以金融圈为例，真正用起来的人屈指可数。原因很简单：部署繁琐、缺乏金融数据、不懂投研逻辑。

对于每天和研报、财报、会议纪要打交道的分析师来说，通用 AI 工具就像一把没有刀刃的刀 —— 看着炫酷，实则切不动肉。

现在，一款专为金融人打造的 AI 工具来了，它就是 AlphaClaw。

在拿到 AlphaClaw 内测资格之后，我们花了一周时间深度体验。结论是：这可能是目前最接近「AI 分析师」的产品。

AlphaClaw 是什么？

AlphaClaw 是熵简科技推出的金融投研 AI 工具，搭载于 AlphaEngine 平台。

如果说上一代 AI 投研工具是有问必答的 AI 助手，那么 AlphaClaw 则完成了向「自主执行」的进化 —— 它是一位能够独立跑通复杂投研工作流的 AI 分析师。

它不只是回答问题，而是直接交付结果：Excel 表格、回测报告、研报点评，一条龙搞定。

一手实测：三个硬核投研场景

场景一：让巴菲特帮你选股

这是最让我惊艳的功能。

我把珍藏多年的伯克希尔股东大会纪要（3200 多页）喂给 AlphaClaw，让它提炼巴菲特的投资逻辑。

提示词：这是伯克希尔过去 10 年股东大会的文字实录，仔细阅读全文，总结出巴菲特的投资逻辑，整理成 Skill 给我。

几分钟后，AlphaClaw 生成了一个名为「Buffett Investment Philosophy」的 Skill，涵盖能力圈原则、护城河评估标准、财务舞弊识别等核心要点。

更绝的是，你可以直接用这个 Skill 来分析当前市场。

提示词：使用这个 Skill，站在巴菲特角度分析霍尔木兹海峡禁运对全球能源体系的冲击，提出资产配置建议，生成自选股清单并保存为 Excel。

AlphaClaw 会调用刚创建的 Skill 作为分析框架，结合 AlphaEngine 平台内置的研报数据，输出一份完整的投资建议 —— 不是空泛的「建议关注能源板块」，而是具体到标的、逻辑、风险点。

我甚至让它读完《金融炼金术》、《投资最重要的事》，分别生成了索罗斯、霍华德・马克斯的投资逻辑 Skill。以后遇到任何市场事件，可以召集这些「投资大师」 开个专家会审。

