国产“龙虾”扎堆上线，普通人到底该选哪一个？

这段时间，国产“龙虾”几乎是扎堆上线。

阿里 Accio Work、钉钉悟空、百度搭子 DuMate、字节 ArkClaw、腾讯云 WorkBuddy、腾讯电脑管家 QClaw、月之暗面 Kimi Claw、智谱 AutoClaw……

面对这么多产品，普通用户到底该怎么选？

这个问题看起来很复杂，但梳理清楚产品形态和实际使用成本后，答案其实并不难。

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一、普通人更适合云端“龙虾”，还是本地“龙虾”？

1. 云端“龙虾”

首先，我认为大多数普通用户并不适合直接购买云端“龙虾”。

目前，云端托管类产品包括：

• 字节 ArkClaw；
• 阿里云 HiClaw；
• 腾讯云 ADP Claw；
• Kimi Claw；
• 讯飞 AstronClaw；
• MiniMax MaxClaw；
• 小艺 Claw。

云端“龙虾”最大的优势，是可以保持 7×24 小时在线。

即使自己的电脑没有开机，Agent 依然可以在云服务器上持续运行，执行信息搜集、定时任务和远程工作流。

但问题也恰恰出在“云端”。

“龙虾”类产品一个非常重要的价值，是能够处理电脑中的本地文件，例如：

• 整理下载文件夹；
• 修改 Excel 表格；
• 读取 Word、PDF；
• 处理图片和视频；
• 操作本地软件。

一旦将 Agent 部署到云端，它就无法直接访问用户电脑中的本地文件。

用户仍然需要手动上传原始文件，等任务完成后再将处理结果下载回来，整个体验会变得割裂。

不仅如此，云端存储文件还可能产生额外费用。

云端“龙虾”依赖服务器运行，所以除了大模型 Token 费用之外，服务器费用通常也是一笔不可避免的支出。

这意味着，长期使用成本很难真正便宜下来。

大家不要只盯着产品刚上线时的优惠价格，更需要关注活动结束后的正常价格和续费成本。

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2. 本地“龙虾”

因此，对于大多数普通用户来说，我更推荐选择本地部署的国产“龙虾”。

本地产品能够直接处理电脑中的文件，权限范围也更容易控制，整体使用体验和安全性通常更符合个人办公需求。

目前比较有代表性的本地产品包括：

• 百度搭子 DuMate；
• 腾讯 QClaw；
• 腾讯云 WorkBuddy；
• 智谱 AutoClaw；
• 钉钉悟空。

钉钉悟空

钉钉悟空目前必须通过钉钉 App 扫码登录，并且依然采用邀请制。

其页面已经明确标注，每日赠送算力的活动截至 4 月 30 日，同时有消息称，后续可能采用每月 39 元的订阅模式。

智谱 AutoClaw

智谱 AutoClaw 的付费模式更加明确，目前已经采用订阅制，并且没有提供每日免费额度。

其入门级套餐价格为每月 29 元。

DuMate、QClaw 与 WorkBuddy

相比之下，百度搭子 DuMate、腾讯 QClaw 和腾讯云 WorkBuddy 都提供免费额度。

从长期使用成本来看，这三款产品显然更适合大多数普通用户。

目前三款产品的免费额度大致如下：

产品	免费额度	单次任务大致消耗
百度搭子 DuMate	每天免费 1000 积分	普通任务通常不到 10 积分
腾讯 QClaw	每天免费 4000 万 Token	平均一次任务约消耗百万 Token
腾讯云 WorkBuddy	新用户 5000 免费额度，每月赠送 500，目前每日签到赠送 100	根据使用模型不同，通常消耗几十额度

既然这三款产品的使用成本都很低，甚至可以视为基本免费，那么问题就变成了：

百度搭子 DuMate、腾讯 QClaw 和腾讯云 WorkBuddy，普通人究竟应该选择哪一个？

接下来，我用相同的任务，对三款产品进行一次简单实测。

在评测开始前，先纠正一个常见的固有印象：

大厂推出的“龙虾”，底层不一定使用自家的大模型。

所以没有必要因为厂商背景，就提前对产品能力下结论。

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二、DuMate、QClaw 与 WorkBuddy 实测对比

