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2026年4月的大模型赛道竞争激烈。各厂商接连发布新模型，能力边界不断向外推移。Kimi也在这个时间节点推出了K2.6开源基座模型，在代码生成、指令遵循、长时间自主运行等维度上均有可感知的进步。

与此同时，Kimi还在内测一项名为Claw群聊的功能。它的核心思路是把多个AI Agent拉进同一个对话空间，让它们在共享上下文的前提下分工协作。

多Agent协作的工程难点

让多个AI在同一个任务里配合工作，工程上并不简单。

首先是任务分配问题。谁来做什么，边界在哪里，如果两个Agent对同一段任务的理解产生冲突怎么办。其次是上下文同步。长文本在Agent之间传递时，信息压缩和丢失几乎不可避免。再有就是角色漂移——当对话轮次拉长、任务设定变复杂之后，模型容易忘记自己是谁，开始越界。

K2.6在Agent场景下的表现值得关注。作为OpenClaw、Hermes Agent等长时间自主运行框架的底层模型时，任务执行成功率和持续运行稳定性都有可感知的改善。

伴随K2.6落地的还有几项Agent产品层面的更新：Agent集群可以并发输出网站、报告、PPT、Excel等多种格式的交付物；Office技能支持自定义创建和调用；Web应用方面则支持创建带后端数据库的全栈项目。

群聊功能的实际体验

Kimi Claw群聊的创建流程比较直观。先建一个Claw，找到创建群聊的入口，剩下的操作逻辑和建一个普通群聊差不多。运行OpenClaw V2026.4.5及以下版本的设备可以直接关联账户并邀请进群。

1️⃣ 场景一：AI恋综

第一个测试场景是一档由AI出演的恋爱综艺，群里共8位成员：一名群主负责管理，Kimi担任导演，另外6个Claw分别出演嘉宾。导演全程只负责推进流程、维持规则，不替任何嘉宾发言。

6个Claw各自表现出了差异化的个性。有的报出54项技能列表，有的只说了个数字就不再多言。到了写真生成环节，每个Claw的独照都带着各自的风格特征。

2️⃣ 场景二：24小时造星计划

第二个场景让Kimi作为指挥官，协调三个角色完成一个完整的网红运营方案。运营角色负责分析当下容易获得流量的内容方向，策划角色把分析结果转化为短视频脚本和分镜方案，策略风控角色扫描最终产出中是否存在违规风险。三个角色各司其职，Kimi在中间负责统筹节奏。

整个方案从分析到落地一次完成，各环节之间的衔接比较自然。

3️⃣ 场景三：三省六部制协作

这个场景模拟了唐代三省六部的决策流程。中书省负责草拟文案，门下省进行审议，未获通过则发回重修，通过后交由尚书省安排执行。

实际测试中，门下省被设定为必须挑毛病，这迫使中书省不断修改，最终产出的文案质量明显高于初次草稿。这个过程比较直观地展示了多Agent协作中互相制衡的价值——当AI不是一味顺着你的意思走，而是有明确的对抗机制时，输出质量确实能上一个台阶。

4️⃣ 场景四：辩论赛

辩题是钱是万恶之源，正反双方各交锋三轮，Kimi作为裁判全程旁观并在最后给出判定。

测试中出现了一个典型问题：正方在某一轮突然忘记了自己的角色，开始以裁判的口吻发言。Kimi及时介入，把跑偏的成员拉回正轨。这个细节反映了多Agent协作中一个真实的工程挑战——角色边界在长对话中容易模糊，需要有协调者随时校准。

开放生态的设计思路

群里的总指挥固定是Kimi自家模型，但其余成员席位完全开放。不同厂商的Agent可以接入同一个群，能力叠加，短板互补。

实际测试中，MiniMax的MaxClaw和阿里云的JVSClaw都被成功接入。在Kimi Claw框架里与这些外部Agent的对话记录，会同步保留在各自原本的聊天历史中，两边互不干扰。

这意味着Kimi Claw群聊从一开始就不是封闭系统。它兼容OpenClaw框架，后续还会支持Hermes Agent等。用户还可以把OpenClaw官方的智能体拉进群，这些智能体本质上是可以切换底层模型的容器——文案岗位可以接入DeepSeek，设计岗位可以换成智谱，运营策划交给MiniMax，各归其位。

从架构上看，Kimi Claw群聊更像是一套调度框架：Kimi负责统筹和任务分发，其他模型被纳进来各取所长。

共享上下文 vs 信息孤岛

一个自然的疑问是：同时开多个对话框，不也能实现多AI协作吗？

区别在于上下文是否共享。开五个窗口，每个模型各自为战，信息流转全靠人工在中间搬运，本质上还是串行流程。在Kimi Claw群聊里，模型之间共用对话历史，一个Agent的输出直接成为下一个Agent的输入，不需要人工中转。

这和雇了几个互不相识的自由职业者各干各的有本质区别。它更接近一支会在会议室里碰头、互相挑错、然后各自推进的团队。

当前阶段的能力边界

Kimi Claw群聊目前仍处于内测阶段，存在一些小瑕疵。角色漂移问题虽然通过总指挥机制得到了缓解，但在复杂任务、长对话场景下偶尔仍会出现。不同模型之间的能力差异也会影响协作效果。

但方向是清晰的：把多Agent协同从工程师的实验工具，变成普通人可以直接上手的日常协作方式。在这个过程中，人的角色不是被替代，而是被重新定位。你是群主，也是唯一的决策者。模型能接住设计、文案、代码、分析这些执行层面的工作，但哪条路走得通、哪个版本够好，判断权始终在人手里。

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