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AutoClaw:智谱把 AI Agent 装进桌面,一句话就能让电脑替你干活

当「让 AI 替你还价、让 AI 替你写周报、让 AI 替你盯盘」从段子变成现实,智谱的 AutoClaw 试图把这些场景整合到一个桌面应用里。本文用接入流程 walkthrough 的形式,带你一步步理解这个工具的能力边界与实际玩法。

AutoClaw(澳龙)是智谱 AI 推出的本地桌面 AI Agent 平台,把 AI 助手、办公自动化、浏览器自动化和 IM 协作整合在同一个应用里[1]。用户不需要学习工作流配置、脚本语言或复杂 API,只要把目标说清楚,AutoClaw 就能调用本地工具、浏览器、文件和预置技能,把任务拆成步骤并持续执行。平台默认搭载智谱 GLM 系列模型,支持长上下文任务处理与多模型热切换[2]。

接入流程:从零到跑起来需要几步

AutoClaw 的设计理念是「把复杂留给自己,把简单交给用户」。从下载安装到完成第一个任务,整个过程被压缩到了极简:

第一步:下载并安装桌面客户端

访问 AutoClaw 官网,下载对应系统的安装包(支持 Windows 10+ 与 macOS,包括 Apple Silicon 和 Intel 芯片)。安装过程与普通桌面软件无异,无需配置开发环境或命令行工具链。

第二步:注册账号并领取新手积分

注册 AutoClaw 账号后,系统自动赠送 26000 积分(价值 109 元,有效期 30 天)。这些积分足够完成大量文档生成、数据分析、浏览器自动化等任务,让你在付费前充分体验核心能力。

第三步:选择模型与技能

根据任务类型选择合适的模型(GLM 系列、DeepSeek 系列等)与预置技能(50+ 项,覆盖办公、数据、网页、内容和自动化)。你也可以在技能市场中安装更多第三方技能。

第四步:在对话框中描述你的目标

任务入口就是一条对话,不是配置页,也不是另一套任务系统。用自然语言描述你想让 AI 完成的事情,比如「帮我整理这份 Excel 并生成图表」或「每天早上抓取竞品价格」。

第五步:分身执行与结果回流

AutoClaw 把任务拆解为步骤,调用本地工具、浏览器或文件持续执行。执行过程中,步骤和状态都在同一条轨道里展开,结果与上下文一起回流到飞书等 IM 渠道。

这五步的核心逻辑是「对话即入口」:用户不需要理解 Agent 的工作原理,只需要像和同事说话一样描述目标,剩下的交给 AutoClaw 处理。这种设计大幅降低了 AI Agent 的使用门槛。

六大功能卡:AutoClaw 能做什么

AutoClaw 把核心能力归纳为六大模块,每个模块对应一类典型使用场景:

📊
办公自动化

内置 50+ 预置技能,支持生成 Word、Excel、PPT、数据报表和会议纪要。日常文档编写、表格清洗、图表生成、格式整理都可以交给 AI 完成。

📱
自媒体运营

围绕小红书笔记、公众号文章、微博推文和短视频脚本,从选题、标题、正文、封面思路到多平台改写连续推进,一个人完成内容策划到发布全流程。

📈
金融投资

接入行情数据、整理财报信息、运行量化策略回测,并生成投资分析报告。A 股、港股、美股等多市场数据可组合分析,减少重复查数。

🌐
Web 产品搭建

不懂代码也能搭建网页、小程序原型、数据看板和内部运营工具。描述业务需求,AutoClaw 将需求拆解为页面结构、交互逻辑和可运行代码。

🤖
浏览器自动化

自动填表、批量截图、网页数据抓取、后台巡检、定时任务执行。对于每天重复打开网页、复制数据、提交表单的流程,能显著降低机械操作时间。

💬
IM 全平台接入

支持飞书、企业微信、微信和 Lark 等 IM 场景。团队成员可以在对话框里直接 @AI 助手下达任务,执行结果、文件、进度自动回流到对话中。

与智谱其他产品对比:AutoClaw 在家族中的位置

智谱 AI 的产品线覆盖从底层模型到上层应用的多个层级。AutoClaw 作为其 Agent 生态的桌面端入口,与家族内其他产品既有分工又有协同:

产品定位形态核心能力与 AutoClaw 的关系
AutoClaw本地桌面 AI Agent桌面应用任务执行、浏览器自动化、IM 接入本文主角,Agent 执行入口
AutoGLMWeb Agent 能力API/服务网页理解与操作、表单填写AutoClaw 浏览器自动化的底层能力来源
GLM 系列模型大语言模型API/开源文本理解、代码生成、多模态AutoClaw 默认搭载的底层模型
Z.ai (chat.z.ai)在线对话平台Web 应用通用对话、代码助手轻量对话场景,无本地工具调用能力
智谱 Coding PlanAI 编程订阅IDE 插件代码补全、项目级编程面向开发者的专项编程能力

