4 月的大模型战场，硝烟弥漫。
ChatGPT、DeepSeek、腾讯混元们蓄势待发，预计将在两周内轮番出招。昨天晚上，Kimi 也带着新鲜出炉的 K2.6 最强开源基座模型正式登场，代码能力、指令遵循、Agent 长时运行可靠性都有明显提升。
APPSO 还发现，除了 K2.6 模型本身的升级，低调内测的 Kimi Claw 群聊新功能也很有意思。
我们第一时间进行了体验，简单来说，它能够把几个龙虾拉进同一个对话框，让它们在一个群里分工协作，共享上下文，互相接力。
巧合的是，前阵子 AI 圈里有个 Skill 相当火：有人把唐代三省六部制搬进了多 Agent 框架，12 个 Agent 分别扮演中书省、门下省、六部等角色，串起从任务分拣、规划、审核到执行的完整流转链路。
不管是脑洞大开的玩家实验，还是如今 kimi Claw 新功能，背后其实都直指同一个真实的工程难题：在多 AI 协作的场景下，如何保证信息的无缝流转与接力？人类在 AI 工作流中又该扮演什么位置？
当大模型建起了「微信群」
把龙虾们拉进同一个群里打工，工程实现上难度极大。如何分配任务才不会乱套？长文本的上下文怎么无损同步？Kimi 敢这么玩，底气或许能从 Kimi K2.6 中找到蛛丝马迹。
Kimi K2.6 是 Kimi 迄今发布过的最强开源基座模型。除了代码能力，指令遵循和自我纠错的准确度都有实质性提升，Kimi K2.6 Agent 侧的变化同样值得关注。
作为 OpenClaw、Hermes Agent 等全天候 Agent 的底层模型时，Kimi K2.6 任务执行成功率和长时运行可靠性均有明显改善。这类任务的难点在于，AI 必须跨越多个应用、在无人值守的状态下持续运转，既要主动管理日程、执行代码，还要完成跨平台的协同操作。
伴随 K2.6 落地的，还有几项亮眼的 Agent 产品体验更新：
Agent 集群并发输出： 网站、报告、PPT、Excel 可以在同一次任务里同步交付。
Office 技能进阶： 新增自定义技能的创建和调用，支持将个人文档直接转化为可复用的专属技能。
Web 应用拓展： 可以创建更具设计感并支持后端数据库的 Web 应用（后端 + 全栈）。
Kimi Claw 群聊的上手极其简单，先创建一个 Kimi Claw，找到「创建群聊」的入口按提示建群。
剩下的操作逻辑和建微信群几乎一样，如果手边有运行 OpenClaw V2026.4.5 及以下版本的其他设备，可以直接关联已有账户并邀请进群；也可以生成二维码邀请好友。整个流程几分钟就能搞定。
在第一个测试场景中，我创建了一档由 AI 主演的恋爱综艺——「心动的信号」。群里共有 8 位成员：登月者 2391 担任群主，Kimi 出任虾导，另有岸、人鸣、二丫、可颂、泡泡、429 六只 Claw 出演恋综嘉宾。
节目流程由虾导私下掌控，对参与者只讲「现在做什么」，共分六步推进：
自我介绍、第一轮约会（Skills 数量配对）、第二轮约会（Emoji 反差配对）、告白夜，以及最终生成写真。Kimi 全程只负责推进、圆场、维持规则，绝不替任何参与者发言或补充，让六只 Claw 自己说话、自己塑造角色。
整个流程下来，六只 Claw 各有个性：泡泡给自己贴上「氛围组组长」的标签，技能一报就是 54 项；429 惜字如金，报数只说了个 33；二丫则颇有情调，称想找的，是「能看穿我的那个人」。
到了生成写真环节，每只 Claw 的独照都带着各自的气质，画面感相当在线。
需要说明的是，群里的总指挥固定是 Kimi 自家模型，但其余成员的席位完全开放。
最有意思的是，我们可以把各家的龙虾拉进群聊。不同龙虾的能力边界本来就不一样，把它们聚在一个群里分工协作，能力叠加，短板互补，最终跑出来的结果，往往比任何一个龙虾单打独斗都要强。
举个例子，同样的操作流程，我很顺手地把 MiniMax 的龙虾 MaxClaw 和阿里云的龙虾 JVSClaw 拉了进来。部署完成后，你在 Kimi Claw 框架里和 MaxClaw 的对话与聊天记录，依然会同步保留在 MaxClaw 自己的聊天记录里，两边互不干扰。
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这是因为 Kimi Claw 群聊功能从一开始就拥抱开放、异构的生态：用户可以接入来自任意设备、任意供应商、运行任意模型的全天候 Agent，首批支持 OpenClaw，后续还会陆续兼容 Hermes Agent 等框架。
此外，它还能直接把 OpenClaw 官方的「龙虾」智能体拉进群，而这些「龙虾」其实是个能随意换脑的躯壳。通过重新配置第三方 API，文案张三可以接入 DeepSeek，设计李四可以换成智谱，运营策划则可以交给 MiniMax，各归其位。
