OpenClaw 让每个聊天软件都有机会变成微信

本文来自微信公众号： APPSO ，作者：发现明日产品的

2月春节期间，机器人满天飞的时候，Manus发布了personal agent，首发平台选了Telegram，而非自家的WhatsApp。

与此同时，Salesforce在1月宣布新版Slackbot正式上线，定位为「你的个人工作agent」；飞书开放平台上线了AI Agent工作流节点和MCP工具支持；Discord社区里，AI bot的数量和复杂度也在急速攀升。

这当然要拜OpenClaw所赐，作为仅一个周末就涨到10万GitHub star、增长最快的AI开源项目之一，它的默认交互界面不是网页，不是独立客户端——是Telegram。

一个清晰的趋势正在形成：即时通讯工具正在从「人与人的对话」变成「人与AI的接口」，聊天软件意外地迎来了它们的「第二春」。

但「第二春」并非平等地降临在每一寸土地上。不同IM平台的开放程度、技术架构和治理逻辑差异巨大，它们在agent浪潮中的位置也截然不同。理解这些差异，需要一条分析线索——开放性的天平。

为什么是聊天软件？

为什么是即时通讯软件？打开自己生活里最常用的对话框，就可以使唤AI——这非常符合人类对「科技生活」的畅想。不过，真正的答案，跟agent的架构有关。

AI agent的工作原理并不复杂：监听用户指令，交给AI处理，再把结果返回。这个「消息进—处理—消息出」的循环，天然适配即时通讯的基础设施——长连接、实时推送、富文本消息。聊天软件在过去十几年里为人类对话打造的管道，几乎不需要改造就能供agent使用。

更重要的是human-in-the-loop的需求。当前的AI agent远不到完全自主的程度，它在执行关键操作之前——比如发一封邮件、修改一段代码——往往需要人类点头确认。聊天窗口里的一个回复，比打开一个新的管理后台、登录一个新的dashboard要自然得多。IM天然就是一个「确认/驳回」的界面。

还有一个更决定性的因素：用户已经住在聊天软件里了。不需要下载新App，不需要学习新界面，agent就在你每天打开的对话列表里，夹在同事群和家庭群之间。这种零迁移成本，是任何独立AI产品都很难复制的优势。对于开发者来说，这意味着获客成本趋近于零——你不需要说服用户安装任何东西，只需要让他们点一下「添加bot」。

但并非所有聊天软件都平等地受益于这波趋势，决定谁先吃到agent红利的关键变量，是平台的开放程度。我们可以沿着一条从「完全开放」到「完全封闭」的光谱，来观察各家IM平台的位置和策略。

天平最左端：Telegram

Telegram之所以成为agent浪潮的第一个受益者，不是因为它最大、最好用，而是因为它是所有主流IM里开发者门槛最低的。

创建一个Telegram bot只需要跟@BotFather对话几步——起个名字，拿到API token，就可以开始接收和发送消息。不需要企业认证，不需要审批流程，不需要等待人工review。整个过程从零到一个能跑的bot，可以在5分钟内完成。

这种「零摩擦」不仅仅是注册环节的便利。Telegram的Bot API设计本身就非常开发者友好：webhook机制让bot可以实时响应消息，inline模式让bot可以在任何对话中被唤起，支持markdown和HTML的富文本渲染让agent可以返回结构化的输出。

更关键的是，Telegram对bot的功能限制极少——bot可以创建群组、管理频道、处理支付等一系列操作，最近的更新还支持了对bot的流式输出。这种「bot能做的事几乎等于人能做的事」的设计哲学，让开发者有极大的发挥空间。

OpenClaw选择Telegram作为第一交互渠道，正是因为这种开放性。在OpenClaw的官方文档里，Telegram是第一个被详细说明的频道，配置教程最完整，社区讨论最活跃。一个典型的OpenClaw用户，可以在一台VPS上部署agent实例，绑定自己的Telegram bot token，然后通过对话窗口让agent帮自己完成从信息检索到代码部署的一系列任务。

