Mar 14, 2026 | 
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Author: Junliang Shu, MuleRun CTO
TL;DR：MuleRun 2.0 正式发布，核心功能 Mule Computer 是一台 7x24 在线的个人 AI 电脑。它支持 Telegram/WhatsApp/Discord 随时对话、定时任务自动执行、主动汇报任务进展、多种场景模式开箱即用，还能记住你的偏好和习惯，越用越懂你。
Hi 大家好，我们是 MuleRun 的技术工程团队。
今天，MuleRun 2.0 正式发布了。这是一次平台级的大更新，涉及架构升级、能力拓展和体验重构等多个层面。在所有新功能中，我们最想和大家聊的是 Mule Computer，它是一台 7x24 小时在线的个人 AI 电脑。
为什么做 MuleRun Computer
故事要从 OpenClaw 说起。
2026 年开年，OpenClaw 大概是 AI 圈里最火的开源项目了。这个由 Peter Steinberger 发起的个人 AI Agent 平台，GitHub 上已经积累了超过 30 万颗星，上千名贡献者每天都在往里提交代码。它的核心是一个运行在本地设备上的 Gateway 控制面，通过 WebSocket 协调消息通道、AI 模型和各种工具，让用户在 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord 等 20 多个平台上与 AI 助手交互，同时具备浏览器控制、设备操控、定时任务等丰富能力。围绕它还形成了 ClawHub 技能市场和活跃的社区生态。
可以说，OpenClaw 给个人 AI Agent 定义了一个极具吸引力的范式：本地优先、多通道接入、技能可扩展。 我们团队从很早就开始关注并深度使用 OpenClaw，对这个项目的技术方向非常认可。
但我们也注意到一个现象：很多对 AI Computer 感兴趣的用户，在真正尝试使用 OpenClaw 之后，要么卡在了环境搭建上，要么用了一阵就放弃了。不是因为他们不需要这个能力，而是 OpenClaw 作为一个开源项目，对使用者的技术门槛和硬件条件有着不低的要求。
借着 MuleRun 2.0 发布的机会，我们想聊聊这些门槛具体是什么，以及 Mule Computer 是怎么一步步把它们消除的。
OpenClaw 是一个非常优秀的开源项目，但「开源」这两个字本身就意味着：它给你的是零件和图纸，组装和维护的活儿得你自己干。
具体来说，普通用户想用好 OpenClaw，至少要迈过这几道坎：
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你得有一台够用的机器。 OpenClaw 是「本地优先」的设计，Agent 跑在你自己的设备上。这意味着你需要一台性能不错、长时间在线的电脑来当宿主机。如果你的笔记本配置一般，或者不想让它 24 小时开着跑任务，OpenClaw 的体验就会大打折扣。更别提很多用户的主力设备是 iPad 或者轻薄本，根本跑不动。
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你得会搭环境。 装 Node.js、配 Gateway、设置 API Key、调通各种消息通道……对于有经验的开发者来说这不算什么，但对于大多数想用 AI Computer 来提升效率的普通用户来说，光是看到命令行就已经劝退了。OpenClaw 社区有很好的文档，但门槛客观存在。
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版本更新是个持续的麻烦。 OpenClaw 有上千名活跃贡献者，代码库每天都在高速变化。这是社区活力的体现，但也意味着：今天你调通的功能，明天更新后可能就坏了。新功能不断引入的同时，回归 bug 也在频繁出现。我们自己的工程团队都曾花一整天排查一个诡异的问题，最后发现是上游一个 PR 引入的 side effect。对于普通用户来说，判断该不该更新、更新后出了问题怎么回退，这些都是额外的心智负担。
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复杂任务容易跑飞。 让 Agent 做一些简单的单步操作，体验还不错。但一旦任务复杂一些，比如涉及多个文件的修改，Agent 就容易执行路径混乱，在多个工具之间反复横跳，或者中间某一步出错后直接卡死。
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安全是个隐性风险。 Agent 可以在你的电脑上执行系统命令、读写文件、发起网络请求，而 AI 的行为本质上不可完全预测。大多数用户意识不到这个风险，直到真的出了问题才后悔。比如 Agent 自作主张删了不该删的文件，或者把本地数据发到了不明地址。
