不用折騰部署 OpenClaw，我用 MiniMax Agent 一鍵養「龍蝦」，還拍了個短劇

春節假期，幫親戚朋友們部署 OpenClaw 成了我一份額外的工作。雖然不一定能真正用上，但這只龍蝦是不得不擁有。

AI 進入我們的工作流，在 OpenClaw 爆火之后，這種感覺變得更加強烈。在「不用 AI 會被淘汰，用了 AI 也像是能被替代」的悖論下，不錯過任何一個能放大自身價值的 AI 工具，讓人陷入了無止境的 FOMO。

越來越多的「龍蝦變體」也涌現出來，但是當被問到打算怎么把這個部署好的 OpenClaw 融入工作流，答案往往又是個未知數。更不用說光是部署好 OpenClaw，就有兩道大關，一是要手動部署和配置復雜的模型 API，二是讓人心疼的額外 API 費用。

今天，更新后的 MiniMax Agent 推出了兩項新功能。

專業度更高，更會干活的 Expert 智能體社區，涵蓋從技術開發、創意寫作到音視頻圖片生成等多模態領域，超過 1.6 萬個專家，且還在持續增長。大多數場景下，我們幾乎都能直接找到現成可用的專家；即便沒有完全匹配的，用幾句話還能快速創建一個自己的 Expert。

另一項新增的 MaxClaw 模式，能讓我們一鍵打通 OpenClaw 生態，而且完全不需要自己配置 API，以及承擔額外的 API 費用，解決了「不知道 OpenClaw 能做什么」和「怎么部署 OpenClaw」這兩個問題。

這也就意味著， 即便是純小白，現在也能擁有開箱即用的專屬 AI 專家團隊了 。

APPSO 也實測了一波智能體專家和 MaxClaw 這兩項新功能，它確實和一般的智能體 Agent 不同，結合了 Skills 的能力和 OpenClaw 的兼容能力，我們直接就能操作飛書、釘釘等即時通訊軟件。

而和市面上不同版本的 OpenClaw 對比，MiniMax Agent 的 MaxClaw 又有了預置的專家智能體，整個體驗會更加友好。

體驗地址

國內版：https://agent.minimaxi.com

海外版： https://agent.minimax.io

超過 1.6 萬個 Experts 的大社區

對于 AI 創作來說，無論是文本還是多媒體，大多數時候用大模型，最痛苦的就是「AI 味太重」或者「廢話連篇」。究其原因，往往是「提示詞不當」、「模型不夠強」，總結在 普通的聊天形式缺乏深度的垂直領域優化。

MiniMax Agent 這次推出的 Expert（專家智能體） 雖然還是在聊天對話里進行，但底層邏輯做了一些改變。它主打即開即用， 提供了針對各種深度垂類場景優化的 Agent 。

MiniMax Agent 內提供了辦公效率、商業金融、教育學習、生活娛樂等上萬個專家

在處理對應垂直領域的任務上，和非專家的單純對話形式相比，專家能交付更專業、質量更高的結果。為了驗證這一點，我們直接從它目前已經 1.6w+公開的 Expert 庫（大部分是用戶創作）里，挑了幾個熱門的場景進行實測。

PPT、網頁、行業分析，AI 開始按場景分工干活

從目前 Expert 社區的使用熱度來看，用戶最先跑起來的，往往還是那些直接指向生產力的剛需場景，比如辦公制作、內容搭建，以及金融與行業分析。

在 MiniMax Agent 首頁，我們點擊左側邊欄的「探索專家」，就能進入已經按場景分好類的專家社區。不同專家不僅標注了能力方向，還能看到背后調用的「子代理」和完整項目指令，相當于把一套成熟工作流直接擺在用戶面前。

找到合適的專家后，點擊「開始聊天」，輸入需求，它就會按既定流程自動推進任務。

股票價值分析專家介紹

在辦公與內容生產場景中，落地頁生成和 PPT 制作依然是瀏覽量最高的一類專家。

我們先測試了 Landing Page Builder 專家。輸入需求：「我要給初中生做一個五代十國歷史的網頁，得讓他們真的能聽進去，內容翔實有考據，一節課 45 分鐘的內容。要解釋清楚、配圖到位、動效得當、沉浸感強，舉的例子能讓他們產生共鳴，再加幾道題檢驗下理解程度。」

整個過程中，專家幾乎不需要額外干預，而是按照預設流程自動完成結構設計、內容填充和頁面生成。

預覽鏈接：https://qvwu1nyvju2u.space.minimax.io/

從最終效果來看，這類 Expert 和傳統 Agent 最大的區別在于，它從邊聊天邊拼湊，轉成了沿著一條完整生產流程在推進，結果的穩定性和完成度明顯更高。

生成的網頁不僅信息完整，畫面和動效也有一定沉浸感，相比過去一些 vibe coding 產品常見的模板化和漸變紫風格，要更克制也更可用。

在偏專業的分析類任務上，Expert 的優勢會更明顯。我們選擇了 McKinsey PPT（麥肯錫風格演示文稿生成）專家 進行測試。按照介紹，它會自動補充數據、圖表以及行業洞察。

