龙虾大作战！23种玩法，碰的别错过，碰不得的小心哦！

看龙虾，简单又直观的矩阵法

NI：最近网上关于龙虾的各种信息真是让人眼花缭乱，不少小伙伴可能都看得有些懵。我突然想到，其实我们可以用一个简单的矩阵来搞清楚这些信息。在这个矩阵里，横轴的左边是国外的工具，右边则是我们国产的工具。纵轴上方是云端部署，而下方则是本地部署。这样一来，交叉一下就形成了四个象限，信息也就清晰多了。

第一象限（右上）：国产的云端工具。比如说Kimi推出的KimiClaw，它的好处在于可以直接在云端使用，安装简单，几乎不用设置，而且它不会去删除你电脑里的文件，安全性相对较高。不过，缺点是很多本地软件可能无法调用，功能上稍显不足，有点呆萌，刚开始用的时候可能感觉像是在跟个小智障交流。你需要每月支付一些费用来购买算力，虽然考虑到大家都在烧token，这其实不算什么大问题。第二象限（左上）：国外的云端工具。我自己没试过，但我知道有类似的服务。我们可以把那些在Mac mini上运行原版开源OpenClaw的朋友当作是一种云端部署，最多就是把服务器上的文档给删了。我身边有不少热爱这类工具的朋友，他们在视频号里分享的故事，基本上也是围绕这类工具展开的，不管是用过的还是没用过的人，都很可能会聊到这些内容。至于这些服务的安全性如何，我还真不清楚，因为我没用过，也不想给苹果的库存添麻烦。用过的朋友们，欢迎留言分享你们的体验。

你可能感兴趣：养“龙虾”真的能让你赚到钱吗？在AI智能潮流来袭之际，普通人该不该迎接这个机会呢？

第三象限（左下）：国外本地部署的工具。简单来说，这就是在自己的电脑上安装OpenClaw这样的开源软件。这样做的好处就是不管你在网上找到什么技能，都可以用上，同时你电脑上的软件和文件也能直接交给“龙虾”处理。不过，前提是你得有点心理准备，因为他可能会给你带来一些意想不到的麻烦，比如：第一，你的信用卡因为大模型API的费用被刷得一干二净；第二，你下载的技能里藏着病毒，结果电脑被黑了；第三，他可能会任性地处理你的文件，想想那个春节期间丢失邮件的Meta安全总监，最后不得不半夜去拔网线。大家在新闻或者网络上看到的安全警告，主要就是针对这些“龙虾”的。人民日报也提醒大家，政府、企业和个人在使用这些工具时要特别小心哦！人民日报最新提醒 → 党政机关、企事业单位和个人，审慎使用“龙虾”！第四象限（右下）：国产本地部署的工具。最近，各种国产工具层出不穷，从创业公司推出的DeskClaw到大厂的WorkBuddy（腾讯）、AutoClaw（智谱）、ArkClaw（字节）……逻辑都差不多，都是把“龙虾”做成一键安装的软件，下载后简单配置就能用了。在看到相关部门对国外“龙虾”的批评后，各大厂纷纷推出了国产版本，同时苏州、深圳、杭州等地也开始鼓励政府和企业安装这些工具，支持OpenClaw+OPC的使用。那么，这些急匆匆推出的国产工具真的能用吗？我觉得可能还不太行。我试过几个，有的根本不支持intel芯片，直接装不上；有的安装后总是提示你学英文，却一直说too many requests；还有的可以用，但免费的token根本不够用，最后“龙虾”还没熟呢，煤气已经烧没了……

看了不少人对国外工具的评价，加上我自己试用了几款云端和本地的国产工具，最终我觉得——现在的OpenClaw就像个玩具，虽然有趣，但用起来真的不怎么样，它只能做些简单的工作，帮助人们完成一些基础的任务，解决不了复杂的问题。想要让它变得更好用，又不想冒着下载那些不知藏了什么的工具的风险，最好的办法就是自己开发技能，不过这会耗费不少token，你得做好心理准备。更多看法，可以参考我写的三篇关于“龙虾”的思考。好玩但不实用：2026年3月对OpenClaw的思考“龙虾”热潮背后的烦恼：关于OpenClaw赋能OPC的思考胆子多大，收获多大？OpenClaw的思考系列第三篇基于这些体验，我想给和我一样只是想试试的朋友们提个建议——不如先找个国产的云端工具玩玩，熟悉一下，等将来这些工具更成熟了，再把龙虾的记忆文件导出来，放入新工具里，就能真正提高生产力了。

