OpenClaw 带火了“龙虾系”AI Agent 之后，国内很快出现了几款代表产品：元气 Bot、ArkClaw、DuClaw，以及腾讯的 WorkBuddy。

它们看起来都在做一件事：让 AI 不只是聊天，而是能真正帮你操作电脑、整理资料、处理文件、生成报告，甚至接入办公软件，把一句“帮我做一下”变成一套可执行的工作流。

元气 Bot 更像本地桌面助手，适合用自然语言操作电脑、整理文件、处理表格、做系统维护。它的优势是上手轻，普通办公用户也能很快理解；但能力边界比较依赖本地环境和预置能力。

ArkClaw 更偏云端 Agent。它背靠火山引擎，强调云端运行、技能扩展和在线任务执行，适合希望 Agent 常驻云端、接入飞书或企业工作流的用户。

DuClaw 是百度智能云推出的零部署 OpenClaw 服务，优势在搜索、资料整理、百度生态能力结合，适合做信息检索、报告生成、知识整理类任务。

WorkBuddy 则更像一个职场 AI 智能体工作台。它支持本地文件操作、插件扩展、MCP、Skill、Hook、Agent、Rule 等能力，更适合希望把桌面办公、工具调用和大模型能力统一起来的用户。

但真正用 Agent 做复杂任务时，会发现一个更关键的问题：Agent 的能力并不只取决于产品外壳，而取决于背后的大模型。

因为 Agent 的执行过程，本质上是：理解需求、拆解任务、调用工具、观察结果、修正错误、继续执行。这里每一步都依赖模型的推理、规划、多轮上下文和工具调用能力。

 特别适合 Agent 和 Computer Use 场景。

 是面向复杂推理、代码和专业工作的旗舰模型，支持超长上下文、函数调用、结构化输出，以及通过 Responses API 使用 Web Search、File Search、Image Generation、Code Interpreter、Computer Use 等工具能力。OpenAI 也明确建议新项目优先使用 Responses API 来构建 agent-like applications，因为它天然适合多轮状态、工具调用和复杂工作流。

换句话说，Agent 不是“会聊天”就够了。它需要一个能规划、能纠错、能理解屏幕和文件、能稳定调用工具的大脑。

 的优势就在这里：它更适合长任务、复杂办公、代码理解、自动化执行和 Computer Use 这类高阶 Agent 场景。

所以我们看这些“龙虾”，不应该只问哪一款界面更好看，而要问：它能不能接入更强的大模型？

这就是第三方 API 接入的价值。

以 WorkBuddy 为例，它支持自定义模型配置。用户可以把默认模型换成自己的第三方 API 服务，让 Agent 前端继续负责操作和执行，而把“大脑”交给更强、更稳定、更灵活的模型接口。

如果 WorkBuddy 的配置项要求填写完整接口 URL，而不是 BaseURL，则填写：

配置完成后，在 WorkBuddy 里选择 

，就可以让 Agent 使用更适合复杂任务的大模型来处理工作流。

读取这个文件夹里的销售表，整理成一份周报，补充异常原因分析，并输出 Markdown 和 Excel。

这类任务对模型要求很高：它要理解文件、规划步骤、调用工具、发现错误、继续修正。普通聊天模型可能能写一段总结，但真正要把任务跑完，还是更依赖 

 这种面向 Agent 工作流的大模型。

所以，国内“龙虾系”Agent 的下一阶段竞争，不会只是插件数量，也不会只是 UI 设计，而是谁能更好地接入强模型、强工具和稳定 API。

Agent 是身体，工具是手脚，大模型才是大脑。

如果你已经在用元气 Bot、ArkClaw、DuClaw 或 WorkBuddy，不妨试试把模型接到支持 GPT 系列的第三方平台，用 

 给你的 Agent 换一个更强的大脑。

国内“四只龙虾”怎么选？元气 Bot、ArkClaw、DuClaw、WorkBuddy

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探索OpenClaw掀起的“龙虾系”AIAgent热潮，聚焦元气Bot、ArkClaw、DuClaw及腾讯WorkBuddy等国内代表产品。这些AI助手旨在超越聊天，实现操作电脑、处理文件、生成报告等实际办公自动化。文章深入分析各产品定位与优势，并指出AIAgent的核心竞争力在于背后大模型的推理与规划能力，特别是gpt-5.5在复杂任务中的卓越表现，强调未来竞争关键在于强模型与稳定API的深度集成。

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