MiniMax Agent 大升級，普通人也能玩轉 Openclaw 了

每個人都能一鍵部署自己的 agent 和 OpenClaw 了。

作者｜Cynthia

編輯｜鄭玄

從 2025 年 Manus、GenSpark 輪番霸榜科技頭條，到 2026 年初 OpenClaw 在 GitHub 創下 72 小時 Star 破 6 萬、如今登頂 22 萬星標的現象級紀錄，AI Agent 的風已經足足刮了兩年。

但相當長一段時間里，這場熱鬧其實只是技術圈的專屬狂歡。通用 agent 不夠垂直，而垂直領域 agent 過高的部署與開發門檻，又會把絕大多數人真正掌握法律、醫學、金融知識的人擋在了未來的門外，成為工業革命時代最懂手工紡紗的女工，汽車時代最會趕馬車的車夫……

但好在，最近 MiniMax 的更新，讓不少人看到了未來。

簡單來說，MiniMax 推出的 MaxClaw 打通 OpenClaw 生態，用戶能免配置免 API 費一鍵部署。

此外，MiniMax 還推出了 Expert 生態，零代碼、自然語言交互就能生成專屬專家；針對常見的 PPT、金融分析、生活健康等垂類常見，MiniMax Agent 還全新升級推出了 Expert（專家），專治職場瑣碎工作 PTSD。

實測三天，結論就一個：AI agent 的平權時代，終于不是說說而已了。

01

MaxClaw 上線，

Openclaw 的平權時代來了

在聊 MaxClaw 之前，先吐槽一把 OpenClaw。

誠然，這個能在本地實現郵件整理、腳本運行、日程管理，還帶長期記憶和主動執行的 AI Agent，讓所有人看到了個人 AI 操作系統的未來。

但對很多不懂編程的小白來說，光是第一步配置就能卡個至少三天。

而 MaxClaw 的核心價值，就是做了 OpenClaw 的上層網關封裝，用技術手段干掉了所有非必要門檻。它通過 MiniMax 的云端算力完成了 OpenClaw 的底層部署，用戶無需在本地安裝任何程序，也不用配置 API 密鑰，更不用承擔額外的 API 費用，只需通過 MiniMax Agent 網頁端，就能一鍵調用 OpenClaw 的核心能力。

這就有點類似過去 Windows 系統對古早 DOS 系統的取代，通過 UI 界面，把各種命令行操作簡化為鼠標點擊拖拽，這才讓電腦真正實現普及走入千行百業。

不僅如此，MaxClaw 還對 OpenClaw 的體驗進行了全方位升級。

首先是新增內置工具，生圖 / 視頻、搜圖 / 部署等功能的加入，讓 MaxClaw 實現了爆款能力開箱即用的優化。在此基礎上，MaxClaw 還直接融入了 MiniMax 的爆款獵手、多 Agent 投研團隊、熱點追蹤等優質 Expert，讓用戶一鍵就能獲得組合式的 AI 能力。

比如這里，我在網頁端的 MaxClaw 入口，讓它做了一份《全球油運產業投資研究報告》

可以看到，對于油運這種相對小眾的行業，MaxClaw 依然能全面的搜集到全球市場的最新信息，并將其完整匯總并且做出條理清晰的利好、利空分析，甚至還考慮到了影子船隊擴張、原油運輸路線變化導致航線延長最終影響實際運價與船只利用率的專業信息。

但 MaxClaw 不止能在網頁運行，還可以完成多終端適配，完美兼容飛書、釘釘、Telegram、WhatsApp、Discord、Slack 等主流 IM 工具，用戶可以在自己常用的聊天軟件中直接使用，無需來回跳轉。

實測我們選在了最貼近職場的飛書端，整個部署過程也不難：

在飛書開放平臺創建應用獲取 App ID 和 App Secret，回到 MiniMax MaxClaw 對話式完成網關配置，全程不到 5 分鐘，沒有任何技術操作。

配置完成后，在飛書直接給機器人發送指令就能觸發全流程工作，調用所有預配置的專家。

這里。我讓它根據我自己創建的采訪提綱機器人，做了一份關于薩姆?奧特曼的采訪。

可以看到，AI 不僅精準還原了我想要的冷靜、尖銳、直擊本質的風格，還把奧特曼的職業經歷、OpenAI 的發展爭議拆解成野心與爭議、AI 安全與競爭、政變始末、人類未來四大板塊。甚至能精準戳中從非營利到營利、預測 2028 年超級智能等爭議點