场景二：给基本面投资者插上量化的翅膀

这是为「有想法但不会写代码」的投资者准备的。

很多基本面投资者有独特的选股逻辑，但因为不懂 Python、不会回测框架，只能让这些灵感停留在脑海中。

AlphaClaw 可以弥合这个鸿沟。

提示词：帮我梳理最新 1 个月有价值的金工量化报告，筛选出 3 个最有价值的量价因子。

它会自动检索平台内的金工研报，帮你筛选出凸显性因子、行业拥挤度因子等。

提示词：帮我实现成代码，应用于我的自选股票池，保存成 Excel。

一段文字，AlphaClaw 就能输出完整的 Python 代码，把投资灵感变成可回测的量化策略。

这意味着什么？巴菲特帮你选股，量化因子帮你择时，主观和量化的结合，从未如此简单。

场景三：年报季的救星

年报季是分析师的噩梦：上市公司扎堆发财报，听完会议还得熬夜写点评。

AlphaClaw 可以成为你的「投研分身」。

提示词：这是我之前写的几篇业绩点评，把我的写作风格总结成 Skill。

喂几篇你写过的点评，它就能学会你的遣词造句、段落结构、分析框架。

提示词：模仿我的风格，帮我批量生成所有自选股的业绩点评。

输出的点评 100% 按你的风格生成，数据来源于平台内置的研报和公告，你只需要做最后的审核和调整。

年报季的苦，让 AI 帮你吃。你可以把节省的时间，投入到更有价值的深度思考中。

为什么是 AlphaClaw？

市面上 AI 工具那么多，金融人为什么选择 AlphaClaw 呢？

两个字：数据。

投研的本质是「数据 + 逻辑」。没有数据，再强的 AI 也只能输出「正确的废话」。

AlphaClaw 内置了 AlphaEngine 平台的投研数据库，日更资料近万篇，包括但不限于：

全量内外资券商研报库

• A 股、港股、美股上市公司会议纪要库

• 行业点评资讯库

• 专家访谈纪要库等等

这是它和 OpenClaw 最大的区别和优势 —— 不是在通用知识上回答问题，而是基于专业金融数据做分析。

数据安全：本地优先

金融行业，数据即资产。很多机构不敢用 AI，就是担心数据泄露。

AlphaClaw 采用「Local-First」架构：

• 个人知识库（私有笔记、内部纪要）在本地完成向量化处理

• 你沉淀的投资逻辑 Skill 仅在本地运行

• 物理隔绝云端，杜绝数据泄露风险

你的投资策略不会成为大模型的「训练语料」，AlphaClaw 是一款真正可以在本地环境下放心使用的专属私密参谋。

展望未来金融人和 AI 的共生关系

体验一周下来，AlphaClaw 给我最大的感受是：

它不是在「帮你查资料」，而是在「帮你干活」。

查资料是 ChatGPT 就能做的事。但把资料变成 Excel、变成代码、变成可执行的策略，这才是金融从业者真正需要的。

当然，它也不是万能的。复杂的估值模型、需要大量行业 know-how 的判断，AI 还替代不了人。但它确实可以把分析师从繁琐的案头工作中解放出来，让人去做更有价值的事。

正如熵简科技 CEO 费斌杰所说：「让研究回归思考」。AlphaClaw 的定位是赋能专业投资者成为「一人投研团队」。

如何体验 AlphaClaw？

正如上文所说，AlphaClaw 搭载于 AlphaEngine 平台。因此，如果你是 AlphaEngine 现有用户，登录官网下载桌面端即可使用。

如果你还不是用户，目前官方开放了首批 1000 个体验名额，先到先得，仅限机构投资者，个人投资者暂无法使用。

下载地址：www.alphaengine.top

AI 投研时代已经到来。问题不是「要不要用」，而是「谁先用起来」。

在信息平权的 AI 时代，如何构建专属于你的个人投研壁垒？

如何应用 Skill，让你的投研数字分身帮你 24 小时打工？

熵简科技 CEO、AlphaEngine 主理人费斌杰讲在本周四晚 19:30，进行主题分享，欢迎感兴趣的投研专业人士参加。

一只金融龙虾！AlphaClaw来了最先出现在AI Weekly。

浏览器，正在成为 AI 落地最重要的战场。

去年 10 月，OpenAI 推出 AI 浏览器 Atlas，奥特曼将其定义为「十年一遇的机会」，放言要「改变 30 亿人使用互联网的方式」。

Google DeepMind 推出「Project Mariner」，打出的口号就是「探索人机交互的未来，从浏览器开始」。

微软把 Copilot 塞进 Edge，Google 把 Gemini 嵌入 Chrome，苹果也在 Safari 层加速布局 AI 能力。

各大科技巨头不约而同盯上这块蛋糕，因为浏览器是现代人使用时间最长的应用之一。我们在这里搜索、阅读、工作、娱乐，几乎所有的信息消费都在此发生。AI 若要真正融入日常，浏览器是绕不过去的入口。

但把 AI 塞进浏览器，和真正做一款 AI 浏览器，是两回事。前者是在旧框架里打补丁，后者是重新想象人与信息之间的关系。

光年之外团队，选择了后者。

他们推出的 Tabbit AI 浏览器，集浏览、搜索、对话、执行于一体，将 AI 能力与浏览器深度融合，通过智能代理、沉浸式 AI 对话、智能标签管理和新一代收藏夹等功能，试图重塑用户处理网络信息的方式。

目前，Tabbit AI 浏览器已全面开启公测，访问官网即可免费下载体验，无需邀请码。

链接：https://www.tabbit-ai.com/

一手实测：Tabbit 到底好不好用？

拿到 Tabbit 的第一感受是，它比想象中克制。界面没有堆砌过多功能，甚至和普通浏览器差别不大，直到开始真正用它工作。

在进行各项功能实测前，我们先来看看 Tabbit 的小巧思。

它提供全面的外观自定义功能，包括 8 种预设主题色选择、深色 / 浅色模式切换、毛玻璃效果调节。

我们可通过新标签页的「自定义颜色」按钮或设置菜单中的「外观」选项访问主题设置，快速调整浏览器整体配色和视觉风格。

对话：让 AI 真正融入浏览场景

大多数人使用 AI 的方式都很割裂，在浏览器里读到一篇文章，想让 AI 总结或追问，只能手动复制粘贴，切换到另一个 AI 应用。这种操作每天发生很多次，每一次都打断当前的阅读思路。

