2026年的春節(jié)剛過，科技圈的風(fēng)向變了。

如果說去年的主旋律是通用Agent和中國開源模型的參數(shù)競賽，那么今年開春，大家的注意力顯然收束到了一個(gè)更具體的詞上：Local Agent（本地智能體）。

這種轉(zhuǎn)變的導(dǎo)火索，無疑是春節(jié)期間在GitHub上突然爆火的項(xiàng)目——OpenClaw。它讓無數(shù)開發(fā)者意識(shí)到：AI 不應(yīng)該只是云端那個(gè)陪你聊天的缸中之腦，它應(yīng)該是一個(gè)能控制鼠標(biāo)、能讀寫硬盤、能真正干活的賽博管家。

一時(shí)間，模仿 OpenClaw 的 C 端產(chǎn)品如雨后春筍。

但讓我最沒想到的是，在這個(gè)賽道里扔下一顆深水炸彈的，居然是網(wǎng)易有道，他們最近發(fā)布了一款國產(chǎn)AI Agent，叫LobsterAI（中文名：有道龍蝦），據(jù)說是“中國版OpenClaw”。

網(wǎng)易有道是網(wǎng)易旗下獨(dú)立上市的公司。他們以學(xué)習(xí)、廣告場景為主，比如之前有個(gè)非常火的爆款學(xué)習(xí)硬件——網(wǎng)易有道詞典筆。但他們似乎和硬核的極客開源社區(qū)不怎么沾邊。

其實(shí)在春節(jié)前，有道的朋友就私下聯(lián)系過我，說做了一個(gè)新產(chǎn)品，丟了個(gè)安裝包讓我內(nèi)測。我當(dāng)時(shí)在我的Mac上跑了幾天，發(fā)現(xiàn)這東西不僅對味兒，而且極其貼合國內(nèi)的辦公流。我原本盤算著，等春節(jié)復(fù)工后，寫篇評測好好聊聊這個(gè)新工具。結(jié)果昨天上網(wǎng)一看，好家伙：他們居然一聲不吭地把整個(gè)項(xiàng)目——LobsterAI，直接開源了。

在仔細(xì)審視了他們公開的代碼，并結(jié)合我這段時(shí)間深度的內(nèi)測體驗(yàn)后，我必須收起之前的刻板印象。它把Agent從極客工具，變成了職場人、學(xué)生、每個(gè)普通人都能輕松使用的趁手工具。

一、 從OpenClaw到LobsterAI

OpenClaw之所以迷人，是因?yàn)樗岢隽?"Local First, Do Things" （本地優(yōu)先，真正做事）的哲學(xué)。但它的門檻太高了：Docker 容器、命令行配置、復(fù)雜的 API 對接，直接勸退了 99% 的普通用戶（可能還有百分之50%的專業(yè)用戶）。

LobsterAI的聰明之處在于，相比OpenClaw，它更安全、更易配置，對普通人的友好程度非常高。

打開LobsterAI的界面，你不會(huì)看到黑底綠字的終端，而是簡潔的圖形化交互。它同樣強(qiáng)調(diào) 7×24 小時(shí)待命和全本地化運(yùn)行，但它更懂中國的辦公環(huán)境。它不僅內(nèi)置了16種從文檔處理到視頻生成的技能，更重要的是，它解決了一個(gè)OpenClaw沒解決好的問題：如何讓Agent真正融入中式工作流？

二、 實(shí)測與調(diào)教：如何打造你的專屬Agent？

為了驗(yàn)證這一點(diǎn)，我沒有測試常規(guī)的做個(gè)網(wǎng)頁/PPT或畫張圖，而是找了幾個(gè)極度刁鉆、甚至有些瑣碎的真實(shí)場景進(jìn)行拷打。更重要的是，我把配置這三個(gè)場景的全過程記錄了下來。你會(huì)發(fā)現(xiàn)，雖然它帶有一點(diǎn)極客屬性，但網(wǎng)易有道的LobsterAI已經(jīng)盡力把門檻降到了最低。

場景一：微信本地文件系統(tǒng)的考古與查重清理

第一個(gè)測試，我選擇了一個(gè)令所有中國職場人頭痛的頑疾：微信文件夾（WeChat Files）的整理。

眾所周知，微信PC端不僅文件目錄深得像迷宮，而且你每次轉(zhuǎn)發(fā)同一個(gè)文件，它都會(huì)在本地悄悄生成一個(gè)新副本，常年累月下來，幾百G的硬盤空間就這么被吃掉了。

