Kimi Claw Thực tế: Trong cơn sốt OpenClaw, AI tự động hóa vẫn đang trong giai đoạn khai phá

Tác giả: 徐珊

Năm 2026, một con tôm hùm nhỏ đã làm chao đảo toàn bộ giới AI, sau đó nhiệt huyết của OpenClaw vẫn tiếp tục bùng cháy.

Gần đây, nhiều nhà sản xuất mô hình trong nước lần lượt ra mắt các sản phẩm cạnh tranh với OpenClaw, như MaxClaw của Mini Max, Kimi Claw của Kimi. Rõ ràng, khả năng thực thi AI mà OpenClaw thể hiện cùng mức độ bao dung của các nhà phát triển đối với kết quả AI đã mở ra không gian giá trị cho thị trường.

Trong số các sản phẩm cạnh tranh, Kimi Claw có vị trí rõ ràng hơn, không phải là một sản phẩm Claw tự phát triển từ đầu, mà dựa trên dịch vụ đám mây quản lý của OpenClaw, dữ liệu được lưu trữ trên đám mây Moonshot, đồng thời trực tiếp tích hợp hơn 5000 kỹ năng cộng đồng ClawHub.

Ưu điểm của nó là sử dụng khá ổn định, triển khai dễ dàng, dễ tiếp cận, và dựa trên đám mây, có thể vận hành trực tuyến 24/7. Mở trang web chính thức của Kimi, chỉ cần nhấn một nút để tạo, Kimi sẽ tự động triển khai Kimi Claw.

Kimi Claw triển khai một nút｜Nguồn ảnh: Geeker Park

Nói cách khác, Kimi Claw không phải là một sản phẩm độc lập mới hoàn toàn, về bản chất nó chỉ là một máy ảo đã được mở từ xa cho người dùng, cho phép người dùng truy cập trực tiếp vào môi trường OpenClaw chạy trên đám mây qua Kimi.

Nó không cắt giảm chức năng nào, cũng không đóng gói thêm gì, gần như không khác gì so với triển khai OpenClaw tại chỗ, chỉ là đã giúp người dùng hoàn thành các bước triển khai, cấu hình, xây dựng môi trường. Tuy nhiên, nó không xử lý quá trình tinh chỉnh sau khi triển khai OpenClaw. Nếu không biết cách đưa ra lệnh chính xác, sắp xếp nhiệm vụ hợp lý, việc sử dụng vẫn còn khá khó khăn.

Đối với những người chưa từng tiếp xúc với các sản phẩm kiểu OpenClaw, điều này dễ dẫn đến sự lệch kỳ vọng: họ nghĩ rằng chỉ cần kết nối với OpenClaw là có thể thực hiện tự động hóa AI, nhưng thực ra chỉ là thêm một giao diện di động, còn nhiều thiết lập cần tự khám phá phía sau. Chính vì vậy, việc cung cấp một số Skill (kỹ năng) phổ biến đã được chuẩn bị sẵn cho các sản phẩm kiểu OpenClaw sẽ trở thành hướng đi trọng tâm của nhiều nhà phát triển mô hình AI trong thời gian tới.

Hiện tại, Kimi Claw vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm Beta, chỉ dành cho thành viên Kimi Allegretto.

1. Xây dựng quy trình làm việc tự động trong 30 phút

Chúng tôi nhận thấy, nhiều người dùng giống như chúng tôi, sau khi kết nối với OpenClaw, vẫn chưa rõ ràng về giới hạn khả năng thực thi của AI, họ tò mò về những gì AI có thể làm hoặc không thể làm, nhưng đồng thời cũng còn nhiều điều chưa rõ, không biết bắt đầu từ đâu sau khi kết nối.

Thực tế, hiện tại, dù là triển khai tại chỗ các AI tự động như OpenClaw, hay dùng các cổng kết nối như Kimi Claw, thì cách sử dụng tổng thể có thể chia thành hai hướng: bắt đầu xây dựng ứng dụng từ con số 0 hoặc bắt đầu tối ưu hóa ứng dụng từ mức 0.5. Chúng tôi đã thử nghiệm thực tế cả hai cách, trước tiên là phát triển một ứng dụng từ đầu và tối ưu quy trình làm việc.

Trước khi trải nghiệm Kimi Claw, tôi đã xem xét các công việc của mình có thể biến thành một quy trình cố định hay không, hoặc trong quy trình của tôi có nhiệm vụ nào có thể trở nên tốt hơn nhờ AI. Trước đó, tôi chỉ cần nghĩ xem tôi tương tác với loại công cụ AI nào để đạt kết quả tốt hơn.