这些问题不是 OpenClaw 的缺陷，它是一个面向技术爱好者的开源项目，在这个定位上做得非常好。但对于那些「想要 AI Computer 的能力、但没有精力折腾基础设施」的用户来说，直接用 OpenClaw 的门槛确实太高了。这就是我们做 Mule Computer 的原因：让每个人都能用上 AI Computer，不需要自己搭环境、不需要自己买服务器、不需要自己搞运维。打开就能用，用了就稳定。
Mule Computer：我们做了什么
Mule Computer 是在 OpenClaw 生态基础上，经过深度工程化改造的 AI Computer 服务。我们没有重新发明轮子，OpenClaw 在 Agent 编排、技能扩展等方面已经建立了成熟的框架，这些我们都在用。我们做的事情，是把这个框架变成一个普通用户打开浏览器就能用的产品。在展开技术细节之前，先用一张表看看整体差异。
| 自建 OpenClaw | Mule Computer | |
|---|---|---|
| 搭建 | 买硬件、装依赖、配环境，可能折腾好几天 | 打开浏览器，注册即用 |
| 版本更新 | 昨天还好的功能，今天更新后可能突然坏了 | 始终稳定，更新由我们验证后才生效 |
| 复杂任务 | Agent 容易跑飞、卡死、超时 | 逐步执行，出错自动恢复 |
| 安全 | Agent 可能擅自删文件、发数据，你无法控制 | 危险操作自动拦截，所有行为有记录可查 |
| 记忆 | 有基础记忆，但局限于本地，无法跨场景积累和共享 | 记住你的偏好和历史，越用越懂你 |
| 在线时间 | 电脑关了，正在跑的任务就中断了 | 7x24 在线，关掉设备任务也继续跑 |
| 多渠道 | 想用 Telegram 等聊天工具对话，需要自己配置调通 | Telegram / WhatsApp / Discord 已配好，连上就能用 |
| 协作 | 做完的东西想交给其他 AI 工具处理，需要手动导出 | 和 MuleRun General Agent 无缝打通，数据自动流转 |
以下是我们重点工作的详解：
一、开箱即用：不用搭环境，不用买服务器
痛点：光是跑起来就劝退了一半人
用 OpenClaw，你需要一台性能够用的电脑、会装 Node.js 和各种依赖、能配置 API Key 和消息通道、愿意折腾命令行。这对开发者来说是日常操作，但对更多想用 AI Computer 的人来说，这就是一堵墙。
Mule Computer 的方案：云端现成的环境，打开就用
Mule Computer 给每个用户提供了一台云端的 AI Computer，环境预配好、工具链就绪、开箱即用：
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不需要本地硬件： 你的主力设备可以是 iPad、轻薄本、甚至手机，所有计算都跑在云端，不占你的本地资源。
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不需要搭环境： 不用装 Node.js，不用配 Gateway，不用折腾命令行，注册后直接开始使用。
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弹性资源： 任务重的时候可以升配获取更多算力，任务轻的时候降配省钱，不用为了偶尔的重活儿买一台高配电脑。
简单来说：OpenClaw 给你的是零件和图纸，Mule Computer 给你的是一台组装好、调试好、随时能开的电脑。
二、持续稳定：不用操心版本更新
痛点：跟还是不跟，这是个问题
OpenClaw 社区每天都有大量代码提交，上千名贡献者在并行开发各种新功能。这种活力是好事，但对用户来说也意味着版本极不稳定：
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跟踪最新版本： 可能遇到「昨天还好好的功能，今天更新后突然坏了」。
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锁定旧版本不动： 又会错过重要的 bug 修复和改进。
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出了问题自己排查： 没有技术背景的话，基本无从下手。
Mule Computer 的方案：我们替你做版本管理
我们的工程团队持续跟踪 OpenClaw 上游的每一次变更，经过内部的回归测试和兼容性验证后，才将经过确认的改进合入产品版本：
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选择性合入： 新功能不会盲目引入，只合入经过充分验证、确认稳定的部分。
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回归保护： 你正在用的功能不会因为一次更新而意外坏掉。
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持续改进： 锁定不等于停滞，有价值的上游优化我们会持续吸收。
OpenClaw 社区负责探索和创新，Mule Computer 负责把创新成果变成你可以安心使用的稳定体验。你只管用，版本的事我们操心。
三、更聪明的 Agent：复杂任务也能搞定
痛点：简单任务还行，稍微复杂就跑飞
