智東西
作者 江宇
編輯 漠影

聯(lián)想也下場(chǎng)“養(yǎng)蝦”了。

一句話裝好Java環(huán)境，下載文件自動(dòng)分類整理，早上在車?yán)锝淮痪浞治鋈蝿?wù)，到公司打開(kāi)電腦結(jié)果已經(jīng)放在桌面上——這些原本需要自己一步步處理的事情，現(xiàn)在開(kāi)始有了另一種完成方式。

在最新一輪升級(jí)中，“天禧Claw”作為核心功能之一重磅亮相，同時(shí)引入“端-邊-云”一體架構(gòu)，并由AI原生OS進(jìn)一步接管人機(jī)交互流程。

目前，“聯(lián)想版龍蝦”天禧Claw已正式開(kāi)啟內(nèi)測(cè)。

和不少仍需要部署環(huán)境、依賴本地運(yùn)行的Agent產(chǎn)品不同，天禧Claw在使用方式上更偏向“開(kāi)箱即用”：無(wú)需安裝和配置，打開(kāi)就能用。同時(shí)，端云混合的架構(gòu)也帶來(lái)一個(gè)更直接的變化：任務(wù)可以全天候跨端運(yùn)行，設(shè)備關(guān)閉之后，流程仍然在后臺(tái)推進(jìn)。

對(duì)終端廠商來(lái)說(shuō)，這類產(chǎn)品的重點(diǎn)，在于如何把設(shè)備、數(shù)據(jù)和任務(wù)執(zhí)行連接起來(lái)，讓AI真正參與到日常使用中。智東西第一時(shí)間拿到了內(nèi)測(cè)資格，這次從具體場(chǎng)景切入，看看天禧Claw在真實(shí)工作中的表現(xiàn)如何。

一、從信息抓取到成稿輸出，我讓它跑通了一條“AI日更流水線”

這次體驗(yàn)，天禧Claw幫我接管了一件每天都在重復(fù)做的事情：每天自動(dòng)生成一份AI行業(yè)新聞日?qǐng)?bào)，并整理成可以直接發(fā)布的內(nèi)容。我先給天禧Claw設(shè)了一個(gè)定時(shí)任務(wù)，讓它在每天下午16:50自動(dòng)抓取AI行業(yè)最新新聞，完成去重之后，整理成一份結(jié)構(gòu)化的日更信息流。

天禧Claw本身內(nèi)置了多種可直接調(diào)用的能力，同時(shí)也支持自建Skill。這次，天禧Claw幫助我搭了一套“多龍蝦版編輯部”的Skill。

這套skill，把整個(gè)流程拆成三個(gè)明確分工的Agent來(lái)跑：記者龍蝦負(fù)責(zé)抓取新聞、整理摘要和補(bǔ)充來(lái)源；總編龍蝦負(fù)責(zé)審核內(nèi)容、判斷重要性并完成排序；運(yùn)營(yíng)龍蝦則負(fù)責(zé)統(tǒng)一排版結(jié)構(gòu)，生成最終可發(fā)布的日?qǐng)?bào)格式。

這一步完成之后，原本需要多輪對(duì)話才能完成的流程，被壓縮成一個(gè)可以反復(fù)調(diào)用的模塊。

到了設(shè)定時(shí)間，這套流程會(huì)自動(dòng)執(zhí)行。從結(jié)果來(lái)看，它完成的是一條比較完整的信息處理鏈路。抓取到的內(nèi)容基本覆蓋當(dāng)天主流AI動(dòng)態(tài)，包括模型發(fā)布、行業(yè)合作以及技術(shù)架構(gòu)更新等信息，每條新聞都附帶摘要和來(lái)源鏈接。

內(nèi)容會(huì)按照重要性進(jìn)行排序，形成“今日熱點(diǎn)+詳細(xì)內(nèi)容”的結(jié)構(gòu)，最后直接輸出為Markdown，可以直接下載使用。

更值得注意的是，在整理完成之后，“總編龍蝦”還會(huì)補(bǔ)上一段總結(jié)。這部分會(huì)把當(dāng)天的變化抽象成幾條趨勢(shì)，比如多模態(tài)能力逐漸成為基礎(chǔ)能力、成本優(yōu)勢(shì)開(kāi)始影響市場(chǎng)格局，以及多模型協(xié)同成為新的技術(shù)方向。這種處理方式已經(jīng)接近資深編輯的判斷。