Tabbit 熟稔这一痛点，推出对话功能，只需点击右上角「Chat」图标，就能在浏览器内唤起对话栏，直接针对当前网页提问、总结或分析。

比如让它总结 The Verge 一篇关于「谷歌推出 Nano Banana2」的报道，Tabbit 思考片刻后，便整理出文章的核心主旨、关键要点与结论建议，条理清晰，让人在最短时间内掌握报道主要内容。

如果觉得侧边栏影响网页浏览，还可以一键切换到浮窗模式：

Tabbit 内置 DeepSeek、Doubao、Kimi、Qwen、LongCat 等多款模型，我们可根据自身需求随意切换调用。

目前市面上的 AI 浏览器几乎都有对话功能，但 Tabbit 的差异在于，对话框支持 @引用任意已打开的标签页、标签组和收藏夹，还支持上传本地文件与图片。

比如，打开三篇机器之心关于最新大模型的报道，涵盖谷歌 Gemini 3.1 Pro、Grok 4.2、Claude Opus 4.6 与 GPT-5.3-Codex 四款大模型，内容繁杂，我们 @这几个标签页后，让 AI 从价格、功能等角度整理一张对比表格，Tabbit 便从核心特色、智能体功能、基准测试表现、定价以及主要应用场景等方面逐一梳理，一目了然。

妙招：把高频操作变成一键指令

对编辑来说，工作中充斥着大量重复性 AI 任务，写完文章生成各类平台版本，遇到英文专业词汇要翻译并加注解释等。任务本身不难，但每次重新输入一长串提示词，既麻烦又容易出错。

Tabbit 的妙招功能可以把常用的 AI 指令保存为快捷命令，支持提示词妙招、脚本妙招和智能代理妙招三种类型。

先来说说提示词妙招。我们创建一个「微博文案生成大师」妙招，设置好提示词后，只需在对话框中输入「/」，即可唤起已创建的妙招，一键生成微博爆款文案。

脚本妙招则可以用自然语言描述想要的页面效果，Tabbit 自动生成并运行脚本。

比如将机器之心网页官网改成 QQ 空间复古风格：

或者一键提取 The Verge 文章的封面图：

甚至干活干累了让它直接生成一款可玩的超级玛丽小游戏：

如此一来，原本只属于开发者的「定制网页」能力，普通用户同样可以拥有。

智能代理：把「体力活」交给 AI 去做

市场调研、旅游规划大概是最消耗精力的任务之一。打开搜索引擎、逐一浏览网页、筛选有用信息、在文档里记录整理，整个过程少则一两个小时，多则耗去半天。

现在我们只需用自然语言描述任务，Tabbit 的 Agent 会自动规划搜索策略、访问相关网站、筛选有效信息、整合分析数据，最终输出一份完整的报告。

我们测试了一个典型的调研任务，让 Tabbit 草拟一份关于国内最新主流 AI 视频生成产品的分析报告。

拿到任务后，Tabbit 就开始搜集资料，逐篇阅读并提取重要信息，同时将已打开的资料都保留在标签栏，方便我们后续回顾。

Tabbit 最终生成的报告有表格、有市场趋势与行业洞察，还有竞争格局总结，为防止胡说八道，每个关键点都附带信息来源。

收藏：让每一个书签都有记忆

传统浏览器书签本质是一个 URL 列表。时间一长，只剩一个标题，完全想不起当初为什么收藏、页面里有什么内容。很多人的收藏夹就像一个数字垃圾桶，东西越攒越多，却几乎不翻看。

Tabbit 的收藏功能不只保存链接，还完整保存网页内容，并由 AI 自动生成摘要，我们无需点开就能快速回顾核心信息。

搜索也更智能，即使标题和描述里没有搜索关键词，Tabbit 也能通过语义理解找到相关页面。

比如我们搜索「翻译」，它立马筛选出收藏夹中所有与翻译相关的工具和内容。

网页上的任意图片、图表或文字片段，都可右键直接收藏，无需保存到本地、新建文件夹、命名文件。所有收藏内容自动云同步，换设备后登录账号即可无缝续用。

要是收藏夹乱糟糟，里面有大量未分组标签页，我们还可以用它一键整理。

此外，在任意界面对话时，我们都可以直接 @ 收藏夹内容发起提问。

比如在查看 Block 裁员报道时，联想到此前收藏的「IBM 因 AI 能写 COBOL 代码致股价暴跌」这一新闻，@收藏夹，输入关键词「IBM」，选中后下指令「总结这两篇报道」，Tabbit 即可提炼出两篇文章的核心信息，归纳出其中的共同主题。