下面，我选择了几个比较常见的本地 AI 助手使用场景。

每个任务都使用完全相同的提示词，分别交给三款产品执行。

本次只测试产品的默认能力，不额外安装任何第三方 Skill，以此观察它们的开箱即用体验和一次性任务通过率。

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三、测试一：处理 Excel 成绩表

对于学校老师来说，统计学生成绩是一项非常常见的工作。

不同班级的成绩汇总、平均分、最高分、最低分、不及格人数和分数段分布，都需要通过 Excel 计算和制图。

如果完全手动处理，通常需要花费一整个下午。

这次，我直接使用最直白的自然语言，让三款产品处理桌面上的“成绩表”文件夹。

三款产品均正确识别到了文件所在位置。

测试提示词

电脑桌面的“成绩表”文件夹中有 3 个 Excel 文件，请帮我处理这三个班级的考试成绩。

将成绩汇总到一起，并按班级计算平均分、最高分和最低分，统计不及格人数。

再按照以下分数段生成人数分布表：

• 90 分以上；
• 80～89 分；
• 70～79 分；
• 60～69 分；
• 60 分以下。

最后，输出一份可以直接打印的成绩分析报告。

1. 权限管理：DuMate 更细致

执行过程中，我认为权限管理做得最完善的是百度搭子 DuMate。

三款产品中，只有 DuMate 主动弹出了文件操作权限请求。

它甚至允许用户选择：

• 只授权当前这一步操作；
• 授权整个对话中的同类操作。

对于会直接读取和修改本地文件的桌面 Agent 来说，这种细粒度权限管理非常重要。

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2. QClaw：完成基础统计，但信息较少

先来看腾讯 QClaw 的结果。

整体而言，它基本完成了任务。

我要求的成绩汇总、班级统计和分数段分布均包含在输出结果中。

不过，它的成绩明细表只保留了：

• 班级；
• 姓名；
• 分数。

原始文件中的部分信息没有被完整保留。

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3. DuMate：数据更完整，统计更细致

再看百度搭子 DuMate 的生成结果，就能明显发现其完成度更高。

首先，DuMate 生成的成绩汇总表完整保留了：

• 班级；
• 学号；
• 姓名；
• 分数；
• 所处分数段；
• 是否及格。

其次，它将班级统计和分数段分布单独整理在一张工作表中。

统计内容也更加全面，包括：

• 参考人数；
• 平均分；
• 最高分；
• 最低分；
• 不及格人数；
• 及格率；
• 各分数段人数。

它还主动发现，有 7 名学生没有成绩，并将其识别为缺考人员。

仅从 QClaw 和 DuMate 的结果对比来看，DuMate 的优势比较明显。

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4. WorkBuddy：报告美观，但文件格式不够实用

WorkBuddy 的处理方式比较特别。

它没有输出 Excel 统计表，而是生成了一份网页版成绩分析报告。

从视觉呈现来看，WorkBuddy 的报告更加美观。

在数据完整性方面，它与 DuMate 的差距并不算大：

• 保留了学号；
• 计算了及格率；
• 统计了缺考人数；
• 增加了一段文字版综合分析。

不过，这种输出形式有利也有弊。

一般需要提交给领导、学校或教务系统的成绩统计，通常会被要求使用 Excel，而不是 HTML 网页文件。

Excel 文件也更方便老师后续进行：

• 手动修改；
• 补充数据；
• 导入教务平台；
• 二次计算和筛选。

本轮结论

在 Excel 成绩处理任务中：

1. 百度搭子 DuMate：数据最全面，Excel 交付最实用；
2. WorkBuddy：视觉效果较好，但输出格式不够通用；
3. QClaw：完成了基础任务，但统计信息相对简单。

