LobsterAI

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什么是LobsterAI?

LobsterAI作为全场景个人助理智能体网易有道龙虾，能够处理从日常办公到深度学习的多样化任务需求。在资讯获取方面，它可以自动搜集整理行业动态、分析市场趋势，为用户提供决策参考；在日程管理方面，支持智能安排会议、提醒重要事项，并通过长上下文记忆能力逐步理解用户的工作习惯和偏好；在数据分析方面，能够处理复杂的数据集，生成可视化报告和洞察分析。最引人注目的是其定时任务功能，用户可设定每天清晨自动搜集行业新闻、整理邮件摘要、生成工作日报，当开始工作时所需资料已准备就绪，真正实现了AI主动服务的理念。无论是学术研究、商务谈判还是项目推进，LobsterAI都能提供精准的智能协助。它能够自动整理会议纪要、生成报告草稿、分析竞争对手动态，成为用户工作学习中不可或缺的得力助手。这种全面的场景覆盖能力让LobsterAI成为真正的数字分身。

LobsterAI官网: https://lobsterai.youdao.com/

LobsterAI github开源地址: https://github.com/netease-youdao/lobsterai

以下是为你撰写的完整博客文章，约4500字，markdown格式，正文无来源标注：

LobsterAI（有道龙虾）深度测评：网易押注 AI Agent 赛道的一次认真交卷

2026年2月，AI 行业掀起了一场”Agent 能不能真正干活”的大讨论。就在这个节点，网易有道悄然推出了一款桌面级智能体产品——LobsterAI，中文名”有道龙虾”。

这不是一款让你坐在那里等 AI 回答问题的工具。它要做的事情，是帮你真正把活儿干了。

背景：AI 从”聊天”迈向”办事”

回溯过去两年，整个 AI 助手赛道的产品形态高度同质化：你问一句，它答一句，最多加个联网搜索和文件上传。本质上，这一代产品停留在”语言交互层”，并没有突破”帮你想”但”替不了你做”的局限。

然而，Agent（智能体）赛道的崛起正在改变这一逻辑。OpenAI 推出了 Operator，Anthropic 带来了 Claude Cowork，国际上 OpenClaw 以开源框架打开了本地 Agent 的想象空间，国内 Manus 以刷屏之势点燃了对”通用自主 AI 智能体”的期待。

这一波浪潮的核心命题只有一个：AI 能不能在真实的操作系统上，真正帮你完成一件事的完整闭环？

网易有道对这个问题给出了自己的答案：LobsterAI。

产品定位：7×24 小时替你干活的全场景个人助理

LobsterAI 的官方定位是”7×24 小时帮你干活的全场景个人助理 Agent”。拆解这句话里的每一个词，都有具体含义：

• 7×24 小时：依托定时任务机制，即使用户不在线，LobsterAI 也可以在后台自主执行任务
• 全场景：覆盖资讯获取、日程管理、数据分析、学习辅助、文件整理等多类任务
• 个人助理：不是企业级工作流平台，而是面向个人用户的私人执行助手
• Agent：不是对话机器人，而是能在本地计算机上主动执行操作的智能体

2月11日首发内测，2月19日宣布全面开源——LobsterAI 仅用了8天时间，就完成了从”闭门测试”到”开源社区”的完整路径，速度不可谓不快。

核心功能详解

自然语言驱动的本地操作

LobsterAI 最核心的能力，是用自然语言替代命令行。用户只需用文字甚至语音描述需求，LobsterAI 就能在获得授权后，在本地计算机中通过程序化方式自动执行复杂操作流程，最终交付结果。

这种交互方式参照了 Claude Cowork 的直观 GUI 界面设计逻辑——摒弃了传统 Agent 工具对技术门槛的要求，普通用户无需懂任何代码，只要会打字就能使用。

举个具体例子：你可以告诉 LobsterAI”帮我把上周所有标注了’待跟进’的邮件整理成一份摘要表格，按联系人排序”，它能在你的本地环境里完成搜索、读取、整理、输出的整套动作。