緊接著，難度升級，我又讓它撰寫了一份關于 AI coding 行業的調研報告，并重點爬取知乎、CSDN 的用戶評價。

這是最終的報告成果，可以看到，整體條理非常清晰，包含執行摘要、市場概況、玩家分析、用戶評價等 6 大模塊，不僅精準提煉了 GitHub Copilot（2000 萬用戶、180 萬付費用戶）、Cursor（90 億美元估值、21 個月 ARR 從 100 萬到 1 億）等核心數據，還對三款主流產品做了優勢 - 劣勢 - 用戶滿意度的結構化分析，甚至能精準總結出 Cursor 數學建模準確率 87.6%、通義靈碼中文注釋支持好等細節。

這種聊天框里的 AI 操作系統，徹底讓 OpenClaw 的頂級能力融入了日常工作場景。

以前配置 OpenClaw 的時間，夠專業人士泡三杯咖啡還摸魚十分鐘；現在普通人也能五分鐘完成 agent 搭建、社交軟件 MaxClaw 配置，以及讓 AI 完成從資料搜集到成果輸出的全流程，。

02

把 AI Agent 開發權，

還給懂業務的人

Agent 火了兩年多，但到 2026 年，一個關鍵的趨勢在于：開發權從算法工程師，向業務骨干、運營、創業者等懂業務的人轉移。

背后的邏輯很簡單：大模型的基礎設施已經成熟，AI Agent 的競爭核心，也因此從技術研發變成了場景落地。而最懂場景的，永遠是身處其中的業務人——一個投研分析師知道該怎么拆解行業數據，一個媒體編輯知道該怎么挖掘熱點信息，一個運營知道該怎么設計用戶增長路徑，但他們大多不懂 LangChain 的編排邏輯、不會寫 Prompt 工程、也不知道怎么對接 MCP 和 Skills 工具。

畢竟，傳統的 AI Agent 開發框架，本質上還是為技術人設計的。為了更有效地釋放行業的 knowhow，MiniMax 重點推出了 Expert。

MiniMax Expert 的核心突破，就是實現了用自然語言來搭建 Agent，也就是說，只要你要描述清楚自己的需求，AI 就會自動幫你梳理各種技術配置，搭建好想要的 agent。

作為專業內容創作者，我們經常需要與各種創業者以及專家進行對話。但表達者經常會無意識的自我美化與包裝，如果只是溫和的提問，那么很難產生思維碰撞的火花，因此，我們需要大量的資料搜集，并且找到對方經歷的獨特之處以及矛盾，然后深入挖掘。簡單來說，我需要創建一個易立競風格的agent。

接下來，我只需要把這個要求用自然語言描述給 AI 即可。

比較驚喜的一點，AI 在已有需求的基礎上，還會將其拆解成三大核心模塊，甚至做了精細化的功能設計：

1. 深度資料吞吐與分析

   ：自動梳理人物時間線、對比言行矛盾，完成海量信息的整合；

2. 人物畫像構建

   ：提煉核心關鍵詞、分析底層行為邏輯，精準定位采訪切入點；

3. 深度采訪提綱生成

   ：按照破冰與定義、事實與矛盾、共情與質疑、終極拷問四個遞進板塊設計問題，每個問題還附帶設計意圖。

基于這一配置生成深度靈魂拷問者 agent，我讓它做了一份關于最近再次爆火的谷愛凌的采訪提綱，其尖銳程度和深度，完全超出了預期。

它沒有停留在奪冠心情、教育方式等表面問題，而是將這些問題進一步深化，變成：

傳統敘事中的運動員往往與苦難、犧牲綁定，而你談得最多的是熱愛、睡眠、快樂，這是刻意的反叛還是真實狀態？你的 Plan B 讓你更無畏，但大多數運動員沒有 Plan B，你的幸運會不會讓你對輸的感受更輕？

每個問題背后，都是 AI 對海量信息的整合、分析和深度思考，而這一切，都在用戶輸入自然語言需求后，由 AI 自動完成。

當然，用戶不僅能自由創建 Expert，還能將自己的 Expert 開放共享。目前，MiniMax 已經構建起了一個充滿活力的 Expert 生態：已有1 萬 + 公開的專家 Agent，其中大部分來自 UGC 創作，甚至包括投研分析、行業報告、代碼開發等高質量的專業 Agent。

為了激勵創作者，MiniMax 設置了積分獎勵機制——公開 Agent 每被復制一次，創建者就能獲得 100 積分；而即將上線的 Market Place，更是讓創作者可以為自己的 Agent 公開定價，形成創作 - 分享 - 變現的完整生態。

