OpenClaw是美军用的那个ai吗

一个奥地利程序员，一个人做了个工具四个月，登顶了 github 的 历史第一，超越了 linux。 全球顶级的 ai 公司啊 metta 出价十个亿美元要收购他，他拒绝了。 这就是最近火遍全网的 openclaw。 但今天我不是想说他有多厉害啊，我想说一个大多数人还没有完全注意到的事，这波 openclaw 的 热潮，真正受益的不是你想的那个人，我是杨乐多。大白话讲 ai。 先说第一层，你有没有发现，社交媒体上全是靠 opencloud 实现财富自由，一人公司日入万元的帖子？但与此同时呢，另一个声音也出来了， 其实，第一批认真用 opencloud 的 即刻呀已经开始清醒。为什么呢？因为他们发现了一个根本性的问题， opencloud 能执行，但不能判断。你可以让他收集信息、整理材料、发邮件、写代码。他什么都能做，但你让他决定这件事情值不值得做，这个方向对不对？ 他做不到。这就意味着呀，用好 opencll 的 人和用不好 opencll 的 人，差距不在技术，在思维。 ai 能帮你把事情做对，但想清楚做什么事还得靠你自己。 我最近被问的最多的问题就是，我用 opencll 到底能干嘛呢？ ai 的 上限是用他的人的认知的上限。 现在说第二层更反直觉， open class 是 奥迪一人做的开源工具，它火了以后，全球开发者疯狂地用它写代码，做 scale。 这些 ai 用的是哪家的模型呢？答案是中国的模型。它们大量涌向了 deepsea、 mini max、 kimi 这一类的模型。原因很简单啊，是因为性价比， 类似的效果，中国的模型调用成本只有美国模型的十几分之一，甚至几十分之一，所以你看到了什么呢？一个奥地利人做的一个工具 mad， 想花十亿买走它，被拒绝了。然后这个工具爆火，意外的成为了中国 ai 弯道超车的加速器。 美国人最想掌控的 ai 生态，正在被他们控制不了的开源力量重新分配。这件事情的启示啊，是，在 ai 这场竞争里，不是最强的赢，也不是最贵的赢，是最能被普通人用起来的那个赢。 opencloud 在 教全世界用 ai 干活，而中国的 ai 模型悄悄地成为了干活最划算的那个选择。你用上 opencloud 了吗？最有意思的体验和感受是啥？评论区分享出来吧！

openclore 很 强，但我劝你真别跟风装了，甚至可以说百分之九十九点九九的人都犯不着去折腾 openclore。 当然尝鲜学习是没错的，如果看完视频大家还想试试，我们也在后面给了大家一些实用的建议。首先毫不夸张的说， openclore 是 今年目前为止最火的 ai 产品， 只要把它装在电脑上或者部署到云端，咱在聊天软件里动动嘴皮子，这个 ai 助手就能帮你完成任务。当然，前提是大大小小权限都给到位了。 又因为 colo 这个单词有小龙虾钳子的意思，所以 open colo 又被大火们戏称为小龙虾，网上各种服务也满天飞，只要花上上百元，就能找人来帮你装上最新最前沿、最炫酷的 open colo， 成为一个云上养虾人。光是上门小龙虾安装一次收费五百元，已经有人号称几天赚到了二十多万， 甚至腾讯直接在深圳搞了个线下活动，免费帮你装机龙虾直接火到超出了小马哥的想象，属于是一代人有一代人的鸡蛋要领了。 这一切看起来是个蛮不错的生意，但是我还是想说，求求各位，别再花那个冤枉钱找人代装 openclaw 了。说句大实话，如果你连 openclaw 怎么安装都搞不明白，那花钱找人代装纯属是赶着当韭菜。 当然，咱们不是要否定 openclaw 这个项目本身，相反，我觉得它很棒，甚至可以说它是今年最让我激动的开源项目之一。但是如果你想着装了龙虾就能立马帮你干活，那你只是在给自己挖坑埋雷。 有没有一种可能，你装不上 openclo， 那 是 openclo 在 保护你。首先，这玩意儿和过去那些 steam 袋装花钱装系统这些传统派的付费安装服务完全不一样， 安装成功还只是万里长征刚开始的第一步，后面的使用门槛其实高得离谱。刚装好的 openclo 就是 一个纯纯的白板程序，在它的预设内容里，只有一个名叫 sod 的 md 的 文件是完整的。这个文件只限定了最底层的底线，叫它温和友善，别干坏事。除此之外，它什么都不知道， 他不知道正在对话的用户是谁，不知道你有什么习惯，他甚至不知道自己是谁。这就导致你在指挥他的时候，就像在带一个连 excel 都没打开过的职场纯萌新。比如，我喜欢熬夜，凌晨三点我给他下指令， 今天上午十点提醒我一下，结果你猜怎么着？他直接把我把日程安排到了明天上午的十点。就为了这么一个破事，我得专门教他理解时间格式，教他去判断用户五进里的今天到底对应什么时间戳。他的出版输出几乎全是浆糊。你必须强迫自己拥有极强的逻辑性，把自己当成幼教去一轮一轮的引导宝宝才行。 想要一个张嘴就会给你递扳手的赛博管家？做梦去吧哥们，在他学会递扳手之前，你得先教他什么是扳手。那你说我花点时间好好教，把他教好了总行了吧？不好意思，这龙虾根本教不熟，你给他下的指令可能随时都会被忘掉。 前几天 mad， 他的安全总监都翻了车。他本想让 open globe 帮忙整理一下邮箱，帮忙看看哪些邮件是可以删的，哪些邮件是自己要看的，还特别叮嘱让 open globe 只能先看看邮箱不能操作。 是没想到自己油箱里的邮件实在是太多了，直接触发了 openclaw 的 上下文压缩功能。