这是很多用户反馈最集中的问题。让 Agent 做单个简单操作，比如写一段代码、查一个信息，体验不错。但现实中的任务往往是复杂的：改完代码要改配置，改完配置要改测试，中间还可能出错需要回退。原生 OpenClaw 的 Agent 在面对这类多步任务时，容易在多个文件之间反复横跳，或者中间出错后直接卡死。
Mule Computer 的方案：系统性优化 Agent 的执行能力
我们基于 MuleRun General Agent 平台的实战经验，对 Agent 的执行引擎做了系统性的改造：
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更合理的任务拆解。 Agent 不再把大任务当作一个整体蛮力推进，而是拆成合理的步骤逐步完成，中间状态可追踪。
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更强的容错能力。 一个步骤出错不会导致整个任务崩溃。我们引入了智能重试、fallback 路径和关键节点的状态保存，Agent 可以从出错的地方恢复继续，而不是全部推倒重来。
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更省的资源消耗。 通过上下文管理和信息压缩，控制每一轮交互的 Token 消耗，既省钱，也让 Agent 的决策更精准。信息少而精，比信息多而杂效果好得多。
举个例子：让 Agent 做一个涉及代码、配置文件和测试用例的修改任务。直接用 OpenClaw，Agent 很容易改了代码忘了改测试，或者来回跳直到超时。用 Mule Computer，Agent 可以按顺序逐步完成，出了问题还能从断点恢复。同样的任务，完成率更高，花费更少。
四、安全保障：你的数据和隐私有人守护
痛点：Agent 在你的电脑上干了什么，你知道吗？
这是一个很多人没意识到、但其实非常重要的问题。
OpenClaw 的 Agent 运行在你的本地设备上，可以执行系统命令、读写文件、发起网络请求。AI 的行为不可完全预测，你让它完成一个任务，但你不知道它在执行过程中到底做了什么。它可能下载了不明来源的脚本并执行，可能把你的文件内容发送到了外部地址。我们自己在测试中就遇到过 Agent 自作主张下载外部脚本的情况。
对于技术用户来说，可以通过配置和监控来控制风险。但对于普通用户，这个风险基本处于「不知道，也管不了」的状态。
Mule Computer 的方案：默认安全，开箱即用
我们团队中有多名资深安全背景的成员，从产品设计的第一天就把安全作为核心约束。我们的目标是：用户什么都不用配，环境就已经是安全的。
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安全基线默认开启： 多项安全加固措施开箱即用，你不需要知道什么是沙箱、什么是 seccomp。
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Agent 行为受限： Agent 不能随意访问系统关键目录或执行高危操作，权限边界清晰。
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网络访问可控： 默认阻断不必要的外部网络访问，防止数据被未授权发送到外部。
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完整的操作日志： Agent 执行了什么命令、读写了哪些文件、发起了哪些网络请求，全部有记录，随时可以回溯查看。
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数据定期备份： 即使出现意外，你的数据也不会丢失，可以快速找回。
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模型层防护： 针对 prompt injection 等攻击做了专项防护，Agent 不会轻易被恶意输入劫持。
所以 MuleRun 不是出了事再补救，而是从一开始就帮你把风险挡在门外。
五、可靠的云端环境：你的数据不会丢
痛点：环境不稳定，数据没保障
市面上也有一些基于 OpenClaw 搭建的云端服务，但大多数在底层只是简单的容器，能跑起来，但称不上可靠。环境莫名其妙挂了，没有快速恢复手段；数据丢了，没有备份可以回滚。说是「你的云端电脑」，但用起来更像一台随时可能坏、坏了没人修的机器。
Mule Computer 的方案：像真正的电脑一样可靠
Mule Computer 背靠全球领先的云服务商，在底层提供了完整的基础设施保障：
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系统和数据分开存储： 系统出问题需要重建时，你的项目文件和数据不受影响。
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数据定期备份与回滚： 出现问题可以快速回到之前的状态，不再是「坏了就没了」。
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弹性资源配置： 需要更多算力就升配，不需要了就降配，按需使用。
