智东西报道，近日，MiniMax Agent迎来了一次重要的更新。
此次升级包括Expert 2.0和MaxClaw两大功能模块的上线。
Expert 2.0使用户能够将任何可以描述的能力设定为专家级别。自该功能推出以来，已有超过16,000个专家代理被创建，涵盖了技术开发、创意写作、办公效率以及商业金融等多个领域。
MaxClaw则是在云端容器中运行的OpenClaw框架版本，无需用户自行准备服务器或API密钥即可使用。基础订阅会员可以免费体验。
目前，Expert和MaxClaw均已开放给公众使用，并可通过MiniMax Agent网页端访问。
访问地址为：agent.minimaxi.com
Expert的详细页面位于：agent.minimaxi.com/experts
一、一句话生成专家代理，自动化补充标准操作流程（SOP）
最新版本中的Expert功能显著降低了创建复杂专家的能力门槛。
用户不再需要手动设计技能结构或子代理分工等步骤。现在只需用自然语言描述所需能力，Agent就能自动完成知识体系的拆解和工具编排。
例如，在创建一个擅长使用Excel构建财务模型的专家时，用户只需要设定目标和交付要求，剩下的由Agent处理：包括DCF估值、敏感性分析等模块的知识填充，并配置相应的子代理与工具路径以及示例应用场景。
整个过程无需了解底层机制。
实际测试中，尝试构建了一个能够执行跨平台AI产业趋势研究的专家。这项任务需要具备数据抓取、新闻验证和结构化报告生成的能力，并要求输出适合公众号文章的内容框架与可视化建议图表。
测试指令为“帮我撰写一份关于2025年全球AI大模型发展的研究报告”。
最终，它交付了一份接近万字的长篇报告，标题为《2025年度全球AI大模型产业发展趋势报告》。
报告的内容较为全面但对“2025年度”的预测不够精确。同时，在结构框架与可视化图表建议上表现不佳。
系统提供给每个用户15次免费创建和调试专家的额度，以便在多轮对话中不断优化功能。
此外，官方还透露了未来将推出创作者定价及分成机制，并支持团队间共享专家能力。
二、MaxClaw上线：网页端即用版OpenClaw
OpenClaw框架虽在GitHub上受到欢迎，但部署和API接入对于部分用户来说仍有难度。
MaxClaw简化了这一流程，在MiniMax Agent的网页界面中运行独立的OpenClaw实例，并预设好模型、记忆系统以及工具链配置，一键即可启动。
用户可获得50GB专属云存储空间用于长期数据储存和记忆。此外，MaxClaw支持7x24小时不间断服务及多平台接入。
测试中尝试了三个场景：每日14点生成AI行业动态摘要；在飞书聊天工具内发布任务并获取执行结果。
整个过程十分顺畅，在5分钟内完成了自建应用的创建和配置，没有遇到权限问题或卡顿现象。
在指令“每天14:35搜索最新AI新闻，并提取5条中文摘要附链接”之后，MaxClaw立即执行了该任务并生成报告。
当尝试解析长篇PDF文档时遇到了技术障碍。系统反馈说在云环境中调用相关工具失败。
这表明，在复杂文件处理方面，MaxClaw目前仍存在一定的限制和挑战。
第一是定时产业监测。
写到最后：Agent工作流能力成为新竞争焦点
MiniMax的官方数据显示已有16,000多个专家代理被创建。随着定价与分成机制的引入，Expert将可能成为一个专家模块市场。
MaxClaw解决了长期运行问题，并提供了跨端同步功能，在日常工作中非常实用。
第二是跨端协作。
当然，当前版本仍存在一些需要改进的地方，比如移动端应用尚未推出和复杂文档处理受限等。
但升级的方向十分明确：降低使用门槛、提升复用性及强化多平台协作能力。从这次体验来看，MiniMax正朝着这一目标迈进。
实际接入飞书的过程比想象中简单。按照指引在飞书开放平台创建自建应用，复制AppId与AppSecret，在MaxClaw对话框内完成配置，整个流程大约5分钟。
过程基本顺畅，没有遇到明显卡顿或权限冲突。接入后在飞书端进行交互，响应几乎无明显延迟，和网页端的体验差别不大。
接入完成后，我在对话框里输入：“每天14点35分，搜索最新AI新闻，去重后只留5条，中文，附链接。”MaxClaw立即回应了该信息，并留下了一个“敲键盘”的状态。
MaxClaw确认“任务已创建成功”后，在后台通过Cron触发执行，随后生成了当日的AI新闻简报内容。
第三是复杂文档处理。
我上传一份长篇PDF报告，要求提取关键数据并生成结构化摘要，同时给出适合改写为媒体报道的章节框架。
MaxClaw在收到指令后尝试调用解析能力，但很快反馈“遇到了PDF内容提取的技术困难”。随后系统日志中还出现了一段执行报错信息，其在云端环境中尝试调用相关解析工具但未成功。
这次体验暴露了一个问题：在复杂文档处理上，MaxClaw的能力仍依赖于底层工具链的稳定性。如果是可直接读取文本的PDF，理论上可以完成结构化提取；但在实际测试中，面对这份文件，它未能顺利完成自动解析，反而需要人工介入转换格式。
也就是说，MaxClaw在复杂文件的一步到位处理上，目前还存在工具兼容与执行环境限制的问题。
写在最后：模型竞赛正酣，Agent工作流能力成为新竞争焦点
从MiniMax官方披露的数据看，1.6万+专家Agent的创建量说明，社区已开始自发构建不同领域的能力模块。未来如果叠加定价与分成机制，Expert可能会演化为一个专家生态市场，可以被调用、复用，被交易的结构化资产。
MaxClaw则解决了“Agent能不能长期运行”的问题，它更像一个挂在云端的“常驻节点”。
我在测试期间，几次临时修改定时任务内容或补充筛选条件，它都能在原有任务结构上继续迭代。
网页端与IM端之间的同步也较为稳定，日报生成后能在两个界面同时查看记录，这种“跨界面一致性”在日常工作中很实用。
当然，当前版本仍有一些待优化的问题。MaxClaw暂仅支持网页端使用，移动端尚未上线。复杂文档处理在某些场景下会受到工具限制，出现解析失败或执行超时的情况。
积分按token消耗，对高频调用定时任务或长报告生成的用户来说，也需要提前规划成本。
但这次升级的方向非常明确：降低门槛、提升复用性、强化跨端协作。
在模型竞赛逐渐趋同之后，Agent层的工作流能力正在成为新的竞争焦点。从这次体验来看，MiniMax已经在往这个方向走。