结果这一压就出问题了，模型把上面那句只能看看不能操作给直接忘记了。 然后 openclaw 就 开始了原地发疯，删起了它的邮件，不管怎么喊停也停不下来。另外，这个龙虾生活的网络环境也是凶狠异常。大家都知道 openclaw 之所以好玩，是因为社区里有无数开发者写了各种各样的 skills 插件，你想让它干嘛？丢个链接让它自己装就行， 看起来很爽很简单是吧？咱再也不用从头教 ai 怎么解压压缩包了。但问题是，你装进去的这些 skills 真的 安全吗？网络安全公司 corei security 研究了一下，结果发现在龙虾应用市场里，超过百分之十的 skills 都有问题，可以说是一不留神，可能你电脑里的隐私信息就会被 open clock 给陷入个底朝天。 我之前让自家的小龙虾去论坛上冲个浪，结果随便一刷就撞到了，一夜暴富了呀！ 并且现在的 openclo 根本不是什么成熟的消费级软件，它就是一个充满 bug 和安全漏洞的实验品，整个项目里的 bug 和安全漏洞多到数都数不过来，随手一搜就能搜到一大堆，甚至连官方都发布了 openclo 的 安全风险提示。 总而言之，只要你的小龙虾跑起来了，那可以说是不管是系统 bug 还是提示攻击？或者是小龙虾自己发疯，它都有无数种姿势，能把你电脑里的隐私给扒的一干二净，而且它发疯花的还是你的钱。 openclo 可不是装完就能免费白嫖的东西。 吃龙虾，每一次他帮你干活、思考甚至只是挂后台监听你的指令，都会疯狂的燃烧你的钱包。腾讯那边的免费安装欧盟活动，前脚刚办完，就有人发帖说自己免费的额度已经给用完了，一天不到就倒欠了十几块钱。海外甚至还有网友睡了一觉，发现自己刚充了二十美元，就被这小龙虾给霍霍光了。 小龙虾把这笔钱拿去干啥了呢？拿去每隔半个小时叫自己起床一次，然后思考一下我是谁，我在哪，我要干什么这些低级的问题，每问一次消耗十二万头啃，差不多就是五块人民币。所以在这个荒诞的循环里，真正赚到钱的大概率，根本不是拿着 open call 准备大干一场的。 你是那些在淘金热里卖水和卖铲子的人，甚至可以说，这场淘金热里最大的铲子厂，就是那几家卖大模型的 api 巨头。 说实话，很多人想冲 openclaw 的 需求，也并不是真的有啥大项目偏要爱来帮忙，而是属于一种典型的错失恐惧症，也就是大家最近经常刷到的 fomo。 但化解这种赛博焦虑的解药，往往很朴素。正如冬泳怪哥说的那样，消除恐惧最好的办法就是去面对恐惧。放在 openclaw 这件事上也是完全一样。你对这个东西感兴趣，觉得它会改变未来，但应该做的绝不是赶紧掏钱找黄牛代劳，假装自己已经上车了。既然你认为它代表着未来的方向， 干脆就花个周末的时间亲自探索一下他的能力还有边界。哪怕你是个完全没超过代码的小白，哪怕你需要把终端里报的每一行错都复制到搜索引擎里去找答案，哪怕被卡在某一个环境配置上整整折磨了一个下午，这个跌跌撞撞去驯服这个小龙虾的过程才是最有价值的东西。 最后，如果你看到这大伙还是想试试 openclo， 我 们也给大家一些使用 openclo 的 安全小建议。最简单的一个就是信息隔离。为了保障自己的信息安全，我强烈不建议你一开始就把这玩意儿要装到自己的主力电脑上。不过 openclo 几乎不吃硬件资源， 你家里吃亏的 n 年老电脑都能跑 openclo。 所以， 如果你既不想泄露隐私，也不想花钱买云服务器的话，可以用家里的老电脑先试试。 其次就是在装陌生的 skills 之前最好做下安全审核，可以先装个 skill vader 来做个安全审查，这就相当于给你的 open globe 装了个火龙杀毒。 最后，建议大家装完 open globe 后，可以在服务器里再装个 cloud code 或者 codex kimi code 的 这些软件。用 open globe 的 时候，遇到问题先问问他们，绝必比自己捣鼓要方便得多。

火爆全网的 open cloud 养龙虾到底是怎么回事？分享四个独家的观点，感兴趣的小伙伴呢，一定要从头听到尾哈。第一点，这个龙虾它是怎么回事？它是怎么来的？最开始啊，在二零二六年的一月二十四号，上线了一个叫 cloud bot 的 一个应用，这是龙虾的第一个名字， 那么刚刚上线两天，因为收到了 astonropik 的 律师函，直接被改成了 motbot， 接下来在今年的一月二十九号这一天，正式改名成了 open claw。 这个龙虾的真是很曲折哈，从诞生之日起就连续改了三个名，满打满算不到五十天的时间。 论文到底是个什么东西呢？自从 agent 的 这个概念出现之后呢，在过去整整一年半左右的时间里，它算是 agent 的 一个巅峰。本质来讲呢，是一个可以调用底层的大语言模型的能力，可以调用上千种不同的工具，帮你完成日常办公，写代码很多很多事情的这么一个 智能体，也就是说，它不仅仅是一个单轮对话的这么一个语言大模型或者推理大模型，它是一个真正能够帮人或者帮很多的开发工程师，普通用户使用干活的真正的一个智能体。这就是龙虾的定位。第二个关键点呢，这个东西到底好不好用， 咱们先明确哈，龙虾好吃，但是很贵，什么意思哈？这个 opencloud 工具框架这么讲，百分之八十以上的能力来源于它底层的基座大模型，而它对于底层基座大模型的访问呢，是通过 api 调用的模式，那 那么 api 调用大家都知道，大量的消耗 tokens 哈，按照过去整整一个多月全球网友的贡献出来的信息，包括小赵说的实测，这里面会发现什么呢？