大家好，我是二哥呀。

OpenClaw 出现之前，我身边的同事清一色地认为本地 Agent 只是个噱头。

然而 OpenClaw 的爆火彻底改变了这种认知，大家都在本地用起来了，并且生产效率提升了不是一星半点。

最近，网易也开源了他们家的龙虾 LobsterAI，我只能说这家老牌互联网公司终于在 AI 时代有所作为了。

如果你正在找一个能 7x24 小时帮你处理邮件、抓取信息、生成报告的工具，这篇实测会帮你少踩很多坑。

LobsterAI 内置了 16 个 Skill，同时支持飞书、钉钉、Telegram、Discord 四大 IM 平台远程控制。并且内置 Memory 长记忆，会记住你的偏好，跨 Session 也可以自动复用。

主打一个全场景办公助理。

GitHub 地址：https://github.com/netease-youdao/LobsterAI

01、LobsterAI 的优势

不了解 OpenClaw 的小伙伴可能会问，ChatGPT、Claude、Kimi、豆包都能用自然语言聊天，为什么还要在本地跑一个 Agent？

答案藏在一个词里：脏活。

云端 Agent 可以给你建议、写代码、分析问题，但它永远干不了那些需要访问本地文件、操作终端、调用本地软件的活。

每天早上自动去 HackerNews 抓热门文章生成摘要发钉钉？云端 Agent 做不了，因为它没权限访问你的钉钉机器人。

定时检查 163 邮箱，有人发简历但忘记带星球编号就自动回复？云端 Agent 做不了，它连你的邮箱都登录不了。

监控 GitHub 仓库有新 issue 就自动回复？云端 Agent 做不了，GitHub API 调用需要本地环境。

这些事情看起来不难，但它们才是真正吃时间的地方。手动做一次没啥，但如果每天重复做、7x24 小时盯着做就很烦。

LobsterAI 就是来干这个脏活累活的。

02、LobsterAI 的架构

LobsterAI 基于 Electron + React + TypeScript 构建，采用严格的进程隔离架构。主进程负责文件系统和终端操作，渲染进程负责 UI 展示和用户交互，两者通过 IPC 通信互不干扰。

数据存储用的是本地的 SQLite，所有对话记录、任务历史、用户偏好都存在本地。这个设计保证了：