标签管理：给混乱的工作区一个秩序

同时打开几十个标签页，是信息工作者的日常。传统浏览器的水平标签栏一旦超过十几个页面就开始拥挤，每个标签缩成一个小图标，想找某个页面只能一个个猜。

Tabbit 的垂直标签栏将所有标签页在左侧纵向排列，即便打开数十个页面，每个标签的完整标题依然清晰可见。

标签页智能分组功能则可一键按内容自动归类，工作区瞬间清爽有序。

标签组还支持保存与恢复。整理好的一组相关网页，随时可关闭保存，需要时一键恢复。配合云同步，在公司整理好的工作场景，回家登录账号就能继续，工作节奏不被打断。

总体来说，Tabbit 是在真的解决问题。对话、妙招、Agent、收藏、标签管理，每一项功能都指向用户在浏览器里真实遭遇的摩擦。它把 AI 能力悄悄嵌进原本就发生的工作流里，让原本需要多个工具接力完成的事情，在一个窗口内流畅走完。

当然，作为仍在迭代中的产品，部分功能在复杂任务下偶有停顿，还有进一步打磨空间。但就目前来看，Tabbit 已经悄悄改变了一些使用习惯，而习惯一旦被改变，就很难再回头。

为什么 AI 浏览器变得至关重要？

AI 为什么要从浏览器切入？AI 需要场景，场景需要数据，而浏览器恰恰是数据最密集、场景最丰富的地方。

过去我们说 AI 助手，默认形态是一个独立的对话框，我们输入问题，它输出答案，然后再回到原来的工作界面继续操作。这种「来回搬运」的模式，本质上是 AI 与信息世界之间的割裂，只是很多人已经习以为常。

正在重新设计这件事的人，切入角度各有不同，但方向高度一致。

Perplexity AI 的 Comet，基于 Chromium 深度集成 AI 能力，可跨标签页汇总信息、对高亮文本即时提问，让 AI 理解我们当前正在看什么。

OpenAI 的 Atlas，背靠 ChatGPT 整个模型生态，试图把对话工作流直接嵌入浏览操作。

开发者 Dominik Kundel 在 X 上写道：「有了 ChatGPT Atlas，每个编程应用现在都变成了 Vibe 编程应用。」

此外还有 Arc 团队战略转型后的新作 Dia，以及在 GitHub 年度开源项目中名列前茅的 Zen Browser。

这些产品指向同一个判断：浏览器正从信息展示工具，进化为能够理解、分析、执行的智能 Agent。

有评论者这样描述这场变化：这已经不只是「我选哪个浏览器」的问题，而是「我成为哪个 AI 生态的一部分」的问题。当浏览器开始深度绑定某个 AI 模型体系，用户的选择就不再只是界面偏好，也在某种程度上选择了自己的信息处理方式和工作方式。

对于重度信息工作者而言，AI 浏览器带来的效率提升是真实的，不用在浏览器、AI 工具和各种插件之间反复切换，整个信息获取、分析、整合的流程可以在同一个环境里完成闭环。

从更大的视角来看，AI 浏览器的演进方向，其实是在回答一个根本性的问题：在信息过载的时代，人与信息之间应该建立一种什么样的关系？过去的答案是搜索引擎、各种内容聚合工具。而现在，答案或许正在向 AI 浏览器收拢，一个真正理解我们的意图、帮我们筛选、整合、执行的智能界面。