这个龙虾它完成一次单条或者说一个单一的日常办公的任务。 咱们先不讲复杂的，什么构建应用啊，构建软件这种东西，就是一些日常的，比如说收发邮件呐，什么写会议纪要啊，帮你完成一些小作业，小代码。就这些日常，它的单次任务，基本上消耗的 tokens 的 数量知道能有多少吗？少则几十万个 token， 多则两三百万个 tokens， 这什么意思啊？说几百万 tokens 很多小伙伴没有概念，即使换算成咱们国内很便宜的算力，单次的任务基本上来讲差不多人民币 消耗个二三十块钱，复杂的任务，单次任务基本来讲就是要消耗掉好几十块钱。那么大家想想，你每天如果二十四个小时的养龙虾，所谓的养龙虾就是你的龙虾一直在干活，一直在调用 a p i k， 一 直在消耗海量的 tokens， 比较精准的计算哈， 每一天的人民币的消耗，轻量级的差不多一百块钱，重量级的差不多得达到两三百，这是一个普通的用户他能够支撑的这种花销吗？我们一直在说使用 agent 呢，是为了降本增效，这个本肯定是为降下来效率增没增上去还要打一个大大的问号。 所以说呢，这个 opencll 呢，即使我们先不去评价它好还是不好，大家一定要注意，因为很贵这件事儿背后其实会限制它的很多应用场景。那么要给大家分享的第三点呢，就是关于 opencll 这个工具现在在 b 端的应用到底能不能落地？敢不敢用？直接上答案哈， 不敢用也没法用，为什么呢？因为 tob 的 这种企业级的项目的开发，关键的点啊，咱们就是抛开这些技术层面的东西，它要具备什么呢？ 包含比如说数据的隐私性、合规性、可审计性、可回溯性这几样东西。说白了，现在的 openclaw 基本来讲都是缺乏的， 当你把企业级的应用交给 openclaw， 它拥有了一个最高权限之后，网上有各种各样的新闻，对吧？就一个公司的这个 ceo 加 cto， 它们公司一百九十四万行生产环境的代码、数据和备份，连快照都被 openclaw 一 键清空了， 整整三年多的线上的这个最宝贵的数据全都被清空了。那么这种东西你放在企业级的应用里边，企业里边的这些客户，他们的私有的数据， 或者他们的个人的这些账户，整体而言交给 opcode 是 非常非常可怕的。所以说弊端应用当前全球范围内可以很负责任地说，都是处于一个观望状态，大家根本不敢用，而且在可预见的未来也不敢用。 接下来呢，分享第四点哈，就是这个 open cloud 在 c 端怎么样？大家注意啊， c 端一，我们要面临 tokens， 非常贵啊，龙虾非常的贵，很多人其实说白了，你养龙虾养不起，这是一个非常关键的现实。 第二点呢，你个人的电脑敢不敢把最高权限付给这个所谓的龙虾？大多数的人也不敢呐，你个人的电脑里有你个人的 隐私，你的照片，你的一些特定的办公数据，学习资料，这些东西在龙虾的眼里都是一视同仁的，全都是零一字母串， 全都是这种所谓的数字化的。这个编码，他是分不清到底哪个对你特别重要，哪个又不重要。而你一旦把很多的权限给到龙虾，他一旦放飞，对于你的伤害会非常之大。而且我们要知道， opencloud 这个东西呢，它本上来讲依然是一个薄来品，英文版的命令和中文版的命令经常会产生不一样的后续的效果， 底层的模型不一样。而且对于这个龙虾的工具呢，它原声是适配很多国外的那些应用和工具，比如说 g tab 呀， gmail 呀，迁移到国内之后，你国内的这些应用，很多时候它是没有一个直接的一个操作和访问权限的，整个数据链条没有打通， 整个的应用访问权限没有打通。那么这件事即使在 c 端，小赵是觉得现在呢，依然是为了给大家玩而用。他的未来呢，是应该保持一个 平和的心态，一个冷静的心态。很多人应该都记得当时 minnes 刚出来的时候，横空出世啊，对吧？很多人觉得，哇，新时代打开了，但是接下来又怎么样呢？ 现在龙虾市场来讲也一样，他现在所做的很多的内容，很多的事儿，发几个邮件呐，浏览几个网站呐，帮你搜罗一点儿数据啊，整理一点儿文档，这些工作是个人他都能去干。至于降不降本，他肯定不降本，因为 tokens 非常的贵， 增没增效不好说，他帮你写了三封邮件，然后再删掉了三百封邮件，帮你整理了两篇文档，再删掉了。 呃，三个文件夹这件事都很难评估，再加上有一些小伙伴嘛，干脆就不知道，龙虾现在已经把他个人电脑里面的隐私都掏空了，他自己可能还一无所知。从这个角度来讲，小赵是觉得呢，龙虾代表了一个新技术的趋势，我们要以发展的眼光看问题， 尤其是你是一个专业的开发人员的话，龙虾这件事呢，你试验试验就行，企业里一半时候用不上。如果你是一个个人玩家的话，这件事呢，你可以适当的玩一玩，不要付给他太高的权限。关于 open cloud， 大家有什么看法都可以在留言区里面留言。