顺便说一下，写这篇文章的时候，我让AI来画图。它花了12分钟思考，生成了一篇稿子，我一字未动就发布了，纯粹是让大家笑一笑。

AI：

这版一共列出了32个当前可以找到的、与OpenClaw相似的主流产品。我没有严格按照“公司注册地”来分类，而是依据中国用户更关注的“实际使用生态”；其中Dify、Flowith、Manus我特别标注了*，因为它们涉及较强的跨境属性。OpenClaw官方文档明确说明它是自托管的，属性很清晰；而Dify官网显示的主体是LangGenius, Inc.；Flowith的服务条款则写明是新加坡公司；Manus官网则清楚表明“现在是Meta的一部分”。

选择合适的AI产品，快来看看我的整理！

这次我把各种AI产品的分类整理了一下，具体情况大致是这样的：

首先，咱们来聊聊“国外×本地”的产品，比如OpenClaw、OpenHands、Agent Zero、Browser Use OSS、AnythingLLM、Langflow、Flowise、CrewAI和n8n。这些产品的共同点是它们都支持本地运行、自我托管，还能在桌面上或开源环境中使用。

接下来是“国外×云端”，这里面有ChatGPT agent、Devin、Jules、Lindy、Genspark、Browser Use Cloud、AutoGPT Platform，还有被标星的Manus。它们更倾向于提供托管式的体验，主打“直接给结果”、“持续运行的代理”或“云端虚拟电脑”的功能。

再看看“国内×本地”的产品，比如FastGPT、MaxKB、RAGFlow、QAnything、Coze Studio、Cherry Studio、LangBot，还有标星的Dify。这些产品通常强调私有化部署、离线安装和本地服务器的使用，非常适合想要控制数据的用户。

然后是“国内×云端”，包括了Coze、腾讯元器、百度AgentBuilder、阿里百炼Agent 2.0、Kimi / Agent Swarm、秘塔工作流，还有标星的Flowith。这一类的产品通常是在线平台，适合智能体分发或云端办公、研究工作流。

如果我给中国用户提供一些建议，我会这样说：

关于“国内×云端”，它的优势在于上手非常快、中文环境也很友好，接入国内的模型和分发渠道通常也更方便。不过，短板就是数据控制权相对较弱，平台的限制比较明显。所以对于那些不想花太多时间折腾，想先验证一下场景的人，这个选择通常是最合适的。

而“国内×本地”的优势则在于非常适合单位内网、政企私有数据的场景，尤其适合长期积累的知识库。短板在于部署、运维、模型接入和效果调优都得自己搞定。这对于党校、机关、企业的中后台来说，通常是更稳妥的选择。

再说说“国外×云端”，它的优势在于技术能力非常先进，很多产品在“自己动手干活”方面更成熟。但对于中国用户来说，网络、账号、支付、数据合规等方面的摩擦会比较大。这类产品适合那些追求极致能力、愿意承受一些不便的人。

至于“国外×本地”，它的自由度是最高的，开源社区也很活跃，适合技术团队进行深度定制。但缺点是门槛很高，可能还需要依赖海外的模型或API，非常不适合没基础的用户直接使用。

最后我给个简单的总结：

想要快速上手，选择“国内云端”；想要稳定，选“国内本地”；想要追求强大功能，就“国外云端”；而想要深入开发，最好是“国外本地”。

NI：好了，以上就是本文的全部内容。至于AI的观点，我就不多做评论了，大家可以参考一下。如果你觉得这篇文章不错，记得点赞、转发和评论哦。谢谢大家的支持！

附：矩阵游戏汇总矩阵游戏｜01｜金玉茶酒的故事矩阵游戏｜02｜该坚持还是该放弃？该如何选择？矩阵游戏｜03｜安全与自由的平衡矩阵游戏｜04｜如何理解支持的概念矩阵游戏｜05｜神奇动物的秘密矩阵游戏｜06｜愚蠢的五个法则矩阵游戏｜07｜我们想要怎样的“好人”？矩阵游戏｜08｜食物如何反映我们的内心矩阵游戏｜09｜擎天柱与稻草人的较量矩阵游戏｜10｜该出手时就出手矩阵游戏｜11｜不会带人的将军不是好皇帝矩阵游戏｜12｜如何对抗黑暗规则？矩阵游戏｜13｜AI时代的工作机会在哪里？矩阵游戏｜14｜被打脸、打懵与打醒的故事矩阵游戏｜15｜兴趣与专精，究竟该选哪个？矩阵游戏｜16｜好用、好看、好听，哪个才是王道？矩阵游戏｜17｜在AI时代，真的只是零和博弈吗？矩阵游戏｜18｜没必要硬撑：我们是不是高估了“困难”的价值？矩阵游戏｜19｜渴望AI，更渴望自主矩阵游戏｜20｜草台班子与纸老虎的较量矩阵游戏｜21｜探索AI时代的世外桃源矩阵游戏｜22｜为何我们在无聊与焦虑之间徘徊？别错过这个小惊喜，快来点赞吧！
今天视频号里发现了个有趣的内容，真的很棒，别忘了给作者点个赞哦！