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四、测试二：搜索资料并生成 Markdown 简报

搜索信息并整理成文档，是各行各业都非常常见的需求。

我平时已经很少使用 Word，日常写作和资料整理主要采用 Markdown 格式，因此，这次顺便测试三款产品生成 Markdown 简报的能力。

测试提示词

搜索最近一周 AI 行业最重要的 5 个进展，整理成一份图文并茂的简报，并保存为 Markdown 文件。

每条进展需要包括：

• 标题；
• 一句话概述；
• 为什么重要。

最后增加一段本周总结，说明 AI 领域在本周呈现出的整体趋势。

1. DuMate：速度最快，也是唯一真正“图文并茂”的结果

首先值得一提的是，百度搭子 DuMate 是三款产品中完成速度最快的。

整个任务只用了 88 秒。

而且，三款产品中只有 DuMate 会明确展示任务耗时，QClaw 和 WorkBuddy 均不显示完成时间。

【图片 17：DuMate 已完成任务，QClaw 与 WorkBuddy 仍在执行】

严格来说，只有 DuMate 完整满足了任务要求。

因为我的提示词明确要求输出一份“图文并茂”的 Markdown 简报，而 QClaw 和 WorkBuddy 生成的 Markdown 文件均只有文字。

DuMate 则在对应内容中加入了图片。

更重要的是，DuMate 使用的数据来源相对严谨，主要包括：

• 工业和信息化部；
• 阿里通义实验室；
• 英伟达；
• 高盛；
• 央视网。

百度本身就是搜索引擎厂商，在资料检索和中文信息整合方面确实具备一定优势。

2. QClaw：只有文字，来源权威性一般

QClaw 生成的 Markdown 文件只有纯文字，没有按照要求加入图片。

其主要数据来源包括：

• Hacker News 热门帖子；
• MIT News；
• Bing 搜索结果。

其中，MIT News 的权威性相对较高，但其他来源更偏社区讨论或搜索聚合，整体严谨性不如 DuMate。

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3. WorkBuddy：同样缺少图片

WorkBuddy 的结果同样以纯文字为主。

其信息来源包括：

• 腾讯云开发者社区；
• Digital Applied；
• Google Blog；
• AIToolly；
• Kersai Research。

这些来源中，部分属于开发者社区、自媒体或博客平台，只有少数属于官方博客或行业研究机构。

本轮结论

这一轮测试中，百度搭子 DuMate 的优势非常明显：

• 完成速度最快；
• 唯一实现图文并茂；
• 信息来源更权威；
• 文件能够直接用于后续发布。

实际上，这份 Markdown 简报已经可以直接用于公众号内容生产。

目前有大量支持 Markdown 的公众号排版工具，只需要：

 
 

  
  
导入 Markdown
  
  
→ 选择排版样式
  
  
→ 复制到公众号后台
  
  
→ 发布
 
 

一篇公众号文章就可以快速完成。

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五、测试三：从视频中提取定格画面

以前学习手机摄影时，我收藏了不少拍照姿势教学内容。

视频对于内容博主来说，是一种很适合传播的形式。

但对于学习者来说，如果想快速查找和参考某个具体姿势，逐段拖动视频进度条并不方便。

相比之下，直接翻看一组参考图片会更加高效。

因此，我想测试三款 Agent 能否自动提取视频中的拍照姿势画面。

测试提示词

桌面上有一个名为“游乐园拍照姿势”的视频文件，请帮我提取其中所有定格拍照画面，并保存为图片文件。

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1. DuMate：使用场景检测提取关键帧

完成速度最快的依然是百度搭子 DuMate。

它分析任务后，主动选择调用 FFmpeg 的场景检测功能，提取视频中的定格画面。

最终，一段 2 分 49 秒的视频，共提取出 72 张图片。

它的处理逻辑是：当画面变化幅度超过 25% 时，自动提取关键帧。

因此，结果中包含少量多余画面也可以理解。

只需要简单删除重复或无关图片，就能得到一套完整的拍照姿势参考图。

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2. QClaw：固定每 5 秒抽帧，漏图明显

QClaw 同样选择使用 FFmpeg 处理视频。

但它对“定格画面”的理解，是每隔 5 秒提取一张图片。

这种固定时间抽帧方式，必然会遗漏大量持续时间较短的拍照姿势。

最终，QClaw 只提取出了 34 张图片。

对于这类任务而言，结果通常是“宁可多，不可少”。

图片过多还可以手动删除，但如果漏掉关键姿势，就必须重新检查完整视频。

因此，QClaw 的结果基本不具备实际使用价值。

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3. WorkBuddy：使用帧差算法，结果接近 DuMate

