OpenClaw 助力 AI Agent 技术范式升级——电子行业跟踪报告
行业研究/行业点评 OpenClaw助力AIAgent技术范式升级 行业及产业电子 ——电子行业跟踪报告 投资要点： 强于大市 事件：据MiniMax2026年1月27日披露，由PSPDFKit创始人PeterSteinberger开发的开源项目，历经Clawdbot、Moltbot两轮更名，最终定名为OpenClaw，该项目在技术社区引发广泛关注。项目于2025年底正式上线，GitHub星标数量快速攀升，并获得MiniMax在模型能力层面的技术支持。2026年1月28日，腾讯云、阿里云相继上线Moltbot云端专属部署方案，支持用户通过轻量服务器实现一键安装、快速部署运行。该项目具备持久记忆、浏览器操控、全自动编程部署等核心能力，同时兼容本地化独立部署模式。 OpenClaw是由PeterSteinberger创立、具备主动执行能力的AIAgent（AI智能体）。其核心设计初衷是为大语言模型赋予自主决策与任务执行能力，同时依托开源社区生态，实现产品与用户的协同迭代，进而创造智能化应用价值。在发展历程上，2024年4月PeterSteinberger首次构思生活助手类AI项目，可由于当时主流大模型的技术水平有限，相关研发计划只能暂时搁置。2025年11月，PeterSteinberger察觉到主流厂商尚未推出能充分适配个人用户需求的AI助手产品，于是重新启动该项目研发，项目初期以Clawdbot为名开源，在开发者社区实现了初步的渗透与传播。2026年1月底，腾讯云、阿里云相继推出Moltbot的云端一键部署方案，完成生态适配与落地支撑。 相关研究 《电子行业周报：Intel25Q4服务器与人工智能业务增长亮眼》2026-01-26《电子行业跟踪报告：存储封测或将迎来戴维斯双击》2026-01-26《电子行业跟踪报告：全球大模型第一股，智谱IPO成功》2026-01-20《电子行业周报：台积电25Q4单季度业绩创历史新高》2026-01-19《电子行业周报：NVIDIA宣布Rubin平台全面量产》2026-01-12 AIAgent是可自主感知环境、分析信息、制定决策并执行操作，同时具备长期任务规划与自我优化迭代能力的智能系统。随着技术研究持续深化，其核心架构逐步清晰，2023年6月OpenAI前应用研究主管LilianWeng提出“Agent=LLM+规划技能+记忆+工具使用”的基础架构公式，明确大语言模型为智能体核心，承担推理判断与任务规划的核心功能。 OpenClaw作为一款具备全流程执行能力的开源AI智能体，助力AI实现了从交互到主动执行的突破。它无需专属客户端，可依托日常通讯软件完成交互，拥有文件系统、浏览器、各类API等完整访问权限，能够执行文件读写、终端命令运行、代码编写等多元实操任务。同时其采用本地优先架构，在保障隐私安全的同时实现高效本地执行，还具备跨平台共享对话上下文的长期记忆能力，兼容多款主流大模型。相较于仅停留在对话层面的ChatGPT、Claude以及传统AI助手，OpenClaw可实现系统级任务执行与操作闭环，搭配本地化存储、主动提醒、开源可扩展的特性，形成了突出的核心竞争力。 证券分析师 许亮S08205250100020755-83562506xuliang@ajzq.com MiniMax作为国内主流通用人工智能企业，已构建起包含MiniMaxM2.1、Hailuo2.3、Speech2.6、Music2.0的多元化产品矩阵。2024年公司实现营业收入0.3亿元，同比增长782.17%；同期公司毛利率为12.25%，同比提升36.93PCT。2026年1月27日，MiniMax官方披露，已为OpenClaw提供模型能力维度的技术赋能。结合海外开发者TomOsman等实际落地案例，搭载MiniMaxM2.1作为核心引擎的OpenClaw，在工具调用准确率、任务执行效率及成本管控方面均表现优异。 联系人 朱俊宇S0820125040021021-32229888-25520zhujunyu@ajzq.com 投资建议：OpenClaw具备全场景适配、高效执行特性，加速AIAgent实用化进程，有望推动国产大模型厂商完成落地验证与商业化提速，助力主流云服务厂商拓展AIAgent专属云端部署场景。建议关注相关产业链的投资机会。 风险提示：1）技术升级不及预期；2）商业化落地不及预期；3）开源运营与合规风险。 目录 1.头部云厂商加码AIAgent生态适配.....................................................4 1.1OpenClaw产品溯源及发展历程复盘...........................................................................41.2AIAgent是具备自主感知、决策与执行能力的智能系统..............................................51.3OpenClaw助力AI实现从交互到主动执行的突破........................................................71.4OpenClaw获得MiniMax技术支持..............................................................................8 2.