有道龙虾

有道龙虾官网入口:Lobster AI是国内首个实现100%代码全开源的AI Agent产品

简介

有道龙虾是国内首个实现100%代码全开源的AI Agent产品，采用最开放的MIT开源协议，全量代码向行业与用户无保留开放，每一行代码都可被审计、可被定制化二次开发。产品坚持”本地优先”与”隐私至上”原则，所有聊天记录、配置信息、业务数据可100%存储在用户本地，无需上传云端，从根源上杜绝数据泄露风险。系统采用沙箱隔离运行、工作目录边界管控等多重防护机制，所有工具调用都需用户明确授权，配合物理级隐私沙箱，针对涉及交易或密码等敏感操作内置主动预警拦截机制。在模型支持上，既预置主流大模型API，也支持通过Ollama等框架调用DeepSeek等本地开源模型，用户可根据任务对隐私和性能的需求灵活切换，真正将数据和操作的控制权100%交还到用户手中。

有道龙虾官网: https://lobsterai.youdao.com/

好的，我已经收集到了足够全面的信息，现在来撰写这篇深度博客文章。

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有道龙虾（LobsterAI）深度评测：国产 AI Agent 的破局之作

2026年开年，一场由”龙虾”引发的 AI 革命席卷全球。当 OpenClaw 在海外掀起风浪、引发资本市场连锁涨停效应之后，国内玩家也迅速跟进，进入了一场被戏称为”百虾大战”的 AI Agent 混战。而在这场战役里，网易有道交出的答卷——LobsterAI（有道龙虾）——以开源姿态、极低上手门槛以及深度本土化能力，成为了最受普通用户关注的产品之一。

这篇文章不谈概念、不聊融资，就说一件事：有道龙虾到底是什么、能干什么、好不好用、以及和同类产品比起来，它处于什么位置。

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先搞清楚：什么是”龙虾”？

在聊有道龙虾之前，有必要把”龙虾”这个概念说清楚。

“龙虾”并不是一种动物，而是 AI 圈对 AI Agent 这类产品的通俗称呼，源头指向了开源 Agent 框架 OpenClaw。和以往你用过的 AI 工具（比如 ChatGPT、文心一言）最大的区别在于：那些产品是”问答型”的，你问它一个问题，它给你一个回答，它本身不会主动”做事”；而 Agent（智能体）则是”执行型”的——你给它下达一个任务，它会自己思考步骤、自己调用工具、自己完成，全程不需要你守在屏幕前等待。

打一个更通俗的比方：以前的 AI 像是一本会说话的百科全书，而龙虾更像是一个能听懂你话的”AI员工”。你早上出门时说一句”把昨天的销售数据整理成报告”，等你到公司，报告已经在桌面上等你了。

这就是整个”龙虾赛道”的核心逻辑：让 AI 从”回答”进化为”执行”。

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有道龙虾是什么？

网易 LobsterAI（有道龙虾）是网易有道于2026年2月正式发布并开源的桌面级 AI Agent，定位是”7×24小时全场景个人助理“。它是国内大厂中首个完整开源的”龙虾”产品，基于 MIT 协议发布，代码在 GitHub 上完全公开，支持任何人下载、修改和二次开发。

它的核心架构分为四层：

• 前台交互层（Channel）：对接飞书、钉钉、企业微信、QQ机器人、Telegram、Discord 等主流 IM 平台，让你在手机上随时下命令
• 大脑决策层（LLM）：支持接入 DeepSeek、Moonshot（Kimi）、通义千问（Qwen）、智谱 GLM、MiniMax 等国内主流大模型，也支持本地 Ollama 模型
• 执行层（Skills）：内置16个技能模块，覆盖文档处理、网页搜索、代码执行、视频生成等核心场景
• 记忆层（Memory）：在本地存储用户偏好、历史任务记录，数据不上云

