MAS迈入工程化阶段多厂商密集推出产品国内具有领先性Cla

Clawdbot：本地化数字员工重构交互范式 Clawdbot在GitHub短期突破30k+ Stars，核心突破在于从云端对话框转向本地驻留。 通过连接IM工具（WhatsApp/Slack），其能够获取本地文件读写、Shell指令执行及浏览器控制权限，实现7x24h无人值守运行。 区别于传统的Copilot辅 #MAS迈入工程化阶段，多厂商密集推出产品，国内具有领先性 Clawdbot：本地化数字员工重构交互范式 Clawdbot在GitHub短期突破30k+ Stars，核心突破在于从云端对话框转向本地驻留。 通过连接IM工具（WhatsApp/Slack），其能够获取本地文件读写、Shell指令执行及浏览器控制权限，实现7x24h无人值守运行。 区别于传统的Copilot辅助模式，Clawdbot展示了Headless工作流的可行性。 AI独立完成代码构建、Bug修复及文档发布，实现了人机解耦的异步交付，标志着Agent从工具向数字员工的跨越。 Kimi K2.5：发布Agent集群，实现MAS并行计算 Kimi K2.5在代码、多模态及Agent任务上取得开源SOTA。 其架构原生支持Agent集群能力，面向复杂任务可自主调度多达100个子智能体，并行处理超过1500个执行步骤。 突破单体Agent的串行推理瓶颈，K2.5通过并行化的强化学习与任务编排，实现多角色（规划、执行、验收）的并发协作。 实测端到端运行时间最高缩短4.5倍，验证了MAS在复杂逻辑推理中的规模化效应。 MAS引领软件生态变革，2026年迎落地元年 无论是Clawdbot的本地执行，还是Kimi/MiniMax/Anthropic的集群协作，都是单体智能向MAS的演进。 通过模块化分工，以及engram等技术突破，MAS有效突破了长上下文限制与单模型幻觉瓶颈。 随着MCP、Skills等完善Agent生态，Agent交付结果的能力的商业化意义将更加明显，具备私有域数据积累与复杂工作流编排能力的厂商将构筑新护城河。 重点推荐：（MAS训练所需的高质量思维链数据）、（能源垂类复杂决策Agent）、（多模态文档解析能力是Agent获取信息的基石）、（B端复杂工作流Agent应用）、（本地化Agent部署伴生的云与安全需求）。