Kimi Claw Teste real: Sob a febre do OpenClaw, a IA automatizada ainda está na fase de exploração

Autor: Xu Shan

Isto

Em 2026, uma pequena lagosta virou todo o círculo de IA, e após o ano, o entusiasmo pelo OpenClaw ainda continua a se expandir.

Recentemente, várias fabricantes de modelos domésticos lançaram sucessivamente produtos que competem com o OpenClaw, como o MaxClaw da Mini Max, o Kimi Claw da Kimi. Claramente, a capacidade de execução de IA demonstrada pelo OpenClaw, bem como a tolerância dos desenvolvedores aos resultados de IA, mostraram ao mercado o potencial de valor.

Entre os produtos concorrentes, o Kimi Claw tem uma posição bastante clara. Ele não é um produto Claw desenvolvido do zero, mas sim baseado no serviço de nuvem gerenciado do OpenClaw, com dados hospedados na nuvem Moonshot, e configurou diretamente mais de 5000 habilidades da comunidade ClawHub.

Sua vantagem reside na estabilidade de uso, facilidade de implantação, simplicidade de uso e, apoiado na nuvem, pode operar 24/7 online. Ao acessar o site oficial do Kimi, basta um clique para criar, e o Kimi irá implantar diretamente o Kimi Claw.

Implantação com um clique do Kimi Claw｜Fonte da imagem: GeekPark

Em outras palavras, o Kimi Claw não é um produto independente novo. Na essência, é uma máquina virtual configurada remotamente para o usuário, permitindo que ele acesse diretamente o ambiente OpenClaw hospedado na nuvem via Kimi.

Ele não faz nenhuma redução de funcionalidades nem encapsulamento adicional, sendo quase idêntico à implantação local do OpenClaw. Apenas automatiza as etapas de implantação, configuração e montagem do ambiente, sem alterar o processo de ajuste pós-implantação do OpenClaw. Se o usuário não souber dar comandos corretos ou organizar tarefas de forma racional, a curva de aprendizado ainda será relativamente alta.

Para usuários que nunca tiveram contato com produtos similares ao OpenClaw, isso pode gerar uma expectativa equivocada: eles pensam que ao integrar o OpenClaw podem realizar execução automática de IA, mas na verdade, só há uma interface portátil adicional, e muitas configurações ainda precisam ser exploradas posteriormente. Por isso, fornecer alguns Skills pré-configurados populares para produtos como o OpenClaw será uma direção importante para muitos fabricantes de modelos de IA no futuro próximo.

Atualmente, o Kimi Claw ainda está na fase de testes beta, com acesso restrito aos membros Kimi Allegretto.

1. Construção de fluxo de trabalho automatizado em 30 minutos

Percebemos que muitos usuários, assim como nós, após integrar o OpenClaw, ainda não conseguem entender claramente os limites de execução da IA, têm curiosidade sobre o que ela pode ou não fazer, mas também enfrentam o desconhecido, sem saber por onde começar após a conexão.

Na verdade, atualmente, seja implantando IA automatizada como o OpenClaw localmente, ou acessando via uma interface externa como o Kimi Claw, a abordagem geral pode ser dividida em duas rotas: construir a aplicação do zero e otimizar a aplicação a partir de um ponto intermediário (0,5). Testamos ambas as abordagens na prática, começando por desenvolver uma aplicação do zero e otimizar o fluxo de trabalho.

Antes de experimentar o Kimi Claw, analisei quais tarefas do meu trabalho poderiam ser transformadas em um fluxo fixo, ou quais tarefas poderiam ser aprimoradas com o suporte de IA. Antes disso, minha única preocupação era com qual tipo de ferramenta de IA eu interagiria para obter melhores resultados.

Escolhi a rotina de diário de trabalho, combinando com o fluxo diário, incluindo registros, resumos e reflexões, e ao final gerar um relatório do dia. Antes, preencher relatórios era uma tarefa que consumia muito tempo, feito manualmente. Agora, espero que a IA possa capturar automaticamente esses dados, e, por meio de uma interação conversacional, gerar uma tabela automaticamente.

Primeiro, entreguei uma ideia geral ao AI para otimização, e, por fim, enviei uma instrução complexa e longa, abrangendo definição de papéis, configuração de habilidades, acesso a dados, fluxo de trabalho principal, estrutura de tabelas multimídia, pontos de memória, permissões e limites, e outros aspectos, para o Kimi Claw.