這一輪體驗(yàn)下來(lái)，一個(gè)比較明顯的變化在于，內(nèi)容生產(chǎn)更像是在維護(hù)一條可以持續(xù)運(yùn)行的生產(chǎn)流程。前期把結(jié)構(gòu)和分工搭好之后，后續(xù)的更新基本可以按節(jié)奏自動(dòng)推進(jìn)，不需要再逐條整理信息或手動(dòng)調(diào)整結(jié)構(gòu)。

需要說(shuō)明的是，這類能力并不會(huì)越過(guò)設(shè)備本身的權(quán)限邊界。涉及本地文件的操作，仍在用戶可控范圍內(nèi)完成，而任務(wù)執(zhí)行主要在云端環(huán)境中進(jìn)行，兩者之間保持相對(duì)清晰的分界。

二、云主機(jī)像一位不下班的搭檔：你不盯著，它也在干活

天禧Claw一大核心的價(jià)值，是7×24在線。人可以離開(kāi)設(shè)備，任務(wù)還在繼續(xù)，這種體驗(yàn)和“守著AI對(duì)話框等回復(fù)”已經(jīng)不是一回事。

文件整理、環(huán)境安裝、資料匯總、定時(shí)執(zhí)行，這些事情原本都需要人盯著進(jìn)度。放到云主機(jī)場(chǎng)景里，一句話交代清楚，后續(xù)流程可以繼續(xù)在后臺(tái)推進(jìn)。

這種能力更像是給用戶配了一個(gè)不下班的搭檔。白天接任務(wù)，晚上繼續(xù)跑流程，等用戶再回來(lái)時(shí)，結(jié)果已經(jīng)被整理好，或者已經(jīng)推進(jìn)到下一步。

▲任務(wù)：你看下我電腦上下載文件夾里那篇糖尿病相關(guān)的論文，看完以后直接幫我總結(jié)下其中的核心內(nèi)容給我

另外一個(gè)更容易被忽視的點(diǎn)是，這類持續(xù)執(zhí)行的能力是建立在相對(duì)獨(dú)立的云端環(huán)境里的，任務(wù)運(yùn)行、數(shù)據(jù)處理都在隔離環(huán)境中完成，減少了對(duì)本地設(shè)備的干擾，也讓用戶在把任務(wù)交出去時(shí)，多了一層安全與可控。

云主機(jī)形態(tài)改變了人與AI的協(xié)作節(jié)奏。用戶不用反復(fù)盯進(jìn)度，AI也不用每次從頭開(kāi)始，這種狀態(tài)更接近現(xiàn)實(shí)生活中的真實(shí)助理。

三、Skill決定上限，龍蝦也需要一臺(tái)能越養(yǎng)越強(qiáng)的“能力容器”

Agent好不好用，往往要看它能調(diào)動(dòng)多少能力。今天很多AI產(chǎn)品的問(wèn)題，在于能調(diào)用的能力太少。一旦Skills豐富起來(lái)，AI處理任務(wù)的顆粒度就會(huì)明顯變細(xì)，很多原來(lái)只能靠手工完成的流程，才有機(jī)會(huì)真正自動(dòng)化。

天禧Claw本身已經(jīng)預(yù)裝了一批能力，同時(shí)還支持安裝三方Skills。

在這次實(shí)測(cè)的內(nèi)容生產(chǎn)場(chǎng)景中，我們把重點(diǎn)放在更高頻的內(nèi)容生產(chǎn)流程上。以“AI行業(yè)日?qǐng)?bào)”為例，從信息抓取、摘要整理，到結(jié)構(gòu)編排和最終輸出，這一整條流程被打包成一個(gè)可復(fù)用的Skill。原本需要多次下指令才能完成的步驟，被壓縮成一次調(diào)用，后續(xù)每天可以自動(dòng)運(yùn)行。

自建Skill的意義也在這里。很多人的工作流程都有自己的習(xí)慣和順序，通用工具只能覆蓋一部分，自建Skill才能把自己的方式方法積累下來(lái)，慢慢成為一套更稱手的能力庫(kù)。

