如果用最簡(jiǎn)單的一句話來(lái)解釋，OpenClaw并不是一個(gè)新的人工智能模型，它更像是一個(gè)讓AI開(kāi)始“自己干活”的系統(tǒng)。

本文作者系盤古智庫(kù)學(xué)術(shù)委員、數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院副秘書(shū)長(zhǎng)張禮立，文章來(lái)源于“張禮立數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究”微信公眾號(hào)。

本文大約2900字，讀完約7分鐘。

最近一段時(shí)間，如果關(guān)注科技新聞，很難避開(kāi)一個(gè)名字——OpenClaw。社交平臺(tái)上到處是安裝教程、體驗(yàn)截圖，開(kāi)發(fā)者社區(qū)里星標(biāo)數(shù)一路飆升，一些云廠商甚至開(kāi)始提供“一鍵部署”?？雌饋?lái)，仿佛一個(gè)新的技術(shù)浪潮已經(jīng)突然到來(lái)。

但每當(dāng)一個(gè)技術(shù)開(kāi)始被大眾討論時(shí)，往往意味著兩件事情同時(shí)發(fā)生：一方面，它確實(shí)觸碰到了某種重要變化；另一方面，關(guān)于它的解釋卻往往被各種噪音淹沒(méi)。很多普通用戶其實(shí)并不真正關(guān)心某個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目的版本號(hào)或者代碼結(jié)構(gòu)，他們關(guān)心的是一個(gè)更簡(jiǎn)單的問(wèn)題：OpenClaw到底是什么，它會(huì)不會(huì)改變我們的生活。

如果用最簡(jiǎn)單的一句話來(lái)解釋，OpenClaw并不是一個(gè)新的人工智能模型，它更像是一個(gè)讓AI開(kāi)始“自己干活”的系統(tǒng)。

過(guò)去幾年，大多數(shù)人接觸人工智能的方式其實(shí)非常統(tǒng)一。打開(kāi)一個(gè)應(yīng)用，輸入一句話，然后等待系統(tǒng)給出回答。無(wú)論是ChatGPT還是各種國(guó)產(chǎn)大模型，本質(zhì)上都是一種“問(wèn)答型AI”。你提出問(wèn)題，它給出答案，用完即走。它很聰明，但它始終是被動(dòng)的。

OpenClaw試圖改變的，正是這一點(diǎn)。

在這類系統(tǒng)里，AI不再只是回答問(wèn)題，而是可以持續(xù)運(yùn)行、自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)。它可以讀取郵件、整理文檔、調(diào)用軟件接口、處理數(shù)據(jù)，甚至在不同系統(tǒng)之間協(xié)同工作。開(kāi)發(fā)者通常把這種系統(tǒng)稱為“AI Agent”，中文常被翻譯為“智能體”。如果換一個(gè)更直觀的說(shuō)法，它其實(shí)是一種數(shù)字代理人：你給它一個(gè)目標(biāo)，它自己去完成任務(wù)。

從技術(shù)架構(gòu)上看，這類系統(tǒng)通常會(huì)把能力分為幾個(gè)層次：最底層是大模型本身，負(fù)責(zé)理解和生成語(yǔ)言；中間是一層適配系統(tǒng)，用來(lái)連接各種應(yīng)用軟件；最上層則是具體的技能模塊，用來(lái)執(zhí)行任務(wù)，比如寫代碼、處理文件或發(fā)送消息。這樣一來(lái)，AI就不再局限在某一個(gè)應(yīng)用中，而可以在不同系統(tǒng)之間流動(dòng)。

如果說(shuō)大模型解決的是“AI會(huì)不會(huì)思考”的問(wèn)題，那么Agent系統(tǒng)解決的則是“AI能不能干活”的問(wèn)題。

這看似只是一個(gè)細(xì)節(jié)變化，但實(shí)際上，它可能意味著人工智能正在跨過(guò)一個(gè)重要門檻。

過(guò)去的AI更像一個(gè)顧問(wèn)。你提出問(wèn)題，它提供建議。

而Agent系統(tǒng)中的AI，更像一個(gè)助理。你給出目標(biāo)，它去執(zhí)行。

從工具到執(zhí)行者，這是一個(gè)非常關(guān)鍵的變化。因?yàn)橐坏〢I可以自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)，它的價(jià)值就不再只是幫助人思考，而是開(kāi)始參與到真正的工作流程中。

