本文来自微信公众号： APPSO ，作者：发现明日产品的，原文标题：《14.9元尝鲜小米「龙虾」：价格交朋友，体验也交朋友》
今天，小米MiMo Claw正式版终于上线。
作为一款云端轻量化Agent产品，Mimo Claw不仅搭载与OpenClaw框架深度适配的MiMo V2.5 Pro旗舰模型，还接入了金山办公生态。
那么，这款产品的实际体验究竟如何？话不多说，一起来看看。
功能该有的都有，但……
MiMo Claw的创建方式就比较傻白甜了，点击「立即创建」，接着按照步骤走即可。
免费权益提升是最直观的变化。
单次体验时长从1小时提升到每天4小时，对轻度用户来说并不算短，但计时方式有点讲究，开启后，体验时间没法暂停，右上角倒计时也会持续提醒剩余时间。
所以建议你，没想好让它干啥之前，先别急着创建（doge）。
实际体验中，可能由于正式版刚上线后用户涌入较多，除了创建过程几经波折，MiMo Claw的响应速度较慢，部分任务运行耗时较长，页面加载也有明显等待感。
Skill（技能）数量方面，目前看起来，官方默认提供60个skill，覆盖开发、文档、创意、数据、通讯、运维、写作等方向。但从实际可用情况看，真正能够稳定使用的数量大约在40多个。
当然，MiMo Claw搭载的MiMo V2.5 Pro模型，能力自不必多说。我随手让它把最近装修的「已购清单」做成一个网页，要求retro风格，主题色用白灰，强调色取小米橙，成品可以给到一个人上人。
我测试了一个相对复杂的任务：「请你帮我收集2025主流手机厂商的研发投入数据。这个任务可能需要多次检索。如果中间遇到信息缺失，请你自行换个搜索渠道，不要停下来问我。收集完毕后，汇总成一篇结构完整的分析报告。」
这类任务很适合检验Agent的连续检索、信息整合和自主调整能力。MiMo Claw可以启动任务，也能完成部分检索和整理。
上下滑动查看更多内容，部分数据也存在偏差
MiMo Claw最大的卖点，是与金山办公生态的联合。
它支持通过模板生成PPT，也支持Word、Excel、PPT、PDF等主流文档格式。官方强调其打通了AI生成、在线预览、在线编辑等流程，目标是把办公文档处理变成一站式体验。
从功能入口看，这波联动确实有模有样。用户可以选择模板，也可以直接输入需求生成文档，至于，实际体验嘛，就有点卖家秀和买家秀了。
比如MiMo Claw制作PPT的方式，本质上仍接近通过HTML生成页面，再转换为PPT。最终视觉效果只能算中规中矩。
生成PPT后，不光需要较长时间的内容审核，而且页面或许是因为涌入新用户过多，加载良久后，显示不支持直接预览，并且你没法一键拿到文件，需要进入工作区找到对应文件后再下载。
接入第三方IM的体验则主打一个开箱即用。
整个授权和配置过程大约两三分钟即可完成，门槛并不高。我尝试让它每隔半小时抓取当下最热门的AI科技新闻，定时结果确实有反馈，但抓取新闻的时效性还有待改善。
多模态能力方面，发票识别表现还算正常。它能够读取票据信息，结构化提取也没有明显问题，说明底层识别能力已经可用。
有趣的是，我也发现了一些小细节。
比如AGENTS.md这一项目说明文件，本来用于向AI编程智能体集中说明构建命令、测试入口、代码风格、安全边界和工具权限。但AGENTS.md中却出现了两段重复内容，莫不是重要的事情需要提两遍？
再比如，开启新对话后，即便用户什么都没有做，该对话依旧会被保留在历史记录里，使用一段时间后会就显得冗余。
至于免费用户，也不用担心体验时长耗尽后数据丢失。
整体看，MiMo Claw已经把Claw类的产品该有的主要模块都摆了出来：云端托管、长任务、文件管理、办公文档、多渠道消息、技能市场、订阅体系、免费试用。
地基已经打好，但产品细节仍需打磨，尤其是生成结果预览、任务速度、新闻时效、文件下载路径和界面信息管理，都还需要明显改善。
OpenClaw没凉，只是变成了一种标配功能
过去半年，小米AI产品发布速度很快。
从MiMo V2三件套，再到V2.5、V2.5 UltraSpeed，Mimo Code，最后到Claw产品化，几乎每个月都有新动作。
尤其在4月之后，小米的重点明显从「发模型」转向「发产品、打价格、做生态」。
背后的行业变化也很清晰。今年以来，AI真正的竞争正在转向执行层。所有玩家都会尽力降低使用门槛，把执行Agent变成低价、高频、可捆绑的基础能力，从而抢占用户入口。
MiMo Claw正是这个趋势的样本。
OpenClaw原本代表一套更偏技术用户的能力，需要自己部署、配置环境、接入API。小米把它包装成云端托管服务，再捆上金山办公、订阅套餐和每天4小时免费体验。
原本有技术门槛的执行Agent，被改造成普通用户也能开通的办公订阅。所以与其认为当下的OpenClaw早已凉透了，倒不如说它开始成为一种标配功能。
更值得追问的是，这个基础设施化过程本身，也带来了控制权的变化。
OpenClaw的原始取向偏向去中心化。
用户可以自托管，运行在自己的机器设备上，数据留在本地，Agent的行为由自己掌握。它对应的是一种「AI属于个人」的理想：你的助理住在你的设备里，听你的指令，服务你的工作流。
消费级Agent走向普及后，路径却开始转向中心化。尤其是为了让普通用户也能使用，越来越多的Claw产品逐渐把部署、运维、算力和数据处理放到云端。
于是，一个微妙的反差出现了。
OpenClaw试图把AI Agent的控制权交还给个人，而建立在OpenClaw之上的消费级Claw产品，却又把这种控制权集中到平台上。
便利的代价是托管，托管一旦持续加深，依赖也随之形成。当用户的工作流、文档、任务计划和Agent决策都运行在云上，当初所谓的本地「个人助理」，又是否早已脱离初衷，很难再在归属权上完全属于个人。