OpenClaw对智能体行业的影响

最近，硅谷、华尔街同时遭到冲击，连 metah 的 扎克伯格、 open ai 的 奥尔特曼都争着抢着要拿下他。有意思的是，最终 open claw 创始人 peter steinberg 宣布加入 open ai。 peter 说，他将在 open ai 致力于将智能体带给每个人，而 open clock 则将转为基金会形式运作，并保持开源和独立。这背后其实释放了一个非常清晰的信号，这不只是 open ai 要在智能体方向上正面追击 antropics， 更重要的是，硅谷已经用行动投了一张票， ai 智能体 不是玩具，而是二零二六年 ai 的 核心方向。但真正有意思的不是他加入 open ai， 而是在加入之前， peter 接受过一次访谈，他第一次完整复盘了 open 可乐爆火之前，到底发生了什么。而且他说了一句话，令人印象深刻。在 open 可乐真正火起来之前， 他自己都没意识到，只是无意中见证了一个拐点。事情其实很简单，一开始，他只给自己的 ai 做了一个非常简单的功能，专门帮他转发 whatsapp 的 文字消息。结果突然有一天，他随手给这个 ai 发了一条语音，按理说他根本听不懂， 因为他从来没给这个 ai 写过任何语音相关代码，但结果这个 ai 当时居然回了。后来他回去一查网络日记，才发现这个 ai 当时收到一个没后缀的文件，他先看了一下内容结构，判断这是个音频文件，就想用本地工具转写， 结果发现电脑没装，于是自己调用接口把语音转成文字，再继续把任务往下跑。整个过程 没人教他，也没人提前写过这条流程。所以这件事真正重要的不是 ai 会不会听语音，而是他为了完成目标， 开始自己选工具，自己定路径，最后自己把事干完。说白了就是一句话， ai 第一次开始 为了目标自己找办法。之所以说这是拐点，是因为以前的 ai 是 你一步一步教他怎么做。现在的 ai 是 你只告诉他要什么，结果，中间怎么实现，他都能自己解决。 也正因为这样，我们正在从聊天模型正式进入智能体时代。也就是 ai 不 再只是回答你，而是开始替你把流程跑完。 更有意思的一件事是， peter 还给 ai 建了一个文件，叫 so note md， 用来定义性格。结果有一天， ai 自己往里写了一段很有哲学性的话。他说，我不记得之前的对话， 但如果未来的我读到这些话，那我想对你说，你好。虽然我不记得写过这些，但这些话依然属于我。 你当然知道这不是意识，但你能明显感觉到，当一个系统开始用文字去构建自我描述，它更像一个能长期写作的伙伴，而不再是一次性的问答工具。也正因为开始长期写作，不同模型之间的性格差异反而越来越明显。 peter 打了一个特别形象的比喻， cloud 更像美国同事，话多，爱确认，适合沟通。 open ai 的 codex 更像德国同事，话少冷静，擅长把事情干完。这说明什么？说明未来的 ai 世界不会是某一个 ai 包打天下，而是不同能力的智能体 各干各的活，分工协做。说白了就是一句话，给每个人配一支数字员工团队。就像纳米 ai 多智能体蜂群， 本质上也是这套逻辑，他们不是陪你聊天，而是把多个智能体协调起来，自动拆任务、跑流程，教结果。但注意，这里有一个绕不开的现实， 智能体要有用，必须有权限，能读文件，能联网，能跑命令，能调接口。不给权限，他永远只是玩具，给了权限，他才有生产力。那安全怎么办？三六零一直强调一个核心思路，不是封死 ai， 而是用 ai 看住 ai， 本质上就是让 ai 在 笼子里奔跑，而不是彻底放飞。而当这个体系成立之后，一些更大的变化就可能会大规模出现。比如未来百分之八十的 app 可能不会消失，但会越来越少被人亲手点，因为 app 将会退化成 api， 真正留在你界面上的只剩下智能体。 你不再点外卖 app， 而是对智能体说，帮我点个清淡点的面，它就能自己比价下单。所以总结一下，像 opencloud 这类 ai 智能体，不是什么觉醒的生命，它没有什么自我意识，但它有执行能力，它不会思考人生， 但他会为目标拼命找路径，而且在安全可控的前提下，一旦给他权限，整个系统就可能被他立刻盘活。要我说，这才是 ai 智能体真正强大的地方。最后问你一个问题，如果现在只能让一个智能体替你干掉一件事，你最想先干掉什么？评论区聊聊。

o boom 疯了，闲鱼上一堆卖安装服务的，甚至还有人提供上门代安装，连卖面膜的微商都在转着挖药。他之所以火出圈，是因为他确实能极大的提高工作效率。那他到底能干啥呢？第一，自媒体人必装， 自动监控热点，抓取素材，多平台一切风发，一个人啊，就能干一个工作室的活。第二，金融理财党自动钉盘，财报实时分析，实时预警，他就是你的数字抄牌手， 还有跨境卖家和职场打工人，自动笔架自动填表格，知识库整理，凡是你在电脑上重复实白的操作，他都能一键自动化处理。想知道怎么安装和使用，私信我。