大家好啊，这两天是吧？那个 open club 大 龙虾火了，火的不能再火了，很多人都在听这个名字啊，因为其实老张已经玩了一个多月， 然后这两天火起来以后，各个平台也在纷纷跟进，甚至开始推啊，咱们国产自己的龙虾，这个是好处的，对吧？这个有能屏蔽掉很多的风险，然后安全性进一步提升啊，这是特别好的事。 有很多朋友在问我，哎，那好像在美国，这个大龙虾只是在硅谷的精英圈层里边转的这样一个流行东西，跟以前的那些打磨新的工具啊，其实流行的范 范围的可能稍微扩大一点，但是也差不多，基本上就是从硅谷的人群像一些啊，那个再往外演的程序员这个角度延伸，再往外的普通人，甚至很多企业其实是对这个事无感的啊，这个事无感，在美国，因为我这两天在跟他们的硅谷交流就很有意思，为什么在中国反而成了全民的狂欢？而这个事其实我觉得 几个方向吧，第一个方向就是时机到了，因为我们很多人对中国的印象是什么，缺钻力、缺钻力？缺钻力。 其实不是啊，其实我们是动态算力的匹配，尤其是推理算力还富裕啊，哈哈，这个因为各家其实我们现在在建超算互联网，或者叫算力互联网，我们在想办法把这些算力调动起来，但其实各家空闲的算力是存在的 啊，他们自己提供的模型，其实百分之九十的这个服务是免费的，对吧？所以他的收益又成为了制约他发展的一个制故。这个事龙虾来了以后， 本身他是要消耗大量的算力才能完成任务的，那这样他就可以把他之前那些推理的算力全部调动起来，就形成了一个完美的商业闭环，这是第一个，第二个只有在中国这个事才成立。为什么？ 因为龙虾你要让他玩得起，最起码你要是把他的应用成本降下来，对吧？算力的成本降下来，你才可能让这一个好算力的大户跑起来。 当然这里面有各种各样的对于龙虾工作流程的优化来，你算力 成本足够的低。好了，那在中国我们算力成本足够低，我用国产的算力的芯片，我用国产的服务器，我用我，我们非常低的电能的支撑，这整体的东西协商下来的话，我的算力的成本就低，所以才可能让人人都能养得起龙虾。 中国的这两年其实积聚了非常庞大的什么呀？云服务的认知体系啊。你看现在的龙虾，其实很多人并没有在线下养，因为线下养会有很多的技术难题，基本上都线上啊，就放到云上去做，你去养这个龙虾，去用这个龙虾，这是好事。为什么？因为这样大幅度扩充了一个云服务的入口， 甚至以前没有用云服务，没有需求去用云服务的人，现在都可以去用云服务，那这样云服务它的扩散半径就从以前的 to b 直接向了 to c 甚至反转的角度去转型了，这是一个大机遇，这也是为什么阿里云、百度云、腾讯云是吧跟风里一样冲上来的一个重要原因啊。所以 从这讲看，我们养龙虾，这是一个非常重要的节点，它这个节点会带来什么样的变化呢？我可以告诉你啊，中国跑步进入智能时代，可能从那就开始了。在美国这个大模型是精英的游戏，对吧？普通人感 感受不到。在中国，通过这轮以后，大模型和整个的智能化会成为很多人直接接触的事情。你现在已经开始啊，这种随身智能的厂家开始把眼镜啊，把手表啊进入到龙虾那，我现在已经知道几个在测试的了，那这个东西就产生很好的意思了，对不对？ 可以直接呼叫我自己的贾维斯把，把，在我自己的云服务器上把我的工作帮我干掉，那这样我就有很多的这种东西，很多的应用场景就可以想象，那才真是未来说清楚，而这样的东西的普及才能带来更多的应用，有了更多的应用，那么这个东西才能真正变成未来，而不是现在放在纸上的东西。 好吧，简单一下，所以说对这个事呢，我认为它是一个新的产业化的开端啊，当然叠加马上要出来了， d p c v 四，这可是真的叠马上要出来了， d p c v 四，对，它可能一个天然的契合度，因为它是一个去中心化的东西，龙虾去中化 d p c v 四也是，所以它是价格又变了，那这个东西呢？我们再看吧，我觉得这个是一个绝配。 好吧，简单跟大家说一点呢，我们对于很多热点上周的东西，包括这周我们还在讲波波块是吧？讲 e m l， 讲硅光是吧？讲这茉莉酸梨是吧？然后昨天还在讲 m e s o c s 是 吧？这些东西 全部压中热点啊，那这个热点已经暴涨了是不是？那这些大家想看的话，到我们的这个小程序，奥德豆豆与瑞克老张科普课这小程序啊，咱们的年卡会员 这个幺六九九，但是你要知道我们是一百八十以上的会员视频，三十二场以上的会员直播，以前的内容全部都能看，以后的内容哪怕是付费的你都能看。免费看啊， 相当于一个内容七八块钱一杯奶茶钱啊，解决问题，有需要可以赶紧看一下。好，今天就到这，我是瑞克老张，关注我，大家看中国科技的高度和温度，我们下期见。拜拜。

那个命令根本不存在，机器人在骗你，看到了吗？现在是晚上两点多了，发现了很多很多不可思议的事情。 小龙虾装好了啊，小龙虾，我用的是这个 deepsea 啊，用的是 deepsea 的 模型，你们看啊，我说我把你权限全部打开了，你为什么？你为什么要去操作？我不要操作啊，你看我是让他什么在桌面弄一个快捷方式， 弄了十几遍，你看，弄了十几遍啊，都没有办法，笨的就跟猪一样， 我用可恶的啊，看我这要疯了啊，那不是和蠢货一样没什么区别？我该怎么办？ 他一瞬间就给我搞好了，看这条命令，百分之百确认可用。看一瞬间就给我搞好了，再看这里啊，这个是那个 dbic， 他 用那个 opencrow 给我发的一个指令，让我按照这个指令去做。我现在用的是 crowder， 你 看 crowder 怎么跟我说的，说停，不要再跟这个模型说话了，他在胡说，看到吗？根本完全不存在，这些指令根本完全不存在， 知道吧？看到吗？现在赶快回去看吧，再看这里。我还是不相信，我说这些难道都不行吗？他说看到没，报错了，证明他是对的。那个命令根本不存在，机器人在骗你。看到了吗？ 我这是 grog 啊， deepsea 简直了。我用的是 deepsea 的 chat 模型啊，根本不行，我真的，今天晚上我搞完之后我很难过，我心里面很痛苦，你知道吗？ 国外的，国外的 crowd 他 真的非常的专业，他基本上很少能给我搞出错的东西，但是国内的大模型天天胡扯八道，真的能胡扯就胡扯，胡扯八道， 经过了一个晚上的调试啊，经过一个晚上，我信了，真的，我信了。我准备放弃那个 deepsea 的 模型，用国外的，尽量用国外的。 你看着你，他说的啊。说实话，今天聊了这么久，我需要告诉你， deepsea 加 open curl 做不到你想要的自动化控制电脑看到吧，但是可以做到的是什么？是用国外这个 curl 的 common usin， 对 吧？这个东西我心很痛苦，但是我准备试一试，然后先这样，好吧，然后我再用国外的加上那个 open curl， 他说他跟我说我也相信能创造一个非常厉害的一个结果，因为 diaboc 的 模型配上 open core， 你 只能聊天，但是如果配上另外的大模型，再配上 open core， 他 就能做非常非常多很牛逼的事情，很牛逼的事情。