结语

光年之外团队前身是一家大模型创业公司，2023 年被美团收购后，成为美团内部独立 AI 应用探索部门。

Tabbit 是他们在 AI 浏览器方向上的一次重要尝试，从目前的产品完成度来看，已经展现出相当清晰的产品思路和扎实的执行力。

Tabbit 所代表的 AI 浏览器路径，或许才是人与信息关系演进的下一站。

神隐许久的光年之外，造了款AI浏览器Tabbit，能打吗？最先出现在AI Weekly。

工具名称：LobsterAI

工具地址：https://lobsterai.youdao.com/

OpenClaw 最近是在太火了，春节期间，Chris 花了两天时间折腾 OpenClaw。

不是夸它，是字面意义上的“折腾”。下载、安装、配置环境变量、填 API Key、对着终端敲命令……大半天时间耗在一个 401 报错上。

就在我快要放弃的时候，刷推特刷到网易有道发了新东西：LobsterAI（有道龙虾）。

宣传语很简单：中国版 OpenClaw，不需要命令行。

这句话太吸引我了。于是去官网下了个安装包，直接安装打开。没有终端、没有 curl、没有环境变量。整个过程和装一个普通聊天软件没有区别。

一、什么是有道龙虾？

官方定义：一个 7×24 小时帮你干活的全场景个人助理 Agent，简单来说，就是一只有脑有手的 AI 员工，不只是有脑子的 AI 聊天助手。

传统的 AI Chatbot 只能回答问题、给建议。你让它做个 PPT，它给你一串步骤。你让它分析数据，它给你一堆思路。

但具体的活儿，还得你自己干，LobsterAI 不一样的地方在于：它能自己动手，比如：

• 打开 Excel 分析数据
• 调用 PPT 模板生成演示文稿
• 启动浏览器搜索信息
• 操作网页自动化流程
• 整理文件夹、重命名文件

你只需要说「要做什么」，剩下的让它自己搞定。

二、和 OpenClaw 有什么区别？

很多人会把 LobsterAI 和 OpenClaw 拿来比较，这很正常——它们的核心思想确实很像：

LobsterAI 不是 OpenClaw 的竞品，而是它的“快速入门版”。

原版 OpenClaw 对极客来说很爽，但对普通用户来说，门槛确实高。LobsterAI 把这套能力打包成一个普通人也能用的产品，这才是它的价值。

三、它有什么能力？

LobsterAI 的核心是“技能系统”。目前内置了 18+ 个专业技能：

文档处理

• docx — Word 文档生成与分析
• xlsx — Excel 数据分析与公式计算
• pptx — PPT 自动生成
• pdf — PDF 内容提取与结构化

网络能力

• web-search — 实时网络搜索
• playwright — 浏览器自动化

创意开发

• frontend-design — 前端界面设计
• develop-web-game — 网页游戏开发
• create-plan — 项目计划拆解
• skill-creator — 自定义技能生成器

其他能力

• 定时任务 — 每日新闻收集、邮件整理
• 持久记忆 — 跨会话记住用户偏好
• 远程操控 — 通过钉钉、飞书手机远程控制电脑

这些技能不是简单的「提示词」，而是真正的可执行模块。

比如启用 xlsx + docx 技能后，你上传一份销售数据表，说“分析 Top 10 产品销售趋势，生成包含图表的月度分析报告”。它会完成完整的数据读取 → 指标计算 → 图表生成 → 文档输出流程。

这才是真正的 Agent 执行链路。

四、怎么上手？

1.下载安装

访问官网 lobsterai.youdao.com，下载对应系统的安装包（macOS 和 Windows 都支持，Intel 和 Apple Silicon 版本分开）。

双击安装，和装普通软件一样简单。

2.配置模型

打开设置，左边一列模型供应商：DeepSeek、Moonshot、Qwen、智谱、MiniMax、Ollama……

选一个你常用的，填 API Key，点「测试连接」。看到绿色的「连接成功」就行了。

没有 curl，没有环境变量，点几下按钮就完事。

3.启用技能

在技能管理页面，勾选你需要的功能模块。日常办公的话，docx/xlsx/pptx 基本够了。

4.开始干活

直接在对话框里输入需求，它会自动规划并执行。

5.连接飞书/钉钉（可选）

如果你想手机远程操控电脑，可以在设置里配一下飞书或钉钉机器人。流程也不复杂：创建应用 → 配权限 → 选长连接 → 填 App ID 和 App Secret → 测试连通性。

搞定之后，你在手机上发条消息，家里的电脑就开始干活了。比如 Chirs 配置了飞书机器人，这时候就可以在手机或电脑版飞书，给机器人安排任务：

五、真实场景举例

让我说几个真正能派上用场的场景：

场景一：老板临时要报告

当我们需要使用 Excel 表格数据制作报告通常都需要经过下面的流程：

• 打开 Excel，手动筛选数据
• 画图表
• 写 Word 报告
• 老板说改一下，再来一遍

耗时通常在 1–2 小时，而使用 LobsterAI 的话：

1. 上传数据表格
2. 输入：“分析这篇文章的阅读量数据，生成包含图表的分析报告”
3. 等待 5–10 分钟

老板说“改成饼图，增加分类维度”，继续对话迭代就行。

场景二：远程操控办公

你在咖啡厅，突然想起来家里电脑上有个文件要处理。打开手机飞书，给 LobsterAI 配置的飞书机器人，发个消息，它就帮你搞定。不用远程桌面，不用 VPN，一句话的事。