Manus在今年2月选择Telegram作为首发平台，逻辑类似。Meta旗下的产品没有选择自家的WhatsApp——后者有着超过20亿的月活用户——而是选了用户量远小于它的Telegram，足以说明在agent早期阶段，开放性比用户基数更重要。WhatsApp的通过Baileys库，需真实手机号验证，Business API审核流程复杂、不支持商业大规模部署，对于一个需要快速迭代的AI产品来说，摩擦太大了。

但Telegram的开放性是一把双刃剑。

同一种让开发者能够零门槛创建bot的开放性，也让Telegram长期成为灰色产业的温床。安全公司Bitsight在今年1-2月的扫描中发现了超过30000个暴露在公网上的OpenClaw实例，最新出现的一个「曝光看板」中，暴露数量来到了惊人的22万个，许多实例的API密钥和数据库凭证直接暴露在默认配置里，安全形同虚设。

这是一个悖论：让agent生态最快繁荣的条件，恰恰也是让安全风险最快积累的条件。而且，这个问题无法通过「加强审核」简单解决——因为审核本身就意味着提高门槛，而低门槛正是开发者选择Telegram的原因。

天平中间：Slack与Discord

如果说Telegram代表的是「先上车后买票」的野路子，Slack和Discord则代表了两种不同风格的「有限开放」。

Slack走的是企业级路线，通过Bolt框架，和开发工具深度集成。2026年1月，Salesforce宣布新版Slackbot正式上线，面向Business+和Enterprise Grid用户，定位「your personal agent for work」——支持查找信息、分析文档、管理日程、生成摘要。

同月，Salesforce还推出了Agentforce在Slack中的集成，将CRM数据和客户交互直接引入对话流。Slack对第三方agent的态度是开放但可控：所有bot需要经过Marketplace审核，数据访问有明确的OAuth scope限制，企业管理员可以精细控制哪些bot能进入哪些频道。

Discord的bot生态同样成熟，但底色更偏社区和创作者。开发者需要在Developer Portal注册应用、配置权限（比Telegram的@BotFather多几步），但远不到企业级IM的审核强度。Discord的agent优势在于社区场景的密度：Midjourney从Discord bot起家，如今大量AI项目仍然以Discord作为用户社区和产品交互的双重入口。OpenClaw本身也在Discord上运营活跃的开发者社区。

两者的共同点是：它们都在开放性上设了一个「限速器」。Slack的限速器是企业合规，Discord的限速器是社区治理。相比Telegram的完全放任，这意味着agent生态的发育速度慢一些，但系统性风险也低一些。

天平向右：飞书

对于国内用户来说，飞书是一个值得单独拿出来讨论的案例。它的开放方式，反映了中国IM平台在agent浪潮中的独特情况。

飞书的开放平台在过去一年里经历了显著的能力升级。2025年下半年起，飞书陆续上线了Bot API的多项增强、工作流（Workflow）中的AI Agent节点（目前为Beta）、以及对MCP（Model Context Protocol）工具集的支持。在GitHub上，飞书官方维护的lark-openapi-mcp项目已获得超过400颗star，提供了飞书核心功能的MCP Server封装。OpenClaw也有官方的飞书插件（@openclaw/feishu），支持将agent部署到飞书对话中。

从功能层面看，飞书的agent基础设施正在快速追赶——bot可以读写文档、支持发送带按钮、表单的交互式卡片、触发审批流、创建和管理日历事件，这些都是企业场景下agent的高价值能力。

但飞书的开放性有两重限制：

第一重是平台治理。飞书的agent生态天然是B2B的，而非Telegram那种C2C加B2C的混合形态。飞书的bot需要在企业应用框架内运行——开发者需要创建企业自建应用或商店应用，配置权限后需要企业管理员审批。这意味着个人开发者很难像在Telegram上那样「5分钟创建一个bot」。

一个直观的对比：一个Telegram开发者从注册bot到收到第一条消息回复，整个过程不超过5分钟；同样的事情在飞书上，光是等待企业管理员审批应用权限就可能需要一个工作日。

企业级管控带来了更高的安全性，但代价体现在开发者体验上：权限配置、调试、上线等环节的摩擦显著高于Telegram，这种摩擦不是缺点而是特点——但它确实减缓了agent生态的自发生长速度。