从技术定位来看，有道龙虾是 OpenClaw 的中国本土化版本，但它不只是简单的”翻译移植”，而是针对中国用户习惯和国内 IM 生态做了大量深度适配。

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核心功能详解

16个内置技能：开箱即是生产力工具箱

有道龙虾最直接的价值体现在其内置技能库上。安装完成后，你不需要额外配置，以下16个技能即可直接调用：

技能名称	核心能力	典型应用场景
web-search	联网实时搜索	信息检索、竞品调研
docx	Word文档生成	工作报告、合同草稿
xlsx	Excel表格生成与分析	数据汇总、财务分析
pptx	PPT自动制作	周报、项目提案
pdf	PDF解析与处理	合同阅读、文档摘要
remotion	视频生成	数据可视化视频
playwright	浏览器自动化操作	批量数据采集、自动化测试
canvas-design	绘图与设计	海报、图表制作
frontend-design	前端UI设计	产品原型快速搭建
develop-web-game	网页小游戏开发	快速原型演示
scheduled-task	定时任务调度	周期性自动化工作流
weather	天气信息查询	出行规划辅助
local-tools	本地系统文件管理	文件整理、批量重命名
create-plan	计划制定与拆解	项目管理、学习规划
skill-creator	自定义技能创建	扩展个性化能力
imap-smtp-email	邮件收发与处理	邮件自动化回复

这16个技能的组合，意味着用一个桌面应用，你就能替代市面上大量独立订阅的生产力 SaaS 工具。

手机远程操控：真正的”养虾”体验

很多人第一次接触有道龙虾，最让他们惊喜的功能恰恰不是上面那些技能，而是手机远程控制。

配置过程非常简单：在设置面板中选择你使用的 IM 平台（钉钉/飞书/企业微信/QQ/Telegram），填入对应的 Token 或 Secret，测试连接通过后，你就可以在手机 IM 里和”龙虾”直接对话了。

听起来平平无奇？实际使用起来的感受完全不同。

你可以在上班路上用手机发一句”帮我把昨天那份销售数据整理成分析报告，做个图”，然后把手机揣回口袋，继续挤地铁。等你到了公司，桌面上的 Agent 已经完成了联网搜索、数据处理、PPT 或 Excel 文件生成。你做的事：一句话。

这种”异步执行”的体验，和传统 AI 工具”你问我答、等待输出”的同步交互模式完全不同，是真正意义上的”AI 员工”体感。更多查看玩龙虾导航: https://wanlongxia.com。

3月8日发布的 0.2.2 版本中，有道龙虾正式接入企业微信和 QQ 机器人，加上此前已支持的钉钉和飞书，主流国内 IM 平台已实现全覆盖，几乎把国内职场人的常用工具全部打通了。

三种执行模式：安全性可自由调节

有道龙虾提供三种任务执行模式，这个设计非常值得关注，因为它直接决定了安全性和执行效率之间的平衡：

• Auto 模式：由 Agent 自行判断使用哪种执行方式，适合大多数日常任务
• Local 模式：直接在本地系统执行，速度最快，适合对信任环境下的文件操作
• Sandbox 模式：沙箱隔离执行，Agent 的所有操作在隔离环境中进行，即使出错也不影响本机系统，安全性最高

Sandbox 模式是有道龙虾安全性设计的亮点。考虑到 Agent 需要被授予较高系统权限（读写文件、操控浏览器等），沙箱模式有效降低了”龙虾失控”的风险，对于有隐私保护需求或企业合规要求的用户尤为重要。

记忆系统：让它真正”认识你”

和传统 AI 对话工具每次开新窗口都”失忆”不同，有道龙虾内置了本地记忆系统。你可以通过两种方式向它”喂”记忆：

1. 手动添加：直接在记忆设置面板中写入你的偏好、背景信息，比如”我是一名产品经理，主要做 B 端 SaaS 产品”
2. 自然沉淀：在对话和任务执行过程中，告诉它”记住这个”，它会自动提取并保存相关信息

所有记忆数据存储在本地，不上传到第三方服务器，这对于有数据隐私顾虑的用户来说是一个重要保障。

技能扩展：三种方式导入自定义能力

内置的16个技能只是起点，有道龙虾的技能扩展机制决定了它的上限远不止于此。

支持三种技能导入方式：

• 上传 .zip 压缩包
• 上传本地文件夹
• 直接从 GitHub 仓库拉取

这意味着开发者社区中任何人制作的技能包，你都可以直接一键安装，和手机 App Store 的逻辑基本一致。目前 GitHub 上已经有大量第三方社区技能在流通，覆盖了更细分的垂直场景。