執(zhí)行思路與配置：要讓AI整理本地文件，我們需要給它觸碰硬盤的權(quán)限。這也是LobsterAI架構(gòu)設(shè)計(jì)中非常克制的一點(diǎn)——它默認(rèn)優(yōu)先使用沙箱隔離環(huán)境以保證安全。配置很簡單：在「設(shè)置」->「沙箱」中，將執(zhí)行模式從自動(dòng)切換為「本地運(yùn)行」。這賦予了Agent訪問本機(jī)資源的權(quán)限。

下達(dá)指令與實(shí)測過程：我找到了一串極其深沉的微信文件路徑，直接丟進(jìn)對話框：你幫我整理一下這個(gè)路徑下的文件，把同樣相同的文件給我標(biāo)出來。

接下來LobsterAI的操作邏輯，展現(xiàn)出了一個(gè)高級Agent該有的素質(zhì)，可以說是讓我有些驚艷的：

第一步：它沒有選擇盲人摸象，而是主動(dòng)調(diào)用系統(tǒng)工具。

它并沒有單純依靠文件名去判斷，而是自己寫了一段 Bash 腳本，通過計(jì)算文件的MD5哈希值來精準(zhǔn)識(shí)別內(nèi)容完全相同的文件。這是高級程序員才會(huì)用的穩(wěn)妥方案。

第二步：輸出結(jié)構(gòu)化的體檢報(bào)告。

不到一分鐘，它給我出具了一份極具條理的掃描結(jié)果：共發(fā)現(xiàn)62組重復(fù)文件，211個(gè)可刪除副本，白白浪費(fèi)了365.79MB的空間。甚至還貼心地列出了重災(zāi)區(qū)——比如一份名為Bay Area Events...pdf的文件，居然被重復(fù)保存了32次。

第三步：安全第一的執(zhí)行清理。

當(dāng)我對它說幫我把重復(fù)的都清理掉時(shí)，它并沒有像很多初級腳本那樣直接執(zhí)行危險(xiǎn)的刪除命令。它回復(fù)道：為了安全起見，我會(huì)先將重復(fù)文件移動(dòng)到一個(gè)備份文件夾，而不是直接刪除。隨后，它自動(dòng)在本地寫了一段435行的Python腳本，默默在后臺(tái)跑完。最終，它保留了原始文件（自動(dòng)去除了帶數(shù)字后綴的副本），清理了空文件夾，并把多余的文件打包到了一個(gè)帶有時(shí)間戳的_duplicates_backup目錄里。

這個(gè)案例雖小，但意義重大。它證明了LobsterAI不僅具備了對本地環(huán)境的深層讀寫能力，而且具備了極強(qiáng)的任務(wù)規(guī)劃和兜底意識(shí)。

它不再是一個(gè)云端的幽靈，而是真正擁有了操作你硬盤數(shù)據(jù)的、讓人放心的手。

場景二：你的私人郵件秘書與首席信息官

第二個(gè)測試是接管郵箱。每天早上花半小時(shí)看那些塞滿訂閱資訊、系統(tǒng)通知和無用廣告的郵件，是一種極大的精力內(nèi)耗。

LobsterAI內(nèi)置了直連郵箱的底層能力。在「設(shè)置」->「郵箱」中填入郵箱地址和授權(quán)碼（如163、Gmail等的IMAP/SMTP 授權(quán)碼）后，你就可以像使喚秘書一樣下令了。

下達(dá)指令：我給它發(fā)了一段非常像人類日常交流的Prompt：幫我總結(jié)一下昨晚到今天早上收到的所有郵件。如果是重要項(xiàng)目的進(jìn)度匯報(bào)，請?zhí)釤捄诵慕Y(jié)論；如果是垃圾郵件或廣告，直接忽略。

接下來，LobsterAI的執(zhí)行日志給我上演了一場堪稱驚艷的自主思考過程：

第一階段：自主閱讀文檔與查錯(cuò)

它接單后，第一步居然是先去Read了一遍自己的郵件技能說明文檔，了解該怎么調(diào)用參數(shù)。緊接著，在嘗試?yán)∴]件時(shí)，它遇到了一個(gè)報(bào)錯(cuò)，但在日志里它自言自語道：文件太大了。讓我用另一種方式來處理，獲取郵件的摘要信息。

這正是Agent與傳統(tǒng)自動(dòng)化腳本的本質(zhì)區(qū)別：它具備遇到系統(tǒng)限制時(shí)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃和自主糾錯(cuò)能力。

