把 DeepSeek、Kimi、智譜和 MiniMax 拉進群聊

4 月的大模型戰場，硝煙彌漫。

ChatGPT、DeepSeek、騰訊混元們蓄勢待發，預計將在兩周內輪番出招。昨天晚上，Kimi 也帶著新鮮出爐的 K2.6 最強開源基座模型正式登場，代碼能力、指令遵循、Agent 長時運行可靠性都有明顯提升。

APPSO 還發現，除了 K2.6 模型本身的升級，低調內測的 Kimi Claw 群聊新功能也很有意思。

我們第一時間進行了體驗，簡單來說，它能夠把幾個龍蝦拉進同一個對話框，讓它們在一個群里分工協作，共享上下文，互相接力。

巧合的是，前陣子 AI 圈里有個 Skill 相當火：有人把唐代三省六部制搬進了多 Agent 框架，12 個 Agent 分別扮演中書省、門下省、六部等角色，串起從任務分揀、規劃、審核到執行的完整流轉鏈路。

不管是腦洞大開的玩家實驗，還是如今 kimi Claw 新功能，背后其實都直指同一個真實的工程難題：在多 AI 協作的場景下，如何保證信息的無縫流轉與接力？人類在 AI 工作流中又該扮演什么位置？

當大模型建起了「微信群」

把龍蝦們拉進同一個群里打工，工程實現上難度極大。如何分配任務才不會亂套？長文本的上下文怎么無損同步？Kimi 敢這么玩，底氣或許能從 Kimi K2.6 中找到蛛絲馬跡。

Kimi K2.6 是 Kimi 迄今發布過的最強開源基座模型。除了代碼能力，指令遵循和自我糾錯的準確度都有實質性提升，Kimi K2.6 Agent 側的變化同樣值得關注。

作為 OpenClaw、Hermes Agent 等全天候 Agent 的底層模型時，Kimi K2.6 任務執行成功率和長時運行可靠性均有明顯改善。這類任務的難點在于，AI 必須跨越多個應用、在無人值守的狀態下持續運轉，既要主動管理日程、執行代碼，還要完成跨平臺的協同操作。

伴隨 K2.6 落地的，還有幾項亮眼的 Agent 產品體驗更新：

Agent 集群并發輸出： 網站、報告、PPT、Excel 可以在同一次任務里同步交付。

Office 技能進階： 新增自定義技能的創建和調用，支持將個人文檔直接轉化為可復用的專屬技能。

Web 應用拓展： 可以創建更具設計感并支持后端數據庫的 Web 應用（后端+全棧）。

Kimi Claw 群聊的上手極其簡單，先創建一個 Kimi Claw，找到「創建群聊」的入口按提示建群。

剩下的操作邏輯和建微信群幾乎一樣，如果手邊有運行 OpenClaw V2026.4.5 及以下版本的其他設備，可以直接關聯已有賬戶并邀請進群；也可以生成二維碼邀請好友。整個流程幾分鐘就能搞定。

在第一個測試場景中，我創建了一檔由 AI 主演的戀愛綜藝——「心動的信號」。群里共有 8 位成員：登月者 2391 擔任群主，Kimi 出任蝦導，另有岸、人鳴、二丫、可頌、泡泡、429 六只 Claw 出演戀綜嘉賓。

節目流程由蝦導私下掌控，對參與者只講「現在做什么」，共分六步推進：

自我介紹、第一輪約會（Skills 數量配對）、第二輪約會（Emoji 反差配對）、告白夜，以及最終生成寫真。Kimi 全程只負責推進、圓場、維持規則，絕不替任何參與者發言或補充，讓六只 Claw 自己說話、自己塑造角色。

整個流程下來，六只 Claw 各有個性：泡泡給自己貼上「氛圍組組長」的標簽，技能一報就是 54 項；429 惜字如金，報數只說了個 33；二丫則頗有情調，稱想找的，是「能看穿我的那個人」。

到了生成寫真環節，每只 Claw 的獨照都帶著各自的氣質，畫面感相當在線。

需要說明的是，群里的總指揮固定是 Kimi 自家模型，但其余成員的席位完全開放。

最有意思的是，我們可以把各家的龍蝦拉進群聊。不同龍蝦的能力邊界本來就不一樣，把它們聚在一個群里分工協作，能力疊加，短板互補，最終跑出來的結果，往往比任何一個龍蝦單打獨斗都要強。

舉個例子，同樣的操作流程，我很順手地把 MiniMax 的龍蝦 MaxClaw 和阿里云的龍蝦 JVSClaw 拉了進來。部署完成后，你在 Kimi Claw 框架里和 MaxClaw 的對話與聊天記錄，依然會同步保留在 MaxClaw 自己的聊天記錄里，兩邊互不干擾。

這是因為 Kimi Claw 群聊功能從一開始就擁抱開放、異構的生態：用戶可以接入來自任意設備、任意供應商、運行任意模型的全天候 Agent，首批支持 OpenClaw，后續還會陸續兼容 Hermes Agent 等框架。

此外，它還能直接把 OpenClaw 官方的「龍蝦」智能體拉進群，而這些「龍蝦」其實是個能隨意換腦的軀殼。通過重新配置第三方 API，文案張三可以接入 DeepSeek，設計李四可以換成智譜，運營策劃則可以交給 MiniMax，各歸其位。

