专访JVS张献涛：阿里云为何坚持自研“独立龙蜥”App？
（文/陈济深 编辑/张广凯）
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在全民"养虾"的当下，指挥智能体处理任务并给自己发送一封反馈邮件，似乎已是常规操作。但如果你全程只用手机App，并且从未告诉过它你的邮箱地址呢？
张献涛就这么试了一下。几分钟后，他真的在邮箱里收到了龙虾发来的邮件。至于邮箱地址，龙虾说是从公开网页上自己搜到的。"它经常会给你一些超出预期的东西，这就是今天的超级智能体和以往完全不一样的地方。"他对观察者网表示。
张献涛是阿里云JVS Claw（内部昵称"贾维斯"）的项目负责人，也是阿里云终端智能计算事业部总裁。3月13日晚间，这款脱胎于爆火开源项目OpenClaw的AI智能体产品正式上线，全称"J.A.R.V.I.S - Just A Rather Very Intelligent Steward"。它集成了AI智能助手Clawbot与云端独立运行环境ClawSpace，主打手机端"三步开箱即用"。
市场的反应超出了团队预期。上线不到48小时，JVS Claw就冲上了苹果App Store效率榜前列。为了应对涌入的巨大流量，张献涛在周末不得不紧急协调更多计算资源。
当所有人都在给OpenClaw做适配、搭插件时，阿里云做了一个不太一样的选择——没有像大多数产品那样，通过接入飞书、微信等聊天工具来打通移动端和电脑端的交互，而是从零开始，为AI智能体专门造了一个独立的App入口。
在这波AI狂欢中，这可能是产品形态上最值得关注的一个分叉。
产品上线后，张献涛向观察者网分享了这款产品背后的开发逻辑，以及他对AI智能体产品形态的思考。
为什么要做一个独立App？
在目前的OpenClaw赛道中，大多数产品选择了接入钉钉、飞书、企业微信等现有聊天工具，以此打通用户在手机端和电脑端与智能体的交互通道。
但JVS Claw在项目启动第一天，就决定不走这条路。
这个决定源于张献涛对OpenClaw这个开源项目的底层判断。项目爆火的第二天，这位做了二十多年Linux内核的技术老兵就去读了文档和代码，随后给团队下了一个判断：这可能就像三十年前的Linux内核，会带来产业性的变化。OpenClaw在GitHub上仅用三周就超越了积累30年的Linux内核星标数，在他看来印证了这个直觉——整个行业正在对AI Agent形成共识，这不是一阵风。
既然判断它有长期价值，那做产品就不能只是把开源项目简单包装一下，而是要从产品形态上想清楚：智能体的入口，到底应该长什么样？
张献涛告诉观察者网，促使他们选择独立App的第一层原因是安全。开源版OpenClaw默认的安全配置，用他的话说"就像一个保险箱，钥匙却挂在外面"——所有API密钥以明文存储，没有任何网关防护。每接入一个第三方聊天软件就需要额外的Key，一旦暴露在公网上，不仅个人数据受损，在办公场景下甚至会泄露企业核心业务数据。
但安全只是表层考量。更深层的逻辑在于：AI Agent时代，需要属于自己的产品形态。
"今天所有的通信工具，都是为人与人交流设计的，不是为Agent设计的。"张献涛对观察者网指出了一个容易被忽略的盲区。他描绘了一个正在到来的场景：未来，几个智能体可能自己拉一个群聊协作完成复杂任务，全程不需要人类参与；它们之间的通信不需要发文字或图片，直接通过API交换数据；任务完成后，智能体给用户打个语音电话汇报结果。
让现有聊天软件适配这种Agent之间的通信协议，无异于让家用轿车跑越野拉力赛——勉强能跑，但绝不是最优解。而如果产品从一开始就依赖这些软件的接口和交互逻辑，未来想拓展AI原生能力时，反而会被它们的框架所限制。
团队已经在孵化这一能力。据张献涛透露，用户未来可以同时拥有云端和本地两只龙虾——记忆不同、能力互补，被拉进同一个群聊后协作完成更复杂的任务，比如一只龙虾担任项目管理者，监督其他Agent的代码质量和项目进展。这种Agent与Agent之间的通信协调，是现有社交或办公软件无法原生支持的。
基于这个战略定位，阿里内部的路线也完成了收束。此前，围绕OpenClaw的热潮在阿里内部催生了多条产品线——面向技术爱好者本地部署的CoPaw、面向开发者的HiClaw、桌面Agent方向的Coder Worker。但经过内部讨论后，结论很明确。
"无论企业领域还是个人领域——JVS Claw是阿里云的唯一超级助理。"
三分钟养虾，全程可视，会自己造工具
不依赖现有聊天工具，意味着产品形态可以完全围绕智能体本身来设计。JVS Claw的技术底层依托阿里云无影团队多年积累的云原生计算和云端桌面基础设施，把主战场直接拉到了移动端。
如果你最近折腾过开源版龙虾，大概率被配置节点、申请API密钥、绑定IM工具这些步骤劝退过。JVS Claw把这套复杂度整个收了起来。
打开App后，用户要做的事情只有三件：给龙虾起个名字，选一种对话风格——严谨专业、幽默轻松、温柔陪伴或活泼俏皮四选一（由OpenClaw框架内的配置文件定义），然后点击创建。系统会自动在云端分配一套6核/12GB的独立Linux环境，Python、Node.js等开发工具已经预装好。