第二階段：結(jié)構(gòu)化分類與深度提取

幾分鐘后，它給我交付了一份令人極度舒適的《昨晚到今早郵件總結(jié)》。這份報(bào)告完全不是簡單的關(guān)鍵詞堆砌，而是展現(xiàn)出了極強(qiáng)的閱讀理解能力：它把系統(tǒng)安全提醒（Google、Twitter、Linear的異地登錄通知）放在了最前面，提醒我優(yōu)先關(guān)注。

并且在處理《The Information》這種動(dòng)輒幾千字的深度外媒報(bào)道時(shí)，它精準(zhǔn)地提煉出了核心結(jié)論。比如AMD的新聞，它直接總結(jié)出了AMD提供3億美元貸款擔(dān)保給初創(chuàng)公司買自家芯片這種關(guān)鍵商業(yè)策略；對于Cadence的報(bào)道，也精確歸納了其防御 AI 沖擊的三個(gè)策略。面對Google開發(fā)者月報(bào)，它清晰地列出了Gemini CLI和Agent開發(fā)套件的更新點(diǎn)。

它完美執(zhí)行了我的忽略廣告指令，把信用卡推廣、App Store 推薦甚至經(jīng)濟(jì)學(xué)人的促銷郵件全部扔進(jìn)了已忽略清單。

第三階段：主動(dòng)提供行動(dòng)建議（Action Items）

最讓我意外的是報(bào)告的結(jié)尾，它像一個(gè)真正的Chief of Staff（幕僚長）一樣，給我列出了建議行動(dòng)：確認(rèn)Google、X、Linear的登錄是否為本人操作；

如果關(guān)注 AI 行業(yè)，重點(diǎn)閱讀AMD和Cadence的兩篇深度報(bào)道。

如果說上一個(gè)整理本地文件的案例證明了它能動(dòng)手，那么這個(gè)處理復(fù)雜信息流的案例，則證明了它能動(dòng)腦。它不僅僅是在總結(jié)文本，更是在幫你過濾噪音，重塑每天早晨的信息獲取工作流。

場景三：飛書里的影子分身遠(yuǎn)程控制

第三個(gè)場景，是為了解決移動(dòng)決策與桌面執(zhí)行的斷層。這也是開源社區(qū)一直想做，但絕大多數(shù)普通人都卡在內(nèi)網(wǎng)穿透這一步的高階玩法——通過國內(nèi)IM軟件進(jìn)行遠(yuǎn)程桌面控制（Remote ChatOps）。

想象一下：你人在地鐵上，老板突然要在群里要一份服務(wù)器的報(bào)警日志，或者需要立刻跑一個(gè)Python腳本。你手頭只有手機(jī)，但家里那臺(tái)運(yùn)行著LobsterAI的Mac，可以替你完成提取、分析并發(fā)送的動(dòng)作。

整個(gè)配置過程需要去飛書開發(fā)者后臺(tái)跑一趟，雖然步驟稍多，但邏輯非常清晰（以下是手把手保姆級教程）：

步驟 1：創(chuàng)建飛書應(yīng)用

打開飛書開放平臺(tái)（open.feishu.cn），進(jìn)入開發(fā)者后臺(tái)，點(diǎn)擊「創(chuàng)建企業(yè)自建應(yīng)用」。

為了契合網(wǎng)易的廠牌精神，我給它起了個(gè)名字叫有道龍蝦，并在描述里誠實(shí)地寫下：你好，我是有道龍蝦????。

步驟 2：開通機(jī)器人權(quán)限

應(yīng)用創(chuàng)建好后，在左側(cè)菜單找「添加應(yīng)用能力」，把「機(jī)器人」添加上。然后進(jìn)入「權(quán)限管理」，在這里賦予 AI 讀寫信息的權(quán)力。根據(jù)截圖，我們需要開通核心的 API 權(quán)限，比如：獲取與發(fā)送單聊/群聊消息（im:message）、獲取用戶基本信息（contact:user.base:readonly）等。這就相當(dāng)于給 Agent 頒發(fā)了飛書的通行證。

步驟 3：打通 LobsterAI

接下來，我們要把飛書后臺(tái)和本地的 LobsterAI 客戶端綁定。先在飛書后臺(tái)的「憑證與基礎(chǔ)信息」中，復(fù)制 App ID 和 App Secret。然后打開電腦上的 LobsterAI，進(jìn)入「設(shè)置」->「IM機(jī)器人」->「飛書」標(biāo)簽頁，把這兩串秘鑰粘貼進(jìn)去并點(diǎn)擊保存。當(dāng)你看到上方亮起綠色的已連接字樣時(shí)，握手完成。