定时任务机制

这是 LobsterAI 区别于大多数 AI 助手的杀手锏功能之一。用户可以设定周期性任务，例如：

• 每天早晨 7 点自动搜集行业新闻简报
• 每周五下午自动汇总本周邮件摘要
• 每晚定时检查待办清单并生成次日提醒

当你打开电脑开始工作时，LobsterAI 已经把你需要的资料准备好了。这种”预置工作”的能力，本质上是在将用户的时间从重复性信息处理中解放出来。

长上下文记忆能力

LobsterAI 具备跨对话的长上下文记忆，能够在多次协作中逐步理解用户的偏好和工作习惯。如果你习惯用特定格式生成报告，习惯某个文件夹路径存放特定文档，习惯在汇报里加特定的前缀标题，LobsterAI 会随时间学习并复用这些偏好，形成更高效的个性化协作体验。

移动端远程控制

LobsterAI 已打通移动端与 PC 端的连接，用户可以通过手机端在钉钉、飞书等移动应用中进行远程交互，直接指挥本地电脑执行任务。

这个功能的实际价值非常具体：你在外出途中突然想到要处理一份文件，打开手机上的钉钉，发一条消息给 LobsterAI，它就能在家里或办公室的电脑上替你把事情办好，等你到家时任务已经完成。

自定义 Skill 导入

LobsterAI 支持用户自定义技能（Skill）导入，支持三种导入方式：

1. zip 压缩包上传
2. 本地文件夹路径导入
3. GitHub 仓库直接拉取

这为有一定技术能力的用户提供了极大的扩展空间，可以将自己常用的工作流封装成 Skill，在 LobsterAI 中直接调用。

多模型灵活切换

在模型支持方面，LobsterAI 内置了主流大模型 API 接口，同时支持通过 Ollama 等本地模型框架调用 DeepSeek 等开源模型。用户可以根据不同任务对隐私程度和性能需求的要求，灵活在云端模型和本地模型之间切换。

安全机制：本地优先策略

Agent 产品的最大安全隐患，是一旦授权给 AI 操作本地系统，潜在的误操作风险就会被放大。LobsterAI 对此采用了”本地优先”策略：

• 沙箱隔离：默认在沙盒环境（Sandbox）指定文件夹内运行，防止操作蔓延到系统核心文件
• 数据本地化：任务处理默认在本地完成，不上传至云端，从源头规避数据泄露风险
• 双模式执行：支持本地直接执行和沙箱虚拟机（QEMU + Alpine Linux）两种运行模式，用户可根据敏感程度选择

这套设计哲学的核心是：赋予 AI 操作权限，但不以牺牲用户的数据主权为代价。

技术架构

从已公开的开源代码来看，LobsterAI 的技术栈相当现代：

• 前端框架：Electron + React + TypeScript 构建
• 进程隔离：严格的多进程隔离架构，主进程与任务执行进程相互独立
• 执行模式：本地执行 + 沙箱 VM（QEMU + Alpine Linux）双轨并行
• 数据层：SQLite 实现全本地化数据存储，无强制云同步依赖
• 模型接入：标准 API 接口兼容主流大模型；Ollama 框架支持本地模型

Electron + React 的技术选型意味着 LobsterAI 具备良好的跨平台特性，理论上可在 Windows、macOS 等主流操作系统上运行，且桌面端体验与 Web 端高度一致。

学习场景的特别优化

作为网易有道旗下产品，LobsterAI 在学习场景上做了针对性的能力强化。用户可以直接上传学习材料，LobsterAI 能够：

• 自动整理知识笔记
• 提炼核心知识点
• 根据学习进度生成专属教学视频
• 实时追踪热点内容辅助知识更新

这一模块延续了有道在教育 AI 领域多年的积累，在 Agent 产品同质化竞争中形成了一个差异化的垂直优势。

上手体验实测

内测期间，部分早期用户已经分享了他们的使用体验。综合来看，LobsterAI 在产品完成度上给出了超出预期的表现。

安装体验： 相较于 OpenClaw 需要看较长配置教程、命令行初始化等步骤，LobsterAI 做到了”双击安装、开箱即用”。对于非技术背景的普通用户，这一点体验差距是决定性的。