场景三：自动信息收集

设置一个定时任务：每天早上 9 点自动收集 Reddit 内容、行业新闻，整理成摘要发给你。

之后你就不用刷各种信息流了，早上打开手机直接看结果。

场景四：学习辅助

丢一堆学习资料进去，让它自动提炼知识点、整理笔记、根据你的进度生成练习题。这已经不是普通的“AI 助手”了，这是任劳任怨的“数字员工”。

六、安不安全？

很多人看到「AI 控制电脑」这六个字，第一反应是：这玩意儿安全吗？

LobsterAI 在这块做了三层防护：

1. 本地优先策略

• 所有聊天记录存储在本地数据库
• API Key 只存在本机
• 可用 Ollama 本地模型完全离线运行

2. 沙箱隔离执行

提供三种执行模式：

• 自动（优先沙箱） — 平衡效率与安全
• 本地运行 — 最高效率
• 仅沙箱 — 最高安全级别

沙箱环境下：

• 独立 VM 运行
• 限制本地文件访问
• 网络请求受监控
• 自动检测危险操作

3. 敏感权限控制

所有敏感工具调用需要用户明确批准后才能执行。也就是，它干活，你盯着；危险动作，你说了算。

七、开源免费

2 月 19 日，有道龙虾在 GitHub 正式开源，MIT 协议。短短几天，Stars 突破 2000+，Fork 200+。

网易把这东西开源出来，挺有意思。这说明他们不打算靠这个收费，而是想和社区一起打磨，把它做成一个真正好用的生产力工具。

对于用户来说，这是个好消息：免费、开源、安全可控。

写在最后

去年，大家还在讨论 AI 能不能聊天。

今年，话题已经变成“AI 能不能干活”。

从「对话」到「做事」，一词之差，对大众来说绝对是两个时代。

LobsterAI 给我的感觉是：大大降低大家使用类似 OpenClaw 这类 AI 助手的成本，让每个人都可以有一个自己专属的 AI 员工，也是非常好的普及 AI 的方式。

让它能够根据你的要求，AI 自己打开浏览器、输入关键词、翻找结果、整理成文档，不是简单的回答问题，而使真正帮你干活。

最后，Chris 觉得，现在的大模型 Chatbot 和 LobsterAI 的区别，就是顾问和员工的区别。一个只长脑子，一个有脑有手。

2026 年，可能是 Agent 元年。大家赶紧一起来抓虾吧。

官网：https://lobsterai.youdao.com/

GitHub：https://github.com/netease-youdao/LobsterAI

有道 LobsterAI：中国版OpenClaw，能聊天能干活，你的7×24小时AI数字员工最先出现在AI Weekly。

Claude Cowork 到底有多强？

永久记忆：AI 记住你的一切

过去与 AI 对话，聊完即忘；如今，Claude Cowork 能长期保存你的工作习惯、项目背景，甚至未完成的文档草稿——真正实现“上下文感知”。

Cowork 模式：不是聊天机器人，是数字同事

它不再需要你反复追问。只需一句话下达任务：

• “分析这份财报”
• “给这个 PDF 加上电子签名”
• “帮我排查这段代码的 bug”

AI 自动拆解任务、执行流程，并将结果直接交付给你。开发团队更是“凡尔赛”地表示：从规划到落地，全程仅用10天，所有代码均由 Claude Code 自动生成。人类的作用？指点方向 + 验收成果。

然而遗憾的是，Claude Cowork 仅对付费用户开放。正当大家为此惋惜时，开源社区再次展现了惊人能量。

Eigent 出山：免费、本地、可魔改的“平替王者”

就在 Claude Cowork 发布当天，一个名为 Eigent 的开源项目悄然上线，并宣布 100% 开源。不到一周时间，GitHub Star 数突破 5,513+，周增长速度仅次于 anomalyco/opencode 和 obra/superpowers，堪称“火箭式蹿升”。

目前已收获 10.8k+ Star，成为全球首个开源多智能体工作流桌面应用。

Eigent 基本信息一览

Eigent 能做什么？

Eigent 定位为 全球首个多智能体协作的工作流桌面应用。所谓“多智能体”，意味着你不再是雇佣一个 AI 助手，而是组建了一支 AI 团队：

• 开发 Agent：写代码、运行命令、调试 Bug
• 搜索 Agent：全网爬取资料、提取关键信息
• 文档 Agent：撰写报告、管理文件结构
• 多模态 Agent：识别图像、处理音频

