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网易有道|国内大厂首个开源桌面级
全场景办公助手 Agent

获 OpenClaw 创始人公开赞誉

macOS(Apple 芯片) macOS(Intel 芯片) Windows
最新版本: 2026.8.5 选择芯片类型

代码开源,安全可信

代码 100% 完全开源,核心能力透明可核验,权限、数据及执行全链路支持审计追溯。

OpenClaw 生态扩展

依托开源 Agent 框架,持续接入各类 Skills 技能、第三方工具与大模型。

手机远程指挥电脑干活

支持微信、企微、钉钉、飞书等主流 IM,7×24 小时远程调度 LobsterAI 完成电脑端任务编排。

桌面级 Agent

打通本地文件、终端、浏览器与工程项目,深度接入真实桌面工作环境。

数据本地,操作可控

会话记录、配置、记忆全部留存本机,所有工具调用均设有门控与完整操作日志。

看看 LobsterAI 都具备哪些能力

这是可交互实时演示,点击任意功能即可亲身体验

安全防护中
新建任务
搜索任务
定时任务
专家套件
技能
MCP
我的 Agent
主 Agent
股票助手
内容创作
备课出卷专家
内容总结助手
我的
设置
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7×24 小时帮你干活的全场景个人助理 Agent

DeepSeek v4 pro
project
主 Agent
制作幻灯片
数据分析
教育学习
创建网站
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实战场景,直观感受 LobsterAI 真实能力

这是可实时操作的演示,点击任意功能即可体验

我开了家小店,每天记账 excel 记录进销和物流,太乱了。帮我做一套进销存管理系统:包含入库、销售、库存数据,自动算库存和利润。本地直接打开我使用。
Avatar 好的,我来帮你从零搭一套进销存系统:先设计进货、销售、库存的数据结构,再实现录入、统计和利润看板。完成后在本地启动给你试用...
从 0 到 1,开发一套完整系统
每天早上 9 点帮我整理一天前 AI 相关科技新闻及投融资,特别关注 OpenAI, Anthropic, Google 以及国内公司的进展。
Avatar 我来帮你设置一个每天早上9点的定时任务,推送AI科技新闻。首先让我检查一下现有的任务状态...
每日定时整理科技新闻
基于 用户增长数据.xlsx 这个文件里的数据,帮我制作一个可视化趋势页面
Avatar 找到并查看这个 Excel 文件的数据结构,然后为你创建可视化页面...
修改本地文件、数据处理、网页生成
帮我深度调研一下全球 Agent 产品的市场格局,基于当前文件夹中的 流量报告.pdf,帮我制作一个汇报PPT
Avatar 我来帮你深度调研一下全球 Agent 产品市场格局并制作汇报PPT,首先让我读取你提供的流量报告文件...
01
02
深度调研与PPT生成

眼见为实,看 LobsterAI 帮你干活。

这是可实时操作的演示,点击任意功能即可体验。

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帮我做一个 AI 写作软件的落地页,排版大气高级。

正在编写...
- 准备资源:AI 写作文本
- 基础结构:1
- ✓ 创建 HTML 文件结构,设置基础样式与字体
0:08 / 1:42

在 LobsterAI 里,只要输入业务需求和页面风格

来自极客与专业团队的真实口碑

不仅是开源社区的明星项目,更在真实的商业生产环境中经受住了严苛考验。

"以前每天要花两小时跨系统搬运数据,现在只要在飞书里给 LobsterAI 发一条指令,它就能自动打开浏览器抓取后台数据,汇总到本地 Excel 并发给我。这种打破软件壁垒的桌面级自动化,真的是打工人的福音。"

Avatar
陈工 (Tech Lead)
某头部电商平台业务支撑组

"作为 OpenClaw 的早期开发者,LobsterAI 把这个框架的潜力发挥到了极致。它的 Skills 机制非常完善,我们团队只花了半天就把内部的 API 接口全接了进去,现在它已经是一个能帮我们自动审查代码并提交 PR 的数字员工了。"

Avatar
David Lin
开源架构师 / OpenClaw Contributor

"网易有道出品的代码质量确实让人放心。100% 开源加上所有会话、操作日志留存本地,让我们在享受大模型效率的同时,完全不用担心公司敏感业务数据的外泄。它的权限门控(Gatekeeper)设计得非常专业。"

Avatar
张明宇
企业 IT 安全负责人
基于 OpenClaw 框架

不仅是聊天框
更是你的桌面自动驾驶仪

有别于传统的对话式 AI,LobsterAI 具备真正的“双手”。通过底层的系统级 API 与多模态能力,它可以直接接管你的鼠标、键盘和终端,跨越不同软件的生态孤岛。