第二重是生态位。在中国市场，飞书的主要竞对是钉钉和企业微信。三者都在加码agent能力，但路径不同：钉钉倾向于与通义系列大模型深度绑定，企业微信则依托微信生态的用户基数。

一个有意思的现象是：尽管中国IM市场高度碎片化，在agent这件事上率先跑出来的既不是用户基数最大的企业微信，也不是市场份额最高的钉钉，而是飞书。

这完全是偶然吗？不一定。

第一，飞书的开放平台不是后来加的一层皮，而是产品基因的一部分——多维表格本身就是可编程的数据层，文档原生支持API读写，这些底层设计让agent的接入成本比竞品更低。

第二，字节跳动同时拥有大模型能力（豆包/云雀）和企业协作平台，这种垂直整合让飞书在agent场景下的迭代速度更快；相比之下，钉钉和通义、企业微信和混元之间的组织协调链条更长。

第三，飞书的客户画像偏向互联网和科技企业——这批企业本身开发者密度更高、自动化需求更强、对AI的接受度也更高，agent生态更容易在这个群体中形成冷启动。

当然，这也意味着飞书的agent故事目前主要是一个「科技公司圈内叙事」，能否向更广泛的企业市场渗透仍然是问号。

这个案例还折射出另一件事：agent中继不太可能由一个创业公司从零做出来——agent需要的不只是消息管道，还需要企业内部的数据、权限和工作流，这些是现役IM玩家的护城河。

另外，中国市场的IM格局更碎片化，agent开发者需要同时适配多个平台，这增加了生态成形的难度，因此存量优势便很有决定性。

以中国市场来看，IM的「第二春」不仅取决于开放性，还取决于与本土大模型的集成深度、企业客户的采购逻辑、以及监管环境对bot能力边界的定义。这是一个和全球市场显著不同的竞争维度。

天平背后

开放性的天平，揭示的不只是各家IM的策略差异，而是一个agent时代的基础矛盾：平台越开放，agent生态越繁荣，安全风险也越高。

Telegram是这个矛盾的极端表达。同一种让开发者能够零门槛创建bot的开放性，同时打开了创新和滥用的大门。如果监管收紧迫使Telegram提高bot创建门槛——这并非不可能，被法国警方制裁后，Telegram已经开始调整部分内容政策——那么会影响到开发者吗？他们又会迁移到哪里？Discord、Slack、还是飞书？

然而，封闭平台面临相反的困境：不开放API就错过agent红利，但开放了又要承担Telegram正在经历的安全和声誉成本。WhatsApp在技术上，完全有能力做一个类似@BotFather的轻量工具，但它背后是20亿用户，不能不多加考虑。

现在，每个IM平台，都需要在这个天平上寻找自己的位置。「第二春」能持续多久，取决于一个至今没有标准答案的问题：在agent时代，一个聊天平台应该多开放？

在开放性之争的背后，一个更激进的猜想正在开发者社区成形：当一个聊天窗口可以调用任意agent完成从订票、编程到数据分析的任意任务时，它已经不只是一条管道——它正在变成一个超级接口。

要说不说，这个逻辑对中国读者而言，很眼熟啊——这不就是微信吗。

微信用小程序、支付和政务服务，在一个封闭生态里实现了「一个App解决一切」。而OpenClaw所代表的模式指向一个镜像式的可能：用开放生态和全球开发者社区，在任意一个IM里实现类似的功能密度。

不是再造一个微信，而是用完全相反的路径——开放而非封闭，去中心化而非平台主导——最终抵达一个功能上相似的终点。

当然，这仍然只是一个猜想，而非预言。微信super app的成立依赖于中国市场独特的移动支付基础设施和用户习惯，这些条件在全球市场并不通用。更根本的是，开放生态能否在不牺牲安全性的前提下达到那种服务密度，目前没有人能给出答案。

但如果这个方向是对的，那么IM的「第二春」就不仅仅是一段插曲，潜在地，这会是一次身份转换的起点：从消息管道，到AI时代的通用交互层。谁先在开放性和安全性之间找到那个可持续的平衡点，谁就最有可能定义这个新物种的样子。