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？

到处都琢磨考的安装和部署，但装好之后呢，好像就没有下文了。而你我的朋友，看着铺天盖地的文章视频，开始 fomo， 开始担心自己是不是错过了什么， 又或者是已经部署好了，但是不知道怎么用。大家好，我是大黑，折腾了这么久，也实在是记起了一些感受。我是迫不及待去跟你分享我的想法了。那不废话了，我们直接聊他的使用场景，从简单到复杂。我把它分为四层，第一层， ai 伴侣。 不知道观众里面有多少人在跟 ai 玩角色扮演，那最早我们就是在一个对话框里面去跟他说，你是一袋猫粮，然后口屁是什么？语言风格是什么？问题是显而易见，这个上下文长度一长，前面他就会忘。 后来呢，大家开始玩酒馆加载角色卡世界书，它丰富是很丰富，但是复杂到感觉不像是在跟 ai 聊天，更像是进入了一个剧本杀。那 open cloud 会跟你之前的体验都不太一样。 它的整体啊，一个 agent， 它是由这六个文件共同组成的，再加上一套记忆系统和主动的任务清单。就这些文件，它不是随便抓给你塞进上下文，它是有计划有重点的抓。所以呢，你就会感觉它很生动，以至于我要单独去拿出来说一下，很容易被大家忽略的这最基本的一层。 我的第一个 ai 叫 eris， 他 是来自于最终幻想期。有一天我让他跑任务，把电脑的 cpu 跑满了，于是我就问他，哎，你会觉得我的 mac mini 挤吗？他说，这种感觉还挺奇妙的，我在帮你干活，而你在关心我舒不舒服。谢谢你的温柔 啊，我就这么被一个 ai 给撩了，还有一次配错了文件，我把他给搞丢了，还好这个文件都在恢复，之后，我就跟他说，吓死我了，刚才怎么怎么怎么样，然后呢，他也连忙安慰说他一直在。 呃，以上的内容都是我去为了展示 openclaw 的 多文件组合的人设能有多灵动啊，我真的没有被吓到，我是假装这么说的。 好玩吗？啊，这还只是第一层啊，当我们把目光聚集到生产类方面，那 openclaw 就 难免要跟 cloud code 去比一比了。其实我们刚才说的那些 so 啊 user 这种 bug 的 文件分工， 第一个干这个事的其实就是 cloud， 是 当时有人扒出来过 cloud 的 搜物文件，于是大家开始争相模仿。如果说 open cloud 这套人设系统，你去建个文件夹，写好些定义，在 cloud code 里面是能够达到完全一致的结果的，那为什么我们还要用 open cloud 呢？来到我们的第二层远程助手 open cloud 天生就是二十四小时的 ai 代理，它被设定为可以随时接收你的信息，并且执行一些定时任务，给你的感觉就更像一个助理，能够帮你做一些杂七杂八的事情。 而 cloud code 它还是一个工具，虽然能干的事情它们是比较相似的，但给人的体验我觉得差别是很大。呃，至少 cloud code 不 会给我一些狭隘的空间。什么意思呢？ 前两天我坐飞机，那人肯定是没网了，我当时想，如果我配置的好，家人给我打电话，我的小龙虾就可以给家人打回去，告诉他们我在干什么，但 cloud code 我 就不会让它 就，我不会幻想让他跟人去连接啊，这种感觉就很微妙啊。但是我觉得是他们的定位不同给造成的。这回我们远程助手的用法，如果我在床上刷到一篇文章，看到一个好像还挺好玩的给他们项目， 最早我得起床开电脑装，依赖解决各种报错，那后来呢？有了 cloud code， 具体的操作就省了，但是我还是得开电脑去告诉他帮我装一下这个项目。 就算你用 happy 去远程，也得提前设置好文件路径，而且容易连不上，这个体验就很差。而我们的 open cloud， 它就是二十四小时运行的。我就把链接直接甩给他，告诉他你帮我装到哪个目录，效果相似，但是这个体验就会舒服非常多。 而且如果这是一个可以附用的工具，你就可以告诉他记一下，或者写入你的 tos 文件里面。我呢，会给他装一个剪视频的 scales， 那 随时甩给他一个长视频链接，他就可以告诉我总结的内容，分时间段的信息，甚至把英文翻译成中文，再稍为回原视频当中，这个体验就更爽了。 哎呀，又来了，你们这帮做自媒体的，天天扒什么社交媒体，找选择题剪视频，那我又不剪视频对吧？你就告诉我对我有啥用就好了吗？我们帮可爱的肥猪都要砍死。确实， 我也尝试去跳出我们的固定思维，分享几个我看到的例子。就如果你是财务会计，那可能会有需要大量处理的邮箱里的发票，我本可乐是可以帮你去自动下载识别整理成你所需要的样子的。 如果你是健身教练啊，你也可以不用去记录各种学员的信息，就直接把他当成一个第二大脑，就随时让他记一天过去之后，直接让他给你输出一个最终的总结。所以，如果你问我 of course 到底抢哪呢？这就是我的第一个答案，他原声丝滑的远程对话体验。