3月9日，腾讯旗下全场景AI智能体WorkBuddy正式上线。
这款产品完全兼容近期爆红全球的开源智能体OpenClaw，同时内置了超过20种技能包，能接入企业微信、QQ、飞书、钉钉等办公工具，支持多窗口多智能体并行工作。
更重要的是，它补齐了开源工具最缺的一环，企业级安全与管理能力。
几乎同一时间，小米宣布其移动端智能体Xiaomi miclaw开启小范围封测。这款产品基于小米MiMo大模型，默认接入手机系统级能力，能读短信、管理日历、控制米家设备，甚至能调用27个系统工具。
雷军亲自下场点评，留下四个字：“手机龙虾”。
字节跳动的动作更为密集。火山引擎在同一天上线了ArkClaw，这是一款开箱即用的云上SaaS版OpenClaw，无需本地配置，打开网页即可使用7×24小时在线的AI助手，深度适配飞书。
与此同时，市场消息称抖音将推出首款"龙虾"AI工具DouClaw，一键支持短视频文案生成、脚本优化、字幕自动生成、评论自动回复等功能。
而在几天前，腾讯深圳总部门口排起长龙，上千人携带电脑争相参与OpenClaw的免费安装活动。场面像极了十年前刷安卓系统的极客聚会，有人抱着NAS，有人带着MacBook，还有人拎着迷你主机。
1.动了大厂命脉：从App入口到意图入口
大厂们突然集体押注“养虾”，是因为OpenClaw代表的不是又一个AI工具，而是一种范式的切换。
它不再是“你问我答”的聊天机器人，而是“听懂人话、自己动手干活”的执行智能体，能操作电脑、调用软件、生成报表甚至写代码，这是AI从对话迈向执行的关键一步。
这一步之所以关键，是因为它动摇了过去二十年的互联网根基，App作为服务入口的地位。
过去移动互联网争入口，争的是打开频次和停留时长。微信、抖音、支付宝成为超级App，因为它们占据了用户最先打开、最后离开的位置。
但在AI时代，入口的定义正在改变，用户遇到问题时，第一反应不再是去搜、去刷、去问朋友，而是直接问一个智能体，并把任务交给它拆解、执行、回收结果。
入口不再只是一个图标，而是一套把模型能力、工具调用、数据闭环串起来的任务操作系统。
这背后是更深层的逻辑，谁掌握了用户表达需求的第一句话，谁就掌握了分发生意的权力。
过去用户在电商平台搜商品，在短视频平台刷内容，在社交平台找人聊天。但未来，用户可能只对一只“虾”说一句话，这只虾自己决定调用哪个工具、访问哪个平台、完成哪个任务。
流量分发的权力正在从各个App手中，向那个最先被用户叫起来的智能体集中。
2.大厂布局的另一层逻辑
大厂力推本地部署的智能体，还有两层更深层的考虑。
第一层是消耗算力。过去两年，国内云厂商和科技巨头采购了大量高端算力卡。但如果用户不调用，算力就会闲置。单纯依靠C端用户对话，不仅无法消耗掉如此庞大的算力储备，也无法在习惯了免费的用户那里获得收入。
OpenClaw这类本地部署的智能体，恰好扮演了算力消耗大户的角色。当用户下达复杂指令时，智能体会拆解任务、联网搜索、调用本地软件、识别错误、自我纠正重试。一个复杂任务跑下来，其Token消耗量是普通对话的百倍甚至千倍。
一位AI分析师指出，中国开源模型被OpenClaw广泛采用，一个重要原因就是性价比高，低成本让API调用更频繁，这直接转化为云厂商的现金流。
这就是为什么腾讯等云厂商愿意在楼下摆摊帮用户部署开源智能体。每一次部署，都在用户本地电脑里埋下了一个持续消耗算力的任务执行器。
据IDC调研，已应用大模型及智能体的企业比例从2024年的9.6%快速提升至2025年的47.5%，越来越多的企业正在成为算力消耗的主力军。
第二层是获取数据。过去几年，大模型竞争的核心资源一直是算力和训练数据，但互联网上高质量的公开文本数据已经被各家用得差不多了。
下一代大模型需要知道人类是如何在数字世界中采取行动的，这就是业内极为渴求的任务轨迹数据。
当用户在本地运行智能体，让它代替自己去执行操作时，智能体记录下用户的每一个操作意图和软件交互轨迹。
这些数据一旦回流到云端，将成为大厂训练下一代具备强逻辑推理、强执行能力的智能体大模型的核心壁垒。
这就像特斯拉当年通过数百万辆在路上行驶的电动车收集真实路况数据，最终反哺其自动驾驶算法一样。
从这个角度看，大厂密集推广智能体应用，本质上是一场规模空前的数据众包。用户以为自己白嫖了一个免费的AI劳动力，实际上正在为巨头们提供最高质量的强化学习微调数据。
谁最可能胜出？答案或许不在于谁家的产品功能最全，而在于谁能回答一个更根本的问题，当用户习惯用一句话表达需求时，那个被叫起来的名字是谁。
字节跳动的优势在于规模与分发，它能把AI像内容一样推到用户面前。阿里巴巴的优势在于生态与交易，它让AI融入生活服务的各个环节。腾讯的优势在于社交与关系链，它能让AI嵌入人际互动的缝隙里。
这三条路径没有绝对的对错，但有一点是确定的，入口一旦确立，商业化、数据回流、开发者生态、甚至下一代应用形态都会围绕它展开，后来者想翻盘会越来越难。
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