自從OpenClaw在AI領域掀起熱潮后，各類以“Claw”為名的創新工具如雨后春筍般涌現。從NanoClaw到ZeroClaw，再到PicoClaw，這些新工具不斷刷新著人們對AI執行能力的認知。就連知名技術專家卡帕西也被這一趨勢吸引，他特意前往蘋果店搶購Mac Mini，只為深入拆解這些爆火的“Claw”工具，探究其背后的技術邏輯。

面對店員的疑惑，卡帕西只是笑而不語。他深知，這些看似普通的設備，即將成為他研究AI執行中樞的重要工具。在成功購入Mac Mini后，卡帕西進行了全面體驗，并給出了高度評價：就像大型語言模型（LLM）Agent代表了LLM發展的新階段一樣，Claws無疑是LLM Agent的又一次重大飛躍。

那么，Claws究竟是什么呢？簡單來說，Claws并非傳統意義上的模型，而是一種能夠自主組織工具、完成完整流程并保持長期運行狀態的AI執行系統。它就像一位超級員工，無需人工干預就能自主規劃、執行任務，并將整個流程閉環完成。與早期的LLM相比，Claws的能力有了質的飛躍。最初的LLM只能進行簡單的對話和問題解答，而LLM Agent雖然能夠使用工具，但仍需人工指導，且只能完成單點、簡單的操作。如今的Claws則徹底擺脫了這些限制，成為真正的“全能選手”。

Claws的核心優勢在于其五大能力的體系化升級。編排能力使任務拆解、步驟規劃和邏輯校驗實現自動化，避免了人工介入；調度能力支持多工具并行運行和資源動態分配，解決了傳統Agent單線程操作的低效問題；上下文管理能力突破了會話窗口的限制，實現了跨場景、長周期的狀態留存；工具協同能力通過標準化協議打通了本地系統、云端API和物聯網設備之間的壁壘；持久化能力則讓AI從單次交互轉向長期運行，支持定時任務和持續監控等長效場景，即使斷網重啟也能繼續未完成的任務。

盡管Claws的執行范式最早由OpenClaw完整驗證并引爆社區，但卡帕西指出其存在明顯短板——代碼量過于龐大，達到40萬行。如此龐大的代碼庫不僅審計難度極高，還容易隱藏漏洞。將私密文件和密鑰交給這樣一個難以完全理解的代碼庫，讓卡帕西感到不安。因此，他更看好那些代碼精煉的Claw變體。

其中，NanoClaw是卡帕西特別推崇的一款工具。它的核心代碼僅4000行，無論是人工審查還是AI分析都能輕松應對。這種精簡的代碼結構不僅便于檢查問題，也方便進行功能修改。更重要的是，NanoClaw默認采用容器化運行方式，為每個任務提供了獨立的保護環境，將其與操作系統隔離，有效防止了代碼泄漏或惡意程序植入。

NanoClaw的操作也極為簡便。例如，用戶若想添加Telegram功能，只需輸入“/add-telegram”指令，系統便會自動修改代碼并完成對接，無需手動調整復雜設置。這種通過AI擴展功能的方式，遠比傳統軟件那種繁瑣的設置流程更加高效和用戶友好，卡帕西對此贊不絕口。

從設計理念來看，Claws類工具采用了一種全新的思路：先構建一個簡單、易修改的基礎版本，再通過AI不斷添加技能，使其逐步滿足用戶需求。這種方法既解決了軟件臃腫的問題，又保證了靈活性和安全性。這類工具大多可以在個人電腦或小型設備上運行，無需將數據上傳至云端，從而降低了隱私泄露的風險。

這一趨勢不僅在國外引發熱議，國內玩家也紛紛加入“抓蝦”行列。香港大學數據智能實驗室推出的Nanobot便是其中之一。阿里云則推出了CoPaw，這款工具的最大特色是能夠接入釘釘、QQ等多款聊天軟件，實現“在哪說話就在哪回復”的便捷體驗。CoPaw既支持本地極簡部署，也能在云端一鍵運行，用戶還可以通過添加自定義Skill來擴展功能，未來計劃開源。

網易的LobsterAI則定位為7×24小時待命的數字員工，主打直接交付結果，能夠自動完成制作PPT、分析數據等復雜辦公任務。它融合了OpenClaw的自主跨應用執行能力，并借鑒了Claude Cowork的直觀圖形用戶界面（GUI），徹底摒棄了復雜的命令行操作，目前已全面開源。作為第一個被OpenClaw官方列為主推的國產模型，Kimi基于K2.5推出了Kimi Claw，主打云端托管、無需本地安裝，可直接在瀏覽器中運行。它對接了ClawHub社區超過5000個實用技能，還能關聯用戶本地部署的OpenClaw實例，實現配置與歷史記憶的無縫同步。

隨著這些創新工具的不斷涌現，普通用戶將能夠以更低的成本和門檻使用AI Agent，這無疑將推動AI技術在更廣泛領域的應用和普及。