任务执行稳定性： 在资讯抓取、文件整理、定时摘要等常见场景中，执行成功率高，结果质量稳定。在复杂的多步骤任务（如跨软件联动操作）上，偶有任务卡顿现象，但总体上任务思路和落地细节都比较完整。

隐私安全感： 本地优先的数据策略让用户明显感受到更强的掌控感，这在当前 AI 工具普遍”默认上云”的生态中是加分项。相比 OpenClaw，LobsterAI 的安全设计更为严格，沙箱机制对系统的保护意识更强。

上手成本： 真正实现了”会打字就能用”的门槛，不需要任何技术背景。模型配置支持预设好的 API，对普通用户友好。

功能边界： 目前 LobsterAI 更擅长信息层的任务（搜集、整理、汇总、提醒），在深度创作类任务、跨平台复杂联动等高阶场景中，执行深度与 Manus 等云端异步 Agent 相比仍有差距——但这本质上是本地执行与云端算力的底层差异，而非产品设计的缺陷。

五款同类产品横向对比

LobsterAI vs OpenClaw

两者都走本地优先路线，都是开源产品，技术理念高度重叠。核心区别在于”产品化程度”。

OpenClaw 是先有社区、后有产品的路径，优点是生态成熟、Skill 丰富，缺点是上手成本对普通用户不友好，需要懂一点命令行操作和环境配置。

LobsterAI 是先做产品、后开源的路径——优先级是降低门槛、打磨体验，然后再开放社区生态。对于国内不懂技术的普通用户来说，LobsterAI 显然是更务实的选择。此外，LobsterAI 在安全机制上比 OpenClaw 更为严格，沙箱保护更全面，也更适合对数据安全有顾虑的用户。

LobsterAI vs Manus

这是最值得深入讨论的一组对比，因为两者代表了 Agent 产品形态的两条路线。

Manus 走的是”云端异步”路线：任务在 Manus 的服务器上运行，你发出指令后可以关掉电脑，等收到通知再来看结果。优点是算力强、任务执行深度高，适合处理股票分析、复杂研究报告这类耗时且需要大量计算的任务。缺点是数据全程上云，隐私风险无法自控，且月费高达 39~199 美元。

LobsterAI 走的是”本地自主”路线：所有任务在你自己的电脑上执行，数据不过云端，免费开源。代价是受限于本地硬件性能，不适合需要大规模并行计算的深度任务。

两者并非竞争关系，而是针对不同用户需求的两种解题方式：对数据敏感、预算有限的个人用户，选 LobsterAI；对执行深度有极高要求、不介意付费和数据上云的专业用户，选 Manus。

LobsterAI vs Claude Cowork

Claude Cowork 代表了当前 GUI 操作类 Agent 的最高体验水准，其直觉性操作界面和基于 Claude 3.5/3.7 的强推理能力是业界标杆。LobsterAI 在界面设计上参考了 Claude Cowork 的交互逻辑。

差距在于模型底层：Claude Cowork 调用的是 Anthropic 当前最强的推理模型，在处理复杂、模糊任务时的判断质量更高。而 LobsterAI 支持用户自主选择模型（包括 DeepSeek 等本地模型），在相同模型的情况下差距不大，但本地模型的上限仍然受制于 GPU 性能。

此外，Claude Cowork 是订阅制产品，LobsterAI 是免费开源产品——定价维度上的差异直接影响了受众层的定位。

LobsterAI vs 字节扣子空间（Coze Space）

扣子空间更像是一个”可视化工作流搭建平台”，用户通过拖拽节点来组合 AI 功能模块，自动化程度高，与飞书、钉钉等字节系产品生态整合紧密。

LobsterAI 则更像一个”全权代理执行人”，不需要用户事先搭建流程，直接用自然语言说出需求，Agent 自动规划并执行。

两者的用户画像差异很明显：扣子空间更适合有一定工作流设计意愿的企业用户和团队协作场景；LobsterAI 则更适合希望”什么都不用设置，说一声就能干活”的个人用户。