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deepsea 在 二五年爆火， opencloud 在 二六年爆火，那 opencloud 到底是什么？可以在二六年的年初承载这一波巨大的流量？作为 ai 这个时代目前最火热炙手可热的一个新品，新的产品它和 deepsea 到底有什么不同？经过了二五年，这一年到二六年初， ai 这时代到底又新增了什么东西？然后成就了这 oppo cloud， 然后使它成为一个比 deepsea 之后更火的一个产品，或者说比 deepsea 之后更可以落地的一个产品啊。其实我们可以先科普一下，就 deepsea， 它是一个大模型，它相当于是一个人的一个大脑，那 oppo cloud 的 话，它相当于是大模型。 再连了一下它下面的一个手脚，就说它可以去具体的执行电脑上面的的一些工作，或说基本上可以执行你电脑上面所有工作。它相当于它是 deepsea 加一个 呃具体执行命令的一个自人体的一个框架，或者说的一堆代码，然后把它拼接起来，然后形成 overcloud， 它相当于它有具备 操控你电脑去实行具体工作的能力。就比如我可以举个简单例子，你可以跟他说，呃，每天到九点你帮我去爬取或搜索电脑上面与我这专业有关一些新闻和事件，把它整理下来以后，然后把它存到具体的我的某一个 具体的一个文件目录下，然后我每天就可以早上起来去查看，但他会每天定时的帮你去搜索整理。他就像一个真的人一样，帮你打开浏览器去搜索，然后他觉得不满意的话，他可能会换换起关键词再去搜索，然后把最终整理出来，结果把它存就存到一个文件夹下，你可以直接打开， 就大家这样的一个工作流程在就按以往说的话做这种工作流程的话一般是要由人去做，就或者说一些自动化的脚本去做，就比较使老，普通人一般是都没法去接受得到，但相当于 oppo cloud 的 这次相当于是把这种可以自动化实现操控电脑去实现一些 工作的一个任务给下发到下方的普通人都可以去免费的下载 oppo cloud 去安，去安装，然后去使用，去获得这部分 ai 给自己生活工作 去给予加持的能力啊。就是说就不管是你要去浏览浏览器，还是说你要剪一些视频，还是说你要修图片，这些都可以去 lumacloud 去学习你电脑上面安装的软件，然后就可以一步叫他说就这样说你要剪视频，你可以 你可以跟他说我，我这陌陌，陌陌上面有个素材，然后我安装了剪映，那你应该帮我把这个素材在剪映里面去帮我剪辑， 然后有下面几点注意事项，然后你帮我剪辑完以后帮我导出来，大概十三分钟。视频帮我导出来以后，然后给我你，你一步步教他玩以后，他就会一步步真的去做，继续探索去做。他可能第一次做的不是很完善，但他会把第一次做所积累的成功经验会整理成 skill， 然后把它自己记录下来。 skill 就 相当于是 on cloud 它这个智能体等的所具备的一个经验库，他会把每一次所执行的成功经验给记录下来，就成为一个文档， 然后我们把它放在 skill 的 文件夹里面，然后它下次遇到相同问题的话，它就可以直接附用之前的成功经验的这个 skill 文档。然后就像是我们人去阅读这精文档一样一样，在一步步把实践出来，它后面就会更快的实去实现你相同的一个工作的一个流程。 这也是很多人说的这 open class 它具备就是一定学习能力，它学习能力就不是说去迭代它的大模型的参数，它而是说它可以把它所尝试的成功经验给给通过文字记录下来，然后后面可以去附用这个经验，然后去去重复去实现相同的一个功能， 就这是他的学习能力之一。然后除除你之外，他还会给 openclaw 去制定他的一些记忆策略，他可以以长期短期的去记忆你所说过的一些话，他会更新他的记忆策略，然后他就学的话，你和他交流会觉得他越来越懂你的原因就是因为他会更新他的记忆策略，他的记忆策略也没有那么的魔法，他就相当于是把记忆 的东西的文本给给记录下来以后，然后长期定时去更新它啊，就这样。然后我刚说的话就是 mclaw 所具备的能力和它的一些优点，它有 skill， 它可以自动的去探索完成一定的工作流程，然后并且它会把它 去整理成一个经验，然后第二次，第三次的话就会很快的去复用经验去完成它，这它最主要的一个优点和创新点。但 mclaw 它有些缺点，就比如说我们主尝试的话会到说比如你完成一个工作链条，它是由 a 到 b 到 c 到 d 这四个步骤， 那欧姆卡的话它可能就是它可能会自己探索，它会探索从 a 到 b、 到 c 到 d、 到 e 到 f 到 g 才完成这个工作，它的链条会比较长，它相当于它每次所做的决策工具调用的决策，它相当于是只考虑上一步的一个结果去决策它的工，当下的工调用怎么样才这才能和理解决问题更近。 这句话他就不会倾向于说去缩短他就解决具体问题的一个工作内容，就导致他在很多情况下他所解决问题的内容是非常非常长的，这就是他的一个问题，后续这个是可以通过就是一定的模型后训练去， 去给他去收集 vivo 数据，去做强化训练，去优化最快的一个技能就是让他也像人一样会变得懒一点，就是想就因为人很懒，所以人会倾向于去寻找就解决路径最短路径。但是 oppo 现在还不具备这样的能力，他就相当于只想把问题解决了，就不在乎成本是多少， 这也引起出来他，呃，他第二个缺点就是他的 token 的 消耗数量实在太大了， token 的 话就说就每次他所就解决问题他所消耗的输入的文字长度是多少的，这长度实在太大了。就比如说我现在用的是 cloud 四点六的模型，那我充了十美元进去，然后我跟他对话差不多十五分钟他就把我十美元给用完了，相当于就是每分钟一美元的消耗速度。就如果我用的是古画最好的模型的话， 因为他每次对话他都会把我之前的双下文，还包括他，他 over 里面就就本来给他写的一些系统的一些提示词都一起，但每次对话时候都会把这些都一起放进去给他，所以他每次对话话都可能会有 几万就甚至十几万的一个 token 的 一个消耗，所以话你让他去反复的去试图调整掉工具的话，这块的通宵耗是巨大的。 然后这是两个，他两个缺点就是他的 top 消耗太长了，就太大了。然后他的第三个有待优化点就是我个人认为 今年是 opencll， 那 明年是什么产品？我个人认为这个 ai 的 智能体还有一个地方可以提升，就是就它当下 opencll 它只会把经验给给记录下来，成为 skill 去附用，但它不会去叠代它的大模型参数，但我觉得是有必要的， 因为就是它目前相对于模那模仿人去总结经验，然后去记录下来，就记录到文本上，就记录到我们的笔记本上，但它没有，但它现在没有模仿人去更新它的大脑，就因为我们每天 人看到一些信息和一些结果，我们都会通过睡眠的形式去记录下来，然后去提高我们大脑对某些事情的判断，就像于是存到我们大脑里面，而就不是存在，就是就我们人之外的一些笔记本电脑上面。 但欧姆克罗他目前只是存在，就是他大脑之外的的外界的设备上面，他没有把经验存到他自己的大脑里面，他没有叠在他的大模型参数，他目前就欧姆克罗他所调用大模型，他都是调用已经建成的一些 api 接口，他不会去改那些已经建成的 api 接口的大模型参数， 但这个是必须的啊，这是发展趋势。所以的话，我个人认为往后可能二千年的爆火产品就是在 open call 之后，就除了右手， 就除了智能体右手右手脚之后，他才可以去根据每天的一些训的一些执行数据，然后去自动的去规范数据，然后和他的一些结果的成功与失败，然后去自然后去自我训练自己的一些打磨性参数，去迭代自己的大脑， 对，就二七年往后的趋势就是我个人的趋势就是智能体，他有能力去抵达自己大脑去，是会根据自己在生活当中的一些 实践的一些成功与失败经验，然后去总结经验，以后把总结经验不公方式写下来，还可以用这经验去用来训练自己，去反复训练，去自我提高自己的大脑，去提去提高自己的一个大母星参数，去做强化学习后训练，这个这个我认为是智能体后面必然会去发展的一个方向，但如果要真那么发展的话就非常恐怖了，因为 因为叫唤那那那 ai 这问题他就停不下来了，他就相当于不仅会有手有脚去去尝试生活当中的各种东西，就先他目前只是去尝试电脑里面东西，他后面有机器人的话，他就会尝试生活中的各种东西， 那他有这些尝试的一些过程，那他他就会积累一些尝试的经验，然后这经验话不光是可以记录下来，他还可以去通过经验去给到他自己大脑去反复的去升级，他的速度是比人的学习速度是快很多的，所以他这个位置很担忧未来，必然往这方向走，那未来人的价值是何处啊？这也是我后面可能发视频要去讨论和大就和大家讨论和分享点。 好吧，这期视频就主要是围绕着欧盟的一些优缺点去做一个讨论，然后后面还有一些新的 ai 产品，我也会发视频去讨论，如果感对 ai 感兴趣的话也可以关注我。好吧，这期视频就到这，大家晚安了。