Tôi chọn phần nhật ký công việc, kết hợp với quy trình hàng ngày, ghi chép công việc, tổng kết, phản ánh, cuối cùng xuất ra báo cáo công việc của ngày đó. Trước đây, tôi phải tự mất thời gian điền báo cáo, còn bây giờ tôi hy vọng AI có thể tự động lấy dữ liệu, rồi kết hợp với đối thoại để tự tạo bảng.

Tôi gửi ý tưởng sơ bộ cho AI để tối ưu lệnh, cuối cùng, từ việc định nghĩa vai trò, cấu hình kỹ năng, kết nối dữ liệu, quy trình chính, cấu trúc bảng đa phương tiện, điểm ghi nhớ, quyền hạn và giới hạn, tôi đưa ra một lệnh phức tạp, dài, rồi gửi cho Kimi Claw.

Kimi Claw nhanh chóng phân tích lệnh, xác nhận các chi tiết thực thi với tôi, như thông tin cơ bản, quyền trên Feishu, lưu trữ dữ liệu và cách kích hoạt. Sau đó, chúng tôi bắt đầu xây dựng ứng dụng Feishu theo lệnh, và gửi App ID cùng App Secret cho Kimi Claw.

Trong quá trình tạo bảng trong Feishu, tôi yêu cầu Kimi Claw trực tiếp cung cấp mẫu bảng, rồi gửi cho hệ thống AI tích hợp trong Feishu để tự động xây dựng bảng.

Một trong các trang ứng dụng do Kimi Claw xây dựng｜Nguồn ảnh: Geeker Park

Sau khoảng nửa giờ, sau khi gặp các vấn đề như không tìm được cộng tác viên, không tìm được trang ứng dụng, không có ID, tôi đã thành công nhận được tin nhắn đầu tiên từ Kimi Claw.

Tốc độ xây dựng bot này nhanh hơn tôi dự kiến. Khi gặp vấn đề, tôi sẽ trực tiếp báo cho Kimi Claw biết điểm mắc kẹt, rồi chọn phương án phù hợp trong các đề xuất của nó để thực hiện. Nếu không phù hợp, tôi sẽ hỏi tiếp các phương án khác của Kimi Claw.

Kimi Claw triển khai một nút bấm để dùng trên Feishu｜Nguồn ảnh: Geeker Park

Trong quá trình xây dựng quy trình làm việc, khả năng đa nền tảng càng thể hiện rõ tầm quan trọng. Sau khi mở liên tiếp 12 quyền của Feishu, tôi cuối cùng vẫn chưa hoàn thiện ứng dụng AI như mong muốn. Trong đó, tôi muốn AI đọc các cuộc trò chuyện của tôi và người khác để tổng hợp nhiệm vụ công việc, nhưng sau nhiều lần thử, danh sách nhóm chat mà AI lấy được vẫn trống, và nó nói rằng ứng dụng AI của Feishu chỉ có thể đọc các cuộc hội thoại mà chính nó tham gia, không thể đọc danh sách nhóm.

Nhìn chung, tôi thấy Kimi Claw khá quen thuộc với các nền tảng quy trình làm việc phổ biến như Feishu, DingTalk, và các công cụ dành cho nhà phát triển khác, hầu hết các lệnh đều có thể tìm ra cách thực thi phù hợp, người mới bắt đầu cũng dễ hiểu và thực hiện. Tuy nhiên, các ứng dụng doanh nghiệp này rất coi trọng quyền truy cập thông tin của mình, các điều kiện mở cấu hình cũng khá nghiêm ngặt. Muốn AI thực sự hòa nhập vào quy trình làm việc, không chỉ dựa vào các công cụ mở như Kimi Claw, mà còn cần chờ đợi các ứng dụng phù hợp hơn tích hợp AI.

Trong quá trình vận hành, cũng xuất hiện nhiều lỗi, ví dụ như các nhiệm vụ tương tác giữa người dùng và Kimi Claw, các tác vụ Agent đang chạy, bị nhầm lẫn vào lịch làm việc cá nhân. Học cách sửa lỗi này cũng trở thành một bước quan trọng trong việc điều chỉnh AI.

Nếu chọn tự chủ xây dựng ứng dụng hoặc chức năng từ đầu, người dùng cần xác định rõ lộ trình thao tác, có tư duy sản phẩm cơ bản. Phải rõ ràng về mức độ mở và khả năng kết nối của các giao diện đầu vào/đầu ra, đồng thời kiểm soát chi phí mỗi lần gọi và vận hành.

