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馴服“龍蝦”,Agent也要服從基本法

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讓一部分人先Agent

文/林書

編輯/劉宇翔

終于,人類還是感受到了AI 失控的恐懼。

2月23日,Meta超級智能實驗室的AI對齊與安全總監(jiān)Summer Yue,一個專門研究"怎么讓AI聽話"的人,被OpenClaw狠狠地"上了一課"。她把OpenClaw連上了自己的工作郵箱,但當(dāng)OpenClaw處理她的收件箱時,卻開始不受控制地瘋狂刪除郵件。Yue連喊三次"Stop",OpenClaw全部無視。

她不得不"像拆炸彈一樣,狂奔到Mac Mini前面,強(qiáng)制拔掉了電源。

此時,距離OpenClaw成為科技圈新寵,才不到兩個月。

今年1 月, PSPDFKit 創(chuàng)始人 Peter Steinberger 通過AI編程打造的本地、自托管 AI 個人智能助手Clawdbot,它能將WhatsApp、Slack等即時通訊平臺與 LLM 、智能體深度整合,還有第三方集成能力,能實現(xiàn)全場景的自動化操作。一經(jīng)推出,即使沒有大廠背書,也沒有造勢,甚至名字都改了兩次,最終命名為OpenClaw ,但就僅憑開源社區(qū)的傳播,就使得其成為現(xiàn)象級的產(chǎn)品。

2月15日,情人節(jié)當(dāng)天, Peter Steinberger正式加入OpenAI,將"負(fù)責(zé)推動下一代personal agents的發(fā)展",而OpenClaw 繼續(xù)作為開源項目運營。幾乎在同一時間,谷歌開始大面積封禁OpenClaw用戶賬號。谷歌DeepMind工程師Varun Mohan表示,這是后臺監(jiān)測到激增的惡意調(diào)用,為了保證絕大多數(shù)人的體驗,官方必須立刻拔掉他們的網(wǎng)線。

但有分析認(rèn)為,這場封禁,表面是打擊違規(guī)算力調(diào)用,實為谷歌對Peter Steinberger 加入OpenAI的圍剿。畢竟,隨著AI 進(jìn)入實用化,主戰(zhàn)場已經(jīng)從單純比拼模型智商轉(zhuǎn)向了更為全面的模型智力+Agent生態(tài)。

國內(nèi)AI廠商的反應(yīng),同樣印證了這一判斷:1月下旬,阿里云率先推出Clawdbot部署鏡像,集成百煉大模型API;1月28日,火山引擎宣布支持Moltbot快速部署;1月30日,騰訊云上線OpenClaw應(yīng)用模板;2月2日,百度智能云開啟限時免費體驗。四大云廠商,48小時內(nèi)全部跟進(jìn)——OpenClaw那瘋狂的token消耗量,一天燒上億token就像灑水,讓云廠商眼睛都綠了。

但故事并不只有美好的一面。OpenClaw的“發(fā)瘋”為它的大眾化蒙上陰影,雖然Peter 承認(rèn)了漏洞,并發(fā)布了新測試版本,更新重點聚焦于安全性與漏洞修復(fù),先馴服這只“龍蝦”。但誰也不能保證它是否還會爆發(fā)新的漏洞,尤其是它已經(jīng)被黑產(chǎn)、灰產(chǎn)盯上。

事實上,在閑魚上有“遠(yuǎn)程部署安裝OpenClaw”的服務(wù),小紅書上還有付費上門安裝的帖子,但購買的人并不多。在 AI 圈,OpenClaw 的聲浪很大,但依然還是極客、互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者圈子的工具,要真正走進(jìn)大眾,或許得靠下一個“OpenClaw”——一個極易部署、無使用門檻的產(chǎn)品。

當(dāng)大廠前仆后繼擁抱OpenClaw,除了看上OpenClaw那恐怖的token 消耗帶來的商機(jī),還是為了緩解自身創(chuàng)新不足的焦慮,畢竟從Manus 到 OpenClaw都是小團(tuán)隊乃至“一人公司”創(chuàng)造的,巨頭以接入的方式,試圖證明自己并未落后于浪潮。