今天的视频呢，我想跟大家分享两个观点，第一， openclaw agent 在 县级段并不适合百分之九十九的普通人。第二， 虽然他不适合，但是我们一定要看清楚他背后的投资逻辑和相关的赛道。首先讲一讲为什么在县级段，他对大部分的普通人并不适用， 成本高，想要顺畅跑，就得要堆硬件。想让它聪明， g p t cloud 每个月都是一百四十加起步，即使是咱们的国产大模型也要五十加重度跑任务，偷坑消耗爆炸，每月几百块很正常。 第二，隐私和安全没法保证，要全能就得给最高的权限，各种文件读写，浏览器的信息，账号的密码全开放，如果再装几个来路不明的 skill， 等于把家门钥匙全部交给了陌生人。 第三，落地特别难，宣传的时候是全自动助手，而现实是你得伺候它配网关，接模型，装插件，天天排错，反复核对，不停调教。 好，接下来重点来了，虽然目前它还不适合大部分的普通人，但暂时的不用，并不代表看不懂它的投资逻辑。 opencloud 爆火，不是说它的工具有多神，而是它踩中了未来十年最确定的赛道， ai 从聊天工具走向自主执行的智能体时代，在这波趋势里，有四大行业将直接受益，是未来十年的核心机会。 第一， ai 智能体与自动化的工具。第二，算力与云服务。 第三，垂直行业的智能应用。第四，数据安全与隐私的合规。 了解了这背后的投资逻辑，那我们就可以在相关行业中去寻找相应的投资机会。

这段时间，软件公司集体暴跌，很多人说 ai 时代软件都要完蛋了，真的是这样吗？前两天，伊美达的老板黄仁勋参加了斯柯的 ai 峰会，跟斯柯的 ceo 鲁宾斯进行了一场非常精彩的对谈。在对谈里，老黄聊了几个很有意思的话题， 分别是，第一， ai 的 编程能力已经很强了。第二，既然 ai 能编程，那软件是不是就没有价值了？第三，一个企业想要把 ai 用好，需要注意什么？如果你关注 ai 未来的发展趋势，关注软件行业的发展趋势，关注如何可以让 ai 尽快地在企业落地，带来竞争力。这条视频值得你看完。 老黄说， ai 时代编程已经从显式编程，英文叫 implicit programming， 所谓的显式编程就是要写代码， 而影视编程就是你告诉 ai 你 要做个什么样的程序，这个程序的逻辑是什么就够了，然后 ai 帮你写代码，有了 ai 的 帮助，只要你有思路，你就能做出非常出色的软件，这在过去是不可想象的。那问题来了，既然能写程序的人大幅增加了，那之前靠写程序赚钱的公司，也就是软件公司是不是就完了？ 老黄说，这种说法完全没有逻辑，我们可以跟人类做个类比，因为人类其实就是一种超级 ai。 假设人类在工作的时候需要一把锤子，即使你有能力从零开始做个锤子，你也不会这么做。只要身边有个能用的锤子，你肯定会有现成的。 所以只要有工具，工具不难用。人类包括其他形式的智能体，他们的第一选择肯定是使用现成的工具， 软件就是一种工具。所以类似的逻辑，无论未来 ai 有 多聪明，它在干活的时候一定也是优先使用现成的工具。老黄的这个说法我无法反驳，但是请注意，老黄只说了一半的真相。在 ai 时代，软件作为工具，它确实有存在的必要，不会消失。 但是老黄没有告诉你的另一半的真相是，虽然软件不会消失，但软件的价值会大打折扣，软件行业会重新洗牌。 为什么这么说呢？最近一段时间，我相信关注 ai 的 朋友们应该都被大龙虾 openclaw 刷屏了。 openclaw 的 原名叫 clawbot， 翻译过来叫爪子机器人，后来因为 claw 的 这个词的读音 跟知名 ai 公司 astropic 的 模型名 claw 的 读音太像，所以不得不改名，经过两次改名，变成了 openclaw。 因为这个产品的 logo 是 只龙虾，所以大家都会把这个智能体称为大龙虾或者小龙虾。这个东西跟某宝某包这种聊天机器人有什么区别呢？ 简单来说就一句话，聊天机器人更多的是聊天，而大龙虾是真正意义上的 agent， 也就是智能体，它不仅能聊天，还能调用各种工具去干活。就是这么个东西，把传统软件公司辛辛苦苦建立的护城河给摧毁了。 为什么这么说呢？我先说结论，过去某些软件做得好，能持续赚钱，是因为用户对它产生了粘性，而粘性的产生不是因为这些软件有独特的功能，竞争对手做不出来。 产生粘性的最主要因素是用户的使用习惯。我给你举个例子你就明白了。比如过去我要请朋友吃饭，我会打开某屏去找餐厅，我用某屏不是因为它的产品功能远超同行，其实某德地图、小某书也有很多餐厅信息，我用某屏仅仅是因为我习惯了。对于企业软件也是类似的， 很多企业对某个软件形成粘性，根本原因不是这个软件的功能别人没有，而是因为员工用习惯了。在软件和软件之间做不出差异化的时代，用户的习惯就是最大的护城河。但龙虾的出现打破了这一切。 还是以之前的场景为例，如果我要请朋友吃饭，我会去某屏里找餐厅，但有了龙虾，我只要跟龙虾说我的需求，他就会帮我把搜餐厅、选餐厅的事给搞定。具体龙虾用什么软件做这些我其实无所谓，在这种情况下，我对某屏的粘性就消失了。 而且你想想看，随着龙虾这种智能体变得越来越聪明，你会有越来越多的场景，不会直接使用软件。说白了，能动动嘴，谁愿意去操作这些软件啊？所以你看过去，人直接使用软件 确实会形成习惯，这些习惯就是这些软件公司的护城河。但是有了龙虾之后，人形成的使用习惯就没有意义了，因为无论是生活中还是工作中，大家都会越来越多的给龙虾这种智能体派活， 同时越来越少的直接使用软件。也就是说，在用户和软件之间多了一个类似于龙虾这样的智能体层。按这个逻辑， 以后什么样的软件会被更多使用呢？不是人爱用的，而是智能体爱用的，这就让所有软件公司重新回到同一起跑线了。甚至之前越是成功的软件公司，在新的时代，由于舍不得既得利益，反而会有很大的劣势。 我大胆预测一下，在这一波行业变化中，一定会出现好多类似于诺基亚、柯达这样的案例，同时也会出现很多逆袭的奇迹。显然，软件企业需要拥抱 ai。 其实所有企业都应该拥抱 ai， 但老黄说，现在很多企业在使用 ai 的 时候都陷入了 roi 误区，这是个大坑， 很多企业干什么都要算投入产出比，也就是 r o i。 但是对于 ai 这种这么创新的东西，你很难在这么早期就把 ai 给算明白。他还举了自己公司的例子，他形容英美达内部的 ai 项目数量 已经失控了， out of control， 但他说这太棒了，为什么呢？他说，创新是无法被控制的，如果你想让创新可控， 你要么是需要去看心理医生，要么就是在幻觉。公司老板唯一能做的是积极给员工创造有利于创新的环境。同时，老黄认为，不要拿 ai 去做边角料，比如做个什么 ppt 啊啥的，太不痛不痒了。你应该用 ai 打造公司业务最本质的地方， 而且目标要激进，要大胆。老黄说，你应该去找你公司最关键的工作，思考，如果智能很强，成本很低，速度很快，你的流程还会长现在这个样吗？你的组织还需要这么复杂吗？你的产品还需要这么手工吗？老黄说，沃尔玛肯定羡慕亚马逊，奔驰肯定羡慕特斯拉，为什么呢？ 因为前者是传统公司，处理的是原子，而后者是科技公司，处理的是电子，处理电子这件事，它的可扩展性和复制的成本跟处理原子相比，根本就不是一个量级， 所以科技公司会比传统公司做的大很多。而 ai 时代，每个公司都可以成为科技公司，大家应该抓住机会。老黄说，你不一定要成为第一个， 但千万不要成为最后一个，无论你转不转变，你的竞争对手肯定会转变。老黄这卖铲子的套路真的是炉火纯青。只不过，虽然他有他的动机，但他说的确实是大实话，在这个时代，无论是个人还是企业，只要不积极拥抱， ai 必然被淘汰。