實際測試中，我們只輸入了一句非常簡單的需求，「制作一份關于全球機器人市場的10頁幻燈片演示文稿」。但最終生成的 PPT，在信息密度、結構完整度和圖表配置上都沒有明顯縮水，基本具備拿來就能用的初稿質量。

這類場景也很能體現 Expert 的定位，它嘗試把一整段專業工作流程產品化，從增強單次問答的模式里徹底跳了出來。

有了多模態能力的專家，一句話拍出顧北辰的短劇宇宙

還沒聽說過有能生成視頻的通用 Agent 產品，但現在結合多個不同的 Skills、Agents 的專家，輸入一段劇情，直接就能給我們一部短劇。

提示詞：霸總重生在電子廠打螺絲，宮崎駿動漫風格，1-3分鐘視頻長度，臺詞激烈有沖突，劇情跌宕起伏有反轉。

我們使用 AI 短劇導演+攝影+剪輯師專家 進行測試，和一般的視頻生成模型只能產出 5-10s 左右的視頻不同，這個專家能自動生成完整的分鏡，并且把視頻進行剪輯和拼接。

最后生成的視頻，完成度很高，雖然沒能對口型把臺詞一字一句說出來，但是也配了一段應景的 BGM。而且大概率是檢測到了提示詞里面的「宮崎駿」，整個動畫的風格，乃至角色和公司名字，都透露著一股日漫的味道。

簡單對話，每個人都能創建一個專家

如果覺得官方或別人做的專家，還不夠貼合我們的使用習慣和工作場景，MiniMax Agent 也提供了自定義功能，通過簡單的一兩句話就能創建一個專家。

我們完全不需思考什么是 Skill 或者專家，也不用遵守標準文件的規則設置等，只需要通過自然語言交互，就能更方便地把個性化的工作流、SOP 等集成，創建專屬 Expert。

熱點追蹤是媒體編輯一項非常重要的工作，我們在 MiniMax Agent 的專家社區里，也使用過多次熱點追蹤的專家。例如當我們要求它基于輸入的「春晚被機器人刷屏」這個主題，去搜索最新消息和近期熱門話題時；它最后能給我們一份完整詳細的長文，但是不夠個性化。

于是，我們開始自己來創建一個 APPSO 的熱點追蹤。

在探索專家頁面右上角點擊「創建專家」，輸入自己的需求，MiniMax Agent 會自動幫我們完成創建

創建專家的過程是可以連續對話，如果對目前專家的輸出不滿意，我們可以繼續在對話框內要求 MiniMax Agent 進行更新。

創建完成之后，我們只需要發送一句「開始，幫我整理今天的科技快訊」，專家就會給我們 24h 內最值得關注的 AI 消息，并且以早報的文風和格式要求寫好。此外，這些自己創建的專家，MiniMax 還提供了 15 輪免費，即不消耗積分的優惠，體驗門檻更低。

向左滑動查看更多內容， APPSO 自定義的專家，現在可以自主完成一份快訊早報

除了大量可以直接使用和自定義的 Experts，更值得關注的是即將上線的 Marketplace。用戶創建的 Expert，如果被使用，就能獲得相應的積分，可以用來在 MiniMax Agent 里完成更多的任務。

而后續 MiniMax 還將開放專家自行定價，這意味著如果你在某個垂直領域有真正的專業積累，封裝成 Expert 除了分享自用，還可能是一種新的變現路徑。

說白了，一個 Skills 專家的應用商店雛形，已經擺在我們面前了。

一鍵接入 OpenClaw 的 MaxClaw

如果說 Expert 是強大的大腦，那么 MaxClaw 就是讓大腦連接到現實的雙手，這也是 MiniMax Agent 這次升級里，玩法最豐富的一個功能。我把它叫做升級版的 OpenClaw。

根據網絡上到處都是的 OpenClaw 指南，想要真正好用的OpenClaw生態，我們要先學會手動部署、配置復雜的模型API，還要時刻盯著后臺，生怕一不小心跑出天價的 API 賬單。

對于絕大多數不懂代碼的普通小白來說，這門檻屬實是太高了。我只是想把好用的 AI 接入自己的飛書或釘釘，創建一個機器人，但是第一步就困住了。

MiniMax Agent 新增的 MaxClaw 模式，一鍵打通了 OpenClaw 生態，不需要繁瑣的手動部署和配置模型 API，通過MiniMax Agent 網頁端就可以快速上手。

目前，它也兼容手機端多個即時通訊交互工具，我們可以在飛書、釘釘、Telegram、WhatsApp、Discord、Slack 中使用。

拿部署到飛書機器人舉例，甚至不用額外的部署指南，我們只需要點開首頁左側邊欄的 MaxClaw 按鈕，點擊「立即開始」，我們可以選擇使用默認配置，或者其他專家。

這也是 MaxClaw 對比 OpenClaw 的一大亮點，除了能像 OpenClaw 一樣連接到不同的聊天應用，在自己常用的 App 里就能指揮 AI 干活；我們在初始配置時，就可以直接選擇那些已經有的預置專家 Agent 配置。

