MateClaw v1.2.0 正式发布。它把“智能体”重新设计成更容易理解的 数字员工：有角色、有目标、有记忆、会使用工具、能在后台持续工作，也能生成图片、视频、音乐和 3D 模型。你不是打开一个聊天框，而是在一个后台里雇人、分工、观察过程、沉淀经验、产出内容。

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一个 AI 产品，不能只会回答问题

过去一年，很多 AI 产品都长得很像：

一个输入框。
一个模型选择器。
一段回答。

这当然有用，但很快会遇到边界。

当你真的想把 AI 用进日常工作，会发现你需要的不是“一个更聪明的聊天窗口”，而是：

• 有人长期负责一类工作

• 它知道自己是谁、该做什么

• 它记得你的偏好、项目和上下文

• 它会查资料、写东西、做图、做视频、做音乐、生成 3D

• 它工作时不是黑盒，后台能看见

• 它能接进飞书、钉钉、网页聊天、桌面端这些入口

• 它跑久了不会失控，卡住了能停、能回收

这就是 MateClaw v1.2.0 想形成的产品形态：

一个数字员工工作室。

你在里面创建员工，给员工配置记忆和技能，把它们接到不同入口，然后在后台看着它们工作。

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第一层：把 AI 变成“员工”，而不是“会话”

MateClaw v1.2.0 最大的产品变化，是把后台里的“智能体”改成了 数字员工。

这不是文字游戏。

“会话”是临时的。
“员工”是长期存在的。

你不会每天重新创建一个同事。你会给它明确的角色、目标、能力边界和工作方式。

在 MateClaw 里，一位数字员工至少包含这些东西：

• 名字：它是谁

• 角色：它负责什么工作

• 目标：它应该帮你达成什么结果

• 背景故事：它的经验、判断风格和边界

• 技能和工具：它能调用哪些能力

• 记忆：它从过去对话里学到了什么

• 模型偏好：它优先使用哪些模型

• 工作方式：快速反应，还是先计划再执行

开箱有 5 个职业模板：

模板	适合做什么
产品研究员	查竞品、整理市场变化、写调研摘要
客户支持	回答常见问题、处理渠道消息、需要时走审批
知识管理员	整理文档、沉淀知识库、维护引用来源
数据分析师	读数据、解释趋势、形成可执行建议
行政助理	安排事项、整理纪要、跟进任务

这让 MateClaw 的第一屏不再是“你想问什么”，而是“你想雇谁来做这件事”。

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第二层：后台能看见员工正在做什么

一个员工如果只给结果，不给过程，你很难信任它。

AI 更是这样。

你让它“整理一份竞品研究”，它可能要查网页、读知识库、调用模型、生成图片、整理表格、等待工具返回。这个过程如果只是一个转圈动画，用户很快会失去耐心。

所以 v1.2.0 做了 Admin 运行时控制台。

它解决的不是“展示更多日志”，而是“让 AI 工作变得可运营”。

在后台你可以看到：

• 哪位员工正在工作

• 是谁发起的任务

• 已经运行多久

• 当前是在思考、调用工具、等待审批，还是输出答案

• 当前正在用哪个工具

• 有没有子任务和委派

• 浏览器关掉后任务是否还在跑

• 哪些任务可能卡住

• 是否需要停止或强制回收

这让数字员工从一个黑盒，变成一个可以被观察的工作对象。

对个人用户，这意味着不用盯着“正在生成”发呆。
对团队管理员，这意味着不用每次出问题都翻日志。
对长期任务，这意味着过程可以被管理，而不是只能祈祷。

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第三层：它会记住你，不是每天从零开始

很多 AI 助手最大的问题，是它每天都像第一天认识你。

你反复说：

• 我喜欢这种格式

• 我们项目用 Java 和 Vue

• 这个客户不能这么回复

• 上次那个方案被否了

• 这个产品线的核心用户是中小团队

下一次它又忘了。

MateClaw 的记忆系统解决的是这个问题。

每位数字员工都有自己的工作空间记忆：

• PROFILE.md：它知道的“你是谁”

