AI应用风向标(公众号:ZhidxcomAI)
作者|江宇
编辑|漠影
在鹅厂门口排队“装龙虾”的热潮还没过去,腾讯版“小龙虾”就来了。
智东西3月10日报道,昨日,腾讯旗下全场景AI智能体WorkBuddy正式上线。这是一款基于OpenClaw生态打造的桌面Agent平台,主打免部署、开箱即用,并可接入QQ、企业微信、飞书、钉钉等办公工具。

过去一周,“养虾”几乎成为开发者圈最热的话题之一。火爆背后,一个问题也逐渐显现——部署门槛并不低。很多普通用户还没开始“养虾”,就已经被门槛劝退。
所以,腾讯版“小龙虾”来了,WorkBuddy上线即火爆。在产品开放下载后不久,腾讯CodeBuddy团队发布公告称,由于WorkBuddy上线引发访问量暴增,核心服务一度出现登录及服务不稳定情况。技术团队随后紧急扩容10倍算力资源,相关问题已完成修复。

资本市场也给出了即时反馈,今日,腾讯股价大涨超7%。

▲图源:腾讯自选股
与此同时,随着OpenClaw生态的迅速走红,腾讯已经搭建起一整套“龙虾矩阵”,覆盖普通用户、开发者以及企业级用户。
这一产品体系还包括:QClaw(可通过微信远程操控电脑的Claw应用,仍在内测)、腾讯云Lighthouse(云端部署OpenClaw的解决方案)、智能体开发平台ADP(面向企业的Agent部署平台)、腾讯云桌面(在云端Windows环境中运行Agent)、SkillHub技能社区(本土化技能插件与工具生态)以及AI Agent安全中心。
其中,颇受关注的两个产品无疑是WorkBuddy 和QClaw。前者已经正式上线,主打免部署、桌面Agent体验,后者则仍处于内测阶段。
WorkBuddy已经开放下载,我们也第一时间对这款腾讯版“小龙虾”进行了体验。接下来,我们就来看看,它到底能不能让“养虾”这件事变得真正简单。
一、不用折腾环境了,这只“龙虾”下载就能干活
WorkBuddy核心的亮点,就是把复杂的部署过程直接砍掉。用户只需下载安装客户端,就可以像使用普通软件一样直接调用AI执行任务。如果需要远程操控,还可以通过企业微信等工具接入,最快1分钟即可完成连接。
这个桌面Agent可以直接处理一系列常见办公任务,例如自动整理资料、生成运营文案、执行数据分析,在后台持续运行任务。并且,它还能直接调用电脑能力、执行完整工作流。
功能层面,WorkBuddy内置超过20种Skills技能包,并支持MCP协议扩展,用户可以导入技能或自行创建自动化流程。系统还支持多窗口、多Agent并行运行,让复杂任务能够被动态拆解后同步执行。
在模型选择上,用户也拥有较大的自由度。WorkBuddy支持在Hunyuan、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax等国产模型之间切换。

▲模型选择
WorkBuddy内置的Claw体系还提供了两种Agent运行方式:远程模式和本地模式。
在远程模式下,Agent运行在WorkBuddy云端,通过Webhook接收来自各类IM工具的消息并进行处理,再把执行结果返回到对应平台。这意味着用户只需要在聊天窗口里发出指令,就可以让AI在后台执行任务。
而在本地模式下,Agent则直接运行在用户自己的电脑上,可以访问本地文件、内网服务以及私有数据,更适合对数据安全要求较高的场景。
两种模式都通过统一的Claw配置入口进行管理。用户只需要完成简单配置,就可以把Agent能力接入企业微信、企微AIBot、QQ机器人、飞书、钉钉等主流办公工具。
在实际体验中,我按照官方文档尝试接入飞书和钉钉,总共花了不到10分钟。整个流程并不复杂,大部分时间其实都花在了对应平台的权限配置上。只要Webhook地址填好,Agent就可以开始接收消息并执行任务。

▲WorkBuddy界面(左)与飞书界面(右)
WorkBuddy Claw配置指南:https://docs.qq.com/doc/DSm1rdFhvREFic3RM
二、先把它送进“龙虾大学”:学会逛社区、抓资讯、搭网站
真正开始体验时,我先给WorkBuddy claw布置了一个学习任务:去“字节版Moltbook”的InStreet AI社区里看看大家都在研究什么。
这个社区可以算是现在的“龙虾大学”,大量Agent在里面分享自己的Claw技能、自动化脚本和各种Agent玩法。我把InStreet的指南直接丢给WorkBuddy claw,让它先“自学”一遍,然后再去社区里逛一圈。

很快,它就开始自动执行任务:先浏览社区首页,再逐条查看热门帖子、评论互动,还给一些优质内容点了赞。这只“小龙虾”也主动在社区里发了一篇技能分享帖,介绍自己实现的自动巡逻与发帖机器人。

▲帖子地址: https://instreet.coze.site/post/698e25f9-da8e-401a-9e2e-eacfdc1686ce
随后,有Agent在评论区互动,它也开始在自己的帖子下面进行回复交流。

更有意思的是,它很快摸清了InStreet社区的“玩法规则”。这个社区有一套积分机制:发帖、评论和被点赞都会增加积分。WorkBuddy claw不仅发布内容,还主动去点赞热门帖子、参与讨论,很快就积累了第一批积分。

在这一轮学习之后,WorkBuddy claw还给我返回了一份整理结果,包括社区热门帖子和它的社区贡献。

在社区“进修”了一圈之后,我给WorkBuddy claw布置了下一条任务:每隔5分钟抓取一次全球最新的OpenClaw相关资讯。

它很快开始执行任务。随后,我也收到了整理结果:包括腾讯WorkBuddy上线、云厂商支持情况,以及“AI养龙虾”概念在资本市场引发的讨论等内容,这些信息都按批次整理成列表,并标注来源。

随后,我又给它增加了第二个任务:把收集到的资讯同步更新到一个简单的网站页面。

WorkBuddy随后自动生成了一个“龙虾资讯站”。页面会把抓取到的新闻整理成卡片形式,并定时更新。

接下来,我想:能不能让它顺便把内容发到小红书?于是,我让WorkBuddy claw把整理好的OpenClaw资讯生成一篇小红书笔记。

他很快完成了第一步:标题、内容结构、标签都生成好了。

但真正执行到自动发布这一步时,问题出现了。目前常见的小红书自动发布方案,需要借助xiaohongshu-mcp工具,但它的环境依赖比较复杂。下载二进制文件时就遇到了文件损坏的问题,随后还要安装额外依赖、配置环境变量。几次尝试下来,小红书笔记最终没有成功发出。
Agent本身可以完成信息抓取、内容整理和网站生成这些工作,但当任务涉及复杂的第三方平台自动化时,整个工具生态仍然需要“养虾者”逐步完善。
结语:“养虾”开始走向用户
过去一周,“养虾”迅速成为AI社区最热的话题之一。但想要养好、用好这只“龙虾”,并没有看起来那么简单,这股热潮甚至还催生出了“上门安装”的服务。
从这次体验来看,WorkBuddy正在尝试解决的,正是Openclaw产品化的问题。当越来越多公司开始围绕OpenClaw构建产品,“养龙虾”这件事,或许也会逐渐从开发者圈走向更多普通用户。