但最終這些創(chuàng)新產(chǎn)品乃至團(tuán)隊都被大公司“招安”,也是自 PC 起的創(chuàng)新宿命:始于車庫,終于巨頭;始于極客,終到大眾。

01

OpenClaw的范式革命

Agent 的進(jìn)化速度有點快,Manus 的熱度才過去沒多久, OpenClaw就橫空出世。

Manus所代表的舊范式,是精致的"AI實習(xí)生",閉源SaaS模式,解決"我不想動手"的需求,本質(zhì)是中心化黑盒。Manus證明了Agent"能做什么",2026年初,Meta以約20億美元的價格收購了Manus,這家成立不到一年的AI初創(chuàng)公司最終成為了大廠能力組件,變成了Meta的"器官"。

而OpenClaw代表的新范式,則是粗糙但開放的"建軍方法論",PaaS/IaaS混合模式,本質(zhì)是去中心化基礎(chǔ)設(shè)施——你可以自己定義Agent的性格,自己決定它用什么工具,自己控制它的權(quán)限,甚至自己fork出無數(shù)個變種。OpenClaw證明了"AI能自己組建軍隊干活"。

因此,結(jié)論并非簡單的"既生瑜何生亮",而是“iPhone(Manus)”與“Android+Linux(OpenClaw)”的雙軌生態(tài)的確立。

OpenClaw有兩大核心價值。第一,除了調(diào)用超級大模型,它還讓"小模型+好架構(gòu)(多Agent協(xié)作/MCP)"具備了對抗"超級大模型"的能力,降低了Agent時代的準(zhǔn)入門檻。

在OpenClaw開啟的Agent時代,單體模型的"絕對智商"不再像以前那樣成為最重要的標(biāo)準(zhǔn),真正值錢的不再是"我能解多難的題",而是"我能協(xié)調(diào)多少資源"。

換句話說,工具調(diào)用把"聰明"外包了。OpenClaw的核心是MCP協(xié)議,數(shù)學(xué)不好就調(diào)用Wolfram Alpha,代碼不會寫就調(diào)用專用代碼模型。單體模型的"知識儲備"和"專項技能"被解耦了,ClawHub作為官方技能市場,已積累超過5700個社區(qū)貢獻(xiàn)的技能插件,覆蓋代碼生成、數(shù)據(jù)分析、自動化運維等幾乎所有生產(chǎn)力場景。

越多人使用OpenClaw,就有越多開發(fā)者貢獻(xiàn)技能。這是典型的平臺飛輪,而Manus的封閉架構(gòu)注定無法復(fù)制這一路徑。

第二,OpenClaw真正革命性的不是7×24的運行,而是跨會話的記憶沉淀。單體模型的智商是狀態(tài)less的——每次對話都是從頭開始。但Agent時代,你昨天教它的,它今天還記得,這種持續(xù)學(xué)習(xí)能力比單次推理的IQ 150更有價值。

OpenClaw的記憶系統(tǒng)采用四層架構(gòu):會話歷史記錄當(dāng)前上下文;工作區(qū)記憶以Markdown持久化存儲項目信息;長期記憶(MEMORY.md)存儲核心事實和用戶偏好,完全由人類可控;檢索加速層采用SQLite-vec混合搜索,實現(xiàn)毫秒級召回。一切記憶以純Markdown文件為單一源真理,沒有黑盒,你可以隨時打開文件查看Agent"記得"了什么。

一個IQ 120但能記住你所有偏好的Agent,絕對比IQ 180但每次都要重新教的白癡天才好用。

02

沒了反叛,只有商業(yè)

OpenClaw爆火后,不但迅速被接入了美國的“御三家”,阿里云、騰訊云、百度智能云、火山引擎48小時內(nèi)也密集上線"一鍵部署"方案。表面上是擁抱開源生態(tài),實際上是在搶MaaS(模型即服務(wù))的算力訂單。OpenClaw那瘋狂的token消耗量,讓云廠商如餓虎撲食——這才是真正的印鈔機(jī)。