Trong quá trình xây dựng quy trình này, tổng tiêu thụ token khoảng 15.000-25.000, theo cách tính của Kimi, tương đương khoảng 1 nhân dân tệ. Mỗi ngày tiêu tốn khoảng 0.53 nhân dân tệ, một tháng khoảng 15.9 nhân dân tệ.

2. Thử nghiệm xây dựng trợ lý tin tức tự động AI: Ứng dụng “đặt trước” dễ dùng, chỉnh sửa có chi phí

Ngoài việc để AI tùy biến tạo ra ứng dụng theo ý tôi, tôi còn thử nghiệm một số ứng dụng “đặt trước”, ví dụ như để Kimi Claw tự động lấy tin tức.

Trong lần đầu tiên thực hiện nhiệm vụ tự động lấy tin, chúng tôi yêu cầu Kimi Claw theo dõi trang web của một tờ báo công nghệ, tổng hợp các bài viết mới có chứa từ khóa “AI” trong vòng một tuần gần nhất và trong 3 ngày tới, tự động lấy tiêu đề, tóm tắt, thời gian đăng, rồi tổng hợp vào một bảng trực tuyến. Đồng thời, phân tích các bài viết nổi bật theo phong cách tôi đã đặt.

Kimi Claw sẽ hỏi rõ các thiết lập cụ thể, nhưng trong lần đầu, chúng tôi phát hiện nhiều trang web có cài đặt chống quét dữ liệu, rất khó để theo dõi thông tin từ các trang chất lượng cao. Kimi Claw cũng khó xác định phạm vi lấy dữ liệu chính xác, dẫn đến tình trạng không hoạt động, tiêu tốn rất nhiều token mỗi lần như vậy.

Chương trình theo dõi này chạy khoảng 8 lần từ 4 giờ sáng đến 11 giờ sáng hôm nay, tiêu thụ khoảng 180.000 token, mất khoảng 3.68 nhân dân tệ. Nếu cứ theo cài đặt ban đầu mỗi giờ chạy một lần, chi phí mỗi ngày khoảng 11 nhân dân tệ, mỗi tháng gần 330 nhân dân tệ.

Sau đó, chúng tôi hỏi ý kiến các chuyên gia, bắt đầu từ bỏ tự viết lệnh, thay vào đó tải về các gói lệnh liên quan từ các trang như ClawHub, dựa trên các lệnh này để tiếp tục tùy biến các tin tức liên quan.

Triển khai file của ClawHub lên Kimi Claw｜Nguồn ảnh: Geeker Park

Tiếp theo, chúng tôi đã thiết lập khá chi tiết các điều kiện lọc tin tức từ các báo Trung Quốc, số lần gửi thông tin, thời gian, cuối cùng đã có được kết quả lấy tin AI khá tốt.

Kimi Claw tự động lấy tin｜Nguồn ảnh: Geeker Park

Rõ ràng, nếu chỉ dùng các ứng dụng đặt sẵn một cách thụ động, điều quan trọng là học cách chọn lọc các skill (kỹ năng) chất lượng, và có thể điều chỉnh phù hợp theo từng cảnh cảnh của mình.

Nhưng nếu muốn tùy biến chỉnh sửa các ứng dụng AI đã đặt sẵn này, thường sẽ gặp lại những khó khăn như khi xây dựng từ đầu, độ phức tạp trong phát triển và tối ưu không nhỏ, kết quả cuối cùng chưa chắc đã tốt.

Trong quá trình này, người dùng thực tế cần dành nhiều thời gian để trải nghiệm độ tiện lợi, khả năng thích ứng của các Skills khác nhau trong cùng một loại sản phẩm, rồi mới quyết định dựa trên đó để phát triển, chỉnh sửa, mở rộng. Những điều này cũng phản ánh tư duy sản phẩm của người dùng.

3. Cảm nhận về Kimi Claw: Tăng cường khả năng thực thi của AI, lệnh chính là năng suất

Ở giai đoạn hiện tại, giá trị cốt lõi của Kimi Claw chỉ là giảm thiểu rào cản triển khai OpenClaw, giúp người dùng trong nước có thể tiếp cận nhanh chóng. Tuy nhiên, sản phẩm này không đi kèm sẵn các kịch bản, kỹ năng, mà giống như một “cổng chuyển đổi”, chứ không phải là một “sản phẩm hoàn chỉnh”.