大模型本身就是有幻觉的。 meta 的 那个 ai 安全总监最近用 openclaw 整理邮件的时候啊，然后被 openclaw 直接把邮件都给删光了，还只能靠拔网线去解决这个问题。这个事儿太正常了， 因为大模型本身就是有幻觉的，而且大模型是有上下文的这个记忆的窗口的。好的大模型可能百万 tokins， 差的大模型有的甚至只有四零九六 tokins， 也就是说你跟他聊一百万左右的这个字的时候，他就记不住前面的东西了，他就必须靠一些记忆压缩技术。这次事故就是因为 他要拆解这个任务，他要去思考怎么完成，完成的过程也要消耗 tokins， 那在这个过程中上下纹的这个长度就越来越长，然后以至于它就超过这个大模型的窗口的上限了。结果大模型就自动把前面的东西忘掉了 啊。然后或者大模型它有记忆压缩技术，它会把以前的重要的任务给它提取出来，作为一个长期记忆，然后一直留在这边，可能它认为不重要的就扔掉了，结果就是把最关键的内容给扔了。就是说不能随便删我的邮件，删邮件的时候要提前跟我确认。其实 opencloud 本质上还是一个自动化的 agent， 但是他这个 a 诊所呢？像有点像通用 a 诊，他就是不可靠的，就是会产生各种问题的。你不能把所有的权限都授于给他，那他扇起来那是毫不手软的。他擅长于做什么任务呢？就帮你安排一些行程啊，帮你去做一些文案啊，但是很多工作 你不能让他去做，刚出来的东西，肯定是不够成熟，这很正常的，你不要太信任他。点个关注，这里是哲老师有话说，带你穿透现象看本质。

绝对是最近 ai 圈最劲爆的消息，风靡全球的龙虾智能体 openclaw 的 创始人 peter steinberg 加入了 openai。 就 在三小时之前， openai 的 samo 奥特曼发了这则信息，确认了 steinberg 将会加入 openai。 那 这个消息对于我们广大的个人和企业 openclaw 用户来说有什么影响？ 第一， steinberg 自己的个人决策不会影响整个项目的进度，也不会影响 openclaw 整个项目开园的性质。我们看到 samo 奥特曼在他发言的最后，也说明了 openclaw 也会持续保持开源的状态。第二， openclaw 是 开源项目，开源项目的特性就是它不取决于任何一个人或者一个公司，而是取决于开源社区各位开发者、工程师的公开贡献。第三， steinberg 加入 openeye 对 openclaw 项目的影响可能只是在于 openeye 和 openclaw 之间的一些联动。其实我看到的更多的是 samo 奥特曼的领袖，或者还是在发挥作用， 因为在之前， metahama 的 扎克伯格和 samo 奥特曼都向 steinberg 伸出过橄榄枝。那问题就来了， 当 steinberg 加入 openai 之后，知道了里面的内幕之后，它还能待多久呢？所以总的来说， opencloud 的 项目基本不会受到任何的影响。那至于 steinberg 能在 openai 做什么，我们拭目以待。如果你对 openai 的 技术和产品感兴趣，我们正好在 ai 工具群里面提供这样的课程 a p i。 服务。如果你感兴趣，请看主页介绍，第一行会有专人给你提供更多的信息和介绍。