风险提示..............................................................................................9 图表目录 图表1：OpenClaw发展史梳理.......................................................................................4图表2：OpenClaw截至2月2日获得142856个星标...................................................5图表3：AIAgent示意图..................................................................................................6图表4：AIAgent基于大语言模型（LLM）的自主智能体架构设计的框架......................6图表5：OpenClaw的操作功能.......................................................................................7图表6：OpenClaw与ChatGPT、Claude及传统AI助手对比.......................................8图表7：MiniMax产品呈现多样性...................................................................................8图表8：MiniMax营业收入及同比...................................................................................9图表9：MiniMax毛利率..................................................................................................9图表10：MiniMaxM2.1与其他大模型参数性能对比......................................................9 1.头部云厂商加码AIAgent生态适配 事件：据MiniMax2026年1月27日披露，由PSPDFKit创始人PeterSteinberger开发的开源项目，历经Clawdbot、Moltbot两轮更名，最终定名为OpenClaw，该项目在技术社区引发广泛关注。项目于2025年底正式上线，GitHub星标数量快速攀升，并获得MiniMax在模型能力层面的技术支持。 2026年1月28日，腾讯云、阿里云相继上线Moltbot云端专属部署方案，支持用户通过轻量服务器实现一键安装、快速部署运行。该项目具备持久记忆、浏览器操控、全自动编程部署等核心能力，同时兼容本地化独立部署模式。 1.1OpenClaw产品溯源及发展历程复盘 OpenClaw由PeterSteinberger创立，是一款具备主动执行能力的AI智能体（AIAgent），核心设计初衷是为大语言模型赋予自主决策与任务执行能力，依托开源社区生态，实现产品与用户的协同迭代，创造智能化应用价值。 2024年4月，PeterSteinberger首次构思生活助手类AI项目，但受限于当时主流大模型的技术水平，项目所需的自主执行、持续交互核心能力难以落地，相关研发计划暂时搁置 资料来源：GateLearn，阿里云，腾讯云，36Kr，DoNEWS，爱建证券研究所 2025年11月，PeterSteinberger观察到主流厂商尚未推出充分适配个人用户需求的AI助手产品，随即启动相关项目研发，仅耗时1小时便完成初代原型搭建。此后项目以Clawdbot为名正式开源，在开发者社区逐步实现初步渗透与传播。 2026年1月30日，Moltbot正式定名为OpenClaw。截至2026年2月2日北京时间10:30am，OpenClaw的GitHub星标数量为142856个 资料来源：Star-history.com，爱建证券研究所注：截至北京时间2月2日10:30am 1.2AIAgent是具备自主感知、决策与执行能力的智能系统 AIAgent即人工智能智能体，是能够自主感知环境、分析信息、制定决策并执行对应操作的智能系统，核心是通过模拟智能行为完成既定任务，具备长期任务规划与自我优化迭代能力。随着相关研究的持续深入，AIAgent的核心架构逐步清晰。 2023年6月，OpenAI前应用研究主管LilianWeng在其专业博客中提出基础架构公式：Agent=LLM+规划技能+记忆+工具使用。其中大语言模型（LLM）作为智能体的核心“大脑”，提供推理判断与任务规划能力。 资料来源：36Kr，爱建证券研究所 基于LLM的AIAgent框架体系较为完善，本文选取《ASurveyonLargeLanguageModelbasedAutonomousAgents》中提出的统一架构展开分析，该架构将AIAgent划分为角色画像、记忆、规划、行动四大核心模块。 资料来源：ASurveyonLargeLanguageModelbasedAutonomousAgents，爱建证券研究所 1）角色画像模块（Profile）：用于定义与塑造智能体的角色特征，涵盖基础属性、人格特征与社会属性，主流生成策略包括手工设定、LLM生成、数据集对齐三类。 2）记忆模块（Memory）：存储交互、知识、临时任务等信息，分为统一与混合记忆结构，包含读取、写入、反思三种操作。 3）规划模块（Planning）：负责任务分解与自我批评，分为无反馈规划（快速生成方案）和有反馈规划（持续优化路径）。 4）行动模块（Action）：将决策结果转化为具体执行动作，依托记忆模块检索历史经验，结合规划模块推理结果确定执行方案，明确行动目标与执行空间，执行结果也将反向为后续决策提供参考依据。 1.3OpenClaw助力AI实现从交互到主动执行的突破 OpenClaw是一款具备全
