过去两个月，AI Agent 圈最火的项目之一，毫无疑问是 OpenClaw。
很多人第一次看到这个项目时都很震撼：
AI 不只是聊天机器人，它可以直接操作电脑。
比如：
  • 打开浏览器登录系统
  • 填表格下载文件
  • 整理数据，自动执行任务
理论上，人能用电脑完成的工作，AI 也可以。于是很多人开始疯狂部署。
但很快，一个问题出现了。
很多人把 OpenClaw 装好之后发现：
很酷，但不知道让它干什么。
技术已经到了，但真正能在工作中落地的场景，还没有完全跑出来。
就在这个时候，一个非常有意思的案例出现了。
深圳福田区政府，已经让 AI 数智员工 开始上岗。
而背后的核心技术，就是一个中国团队做的 DinTal Claw。
某种意义上，它可以理解为：
中国版 OpenClaw。
更重要的是，它已经在真实工作场景里开始干活。

01
真实场景：AI开始做政务调研

先看一个真实工作场景。
在政府部门，有一类工作非常典型：
民生诉求调研。
每天都会收到大量群众反馈，比如：
  • 医美投诉
  • 社区治理问题
  • 市政服务建议
这些信息通常来自：
  • 市民热线
  • 政务平台
  • 各类投诉渠道
工作人员需要做的事情包括：
  • 从海量工单中筛选相关问题
  • 对内容进行分类打标签
  • 统计问题分布
  • 分析问题原因
  • 最后形成调研报告
如果是某一个民生专题，这个过程通常需要：
两周到一个月。
现在情况开始改变。
在深圳福田区应急管理局，一部分工作已经交给 AI。

工作人员只需要输入一句话：


分析过去一年医美行业投诉相关工单，生成调研报告
系统就会自动完成：
  • 数据抓取
  • 内容分类
  • 标签整理
  • 统计分析
  • 报告生成
甚至还能结合其他城市的数据经验，提出优化建议。
原本需要几周完成的调研任务，现在可能只需要 几分钟。
这背后运行的，就是 DinTal Claw 数智员工系统。

02
为什么这些场景可以跑起来

这些能力背后的核心技术，是 DinTal Claw 智能体架构。
DinTal Claw 源于 A3 实验室（Advantage AI Agent 实验室，由深圳夸夸菁领科技有限公司与复旦大学知识工场实验室联合成立的科研团队）研发的新型智能体：GenericAgent。
GenericAgent 是DinTal Claw在来源社区开放的名字，目前核心代码开源！
核心代码开源地址：
https://github.com/lsdefine/pc-agent-loop?tab=readme-ov-file#chinese

DinTal Claw 架构在设计上有几个非常有意思的特点，我们对比下OpenClaw。
蝉翼架构 3000 行代码
很多 AI 系统越做越复杂。
DinTal Claw 反其道而行。
整个核心代码大约 3000 行。
对比来看：OpenClaw 的代码规模接近 50 万行。
极简设计带来了几个直接好处：
第一，安全性更高。
代码量越小，可审计性越强，这对于政务和企业环境非常重要。
第二，效率更高。
系统 prompt 和工具描述非常精简，Token 消耗大幅降低。
整体运行成本只有同类产品的大约 五分之一。
第三，部署非常简单。
只需要：
  • 一个 Python 环境
  • 一条启动命令
就可以完成部署。
四层记忆机制保证数据安全
DinTal Claw 内部设计了一套 四层记忆结构。
所有记忆都保存在本地。
这意味着：
  • 数据不会泄露
  • 隐私更安全
  • 经验可以长期积累
系统会记录每一次任务执行过程。
逐渐沉淀出自己的 SOP 流程库。
换句话说，这个 AI 员工是有“工龄”的。
用得越久，对业务理解越深。
可以像真人一样操作电脑
系统的 OverMind 超脑引擎 可以在授权情况下直接操作电脑系统。
比如：
  • 操作浏览器
  • 使用办公软件
  • 处理文件
  • 控制应用程序
甚至可以复用用户浏览器的登录状态。
这意味着很多系统即使没有 API，也可以直接操作。
比如：
  • 政务系统
  • OA系统
  • 微信
多个平台之间的数据，也可以自动流转。

03
从 AI 工具，到可落地的数字员工

很多人其实低估了 Agent 技术的变化。
如果把智能体的发展简单分三代，其实很清晰。
第一代RPA智能体
就是我们熟悉的自动化工具。
流程写死：

A → B → C


只能完成预设任务。
比如 RPA。
第二代工作流智能体
开始引入专家知识，通过行业经验设计 SOP。
它能执行复杂流程，但本质上依然是：
“按剧本演戏”。
而 DinTal 3.0 所代表的第三代智能体，有一个关键变化：
它开始自己学习。
系统可以：
  • 从人机交互中学习任务
  • 自动生成执行流程
  • 沉淀经验
  • 优化策略
  • 不断进化能力
也就是说：
不需要提前写好 SOP。
它可以自己总结 SOP。
这也是 DinTal Claw 的核心设计目标：
让 AI 从工具变成员工。

04
AI员工时代，可能真的开始了

过去几年，很多人都在讨论一个问题：
AI 会不会取代部分工作？但现实往往比讨论更快。
在一些地方，AI已经不再只是工具。它开始以一种新的形态存在：
数智员工。
它可以：
  • 处理数据
  • 审核资料
  • 编写代码
而人类更多去做：
  • 决策
  • 创造
  • 沟通
OpenClaw 让很多人第一次看到了 AI Agent 的潜力。
而像 DinTal Claw 这样的系统，则开始把这种能力真正带进现实工作场景。
也许在不远的未来，每个人的电脑里都会有一个 AI 同事。
它不会请假，也不会下班。
但会随着时间不断学习，越用越聪明。
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