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安装上手：真的不难

很多人一听到”开源”就退缩，觉得一定要会命令行、懂 Docker。有道龙虾在这方面做了充分的”小白化”处理。

安装步骤：

1. 前往 lobsterai.youdao.com 或 GitHub 仓库下载对应系统的安装包（Windows/macOS/Linux 均支持）
2. 双击安装，和普通软件无异，无需命令行操作
3. 打开应用，进入 Settings，左侧列出所有支持的模型供应商：DeepSeek、Moonshot、Qwen、智谱、MiniMax、Ollama
4. 选择一个，粘贴对应的 API Key，点击”测试连接”，看到绿色”连接成功”即完成
5. 按需在 Settings 中配置 IM 接入（选平台 → 填 Token → 测试）

整个过程中，最复杂的操作是”去对应大模型平台申请 API Key”，而不是有道龙虾本身的配置。对于有一定科技产品使用经验的用户，2小时内完全可以完成从安装到”龙虾能用手机控制”的全流程配置。

支持的大模型（国内主流）：

• DeepSeek（当前最受欢迎，性价比极高）
• Moonshot（Kimi）
• 通义千问 Qwen
• 智谱 GLM
• MiniMax
• Ollama（支持本地部署任意开源模型）

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实测体验：真实使用三个任务

任务一：数据分析报告

输入指令：”帮我分析一下这份 Excel 数据，找出各产品线的销售趋势，并生成一份图文并茂的 Word 报告。”

有道龙虾的执行路径：调用 xlsx 技能解析表格 → 识别数据结构和关键指标 → 使用 canvas-design 技能生成可视化图表 → 调用 docx 技能整合输出 Word 文档。

实际表现：整个过程约4-6分钟，生成的报告结构清晰，图表配色和布局达到了”可以直接发给领导”的水准。对于非数据专业人士来说，这个输出质量相当惊艳。

任务二：联网信息搜索整合

指令：”帮我搜索一下今年 AI Agent 赛道的最新融资情况，整理成一份简报。”

执行路径：调用 web-search 技能多次检索 → 自动筛选和整合信息 → 以结构化格式输出摘要。

这个环节能清晰看到”AI 在帮你干活”的感觉：可以看到它自动打开浏览器、输入搜索关键词、翻阅多个页面结果，最终汇总呈现。这种”目击 AI 工作过程”的体验，是和传统对话式 AI 截然不同的感知体验。

任务三：定时任务调度

指令：”每天早上8点，帮我搜索科技行业早报，整理出3条最重要的新闻发给我飞书。”

配置定时任务后，第二天早上验证：飞书消息准时到达，内容是经过筛选和摘要的当天早报。

这个功能的价值在于它把”你需要主动去操作”变成了”它自动来找你”，真正体现出个人助理的价值。

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同类产品横向对比

“龙虾赛道”在2026年已经不缺竞争者了。以下是目前最值得关注的五款同类产品与有道龙虾的全面对比：

竞品一：OpenClaw（原版龙虾）

OpenClaw 是整个赛道的”祖宗”，也是有道龙虾的直接参照对象。作为开源 Agent 框架的代表，它的核心优势在于高度的可定制性和全球化的开发者生态——技能库数量庞大，自举能力强（甚至能改写自身代码），对技术玩家来说是”买房”而非”租房”的感觉。

但 OpenClaw 对中国用户并不友好。安装过程需要命令行操作，容易卡在各种环境报错上；不支持国内主流 IM（微信、钉钉、飞书）；部分功能在国内网络环境下体验较差；界面全英文，没有中文本土化。对于非技术用户，OpenClaw 的实际上手成本远高于文档所描述的。

此外，OpenClaw 对系统权限要求较高，2026年3月国家互联网应急中心专门发布了相关安全风险提示，指出此类 Agent 在本地运行时存在一定的权限滥用风险。有道龙虾的沙箱模式设计，在安全性上明显优于原版 OpenClaw 的默认配置。

对比小结： OpenClaw 是天花板，有道龙虾是把天花板降到地面的平民版本。极客选前者，普通用户选后者。

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竞品二：智谱 AutoClaw（澳龙）

智谱 AutoClaw 是智谱 GLM 团队推出的桌面端 Agent，主打超强浏览器自动化能力。它自带轻量模型，安装包体积极小，大约1分钟即可完成安装并进入自动化引导，安装便捷度在同类产品中可以说是最顶级的。