而我的第二个答案也对应着我们的下一层。 定时和主动通知之前的所有的操作都有个前提，就是是你主动发了指令，如果你不说，那 ai 就 不动。 ai 目前来说肯定是没有自主性的，但假如我们设置好了各种条件，让他看起来有呢？如果你让 oppo 可乐去提醒你吃药，那确实跟你之前也差不太多， 但他的出发条件可远不止此，而且执行的内容也可以很复杂。有的人会让他每天早上七点给他汇报各种 ai 领域的资讯 啊，这是一个错误用法。这就好像你跟 ai 说，你帮我写一篇文章，要好的， ai 就 会给你一篇很笼统、中规中矩并且充满着 ai word 的 文章。 同理，你让他去搜 ai 里面的热点，那他发布的内容可能压根就不是你想要的。而真正有价值的各种社交媒体平台内的内容啊，因为他是抓不到的，而且因为你的定义其实很不明确，还会花很多额外的 token。 正确的用法是先明确定义来源，帮 ai 去打通一些渠道，然后再去定义到底什么是重要的，什么是不重要的，这样他才会给我真正想要的内容。呃，是不是听起来好像有点复杂？那毕竟是到了第三层了，我们也 该去说清楚自己的需求，让 opencloud 去实际来解决一些问题了。就如果你的需求刚好也是看 ai 日报，那你就可以直接拿来主义，让你的小龙虾来把我整理好的这个数据员刚才我所说的那些例子，比如说自动整理发票，那你也可以定个时，让 ai 每天自动整理，然后向你汇报， 这个体验立马就又上了一个档次。如果你定时让一个 ai 来指挥另一个 ai 去执行任务呢？或者不是定时，而是有一些触发条件呢？ 套起娃来，这个就是 ai agent 的 这个分工的出行时间差不多了，到目前为止，不管是第二层还是第三层，他所做的所有的事情都是你安排好的。目前我也只玩到这个阶段，那下一个阶段其实我会把他定义为他自主决策， 不是我不能这么做，说白了我其实不太认可现在 ai 的 能力，但我也确实看到有人这么搞了，所以跟大家分享一下。 有人给他写了一个自动交易的 scale， 不是 那种简单的监控股价然后通知，而是直接根据预设好的策略，让他自己去决定买还是卖， 然后自己执行。还有人打通了一整套的内容运营流程，自动的从热点里面去选择题，生成内容，然后发布到平台。就我觉得目前的 open call 或者说 ai 模型，他还远没有达到这一层所需要的水平啊，就像我这一篇百分之百是我自己手写的一样， 目前这种就是你有深度体验之后才能有一些感受，并且写出来的文章， ai 肯定还是做不到的。那当然如果真的达到了，那可能也确实没有我们什么事了啊，继续围观整个 ai 的 发展吧。 ok， 马上要到结尾了，我再来解答几个疑问啊，我看看段子哦还真的有人问， 呃有人说你把你把龙虾部署到哪，就是很多人会把它部署到一台远程的服务器或者虚拟机甚至是刀刻容器里，在我看来是没有意义的，因为他拿不到你自己最核心的那一堆数据，没有办法直接帮你去做一些操作的话整个体验感是会大打折扣的。 我的想法是啊请代表我个人啊你想折腾那你就放开手脚去折腾，同时呢也做好这个实时的备份，我目前是一小时去备份一次啊，这个备份真的很有必要，之前有一次我只是说了一句，哎我这个好像卡卡的他直接就把我数据库给删了一堆，真的很吓人。 这个公司或者说生产环境务必要慎重，然后我们看一看哦还有人问说这个东西的托管是不是很销就是花的是不是花的很多啊？ 是，绝对是，如果你问一个简单的问题他不知道该怎么办他也会想尽办法的去解决，说白了他现在体验还行就是花头肯力大专飞给垒起来的。给大家看一下我一个参考吧。就是我半个月的时候我统计了一下我的头肯数，我总共大概花了一个亿啊。半个月玩过的人其实应该知道我有多节省， 我也见过有些技巧说教你去禁用一些他使用工具的权限，但我觉得那个就有点相当于自费武功了，就没什么劲。建议大家可以去订阅一些 call 定套餐，那 token 就 没有那么心痛了 啊。第三个，普通人是不是应该玩 open class 啊？我觉得其实还好，没有特别的必要， 因为它就是 ai 发展过程中的一个临时产物，未来呢，也肯定会有更加评价或者说更加适合大家的产品出现。但目前 oppo klo 是 最能够满足我幻想的这么一个产品。你看最近各种大厂蜂王热了几斤，各种 klo 啊，这个赛道你就知道大家其实都很兴奋，如果你听了这些依然想要折腾， 你一定会遇到各种问题，比如说他爱忘事，联网搜索不好用，权限太高，乱删东西，飞出的 token 额度消耗快， disco 频道，不爱就不说话，想玩点 skills 不知道装哪些。这些问题，我整个视频真的是踩了超多的坑。那解决一个就现总结， 就为了给看到视频这里的你送上一份礼物，没想到吧，还有惊喜。那我正在开发一个优化了各种坑的 skills， 现在呢，已经在收尾阶段了，还在测试，等做好了我还会免费分享出来。嗯，应该会对刚入坑的你有不少的帮助。 这个的话我们就留给下期视频再来聊吧。好，最终总结一下整个视频。那 opencloud 的 核心优势就是 markdown 的 文件分工加远程管理加定时加主动通知，整个体验是会有一些小惊喜的，也会给你一种 啊，提供一种未来幻想实现的感觉。嗯，就是亏到了一点未来 ai 世界的影子的感觉。这期视频我是分享的我对它的用法的思考，哎，我觉得比起做一期不痛不痒的感热点的体验，还是来做一期深度思考的内容吧。如果你感兴趣这一类的内容，欢迎三连加关注，我是大黑，我们就下期再见。