創建之后，在對話框里發送消息，「我想連接到飛書」，按照 MaxClaw 回復的消息，我們點擊飛書開放平臺的鏈接，登錄之后，按照流程，創建一個企業自建應用，獲取 App ID 和 App Secret。接著把復制的信息發送給 MaxClaw，它會提示重啟，重啟之后在飛書的配置事件訂閱里選擇添加對應的事件就能啟用。

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不出所料，整個過程肯定會有一些問題。例如我們在拿公司飛書賬號測試時，就被提示相關的授權需要審核才能發布，以及在權限管理和事件配置部分，飛書里面的內容太多太雜亂，根本不知道授予哪些權限。

這個時候，直接回到 MaxClaw，把遇到的問題統統發給它，跟著它的提示走，基本上都能解決。

順利部署之后，我們在自己的飛書里，就能看到一個對應名字的機器人，然后直接開啟對話，所有的對話也會同步在 MiniMax Agent 網頁里的 MaxClaw 顯示。

現在，飛書就能指揮你的 MaxClaw

讓 MaxClaw 幫我們干活，都只用在飛書里面指揮它。我們直接把之前創建的「熱點追蹤」專家的指令發給它，然后在飛書里對話，輸入一句簡單指令，「幫我整理今天的快訊」。

很快，一份結構完整的 AI 早報就直接回到了飛書對話框里，完全按照要求的格式，摘要、關鍵信息提煉、標題等全部都有。并且還能設置定時任務，讓 MaxClaw 在飛書里主動給我們發送消息。

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除了熱點追蹤，之前的股票價值分析等專家，我們現在也可以直接通過飛書聊天的方式，就讓 MaxClaw 為我們總結出一份邏輯清晰的完整報告。同時，繼續讓它為我們監控英偉達最新的動態。

而如果直接在配置的時候，選擇對應的專家，我們可以看到它的 Skills 情況，MaxClaw 會自動添加開箱即用的 Skills 來幫助我們更好的上手。

在效率工具里面有「博客監控」和「內容摘要」等 Skills 用于「熱點追蹤」專家

時間一到，MaxClaw 在飛書里，準時給我們推送了最新的資訊。

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「Claw」是 Agent 之后一種新的智能階段

這次更新，真正值得關注的，其實不是又多了一個 Agent 工具。

OpenClaw 的爆火，讓我們看到了一個能真正干活的「Agent」是什么樣。它是個性化的，部署在自己的電腦上，告別了過去一個網頁解決所有用戶問題的統一；它是互聯互通的，打穿了終端設備上不同應用的壁壘，在 Telegram 也能指揮 AI 幫助我們回復工作郵件……

知名博主 Simon Willison 提到 Claw 似乎正在成為像 Agent 一樣的專用術語，用來描述一種新的智能體類別｜圖片來源：https://simonwillison.net/2026/Feb/21/

這本質上是在提醒我們一件事：AI 正在從「輔助回答問題」，走向「直接進入工作流」。當 AI 開始能夠調用工具、跨應用執行任務、甚至在后臺持續運轉，我們原有的工作組織方式，本身就已經在發生變化。

問題只在于，大多數普通用戶其實卡在門外。

全球 81 億人中， 84% 的人從未用過 AI，而只有 0.3% 的用戶愿意為 AI 付費｜圖片來源：https://global-ai-adoption.netlify.app/

一邊是大家都知道 Agent 很強、OpenClaw 很火；另一邊，是復雜的部署流程、看不懂的 API 配置，以及隨時可能失控的調用成本。很多人不是不想用，而是很難真正用起來。

MiniMax Agent 這次做的事情，某種程度上就是在把這道門檻往下搬， 讓普通打工人也能輕松搭建自己的頂級 AI 工作流。

MiniMax Agent 會員定價｜對比大部分 AI 動輒 20 美元一個月的訂閱費用，MiniMax Agent 39 元的價格，大約一杯咖啡的錢，卻已經足夠能幫我們把寫稿、做 PPT、跑多 Agent 工作流一口氣打通，讓這只「龍蝦」多線程干活

Expert 把過去需要反復調 Prompt、反復試錯的專業流程，打包成了即開即用的專家社區；MaxClaw 則把原本偏極客向的 OpenClaw 生態，壓縮成了一鍵可用的連接能力。

對于普通用戶來說，這種變化的意義很直接，我們不用懂什么是終端，不用讓自己費盡力氣做個半吊子「工程師」，也能開始搭建自己的 AI 工作流。

METR 此前的研究顯示 AI 工具對開發人員生產力的影響，導致生產力下降了 20%；但 METR 表示現在這一發現已經過時，生產力提升似乎更有可能｜圖片來源：https://x.com/METR_Evals/status/2026355544668385373/

當越來越多「Agent」能夠被像軟件一樣使用，AI 對工作方式的影響，才會真正開始外溢。

從這個角度看，MiniMax 推出這些產品，價值或許不只在于功能多了兩個按鈕，更在于它正在把一套原本屬于少數人的先進工作范式，逐步變成更多人可以上手的日常工具。

對普通用戶來說，這或許才是 Agent 真正開始變得有用的時刻。