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      桌面龍蝦來了?階躍星辰的本地Agent戰事

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      文|魏琳華

      編|王一粟

      OpenClaw爆火后,一場“分吃龍蝦肉”的戰斗,貫穿了整個三月。

      面對這一機遇,各路玩家蜂擁而至。百度、騰訊、阿里等云服務巨頭相繼推出OpenClaw一鍵部署服務,在這場“淘金熱”中扮演起“賣鏟人”的角色——鎖定算力消耗與Token調用,收取基礎設施費用。與此同時,MiniMax、月之暗面、智譜等大模型獨角獸則直接受益于Agent帶來的海量Token消耗。據悉,月之暗面目前已經實現了ARR(年度經常性收入)1億美金的突破。

      從大廠到大模型創企,從云端版本到本地部署,誰都想靠自家的龍蝦平替,捧出一個國內爆款。

      作為其中有點姍姍來遲的一家,階躍星辰在龍蝦的生態部署上,算得上是相對完整的一家。從云端、本地兩種部署的StepClaw,到為龍蝦專研的模型Step 3.5 Flash限時免費,再到自建的Skill商店“水產市場”。

      追溯回階躍C端產品在去年的進程,不難發現,階躍星辰其實是有備而來,但疊加產品和龍蝦熱跟進的緩慢,當前的階躍AI還沒有把StepClaw捧成爆款。

      對于仍在基礎模型賽道競逐的階躍星辰而言,Agent的戰略價值遠超產品本身——它是驗證技術能力、打磨用戶體驗、積累行業洞察的實驗場,也是這家押注終端智能化的公司的必經之路。

      實測StepClaw 一個更能主動解決問題的小龍蝦

      從為小龍蝦量身定制的模型Step3.5 flash限時免費開始,到Agent限時一月的免費試用,在吃到這口龍蝦肉上,階躍星辰可以說是AI六小虎中最能下血本的一家。

      實際體驗下來,StepClaw算得上是一個在設計上對小白用戶更友好的小龍蝦。

      先從界面說起,StepClaw是市面上小龍蝦“平替”產品中,少數選擇做懸浮窗的設計。不用的時候是個懸浮球,使用時也只占據1/4的屏幕界面,對于筆者這種只需要偶爾叫它辦事的用戶來說,比全屏搶占界面的方式更友好。不過,對于需要日常監測進度、開發產品的極客來說,這個強制半屏的界面,可能有些太小了。

      一開始的配置階段,StepClaw支持用戶給它設定性格,用擬人的方式回應,這也是一些廠商目前跟進的個性化設計。

      我給他設定了一個“靠譜又有點愛吐槽”的性格。它確實做到了,一邊干任務,一邊吐槽任務難辦并抓狂。不過在30多輪對話后,AI就回到了正常風格,在記憶上的問題仍然需要改進。



      AI在線吐槽

      印象最深的,是筆者測評各類任務時,StepClaw在摸索的過程中能給靠譜的多條備選方式,幫你達成目標。你能看到它為了解決任務,幫你寫命令、做網頁,迂回地幫你處理問題。



      從任務執行的效果來看,通過尋找替代方案、自主編寫工具等方式,StepClaw實測上能夠解決很多意料之外的問題,執行能力相對突出。

      比如在接入Gmail郵箱API、讓它幫我讀取未讀郵件內容并做總結,這樣一個簡單的任務,也會遇到環境部署不穩定導致無法接受驗證信息的情況。

      為此,StepClaw甚至自己寫了個網頁給我,讓我通過網頁直接看信息再給到它。通過我和Agent的配合,終于讓它接上了我的Google郵箱。



      通過調用Skills,我用StepClaw做了每天匯報的AI日報,讓它幫我整理郵箱。實現這些基礎的功能之外,如果用戶想進階一下,拿AI做些不一樣的事情,可以從階躍星辰自建的Skills商店網址“水產市場”中找更多技能解鎖,比如讓它幫你處理財報信息、寫個小紅書文案、做個“一圖講解xx”之類的AI圖片等。



      作為本地部署的小龍蝦,你還可以要求StepClaw幫你從電腦里找文件、整理文件。我要求它幫我整理下桌面,然后再還原回原來的樣子。階躍確實幫我把雜亂的文檔和游戲圖標都收進了對應的文件夾,且后續也做到了完美還原,表現處在及格偏上的水平。美中不足之處是,StepClaw沒有根據我桌面上已有的文件夾分類做規劃,而是自己新建了類似的文件夾儲存。