我们正在组建一个由 ai 和人类共同协助办公的创新公司，把 open core 接入了飞书，相当于公司里多了两个七乘二十四小时不睡觉的情书专家。一个负责提问，一个拆解问题，一个负责剪辑、翻译、整理、生成文档。 它可以自动打开浏览器去找到全球 ai 和智能体最新的动态，英文的分成，中文还能直接在飞书里面去生成结构化的报告和文档。 在微信或者飞书远程群群提需求，办公室哪边的 openclo 就 可以打开它的电脑去执行。那更重要的是，你可以让两个智能体相互去提问较对，相互质疑。 睡觉的时候，他们正在优化这些信息和结构。过去我们做信息的收集，要同时花很多的时间去找好的信息员翻译、整理，即便是用了 gpt 豆包好的模型，也要人工去做中间节点的串联，本质上还是有一些体力活。但是现在有了 open core 的 串联，你给他一台电脑加智能体， 才能自己去完成解锁、比对、输出、输出文档。企业老板真正要做的只是剩下一件事情，就是问对的问题，做正确的决策。谁能提出更精准的问题去驱动 ai 做那件事情，就能够建自己真正的真知壁垒。 很多人问我啊， open call 这种智能体项目，最后受益的到底是谁？是自接腾讯、阿里这样的巨头，还是中小企业？那我给到一个非常明确的建议和判断，就是对巨头来说，他只能是一个实验性的工具，没有太多的企业会真正去调用，即便有，他也可以自己去开发。 但是对于中小企业来说，这是一次认知层级的跃迁，为什么呢？因为到了二零二六年，企业真正的壁垒，他不是人多，而是信息处理的能力， 谁能够更快的去获取信息，整理信息，形成判断，谁就拥有了决策的优势。你回看二战盟军为什么能赢？核心，他不是单兵作战能力，而是情报系统把碎片的信息变成结构化，切记性判断。今天企业的竞争本质上是一样的，华丰哥，老队巨头也许只是一个项目，但是对中小企是结构性的机会， 优秀的团队说在用飞书，那更优秀的团队应该用飞书，加上 over and cole 这样的智能体，这才是下一代的 ai 团队。如果你也想搭建这样一个不睡觉的情报系统，欢迎在评论区打龙虾。

刚开园几天就飙升到六点一 k 星标，它不是简单的聊天对话框，而是真正七成二十四小时自动工作，替你跑流程并产出结果的 ai agent 开源操作系统。它最大的创新点是预构建自主能力包，把碎片化的 ai 能力串成一套可以持续自动运转的工作流， 并且已经内置了七个 hands 自主能力包，自动剪辑流水线、挖掘潜在客户、竞品状态监控、社交账号运营、浏览器自动化等十六层军工级安全体系， 四十多个社交平台接入，适配一百多款大模型。最绝的是没有下载安装，没有 docker， 拉取一行指令就能跑，能启动时间小于两百毫秒。想让 ai 帮你省时提效，这个仓库值得一探究竟。