核心亮点：

 支持自定义模型
无论你是想用 Claude、GPT、还是本地部署的 Llama，都可以无缝接入。

 MCP 工具集成
为 AI 团队配备“装备”：浏览器、Notion、Google Workspace、Slack，甚至企业内部 API 都能连接。

 人工介入机制
当 AI 遇到不确定情况时，会自动请求人类干预，避免“误删数据库”等灾难性操作。

 覆盖日常办公刚需场景

• 整理重复文件
• 为 PDF 添加签名
• 从银行流水生成报表
• 行业调研、行程规划……

上手超简单：三种部署方式任你选

只要甩出需求，AI 团队就会自动拆解任务并执行。

1⃣ 云版本（推荐新手）

直接访问 eigent.ai 注册账号，所有模型、API、存储均由官方托管。适合个人用户或小型团队快速试用。

点击注册 → 登录 → 开始使用，三步搞定。

2⃣ 自托管（社区版）——数据完全掌控

适合对隐私要求高的用户或企业。安装极其简单，两条命令即可启动：

git clone https://github.com/eigent-ai/eigent.git
cd eigent
npm install
npm run dev

前提条件：

• Node.js 18～22 版本
• Python 环境（需运行 uv sync 更新依赖）

完整安装指南详见 README，手把手教学，小白也能轻松上手。

3⃣ 企业版（定制服务）

需要 SSO 单点登录、权限控制、SLA 保障？直接联系商务团队，享受企业级支持和服务。

与 Claude Cowork 对比：谁更胜一筹？

总结一句话：核心功能对标，但 Eigent 免费、本地、可魔改，性价比爆棚！

Eigent 的不足之处

尽管强大，Eigent 当前仍存在一些局限：

• 暂无“永久记忆”功能，依赖模型原生上下文能力
• 迭代速度快，但稳定性略逊于官方产品
• 语音模式、Pixelate 等高级功能尚未完全同步

不过，这些短板正在被快速补齐。得益于活跃的开源社区，Eigent 的发展速度远超预期。

结语：开源再次证明“好东西应该人人有份”

Anthropic 以 Claude Cowork 为 AI 办公开了个好头，但开源社区用实际行动告诉我们：真正的创新，不该被锁在付费墙后。

Eigent 不仅功能硬核、增长迅猛，而且门槛极低。无论你是想体验 AI 办公的未来，还是希望在内网部署安全版本，甚至想要二次开发搞点新花样，它都能满足你。

 GitHub 地址：https://github.com/eigent-ai/eigent
 立即尝试，开启你的 AI 协作新时代！

 关键词：AI办公、多智能体、开源项目、Claude Cowork、Eigent、CAMEL-AI、自动化工作流、AI助手、本地部署、隐私可控

一周狂揽 5,513+ Star！开源版“Claude Cowork”横空出世，AI办公迎来新纪元最先出现在AI Weekly。

Anthropic近期推出的Claude Cowork研究预览版，宣称要为职场人配备“全能数字助理”。官方演示中，文件整理、周报生成、自动归档等功能令人眼前一亮，但门槛同样显著：仅限Claude Max高级会员，且仅支持macOS系统。Windows用户与非会员群体只能望洋兴叹。

开源社区的反应却快如闪电——在官方发布后短短数日，GitHub已涌现名为Claude-Cowork的开源项目（由DevAgentForge团队主导），不仅复刻了“桌面AI助手”核心理念，更以完全开源免费的特性实现关键突破。

一、核心定位：Claude Code的现代化GUI外壳

1. 仅限终端操作，对非技术用户不友好
2. 无多任务会话管理，窗口关闭即丢失上下文

二、四大核心优势（技术解析）

优势	官方方案	开源版Claude-Cowork	用户价值
交互方式	黑色终端（Terminal）	现代化桌面App	实时流式输出（类ChatGPT体验） 代码智能高亮 状态可视化指示灯
API兼容性	仅限Anthropic模型	支持第三方Anthropic协议模型	复用～/.claude/settings.json配置 国内开发者可接入本地/第三方模型（绕过网络限制）
平台覆盖	仅macOS	全平台支持（macOS/Windows/Linux）	Electron框架实现跨平台 Windows用户可自行编译运行
会话管理	无	内置SQLite数据库会话管理	多项目独立会话 支持暂停/继续/切换