AutoClaw 的浏览器自动化能力在实测中表现突出，能完成复杂的网页操作序列，比如”自动填表 → 提交 → 截图保存结果”这类流程，几乎不需要人工干预。对于有网页自动化需求的用户（如内容采集、批量运营操作），AutoClaw 是非常有竞争力的选择。

不过，AutoClaw 的局限在于 IM 接入支持相对有限，多任务并行调度能力不如有道龙虾丰富，内置技能库也没有16个之多。在”全场景个人助理”的定位上，有道龙虾更完整；在纯浏览器自动化深度上，AutoClaw 更专注。

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竞品三：月之暗面 KimiClaw

KimiClaw 代表了一种完全不同的产品策略：零部署、云端托管。它直接内置在 Kimi 官网和手机 App 中，用户一键开启即可使用，完全不需要安装任何东西。内置 Kimi K2.5 Thinking 模型，支持联网搜索和定时任务，技能库基于 Clawhub 生态持续更新。

这种”即开即用”的设计极大地降低了使用门槛，是当前最适合完全没有技术背景用户的龙虾产品。对于只想”用用看”、不想折腾配置的用户，KimiClaw 几乎是零成本试错。

但它的代价也很明显：数据全部上云，本地隐私保护几乎为零；模型选择被锁定在 Kimi 自家生态，无法自由切换 DeepSeek 等第三方大模型；定制化空间极为有限，无法扩展自定义技能。

对比小结： KimiClaw 的核心竞争力是”懒人友好”，有道龙虾的核心竞争力是”本地化可控”。两者的用户画像有明显差异。

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竞品四：MuleRun（骡子）

MuleRun 是2026年另一个引发广泛讨论的 AI Agent 产品，定位为云端自进化 Agent，其差异化亮点在于任务执行过程中的自学习能力——它能根据用户反馈持续优化自身的任务执行策略，模型能力随使用时间增长而持续提升。

MuleRun 采用云端运行模式，理论上不受本地设备算力限制，可以处理计算密集型任务；其工作流编排能力（Workflow）在需要多步骤、多条件分支的复杂业务场景下表现出色，支持与超过40种外部 API 的集成。

然而，完全云端化意味着数据安全的妥协，企业用户在合规层面存在顾虑；产品目前仍处于成长期，部分功能稳定性存在波动；国内 IM 生态的接入完整度不如有道龙虾，对国内用户的日常工作场景适配有限。

对比小结： MuleRun 在复杂业务流程自动化上有独特优势，但在个人用户的日常生产力场景上，有道龙虾的本土化和易用性更实用。

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竞品五：Manus

Manus 是 AI Agent 赛道上绕不开的名字，作为通用 Agent 的早期代表产品，被 Meta 以数十亿美元收购更是进一步确立了其行业地位。Manus 的核心设计理念是”全托管”：你提任务，云端完成，你不需要关心任何底层细节。

在任务完成质量上，Manus 的表现整体处于行业前列，尤其在复杂研究任务、长链条推理任务方面有明显优势。其界面设计精良，交互体验流畅，堪称 Agent 产品的设计标杆。

但定价问题是 Manus 最大的争议点。其云端服务采用订阅付费模式（”租房”逻辑），长期使用成本对个人用户不够友好；数据全上云，隐私保护有限；被 Meta 收购后，其未来发展方向存在不确定性；对中文内容和国内工作场景的支持，整体不如国内本土化产品细腻。

对比小结： 如果你愿意付费获得最顶级的”开箱即用”体验，Manus 依然是标杆；如果你更在意本地化、数据主权和可定制性，有道龙虾是性价比更高的选择。

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五款产品横向对比总览

维度	有道龙虾	OpenClaw	AutoClaw（智谱）	KimiClaw	Manus
安装难度	⭐⭐⭐⭐⭐ 图形界面	⭐⭐ 需命令行	⭐⭐⭐⭐⭐ 极简	⭐⭐⭐⭐⭐ 零安装	⭐⭐⭐⭐⭐ 云端
数据隐私	✅ 本地存储	✅ 本地存储	✅ 本地	❌ 全上云	❌ 全上云
国内IM接入	✅ 全覆盖	❌ 不支持	⚠️ 部分	❌ 无	❌ 无
内置技能数	16个	无内置	约5-8个	约4-6个	不开放扩展
模型自由度	✅ 多厂商可选	✅ 完全自由	⚠️ 主打自家模型	❌ 锁定Kimi	❌ 锁定自家
开源协议	✅ MIT	✅ MIT	❌ 部分	❌ 闭源	❌ 闭源
使用成本	免费（自备API Key）	免费（自备）	免费	免费额度内免费	订阅付费
中文适配	✅ 深度本土化	❌ 英文界面	✅ 中文	✅ 中文	⚠️ 一般
适合用户	国内普通用户	技术极客	浏览器自动化需求	完全小白	愿付费追求体验