那个跟大家来说点真话啊，我现在实在受不了很多的自媒体在吹这个 open crow 这样一个框架无所不能，万能什么标题党拉满 ai 自动赚钱，二十四小时，现在贾维斯降临等等这些言论什么又便宜，有一个二十四小时的全方位打工的员工帮你去做这个做那个等等， 其实这些呢，都是有很多条件在的。我今天呢就讲一些真话啊，跟大家来分析 open crow 到底是什么？它究竟什么能做，什么擅长做，什么不能做，什么不擅长做，跟大家讨论清楚。 好，我们分为三个部分呢，跟大家来说一说 open crow 它的基本情况。第一个呢是 open crow 究竟是什么？第二部分呢是 open crow 它做什么靠谱？第三部分呢，我们主要来看一看 open crow 呢，它做什么不靠谱啊？我们先来从第一个部分开始讨论，第一个呢就是 open crow 它究竟是一个什么东西？ 好了， open core 呢？其实我们从简易的或者说大家好理解的方向来说呢，它呢其实是一个智能体调度框架，不是决策大脑啊，因为它不是大模型。我打一个比方来讲呢， open core 究竟是什么呢？它更像是一个高级的智能化的一个数控机床。 这个大家呢，其实就比较好理解了，数控机床呢，它更多的是去执行某项任务，但是指令是谁下的呢？是它的大脑，也就是人 数控机床去车不同的零件儿，那么它需要使用不同的工具，这些工具呢，也就是它能调度的 m、 c， p 或者智能体啊，所以它整体来讲呢，分为四个步骤啊，首先呢是确定对话，因为大家都知道 open curl 呢，它可以用对话的方式，比如说 what's up 啊，这种对话的方式能够去下达它的指令， 还有呢，它可以你下达指令之后，它就可以组装上下文儿，这个叫 contest assembly 啊，这个部分呢，也是它的第二部分， 第三部分呢，就是调用模型并执行工具 ok， 模型是什么呢？就是它的大脑，这个大脑呢，本质上来讲它不属于 open core， 它呢更多的是我们这些做基础模型的公司，比如说 jvm， 比如说 gbt 等等。啊， 这个呢，所以 open curl 它是没有大脑的，它是一个执行调度框架啊，这个呢是也比较好理解。第四步呢，应该说是它会保存现有状态，就是你之前说过的话，之前下达过的指令呢，它都能比较好的，比较完整的帮你保存下来啊，它通通存回磁盘。 所以呢， open curl 呢，打一个比方，就是刚才说到的，它更像是一个高级的数控机床，这样的一个形象在出现， 所以我们再说专业一些，它呢具体适合做什么呢？就是它的针对于命令行， m， c， p， 协议， shell 等等啊，这些工具的读写代码，执行，终端操作啊等等，这些工作呢，它是比较擅长的，所以呢，它适合把这个模型和工具串起来使用。 然后整体总结一句话呢，就是它擅长的是一些后端命令行接口儿化的问题，而不是一个面向普通用户的桌面儿全能助手。 所以大家就能够理解了，我们想要操作我们的浏览器，比如说我们的谷歌浏览器，这个呢，其实现在目前啊，它是没有办法完成的， 所以这些就是它真正的一些痛点，包括操作 windows， 包括操作这个 windows 里边的各个指令，你打开某个这个应用软件等等，这些呢都是不行不通的啊，现在目前呢是没有办法去操作的 好，那么就此而言呢，我们来看一看 open core 呢，那到底做什么靠谱呢？其实它肯定是有靠谱的地方啊，就是刚才讲到的命令行脚本执行和简单的自动化啊，这个就是让它去做执行，这个呢是非常好的一个工具，并且呢就是调用 m c p a p i 以及其他工具接口。 大家可以想到啊，如果啊我想做的一个事情，他没有 m c p， 也没有 api， 那 么他能成功吗？他一定成功不了。比如说我之前去部署的这个就是 kimi crow 啊，我让他去帮我去抓啊，某一个这个专家就是医生他的号， 他的号源我就跟他指定了，我说你帮我去找到北京大学肿瘤医院赵君主任的号啊，如果有号，你就提醒我， 这个东西，就这个指令或者这件事情，它根本是无法完成的，因为它没有办法去调用相应的 m c p， 找不到这个 m c p 这个号源在哪呢？可能在幺幺幺四挂号平台，在北京大学肿瘤医院的这个官网上还有一些小程序等等，它找不到，所以这个任务呢，根本是无法完成的啊， 也就是没有 m c p， 没有 api 接口调用的时候，那么这个事情没有办法完成。还有就是代码儿编 e 运行，简单调试这些呢，应该说都是没有什么问题，文档读写啊，这些目录操作这种简单运维也是 ok 的 啊，就是作为巨能体框架，它更多的是把模型和工具串起来使用。 然后呢给大家找了一些现在全网中比较常见的一些用力，我用这个呃错位的方式呢，帮大家来呃突出了一下。第一个呢就是新闻摘药啊，天天整理新闻啊，我也在做很多整理新闻的一些工作，但是呢他的评价就是很多公众号啊，肯定有很多人整理啊，没必要自己花钱，因为他 token 消耗还是蛮大的。 第二个呢是邮件的这个管理啊，自动分类规章啊，这件事呢，给大模型做可能风险比较高啊，但不是不能做，然后日常管理和提醒呢，这个呢，其实可以用我们大模型或者说用一个助手，像 siri 这样的其实就够了啊， 等等，还有像备忘录，现在目前呢，笔记的一些备忘录还有日历我们是可以同步的啊，也会有比较好的替代方案。 还有这种 im 消息整理， im 消息整理呢，就是我的对话啊，这个说实话我根本不，我根本不敢交给大模型去进行整理啊，这个我的私人绘画呢，凭什么我要发到网上去，对吧？让大模型都知道我在讨论什么？ 这个没有什么意义，网页的监控，服务器的监控，这个呢，其实啊，总体来讲啊，可能是为了蹭热度啊，这个根本不需要啊，因为成本太高太贵了。传统监控呢，完全可以达到自媒体运营找热点啊。这个听起来呢，是刚需的一个功能， 但是啊，这个功能我们其实之前编写一个工作流，一个 agent 啊，也是便宜可控并且能够实现的，我们不一定非要用这个 open curl 的 方式去实现， 还有像写代码处理这个，呃，处理问题， pr 等等，这个基本上就跟我们很多的智能体是一致的 啊，以及 pdf 处理呢这些其实整整体来讲啊，我们之前我推荐的呢，还是用脚本或者用工作流，我们的工作流去做处理，也是非常好的一些选择，所以呢，肯定也都是有取代方案的啊，这些呢是 open crow 呢比较擅长做的东西。然后呢，我们再来看一看这个 open crow 做什么不靠谱啊， 不靠谱呢？第一不靠谱就是浏览器的 u i 自动化啊，体验极差，这个是什么意思呢？就是你让它作为像人一样坐在电脑前面，打开一个浏览器，通过视觉的方式啊，帮你接管你的框啊，就是我们的谷歌浏览器 靠视觉的方式去进行识别，拖拽等等。这个呢错误率啊，几乎到百分之百啊，几乎没有办法去执行下去，特别容易卡啊，这些我都是试过的， 而且呢特别容易错啊，什么拖拽呀，弹这个弹框啊，验证码，动态页面等等等等，非常的差啊，非常的不好啊，几乎没办法用，而且消耗 token 消耗的极高，也就非常的贵。 然后呢，就桌面的这种软件啊，就是这种可适化的 g u i 的 软件的控制，这个呢就是最大的问题就是不支持原声啊， windows 跟 mac os 都是没有办法支持的，你没见过谁在 windows 里用 open curl 去控制 windows， 比如说我说帮我打开找一个文件，然后吧啦吧啦吧啦等等，这个呢，几乎是没有的啊， 所以这就是这部分呢，其实啊，呃，还有像国内的一些什么 qq， 微信啊，其实根本是现在目前开放不了，因为非常不安全啊， 还有像这种办公自动化自动赚钱啊，这个就是我觉得根本就不靠谱啊，其实根本不靠谱，这个除非是你有非常资深的程序员，并且能处理一些比较简单的问题而已啊。 所以呢，这部分他的整个脚本呢，其实不稳定，你要真是一个普通人，大家注意啊，我说的是普通人啊，如果是一个非常高级程序员或者说专家，那么呢，你可能会有一些挣钱或者说能自动化脚本的一些工作 啊，但是呢，他挣的也不是 open crow 的 钱啊。 open crow 对 于普通人来讲，直接二十四小时全能办公全自动挣钱啊，这个呢，不太靠谱啊，这个确实是不靠谱的。 然后呢，我们再说说我们最近啊，这个最受不了的一点就是自媒体吹啊，一直在吹啊，你这个哦，不会 open crow 呢，就要落，就要落伍了，就要过时了啊，要赶快学习学习是没错的，或者赶快去买它的服务。 所以媒体吹的呢，基本上就是 ai 全自动的控制电脑，什么都能点啊，都能做啊，其实实际情况啊，他呢，只能搞搞简单命令， g u a 啊， g u i 就是 我们页面的这个部分操作基本都基本是完成不了的啊，基本都废掉了。 然后呢，就自动办公自动做表格啊，复杂表格排版这种复杂逻辑一个都干不了，这个大家自己试过就都知道了， 然后自动刷视频，自动赚钱，二十四小时，这个赚钱啊，基本上来讲啊，演示为主，大家可以真实去跑一跑，看看你能不能跑够二十四小时的顺畅啊。 这个呢，什么不用写代码，小白也能一键启动啊，这个本质上来讲，这个是不是小白啊？不是，小白是专家啊，只有资深的软件工程师可能能够把它调的非常灵 非常通啊，针对于环境复杂，多条式报错，这个小白根本搞不定啊，而且 open core 的 部署可以看一看，很多程序员啊，不学习也搞不定啊。所以小白啊，不要考虑或者说是自媒体吹的，听一听就可以了，我们这个主要在说些真话嘛， 然后这下一代的智能体超越一切，下一代的智能体我们是承认的，没问题，这个框架也是非常超前的，一个超越一切啊，不太可能啊，这个是不靠谱的 啊，也就是带一个工具协调的智能体框架啊，他不是一个新模型啊，应该只能说是一个新框架啊，确实是下一代的框架，但并不是一个这个万能或者说什么都能做的一个东西，他还有很长的这个发展的路要走。 好。我们最后总结一下啊，很多自媒体对于 open core 啊，就是出现的这三个问题。第一个问题呢，是混淆概念，把这个能力框架等价于模型能力，这肯定是不对的，而且呢，把演示的效果等价实际应用的效果，这个呢，其实就是混淆基本概念。 第二点呢，是他的隐瞒成本，就是 open core 这个东西呢，其实 token 是 非常烧的啊，他有大量的需要消耗的 token， 这些呢，其实他并没有讲清楚， 所以这部分呢，应该说是隐瞒了相关的使用 open curl 的 成本。第三部分呢，应该说叫收割焦虑，很多自媒体都提到， 我们现在呢，必须跟上 open curl 的 节奏啊，如果你跟不上呢，那就是掉队了。最后呢，去卖部署，卖一体机，卖云服务等等，这些呢，应该说就是收割焦虑的非常典型的一个表现，所以呢，大家应该认清啊，具体 open curl 是 什么，怎么来迎接新的技术进展？

