拼起 OpenClaw 生态的第一批拼图 | 云启被投“捕虾”实录
卡位“小龙虾”生态
OpenClaw 持续火热，AI 从"对话框"走向"执行"的趋势愈加清晰。但热闹之外，本地部署难、记忆机制不稳定、Token 成本高等现实问题也正在浮现。
在技术爆发的"噪音"之中，我们更关注谁能第一时间抓住主线，并解决普及落地中的真实问题。
实际上，在 OpenClaw 走红之初，云启内部即进行了测评并总结了落地 Gap。云启被投们也在关键生态位上快速行动：有人提供更强的大脑，有人搭建更稳的基础设施，也有人在把原本属于极客的工具，变成开箱即用的生产力……
本期**「云启伙伴」**，一起来看部分云启被投们补齐的小龙虾热潮里的关键环节。
01 / MiniMax
从模型能力到即插即用
让 Agent 真正跑进工作流
OpenClaw 的爆火让很多人第一次体验到 Agent 自动执行任务的能力。但很快大家也发现：让 Agent 跑起来不算难，让它稳定运行并接入真实工作流其实更难。
围绕这些问题，较早接入 OpenClaw 生态的 MiniMax 做了几件事：提供更稳定的 Agent 模型能力、降低长期运行成本和使用门槛，并把复杂部署流程产品化。
模型层： MiniMax 的 M2.1 被不少开发者作为 OpenClaw 运转的核心引擎。凭借工具调用准确度以及在成本控制上的平衡，M2.1 被开发者评价为"极其高效的主力模型"，在 OpenClaw 爆火初期也是调用量最高的底座模型之一。
成本侧： 针对 Agent 7×24 小时运行的高频消耗，MiniMax 推出的 Coding Plan 显著降低了长期运行的边际成本。
能力层： Expert 机制进一步降低了构建 Agent 的门槛。只需用自然语言描述需求，系统即可自动梳理 SOP 并编排工具。目前平台上已创建超过 1.6 万个专家 Agent，覆盖从财务建模到代码修复等多个领域。
部署层： MiniMax 推出的云端版本 MaxClaw，试图解决 OpenClaw 本地部署复杂的问题。用户无需配置服务器或 API Key，即可在网页或手机端运行 Agent，并通过飞书、钉钉等工具下发任务。
02 / Happycapy
让 OpenClaw 变成
"开箱即用"的云端 Agent
如果说 MiniMax 解决的是 Agent 的执行能力，那么 trickle 团队开发的 Happycapy 则切入另一个更直接的问题：很多人想用 OpenClaw，但安装和配置实在太复杂。
值得一提的是，Happycapy 并不是在 OpenClaw 走红之后才开始做的。产品的灵感最初来自 Claude Code，团队很早就开始探索把 Agent 工作流做成更易用的产品形态。产品发布的时候，恰逢 OpenClaw 在开发者社区爆火。上线不久，Happycapy 也登顶 Product Hunt 2 月月榜。
Happycapy 的核心思路很直接：把整套运行环境搬到云端。 用户无需下载或配置本地环境，只需在浏览器中即可启动 OpenClaw，并在云端运行自己的 Agent。
在能力层面，Happycapy 还引入了 Agent Team 的概念。系统可以同时调度多个子 Agent 协作，将复杂任务拆解为多个步骤并行完成。
针对 Agent 运行中常见的 token 消耗问题，Happycapy 也提供了 不限 Token 的订阅方案。
某种意义上，Happycapy 的出现意味着 OpenClaw 正在从一个偏开发者的开源项目，逐渐演变成一种可以被更广泛用户使用的 Agent 工作平台。（点此了解更多）
03 / PingCAP
给 Agent 一段
不会丢失的记忆
稳定、可持续的记忆，是 Agent 从工具走向长期数字助要解决的重点问题。
由于上下文窗口和 Compact（压缩）机制的限制，OpenClaw 在对话结束后经常会出现"断片"：前面对话中的信息被压缩或丢失，导致逻辑突然中断。
PingCAP 联合创始人东旭开发的 mem9.ai，正是围绕这个问题展开。
mem9 本质上是一个为 Agent 提供长期记忆能力的基础设施。通过向量检索与全文检索结合的方式，把原本临时存在上下文中的信息，转变为可以持续存储和调用的永续记忆。
在使用方式上，mem9 也尽量降低门槛。开发者只需向 Agent 发送一段 Skill 指令，即可完成安装，无需复杂的注册或部署流程。同时，mem9 采用"一虾一库"的设计，让每个 Agent 的记忆独立存储与加密，在利用云端能力的同时，也尽量降低数据混用带来的隐私风险。（点此了解更多）
04 / Kicker
当 Agent 开始
进入 C 端应用
如果说前面的探索更多发生在基础设施和工具层，那么一些面向 C 端用户的产品，也开始基于 OpenClaw 做更快的尝试。
云启 Y Transformers 计划中的项目 Kicker 就是其中之一。
2 月 13 日，Kicker 发布了一个基于 OpenClaw 底层的 Pi-style Agent 版本。产品形态很简单：无需独立 App，也没有复杂的 Dashboard。用户只需把它加入聊天工具，就可以像和朋友聊天一样与 Agent 交互，同时让它执行任务。
从产品定位来看，Kicker 希望成为一个**"会说真话的 AI 朋友"。不同于传统聊天式 AI，Kicker 会主动提醒任务、跟踪进度，甚至在必要时给出直接甚至有些"毒舌"的反馈，推动用户采取行动。
这种设计背后，其实是一个很有意思的产品假设：当 Agent 可以持续执行任务时，它也可以逐渐扮演部分"个人助理"的角色。
Kicker 这样的尝试，也让 OpenClaw 的生态开始从开发者工具，逐渐延伸到面向普通用户的应用形态。
重要预告：关于 OpenClaw，我们还会继续聊！
上述云启伙伴们的尝试，只是这个 Agent 生态刚刚展开的一小部分。当 AI 从"对话"走向"执行"，围绕 Agent 的基础设施、工具与应用也在迅速生长。围绕这一话题，我们也将持续与一线 builder 们持续交流。
更多关于 OpenClaw 的讨论交流，我们即将带来 2 场线上播客和 1 场线下 Meetup
🎙 播客：对话 HappyCapy 创始人 Jarod，聊聊为什么要把 OpenClaw 做成"开箱即用"的 Agent 产品
🎙 播客：对话 Kicker 创始人，讨论 Agent 在 C 端应用中的早期探索
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📍 3 月 21 日 · 上海 OpenClaw Meetup :和创业者一起交流实践经验与创业方向