      StepClaw的調用,需要用戶下載階躍此前的桌面端產品“階躍AI桌面伙伴”。這個產品的首次上線是在去年9月。可以說,在OpenClaw爆火前,階躍星辰自己對Agent的重度規劃中,就有做相關產品的布局。

      由此,StepClaw的一部分功能設計,其實就繼承了“階躍AI桌面伙伴”。比如目前其宣傳的“全局記憶”功能,會讓AI在每15分鐘截圖一次桌面,并記錄用戶的行動軌跡,相當于自己給AI補充了更多的上下文。在桌面助手產品中,這個功能更像是歷史記錄,用來查找遺忘的信息。StepClaw的“懸浮球”設計,也是繼承自階躍桌面助手的設定。

      跑通任務的能力,一部分還是具體看模型能力。階躍對問題的一些靈活處理,還是得益于Step 3.5 flash的能力,和上一代模型相比,新模型做了更適配Agent的設計,比如更適合工程化的上下文結構,和更快的token吞吐速度。

      總體來說,靠著之前在C端產品的基礎,階躍交卷的時間不算早,但交出了一個不錯的答卷。

      不過,目前階躍的產品還處在內測階段,第一批5萬的邀請碼放空后,階躍星辰仍然在通過內測邀請碼的方式來接入,獲取難度并不高。3月29日夜晚,階躍星辰還邀請了李雪琴作為測試官來體驗產品。

      從模型上,階躍星辰靠免費策略確實吃上了紅利,一段時間內位列OpenRouter消耗榜單第一。但從產品上,StepClaw想靠產品從“龍蝦們”中殺出重圍,還需要時間。

      自建Skill生態,階躍的野心

      可以看到,四家大模型創企月之暗面、MiniMax、階躍星辰和智譜都做了OpenClaw平替品。對于分吃龍蝦肉,每一家都有熱情。

      對于將自研大模型作為核心競爭力的上述企業來說,OpenClaw是一個Agent爆款產品,它的意義不僅僅是對產品流量、生態的押注,而更關鍵的是靠巨額的token消耗,講好自家B端的API生意經。

      以筆者測試為例,比如讓龍蝦做一個定時日報的任務,一般單次對話就要消耗百萬個tokens,如果一天調用十幾次,一個月的tokens消耗量也能到幾億次。廠家只靠免費是不可能撐起這么大的消耗量的,這也是為什么最近從云廠商到大模型創企,都在給tokens提價的原因。

      怎么讓用戶“嘗口龍蝦肉”后,還愿意繼續嘗試?這就是階躍星辰在搭建龍蝦之前,先發布了自家Skill商店“水產市場”的原因。

      據階躍星辰StepClaw、水產市場負責人鐘經緯判斷,春節期間做“水產市場”的判斷有二:第一,OpenClaw在春節前后的爆發讓他預判,春節期間會有更多人去嘗試使用,這些人一定會遇到"不知道用來干嘛"的問題;第二,OpenClaw帶來的資產類型更豐富了,技能、經驗、插件、頻道、觸發器都需要一個地方來承載和分發。

      可以說,Skills是當下幫用戶真正找到場景做事的觸手。在2025年,我們還需要在各家大廠的Agent開發平臺,看不同開發者貢獻的各類Agent,比如字節扣子空間上劃分好的種類,不同的任務,需要調用不同的Agent。

      而在MCP和Skills普及的當下,一個Agent可以自己組裝多種技能,就相當于給龍蝦裝上了手和腳,也就成了龍蝦們的必需品。從2月龍蝦熱到現在,一個多月的時間里,廠商們也已經開始在產品中預裝好Find Skill(幫用戶尋找合適Skill并下載)、Skill Vetter(確保安裝Skill的安全性)等Skill,提升用戶初始體驗,解決用戶“到底用龍蝦做什么”的疑問。

      正如你買到的每家手機都有自己的應用商店,現在市面上的小龍蝦們,也基本自帶類似“水產市場”的自家Skill商店,通過開發者生態共創,更多能夠應用在辦公、代碼等場景的技能出現在商店給用戶調用。