Trong quá trình trải nghiệm, chúng tôi cũng nhận thấy, mặc dù Kimi Claw sử dụng mô hình Kimi K2.5 làm nền tảng, nhưng nó là sự kết hợp giữa “mô hình trần” + OpenClaw nguyên bản, chưa kế thừa các khả năng tối ưu sâu của phiên bản chính thức của Kimi như tìm kiếm đa vòng, nâng cao nội dung, tự động sửa lỗi.

Nói cách khác, Kimi chính thức hoạt động tốt là nhờ có đội ngũ chuyên trách đã tối ưu hóa mô hình cho các tình huống thường xuyên của người dùng, tích hợp khả năng tự hoàn thiện; còn môi trường OpenClaw, với mô hình “trần”, gần như chỉ gọi API trực tiếp, chưa qua tối ưu hóa đặc biệt.

Sau trải nghiệm sâu, tôi rõ ràng cảm nhận được sự khác biệt cốt lõi giữa việc dùng Kimi Claw và các sản phẩm AI truyền thống, hay Agent thông thường, tập trung vào hai khía cạnh: khả năng thực thi của AI và tầm quan trọng của lệnh. Đây cũng là lý do chính để sử dụng các sản phẩm này.

Về khả năng thực thi, Kimi Claw có thể thực hiện nhiệm vụ ngay cả khi bạn không dùng máy tính, không giống như cách truyền thống là người dùng ra lệnh rồi chờ đợi hoàn thành. Tôi thậm chí có thể cho Kimi Claw biết khi nào thực thi lệnh, để khi bật máy, có thể thấy kết quả định kỳ mỗi lần. Đồng thời, cũng nhắc nhở tôi, với các ứng dụng trải nghiệm, cần đặt điểm dừng để giảm tiêu hao tài nguyên không cần thiết.

Về lệnh, trước đây tôi thường ra lệnh ngắn gọn, trực tiếp, khi AI đưa ra hướng xử lý không đúng, tôi sẽ điều chỉnh tiếp. Nhưng mỗi lần chạy các lệnh phức tạp, Kimi Claw đều gọi nhiều Agent hỗ trợ, tiêu hao token cũng tăng gấp nhiều lần, do đó, khi ra lệnh, cần rõ ràng về cách thao tác, phạm vi quyền hạn, lộ trình thực thi, đồng thời kiểm soát an toàn và chi phí.

Ví dụ, trước đây tôi hỏi về tin tức, lệnh là “cho tôi 10 tin liên quan đến OpenClaw, và đánh giá giá trị quan tâm của chúng”, còn bây giờ tôi ra lệnh:

Là nhân viên truy xuất thông tin, bạn có quyền dùng công cụ tìm kiếm trên mạng (giới hạn web_search và web_open_url, cấm truy cập các thư viện tin tức trả phí yêu cầu đăng nhập), nhưng phải thực hiện trong các giới hạn sau: 1) Trước tiên, tìm kiếm từ khóa “OpenClaw mới nhất”, chỉ lấy 5 kết quả có trọng số cao nhất (ưu tiên các báo kỹ thuật và blog chính thức, loại trừ các diễn đàn spam); 2) Phân tích giá trị của từng bài dựa trên ba khía cạnh: “đột phá kỹ thuật”, “tác động thương mại”, “nguy cơ an ninh”, mỗi khía cạnh tóm tắt trong một câu, không mở rộng các nội dung không liên quan; 3) Tuyệt đối cấm tự động click bằng trình duyệt hoặc dùng crawler sâu, tránh kích hoạt cơ chế chống quét và tiêu hao token; 4) Định dạng xuất ra là bảng: Tiêu đề | Nguồn | Nhãn giá trị quan tâm | Ngắn gọn căn cứ (≤30 ký tự mỗi dòng); 5) Nếu kết quả tìm kiếm chưa đủ 10 bài, dừng lại, không tiếp tục tìm kiếm bổ sung, không dùng broad search để bù đắp. Dự kiến ngân sách token trong vòng 8K, nếu phát hiện lệch hướng, dừng và báo cáo ngay thay vì tự sửa.

Trong nhiều trường hợp, tôi còn yêu cầu AI tối ưu lại cách diễn đạt lệnh rồi mới gửi cho Kimi Claw. Chỉ khi có lệnh rõ ràng, chính xác, tôi mới có thể đạt được kết quả tốt nhất trong phạm vi tiêu hao token hợp lý. Thậm chí, trên các diễn đàn công cộng, thư viện Skills dành riêng cho OpenClaw cũng giúp người dùng dễ tiếp cận các ứng dụng phổ biến hơn.