O Kimi Claw analisou rapidamente a instrução, confirmou comigo os detalhes de execução, como informações básicas, permissões do Feishu, armazenamento de dados e modo de disparo. Depois, começamos a montar a aplicação na plataforma do Feishu, enviando o App ID e o App Secret ao Kimi Claw.

Em uma etapa, ao criar a tabela dentro do Feishu, pedi ao Kimi Claw que me fornecesse o estilo da tabela, e depois enviasse ao sistema de IA interno do Feishu, para que ele construísse a tabela automaticamente.

Uma das páginas de aplicação criada pelo Kimi Claw｜Fonte da imagem: GeekPark

Após enfrentar problemas como não encontrar colaboradores, páginas de aplicação ou ID, em cerca de meia hora, recebi a primeira mensagem do Kimi Claw.

A velocidade de construção desse bot foi mais rápida do que eu esperava. Quando encontrei dificuldades, informava diretamente ao Kimi Claw em qual etapa estava travado, e escolhia entre as soluções sugeridas por ele. Se a solução não fosse adequada, continuava perguntando por outras alternativas.

Implantação com um clique do Kimi Claw no Feishu｜Fonte da imagem: GeekPark

Durante a construção do fluxo de trabalho, a capacidade de operar em múltiplas plataformas ficou ainda mais evidente. Após liberar 12 permissões do Feishu, minha aplicação de IA não atingiu o estado ideal. Queria que a IA, ao ler minhas conversas com outras pessoas, pudesse organizar minhas tarefas de trabalho, mas após várias tentativas, a lista de grupos de chat obtida pela aplicação permanecia vazia, pois o Feishu só permite que a IA leia conversas em que ela participa, não podendo acessar listas de grupos.

No geral, minha experiência mostrou que o Kimi Claw é familiar para plataformas de fluxo de trabalho comuns, como Feishu e DingTalk, e a maioria das instruções pode ser executada diretamente, mesmo por usuários sem experiência. No entanto, essas aplicações empresariais valorizam bastante suas permissões de informação, com configurações bastante restritas. Para que a IA realmente se integre ao fluxo de trabalho, não basta usar ferramentas abertas como o Kimi Claw; é preciso esperar por aplicações mais compatíveis com IA que surjam no mercado.

Além disso, durante a operação, surgem diversos bugs, como tarefas de interação entre o usuário e o Kimi Claw, ou tarefas de agentes em execução, que podem ser erroneamente contabilizadas como tarefas pessoais. Aprender a corrigir esses bugs também se torna uma etapa crucial no treinamento da IA.

Se optar por criar uma aplicação ou funcionalidade personalizada do zero, o usuário precisa planejar claramente o fluxo operacional, possuir uma noção básica de produto, entender o grau de abertura e conectividade das interfaces de entrada e saída de informações, além de controlar os custos de chamadas e execuções.

Nessa construção do fluxo de trabalho, o consumo total de tokens foi de aproximadamente 15 mil a 25 mil, o que, segundo a tarifa do Kimi, equivale a cerca de 1 yuan. O custo diário fica em torno de 0,53 yuan, ou seja, aproximadamente 15,9 yuan por mês.

2. Teste prático de construção de assistente de notícias automatizado com IA: aplicações “pré-fabricadas” são de rápida implementação, mas modificar tem custo

Além de personalizar uma aplicação de IA conforme minha ideia, também experimentei algumas aplicações “pré-fabricadas”, como fazer o Kimi Claw buscar notícias automaticamente.

Na primeira rodada de tarefas de captura automática de notícias, tentei fazer o Kimi Claw monitorar o site de um portal de notícias de tecnologia. A instrução foi:

Por favor, monitore o site do setor xxxx, resuma as notícias publicadas na última semana e nos próximos 3 dias, sempre que uma nova notícia contendo a palavra-chave “IA” for publicada, capture automaticamente o título, o resumo e a data de publicação, e compile esses dados em uma planilha online. Além disso, analise as notícias de sucesso de acordo com o estilo que configurei.

O Kimi Claw perguntou detalhes de configuração, mas na primeira rodada, percebemos que muitos sites possuem mecanismos anti-bot, dificultando a monitorização de informações de sites de alta qualidade. O Kimi Claw também teve dificuldades em definir um escopo preciso de captura, levando a execuções vazias, o que consome muitos tokens a cada tentativa.