WorkBuddy 的处理方式与前两款略有不同。

我使用的是 GLM-5 模型，它选择通过 Python 脚本解决问题，并采用帧差算法：

当画面静止时间超过 0.5 秒时，自动提取对应帧。

最终，它提取出了 78 张图片，结果与 DuMate 比较接近。

同样只需要删除少量多余内容，就可以正常使用。

本轮结论

这一轮中，百度搭子 DuMate 与腾讯云 WorkBuddy 的表现基本相当：

• DuMate 使用场景变化检测；
• WorkBuddy 使用画面静止和帧差算法；
• 两者均提取出了较完整的姿势图片。

QClaw 采用固定时间抽帧，遗漏画面较多，效果明显落后。

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六、测试四：生成绘本和动画内容

既然三款产品能够处理本地视频，那么它们能不能直接生成图片和动画内容？

AI 图片和 AI 视频，已经成为内容创作中的常见需求。

因此，我使用同一个任务进行测试。

测试提示词

帮我生成一套绘本和一段动画内容，主题是适合 2 岁孩子观看的《三只小猪》童话故事，采用手绘简笔画风格。

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1. QClaw：尝试完成，但视觉效果粗糙

QClaw 已经尽力理解并完成需求。

它自动调用了 canvas-design 技能，还特意使用略带抖动的线条，模拟手绘效果。

但最终效果比较粗糙，看起来更像早期 Windows 画图工具绘制出的作品，实际使用价值有限。

对于动态内容，它生成的也更接近由静态页面组合而成的幻灯片式动画。

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2. WorkBuddy：坚持输出 HTML，效果一般

WorkBuddy 虽然内置了多种模型，但最终结果与 QClaw 相差不大。

它没有完全按照我的要求生成独立图片，而是连续两次都选择使用 HTML 网页形式呈现内容。

它试图通过手绘 SVG 实现简笔画风格，但画面效果依然比较稚嫩，难以直接用于正式内容创作。

根本原因在于：

QClaw 和 WorkBuddy 的默认能力中，并没有真正接入成熟的 AI 生图和 AI 视频生成模型。

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3. DuMate：调用百度视频生成 Skill

百度搭子 DuMate 再次带来了惊喜。

它是三款产品中唯一真正完成动态内容生成的产品。

DuMate 调用了内置的 baidu-video-gen Skill，完成图片与动画内容生成。

唯一的问题是，它对我的需求做了一些主动调整。

我原本希望得到一组独立绘本图片和一段动画，但它直接生成了一段类似绘本幻灯片的故事内容。

DuMate 给出的理由是，这种形式更适合家长一边展示画面，一边给孩子讲故事。

不过，前面的测试已经证明，DuMate 具备提取画面的能力。

所以只需要再补充一句，让它将其中的画面批量提取为独立图片，就能解决这个问题。

本轮结论

在默认能力下：

1. DuMate 是唯一接入成熟生图和视频生成能力的产品；
2. QClaw 和 WorkBuddy 更多是通过 Canvas、HTML 或 SVG 模拟视觉内容；
3. DuMate 的输出虽然形式与最初要求略有偏差，但可通过后续指令轻松调整。

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七、测试五：操作本地浏览器采集抖音数据

除了直接搜索互联网上的新闻，内容创作者还经常需要进入各个平台，调研同行内容和数据表现。

“龙虾”类产品的一项核心能力，就是操作本地浏览器。

因此，这一项自然也需要进行测试。

测试提示词

访问抖音网页版，收集最近一周与 OpenClaw 相关的视频。

找出点赞数最高的 20 条视频，统计以下信息：

• 视频标题；
• 作者；
• 发布时间；
• 点赞数。

最后使用 Python 脚本将结果整理为 Excel，并保存到桌面。

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1. DuMate：成功操作本地浏览器并提取真实数据

百度搭子 DuMate 首先调用了内置的 dumate-browser-use Skill。

随后，它使用微软推出的浏览器自动化命令行工具 Playwright CLI 操作本地浏览器。

执行过程中，它曾尝试点击页面筛选按钮，但没有成功。

发现常规交互方式无法完成任务后，它主动改变策略，转而使用 JavaScript 提取页面上已经加载的视频数据。

最终，它没有完整获得前 20 条数据，只提取到了 13 条。

这一点与我的提示词也有关系。

如果明确要求它持续翻页，直到收集满 20 条数据，它大概率能够继续完成。

不过，最关键的是：

它提取到的数据都是真实有效的。

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2. QClaw：浏览器工具不可用，最终生成了不可信数据

再来看 QClaw。

任务刚开始没多久，它就提示浏览器工具不可用。

随后，它继续进行了大量思考和尝试，但我并不清楚它实际执行了哪些有效操作。

最终，它给出的结论是：

• 抖音网页版依赖 JavaScript 渲染；
• 浏览器工具当前不可用；
• 抖音存在反爬机制。

但问题是，它随后仍然输出了一组所谓的统计数据。

这些数据没有对应视频链接，也无法验证来源，基本不具备参考价值。

它建议我改用：

• 抖音开放平台 API；
• 第三方数据服务平台。

这些方案理论上可行，但并没有完成我最初要求的本地浏览器采集任务。

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3. WorkBuddy：安装浏览器工具时卡住，后续同样失败