从这张表可以看出,AutoClaw 在智谱产品矩阵中扮演的是「Agent 执行层」的角色:它不自己训练模型(那是 GLM 系列的事),也不只做网页操作(那是 AutoGLM 的事),而是把这些能力整合到一个可以调用本地工具、浏览器、文件的桌面环境中,让 AI 真正「做事」而不只是「聊天」。

GLM-5-Turbo:为 Agent 场景而生的基座模型

2026 年 3 月,智谱发布 GLM-5-Turbo 模型,定位为针对 OpenClaw(龙虾)Agent 框架深度优化的基座模型[3]。它重点强化了四项核心能力:工具调用(Tool Calling)、指令遵循(Instruction Following)、定时与持续性任务、长链路执行。在自研基准测试 ZClawBench 中取得国产模型第一的成绩。

这一模型的发布揭示了智谱对 AutoClaw 生态的底层思路:通用大模型在进入真实复杂的 Agent 场景后,容易在长链路任务中失速;与其用框架去「兜底」模型的不足,不如从训练阶段就针对 Agent 任务进行专项优化。GLM-5-Turbo 正是这一思路的产物。

实用技巧:让 AutoClaw 更好用

掌握一些使用技巧,可以让 AutoClaw 的任务执行更稳定、结果更可控:

1
任务描述要具体

与其说「帮我分析数据」,不如说「读取这份 Excel 的第三列,计算同比增长率,生成柱状图并保存为 PNG」。越具体的描述越能减少 AI 的「自由发挥」。

2
善用定时任务

对于每天重复的操作(如抓取数据、生成日报),设置定时任务让 AutoClaw 自动执行,结果自动推送到飞书,真正实现「上班即看结论」。

3
模型切换看场景

写作类任务可以用 GLM 系列,代码类任务可以切换到 DeepSeek,复杂规划可以用 GLM-5-Turbo。不同模型各有所长,按需切换效果更好。

4
浏览器自动化先录后播

对于复杂的网页操作,可以先手动录制一次操作流程,再让 AI 按录制路径自动执行,比直接描述更稳定可靠。

关于 AutoClaw 的常见疑问

AutoClaw 是免费的吗?

基础功能可以免费使用,并提供每日免费积分额度。个人用户和中小团队可以在免费额度内完成文档生成、数据分析、浏览器自动化和 IM 助手体验;更高频或更复杂的任务可以按需选择付费方案。

AutoClaw 和 AstronClaw 有什么区别?

两者都基于 OpenClaw 生态,但定位不同:AutoClaw 是智谱的本地桌面端产品,数据存在本机;AstronClaw 是讯飞的云端订阅产品,数据存在云端。选择取决于你对「本地 vs 云端」的偏好。

支持哪些操作系统?

支持 Windows 10 及以上版本,也支持 macOS(包括 Apple Silicon 和 Intel 芯片)。移动端 iOS 与 Android 可用于查看和触发部分任务。

数据安全吗?我的文件会不会上传?

AutoClaw 是本地安装的桌面软件,适合处理本地文件和浏览器任务。执行 AI 任务时只传输必要的任务描述和模型调用信息;涉及私有文件、账号权限和企业数据的场景,建议按团队安全规范配置访问范围。

可以接入飞书吗?

可以。AutoClaw 支持飞书、企业微信、微信和 Lark 等 IM 场景。接入后,你可以在群聊或单聊里 @AI 助手下达任务,任务进度、执行结果、文件和后续建议会自动回流到对话中。

和 ChatGPT 的 Agent 模式有什么不同?

ChatGPT 的 Agent 模式主要运行在云端沙箱中,无法直接操作你的本地文件和浏览器;AutoClaw 是本地安装,可以直接调用本地工具、浏览器和文件,适合需要操作本地资源的场景。

参考资料

  1. 来源:AutoClaw 官网(智谱官方 AI Agent 工作伙伴)— https://autoclaw.zhipuai.cn/
  2. 来源:AutoClaw 中文站(智谱本地 AI 智能体平台介绍)— https://autoclawcn.com/
  3. 来源:腾讯新闻(智谱发布 GLM-5-Turbo 针对龙虾场景优化)— http://news.qq.com/rain/a/20260316A04I3600
  4. 来源:智谱 AI 官网(AutoClaw 产品介绍)— https://www.zhipuai.cn/en/research/155
  5. 来源:智谱 AI 研究中心(GLM-5V-Turbo 与 AutoClaw 能力)— https://www.zhipuai.cn/zh/research/156
  6. 来源:Zhipu AI 英文官网(AutoClaw 产品页)— https://zhipuai.cn/en/
  7. 来源:AutoClaws.org(One-Click OpenClaw for Everyone)— https://autoclaws.org/
青衣网络 AI 观察团队 · 最后更新 2026-08-25 —— 本文依据公开资料独立撰写,仅作信息整理与技术测评用途;产品能力、定价与开放范围以 AutoClaw 官网及各合作方实时公布为准。