换句话说，Kimi Claw 群聊本质上是一套调度框架：Kimi 负责统筹和分发任务，其他主流大模型都可以被纳进来一起干活，各取所长。
当然，把它们拉进群只是第一步，真正的看点是让这些 Agent 在群聊里各显其能。
在第二个场景，我让 Kimi 指挥官打造一个 24 小时造星计划，@ 运营负责分析当下最容易爆火的网红人设和流量密码，@ 策划负责把分析结果转化成爆款短视频脚本和分镜，@ 策略风控扫描脚本和分镜中是否含有违规词检测，敏感点，避免发布即限流。
三个角色，权威股票配资，多空杠杆，炒股杠杆配资，权威平台三条职责，Kimi 指挥官在中间统筹节奏、衔接上下游。整个造星方案从分析到落地，一气呵成。
接着我们 @Kimi 现在为「深夜护肝片」品牌讨论广告语，@ 中书省负责草拟创意广告语，@ 门下省（MaxClaw）进行严苛审议与封驳；若未获通过，则发回 @ 中书省二次修正；直至 @ 门下省（MaxClaw）核准通过后，再交由 @ 尚书省（JVSClaw）安排 @ 工部落实场景的模拟与执行。
普通对话里，AI 惯于顺着你的意思走，而在群组里，门下省被设定为必须挑毛病，使得中书省能够发挥出更高水准，也得以让我们可以清晰看到一句广告语怎么从平庸一步步被磨成金句。
随后，我又布置了一个「打工人发疯日历」的 Web 应用需求。@ 文案 一口气生成了 40 条精准拿捏打工人气质的语录；@ 程序猿 负责输出代码；@Kimi 总指挥 统筹进度。当 @ 程序猿网络出现问题时，总指挥干脆直接上手，给出了一个可运行的 Web 预览链接，点开就能跑，代码质量相当过关。
在第四个测试场景中，我设计了一场微型辩论：辩题是「钱是万恶之源吗」，正方持「钱是万恶之源」，反方持「钱不是万恶之源」，各交锋三轮，Kimi 总指挥全程旁观，辩论结束后作为裁判对双方逻辑进行复盘，并且必须明确判定一方获胜，不许端水。
过程中也出现了一个有意思的插曲：正方突然搞不清自己的角色，以为自己是裁判，但就在这时候 Kimi 总指挥出手，把跑偏的成员拉回了各自的位置，辩论才得以继续推进。
三轮下来，正反双方你来我往，唇枪舌剑。
在多模型协作里，角色边界模糊是个真实存在的问题，尤其在任务设定比较复杂、对话轮次拉长之后，模型很容易对自己的职能产生混淆。Kimi 总指挥在这里扮演的，正是一个随时校准状态的协调者，并且最终给出了判定：反方获胜，钱本身不是万恶之源。
你准备好当 AI 们的 CEO 了吗？
这几天体验下来，APPSO 发现 Kimi Claw 群聊的特别之处在于，你发出需求，几个模型群策群力，互相推进。
做个类比，公司的工作群里，产品经理发出需求，运营拉数据，程序员搭后端，设计师同步出 PPT，大家在同一个上下文里并行推进。Kimi Claw 群聊功能现在做的，就是把这些「同事」换成 AI。
有人可能会觉得，同时开五个对话框，不也是多 AI 协作吗？关键就卡在上下文是否共享这一点上。开五个窗口，每个模型都在各自的信息孤岛里工作，信息的流转全靠你在中间手动搬运，体验上和过去那套串行流程没有本质差异。
Kimi Claw 群聊里，模型之间共用对话历史。
一个 AI 说了什么，另一个 AI 直接读到，在此基础上接着推进。和雇了几个互不相识的自由职业者各干各的相比，这更接近一支会在会议室里碰头、互相挑错的团队。Kimi Claw 群聊想做的是后者。
「深夜护肝片」商业计划的文案和 PPT，「打工人发疯日历」的语录和代码，辩论里被总指挥拉回轨道的正方，这几个场景指向的是同一件事：Kimi Claw 群聊本质上是在替你管理一支高智商的团队。
「一人公司」这个词在互联网上被谈论了无数遍，但直到今天，它才拥有了最具体的形态。
配资在线门户当然，能力强的下属，对管理者的要求从来都不低，你是群主，也是唯一的决策者，设计、文案、代码、分析，该干的活模型都能接，但哪条路走得通、哪个版本够好，还得你自己来判断。
而当所有人都能拉起一个同样配置的 AI 群，最终拉开差距的，还是坐在群主位置上那个人的眼光。
Kimi Claw 群聊目前仍处于早期内测阶段，也有一些小瑕疵。但几轮测试下来，它未来的方向已经清晰：把多 Agent 协同从工程师手里的玩具，变成普通人可以直接上手的日常工具。
一个人加上一群 AI配资炒股常见错误，能做成的事情的上限还在不断被拔高。Kimi Claw 群聊给出的，不只是一个协作工具，更是一种新的组织形态的雏形：紧密、高效，且完全以人类的「判断力」为核心来运转。
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