Essa tarefa de monitoramento rodou cerca de 8 vezes, das 4h às 11h da manhã, consumindo aproximadamente 180 mil tokens, com custo de cerca de 3,68 yuan. Se fosse configurada para rodar uma vez por hora, o custo diário seria de aproximadamente 11 yuan, chegando a quase 330 yuan por mês.

Depois, consultando especialistas, decidimos abandonar a escrita manual de comandos e, em vez disso, baixar um pacote de comandos relacionados do site ClawHub ou similares. Com base nesses comandos, continuamos a personalizar a captura de notícias relevantes.

Deploy do arquivo do ClawHub no Kimi Claw｜Fonte da imagem: GeekPark

Depois, configuramos detalhes como critérios de filtragem de mídia chinesa, quantidade de informações enviadas e horários. Por fim, obtivemos uma versão bastante satisfatória de captura de notícias com IA.

Resultado de captura automática do Kimi Claw｜Fonte da imagem: GeekPark

Obviamente, se a utilização for apenas passiva, com aplicações pré-fabricadas, o mais importante é aprender a selecionar Skills de alta qualidade e adaptá-las ao seu cenário específico, ajustando-as conforme necessário.

Por outro lado, se desejar modificar essas aplicações pré-fabricadas, muitas vezes enfrentará os mesmos desafios de construir uma aplicação do zero, com dificuldades de desenvolvimento e otimização, e o resultado final pode não ser satisfatório.

Nesse processo, o usuário precisa dedicar bastante tempo para experimentar a facilidade, compatibilidade e adaptação de diferentes Skills dentro de um mesmo produto, decidindo qual Skill usar para desenvolvimento secundário, modificação ou expansão. Isso também exige uma mentalidade de produto por parte do usuário.

3. Impressões de uso do Kimi Claw: maior capacidade de execução de IA, comandos são produtividade

No estágio atual, o valor central do Kimi Claw é simplesmente reduzir a barreira de implantação do OpenClaw, permitindo que usuários domésticos acessem rapidamente. Mas o produto em si não possui cenários ou habilidades integradas, funcionando mais como uma “interface de transferência”, e não como um “produto acabado”.

Durante a experiência, também percebemos que, embora o Kimi Claw utilize o modelo Kimi K2.5 na sua base, ele é uma combinação de “modelo nu + OpenClaw nativo”, sem herdar as melhorias de busca múltipla, reforço de conteúdo ou correção automática que a equipe de busca do site oficial do Kimi otimizou profundamente.

Em outras palavras, o Kimi oficial é fácil de usar porque há uma equipe dedicada que otimizou bastante o modelo para cenários de alta frequência de uso, com capacidades de preenchimento automático; enquanto o ambiente OpenClaw, com o “modelo nu”, funciona mais como uma chamada direta à API, sem otimizações específicas.

Após uma experiência aprofundada, percebo claramente que a principal diferença entre usar o Kimi Claw e usar IA tradicional ou agentes comuns está na capacidade de execução da IA e na importância dos comandos, que são os principais fatores para o uso dessas ferramentas.

Primeiro, em termos de execução, o Kimi Claw consegue realizar tarefas mesmo quando você não está usando o computador, ao contrário do modo tradicional, onde o usuário dá comandos e espera a conclusão. Posso até informar ao Kimi Claw quando executar determinado comando, e ao ligar o computador, já vejo os resultados de cada execução agendada. Mas também é importante lembrar de definir pontos de parada para aplicações de experiência, para evitar consumo desnecessário de recursos.

Em segundo lugar, nos comandos, antes, minhas instruções eram simples e diretas, e ajustava-as quando a solução fornecida pelo IA não era adequada. Mas, ao usar o Kimi Claw para comandos complexos, ele invoca muitos agentes auxiliares, consumindo tokens em quantidade exponencial. Portanto, ao dar comandos, é preciso ser claro sobre o modo de operação, permissões, rotas de execução, além de segurança e controle de custos.