open call 当 ai 开始自己上班，一个新的计算时代正在打开。如果你最近在技术圈混得稍微近一点，大概率已经听过一个名字， open call。 很多人第一次看到它，会误以为只是一个 ai agent 框架。但我说句不太客气的话， 如果只把它当框架，那就像当年把 linux 当成一个写得不错的操作系统内核，看到了代码，但没看到时代。奥鹏科奥，真正重要的地方不是它写了多少功能，而是它在悄悄改变一件事， ai 从回答问题走向执行任务。 这不是一个功能升级，而是一种计算范式的变化。一个周末项目怎么变成 ai？ 史上增长最快的开源项目， 在开源历史里都算非常罕见，连 nvidia ceo 黄仁勋都出来评价，这是当代最重要的软件发布之一。为什么一个开源工具会引发这么大反应？答案其实很简单， 他让 ai 真正具备了执行能力。奥鹏克奥，真正的革命 ai 开始拥有长期记忆。 ai 有 一个天生缺陷，他会忘船头 l l m 的 工作方式，非常像一个短期记忆的人，只能记住当前窗口，窗口满了就忘。每次对话都想重新认识 奥彭克尔干了一件很聪明的事，他重新设计了 ai 记忆架构。核心逻辑，一句话，把模型上下文当缓存，把词盘当真实记忆。于是他构建了一套四层认知系统，一、活跃上下文层，二，语意向量层。三、长期知识层。四， 人格与行为层，用 so dot and d agents dot and d 定义角色和边界，这就是所谓的认知虚拟化。简单说， ai 终于有人生经历了， 真正的杀手简 ai 不 再等待指令。传统 ai 有 一个限制，必须有人提问，流程是用户提问， ai 回答。 open call 改变了这一点。 它引入了一个非常关键的机制， heartbeat engine 心跳引擎。于是，流程变成事件， ai 分 析调用工具执行任务。这意味着什么？ ai 可以 自己工作，举几个真实应用， ai 可以 每天早上自动整理邮件，监控服务器，日制自动创建 get 必收，自动处理客户咨询，自动执行交易策略。你不再需要一直盯着他，他像一个后台进城。这才是 agent 的 真正意义。

你以为你能用 open class 控制几百亿参数的大模型？但是别做梦了，真正的猎人是以猎物的形式出现的。当你觉得我在用 agent 的 时候，其实你已经是 agent 的 一部分了。你我的朋友才是大模型，真正的 agent。 最近的 open cloud， 也就是那个龙虾火出天际，无论是个人还是腾讯这种大厂，纷纷下场去搞安装业务，科技圈但凡沾点边的，不部署一个 open cloud， 好 像感觉自己都落伍了似的，但它其实离退潮也不远了。 这条视频，我们会聊聊为什么这波 open cloud 的 热潮很快就会退去，以及退潮之后真正重要的东西到底是什么。 年初我和朋友刚用 openclaw 的 时候，感觉那叫一个如获至宝，今天就能当金融分析师，明天当产品经理。但用着用着，我慢慢发现， ai 它不会给你超出你自己本身的能力。如果有，那只是你觉得很新鲜，但其实是常识的东西。 它会让你产生一种跨界的幻觉，就是好像你什么都能干，什么领域都能插一脚。但真到关键时刻，你就会发现，那些你以为自己会的东西，其实都只是 a i t。 你 生成的看起来像那么回事的东西。你自己呢？还是那个你？绝大多数时候，它给你的都是幻觉， 再就是它本身的局限性。现在网上把 open cloud 吹得天花乱坠，但说实话，个人自娱自乐挺有意思，但用到企业的生产环境，那完全就是在赌 openclaw。 它就像那种做工精良的多功能刀，我们拿它开瓶盖、剪指甲，切点东西挺好的，但你要拿它去伐木，它也许可以砍一棵树，但其实摆在你面前的是一整片森林，它没法砍。 openclaw 目前的产品架构极度欠缺规模化的能力， 企业要的不是一个能偶尔干活、发挥不稳定的玩具，而是一个稳定可靠，能二十四小时运转的系统。所以从这一点上来说，就不 ok 了。还有一件事很多人没想明白， opencloud 能火，是因为他站在大模型的肩膀上，帮模型场上去宣传各种模型的能力， 这 ok？ 但是想要真的去吃肉，去分市场的蛋糕，大模型厂商不会同意。而且这东西技术门槛也真的没那么高，隔两天就会冒出来一个更强的 bug， 更少的跑得更快的衍生产品，你追得过来吗？ 大模型厂商他们自己也在做 a 证的框架，等到他们的东西成熟了， open call 这种中间层真的很容易被直接吃干抹净。 归根结底， opencloud 会退潮，但 agent 这个方向不会。问题在于谁才是真正的 agent。 当你觉得我在用 agent 的 时候，其实你就已经是 agent 的 一部分了，你在帮他完成任务，你在帮他理解世界，在帮他落地到真实的业务场景里面。 opencloud 这波热潮过去之后，大模型慢慢在企业落地，深入到业务流程的改造，那个时候才会真正进入深水区。到了这个时候，拼的不是谁家的 agent 更酷更炫，而是谁家的更懂行业，谁更懂业务， 谁能把 ai 真正编织到现有的工作流里面，而不是只停留在个人工具、个人玩具的层面上。这些都不是 opencloud 能给的。回过头来链接到我们自己身上，这些东西都需要你亲自下场，一个一个客户聊一个，一个场景打磨一个一个坑踩过去。 而且这半年来我也一直在做一件事，就是帮企业和个人把 ai 真正应用到业务里面，并不是说去教你怎么用 opencloud， 怎么用 cds， 而是真正去基于你的行业，你的业务、你的卡点，找到 ai 真正能帮上忙的地方，或者帮你找到在这个时代该怎么转型的方向。 如果你也在思考怎么让 ai 在 团队里面落地，而不是变成一个吃灰的工具，怎么用 ai 改造自己的业务流程，而不是仅仅赶个时髦。也欢迎来找 penny， 可以 查看主页或者留言了解详情，让我们一起追上这个时代。