步驟 4：設(shè)置長連接并發(fā)布（劃重點(diǎn)！）

最后一步，回到飛書后臺(tái)，進(jìn)入「事件與回調(diào)」。這里 LobsterAI 采用了一個(gè)極其優(yōu)雅的方案——推薦使用「長連接」。這意味著你不需要注冊公網(wǎng)域名，不需要配置任何加密策略和復(fù)雜的內(nèi)網(wǎng)穿透（Ngrok 等），直接通過飛書官方 SDK 就能穿透你家的局域網(wǎng)路由器！選擇長連接后，在下方添加接收消息相關(guān)的事件。點(diǎn)擊左側(cè)的「版本管理與發(fā)布」，將這個(gè)機(jī)器人上線。

一切就緒，檢驗(yàn)?zāi)Хǖ臅r(shí)刻到了。

我在手機(jī)飛書上搜到了這只有道龍蝦，隨便發(fā)了幾句你好測試它有沒有鏈接成功。

幾乎是瞬間，電腦端的 Agent 進(jìn)程就做出了響應(yīng)，它在飛書里回復(fù)我：你好！我是 LobsterAI……無論是編程、文件操作、系統(tǒng)管理還是其他技術(shù)問題，我都可以幫忙。

此時(shí)此刻，這臺(tái)鎖屏放在家里的 Mac，實(shí)際上已經(jīng)變成了一臺(tái)聽你指揮的私有服務(wù)器；而 LobsterAI，就是那個(gè) 7×24 小時(shí)坐在顯示器前的替身打工人。你在咖啡廳里只需要用手機(jī)像發(fā)微信一樣下達(dá)指令，它就會(huì)在本地默默把活干完，然后把結(jié)果推送到你的手機(jī)上。

三、 工具首先要?jiǎng)?wù)實(shí)

在體驗(yàn)過程中，我也在思考一個(gè)問題：為什么是網(wǎng)易有道？

回顧有道的歷史，從詞典到云筆記，再到詞典筆，他們其實(shí)一直深耕在效率工具這個(gè)領(lǐng)域。LobsterAI 的底層技術(shù)選型（Electron + React + Typescript）非常務(wù)實(shí)，沒有炫技，而是選擇了最穩(wěn)健的桌面端方案。

更值得一提的是它對安全的態(tài)度。

在 OpenClaw 爆火時(shí)，社區(qū)最大的爭議點(diǎn)就是：我怎么敢讓一個(gè) AI 隨便操作我的電腦？LobsterAI 給出了一個(gè)企業(yè)級的解法：本地化 + 沙箱機(jī)制。 所有的聊天記錄、記憶數(shù)據(jù)（SQLite）都存儲(chǔ)在本地，絕不上云。而對于敏感操作，它支持在隔離的 Linux 虛擬機(jī)（QEMU + Alpine Linux）中運(yùn)行。這種設(shè)計(jì)體現(xiàn)了一種對 AI 的不信任前提。即便模型再智能，執(zhí)行層必須有防呆和隔離設(shè)計(jì)。這或許是大廠做開源產(chǎn)品時(shí)，比個(gè)人開發(fā)者更周全的地方。

結(jié)語：工具的回歸

LobsterAI 是一個(gè)完美的軟件嗎？

現(xiàn)在的 v1.0 版本肯定不是。

在整理微信文件時(shí)，它偶發(fā)過一次路徑識(shí)別錯(cuò)誤；在飛書對話中，如果網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)，響應(yīng)會(huì)有延遲。但它的出現(xiàn)，標(biāo)志著 2026 年 AI 應(yīng)用開發(fā)的一個(gè)重要轉(zhuǎn)折：從模型為王走向落地為王。當(dāng)我們在爭論 DeepSeek 和 GPT-5 誰更聰明時(shí)，LobsterAI悄悄塞給了我們一把鏟子。它不承諾改變世界，它只承諾幫你省下每天整理發(fā)票、回復(fù)郵件、查找文件的那一兩個(gè)小時(shí)。

而在 OpenClaw 掀起的這股本地 Agent浪潮中，LobsterAI 無疑是目前最適合中國用戶上船的那張船票。

在生產(chǎn)力工具這件事上，他們這次真的很認(rèn)真。