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专业运维保障： 环境的健康状态有持续监控，出问题有标准化的修复流程。
你可以把 Mule Computer 当作一台真正的云端电脑：稳定、可靠、坏了能修、数据不丢。
六、Knowledge 网络：Agent 越用越聪明
前面我们聊的都是怎么让 AI Computer 用起来更顺畅：开箱即用、持续稳定、安全可靠。这些是基本功。但 Mule Computer 还有一个我们认为最有长期价值的能力：Knowledge 网络。
痛点：Agent 永远不记得你的偏好
OpenClaw 有技能（Skills）系统和 ClawHub 市场，可以扩展 Agent 的能力，这很好。但这些技能是预定义的工具，不是从你的使用经验中沉淀出来的知识。每次启动新任务，Agent 都是从零开始，不记得你的项目用了什么技术栈，不知道你的偏好和习惯，不知道上次类似的事情是怎么做的。
Mule Computer 的方案：经验可沉淀、可共享、可复用
Mule Computer 的背后是 MuleRun 的 General Agent 平台，我们在这个平台上构建了 Knowledge 体系：
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经验沉淀： 你发现某个场景下 Agent 按特定方式做效果更好，可以把它总结为一条 Knowledge。下次遇到类似情况，Agent 自动参考，而不是重新摸索。
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知识共享： 你的 Knowledge 可以分享给其他用户，你也可以用别人分享的 Knowledge，形成一个社区驱动的知识网络，大家的经验在帮所有人的 Agent 变得更聪明。
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集体智慧： 当 Agent 执行任务时，它带着你的个人知识和社区知识一起工作，表现会比一个什么都不知道的通用 Agent 好得多。
OpenClaw 的 Skills 是静态的工具，Mule Computer 的 Knowledge 是动态积累的经验。Agent 不再每次从零开始，而是越用越懂你。
七、与 MuleRun 全平台互通
最后一个我们觉得对日常使用影响特别大的点。
痛点：AI 工具之间是割裂的
目前市面上的 AI Computer 产品基本都是一个孤立的环境。你在里面做了一个项目，想让 AI 助手帮你基于项目内容写份报告，需要手动导出文件、切换工具、重新上传。工具之间的割裂让你花大量时间在搬运数据上。
Mule Computer 的方案：一个统一的 AI 工作平台
Mule Computer 从一开始就不是一个独立的产品，而是 MuleRun 平台的一部分。两套体系完全打通：
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共享存储： Computer 里生成的任何文件，MuleRun 的 General Agent 可以直接读取和处理，反过来也一样。没有导出导入，数据无缝流转。
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共享记忆与知识： 你在 Computer 里积累的项目经验，General Agent 直接可用；在对话中沉淀的偏好，Computer 里的 Agent 也能感知到。
举个例子： 你用 Mule Computer 完成了一个项目的开发，接下来想基于项目内容做一份汇报。你可以直接在 MuleRun 上说「帮我基于刚才的项目生成一份汇报」，Agent 直接访问 Computer 里的文件，结合之前的上下文，一步到位。全程不需要切换工具、上传文件、复制粘贴。
Computer 是你的 AI 开发环境，General Agent 是你的万能助手，它们共享你的所有数据和记忆，协同工作。
Mule Computer 能帮你做什么
前面我们聊了很多「怎么做到的」，现在聊聊「你能用 MuleRun 做什么」。
Mule Computer 的定位是一台 7x24 小时在线的个人 AI 电脑。它不是一个你需要主动打开才能用的工具，它一直在那里，随时待命，甚至会主动来找你。
7x24 小时在线，永不关机
你的 Mule Computer 跑在云端，不依赖你的本地设备。你的笔记本合上了、手机锁屏了、人在睡觉，它都在运行。交给它的任务不会因为你离开而中断，定时的工作到点就会自动执行。这是一台永不关机的个人电脑。
多渠道随时对话：Telegram / WhatsApp / Discord
你不需要专门打开一个网页才能和你的 AI 电脑交流。通过 Telegram、WhatsApp、Discord 等你日常使用的聊天工具，随时给它发消息、下指令、问问题。在地铁上用手机发条 Telegram 消息，它就能帮你处理事情，用法和平时发消息一样。
定时任务：每日新闻、竞品监控、市场简报自动推送