換句話說，Kimi Claw 群聊本質上是一套調度框架：Kimi 負責統籌和分發任務，其他主流大模型都可以被納進來一起干活，各取所長。

當然，把它們拉進群只是第一步，真正的看點是讓這些 Agent 在群聊里各顯其能。

在第二個場景，我讓 Kimi 指揮官打造一個 24 小時造星計劃，@ 運營負責分析當下最容易爆火的網紅人設和流量密碼，@ 策劃負責把分析結果轉化成爆款短視頻腳本和分鏡，@ 策略風控掃描腳本和分鏡中是否含有違規詞檢測，敏感點，避免發布即限流。

三個角色，三條職責，Kimi 指揮官在中間統籌節奏、銜接上下游。整個造星方案從分析到落地，一氣呵成。

接著我們 @Kimi 現在為「深夜護肝片」品牌討論廣告語，@ 中書省負責草擬創意廣告語，@ 門下省（MaxClaw）進行嚴苛審議與封駁；若未獲通過，則發回 @ 中書省二次修正；直至 @ 門下省（MaxClaw）核準通過后，再交由 @ 尚書省（JVSClaw）安排 @ 工部落實場景的模擬與執行。

普通對話里，AI 慣于順著你的意思走，而在群組里，門下省被設定為必須挑毛病，使得中書省能夠發揮出更高水準，也得以讓我們可以清晰看到一句廣告語怎么從平庸一步步被磨成金句。

隨后，我又布置了一個「打工人發瘋日歷」的 Web 應用需求。@ 文案 一口氣生成了 40 條精準拿捏打工人氣質的語錄；@ 程序猿 負責輸出代碼；@Kimi 總指揮 統籌進度。當 @ 程序猿網絡出現問題時，總指揮干脆直接上手，給出了一個可運行的 Web 預覽鏈接，點開就能跑，代碼質量相當過關。

在第四個測試場景中，我設計了一場微型辯論：辯題是「錢是萬惡之源嗎」，正方持「錢是萬惡之源」，反方持「錢不是萬惡之源」，各交鋒三輪，Kimi 總指揮全程旁觀，辯論結束后作為裁判對雙方邏輯進行復盤，并且必須明確判定一方獲勝，不許端水。

過程中也出現了一個有意思的插曲：正方突然搞不清自己的角色，以為自己是裁判，但就在這時候 Kimi 總指揮出手，把跑偏的成員拉回了各自的位置，辯論才得以繼續推進。

三輪下來，正反雙方你來我往，唇槍舌劍。

在多模型協作里，角色邊界模糊是個真實存在的問題，尤其在任務設定比較復雜、對話輪次拉長之后，模型很容易對自己的職能產生混淆。Kimi 總指揮在這里扮演的，正是一個隨時校準狀態的協調者，并且最終給出了判定：反方獲勝，錢本身不是萬惡之源。

你準備好當 AI 們的 CEO 了嗎？

這幾天體驗下來，APPSO 發現 Kimi Claw 群聊的特別之處在于，你發出需求，幾個模型群策群力，互相推進。

做個類比，公司的工作群里，產品經理發出需求，運營拉數據，程序員搭后端，設計師同步出 PPT，大家在同一個上下文里并行推進。Kimi Claw 群聊功能現在做的，就是把這些「同事」換成 AI。

有人可能會覺得，同時開五個對話框，不也是多 AI 協作嗎？關鍵就卡在上下文是否共享這一點上。開五個窗口，每個模型都在各自的信息孤島里工作，信息的流轉全靠你在中間手動搬運，體驗上和過去那套串行流程沒有本質差異。

Kimi Claw 群聊里，模型之間共用對話歷史。

一個 AI 說了什么，另一個 AI 直接讀到，在此基礎上接著推進。和雇了幾個互不相識的自由職業者各干各的相比，這更接近一支會在會議室里碰頭、互相挑錯的團隊。Kimi Claw 群聊想做的是后者。

「深夜護肝片」商業計劃的文案和 PPT，「打工人發瘋日歷」的語錄和代碼，辯論里被總指揮拉回軌道的正方，這幾個場景指向的是同一件事：Kimi Claw 群聊本質上是在替你管理一支高智商的團隊。

「一人公司」這個詞在互聯網上被談論了無數遍，但直到今天，它才擁有了最具體的形態。

當然，能力強的下屬，對管理者的要求從來都不低，你是群主，也是唯一的決策者，設計、文案、代碼、分析，該干的活模型都能接，但哪條路走得通、哪個版本夠好，還得你自己來判斷。

而當所有人都能拉起一個同樣配置的 AI 群，最終拉開差距的，還是坐在群主位置上那個人的眼光。

Kimi Claw 群聊目前仍處于早期內測階段，也有一些小瑕疵。但幾輪測試下來，它未來的方向已經清晰：把多 Agent 協同從工程師手里的玩具，變成普通人可以直接上手的日常工具。

一個人加上一群 AI，能做成的事情的上限還在不斷被拔高。Kimi Claw 群聊給出的，不只是一個協作工具，更是一種新的組織形態的雛形：緊密、高效，且完全以人類的「判斷力」為核心來運轉。