用天禧Claw，感覺我的工作設備活過來了

說來慚愧，我每天大概有10個小時生活在電腦屏幕上。

像一只寄居蟹，電腦、平板是我的殼。

遠程辦公的時候，有時候在想，電腦屏幕的背后，是我還是誰、是人是狗還是AI，似乎并沒有那么重要。

有沒有可能，讓辦公設備自己活過來，替我工作？

天禧Claw讓我覺得，這個有點科幻的想法，已經實現了。

01天禧Claw，住在我設備里的數字員工

先說說這個Claw到底是什么。

AI圈子里，Claw架構代表一種能讓AI真正操作設備的能力框架。

它不是簡單的API調用，是讓AI獲得了類似人類手指的精細操作能力。

天禧Claw基于OpenClaw架構打造，但真正讓它與眾不同的，是它的運行框架。

我第一天測試時做了個實驗。

我對它說：把我電腦下載文件夾里那些亂七八糟的東西整理一下。

然后我眼睜睜看著屏幕上的鼠標自己動了起來。

它新建了三個文件夾，分別歸檔了我的表格、PPT、Word文件。

接著一個個文件被拖拽進去，邏輯清晰得像個做了十年行政的秘書。

中途遇到一個我很久沒打開的項目文件夾，它還彈了個對話框問我：這個文件夾看起來像是項目資料，需要單獨歸類嗎？

我當時就愣住了。

這不是那種給你列個操作步驟讓你自己動手的AI，這是真的在上手幫你干活。

區別太大了。

打個比方，普通AI助理是給你念菜譜，天禧Claw是直接進廚房幫你把菜炒了。

而且它不只是能在PC上這么干。

平板端同樣可以。

我說把手機亮度調到50，它真的打開了設置滑動了亮度條。

我說幫我拍張照片，相機就啟動了。這些操作在安卓系統層面其實有很多權限限制，但天禧Claw通過系統級集成繞過了這些障礙，實現了真正的設備操控。

這讓我想起一個老生常談的問題：為什么之前的AI助理都停留在聊天階段？

根本原因在于，大模型本身沒有操作界面的能力。就像一個智商180但手腳被綁住的天才，能想但是做不了。而Claw架構就是給這個天才松了綁，讓他真正能伸手干活。

天禧在這一點上邁出了一大步。

他們在可控范圍內給了AI最大的操作權限，發揮。

當然，涉及文件刪除、系統設置修改這類敏感操作時，它會先跟你確認。

這個度把握得還不錯。

02記憶系統和后臺任務，這才是真正的AI助理

很多人問過我，什么樣的AI才算真正的AI助理。

我的答案很簡單：能記住事情，能自己干活。

這兩個要求聽起來簡單，但99%的產品都做不到。

聊天機器人會忘記你三分鐘前說的話，任務系統需要你時刻保持應用在前臺。

這種體驗就像雇了個只有七秒記憶的魚當助理，還得你盯著它干活。

天禧Claw解決這兩個問題的方式讓我眼前一亮。

先說記憶系統。

第二天測試時，我隨口說了句我不喜歡吃香菜，幫我記住這個。

然后又聊了很多別的事情。到

第三天，我問它幫我找幾家阿那亞附近評價不錯的餐廳。

它特意避開了香菜的相關推薦，還在列出推薦后特意加了一句：這幾家店的菜品大多不含香菜，如果你想去可以提前跟店員確認一下。

看到這條回復的時候，我是有點驚訝的。

它不是簡單地把我的偏好存在某個數據庫里，而是在合適的場景主動應用了這個記憶。

這種能力在技術實現上要求系統能夠理解記憶內容與當前任務的關聯性，比單純的存儲檢索要難得多。

而且天禧Claw的記憶與主對話是不互通的，這意味著你可以在不同場景下給AI設定不同的角色定位。

工作場景讓它專業嚴謹，生活場景讓它隨和一些。

再說后臺任務。

這是我最看重的功能。

第三天早上，我對它說：今天10點39分，自動幫我開始給我的電腦安裝Python環境。

它直接讓我先去忙，它幫我搞定。然后我關了電腦去開會了。

10點39分，我手機收到了通知：Python環境安裝已啟動。等我回到辦公室打開電腦，安裝已經完成了大半。它甚至貼心地幫我把常用的包也裝了幾個。

傳統模式下，你要么自己手動操作，要么得保持設備開機應用在前臺。