      不過,目前在初級階段,Skills市場也難以形成壁壘,它只能算是龍蝦的“標配項目”。

      目前從數量來看,階躍星辰的水產市場中一共有5500個Skills,比起目前海外市場的ClawHub來說,后者當前Skills數量已經更新到40000以上。雖然國內生態的完善還有待改進,但國內Skill生態的搭建勢在必行,比如一些國內用戶用得更多的產品(微信、B站)等相關技能的接入,還是靠國內開發者上傳。



      簡單來說,Skills是Agent的能力模塊,包含提示詞+腳本組合,可以實現具體能力(如SEO內容寫作、PPT生成、周報撰寫等)。

      但Skill的能力取決于兩個東西:調用的API和寫的提示詞。提示詞本身就是遷移成本很低的方式——一個寫好的Skill,上傳到ClawHub、扣子空間、階躍的"水產市場",幾乎不需要額外改動。這意味著,Skill市場很難形成像App Store那樣的壟斷格局。

      短期來看,對于想吃龍蝦肉的廠商們來說,做Skill市場更像是產品生態的完整。跟隨行業趨勢,完善產品矩陣,滿足開發者需求。不做Skill市場,產品在功能完整性上就會落后競品。

      龍蝦本身真正的競爭在兩點:基座模型能力——決定Agent能做什么,工程化能力——龍蝦對任務的執行程度。

      對于意在終端Agent的階躍星辰來說,Agent是生態中的一塊關鍵拼圖。如何讓Agent能力賦能在接下來的手機、汽車和電腦等一系列終端產品上,才是階躍星辰的重點。

      從桌面助手到龍蝦 階躍星辰押注本地Agent

      從階躍AI桌面伙伴,到StepClaw,兩個本地Agent產品的重合和相似的設想,已經說明了階躍星辰在OpenClaw爆火之前,已經對這個賽道有了初步想法。

      據鐘經緯回憶,階躍本地Agent項目立項是在去年7月。在Manus后,團隊內部從需求出發,看到了本地Agent機遇的存在。

      “本地最大的價值,是在技術探索早期,給了用戶更大的自由度。”鐘經緯寫道。

      對比云端,本地能夠幫助AI更方便地獲取到所需的上下文信息,并讓Agent拿到更多本地權限,才能解鎖一些沒有被實現的玩法。

      階躍星辰押注本地Agent的速度,實際上夠快。

      從去年九月的Mac版本后,今年1月19日,Window版本的階躍AI桌面伙伴也正式上線。這個時間其實也是OpenClaw爆火的日子。不過,在當時的宣傳版本中,MCP還占據著功能宣傳的首位,Skill反倒沒有被放到官方的宣傳中。

      沒有被提及的原因,或許是官方認為,當時Skills的教育成本還不夠,市場對其的認知還不足。

      “最早我們在 10 月份是想打 Skills 這個東西來做增長,當時找了很多電商社群、做培訓的機構一起協作來搞 Skills,當時他們是不愿意的。”鐘經緯在一檔播客中提及。

      而且,對比OpenClaw,階躍AI桌面伙伴沒做到的一點,是把它和各大IM產品的生態打通。

      但在蹭OpenClaw的熱點速度上,階躍星辰沒有跟上后續的節奏,這或許也是錯失流量和更多用戶的原因。可以看到,階躍星辰無論是云端還是本地版本的StepClaw兩款產品,均上線在今年3月,而月之暗面們最早從除夕就發布了相關產品,早期的這些產品多是云端版本,雖然不夠快,但確實分走了一部分注意力。

      談及為什么不用階躍AI直接接入飛書,而是又做了個StepClaw,鐘經緯表示,由于Agent Harness 有一些差異,團隊后續在上面再重復跟迭代,其實比套一下的成本還要更高。另外,OpenClaw確實太熱了。

      在熱度上,階躍星辰或許沒能趕上這波流量。不過對于這家押注終端Agent的公司來說,開發本地Agent,本身對于他們來說,也是一件持續要做的事情。

      階躍星辰本身的商業化模式,就是在手機、車等智能終端上搭載Agent,靠前期產品的打磨和搭建,后續的經驗和反饋,對于團隊未來大方向的研發是匹配的。

      無論StepClaw最終能否在"龍蝦大戰"中脫穎而出,前期產品的打磨都將轉化為面向手機、汽車、電腦等終端生態的實戰經驗。對于這家押注終端智能化的公司而言,這或許才是這場競逐背后更值得關注的敘事。

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