Lệnh chính xác, rõ ràng là điều kiện tiên quyết để có kết quả chất lượng trong phạm vi token hợp lý. Quá trình dùng Kimi Claw về bản chất là người dùng phải cân nhắc giữa khả năng của mô hình, kết quả đầu ra và chi phí sử dụng.

Kimi Claw｜Nguồn ảnh: Geeker Park

Cuối cùng, là việc điều chỉnh AI.

Ngay cả khi bạn nhanh chóng xây dựng một ứng dụng AI, bạn sẽ nhận ra rằng bot AI đó không thể dùng ngay từ đầu. Việc phân chia các lệnh, hợp nhất nhiệm vụ khác biệt lớn so với cách hiểu của con người, bạn vẫn cần nhiều vòng điều chỉnh lệnh để khám phá giới hạn sản phẩm. Đặc biệt, nhiều nguồn thông tin không hoàn toàn công khai, việc tiếp cận và chuyển giao quyền thông tin thực sự không dễ dàng.

Tóm lại, hiện tại, hiệu quả ứng dụng của Kimi Claw không đơn thuần là một chatbot AI có nhiều chức năng để người dùng trực tiếp dùng, mà là một công cụ dành cho nhà phát triển, đòi hỏi người dùng phải hiểu quá trình phát triển, và có thể đưa ra lựa chọn sau nhiều cân nhắc tổng hợp. Tuy nhiên, công cụ này có thể hỗ trợ tự động hóa đơn giản hóa một số quy trình.

Tiềm năng phát triển của tự động hóa AI vẫn còn rất lớn

Dù từ năm 2026, OpenClaw đã thắp sáng mạnh mẽ trí tưởng tượng về tự động hóa AI, nhưng dựa trên các sự kiện an ninh gần đây và trải nghiệm thử nghiệm sản phẩm mới, rõ ràng OpenClaw vẫn chỉ là một chìa khóa, một cơ hội, chứ chưa phải là câu trả lời cuối cùng.

Dù là các kịch bản thực tế có thể ứng dụng, hay các con đường thương mại hóa quy mô, ngành AI vẫn chưa có một lộ trình rõ ràng, chín chắn. Ngược lại, thị trường liên tục nâng cao kỳ vọng về các sản phẩm dạng Claw qua các vòng hype, thậm chí thu hút nhiều người dùng phổ thông thử các thao tác rủi ro cao vượt khả năng của họ.

Chắc chắn, tự động hóa AI từ ngày đầu ra đời đã được ngành công nghiệp coi trọng, nhưng liệu OpenClaw và các dạng đám mây như Kimi Claw có thể tạo ra các sản phẩm thành công, quy mô lớn thực sự hay không vẫn còn nhiều chỗ để xác thực. Đặc biệt, các công cụ AI này hiện nay còn có thể truy cập quyền sửa đổi thiết bị cuối cùng, tệp của người dùng.

Trong giai đoạn đầu, nhiều người chưa rõ giới hạn khả năng của AI, nhiều người mới đã mở rộng quyền truy cập quá mức, rất khó nghĩ đến việc đặt ra giới hạn an toàn và xác nhận quyền hạn hai lần. Giao quyền vận hành cao như vậy cho AI về bản chất là mở ra rủi ro hệ thống. Đó là lý do tại sao, để các sản phẩm này có thể mở rộng quy mô, thương mại hóa, an toàn và quản lý quyền hạn là những rào cản còn lớn hơn cả khả năng của AI.

Từ việc đối thoại trực tiếp với các mô hình lớn, đến tương tác với từng Agent đơn lẻ, rồi đến hợp tác nhóm Agent, và hiện tại là cách dùng OpenClaw, ngành công nghiệp đã phát sinh nhiều thử nghiệm với chức năng tương tự, đường đi khác nhau dựa trên cùng một nền tảng khả năng AI. Điều này chính xác cho thấy, ngành vẫn đang trong giai đoạn khám phá chức năng AI, ngoài các mô hình tương đối ổn định như ChatGPT, thì cách dùng Agent, Claw, các dạng mới khác vẫn còn đang trong quá trình tìm hiểu về logic, giới hạn và giá trị chung.

Có thể phải đợi đến năm 2026, chúng ta mới thực sự chứng kiến một loạt các ứng dụng tự động hóa AI ổn định, khả dụng, mang lại giá trị thực sự được triển khai rộng rãi.