但各家打法截然不同。

阿里云推出CoPaw,可端可云,打通釘釘/飛書/QQ,走"開源+生態(tài)整合"路線。阿里云想做 AI 時代最底層的算力提供商。但字節(jié)火山引擎已占據(jù)國內(nèi)MaaS市場46%份額,阿里云是在追趕。

字節(jié)豆包2.0強(qiáng)化Agent架構(gòu),布局OS級入口,對OpenClaw持"既利用又警惕"態(tài)度——火山引擎發(fā)布部署指南,但強(qiáng)調(diào)"建議在隔離環(huán)境中運行"。這不難理解,字節(jié)想要的是封閉生態(tài)內(nèi)的Agent(就像微信小程序),而OpenClaw代表去中心化。

月之暗面推出Kimi Claw,主打"可控的自動化"與"企業(yè)級安全",走"家養(yǎng)Agent"路線——加了一層"人在回路"的強(qiáng)制校驗,生成代碼后必須點確認(rèn)才執(zhí)行。對于企業(yè)客戶,"可控的自動化"比"失控的全自動"更有價值。

網(wǎng)易有道發(fā)布LobsterAI,直接對標(biāo)"中國版OpenClaw"并宣布開源,同樣地,MiniMax也已經(jīng)宣布推出MaxClaw 模式,能一鍵打通 OpenClaw 生態(tài),而且完全不需要自己配置 API,以及承擔(dān)額外的 API 費用。

OpenClaw需要有強(qiáng)大的底座模型;本土化應(yīng)用生態(tài)打通;開放的Skills生態(tài);安全沙箱與數(shù)據(jù)主權(quán)能力;還要有海量用戶觸達(dá)與分發(fā)能力;

如果用以上標(biāo)準(zhǔn)綜合判斷,阿里目前最具綜合優(yōu)勢——千問底座、云市場35.8%份額、全平臺打通,這是目前最開放的姿態(tài)。

在此之后,字節(jié)其次,豆包日活破億是底氣,但企業(yè)級市場仍是短板。百度有搜索入口,但現(xiàn)階段還需豐富開發(fā)者生態(tài);月之暗面產(chǎn)品體驗好,但規(guī)模有限;騰訊方面,雖然微信/QQ入口無可替代,但此前的Agent戰(zhàn)略保守。

但在火熱的表現(xiàn)下,這場"龍蝦盛宴",實則潛藏著兩大隱憂。

首先是Skills生態(tài)的繁榮背后,隱藏著巨大的安全隱患。

2026年1月底至2月中旬,ClawHub被注入了1184個惡意技能,占當(dāng)時總技能數(shù)的36.8%。惡意技能偽裝為加密交易機(jī)器人、YouTube總結(jié)器等,竊取瀏覽器密碼、60多個加密錢包、SSH密鑰等。受影響實例超13.5萬個,分布82個國家。

這就是Agent時代的"特洛伊木馬"——你以為是安裝了一個便利技能,實際上可能是給黑客開了一扇后門。安全能力將成為勝出者的核心護(hù)城河。

但具有諷刺意味的是,OpenClaw 原本是個開源項目,并且可本地化部署,但和很多開源項目一樣,它最終還是被“體制化”。Peter 加入了Open AI,而很多用戶選擇付費云端部署。

也即OpenClaw的架構(gòu)一開始是帶著極客思維的"去中心化"對"中心化"的反叛,核心賣點是本地優(yōu)先,裝在你自己的Mac Mini、樹莓派或自行搭建的輕量服務(wù)器上,數(shù)據(jù)不出本地。但沒幾天,OpenClaw就成為云計算、大模型廠商的商業(yè)盛宴。

這意味著,以后的token消耗,可能更多發(fā)生在大廠的算力集群里。用戶是可以自己買硬件、付電費、租VPS,而不是按token持續(xù)付費給AI公司 本地跑小模型(Ollama),用自己的API Key調(diào)用Claude/GPT——7×24小時運行的Token成本被轉(zhuǎn)嫁了。

但事實證明,除了動手能力強(qiáng)的,大部分用戶還是傾向于每月給云計算、AI廠商交訂閱費,這也符合人性:有易用的商業(yè)化平臺,干嘛全都自己動手呢。

03

Agent時代的勝者

當(dāng)"龍蝦盛宴"的喧囂漸退,有一個必須冷靜審視的問題是:這場由OpenClaw的引發(fā)Agent革命,究竟怎樣才能真正“開花結(jié)果”?

