Minimax出了个OpenClaw变体，把6个超好用Agent都传云上用了

OpenClaw的教程还没出高级版，MiniMax倒是先走了一步。

说起来，早在OpenClaw刚发布那会儿，MiniMax的M2.5就已经是它的预设模型之一了。现在他们更进一步，把自己平台上的专家Agent，直接跟OpenClaw这个执行框架深度绑定了。

目前不少教程都在讲这个新东西有多方便，不用自己折腾安装，手把手教你怎么把它链接到飞书或者其他平台。但说实话，这套基础操作已经很成熟了，随便问一句，它就能一步步带你走完。

所以这篇测评，更想带大家看看——当MiniMax给OpenClaw内置了六套不同的子智能体之后，我们能完成哪些过去需要配置一大堆才能搞定的任务。这可以说是OpenClaw从中级到高级的一个跨越。

简单来说，在同一个入口里，我们可以同时拥有多个Agent。它们共享同一套知识文件和记忆系统，但各自又拥有不同的专业能力，调用着不同的API和工具。

PS：在MaxClaw上，不需要输入额外的API Key，对话会按token消耗MiniMax Agent平台上的积分。目前Coding Plan和Agent平台的账号系统还没完全打通，最低一个月39块。

先拿热点追踪来试试手。

测试时正好撞上Nano Banana 2各种泄露消息满天飞。虽然没有Grok和X API，但通过联网搜索，MaxClaw还是妥妥地帮我设置了一个定时任务，专门追踪相关的最新动态。

还让它做了个更复杂的批量任务——扫描X上所有关于OpenClaw的热门使用案例，点赞数要大于100才算热门，然后分析OpenClaw这个词通常和哪些关键词高度关联。

MaxClaw也成功给出了结果。

切换Agent的过程相当简单，右上角一个设置按钮，就能在不同模式间切换。切换时能看到底层配置文件里，Agent的身份描述也跟着变了。

然后，换到可视化助手。

把之前从X上下载的内容和涨粉数据全丢给它，想看看能不能做一个可视化的HTML仪表盘，同时给点内容创作建议，比如粉丝增长情况，还有哪些选题有低粉爆款的潜力。

用了frontend-design skills之后，视觉效果确实可以。

还直接给出了选题建议。

切换到生图模式，MaxClaw就默认我发出的所有描述都是生图需求。

顺便也试了下它的模型能力，虽然还不清楚背后具体接的是哪个模型，但从出图效果来看，质量相当不错，能达到Nano Banana的水平。

之前配置OpenClaw去联网搜索时，默认的Bra ve API需要绑定信用卡，很多人都卡在这一步。MiniMax的解法是通过内置不同的子智能体来做搜索聚合。刚刚测试的图像可以看作是单个Agent，但接下来的两个调研任务，就是多个Agent协同工作的结果了。

比如让它做一份行业研报时，我以为第一轮输出markdown格式报告后就完事了。但它还有一个事实确认的环节。在第二轮对话中，会有一个独立的查证Agent，二次确认报告里所有信息的准确性，然后把不准确或存疑的用红色标出来。

后面追加做的单一信源可互动网页，效果也很不错。

目前MaxClaw内置了六个使用场景，如果没覆盖到，还可以去Agent里的专家社区找一找。现在已经有一万个公开的Agent了，都可以复制到个人空间进行二次优化。

这里挑了一个觉得好用的Agent——OpenClaw Skill搜索器。

先让它帮我搜一下，有没有能下载YouTube视频并整理成电子书格式的Skill。它很快告诉我现有库里没有完全匹配的。但紧接着，它主动去GitHub上找到了相关开源项目，然后自己动手封装了一个全新的技能包文件，还做了中英文两个电子书版本。

用了一个二十分钟左右的视频测试效果。虽然翻译的语言风格还有点口语化，但如果没时间看长视频，特别是播客类画面信息比较少的视频，完全够用了。

最后再说一个有意思的事。昨天突然跳出来一篇来自2028的实验报告，叫《2028，全球智能危机》。它描述了一个因为AI技术摩擦力趋近于零，导致大规模经济危机的未来。

这让人不由想到：当像MaxClaw这样即开即用的AI助理，把部署和使用的门槛几乎降到零时，真正的壁垒又会是什么呢？

那些在技术发展早期，愿意花时间去折腾、去精心调配记忆和技能的人，相信仍然会比其他人先走一步，构建起自己独一无二的竞争优势。技术本身不是终点，我们使用它的方式才是。