這是一個極具想象力的模式：一個資深的投研分析師，可以把自己的分析框架、數據拆解邏輯固化成 Agent，讓更多人使用并獲得收益；一個媒體編輯，可以把自己的熱點挖掘、內容創作方法變成 Agent，實現經驗的復用；甚至一個普通的職場人，都可以把自己的工作流程、辦公技巧做成 Agent，讓 AI 幫自己完成重復工作。

每個人都能借助 AI，將自己的能力 0 門檻釋放，這才是 AI 生產力的真正爆發開端。

03

開箱即用的 Expert，

解決職場人的瑣碎工作 PTSD

在 MiniMax 官網，根據職場人日常的工作內容，官方已經預置了一些 Expert。覆蓋技術開發、創意寫作、辦公效率、商業金融、教育學習等高頻場景，每個垂類的 Expert 都經過了場景化訓練，定制化 Prompt 和工具集配備，遠比單純的聊天機器人更懂行業需求，能直接輸出可落地的專業成果。

寫匯報、做 PPT、搜集資料、分析數據，這些占據職場人 80% 時間的瑣碎工作，都能被這些經過深度優化的垂類 Expert 一鍵搞定。

我們實測了兩款最具代表性的 Expert，體驗堪稱效率神器。

首先是熱點追蹤 Expert。作為一個科技作者，我們每天最頭疼的事情就是要在各種新聞中不斷，收集信息，思考角度，有時候，寫稿兩小時，找資料需要三天。

MiniMax 的熱點追蹤 Expert，直接解決了這兩個痛點。它不同于傳統 AI 囿于訓練數據的陳舊知識，而是能基于用戶需求實時搜索最新信源，并自動將需求拆解成多個維度的信息挖掘方向。

我們讓它搜尋 OpenClaw 項目的最新進展，AI 自動拆解為最新動態、技術特點、社區討論、行業影響四個板塊，不僅搜集了 2026 年 2 月的版本更新、功能發布等最新信息，還梳理了開發者社區的熱點爭議和對 AI 智能體領域的影響。

更重要的是，它內置了事實核查子 Agent，在成果輸出前會對所有關鍵信息進行交叉驗證，確保信息的準確性，徹底解決了 AI 投毒的問題。實測中，AI 對 OpenClaw 的星標數據、功能特點、行業影響等信息，都做了信源標注和事實核查，沒有出現任何虛假信息。

投研也是一個非常專業的領域。我們再測試一下Global 投研一體 Expert。

自 2025 年下半年起，A 股進入大牛市，指數突破 4100 點，金銀等貴金屬一路飛漲，普通人也想了解市場行情，但行情是否還能持續，周期一般會維持多久，貴金屬的上漲又會遵從怎樣的邏輯，與此同時，歷史上幾輪金屬周期對當下有什么啟發，又有什么異同？

要回答以上問題，都需要面對龐雜的信息與專業術語，普通人往往無從下手。

我們用 Global 投研一體 Expert，一句話提出需求：分析 2026 年貴金屬行情是否持續、周期多久、歷史周期的啟發，AI 在短時間內輸出了一份結構化的《2026 年全球金屬格局與歷史漲價周期深度研究報告》，內容之專業、分析之深入，堪比券商研報。

它不僅精準分析了黃金（央行購金 + 避險需求）、白銀（工業屬性 + 金融屬性雙重驅動）的上漲邏輯，還對銅（供需缺口）、鋰（儲能需求）、稀土（高端制造溢價）等金屬做了細分分析；甚至梳理了歷史金屬漲價周期的規律（通常 8-10 年，當前仍處于長周期上漲階段），并對本輪炒作周期的特征（機構化程度提高、基本面支撐更強、分化特征明顯）和風險（價格高位、美聯儲政策不確定性）做了全面分析，最后還給出了貴金屬、基本金屬、電池金屬的具體投資建議。對于普通投資者來說，這相當于擁有了一個專屬的專業投研團隊。

04

尾聲

美國著名歷史哲學家威爾?杜蘭特（Will Durant）曾總結：進步乃是遺產的不斷增加、保存、傳送與利用，歷史本身就是文明遺產的創造與記錄。

這次 MiniMax 的更新，某種意義上就在打破經驗傳播與落地的壁壘。

MiniMax Expert 生態，讓一個行業專家的經驗，不再是書本上的文字、網絡上的文章，而是可以被固化成 Agent 的數字資產，能夠被其他人直接調用，完成生產。而 MaxClaw 打通了 OpenClaw 的生態，讓專家能力也能夠在不同的通訊軟件里被觸達。

普通人復用這份經驗，也無需再經過復雜的學習過程。

而這，或者正是生產力進步爆發的真正起點。

*頭圖來源：MiniMax

本文為極客公園原創文章，轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

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