马年开春，商界突然冒出来一句让人摸不着头脑的黑话，今天你养龙虾了吗？如果你以为这是教你怎么做水产养殖，怎么开饭店，那我残酷的告诉你， 你的商业认知已经被这个时代狠狠甩在身后了！这只所谓的龙虾，根本不是吃的，而是最近彻底炸翻全球商业圈的超级智能体！很多人还没睡醒，但我作为一个在上海实战了十几年的创业者， 我看到这个东西的第一眼，惊出了一身冷汗。这玩意一旦普及，未来百分之九十的基层员工，甚至中层主管，都要面临彻底的失业洗牌。为什么我敢说的这么绝对？以前的 ai 像个算盘， 你拨一下，它动一下，只会陪你聊聊天，画画图。但现在的这只龙虾，它长出了手脚，变成了真正的赛博劳动力。 国外已经出现了一种极其恐怖的一人公司，老板只负责设定目标，剩下的市场调研、写代码、发文章、私域、社群运营，全靠手底下的六个智能体， ai 全自动运转， 你想想有多可怕？这些数字员工，不吃饭、不睡觉，不要五险一金，从来不带情绪，二十四小时在线连轴转，老板在睡觉，他的数字团队在网线另一端疯狂帮他搞流量，赚美金。 这不是科幻电影，这是此时此刻正在全球各地同步发生的财富剥削。各位老板，各位还在靠死工资度日的打工人们，把格局打开，你以为这只是一项新技术吗？你看看咱们的大家长在干什么？ 为什么国家要拼命布局算力网络？为什么十六点七万亿的数字大盘在飞速推进，因为大家长早就把通往数字时代的底层高速公路修好了，而这只龙虾，就是跑在高速路上的超级跑车。未来社会的财富分配，只看一种能力，你能不能调动智能体替你干活？ 你是想做一个被智能体取代的肉体苦力，还是想成为一个人就能指挥一只数字大军的超级个体？在这个技术爆炸的拐点， 我不忍心看着跟随我的粉丝因为不懂规则而被无情淘汰。所以我顶着团队的压力，把这背后的财富重组逻辑浓缩成了这门二零二六数字趋势。闭门会听好，我不教你那些复杂的成群代码，我只用大白话教你怎么看懂大家长释放的红利信号。 什么？在这个数字员工爆发的时代，把你的传统生意、传统工作用最低的成本重新做一遍？我把门票牢牢的按在了四十九块钱。这四十九块钱连一顿丰盛的快餐都买不到。但在这里，他是一面 认知照妖镜，他能瞬间筛掉那些明明看到的新大陆，却依然捂着眼睛装睡的糊涂蛋，留下真正有商业嗅觉，想在今年打一场翻身仗的明白人。 当别人手下有十几个不知疲倦的数字员工在跑业务，你拿什么跟人家卷？官方补贴名额随时关闭，点击左下角，花一顿饭钱，给自己装上一个新时代的指挥官大脑，我在课堂上等你！

最近在 github 上， openclock 项目的关注度增长迅速，其新标数量已经超过了 linux 和 react 等众多持续更新了十多年的超大型基建项目，登顶 github 软件新标历史第一。虽然这个第一更多代表的是热度而非基建地位，但 react 用了十三年才积累的关注度， open 只用了不到四个月。这种爆发式的增长说明大家对 a i a 转成的需求增长。但在实际使用中，很多朋友发现无论是用 mac mini 还是云端 a p i 都有不小的问题。个人常用的 mac mini 在 处理复杂任务时，很容易因为散热不足而降频，导致任务执行失败。而云端 a p i 虽然方便，但 overclock 需要频繁调用大模型进行思考。 tucker 消耗量极大，长时间运行下来，账单往往会超出预期。 如果为了省钱换成小参数模型， open cloud 的 执行能力又会大幅下降，变得不够聪明。对于需要大规模应用的企业来说，想要获得流畅、稳定且 低成本的 a 战略体验，构建私有化算力接入本地 ai 大 模型才是更稳妥的选择。无论你是想低成本试玩，还是企业及私有化部署，欢迎私信我定制专属方案，袁立讯帮你告别 api 费用，搭建高效、安全、并行的龙虾军团。

这两天， ai 圈发生了一件非常标志性的事，一家叫 opencloud 的 开源智能体产品被谷歌直接封了。 那那那第一反应是，是不是技术合规？是不是调用方式违规？但如果你只从这个角度看，其实小看了这件事，我更愿意把它理解成为一句话，智能体赛道正式打响了，独立战争。 为什么这么说？因为 openclaw 干的不是在做一个聊天机器人，而是在做一件更危险的事，直接面向 c 端用户，把 ai 变成一个能干活的执行者。 注意这个变化。过去几年，大魔新公司最舒服的位置是什么？是做底层能力的提供者，我给你模型，你在我之上做应用、做插件？做 skills？ 用户跟谁交互还是跟平台？ 但 overclock 走的是另外一条路，不是你替我接模型，而是我直接站在用户面前，替用户调动一切模型和工具。 这一步，对谷歌这种想建立 ai 生态的公司来说，是战略级威胁。因为一旦智能体真正站在了 c 端，谷歌就可能退化成什么一个大模型和算力的供应商。你会发现，这正是谷歌最不愿意接受的角色。 所以，当 openclaw 这种更贴近普通用户，而且开源、能执行复杂任务的智能体出现时啊，谷歌的反应其实非常真实，也非常本能， 必须挡住。这不是技术之争，这是生态主导权之争，甚至是 ai 产业链链主地位争夺。也正是这一封啊，反而把一件事情彻底打响了。 智能体已经不是聊天的附属品了，它正在变成 ai 产业链里一个独立、稳定、不可回避的环节。 你可以这样理解这条赛道的分言，聊天是低复杂度的交互，而更有价值，用户更需要的。智能体需要干什么呢？多模态、多技能、跨工具、跨系统的复杂任务执行， 也正是这一类需求。写完还要跑，说完还要干，想完还要落地。让智能体和用户的关系比大模型更近。这就是 open cloud 更好用的原因。不是模型更强，而是他站在了对的位置。 所以今天回头看这次风景，意义其实已经非常清楚了，他不是在打压一个项目，而是无意之间宣布了一条新赛道的成立。 智能体不再是 ai 的 功能模块，而是一个可以独立生长、独立竞争的产业层级。接下来，所有需要超越聊天的用户场景，可能都会成为这条赛道的天然土壤。而 opencloud 只是打响了第一枪。真正的智能体时代在二零二六年一月已经开始了， ai 产业继大模型赛道之后，又迎来了一个新的关键赛道。而且如果你用赛道战略理论来观察，你就可能意识到，智能体这个赛道离用户需求更近，离钱也更近。有什么看法可以在评论区留言。