想象一個(gè)日常場(chǎng)景。每天早上打開(kāi)電腦，郵箱里堆滿了幾十封郵件。過(guò)去，你可能需要逐封閱讀、篩選重點(diǎn)、回復(fù)客戶、安排會(huì)議。如果是傳統(tǒng)AI，你可以復(fù)制一封郵件內(nèi)容，讓它幫你寫回復(fù)。但如果是Agent系統(tǒng)，它可以直接讀取郵件列表、整理重點(diǎn)、生成回復(fù)草稿，甚至安排日程。你只需要最后確認(rèn)。

在軟件開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)等行業(yè)，大量時(shí)間其實(shí)消耗在重復(fù)操作上。Agent系統(tǒng)的意義，恰恰就在于自動(dòng)化這些流程。

因此，很多人看到OpenClaw時(shí)，會(huì)產(chǎn)生一種錯(cuò)覺(jué)：仿佛AI突然變得更強(qiáng)大了。

但事實(shí)上，真正發(fā)生變化的并不是模型能力，而是AI的工作方式。

這也是為什么OpenClaw不僅僅是一個(gè)技術(shù)熱點(diǎn)，它背后還牽動(dòng)著整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)的邏輯變化。

其中最直接的影響，是算力需求的增長(zhǎng)。

當(dāng)AI只是回答問(wèn)題時(shí)，每一次對(duì)話消耗的計(jì)算資源是有限的。但當(dāng)AI開(kāi)始持續(xù)運(yùn)行、自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)時(shí)，它的計(jì)算需求就會(huì)急劇增加。業(yè)內(nèi)甚至有人估算，Agent系統(tǒng)可能會(huì)讓AI的計(jì)算消耗增加數(shù)百倍甚至上千倍，因?yàn)锳I不再只是被動(dòng)響應(yīng)，而是持續(xù)運(yùn)行、持續(xù)工作。

這意味著什么？

意味著AI的經(jīng)濟(jì)模型可能正在改變。

過(guò)去兩年，人工智能產(chǎn)業(yè)的商業(yè)模式其實(shí)非常簡(jiǎn)單：用戶提出問(wèn)題，模型生成答案，平臺(tái)按調(diào)用次數(shù)收費(fèi)。

這種模式在技術(shù)展示上非常成功，但在商業(yè)上卻并不穩(wěn)定。因?yàn)榻^大多數(shù)用戶并不會(huì)頻繁使用AI。很多人只是偶爾問(wèn)幾個(gè)問(wèn)題，生成幾段文本，然后就關(guān)閉應(yīng)用。

但如果AI成為一種長(zhǎng)期在線的“數(shù)字助理”，情況就完全不同了。

在這種模式下，AI不再是被動(dòng)的工具，而是一種持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的服務(wù)。它會(huì)定期檢查任務(wù)、處理信息、更新數(shù)據(jù)。每一次運(yùn)行都會(huì)消耗計(jì)算資源，每一次任務(wù)都會(huì)產(chǎn)生算力需求。

對(duì)于云計(jì)算公司來(lái)說(shuō)，這幾乎是一種理想的商業(yè)形態(tài)。

過(guò)去十年，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)主要來(lái)自兩個(gè)領(lǐng)域：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算。而未來(lái)十年，人工智能可能會(huì)成為新的算力消費(fèi)中心。Agent系統(tǒng)的普及，很可能會(huì)讓AI從一個(gè)偶爾調(diào)用的工具，變成一種持續(xù)消耗資源的基礎(chǔ)設(shè)施。

這也是為什么很多科技公司對(duì)這類技術(shù)表現(xiàn)出極大興趣。因?yàn)樗粌H是一種軟件框架，更可能是一種新的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

不過(guò)，在所有這些宏大的產(chǎn)業(yè)討論之外，對(duì)于普通用戶來(lái)說(shuō)，還有一個(gè)更現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題：