不需要申请大模型API密钥，不需要配置节点，不需要绑定任何IM工具，不到3分钟就能从注册走到唤醒。产品支持iOS、安卓、网页端和Pad端全终端适配，并提供云端与本地两种部署模式——云端零门槛即开即用，本地模式适合对数据隐私有更高要求的用户。
除了门槛低，JVS Claw还瞄准了另一个核心痛点——对AI失控的恐惧。上个月Meta安全总监遭遇的"龙虾删光邮件"事件，让很多人在让AI执行任务时心存忌惮：你不知道黑盒子里AI到底在做什么。
JVS Claw的解法是ClawSpace——为每只龙虾提供的专属云端沙箱环境。用户在手机上点击右上角图标，就能实时看到龙虾的每一步操作：打开浏览器、搜索页面、提取信息、编辑排版，全部同步呈现。遇到复杂的账号验证等卡点时，人可以随时接管手动修正，从"黑盒自动化"变成了"可监督自动化"。整个沙箱环境与用户本地设备完全隔离，AI的所有操作只在云端执行，从根源上避免了误操作波及本地文件。
在技能层面，JVS Claw做了一件更有想象空间的事。在OpenClaw体系里，Skill相当于智能体的"App"，过去的痛点是用户知道想做什么，但不知道该装哪个技能、怎么配。JVS Claw内置了涵盖自动化浏览器操作、行程规划、天气查询、财经速递以及Word/PDF/Excel/PPT文档处理等丰富的预制技能。更关键的是，它还提供了自进化的"万能Skill"——用户只需说一句"如果没有这个技能，请搜索并创建"，龙虾就会自动从技能库中寻找、安装最合适的方案，甚至把新的工作流封装成可复用的技能沉淀下来。
产品经理妖风对观察者网分享了自己的日常用法：他让龙虾写了一个数据抓取的技能，现在龙虾能自动找到竞品正式的最新更新，甚至去小红书上抓取用户评价。"这种定制化的痛点需求，是通用大模型解决不了的。龙虾的架构决定了，它会在使用中记住你的重复性工作，越来越懂你。"
锁死底座，放开权限
安全是JVS Claw反复强调的底线。但这其实包含两个层面的逻辑：一是基础设施的硬隔离，二是用户授权的软平衡。
在基础设施层面，阿里云的做法相当于给智能体建了一个"防弹玻璃房"。除了用独立通信通道从源头避免第三方Key泄露外，智能体的执行环境被全部部署在无影云电脑上。没有业务端口暴露在公网，所有访问必须通过安全网关认证；大模型API Key由无影统一颁发，每5分钟自动轮转——即使极端情况下泄露，密钥有效期也仅5分钟。系统默认无法访问用户本地文件，严格遵循"零知识"原则。
把系统底座锁死，恰恰是为了应对Agent时代另一个无法回避的争议：为了让AI干活，我们必须赋予它过于"狂野"的数据权限。
Agent要真正成为助理——帮你规划行程、整理邮箱、编辑企业文档——就必须拿到相应的账号和数据授权。当个人生活和企业数据完全向AI敞开时，担忧不可避免。
张献涛没有回避这个争议，他做了一个类比："一年前AI写代码刚出来时，大家都在担心代码安全，但今天几乎没有大厂不允许员工使用这类工具了。因为在效率提升和安全之间，市场最终会找到一个Balance（平衡点）。"
"并不是说有了Agent就什么都不管了，"张献涛强调，"你想让Agent更好地给你打工，在权限配置上还是要花点心思的。"
基于对这种"平衡点"的预判，张献涛给出了一个务实的时间表："三个月后，产品会相对比较好用；真正做到非常好用，可能需要半年。"他认为当前这股"养虾"热潮本身就在加速产品的成熟——一年前大家还在争论Agent应该长什么样，而今天全行业已经在比拼谁能先把它做成稳定的产品。
目前，JVS Claw当前版本仍聚焦个人助理场景，公测期间每位用户可免费创建1个bot，默认提供一定量的免费额度。但张献涛透露，团队正在研发面向办公和小团队协作的版本，后续还将加入视觉类模型。这意味着未来龙虾能"看到"屏幕画面并做出判断——即使是没有API接口的传统老旧应用，龙虾也能像人类一样通过"看"和"点击"来完成任务。
从一行行极客敲出的开源代码，到冲上App Store榜单的独立产品，这个过程只用了一个多月。在张献涛看来，未来智能体市场的格局会类似于今天的IM软件——最终沉淀出一到两家通用型平台，加上大量垂直领域的专属智能体。比拼的核心是产品力：谁能真正把握住用户需求，找准演进方向。
阿里云押注JVS Claw的逻辑也正在于此。他们不是在赌哪一只龙虾更聪明，而是在赌AI Agent最终需要一个全新的产品入口。
作为一款仍处于内测阶段的产品，JVS Claw和赛道上的其他选手一样，都还有很长的路要走。但当阿里开始从底层重构基础设施时，属于AI Agent的普及拐点，或许真的已经到来。
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1：绕不开的基础依赖：Git 很多朋友在兴致勃勃地准备体验新工具时，第一步就容易被拦下。比如，在确认Node环境正常后，执行安装命令却碰了壁。 C: Users Administrator>npm install -g openclaw@latest npm error code ENOENT np
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