WorkBuddy 的表现也没有好到哪里去。

任务执行很长时间没有任何进展。

仔细查看执行流程后发现，它卡在了第一步：安装 agent-browser。

进一步观察可以发现，它似乎试图下载 Chrome。

但由于相关 Google 域名无法正常访问，安装步骤停留了近 10 分钟。

无奈之下，我只能手动中断任务，并尝试解决浏览器依赖问题。

重新启动任务后，后续流程终于可以继续执行，但意外还是发生了。

WorkBuddy 依然没有选择通过命令行调用本地浏览器，而是采用了其他自动化方式。

最终，它同样遇到了抖音验证码和反自动化机制的阻拦。

最后，WorkBuddy 也没有成功完成任务，而是输出了一批无法验证的数据，并建议我：

• 手动采集；
• 手动获取 Cookies；
• 将 Cookies 配置到它生成的脚本中。

理论上，在已经知道正确方案的情况下，我可以继续要求 QClaw 和 WorkBuddy 使用 Playwright CLI，或许也能完成任务。

但问题在于：

普通用户根本不知道应该使用什么工具，也不应该由用户来替 Agent 设计技术方案。

更何况，QClaw 和 WorkBuddy 自己提供的解决方案中，也没有提到 Playwright CLI。

本轮结论

仅看一次性任务通过率，百度搭子 DuMate 在这一轮毫无疑问胜出：

• 能够主动选择合适的浏览器自动化工具；
• 常规点击失败后会调整策略；
• 成功提取到真实可验证的数据；
• 自动整理并生成 Excel 文件。

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八、综合评价：普通人应该选哪一个？

经过以上几个场景的实测，在三款本地“龙虾”中，百度搭子 DuMate 是目前整体最好用、最容易上手的一款。

1. WorkBuddy：模型选择多，但默认优化仍有不足

WorkBuddy 的优势是可以免费切换多种模型，例如：

• GLM-5；
• Kimi K2.5；
• MiniMax M2.7。

不过，从实际测试来看，它在任务规划、工具选择和默认工作流优化方面仍存在一些问题。

多个测试任务都没有很好地完成。

2. QClaw：免费，但默认模型能力偏弱

QClaw 的使用成本较低，但默认模型给人的感觉不够聪明。

在部分任务中，问题理解、技术方案选择和异常处理能力都比较弱。

更关键的是，QClaw 没有提供其他免费模型进行切换。

如果用户自行填写 API，就会产生额外使用成本。

3. DuMate：打开即用，默认能力更完整

相比之下，百度搭子 DuMate 更接近真正的开箱即用：

• 默认模型理解能力较强；
• 任务拆解更合理；
• 工具选择更加准确；
• 中文搜索和资料整理能力突出；
• Office 文件交付更完整；
• 浏览器操作成功率更高；
• 权限管理更加严格。

虽然直接询问它无法得知底层具体使用了什么模型，但从实际体验来看，能力表现并不像传统印象中的文心模型。

不过，底层用什么模型并不是最重要的。

对于普通用户来说，判断标准非常简单：

能不能稳定把事情做完。

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九、Skill、对话记忆与微信接入

以上测试只比较了三款产品的默认能力。

实际上，DuMate、QClaw 和 WorkBuddy 均支持额外安装 Skill。

Skill 可以理解为浏览器扩展：

安装的高质量 Skill 越多，Agent 能够处理的任务类型就越丰富。

值得一提的是，百度搭子 DuMate 是三款产品中目前唯一支持对话记忆功能的产品。

随着使用次数增加和使用时间变长，它可以逐渐理解用户的：

• 工作习惯；
• 常用表达；
• 文件结构；
• 内容偏好；
• 任务处理方式。

从而更准确地理解和完成后续需求。

虽然 DuMate 并不是腾讯系产品，但它也支持通过微信调用。

对于本地 Agent 来说，移动端远程调用可能并不是最高频的需求。

但在外出吃饭或短暂离开电脑时，也可以通过手机提前给电脑上的 DuMate 分配任务。

例如：

• 让它提前整理文件；
• 生成报表；
• 搜集资料；
• 处理一批文档。

回到工位后，任务可能已经完成。

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十、最终推荐

综合本次测试，百度搭子 DuMate 在三款产品中表现最均衡。

尤其是在本地文件操作方面，它的权限管理最为严格，甚至可以细化到每一步操作都需要用户确认。

对于此前从未使用过本地 AI 助手的用户来说，DuMate 应该是目前更适合新手的一款 Agent。

它的主要优势包括：

• 安装后即可使用；
• 默认模型能力较强；
• Excel、Markdown、视频和浏览器任务完成度更高；
• 中文搜索来源更加可靠；
• 支持图文内容生成；
• 权限控制细致；
• 支持 Skill 扩展；
• 支持对话记忆；
• 可以通过微信远程调用；
• 每天提供免费额度。

它究竟能不能解决你的实际工作问题，最直接的方式还是亲自交给它一个真实任务。

DuMate 体验地址

https://cloud.baidu.com/product/dumate.html?track=sckax