OpenClaw現(xiàn)在真的有必要安裝嗎？

答案可能并沒(méi)有想象中那么簡(jiǎn)單。

首先，大多數(shù)Agent系統(tǒng)仍然處在非常早期的階段。安裝、配置和維護(hù)都需要一定技術(shù)基礎(chǔ)。很多網(wǎng)上流傳的教程往往只展示了安裝成功的一刻，卻很少提到后續(xù)維護(hù)所需要的成本。事實(shí)上，一旦系統(tǒng)需要長(zhǎng)期運(yùn)行，就會(huì)涉及服務(wù)器、模型調(diào)用、插件配置等一系列問(wèn)題。

其次，Agent系統(tǒng)往往意味著持續(xù)的計(jì)算成本。因?yàn)樗皇且淮涡缘娜蝿?wù)執(zhí)行，而是長(zhǎng)期在線運(yùn)行。每一次調(diào)用模型、每一次執(zhí)行任務(wù)，都需要消耗計(jì)算資源。如果沒(méi)有清晰的應(yīng)用場(chǎng)景，很容易出現(xiàn)一種尷尬情況：系統(tǒng)已經(jīng)搭好，卻不知道真正該讓它做什么。

更重要的是安全問(wèn)題。Agent系統(tǒng)通常需要較高權(quán)限，比如訪問(wèn)文件、郵箱、聊天記錄甚至各種應(yīng)用接口。如果配置不當(dāng)，或者系統(tǒng)存在漏洞，風(fēng)險(xiǎn)可能遠(yuǎn)高于普通軟件。一些公開(kāi)掃描已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，大量暴露在互聯(lián)網(wǎng)中的實(shí)例存在安全隱患，攻擊者甚至可能繞過(guò)身份驗(yàn)證獲取敏感信息。

因此，對(duì)于普通用戶來(lái)說(shuō)，與其急著安裝一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，不如先理解這項(xiàng)技術(shù)真正的發(fā)展方向。

因?yàn)檎嬲匾模⒉皇悄骋粋€(gè)具體的軟件，而是一種更深層的變化。

在過(guò)去幾十年的計(jì)算機(jī)發(fā)展中，大多數(shù)軟件都遵循同一種邏輯：

人發(fā)出指令，機(jī)器執(zhí)行操作。

而AI Agent正在改變這種關(guān)系。

未來(lái)很多工作，可能會(huì)變成另一種模式：

人設(shè)定目標(biāo)，AI自動(dòng)完成過(guò)程。

這聽(tīng)起來(lái)像是一個(gè)細(xì)微的差別，但它背后意味著整個(gè)數(shù)字世界的生產(chǎn)方式可能發(fā)生改變。

如果互聯(lián)網(wǎng)解決的是信息流動(dòng)的問(wèn)題，

如果云計(jì)算解決的是計(jì)算資源的問(wèn)題，

那么AI Agent可能正在嘗試解決另一個(gè)問(wèn)題——

讓數(shù)字系統(tǒng)具備“執(zhí)行能力”。

當(dāng)AI開(kāi)始自己干活的時(shí)候，它就不再只是工具，而開(kāi)始成為一種新的生產(chǎn)力。

今天的OpenClaw或許還遠(yuǎn)遠(yuǎn)談不上成熟。很多體驗(yàn)仍然笨拙、復(fù)雜甚至昂貴。但技術(shù)發(fā)展的歷史往往就是這樣：在最初的階段，人們很難想象它最終會(huì)變成什么樣子。

當(dāng)汽車剛剛出現(xiàn)時(shí)，人們只把它當(dāng)作一匹更快的馬車。

當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)剛剛普及時(shí)，大多數(shù)人只是用它發(fā)送電子郵件。

很多真正改變世界的技術(shù)，在誕生之初，看起來(lái)都并不完美。

OpenClaw真正值得關(guān)注的地方，并不在于它現(xiàn)在能替你做多少事情，而在于它讓人們第一次認(rèn)真思考一個(gè)問(wèn)題：

如果未來(lái)的數(shù)字世界擁有無(wú)數(shù)個(gè)長(zhǎng)期在線的AI代理人，那么人類與技術(shù)之間的關(guān)系，可能會(huì)被重新定義。

當(dāng)那一天真正到來(lái)時(shí)，我們或許才會(huì)意識(shí)到，人工智能真正的革命，并不是它回答問(wèn)題越來(lái)越聰明，而是它開(kāi)始承擔(dān)工作?！?/p>

文章來(lái)源于“張禮立數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究”微信公眾號(hào)

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圖文編輯：張洵

責(zé)任編輯：劉菁波