2026国内OpenClaw类产品统计：10+产品全景对比
“独学而无友，则孤陋而寡闻。” — 《礼记·学记》
2026年3月，OpenClaw以32万Stars超越Linux，成为GitHub史上增长最快的开源项目。这股「养虾」热潮也迅速蔓延至国内各大云厂商和AI公司。本文盘点国内各类OpenClaw类产品的能力、模型支持、渠道集成等维度，供选型参考。
一、市场概况
截至2026年3月25日，国内已知的OpenClaw类产品超过20款，主要分为三大阵营：
| 阵营 | 数量 | 代表产品 |
|---|---|---|
| 大厂商业版 | ~10款 | KimiClaw、AutoClaw、MaxClaw、ArkClaw、QClaw、DuClaw、CoPaw、WorkBuddy、Linclaw、Molili |
| 开源社区版 | ~5款 | ZeroClaw、NanoClaw、CowAgent、三省六部制/edict、AionUi |
| 工具生态版 | ~5款 | Cherry Studio、DuMate等 |
二、大厂商业版横向对比
2.1 产品速查表
| 产品 | 厂商 | 部署方式 | 国内渠道 | 模型支持 | 开源 | 定价 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| KimiClaw | 月之暗面 | 云端SaaS | 飞书深度 | Kimi K2.5（主力）、DeepSeek | 否 | 199元/月（含额度） |
| AutoClaw（澳龙） | 智谱AI | 本地桌面 | 飞书一键接入 | GLM-5、Pony-Alpha-2（专属）、DeepSeek、Kimi、MiniMax | 否 | 免费额度+积分包 |
| MaxClaw | MiniMax | 云端SaaS+移动端 | 飞书/钉钉 | MiniMax全系模型 | 否 | 39元/月+Coding Plan |
| ArkClaw | 字节跳动火山引擎 | 云端托管 | 飞书深度 | 豆包、Claude、文心ERNIE | 部分 | 需coding plan |
| QClaw | 腾讯电脑管家 | macOS/Win客户端 | 微信直联 | 混元、ChatGPT | 否 | 内测中 |
| DuClaw | 百度智能云 | 云端+手机 | 百度系 | 文心ERNIE | 否 | 预发布 |
| CoPaw | 阿里云 | 本地+云端双模式 | 钉钉、飞书、QQ、Discord、iMessage | 通义千问、DeepSeek、Ollama | 是（Apache 2.0） | 免费开源 |
| WorkBuddy | 腾讯 | 桌面应用 | 企业微信、微信、QQ、飞书、钉钉 | 混元、CodeBuddy | 否 | 企业级 |
| Linclaw | 七牛云 | DMG/EXE/pip | 9大渠道全覆盖 | 七牛云MaaS（DeepSeek/Kimi/GLM/MiniMax） | MIT | 按量付费 |
| Molili | 当贝 | 本地一键安装 | 微信、钉钉、飞书、Siri | DeepSeek、MiniMax、通义千问、Kimi、智谱GLM | 否 | 订阅制 |
| DuMate（搭子） | 百度 | 手机端 | 百度系 | 文心ERNIE | 否 | 3月17日上线 |
2.2 核心能力对比
| 产品 | 技能/Skills | 浏览器自动化 | 本地文件访问 | 记忆持久化 | 定时任务 |
|---|---|---|---|---|---|
| KimiClaw | 5000+技能库 | 支持 | 云端存储 | 40GB云存储 | 支持 |
| AutoClaw | 50+预置 | AutoGLM Browser-Use | 本地执行 | 飞书同步 | 支持 |
| MaxClaw | 专家团预设 | 支持 | 有限 | 云端 | 支持 |
| ArkClaw | 预置20项技能 | 支持 | 云端沙箱 | 支持 | 支持 |
| CoPaw | 可扩展 | 支持 | 本地/云端 | 长期记忆 | 支持 |
| Molili | 8000+技能 | 支持 | 精细化权限 | 支持 | 支持 |
| QClaw | 20+技能包 | 支持 | 本地 | 支持 | 支持 |
三、开源社区版横向对比
| 产品 | GitHub Stars | 语言/架构 | 部署方式 | 国内渠道 | 开源协议 | GitHub仓库 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CowAgent | 42.2k ⭐ | Python/pip | 本地部署 | 微信/飞书/钉钉/企业微信 | MIT | zhayujie/chatgpt-on-wechat |
| Cherry Studio | 41.5k | DMG/EXE/Linux | 桌面安装 | 多渠道接入 | Apache 2.0 | CherryHQ/cherry-studio |
| ZeroClaw | 27.3k | Rust单二进制 | 单文件 | Provider自配 | MIT | zeroclaw-labs/zeroclaw |
| NanoClaw | 23.3k | Docker | 容器化 | Provider自配 | MIT | qwibitai/nanoclaw |