这是很多用户最喜欢的功能之一。你可以给 Mule Computer 设定定时任务，让它每天固定时间帮你做一些重复性的工作：
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每天早上推送一份行业新闻摘要
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定期监控竞品动态，发现变化自动提醒你
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每周生成一份市场简报，直接发到你的 Telegram
你定义好规则，它就默默地按时执行，结果主动推送给你。不再需要你每天手动去搜集和整理信息。
主动汇报：AI 主动找你，不是你找它
传统的 AI 助手都是「你问它才答」。Mule Computer 不一样。当它发现了值得你关注的事情，会主动通过你设定的渠道来通知你。比如你让它监控某个数据源，数据出现异常波动时，它会主动给你发一条消息，而不是等你想起来去查才发现。
从「你找 AI」变成「AI 找你」。
场景模式：选好角色，开箱即用
不同的工作场景需要不同的能力组合。Mule Computer 提供了多种预设的场景模式。你可以选择一个场景模式，Agent 就会加载对应的工具集和 Knowledge，快速进入工作状态。你也可以根据自己的需求自定义场景。
| 场景模式 | 适合谁 | 能做什么 |
|---|---|---|
| Default | 所有用户 | 日常任务、快速部署，不限方向，自由探索 |
| Investment | 投资人 / 交易者 | 追踪市场行情、分析财报数据、监控投资标的 |
| Image Creation | 设计师 / 营销人员 | 批量生成图片、设计素材创作 |
| Marketing | 市场营销人员 | 竞品分析、社媒监控、内容创作辅助 |
| Coding & Building | 开发者 | 代码开发、项目托管 |
| Research Report | 分析师 / 研究员 | 深度研究、文献检索、数据整理、报告生成 |
赛博养骡：你的专属 AI 骡子、个性化持久记忆
这是我们觉得最有趣的部分。你的 Mule Computer 不是一个冷冰冰的工具。你可以给它起一个名字，设定它的性格和沟通风格，严肃的、轻松的、毒舌的，都行。
结合前面提到的 Knowledge 网络，它还会在日常使用中持续学习你的偏好：
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你经常让它用什么格式输出内容，它会记住。
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你对某类信息的筛选标准，它会逐渐掌握。
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你的工作流程和习惯，它会主动适配。
这些不需要你手动配置，用着用着就生效了。一个月后的 Mule Computer，处理你的任务会明显更快更准。它不是每次对话都从零开始的 AI，而是一只有记忆的赛博骡子。
谁适合用 Mule Computer
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对 AI Computer 感兴趣，但不想折腾环境的用户： 如果你被 OpenClaw 的能力吸引，但搭环境和维护让你望而却步，Mule Computer 可以让你跳过所有基础设施的工作，直接开始使用。
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没有稳定硬件资源的用户： 如果你没有一台高性能的电脑可以专门跑 AI Agent，云端的 Mule Computer 是一个更现实的选择。
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希望 AI 助手能越用越懂你的用户： 如果你不想每次都从头教 Agent 你的偏好和习惯，Knowledge 网络可以让它持续进化。
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需要一体化 AI 工作流的用户： 如果你的日常不只是写代码，还涉及文档、数据分析等多种场景，MuleRun Agent 与 Computer 的互通可以让你在一个平台上完成所有事情。
试试 Mule Computer！
OpenClaw 开创了一个激动人心的方向，让每个人都能拥有自己的 AI Agent。30 万颗 GitHub 星标证明了社区对这个方向的认可，我们团队也是这个社区的一部分。
但「每个人都能拥有」和「每个人都能用好」之间，还有一段距离。搭环境、买服务器、跟版本、做运维、管安全，这些事情挡在了很多人和 AI Computer 之间。
Mule Computer 做的就是消除这段距离：你不需要懂技术、不需要买硬件、不需要操心维护。打开就能用，用了就稳定，数据有保障。
如果你也想要一台 7x24 在线、越用越懂你的个人 AI 电脑，欢迎来试试 Mule Computer！