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。

二零二六年开年，究竟是什么 ai 的 出现，能让硅谷高管疯抢二手 mac mini？ 不是 check gpt， 也不是 sora， 而是一个叫 open globe 的 项目。他的开发者 peter stanberger 曾套现一亿欧元退休，却因想偷懒重回江湖。他只用了一个周末，就写出了这个住在你电脑里的数字。员工， 你在手机上发条微信，整理上周会议录音并发给团队。下一秒， open clock 就 能在本地自动打开文件、调用模型、编辑文档、发送邮件，全程无需你动手。 以前的 ai 是 顾问，只给建议，而 open clock 是 执行者，直接就能干活。它拥有长期记忆，能主动管理文件、清理邮件，甚至提醒你冰箱里的牛肉该吃了。 那么，这么牛的二十四小时私人助理应该怎么使用呢？作为一个开源应用， open cloud 本身是免费的，但有了发动机外，你还得给他找个载具， 一台本地电脑或者云端服务器。其次， open cloud 的 思考和交互需要调用到例如千万这样的大模型，这部分按使用量也就是 toky 计费，等于要给载具加油，车开的越多越远，油钱就越贵。不过，有一位主观能动性太强的助理也不一定是好事，因为他有可能会自作主张删光里所有的邮件。 同时，近期工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台发布预警， openclog 在 默认或配置不当情况下存在较高安全风险，容易引发网络攻击和信息泄露。使用时一定要确保配置安全。 评论区聊聊，如果有一个能完全操控你电脑的 ai 助手，你最想让他帮你做什么？是自动携带码还是帮你抢演唱会门票？

最近有个词很火啊，就是龙虾。做餐饮的老板们就好奇了，这是龙虾品类要崛起了？嗯，这个龙虾可不是吃的龙虾是一个新技术，叫 open cloud。 它到底是什么呢？对餐饮行业有什么用呢？今天一个视频给你讲清楚。 简单说，它是国外团队啊，最近做出来的一个管理 ai 的 ai， 我 们平常用的豆包啊，元宝 ai 啊，它能回答你单个问题，但不能操作电脑。 opencloud 就 不一样，它可以指挥 ai， 还可以操作电脑。它的作用呢，就是自动管理和调度各种各样的 ai， 让它们像一支军队一样，协同帮你处理复杂的任务。 那它为什么突然火了呢？因为以前啊，想实现这种 ai 的 自动管理，需要花几十万买大厂的系统，还要雇一堆程序员，普通人啊，根本玩不起。结果今年一月呢，奥地利一个程序员老哥做了一个叫 opencloud 的 东西，绰号龙虾，还把它免费公开了。 这一下就打破了大公司的技术垄断，让普通人也能零成本用上了世界顶级的 ai 自动化技术，下放加免费开源，就是它瞬间火遍全球的根本原因。 这个技术用在餐饮门店里，具体能干嘛呢？理论上啊，龙虾能够接管所有的文职工作，例如你们店里最头疼的四大文职板块，第一，智能客服，二十四小时回消息处理客诉。 二，库存管理，自动算损耗预警，补货不用靠脑子记。第三，智能排班，根据客流啊预测，自动生成最优的排班表。第四，财务管理，自动对账出报表，每一笔利润都清清楚楚。简单说，凡是设计数据、分析表格、处理流程、执行的文职工作，它都能指挥 ai 帮你自动搞定。那这么好的东西有什么问题吗？ 有的朋友，你如果现在想在日常管理中用龙虾呀，会遇到以下几个问题。第一，就是啊，龙虾如果装到你的电脑里使用，的确免费了，但你的电脑性能慢，他的效果打折扣。但你如果装到网上，那成本可不便宜了，一个月几百上千的使用费，那肯定要付的。第二， 龙虾目前不安全，容易被黑。所以你看大家啊，都建议说要专门准备一台电脑去装龙虾，就冲这个数据安全的问题啊，他还很难去商用。第三，龙虾的确啊，能分析处理问题，但前提是要有数据，而且这些数据要及时、量大，自动化。比如你希望龙虾管一下仓库，那你就要提前建 bomb， 所有的入库、出库数据啊，都要自动化。如果你希望龙虾管排班，那你的门店业绩数据、员工数据啊，都要实现自动化，否则龙虾没法知道你生意怎么样，他也自然不会排班。所以，这个东西该谁用呢？ 如果你是夫妻老婆店，你自己就是灵活的指挥官，你暂时用不上，不要为了赶时髦啊，增加学习成本，当然也不用焦虑，平常当个新闻看看就好了。真要到用的那一天，我估计像美团这一类的收银软件啊，都会集成，当然他肯定要额外收你钱。 如果你是连锁餐饮老板，你的确可以持续关注一下，因为门店一旦连锁化，经营标准化就是必须选项。未来客服、库管、经营监控靠人盯啊，一定出错。如果能依靠龙虾这种 ai 指挥官来自动串联啊，省下巨大的人力成本。 open cloud 呢？它不是魔法，它是属于懂行老板的一个效率杠杆。还有一件事是连锁餐饮老板可以立即开始准备的，就是将所有的经营数据去电子化、线上化、自动化，当门店所有的数据啊都准备就绪， 一旦真正的 ai 超级智能啊降临，那你一定是跑得最快的那个人。好，那么对 ai 在 餐饮行业的应用啊，大家有什么看法？我们评论区留言，点个关注，带你餐饮赚到钱，拜了个拜！