OpenClaw 带火了“龙虾系”AI Agent 之后，国内很快出现了几款代表产品：元气 Bot、ArkClaw、DuClaw，以及腾讯的 WorkBuddy。
它们看起来都在做一件事：让 AI 不只是聊天，而是能真正帮你操作电脑、整理资料、处理文件、生成报告，甚至接入办公软件，把一句“帮我做一下”变成一套可执行的工作流。
元气 Bot 更像本地桌面助手，适合用自然语言操作电脑、整理文件、处理表格、做系统维护。它的优势是上手轻，普通办公用户也能很快理解；但能力边界比较依赖本地环境和预置能力。
ArkClaw 更偏云端 Agent。它背靠火山引擎，强调云端运行、技能扩展和在线任务执行，适合希望 Agent 常驻云端、接入飞书或企业工作流的用户。
DuClaw 是百度智能云推出的零部署 OpenClaw 服务，优势在搜索、资料整理、百度生态能力结合，适合做信息检索、报告生成、知识整理类任务。
WorkBuddy 则更像一个职场 AI 智能体工作台。它支持本地文件操作、插件扩展、MCP、Skill、Hook、Agent、Rule 等能力，更适合希望把桌面办公、工具调用和大模型能力统一起来的用户。
简单看：
| 产品 | 适合场景 | 主要优势 |
|---|---|---|
| 元气 Bot | 本地电脑自动化 | 轻量、中文友好、桌面任务直观 |
| ArkClaw | 云端 Agent | 云端运行、技能生态、企业协同 |
| DuClaw | 搜索和资料整理 | 百度生态、资料检索、低门槛 |
| WorkBuddy | 职场 Agent 工作台 | 插件扩展、本地文件、办公场景完整 |
但真正用 Agent 做复杂任务时，会发现一个更关键的问题：Agent 的能力并不只取决于产品外壳，而取决于背后的大模型。
因为 Agent 的执行过程，本质上是：理解需求、拆解任务、调用工具、观察结果、修正错误、继续执行。这里每一步都依赖模型的推理、规划、多轮上下文和工具调用能力。
这也是为什么 gpt-5.5 特别适合 Agent 和 Computer Use 场景。
根据 OpenAI 官方模型说明，gpt-5.5 是面向复杂推理、代码和专业工作的旗舰模型，支持超长上下文、函数调用、结构化输出，以及通过 Responses API 使用 Web Search、File Search、Image Generation、Code Interpreter、Computer Use 等工具能力。OpenAI 也明确建议新项目优先使用 Responses API 来构建 agent-like applications，因为它天然适合多轮状态、工具调用和复杂工作流。
换句话说，Agent 不是“会聊天”就够了。它需要一个能规划、能纠错、能理解屏幕和文件、能稳定调用工具的大脑。gpt-5.5 的优势就在这里：它更适合长任务、复杂办公、代码理解、自动化执行和 Computer Use 这类高阶 Agent 场景。
所以我们看这些“龙虾”，不应该只问哪一款界面更好看，而要问：它能不能接入更强的大模型？
这就是第三方 API 接入的价值。
以 WorkBuddy 为例，它支持自定义模型配置。用户可以把默认模型换成自己的第三方 API 服务，让 Agent 前端继续负责操作和执行，而把“大脑”交给更强、更稳定、更灵活的模型接口。
如果你使用 apitoken.fun，配置可以这样写：
BaseURL：https://apitoken.fun/v1 API Key：在控制台创建的 sk-xxxx 模型名：gpt-5.5
如果 WorkBuddy 的配置项要求填写完整接口 URL，而不是 BaseURL，则填写：
https://apitoken.fun/v1/chat/completions
配置完成后，在 WorkBuddy 里选择 gpt-5.5，就可以让 Agent 使用更适合复杂任务的大模型来处理工作流。
比如你可以直接让它执行：
读取这个文件夹里的销售表，整理成一份周报，补充异常原因分析，并输出 Markdown 和 Excel。
这类任务对模型要求很高：它要理解文件、规划步骤、调用工具、发现错误、继续修正。普通聊天模型可能能写一段总结，但真正要把任务跑完，还是更依赖 gpt-5.5 这种面向 Agent 工作流的大模型。
所以，国内“龙虾系”Agent 的下一阶段竞争，不会只是插件数量，也不会只是 UI 设计，而是谁能更好地接入强模型、强工具和稳定 API。
Agent 是身体，工具是手脚，大模型才是大脑。
如果你已经在用元气 Bot、ArkClaw、DuClaw 或 WorkBuddy，不妨试试把模型接到第三方，用 gpt-5.5 给你的 Agent 换一个更强的大脑。
