北京
本來以為OpenClaw的教程要進高級版了，
結果MiniMax走了一條新路子。在OpenClaw剛出來的時候，Coding Plan的MiniMax M2.5就已經是OpenClaw的預設模型之一了?，F在，他們把自己平臺上的專家Agent，和OpenClaw這個執行框架，深度結合了起來。
目前很多教程都在說這個新東西用起來有多方便，不需要自己折騰安裝，然后手把手教大家怎么把Minimax版OpenClaw（后面就叫MaxClaw了）鏈接到到飛書或者其他平臺上。
但我覺得，這套基礎操作已經很成熟了，隨便問一下它就能一步一步帶你完成。
所以我這一篇的測評，更想帶大家看看，
當MiniMax給OpenClaw內置了六套不同的子智能體之后，我們能完成一些什么樣過去單打獨斗的OpenClaw需要配置一大輪才能完成的任務。
這也是OpenClaw從中級到高級的一步。
同一個入口（gateway）里，我們可以擁有多個不同的Agent。它們共享同一套知識文件和記憶系統，但又各自擁有不同的專業能力，調用著不同的API和工具。
PS：在MaxClaw上，不需要輸入額外API Key，跟它對話會按token來消耗我MiniMax Agent平臺上的積分。目前Coding Plan和Agent平臺的賬號系統還沒有完全打通，最低一個月39塊。
第一個，來試試看熱點追蹤。
我測試的時候，正好是Nano Banana 2各種泄露消息滿天飛的時候。雖然它沒有Grok和X API，但通過聯網搜索，MaxClaw還是成功地幫我設置了一個定時任務，追蹤相關的最新動態。
我還讓它做了一個更復雜的批量任務，讓它去掃描X上所有關于OpenClaw的熱門使用案例，這里的熱門我給它定義為點贊數要大于100，然后分析出OpenClaw這個詞，通常會和哪些關鍵詞高度關聯。
MaxClaw也成功地給出了結果。
切換Agent的過程非常簡單，右上角一個設置按鈕，就可以在不同的模式間切換。
我切換的時候，能看到它底層的配置文件里，Agent的身份描述也發生了轉變。
接著，我們換到可視化助手。
我把之前從X上下載下來的內容和漲粉數據，全丟給了MaxClaw，想看看它能不能幫我做一個可視化的HTML儀表盤，然后給我一些關于內容創作的建議，比如我的粉絲增長情況，以及有哪些選題有低粉爆款的潛力。
用了frontend-design skills后的視覺效果確實好，
還直接給了我選題建議，
切換到生圖模式下MaxClaw就默認我發出的所有描述，都是生圖的需求。
我也順便嘗試了一下它的模型能力，雖然目前還不知道它背后具體接的是哪個模型，但從出圖效果來看，質量還是相當不錯的，能達到Nano Banana的水平
之前我配置OpenClaw去聯網搜索訪問信息時，默認的Brave API需要綁定信用卡，很多人都卡在了這一步。
MiniMax的解法是通過內置不同的子智能體，來做搜索聚合。剛剛我們測試的圖像，可以看作是單一的Agent。接下來兩個調研任務，就是多個Agent協同工作的結果了。
比方說當我讓它做一份行業研報時，我以為它在第一輪輸出markdown格式的報告后，任務就已經結束了。但它還有一個事實確認的環節。
在第二輪對話中，它會有一個獨立的查證Agent，來二次確認報告里的所有信息是不是準確的，然后把一些它認為不準確或者存疑的信息，用紅色標了出來。
后面追加做單一信源的可互動網頁的效果也很不錯，
如果MaxClaw里目前內置了六個使用場景，沒覆蓋到的話還可以去Agent里的專家社區找一找。
現在已經有一萬個公開的Agent了，我都可以復制到個人空間，進行二次優化。
這里我挑了一個我覺得好用的Agent，
OpenClaw Skill搜索器。
我先是讓它幫我搜一下，有沒有能下載YouTube視頻，并把視頻內容整理成電子書格式的Skill。
它很快就告訴我，現有的庫里沒有完全匹配的。但緊接著，它主動去GitHub上找到了相關的開源項目，然后自己動手，幫我封裝了一個全新的技能包文件，還做了中英文兩個電子書版本。
我用一個二十分鐘左右的視頻測試了一下效果。雖然翻譯的語言風格還稍微有點口語化，
但如果沒時間看長視頻，而且還是播客類畫面信息比較少的視頻來說完全夠用了。
最后的最后，
昨天還突然跳出來了一篇來自2028的實驗報告，叫《2028，全球智能危機》。
它描述了一個因為AI技術摩擦力趨近于零，導致大規模經濟危機的未來。
這讓我想到，
當像 MaxClaw 這樣即開即用的 AI 助理，把部署和使用的門檻幾乎降到零的時候，
真正的壁壘又會是什么呢？
那些在技術發展的早期，愿意付出時間去折騰龍蝦，去精心調配它們記憶和技能的人，
我相信他們仍然會比其他人先走一步，
構建起自己獨一無二的競爭優勢。
技術本身不是終點，
我們使用它的方式才是。
@ 作者 / 卡爾
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