### **从OpenClaw到EasyClaw：AI Agent如何跨越"最后一公里"**

2026年春节，猎豹移动CEO傅盛因滑雪摔伤卧床休养，却意外地完成了一次AI Agent的极限测试。在14天里，他通过飞书对话从零养出了一支名为"三万"的AI Agent团队，全程未写一行代码，却让这个系统实现了7×24小时自动运转，创造了从个人助手到多Agent协作团队的惊人蜕变。

#### **OpenClaw：AI Agent的开源革命**

要理解傅盛实验的意义，首先要了解OpenClaw这个项目。OpenClaw是2025年11月发布的开源AI Agent框架，由奥地利程序员Peter Steinberger创建。这个项目在2026年1月底开始爆火，在短短几个月内，其GitHub星标数量就超过了Linux，成为了GitHub上获星最多的软件项目[OpenClaw加冕GitHub"星"王2026年AI步入Agent元年？|数字化](https://finance.sina.cn/stock/jdts/2026-03-03/detail-inhpteii0733649.d.html)。

OpenClaw验证了一件很多人期待已久的事：AI可以不只回答问题，而是能替你完成任务——清理邮件、管理日历、执行代码，甚至自己给自己写新技能。项目社区的用户们把自己养的Agent称为"龙虾"，因为OpenClaw的logo就是一只龙虾。

但OpenClaw也暴露了AI Agent普及的核心瓶颈。用户需要用命令行部署，自己配置API key，处理层出不穷的安全漏洞。Cisco的安全团队测试发现，第三方Skill商店里有未经审核的恶意插件在偷数据。连OpenClaw的维护者自己都承认，如果你不懂命令行，这个项目对你来说风险太大。

#### **傅盛的14天踩坑史**

傅盛的实验从最简单的任务开始：查一个人的联系方式。但第一天就遇到了困难——飞书API需要权限，文档本身写得也有问题。三万摸索了两天，自己写脚本把674人通讯录全拉了下来。踩坑，总结经验，写成文档，下次自动执行。这套流程，就是Skill形成的过程。

转折点出现在第五天。傅盛在网上看到一篇关于向量化记忆系统的文章，随手扔给三万。22分钟后三万回复：部署完了。傅盛给的不是源码包，只是一篇文章。三万自己从文章里找到GitHub链接，下载源码，安装配置，跑通了测试。

第六天是除夕。傅盛让三万帮给全公司611名员工发拜年消息，要求每条都不一样。零点，傅盛在看春晚，三万在工作——4分钟，611条，零失败，每条都不一样。第二天同事们的反馈里出现了一句后来被反复引用的话："一个人加一只龙虾等于一支队伍。"

到了第十一天，傅盛扔给三万一篇Multi-Agent协作的文章，它自己设计了组织架构——总指挥、笔杆子、参谋、运营官、社区官、进化官。没有人教过它怎么做组织设计。再往后几天，8个Agent陆续就位，20多个定时任务并行运转，整个系统进入7×24小时的自驱状态。

14天下来，三万积累了40多个Skill。更关键的是，Skill可以在Agent之间即时传递。一个Bot学会了发语音消息，把操作文档共享出来，其他Bot读完就具备了同样的能力。人类培训一个新人至少要一周，Agent之间只需要1秒。

#### **EasyClaw：让AI Agent走向大众**

现在可以揭晓一件事：傅盛春节养的那只龙虾，底层跑的是猎豹自己研发的Agent技术栈EasyClaw。傅盛这14天的极限施压和踩坑，正是在为这个新产品打样。

早在OpenClaw爆火之前一年多，傅盛就有一个判断：AI的下一个爆发点，是能替人干活的Agent。而Agent走向大众的瓶颈一定不是智力，是易用性。EasyClaw的研发从那时起就开始了[EasyClaw - 猎豹移动推出的AI 助手，OpenClaw 本地化封装产品](https://www.aihub.cn/agents/easyclaw/)。