• MEMORY.md：它认为长期重要的事

• SOUL.md：它自己的身份、原则和边界

• AGENTS.md：它如何使用这些记忆

• 每日笔记：当天对话里值得保留的线索

对话结束后，系统会异步提取值得记住的内容。
每天默认凌晨，Dreaming 会整理近期笔记，把反复出现的模式提升进长期记忆。
下一次对话，这些文件会重新进入员工上下文。

这不是让模型“训练”了一次。

它更像一个员工每天做笔记、晚上复盘、第二天带着新理解继续工作。

所以产品体验会变成：

你不是反复调教一个失忆聊天框，而是在和一个越来越懂你工作方式的员工协作。

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第四层：数字员工不只写文字，也能产出内容资产

很多工作不是一段文字就结束。

产品需要概念图。
运营需要短视频。
游戏或电商需要 3D 模型。
活动需要背景音乐。
客服需要语音输入和朗读。
知识库需要图文并排的材料。

MateClaw 把多模态创作放进数字员工的工具箱里。

v1.2.0 里，数字员工可以使用这些生成能力：

能力	你可以怎么用
图像生成	文档配图、营销图、概念草图、封面图
视频生成	产品动效、短视频 Demo、社交内容
音乐生成	背景音乐、活动音效、歌词创作
3D 模型生成	文生 3D、图生 3D，输出 .glb 并可在聊天里旋转预览
TTS	把回答朗读出来，做有声内容
STT	按住说话转文字，支持口述工作流
视觉理解	让员工看懂图片，再继续分析或生成

重点不是“支持了很多供应商”。

重点是产品流程被打通了：

1. 你用自然语言提出需求

2. 数字员工判断要调用哪个生成工具

3. 后台异步提交任务

4. 结果完成后通过 SSE 回到原来的对话

5. 图片、视频、音乐、3D 模型直接挂在消息上

你不需要手动切到另一个页面等任务完成，也不需要自己复制链接再发回来。

比如：

“帮我做一个新功能发布素材：一张封面图、一段 5 秒产品视频、一个科技感背景音乐，再生成一个可旋转的 3D 小机器人。”

