随着被称作“龙虾”的OpenClaw引爆AI赛道，小米也加入了当下轰轰烈烈的“养虾大军 ” 。

　　3月6日 ，小米技术团队发文宣布推出自研端侧AI智能体Xiaomi miclaw（以下简称“miclaw
”）
，并启动邀请制封闭测试，成为这一轮浪潮中率先试水原生类Claw智能体的头部手机厂商
。

　　资料显示 ，这款产品依托小米自研大模型
，深入手机等硬件系统底层，能够实现复杂任务的自主规划与生态联动 ，推动AI智能体在小米“人车家”生态的移动终端实现大面积落地。

　　艾瞰未来CEO辛向军在接受北京商报记者采访时表示，硬件厂商布局类Claw智能体是必然趋势——OpenClaw推动的核心变革
，本质上是AI智能体全面接管人们的工作与生活 。而智能体，只有运行在本地主力设备上 ，才能拥有更多与生活的接触面
，积累更多数据，进而实现持续优化
。

　　在他看来 ，小米将这类智能体部署在手机、汽车以及家庭场景中
，不仅是打通自身“人车家 ”全生态的必经之路，也在一定程度上加速了其生态的发展进程。

　　01.生态“养虾人
”

　　作为一款聚焦生态落地的原生类Claw智能体 ，miclaw的核心能力构建于系统底层能力 、个人上下文理解
、生态互联、自进化四个层次
，四项能力实际上围绕小米“人车家”生态优势进行展开 。

　　为了贴合生态使用场景，miclaw直接深入手机系统底层运行 ，能调用通信 、智能家居管理等50余种系统级工具
，还能通过专属的推理—执行引擎，自己判断并规划工具的调用顺序 ，完成复杂任务的拆解和执行。

　　据悉，在用户授权后
，miclaw将贴合使用习惯提供个性化服务，通过“感知—关联—判断—行动 ”的逻辑 ，成为适配用户日常生活习惯或需求的智能助手
。

　　生态互联是产品的核心特色：它完整接入了米家IoT生态
，能读取超10亿台米家设备的状态并发送控制指令，区别于传统智能家居的固定预设规则 ，它能根据日程
、设备实时状态等信息动态调整操作
，比如同样是开会，重要客户会议会联动全屋静音 ，内部周会则仅将手机调至静音
，同时还能通过开放协议和SDK接入第三方工具，让生态边界持续拓展。

　　此外 ，miclaw还具备自进化能力
，能沉淀用户使用习惯、创建专属子智能体，甚至支持简单的脚本执行 ，实现了“越用越懂用户”的体验，让智能体和小米的生态使用场景紧紧绑定 。

　　艾媒咨询CEO张毅告诉北京商报记者
，硬件厂商打造类OpenClaw的原生智能体，有着独有的结构性优势与不可替代性——硬件厂商手握系统级权限 、端侧算力 ，还能实现“人车家
”全生态的深度联动
，以及软硬件的高度协同，这些核心能力 ，都是纯云、纯软件
、纯AI公司难以比拟的
，也是硬件厂商布局原生智能体的核心底气
。

　　北京商报记者就相关问题尝试咨询小米集团，截至发稿未能得到回复。

　　02.早有先例

　　原生类Claw智能体在手机终端的落地探索并非小米首次推进 ，此前行业内已有多家厂商基于不同技术路径展开实践
，为这一方向的落地积累了前期经验 。

　　2025年12月，字节跳动与中兴努比亚合作推出了豆包手机助手 ，聚焦系统级深度融合
，将大模型能力嵌入手机操作系统，核心探索跨应用自动化执行与复杂任务闭环能力
。依托模型本体的强大能力 ，豆包手机助手可依据用户自然语言指令，在多个应用间完成任务串联与流程执行
，覆盖出行、购物 、办公等日常场景，是端侧智能体在手机端的典型实践。

　　更早之前 ，荣耀已基于MagicOS系统及配套硬件打造了YOYO智能体
，侧重端侧自进化与全场景主动服务，通过学习用户使用习惯优化交互逻辑 ，持续拓展自动化服务场景覆盖 。产品以系统底层协同（如MCP协议）为基础
，实现从被动响应指令到主动适配需求的转变，覆盖日常使用
、办公、出行等多元场景 ，依托自有系统与硬件的深度整合提升智能体验
。

　　行业种种不同路径的先行探索
，从跨界技术协同 、自有生态深耕等维度，验证了手机端原生智能体的落地可行性 ，也预示着硬件厂商大量布局原生智能体
，或将成为行业接下来的主流趋势。

　　张毅向北京商报记者分析称，近段时间终端存储等成本高企 ，正倒逼硬件厂商寻找新的价值增量，以此避免无端涨价带来的市场份额流失；而端侧算力提升
、轻量化大模型落地、本地推理成本下降
，也让原生智能体的商业化具备了现实基础 。

　　张毅认为，若硬件厂商放弃布局与OpenClaw类似的原生智能体 ，未来很可能在产品体验 、生态构建与利润空间上被对手拉开差距
。进入AI时代
，用户的核心需求早已从“向AI提问”转向“让AI办事 ”，具备实际执行能力的智能体 ，也会比仅能对话的传统语音助手更具竞争力。

　　03.机遇和疑虑

　　2月
，一则来自Meta AI安全与对齐总监Summer Yue的经历，让OpenClaw的安全争议从技术圈走向公众视野 。

　　作为负责AI安全的核心人员 ，她在测试OpenClaw的邮箱管理能力时
，明确告知AI“仅提供归档或删除建议
”“未经确认不得操作”，却在自己的工作邮箱中遭遇了AI失控——OpenClaw因上下文压缩机制遗忘了核心安全指令 ，直接批量删除了大量邮件
，即便她主动发送停止指令也无济于事，最终只能强行终止进程来控制局面。

　　在行业对智能体安全边界的讨论中 ，小米官方在封测QA中给出了一份具体的应对样本
。为避免类似OpenClaw的“指令遗忘 ”问题，小米在产品设计中构建了多重安全防线：通过工具权限分级制度
，将操作分为“直接执行
”“首次确认”“每次确认 ”三个层级，高敏感行为如发送短信
、创建日程等 ，每次执行前都会弹出确认框
，且60秒超时自动拒绝；同时明确代码中未注册任何支付、转账相关工具，确保无用户确认动作则无法完成敏感操作；所有对话历史 、权限记录等数据均本地存储 ，云端仅传输当前任务所需信息
，推理完成后即弃，不做持久保存。种种安全设计 ，都是为了在复杂执行场景中
，守住人类对AI的控制权 。

　　中关村信息消费联盟理事长项立刚在接受北京商报记者采访时指出，硬件厂商布局原生智能体 ，核心优势在于将能力与硬件深度绑定
，通过对系统权限
、算力和生态的掌控，实现更可控的智能体运行环境 ，规避代理模式的漏洞，对智能设备进行安全的管理与调用
。

　　硬件原生智能体的发展
，需要顺应技术与市场的驱动，也需在能力拓展与风险防控之间 ，找到更贴合行业实际的平衡点。

（文章来源：北京商报）