| 三省六部制/edict | 9.7k | Python | 多Agent编排 | 多渠道 | MIT | cft0808/edict |
| CoPaw | — | Python | 本地+云端 | 钉钉/飞书/QQ等 | Apache 2.0 | agentscope-ai/CoPaw |
| AionUi | 18.9k | 桌面安装包 | AI工具统一管理 | 多渠道 | MIT | iOfficeAI/AionUi |
开源版特点分析
CowAgent（42.2k Stars）——GitHub Stars最高
- 支持微信、飞书、钉钉、企业微信四大渠道
- 内置LinkAI知识库
- 适合企业微信自部署场景
Cherry Studio（41.5k Stars）——模型支持最广
- 支持300+模型接入
- 知识库RAG问答
- 多模型对话客户端
ZeroClaw（27.3k Stars）——最轻量
- Rust单二进制，16MB内存
- 适合嵌入式/IoT场景
四、兼容OpenClaw生态情况
4.1 技能兼容度分类
| 兼容等级 | 产品 | 说明 |
|---|---|---|
| 完全兼容 | CoPaw、ZeroClaw、NanoClaw、CowAgent | 直接使用OpenClaw的Skills生态 |
| 部分兼容 | AutoClaw、ArkClaw、MaxClaw、Linclaw | 预置Skills或转换层 |
| 不兼容 | KimiClaw、DuClaw、DuMate | 自主生态体系 |
4.2 模型调用能力对比
| 产品 | Claude | GPT-5 | DeepSeek | Kimi K2.5 | 国产模型 |
|---|---|---|---|---|---|
| OpenClaw（原版） | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| KimiClaw | ❌ | ❌ | ✅ | ✅⭐ | ❌ |
| AutoClaw | ✅ | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ GLM |
| MaxClaw | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ✅ MiniMax |
| ArkClaw | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ 豆包/ERNIE |
| CoPaw | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ 通义千问 |
| Linclaw | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ 全覆盖 |
五、垂直场景推荐
| 场景 | 推荐产品 | 理由 |
|---|---|---|
| 飞书重度用户 | ArkClaw、KimiClaw | 原生飞书集成，体验最佳 |
| 微信用户 | QClaw、WorkBuddy | 微信直联，零配置 |
| 企业安全合规 | WorkBuddy、ArkClaw | 闭源部署，权限可控 |
| 技术开发者 | CoPaw、ZeroClaw | 开源可定制，Apache 2.0 |
| 隐私敏感 | AutoClaw（本地）、ZeroClaw | 本地执行，数据不离手 |
| 预算有限 | Molili（成本低）、Linclaw | 订阅制/按量付费 |
| 多模型切换 | Cherry Studio、Linclaw | 300+/全模型覆盖 |
| 嵌入式/IoT | ZeroClaw | Rust单二进制，16MB |
六、市场格局分析
6.1 四大路线
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 国内OpenClaw类产品格局 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 云端SaaS │ KimiClaw、MaxClaw、ArkClaw │ 门槛低 │
│ 本地部署 │ AutoClaw、Molili、CoPaw │ 隐私好 │
│ 桌面客户端 │ QClaw、WorkBuddy、Linclaw │ 体验佳 │
│ 开源轻量 │ ZeroClaw、NanoClaw、CowAgent │ 可定制 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
6.2 差异化要点
- 渠道整合能力——Linclaw（9大渠道）vs 原版OpenClaw（不支持微信/钉钉）
- 模型专属优化——Pony-Alpha-2（AutoClaw）、Kimi K2.5（KimiClaw）
- 成本控制——Molili（实测比原版低50%）、Linclaw（按量付费）
- 部署门槛——AutoClaw（一键安装1分钟）vs CoPaw（三行命令）
七、信息说明
- 数据截止时间：2026年3月25日
- GitHub Stars数据为2026年3月中旬统计
- 产品信息和定价以各厂商官方公告为准
- 后续将持续更新产品动态