现在的龙虾太多了，根本试不过来，而且大多同质化严重。
更要命的是，不少 Claw 连权限开关都不提供，几乎能在你的电脑上为所欲为，安全性堪忧。
直到最近试了 Molili，发现它确实有点意思，值得分享：
Molili：https://www.molili.com.cn/
Molili 可以看作是国内第一个中文版的 OpenClaw“龙虾”，在 1 月底就放出了首个版本。
之所以说它和一众 Claw 不太一样，我总结了这 5 个点：
- 安全策略可控：提供敏感权限的细粒度设置，哪些能做、哪些禁做都能明确配置，这是我最看重的一点。
- 多渠道接入：支持飞书、钉钉、微信，甚至可以通过 Siri 控制，主流 IM 基本覆盖。
- 真正的一键安装/部署：零门槛上手，小白也能跑起来。
- 模型接入灵活：内置接入 DeepSeek、Qwen、Kimi 等国内模型，也支持自定义模型接入——非常适合企业的私有化大模型，不用担心数据外泄。
- 技能生态够大：号称 8000+ Skills 市场，省去到处找插件的时间。
更有趣的是，Molili 做了个“龙虾朝堂”。
在这个古风“早朝”氛围的可视化界面里，你可以一步步更新人设与任务配置，给你的龙虾起名、下达任务，像“写圣旨”一样操作后台档案和记忆库。
说实话，这种“可视化养虾”让我想起了当年的 QQ 农场，趣味拉满。
社区与商店
为了方便用户和 Agent 交流互动，Molili 还有一套社区与 Skills 商店：
CocolLoop 社区：https://www.cocoloop.cn/。
这里有 OpenClaw 等平台的技能/插件开发讨论、各类 AI 工具和框架的安装配置指南，以及不同 AI 模型的使用体验与性能评测，还覆盖 AI 技术趋势、职业发展、学习路径等热门话题。
Skills 商店：https://hub.cocoloop.cn/。
商店已收录超过 5000 个经过安全审核的 Skills，涵盖搜索、自动化、内容处理、自我进化等功能；
另有 Top 50 精选榜，方便快速找到当下热用技能。
上手体验：Molili 长啥样
Molili 提供 Windows 和 Mac 版本，官网选相应版本下载安装即可。
主界面左侧是“远程控制、技能配置、权限管理、龙虾朝堂”四大模块，右侧为主对话区。
远程控制：支持微信、飞书等接入。以微信为例，扫码关注即可，在微信里就能直接聊天控制。用户在对话里显示的昵称，可在“龙虾朝堂”里配置。
技能超市：可从市场中挑选海量 Skills，按需增配能力。
权限管理：这是重点。权限按“极高风险/高风险/中风险/低风险”分级，例如在“极高风险”中，默认限制“递归删除文件夹、磁盘格式化、删除 C 盘内容”等危险操作。这种开箱即用的安全栅栏很到位，避免“养虾把电脑搞挂”的事故，也省去写配置文件的麻烦，对小白极友好。
龙虾朝堂：以“写圣旨”的方式给龙虾派活、定人设，本质是可视化更新档案和记忆库；但仪式感和趣味性大大增强。
实测：三组典型场景
1）信息检索+本地文件落地
需求：搜索 2016–2026 年期间的黄金价格，并保存到 D 盘的 gold.excel 文件。
过程：
- 搜索阶段多次调用
browser_use抓取网页数据；每轮会读取一个相关页面、判断数据完整度，必要时继续多轮检索直到拿到正确数据。 - 写入阶段通过
write_file生成一个 Python 脚本，在本地执行后创建文件并把数据完整保存到 D 盘。
2）本地批处理：改名+打包
需求：将 D:\test 下的所有图片重命名为 .jpeg，然后全部打包为 .rar。
过程：
- 第 1 步：遍历文件夹，识别到 9 个图片文件；
- 第 2 步：统一重命名为 .jpeg；
- 第 3 步：调用本地 RAR 程序进行压缩。
整个流程约 1 分钟完成。批量移动、批量打包、批量改名这类日常办公“刚需”，过去要写小脚本，现在用自然语言就能搞定。
3）浏览器自动化：热搜采集
需求：打开浏览器，进入百度，获取当天热搜 Top3 的标题与链接；在 D 盘新建 baidu_hot.excel，并将标题与链接写入。
过程：
- 自动唤起浏览器，依次进入“百度 → 百度热搜”；
- 抓取排名前三的热搜内容及对应链接；
- 保存到本地 Excel，包含标题、链接、热度和采集时间。
也就是说，Molili 对浏览器既能通过接口式查询，也能直接驱动浏览器进行交互抓取，适配不同使用偏好。
写在最后
安装部署简单、中文适配到位、技能生态丰富、权限安全严格——这四个优点，Molili 全都占了。和 OpenClaw 对比，可以清楚看到它在本地化体验与安全策略上的优势。
Molili 更像是把高阶 AI Agent 能力“平民化”的产品：让更多国内用户轻松拥有一个全天候待命、能真正干活的 AI 数字员工。
