14 天实验
2026 年春节期间，猎豹移动 CEO 傅盛卧病在床 14 天。他没有选择休息，而是把全部时间都花在了中国 OpenClaw 社区所说的"养虾"上——构建、训练和迭代基于 OpenClaw 的 AI 代理。
他从一个名为"三万（Sanwan）"的代理开始。两周结束时，三万已经进化成一个由 8 个专业代理组成的团队，全天候运行，处理从邮件分类到研究摘要再到定时汇报的各种任务。
这次实验产生了 22 万字的对话记录，以及一个明确的结论：OpenClaw 极其强大，但其配置过程对 99% 的潜在用户来说是不可接受的。
问题所在：OpenClaw 的最后一公里
搭建一个可用的 OpenClaw 代理需要：
- •在服务器上安装运行时环境
- •配置一个或多个 AI 服务商的 API 密钥
- •设置权限和安全策略
- •手动安装技能插件
- •调试定时任务、向量记忆和多代理编排
对于开发者来说，顺利的话大约需要 3 个小时。对于非技术用户，可能需要 3 天——或者永远也搞不定。
傅盛意识到，这个"最后一公里"问题是大规模普及的最大障碍。智能已经具备了，基础设施也到位了，但上手体验是断裂的。
EasyClaw 登场
EasyClaw 是猎豹移动对最后一公里问题的回答。它是 OpenClaw 的产品化封装，彻底消除了部署障碍：
- •双击安装：不需要命令行、不需要终端、不需要服务器配置
- •无需 API 密钥：EasyClaw 自带 AI 后端，用户无需注册 Anthropic、OpenAI 或任何其他服务商
- •3 分钟上手：从下载到代理开始工作，不到 3 分钟
- •开箱即用：记忆系统、技能机制、定时自动化和多代理协作全部作为内置功能打包
产品矩阵
EasyClaw 分为三个版本：
- •EasyClaw（国际版）——面向全球个人用户，可在 easyclaw.com 获取
- •EasyClaw Work——面向企业团队，可在 easyclaw.work 获取
- •元气 AI Bot——面向中国国内用户，集成通义千问、DeepSeek、Kimi 等国产大模型，确保符合本地法规并针对中文任务优化性能
国际版基于全球 AI 服务商运行，国内版则针对中国市场进行了本地化，原生支持国产模型。
这对 OpenClaw 的意义
社区中有人将 EasyClaw 等产品视为竞争对手。我们将其视为生态加速器。
OpenClaw 的核心优势在于其开源的灵活性——可以自定义、扩展和自托管。但这种灵活性的代价是复杂性。EasyClaw 这样的产品服务的是那些永远不会打开终端但仍然想要一个能用的 AI 代理的用户。随着需求的增长，这些用户中很多最终会升级到完整的 OpenClaw 体验。
傅盛 14 天的实验还带来了另一个成果：大规模的真实场景压力测试。他提交的 Bug、发现的边界情况以及记录的用户体验摩擦点，都直接推动了 OpenClaw 核心代码库的改进。
养虾文化
"养虾"（养龙虾）这个词已经成为中国科技圈的一种文化现象。OpenClaw 的龙虾吉祥物引起了深刻共鸣——用户把自己的代理当作随时间成长变聪明的数字宠物来养。社交媒体上充满了关于龙虾"性格"、成就和翻车的帖子。
傅盛公开记录了他的养虾历程——配有截图、吐槽和突破时刻——在微博和微信上被转发了数万次。这对 OpenClaw 在中国的知名度提升，比任何营销活动都更有效。
下一步
EasyClaw 仍处于早期阶段，但方向很明确：让 AI 代理对所有人可用，而不仅仅是开发者。如果说 OpenClaw 是 Linux，那么 EasyClaw 想要成为 Ubuntu——同样的底层能力，极大简化的用户界面。
对于 OpenClaw 生态来说，这是一件好事。更多的用户意味着更多的反馈、更多的技能、更多的集成，以及一个更大的社区推动平台向前发展。