三、典型应用场景

四、使用指南（技术向）

前提条件：需预先安装并配置官方Claude Code（底层能力依赖）
安装方式：

# 方案1：直接下载预编译安装包（Mac优先）
# 方案2：源码编译（支持全平台）
git clone https://github.com/DevAgentForge/Claude-Cowork.git
cd Claude-Cowork
bun install
bun run dev  # 开发模式

五、理性观察：开源版 vs 官方版

关键结论：

虽非官方“全能助理”，但开源版精准切中开发者痛点——提供更友好的编程界面，突破平台与模型限制，并显著降低AI操作门槛。对国内开发者而言，它不仅是“替代品”，更是绕过网络与支付壁垒的救命通道。

结语

当官方产品被平台与付费墙限制时，开源社区用代码证明：需求即动力。Claude-Cowork的诞生，不仅是一次技术复刻，更是对“AI工具民主化”的一次有力实践——无需等待，代码即解决方案。

开源版Claude Cowork：打破官方垄断的免费桌面AI助手最先出现在AI Weekly。

别急，今天给你们安利一款国内免翻、完全免费的本地 AI 智能体 ——Aipy（爱派）！开源本地 + 不用写代码 + 多场景实用，简直是普通人的 AI 劳动力神器

核心优势拉满

国内免翻：本地运行，不用科学上网

完全免费：注册用邀请码领 350 万 Tokens（邀请码：4zfb）

零代码操作：大白话描述需求，AI 自动生成 / 执行代码

智能体集市：量化研究、P 图、PPT 生成等工具一键安装

AiPy 把 AI 大模型和 Python 程序生态融合到了一起。你完全不需要懂代码，只要用大白话描述需求，它就会在后台自动生成、调试并执行程序，最后直接把完整结果交到你手上。

爱派的界面非常简单：左侧聊天输入需求，右侧实时运行并展示结果。你只管说要做什么，它会自动生成并执行代码，完成从指令到结果的完整闭环。

实测场景超实用

量化研究：免费查 A 股 / 美股 / 港股历史数据，输入股票名自动生成技术分析报告

市面上的股票分析工具，大多都需要付费，而爱派内置了 A 股、美股、港股全部上市公司的历史行情数据，并且可以免费使用。

在「智能体集市」中安装 “量化研究”，点击“去使用”，只需要告诉它你想分析哪只股票，它就会从技术指标、估值水平、趋势状态等多个角度给出一份综合分析结果。

需要强调的是，AI 给出的分析更多是参考和学习工具，最终的投资决策仍然要由我们自己来做。

批量 P 图：上传照片文件夹，一句话让 AI 批量修图

先去「智能体集市」中安装 “图片生成”，再点击去使用。

让爱派帮我把文件夹里面的小狗批量P成我想要的样子，它能轻松理解自然语言，不需要复杂的提示词。

分分钟就完成了我的任务，不需要我写任何一行代码。生成的图片效果也非常的好。

PPT 生成：一句话需求 + 联网搜索，分分钟搞定结构清晰的 PPT

爱派在 PPT 生成上同样很能打。只需要在「智能体集市」中安装 “PPT 生成”，点击“去使用”，再用一句话说明需求即可。

比如我想要让它帮我做一个“小米17Ultra的介绍”，作为最新发布的产品，AI知识库可能没有相关的信息，我们可以开启联网搜索的，让它去实时获取。

片刻之后，一份结构清晰、内容完整、版式干净的 PPT 就生成好了，从信息整理到页面呈现一气呵成，这效率杠杠的。

素材下载：丢链接就能批量下载网站图片，自动分类命名

爱派还能处理一些偏“动手型”的杂活。比如把任意网站里的图片批量下载到本地，只需要把链接丢给它，说明需求即可。

它会自动处理下载、分类和命名，得到的文件依然保持原有清晰度。

如果你对某些任务的效果不满意，还可以手动选择更高级的模型来执行。爱派本身内置了多种大模型，能够根据不同场景灵活切换。

除了前面提到的功能，爱派的智能体集市中还集成了短视频文案生成、浏览器控制、合同审核、视频生成、简历筛选、企业信息分析等多种实用工具，而且相关能力也在持续扩展中。

爱派不仅能帮我们思考，还能帮我们干活。如果你正在寻找一款能长期陪你工作的 AI 工具，爱派值得亲自体验一下。

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使用方式如下：

① 进入AiPy官网：https://www.aipyaipy.com/，下载最新版AiPy客户端。

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开源地址：github.com/knownsec/aipyapp

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