在传统聊天产品里，这会变成四五个割裂工具。
在 MateClaw 里，它更像交给一位会调用多种创作工具的数字员工。

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第五层：同一位员工，可以出现在多个入口

数字员工不应该只住在后台页面里。

它应该出现在真实工作的地方。

MateClaw 支持多个入口：

• Web 控制台

• 桌面端

• 网页嵌入式聊天

• 钉钉

• 飞书

• 企业微信

• 微信

• Telegram

• Discord

• QQ

• Slack

同一位员工、同一份记忆、同一套技能，可以在不同入口里工作。

你在桌面端和它聊过项目背景。
下一次在飞书里问它，它依然知道上下文。
网页聊天里客户发来图片，它也能下载、理解并继续处理。

这才像一个真实员工：不是被关在某个页面里，而是出现在工作流发生的地方。

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一个产品形态：数字员工工作室

如果把 v1.2.0 当成一个完整产品来看，它大概是这样的：

1. 雇人

从职业模板创建数字员工。给它名字、角色、目标、背景故事和头像。

2. 分工

给不同员工绑定不同技能和工具。产品研究员不需要退款工具；客户支持不一定需要 3D 生成；内容创作员工可以拥有图像、视频、音乐工具。

3. 记忆

员工在每次对话后沉淀上下文，在夜间整理长期记忆。它不再每天从零开始。

4. 工作

用户通过 Web、桌面、飞书、钉钉或网页聊天发起任务。员工可以查知识库、调用工具、生成内容、处理长任务。

5. 可视化管理

后台运行时控制台显示所有正在工作的员工。谁卡住，谁在等待审批，谁在调用工具，一眼能看到。

6. 产出

文字、图片、视频、音乐、3D 模型、语音，都可以成为对话里的结果资产。

这就是 MateClaw v1.2.0 的产品形态：

不是一个“聊天 + 插件”的集合，而是一套可运营的数字员工系统。

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三个使用场景

场景一：产品团队的研究员工

你创建一个“产品研究员”。

它的目标是每天跟踪竞品、整理变化、输出产品观察。你给它搜索、Wiki 和图像生成能力。

它可以：

• 搜索竞品更新

• 读已有产品文档

• 把结果写成摘要

• 生成一张发布说明配图

• 把重要结论沉淀进记忆

• 第二天继续沿着同一条线索追踪

场景二：运营团队的内容员工

你创建一个“内容制作助理”。

它可以从一个活动主题开始，生成：

• 标题和文案

• 封面图

• 5 秒短视频

• 背景音乐

• 可用于页面展示的 3D 模型

生成任务需要时间，但结果会自动回到原消息，不会散落在不同工具里。

场景三：客服团队的渠道员工

你创建一个“客户支持”。

它接入飞书或网页聊天，记得常见客户问题、回复风格和产品限制。遇到需要退款、删数据、改权限的动作，走审批。

管理员可以在运行时控制台看到它是不是在正常处理消息，是否卡住，是否需要人工接管。

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这一版还有哪些底座能力

产品体验背后，也补了很多长期运行需要的能力：

• 模型 Provider 健康追踪和 fallback

• SSE 事件 ID，断线重连不重复、不漏事件

• 长任务和生成任务走统一异步管道

• 工具结果过大时切片传输

• 运行时卡住检测和一键回收

• Personal Access Token，给脚本和 CI 使用

• Webhook HMAC-SHA-256 出站签名

• Cron 分布式锁，多实例部署不重复触发

• Flyway 管理数据库迁移

这些不是最容易被截图传播的功能，但它们决定 MateClaw 能不能从“可玩”走到“可长期使用”。

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快速体验

桌面端，新手推荐

1. 从 v1.2.0 Release 下载 Windows / macOS 安装包

2. 双击启动

3. 登录 admin / admin123

4. 进入 设置 → 模型，填入 API Key

5. 新建一位数字员工，开始聊天

桌面端内置 JRE 21，不需要先装 Java。

Docker 部署

git clone https://github.com/matevip/mateclaw.git
cd mateclaw
cp .env.example .env
docker compose up -d
# http://localhost:18080

源码开发

# 后端cd mateclaw-server
export DASHSCOPE_API_KEY=your-key
mvn spring-boot:run
# http://localhost:18088# 前端cd ../mateclaw-ui
pnpm install
pnpm dev
# http://localhost:5173

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已有用户怎么升级

已有部署可以直接升级：

• 配置兼容

• 数据库迁移由 Flyway 管理

• 老“智能体”自动变成“数字员工”

• 新的运行时控制台在 后台 → 系统 → 运行时

• 建议给老员工补上 Role / Goal / Backstory

• 内容创作类员工可以单独开启图像、视频、音乐、3D 工具

升级后建议做三件事：

1. 把常用 Agent 重新整理成清晰的数字员工

2. 给不同员工分配不同工具，不要所有人拿同一套能力

3. 跑一次长任务或生成任务，打开运行时控制台看完整过程

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最后

AI 产品的下一步，不是所有人都去做一个更大的聊天框。

更有价值的方向，是让 AI 进入工作流，拥有身份、记忆、工具、产出和可视化管理。

MateClaw v1.2.0 的核心不是某个单点功能。

它想表达的是一个产品形态：

数字员工在后台工作。你能给它分工，能看见过程，能让它记住上下文，也能让它产出真正的内容资产。

这才是 AI 从“回答问题”走向“替你工作”的开始。

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项目地址：https://github.com/matevip/mateclaw
产品主页：https://claw.mate.vip
在线文档：https://claw.mate.vip/docs