加开直播点，线上线下同步狂欢。这场聚会不仅是技术分享，更是“养龙虾”亚文化的一次集体高光。 Peter Steinberger：家乡英雄的“衣锦还乡” OpenClaw创始人Peter Steinberger（中文圈常称“虾爸”或“龙虾之父”）是奥地利本地人，曾就读维也纳工业大学，早年创办PSPDFKit（移动PDF解决方案公司），2021年以高价出售大部分股份后一度“退休”。2025年底，他重出江湖推出Clawdbot（后更名为OpenClaw），一个完全本地运行、开源的自主AI Agent框架，支持多模型调用、工具集成和复杂任务执行。 在维也纳大会上，Peter以“回家”姿态登台，分享了项目从车库原型到全球现象的历程。他强调OpenClaw的核心理念：让普通人也能轻松拥有强大AI能力，无需编程门槛，就能让Agent完成从酿啤酒配方生成到模拟小型公司运营的各种任务。现场开发者分享真实案例，有人用它自动化职场周报，有人构建个人知识库，还有人让它24小时监控市场情报。企业家和开发者一致认为，“Agent经济”已在悄然成型，而OpenClaw正成为这场革命的先锋。 从聊天框“逃离”：3D可视化与具身进化 大会最亮眼的Demo之一来自开发者Dominik Scholz。他基于OpenClaw打造了一个3D交互界面（使用Three.js + Electron），将Agent的推理过程从线性文本“解放”到三维空间：思考路径如星云扩散、决策节点如能量流，用户可以从“驾驶舱视角”直观观察AI内部逻辑，避免传统黑盒体验。 这一展示呼应了社区共识：未来的AI Agent不应永远困在对话框里，而应向更沉浸、更具情绪价值的形态进化。有人开玩笑说，早期的“soul.md”文件被删是为了“净化灵魂”，但也反映出大家对AI具身化、元宇宙式交互的热情探索。 史上首款“龙虾手机”亮相：25美元实现廉价具身AI 另一个重磅炸场的是开发者Marshall的ClawPhone项目。他在一台仅售25美元的廉价手机上安装OpenClaw，并授予完整硬件权限。Agent可直接调用麦克风、摄像头、短信、打印机等，实现实时TTS（语音合成）、浏览器自动化、短信预约、设备远程控制等功能。 现场演示中，ClawPhone通过打印机错误音“哔哔”反馈任务状态、WhatsApp审批流程、甚至自主预约日程。Marshall认为，这种极客玩具预示未来：每个房间、实验室或小型机器人可能都配备类似廉价“龙虾终端”——断网也能运行，极端情况下“一锤砸掉”即可关停，形成分布式、去中心化的具身AI节点。 全球“养龙虾”浪潮：从旧金山到维也纳，再到亚洲 ClawCon Vienna是OpenClaw全球化扩张的又一里程碑。上周旧金山首场ClawCon已吸引超1000人，韩国AI女友项目Clawra上线后一夜爆火。全球开发者正围绕OpenClaw构建技能市场、Prompt库、多Agent协作系统，从单一工具演变为活跃开源生态。 维也纳的狂欢证明：OpenClaw已超越技术本身，成为一种社区文化现象。“蟹教徒”“虾粮”“蜕皮进化”“龙虾大逃杀”等梗在中文圈刷屏，英文社区也同步玩梗。项目从本地运行到硬件具身、从聊天框到3D空间，正在以惊人速度进化。 结语：小龙虾的下一个蜕皮 维也纳ClawCon不是终点，而是OpenClaw“征服全世界”叙事的又一章。Peter Steinberger的回归、社区的狂热、硬件的创新，都在告诉我们：开源AI Agent的春天来了，而“小龙虾”正以最意想不到的方式，搅动整个行业。
1 个月前
Xiaomi-Robotics-0 预训练了大量跨身体机器人轨迹和视觉语言数据，使其能够获得广泛且可推广的动作生成知识，同时保持强大的VLM能力。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI