腾讯《养龙虾攻略》发布,新手必备软件一用就会
3月10日消息,近日,腾讯正式推出了覆盖全场景的“龙虾”AI产品矩阵,旨在为普通用户、开发者以及企业客户提供一系列具备强大任务执行能力的智能体工具。
免费影视、动漫、音乐、游戏、小说资源长期稳定更新! 👉 点此立即查看 👈
该系列产品包括开箱即用的WorkBuddy、正处于内测阶段的QClaw,以及腾讯云旗下的Lighthouse轻量应用服务器。
今天,腾讯云进一步发布了详细的“养龙虾”全系攻略。无论你是刚入门的新手、专业开发者,还是有大模型部署需求的企业级用户,都能找到专门匹配的“龙虾”服务。
官方最新介绍表示,对于那些不希望折腾服务器和命令行操作的普通用户,首推WorkBuddy和QClaw。用户无需任何部署,下载软件即可开始使用。
WorkBuddy堪称腾讯版的“免部署小龙虾”,它完美兼容OpenClaw的技能生态,无需额外配置环境,并支持多个智能体并行工作。
QClaw则是基于OpenClaw框架打造的本地AI助手,支持Windows和macOS系统一键安装。其最大亮点在于,可以实现通过微信远程操控电脑。

用户只需在手机微信上发送一句指令(例如:“帮我把桌面上的报表求和并传给我”),AI助手便能自动操作电脑执行任务,并将结果回传。
针对智能体权限过高、交互过程不透明等潜在风险,腾讯云今天还同步上线了AI Agent安全中心,全面保障云端“养虾”用户的安全。
该中心通过“可视、可溯、可控、可信”四大核心能力,实时监测异常指令、拦截高危操作并扫描插件漏洞。
对于选择本地部署的用户,腾讯电脑管家18.0新版则首次加入了AI安全沙箱功能。用户一键即可为OpenClaw等智能体工具开启隔离运行环境,对插件调用、文件访问和潜在风险操作等进行全程防护。

相关攻略
腾讯2026年第一季度营收1964 58亿元,同比增长9%。AI相关资本开支显著增加,对短期利润产生一定影响。核心业务保持稳健,为AI投入提供支撑。市场关注其资本开支节奏与长期回报的平衡。当前估值处于历史低位,随着AI投入力度加大,长期成长预期有望修复,可能推动价值重估。
腾讯2026年第一季度营收1965亿元,同比增长9%。AI业务投入导致经营亏损约88亿元,但企业服务收入因AI需求拉动增长20%。混元模型取得进展并应用于多款产品,马化腾坦言早期基础不足,现正结合生态优势稳步发展。AI已深度赋能游戏、营销等核心业务,并推动云服务稳健增长。
腾讯第一季度财报显示,本土市场游戏流水增长强劲,但收入因春节假期延后而部分递延。《王者荣耀》等多款长青产品流水创历史新高,新品《洛克王国:世界》表现亮眼。国际市场收入同比增长13%,多款产品持续贡献。公司正探索AI在游戏研发与体验中的应用,以提升生产效率并丰富互动体验。
腾讯2026年第一季度营收1964 58亿元,同比增长9%略低于预期。调整后净利润679 05亿元,同比增长11%。增值服务收入微增,其中国际游戏增长强劲。营销服务收入显著提升,金融科技与企业服务保持稳健增长。
AI独角兽Anthropic正酝酿大规模融资,估值或超9000亿美元,有望超越OpenAI。其估值甚至超过腾讯与阿里市值总和。谷歌、亚马逊已投入巨资并提供算力支持。公司年度经常性收入已达300亿美元,业务增长迅猛。此次融资旨在为算力基础设施和商业化扩张筹集资金。
热门专题
热门推荐
领克首款GT概念跑车亮相北京车展,由中欧团队联合打造。新车采用经典GT比例与低趴宽体设计,配备液态金属蓝涂装与2+2座舱,设有高性能模式按键可激活空气动力学套件。车辆采用后驱布局与AI智能运动控制系统,百公里加速约2秒,设计融合瑞典极简美学并参考全球用户反馈。
英伟达推出12GB显存版RTX5070移动GPU,与8GB版同步上市。两者均基于Blackwell架构,核心规格相同,仅显存容量不同。此举旨在缓解GDDR7芯片供应压力,为OEM提供灵活配置,加速笔记本产品布局,更大显存可更好满足游戏与AI应用需求。
微星将于5月15日推出两款26 5英寸雾面WOLED显示器MAG276QRY28和276QRDY54,售价分别为2499元和6299元。均采用第四代WOLED面板,具备QHD分辨率、VESADisplayHDRTrueBlack500认证、1500尼特峰值亮度及99 5%DCI-P3色域覆盖。276QRY28刷新率为280Hz,高阶款276QRDY54支持4
中芯国际2026年第一季度营收176 17亿元,同比增长8 1%;净利润13 61亿元,同比增长0 4%。公司预计第二季度收入环比增长14%至16%,毛利率指引上调至20%至22%。这反映出公司在行业复苏中展现出财务韧性,并通过运营优化增强了短期增长势头。
手机修图、相机降噪、视频去雾……这些我们日常使用的图像处理功能,其背后都离不开人工智能(AI)技术的驱动。通常,AI模型的训练逻辑是:向模型展示大量“低质图像”与“优质图像”的配对数据,让它学习如何将前者转化为后者。然而,天津大学计算机视觉团队近期发表的一项研究(arXiv:2604 08172)揭





