自从OpenClaw在AI领域掀起热潮后，各类以“Claw”为名的创新工具如雨后春笋般涌现。从NanoClaw到ZeroClaw，再到PicoClaw，这些新工具不断刷新着人们对AI执行能力的认知。就连知名技术专家卡帕西也被这一趋势吸引，他特意前往苹果店抢购Mac Mini，只为深入拆解这些爆火的“Claw”工具，探究其背后的技术逻辑。
面对店员的疑惑，卡帕西只是笑而不语。他深知，这些看似普通的设备，即将成为他研究AI执行中枢的重要工具。在成功购入Mac Mini后，卡帕西进行了全面体验，并给出了高度评价：就像大型语言模型（LLM）Agent代表了LLM发展的新阶段一样，Claws无疑是LLM Agent的又一次重大飞跃。
那么，Claws究竟是什么呢？简单来说，Claws并非传统意义上的模型，而是一种能够自主组织工具、完成完整流程并保持长期运行状态的AI执行系统。它就像一位超级员工，无需人工干预就能自主规划、执行任务，并将整个流程闭环完成。与早期的LLM相比，Claws的能力有了质的飞跃。最初的LLM只能进行简单的对话和问题解答，而LLM Agent虽然能够使用工具，但仍需人工指导，且只能完成单点、简单的操作。如今的Claws则彻底摆脱了这些限制，成为真正的“全能选手”。
Claws的核心优势在于其五大能力的体系化升级。编排能力使任务拆解、步骤规划和逻辑校验实现自动化，避免了人工介入；调度能力支持多工具并行运行和资源动态分配，解决了传统Agent单线程操作的低效问题；上下文管理能力突破了会话窗口的限制，实现了跨场景、长周期的状态留存；工具协同能力通过标准化协议打通了本地系统、云端API和物联网设备之间的壁垒；持久化能力则让AI从单次交互转向长期运行，支持定时任务和持续监控等长效场景，即使断网重启也能继续未完成的任务。
尽管Claws的执行范式最早由OpenClaw完整验证并引爆社区，但卡帕西指出其存在明显短板——代码量过于庞大，达到40万行。如此庞大的代码库不仅审计难度极高，还容易隐藏漏洞。将私密文件和密钥交给这样一个难以完全理解的代码库，让卡帕西感到不安。因此，他更看好那些代码精炼的Claw变体。
其中，NanoClaw是卡帕西特别推崇的一款工具。它的核心代码仅4000行，无论是人工审查还是AI分析都能轻松应对。这种精简的代码结构不仅便于检查问题，也方便进行功能修改。更重要的是，NanoClaw默认采用容器化运行方式，为每个任务提供了独立的保护环境，将其与操作系统隔离，有效防止了代码泄漏或恶意程序植入。
NanoClaw的操作也极为简便。例如，用户若想添加Telegram功能，只需输入“/add-telegram”指令，系统便会自动修改代码并完成对接，无需手动调整复杂设置。这种通过AI扩展功能的方式，远比传统软件那种繁琐的设置流程更加高效和用户友好，卡帕西对此赞不绝口。
从设计理念来看，Claws类工具采用了一种全新的思路：先构建一个简单、易修改的基础版本，再通过AI不断添加技能，使其逐步满足用户需求。这种方法既解决了软件臃肿的问题，又保证了灵活性和安全性。这类工具大多可以在个人电脑或小型设备上运行，无需将数据上传至云端，从而降低了隐私泄露的风险。
这一趋势不仅在国外引发热议，国内玩家也纷纷加入“抓虾”行列。香港大学数据智能实验室推出的Nanobot便是其中之一。阿里云则推出了CoPaw，这款工具的最大特色是能够接入钉钉、QQ等多款聊天软件，实现“在哪说话就在哪回复”的便捷体验。CoPaw既支持本地极简部署，也能在云端一键运行，用户还可以通过添加自定义Skill来扩展功能，未来计划开源。
网易的LobsterAI则定位为7×24小时待命的数字员工，主打直接交付结果，能够自动完成制作PPT、分析数据等复杂办公任务。它融合了OpenClaw的自主跨应用执行能力，并借鉴了Claude Cowork的直观图形用户界面（GUI），彻底摒弃了复杂的命令行操作，目前已全面开源。作为第一个被OpenClaw官方列为主推的国产模型，Kimi基于K2.5推出了Kimi Claw，主打云端托管、无需本地安装，可直接在浏览器中运行。它对接了ClawHub社区超过5000个实用技能，还能关联用户本地部署的OpenClaw实例，实现配置与历史记忆的无缝同步。
随着这些创新工具的不断涌现，普通用户将能够以更低的成本和门槛使用AI Agent，这无疑将推动AI技术在更广泛领域的应用和普及。