而天禧Claw的任務運行在云端，不依賴你的設備是否在線。這意味著你可以把一些耗時的事情交給它，自己去做更重要的事。

我后來測試了更復雜的場景：幫我整理這些文件，完成后告訴我。

它整整跑了四十分鐘，處理了我那個積累了半年的混亂下載文件夾。

期間我該干嘛干嘛，完全不用管。

完成后的報告詳細列出了它做了哪些操作，哪些文件無法確定分類留待我確認。

這才是AI助理該有的樣子。不是需要時刻盯著的小孩子，真的是能獨當一面的數字員工。

當然，這套機制也有邊界。

跨端操作需要設備在線，PC操作只有普通權限無法執行需要管理員權限的任務。這些限制是出于安全考慮，可以理解。

03從文件操作到知識庫，它真的在幫你沉淀價值

用了三天，我最深的感受是：天禧Claw不只是在幫你完成任務，它在幫你構建一個越來越智能的個人工作系統。

舉個例子。

我跟它說：幫我生成一份一人公司獨角獸構建框架，保存到我的知識庫里。

它很快生成了一個框架，然后存了進去。

第二天我又問：基于我知識庫里的AI一人獨角獸相關材料，幫我總結下去年我關注的AI產品的發展狀態。

它真的從我之前零零散散保存的各種文檔里提取出了信息，整理成了一份像模像樣的行業簡報。

這就是知識庫的價值。

普通AI助理的對話是瞬時的，聊完就沒了。

但天禧Claw的知識庫讓你的每次交互、每個文檔都在沉淀，都在為未來的工作積累素材。

用這個產品越久，它就越懂你，能做的事情也越多。

我甚至測試了一個很極端的場景：你看下我電腦上下載文件夾里那篇糖尿病相關的論文，看完以后直接幫我總結下其中的核心內容給我。

它不僅找到了那篇PDF，還真的讀取了全文內容，給出了一個結構清晰的學術總結，包括研究背景、實驗方法、數據結論和臨床意義。這個能力在之前的版本里是沒有的，應該是OpenClaw框架帶來的文檔理解能力升級。

另一個讓我驚喜的是Skill擴展機制。

天禧Claw內置了一些基礎能力，比如聯網搜索、定時提醒、設備控制等。但它最強大的是可以不斷添加新的Skill。

我說：幫我裝一個炒股相關的skill。

這是我在測試時隨口說的一句話。

試想一下，未來當Skill Gallery上線后，你可以像給手機裝App一樣給AI裝新能力。想做數據分析裝個pandas Skill，想自動修圖裝個PS Skill，想監控股市裝個財經Skill。

這套生態一旦跑起來，天禧Claw就不再是一個固定功能的工具，而是一個可以無限擴展的數字員工平臺。

04說點真實感受和行業判斷

測評了這幾天，我得說點實在的。

天禧Claw現在還是內測版，本身能力很強。

多端同步做得不錯，在手機上開始的任務切換到PC可以繼續。

2025年到2026年，AI行業經歷了一個從對話到行動的范式轉移。

年初大家還在比誰的模型能寫更長的文章，年中年底開始比Agent、比誰能調用更多的工具。

到了26年，真正的競爭已經變成了誰能更自然地操控設備。

天禧在這個時間點推出Claw架構的產品，時機卡得相當準。

OpenClaw框架本身是開源的，天禧基于它做了大量的定制和優化，尤其是在多端適配和系統集成層面。

我特別注意到他們的部署方式是端云混合。

簡單任務端側處理，保證速度；復雜任務云端處理，保證能力。設備關機任務不停，這一點很多同行做不到。

因為這意味著你需要一個可靠的任務隊列系統和狀態同步機制，工程難度不低。

另一個值得關注的是他們對Skill生態的布局。

先接入高質量的開源能力和自建能力，再逐步開放讓用戶添加第三方Skill。這個路徑很穩健，既保證了初期體驗，又為未來生態爆發留了口子。

我相信一年后再回頭看，天禧AI Claw會被定義為一個分水嶺式的產品。

它之前，AI助理是聊天的。它之后，AI助理是干活的，而且是和各類硬件設備生態大同的。

這才是AI助理該有的樣子，也是未來AI PC、AI平板的發展方向……