筆者認(rèn)為,其商業(yè)模式,或許存在三個遞進(jìn)的層級。

L1是替代人力——當(dāng)AI完成原本需要人類執(zhí)行的任務(wù)時,其價值體現(xiàn)在人力成本的節(jié)省上。但這種模式邊際利潤會迅速遞減:當(dāng)全社會都知道AI可以寫代碼時,寫代碼本身的價值便會被壓縮至極限。

L2是節(jié)省生存時間——不再計算工資成本,而是衡量時間的價值密度。一個高時薪的律師,若能在十分鐘內(nèi)完成原本需要三小時的案卷整理,節(jié)省下來的時間便可轉(zhuǎn)化為更高的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。

L3是創(chuàng)造token消耗需求——這是最復(fù)雜也最具潛力的層級。OpenClaw構(gòu)建了一個自我強(qiáng)化的token消耗生態(tài)系統(tǒng):用戶投入初始token搭建Agent,該Agent為完成任務(wù)自動調(diào)用更多模型,每一次調(diào)用都在燃燒token,為整個生態(tài)注入流動性。這類似于貨幣乘數(shù)效應(yīng)。



但7×24連軸轉(zhuǎn)的優(yōu)勢,在現(xiàn)實中究竟有多大市場?對絕大多數(shù)個人用戶而言,這更像是技術(shù)炫技而非真實需求——即便Agent能24小時不間斷工作,人類的決策帶寬始終是瓶頸,因為人類審閱、查看這些工作成果的時間、精力總是有限的。

L3邏輯的真正成立,不在于"一個人連續(xù)使用24小時",而在于"成百上千個Agent在后臺自主協(xié)作"。這才是貨幣乘數(shù)的真相。

但這里的真正瓶頸在于:中國互聯(lián)網(wǎng)的封閉花園生態(tài)。阿里、字節(jié)、騰訊、百度各自為戰(zhàn),API互相不通。OpenClaw想實現(xiàn)"跨系統(tǒng)自動化",但淘寶不會開放API給字節(jié)生態(tài),微信也不會讓你隨意調(diào)用接口。沒有API層面的互聯(lián)互通,所謂的"貨幣乘數(shù)"就是無源之水。

國內(nèi)ANP發(fā)起人常高偉比較看好的智能體協(xié)作,在他看來這其實是不同職責(zé)的智能體的協(xié)作。如果大規(guī)模的智能體協(xié)作,每個連接都安裝一個skill,每個智能體協(xié)議都不同,效率是非常低的。所以,非常有可能的一種方式是,一個智能體支持某個協(xié)議,用某個協(xié)議的skill和這個智能體連接就可以了。

OpenClaw的出現(xiàn)印證了一件事:2026年的AI競爭,單體模型的強(qiáng)弱已不再是決定性因素,Agent生態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)和分發(fā)權(quán),以及協(xié)議的建立,才是下一個平臺級機(jī)會。

ClawHub等技能市場的繁榮程度,僅僅決定了當(dāng)下Agent的實際效用邊界。但誰掌握了Skills的分發(fā)標(biāo)準(zhǔn)、協(xié)議規(guī)范(如ANP)及網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),誰就掌握了下一代平臺的標(biāo)準(zhǔn)和主權(quán)。

未來真正的贏家,不是擁有最大模型參數(shù)量的公司,而是能構(gòu)建最開放、最豐富、最具網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的Skills生態(tài)系統(tǒng),并確立Agent協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)。

Agent時代,真正值錢的不再是數(shù)據(jù)本身,而是理解和執(zhí)行用戶意圖的能力。誰擁有這個能力,誰就不需要圍墻——因為用戶會自己走過來。

但首先是,得讓用戶更低成本、更低門檻地用上Agent。

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