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有道龙虾的局限性：不回避的真实评价

说了这么多优点，有道龙虾的问题同样值得正视，这才是一篇诚实的评测应该有的态度。

记忆稳定性是已知痛点。 有道龙虾的默认记忆机制基于本地文件（类似 MEMORY.md），在长期使用中容易出现”记忆漂移”或部分遗失的情况。这个问题在整个 OpenClaw 生态中普遍存在，被社区戏称为”金鱼脑”。目前社区已有第三方 mem9.ai 等工具提供增强记忆解决方案，但需要额外配置。

API Key 依赖是隐性成本。 有道龙虾本身免费，但它需要你自备大模型的 API Key。如果你高频使用复杂任务（如大量文件处理、持续联网搜索），DeepSeek 等模型的 token 消耗可能超出预期，需要定期充值。这不是大问题，但容易被新手忽略。

技能质量参差不齐。 内置的16个技能中，docx/xlsx/pptx 等文档技能完成度较高，但部分技能（如 remotion 视频生成、canvas-design）在复杂需求下还存在一定的输出质量波动，需要结合提示词优化才能稳定发挥。

复杂任务仍需人工干预。 Agent 并非万能，在涉及多系统账号授权、需要验证码操作、高度非结构化内容处理等场景下，仍然需要人工介入。把它当成”减少重复劳动”的工具，而非”完全替代人力”的工具，才是正确的使用心态。

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使用场景推荐

根据有道龙虾的能力矩阵，以下几类用户群体最能发挥它的价值：

职场效率型用户（最核心受众）： 定期需要生成报告、整理数据、制作 PPT 的职场人。把有道龙虾配置好飞书/钉钉接入，每天早上在路上发一句话，到公司资料已备好，是最直接的效率提升。

内容创作者： 需要频繁进行联网信息整合、多平台内容整理的创作者，可以用它做素材收集、初稿生成、格式转换等重复性工作。

个人开发者/副业创业者： 16个内置技能中的 frontend-design、develop-web-game、playwright 等能力，可以支撑个人开发者完成不少原型开发和自动化测试工作，在人力有限的情况下实现更高产出。

学生和研究者： 文献搜集整理、资料摘要、报告生成，是学习场景下高频且重复的任务，有道龙虾可以大幅压缩这部分时间成本。

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关于开源：这意味着什么？

有道龙虾采用 MIT 协议完全开源，这个决策的含义远不止”免费”那么简单。

MIT 协议意味着任何人都可以查看源代码、修改代码、发布衍生版本，甚至用于商业用途。对于普通用户，这意味着产品不会因为商业决策而突然关停或收费；对于开发者，这意味着可以在有道龙虾的基础上开发垂直领域的定制版本；对于企业用户，这意味着可以在内网私有化部署，彻底规避数据上云的合规风险。

开源带来的另一个红利是社区生态的快速积累。技能库、部署教程、第三方工具集成方案，在短短两个月内已经有大量社区贡献出现，这种生命力是闭源产品无法复制的。

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写在最后

2026年的 AI Agent 赛道，正处于从”技术叙事”到”真实落地”的临界点。有道龙虾并不是这场竞争中能力最强的那一个，但它大概率是最适合中国普通用户作为第一只龙虾来”养”的选择。

它足够简单，让不懂命令行的人也能2小时内上手；它足够本地化，把飞书、钉钉、企业微信全都打通；它足够安全，沙箱模式和本地存储给了数据隐私最基础的保障；它足够开放，16个内置技能加上可扩展的技能库，上限不低。

养一只属于你的 AI 员工，它不会请假、不会迟到，你走哪里它的工作都不会停。这件事在两年前还是科幻小说里的情节，现在下载一个安装包就能开始。