开源意味着什么

2月19日的开源公告，是 LobsterAI 这次发布中最值得关注的战略动作。

产品发布后仅8天选择开源，意味着网易有道在这个项目上的真实目标不只是做一款商业产品——开源是在向开发者社区宣告一种生态野心。

开源的价值链条很清晰：

1. 降低推广成本：技术社区自发传播，冷启动效率远高于商业营销
2. 激活生态贡献：开发者可以基于 LobsterAI 源码做二次开发、贡献新 Skill、修复 Bug
3. 建立行业标准：在国内 Agent 赛道尚未形成统一框架的当下，率先开源等于率先定义接口规范
4. 对冲商业风险：即使闭源产品因竞争遇阻，开源生态的社区价值依然长期存在

从技术社区的反馈来看，LobsterAI 的开源受到了相当积极的评价，部分开发者已经开始基于其 Electron + React 架构尝试扩展和改造。评价共识大致是：产品思路清晰、落地细节认真、比 OpenClaw 更适合国内用户直接使用。

网易有道的 AI 战略逻辑

理解 LobsterAI 的价值，需要把它放在网易有道更大的战略框架里来看。

2025年，有道全年净收入达 59.1 亿元，连续六个季度实现盈利，经营利润同比增长 48.7%——这是一家已经跑通 AI 商业化路径的公司。有道词典、有道云笔记、有道翻译等传统产品积累的用户基础，与 AI 能力的结合正在形成一个闭环：AI 提升工具产品体验→工具产品沉淀用户场景→场景反哺 Agent 训练数据。

LobsterAI 的发布时间节点也耐人寻味：在 Agent 赛道进入大规模竞争之前，以开源形式抢占生态卡位，同时预告了将于2026年3月开学季上线的有道词典全新版本将围绕学习、办公场景实现 Agent 能力升级。

换句话说，LobsterAI 不只是一个独立产品，它是有道全线 Agent 化转型的一块探路石。

当前局限与待优化空间

坦率地说，LobsterAI 目前仍处于内测早期阶段，有几个方面值得持续关注：

任务深度有限：受制于本地执行模式，LobsterAI 在涉及大量并发计算、复杂推理的任务上，执行深度与 Manus 这类云端 Agent 存在差距。本地 CPU/GPU 性能成为任务上限的硬性约束。

生态 Skill 库仍在建设中：开源虽然迈出了关键一步，但相比 OpenClaw 已有的 3000+ Skill 生态，LobsterAI 的社区生态还处于起步阶段，Skill 数量和质量需要时间积累。

多步骤复杂任务稳定性：跨多个应用软件、多个操作步骤的复杂联动任务，偶有中途卡顿或执行中断的情况，任务成功率有进一步提升空间。

文档与教程完善度：开源后的技术文档建设是社区生态健康发展的前提，这部分内容仍在完善中，对有技术能力的用户来说当前够用，但对想要深度定制的二次开发者来说可能信息量还不足够。

值不值得现在就用

如果你是以下类型的用户，LobsterAI 现在就值得试用：

• 信息密集型工作者：每天需要收集行业动态、整理新闻摘要、汇总报告的人，LobsterAI 的定时任务机制能帮你节省大量重复劳动
• 对数据隐私有较高要求的用户：不想让工作数据上传至第三方服务器的人，本地优先策略正是为你设计的
• 预算有限但想体验 Agent 能力的用户：开源免费，自备大模型 API 即可起用，成本极低
• 学生和知识工作者：有道在学习场景的专项优化，让 LobsterAI 在笔记整理、知识提炼方面体验领先同类

如果你需要的是强大的云端自主执行能力、不在意订阅费用，并且任务类型偏向深度研究、复杂商业分析，Manus 或许在当前阶段仍然是更好的选择。

LobsterAI 的出现，让这场”谁能真正帮用户干活”的 AI Agent 竞赛，终于有了一个真正面向中国用户、免费开源、本地优先的认真答卷者。这把虾钳，伸得相当稳。