從更長(zhǎng)的維度看，Claw類產(chǎn)品的差異，很大程度上會(huì)體現(xiàn)在誰(shuí)的Skill生態(tài)更豐富、誰(shuí)更方便接入三方能力、誰(shuí)更容易把用戶自己的工作流沉淀成可復(fù)用模塊。

Skill生態(tài)越豐富，Claw的可用邊界就越寬。模型負(fù)責(zé)理解，Skill負(fù)責(zé)執(zhí)行，后者往往直接影響日常體驗(yàn)。

四、PC、手機(jī)、Pad同時(shí)接上，資料、設(shè)備和任務(wù)直接串起來(lái)了

多端協(xié)同，可以快速解決碎片化的日常任務(wù)。

天禧Claw支持PC、Phone、Pad多端使用，并且采用同賬號(hào)同步的方式完成體驗(yàn)接續(xù)，這種連續(xù)性是終端產(chǎn)品的一大優(yōu)勢(shì)。

▲PC端

▲Phone端

▲Pad端

在更具體的使用中，這種協(xié)同是有層級(jí)的。一類是設(shè)備內(nèi)的直接操作，例如在手機(jī)上控制系統(tǒng)功能、查詢本地信息。

▲手機(jī)端系統(tǒng)級(jí)能力鬧鐘管理“明天早上7:30設(shè)個(gè)鬧鐘”，自動(dòng)創(chuàng)建

而另一類是跨設(shè)備的任務(wù)流轉(zhuǎn)，例如在手機(jī)上發(fā)起一個(gè)任務(wù)，電腦端繼續(xù)調(diào)用資料、生成內(nèi)容，最后結(jié)果再沉淀進(jìn)知識(shí)庫(kù)。

▲查詢電腦桌面文件

▲總結(jié)今日AI相關(guān)新聞并寫入知識(shí)庫(kù)

終端廠商做Claw的優(yōu)勢(shì)也在這里：它可以直接打通設(shè)備系統(tǒng)、文件、應(yīng)用和知識(shí)資產(chǎn)，很多原本需要在多個(gè)工具之間切換的操作，可以在一條鏈路里完成，協(xié)作更順。

從這個(gè)角度看，Claw并不是孤立功能，是聯(lián)想整套終端AI能力中的一個(gè)執(zhí)行層抓手——把分散在不同設(shè)備和應(yīng)用里的能力，重新串成一條可以連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的工作流。

結(jié)語(yǔ)：終端廠商的新考題，做出更“Claw native”的設(shè)備

這一輪Claw產(chǎn)品密集出現(xiàn)之后，大家都在嘗試用它來(lái)處理自己手里的工作。

天禧 Claw給出的方向，價(jià)值就在這里。把云主機(jī)、Skills、多端協(xié)同、后臺(tái)任務(wù)這些能力組合在一起，讓AI直接參與到日常事務(wù)的處理過(guò)程中。

對(duì)終端廠商來(lái)說(shuō)，這種嘗試也很有代表性，不只是模型能力，還包括：能否把設(shè)備、數(shù)據(jù)和執(zhí)行能力真正串起來(lái)。

比如在手機(jī)上發(fā)起一個(gè)任務(wù)，電腦端繼續(xù)執(zhí)行，結(jié)果直接落到本地文件或知識(shí)庫(kù)中；再比如從信息抓取、摘要整理，到標(biāo)題生成和結(jié)構(gòu)排版這樣的流程沉淀為可復(fù)用的Skill，減少重復(fù)操作。

它考驗(yàn)了產(chǎn)品能否真正把設(shè)備能力，轉(zhuǎn)化為用戶可感知的效率提升。

再往后看，Claw類產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)，多半還會(huì)繼續(xù)升級(jí)。

能力是否穩(wěn)定，Skill生態(tài)是否豐富，用戶是否愿意把任務(wù)長(zhǎng)期交付出去，都會(huì)成為更關(guān)鍵的分水嶺。誰(shuí)能把這些環(huán)節(jié)打磨到位，誰(shuí)就更有機(jī)會(huì)把這類產(chǎn)品變成大家慣用的日常工具。