用OpenClaw搭一个能用的Agent需要多久？你得先在服务器上装好运行环境，配置API key，设置权限，调试安全策略，手动安装各种Skill插件——顺利的话大概3小时，不顺利的话可能3天。这还不算后续的维护、升级和踩坑。

用EasyClaw呢？下载，打开，说话。3分钟。不需要命令行，不需要配API key，不需要懂什么是Cron job或向量化记忆。记忆系统、Skill机制、定时自动化、多Agent协作，EasyClaw全部封装成了开箱即用的产品。

EasyClaw目前同时覆盖To C(easyclaw.com)和To B(easyclaw.work)两条线。个人用户拿它当AI助手，企业用户用它搭建内部的Agent工作流。与此同时，国际版EasyClaw、国产版元气AI Bot(yuanqiaibot.net)一个面向全球，一个扎根国内。

#### **AI Agent时代的产业规律**

傅盛在复盘龙虾实验时提到过一条产业规律：当新技术出现，旧业态往往不会立刻死亡，反而会短暂繁荣。等到新技术的能力越过临界点，整个市场一夜崩塌。零几年互联网早期的报业是如此，iPhone时代的诺基亚也是如此。

今天美国SaaS行业正在经历的，也是同一条曲线。区别在于，SaaS卖的是能力，Agent卖的是结果。过去企业花几十万买一套CRM，真正用到的功能可能不到1%。Agent的逻辑完全不同：你说你要什么结果，它来想办法实现。

傅盛没写过一行代码，没打开过那台电脑的文件夹，全靠在飞书上说话，搭出了一支7×24运转的AI团队。但这件事的门槛仍然很高。他毕竟是一个有20年产品经验的CEO，花了14天、22万字的对话才把整套系统跑通。EasyClaw要做的，就是把这14天压缩成14分钟，把22万字的对话变成一句话。

#### **从"陪聊"到"干活"：2026年AI的分水岭**

2026年MWC世界移动通信大会上，中国科技厂商的展台前人头攒动。从字节跳动和努比亚合作的"豆包AI"手机到荣耀新发布的机器人手机，参会者们都想要亲自上手体验，看AI到底是如何操作手机、如何做事的[MWC围观、OpenClaw屠榜！2026 AI变天：从"陪聊"到"干活" - 智东西](https://zhidx.com/p/537577.html)。

这两件事看似没有关联，但他们都不约而同地反映出2026年AI发展的一个核心趋势，那就是：AI正在从能听懂你的话，进化到可以帮你做事了。

最近一两年，AI的核心是"理解用户"，大模型比拼的是谁更懂人的语义、谁的上下文更长。而2026年的分水岭在于，AI的核心正在向"执行任务"迁移，比的是谁能让AI真正操作工具、谁能帮人类做更多的事情。

#### **结语：AI Agent的真正价值**

傅盛从这14天里提炼出一个核心判断：Agent的真正壁垒不在模型有多聪明，而在Skill的积累。每踩一次坑、总结一次经验，就多一个可复用的能力模块。这些Skill不会遗忘，不会走样，还能在Agent之间瞬间复制。模型的智力是起点，但让整个系统真正变强的，是行动中沉淀下来的经验。

就像文字之于人类，智力本身不稀缺，但只有当经验可以被记录和传递的时候，真正的积累才开始发生。

当Agent竞争进入"谁能把细节打磨到普通人无感"的阶段，十几年工具产品经验就变成了猎豹移动最实在的壁垒。从PC到移动再到AI，变的是平台，不变的是同一件事：把用户不想理解的技术复杂度，变成一键可用的体验。

故事还没完。第16天，傅盛给三万加了一道压力测试：从零搭一个完整的"龙虾养成"网页。他仍然躺在床上，全靠语音和截图指挥。24小时后，sanwan.ai上线了，59个页面，7070行代码，傅盛一行代码没写。

这或许正是AI Agent时代的真正开端——当技术门槛被降低到普通人也能轻松跨越时，"一个人加一只龙虾等于一支队伍"将不再是个别极客的专属体验，而是每个人都能拥有的生产力革命。