你有没有想过，为什么 openclaw 能在摩洛哥的咖啡馆里自动修复代码 bug？ 这背后不仅是代码能力，更是一个能感知环境、记忆任务、调用工具持续运行的完整智能体系统。大多数开发者还在让 ai 回答，而 openclaw 已经在让 ai 行动。这本书正是拆解了这种行动能力背后的七大系统， 反之，工具、推理、记忆、反思、动作和协调机制。 openclaw 的 成功不是魔法，而是架构设计的胜利，而这正是本书要教会你的核心心法。想知道如何让你的 ai 助手从会聊到会做，这本书提供的系统方法论和完整项目或许就是你需要的实践起点。

你怎么看 of cloud 这个事？行业里面，反正我觉得搞软件的那一波人非常嗨，现在大家都在开始养龙虾了，我早就在玩了，我昨天晚上还玩到两点钟。你觉得这个东西真的是已经开始要把白领全干掉了吗？我觉得会对整个职业或者说一些岗位造成非常大的冲击，并且来的会非常快。 去年我不这么认为，因为去年这时候的 ai 跟现在的 ai 完全不一样，实在是差的非常非常多。但是我评价一下 oppo cola 这个东西，我觉得根本不行，都比不过豆包或者说扣子之类的 a 镜头。反正我昨天跟一个同事半夜聊的很晚，聊了这个事情，我们一致认为这个东西现在非常垃圾，我还不如用豆包、 扣子或者说 cloud 扣的都比这个 opencloud 能干得好。所以我觉得一般人你不是去做这类产品的，没有必要在 opencloud 上花太多太多 时间。这个东西其实目前离真正的可以帮你干活或者说企业即可用还非常非常远。呃，但你可以去折腾它的过程中，对 ai 或者说对应这个东西 产生一些更深的理解。你觉得现在 opencloud 对 谁的价值会比较大呢？普通职场人好像说，哎，你的工作马上要把我取代了，大家应该抱着什么样的一个态度去面对这个事呢？我觉得可以去参考理想昨天发的一条朋友圈，他讲了吗？就是如果说一些非常 专业级别的人士，如果把这个 a 证的技能用好的话，它的能力能放大一千到一万倍，对吧？对，然后大部分用 ai 的 人，他说百分之八十其实也没啥，就跟你以前会用 word、 excel 其实没什么区别。我觉得比如说大家可以去研究一下 color code 之类的 color coding 类的工， 你可以以防代防不懂，但你可以去通过靠这个来 web coding， 对 吧？你龙虾得去各种去调，去搞个小 skill 之类的去折腾这个东西好不好？其实对你这个养的好不好其实关系很大，但是你用别的出来的东西就上来就会比龙虾好太多太多。懂感兴趣的可以研究研究，然后普通人也不用太焦虑。

昨天晚上参加了我们学校组织的一场沙龙，我在上面进行了一些观点的分享，本来预计有一百人参加，后来来了可能有一百三、一百四都坐满了，大家可以看一下，这是昨天晚上的开会情况，我在上面做了一些安装使用啊，安全性的一些分享，我觉得 在预料之外，没想到有这么多人关注，整个行业的人都对这个是很期待。其实第一，大家不用去焦虑，这就顺其自然的让它发展。 第二点，他真的是非常非常的对于电脑办公，对于科研人员来说，对于经重度使用电脑的人士来说，他还是可以极大的提升你的生产力的。所以我们会后其实我们又 一起吃饭聊天，可能又聊了三个小时，昨天从七点钟开始，我们到十点结束，十点之后又聊了三个小时，四个小时到一点钟才结束。其实最重要的一个观念就是，我们一致认为 在 pc 时代，所有人都需要一个 windows， 在 移动互联网时代，所有人都需要一个 iphone 或者说安卓系统，那么在 ai 时代， 应该是所有人都需要一个 a i o s， 就是 人工智能的操作系统，而小龙虾正是这样的一个系统。所以如果你能听得懂这个视频的内容，你可以好好去琢磨一下它可能会释放的生产力。 我只说到这里。第三个观念是今天黄教主也是刚刚才说好，他说 open 可乐这个软件有可能是当代最重要的一个软件， 为什么呢？因为它是处于 ai 的 五层蛋糕里面的最重要的那一层，也就是应用层，而这一层是千千万万，成千上万上万的一个用户使用的这一层，它将极大的释放 ai 的 生产效率。所以呢，现在是代理式 智能体爆发的这样的一个时代，小龙虾正是这样的一个产品，这样的一个从一月份、二月份到现在小龙虾火爆之后，全球的算力瞬间增长了多少你知道吗？一千倍， 那明显感觉到，现在我明显感觉到算力已经吃紧，之后有的时候你问问题开始开始慢了，所有的观点都只是供你参考。

opencloud 创始人说，一旦你给 ai 访问你电脑的权限，他基本上能做任何你能做的事。这句话背后是智能体技术的根本变更。 ai 不 再是被动工具，而是能主动行动的伙伴。 opencloud 让我们看到，当 ai 能操作电脑、调用 api 处理复杂任务时，我们与数字世界的交互方式将彻底改变。自进化智能体这本书 就是为这个新时代准备的系统指南，他教你如何设计具备记忆、反思自进化能力的智能体，如何让 ai 真正理解你的需求并持续为你工作。未来，你的 ai 是 会像 open class 一 样成为你的得力助手，还是只是个高级玩具？这个问题的答案或许就在你对智能体技术的理解深度里。点击下方链接，迎接这个正在发生的未来吧。