四只龙虾排行榜：元气Bot、ArkClaw、DuClaw、WorkBuddy

OpenClaw 点燃“龙虾系”AI Agent 热潮后，国内迅速涌现多款代表性产品：元气 Bot、ArkClaw、DuClaw，以及腾讯的 WorkBuddy。

这些产品的目标高度一致：让 AI 摆脱聊天框的局限，真正实现电脑操控、资料整理、文档处理、报告生成，甚至打通办公软件，将一句“帮我做一下”转化为可执行的工作流。

但具体到每款产品，侧重点与适用场景仍有明显差异。

元气 Bot 定位本地桌面助手，核心能力是用自然语言操控电脑、管理文件、处理表格及系统维护。上手门槛低，普通办公用户能快速上手；但能力边界受限于本地环境与预设功能的深度。

ArkClaw 偏向云端 Agent，基于火山引擎，强调云端执行、技能可扩展与在线任务编排，适合需要 Agent 常驻云端、集成飞书或企业工作流的团队。

DuClaw 是百度智能云的零部署 OpenClaw 服务，优势在于搜索能力、资料整理与百度生态的深度耦合，尤其擅长信息检索、报告生成和知识归纳类任务。

WorkBuddy 更像一款职场 AI 智能体工作台，支持本地文件操作、插件扩展、MCP、Skill、Hook、Agent、Rule 等多维能力，适合需要统一整合桌面办公、工具调用与大模型能力的用户。

简单梳理如下：

实际用 Agent 处理复杂任务时，你会发现一个更关键的变量：Agent 的能力不仅取决于产品外壳，更依赖背后的大模型。

原因在于 Agent 的执行链路本质上是：理解需求 → 拆解任务 → 调用工具 → 观察结果 → 修正错误 → 继续执行。每一步都对模型的推理、规划、多轮上下文与工具调用能力提出极高要求。

这正是 gpt-5.5 在 Agent 和 Computer Use 场景中表现突出的原因。

据 OpenAI 官方文档，gpt-5.5 专为复杂推理、代码和专业工作设计。它支持超长上下文、函数调用、结构化输出，并能通过 Responses API 调用 Web Search、File Search、Image Generation、Code Interpreter、Computer Use 等一系列工具。OpenAI 明确建议新项目优先使用 Responses API 构建 agent-like applications，因为该 API 天然适配多轮状态、工具调用与复杂工作流。

简言之，Agent 不能只满足于“会聊天”。它需要一个能规划、能纠错、能理解屏幕和文件、能稳定调用工具的“大脑”。gpt-5.5 的优势就在于长任务、复杂办公、代码理解、自动化执行以及 Computer Use 等高级 Agent 场景。

回头看这些“龙虾系”产品，不能只看 UI 设计，更要问：它能否接入更强的大模型？

这就是第三方 API 接入的核心价值。

以 WorkBuddy 为例，它支持自定义模型配置。你可以将默认模型替换为第三方 API 服务，让 Agent 前端继续负责操作与执行，而将“大脑”交给更强、更稳定、更灵活的模型接口。

配置完成后，在 WorkBuddy 中选择对应模型，即可让 Agent 使用更适合复杂任务的大模型处理工作流。

比如，直接执行：

“读取这个文件夹里的销售表，整理成一份周报，补充异常原因分析，并输出 Markdown 和 Excel。”

这类任务对模型要求极高：需要理解文件、规划步骤、调用工具、发现错误、持续修正。普通聊天模型或许能写一段总结，但真正把整个任务跑通，仍依赖像 gpt-5.5 这样面向 Agent 工作流的大模型。

因此，国内“龙虾系”Agent 的下一阶段竞争，不会只是插件数量或 UI 设计，而是谁能更好地接入强模型、强工具与稳定的 API。

Agent 是身体，工具是手脚，大模型才是大脑。

如果你已在用元气 Bot、ArkClaw、DuClaw 或 WorkBuddy，不妨尝试将模型接到支持 GPT 的第三方，用 gpt-5.5 给你的 Agent 换一个更强的大脑。