Por exemplo, anteriormente, ao consultar notícias, eu pedia: “Forneça 10 pistas de notícias sobre OpenClaw e informe seu valor de interesse”. Agora, minha instrução é:

Como especialista em busca de informações, você tem permissão para usar ferramentas de busca na internet (limitadas a web_search e web_open_url, proibido acessar bancos de notícias pagos que exijam login), devendo atuar dentro das seguintes restrições: 1) primeiro, usar a palavra-chave ‘OpenClaw últimas novidades’ para buscar, obtendo apenas as 5 principais fontes de alta relevância (priorizando mídia técnica e blogs oficiais, excluindo fóruns de spam); 2) ao analisar o valor de cada notícia, limitar-se estritamente aos aspectos de ‘avanços tecnológicos’, ‘impacto comercial’ e ‘risco de segurança’, resumindo cada um em uma frase, sem expandir em background irrelevante; 3) desativar totalmente cliques automáticos no navegador e habilidades de crawling profundo, para evitar triggers de mecanismos anti-bot e consumo excessivo de tokens; 4) apresentar os resultados em tabela: Título da notícia | Fonte | Etiquetas de valor | Resumo breve (≤30 palavras por linha); 5) se os resultados forem menos de 10, parar imediatamente a busca adicional, e apresentar apenas os resultados obtidos, sem realizar buscas secundárias para completar. O limite de tokens deve ficar dentro de 8 mil, e, se o caminho se desviar do esperado, interromper e relatar, sem tentar corrigir automaticamente.

Na maioria das vezes, também peço ao IA que otimize minha formulação de comandos antes de enviá-los ao Kimi Claw. Só comandos específicos e precisos garantem resultados de alta qualidade dentro do limite de tokens razoável. Inclusive, há bibliotecas de Skills específicas para OpenClaw em fóruns públicos, que ajudam os usuários a explorar aplicações populares.

Com comandos claros e concretos, é possível obter resultados de alta qualidade com uso eficiente de tokens. Usar o Kimi Claw, na essência, é um processo de equilibrar capacidade do modelo, resultados produzidos e custos de uso.

Kimi Claw｜Fonte da imagem: GeekPark

Por fim, o ajuste da IA.

Mesmo após construir rapidamente uma aplicação de IA, você perceberá que ela não será útil de imediato. A divisão de tarefas, fusão de comandos e entendimento de funções diferem bastante do entendimento humano, sendo necessário um ciclo contínuo de ajustes para explorar os limites do produto. Além disso, muitas fontes de informação não têm interfaces totalmente públicas, tornando difícil garantir o acesso e a transferência de direitos de dados de forma segura.

Resumindo, o que o Kimi Claw apresenta atualmente não é uma simples IA tipo chatbot com várias funções prontas, mas uma ferramenta de desenvolvimento que exige compreensão do processo de criação e uma tomada de decisão consciente após ponderar várias opções. Ainda assim, ela suporta algumas automações simples.

O potencial de automação com IA ainda é grande

Embora o OpenClaw tenha acendido a imaginação de automação de IA desde 2026, eventos recentes de segurança e testes de novos produtos mostram que ele ainda é uma chave ou oportunidade, não uma solução definitiva.

Seja em cenários reais aplicáveis ou em caminhos de negócios escaláveis, a indústria de IA ainda não traçou uma rota clara e madura. Em contrapartida, o mercado, em ciclos de hype, eleva continuamente as expectativas para produtos do tipo Claw, atraindo até usuários comuns a tentarem operações de alto risco além de suas capacidades.

Desde o início, a automação de IA foi uma prioridade do setor, mas a forma como o OpenClaw e o Kimi Claw, na nuvem, podem gerar produtos realmente bem-sucedidos e escaláveis ainda precisa ser comprovada. Especialmente agora, com essas ferramentas tendo acesso direto para modificar seu terminal e arquivos.

No começo, muitos novatos abriram permissões sem limites, sem pensar em restrições de segurança ou confirmações secundárias de permissões. Conceder tamanha autonomia ao IA representa um risco sistêmico direto. Por isso, para que esses produtos possam escalar e se tornar negócios, a segurança e a governança de permissões serão obstáculos mais difíceis de superar do que a mera capacidade técnica.

Desde a comunicação direta com grandes modelos, passando por interação com agentes individuais, colaboração em clusters de agentes, até o uso atual do OpenClaw, o setor tem explorado diversas funções similares, com rotas diferentes, na mesma base de capacidades de IA. Isso mostra que a indústria ainda está na fase de exploração de funções de IA, além de plataformas maduras como o ChatGPT, ainda há uma busca coletiva por lógica, limites e valores de agentes, Claw e novas formas de uso.

Talvez só em 2026, ao completar esse ciclo, veremos uma geração de aplicações de IA automatizada estáveis, utilizáveis e com valor real concretizado.