  • 多模态 UI 自动化 无需复杂的 API 对接,直接通过视觉识别和 UI 元素定位,自动操作那些封闭的传统行业软件。
  • 插件化 Skills 生态 原生兼容 OpenClaw 规范,支持通过 Python / Node.js 快速编写自定义技能,无限扩展你的 Agent 能力边界。
Terminal - bash
$ lobster run "帮我把桌面的 销售数据.csv 整理成图表并发给老板"
[Agent] 正在解析意图...
[Skill] 调用 'Excel分析' 模块读取 销售数据.csv
[Action] 正在生成 销售趋势折线图.png
[Action] 唤起微信客户端... 正在定位联系人 '老板'
[SUCCESS] 任务执行完毕,共耗时 12.4 秒。
> 随时准备执行下一个任务...
_

无缝接入你的日常工作流

无需改变工作习惯,LobsterAI 能直接操控你桌面上的所有生产力工具。

微信 / 企微
Microsoft Excel
Google Chrome
VS Code
GitHub
钉钉 / 飞书
MySQL / 本地数据库
微信 / 企微
Microsoft Excel
Google Chrome
VS Code
GitHub
钉钉 / 飞书
MySQL / 本地数据库

无论你从事什么岗位,LobsterAI 都能为你提效

从重复性的机械劳动中解放出来,将精力投入到真正有创造力的工作中。

开发者 & 运维

  • 自动审查代码风格并生成 PR
  • 监控服务器日志,异常自动报警
  • 结合 Terminal 自动部署测试环境

数据分析师

  • 跨网页自动抓取竞品数据并清洗
  • 操作本地 Excel 生成多维可视化图表
  • 定时生成日报,推送到企微群

运营 & 行政

  • 批量处理报销单发票并录入系统
  • 自动回复常见客户邮件与工单
  • 跨平台多账号内容一键分发排版

极致轻量,为桌面环境而生

告别臃肿的 Electron,采用原生跨平台技术栈,把计算资源留给大模型。

< 150MB
常驻内存占用
端侧守护进程极致优化
45ms
意图解析延迟
本地直连无网络通信损耗
100%
离线可用率
配合本地模型可完全断网运行
0数据
云端留存风险
所有隐私均加密保存在本地
魔法变身

仅需 10 行代码 ✧
赋予 Agent 新能力

基于 OpenClaw 强大的底层抽象,开发者无需了解复杂的 LLM 提示词工程。只需编写普通的 Python 函数并加上 @skill 装饰器,LobsterAI 就能自动理解并在适当时机调用它。🐾

原生 Python 支持 🐍
兼容所有 pip 第三方库与系统级 API
热重载 (Hot Reload) ⚡
保存代码即刻生效,无需重启 Agent 进程
send_wechat_skill.py
from openclaw.sdk import skill
import uiautomation as auto

# 装饰器中的自然语言就是大模型的说明书
@skill(name="send_wechat", desc="给指定微信联系人发消息")
def send_message(contact: str, msg: str):
wechat_window = auto.WindowControl(Name="微信")
wechat_window.SwitchToThisWindow()
auto.SendKeys("{Ctrl}f") # 唤起搜索
auto.SendKeys(contact + "{Enter}")
auto.SendKeys(msg + "{Enter}")
return "消息已成功发送"

开发者最关心的几个问题

Q: LobsterAI 的开源协议是什么?可以商用吗?

A: LobsterAI 核心框架采用 Apache 2.0 协议开源。我们极其欢迎开发者基于该框架进行二次开发,甚至将其集成到您公司的商业闭源产品中,只需保留原始的版权声明即可。

Q: 运行桌面级 Agent 对电脑显卡/内存要求高吗?

A: 不高。LobsterAI 的端侧本体非常轻量。对于大语言模型(LLM)的推理算力,你可以灵活选择:如果电脑配置好,可以直接调用本地的 Ollama/LM Studio;如果配置一般,完全可以配置 API Key 调用云端的 DeepSeek、通义千问或 OpenAI 接口。

Q: 如何开发适合自己公司业务的专属 Skill?

A: 我们提供了非常完善的 Python 和 Node.js SDK。只需要遵循 OpenClaw 的插件规范,暴露标准的输入输出接口,并在装饰器中用自然语言描述该工具的功能,Agent 就能在执行任务时自动发现并调用你的专属代码。

探索前沿技术与实践

阅读我们的技术专栏,深入了解 Agent 底层逻辑、自动化实战案例与最新产品动态。

融入充满活力的开源社区

与全球顶尖的开发者一起,共同定义下一代桌面级 Agent 的未来。

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