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      王慧文“點將”Clawdbot,我們和一位「中國Clawdbot」創業者聊了聊

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      文|鐘楚笛??

      編輯|周鑫雨

      時隔三年,2026年2月7日凌晨,王慧文(美團聯合創始人)又發了一封英雄帖。

      這次,他不再組局做大模型,而是瞄準了當下最火熱的賽道:Clawdbot(現改名為“OpenClaw”)。投資、攢聚,甚至當“獵頭”,在Clawdbot身上,王慧文傾注了不亞于對大模型的熱情。


      王慧文英雄帖。圖源:王慧文即刻

      毫無疑問,Clawdbot是2026開年最性感的AI應用故事。這個由奧地利開發者Peter Steinberger開源的項目,是一個能直接在本地設備運行的Agent框架。

      后來,為了避免侵權Claude,Cawdbot改名為Moltbot,最近又變成了OpenClaw(為了方便理解,文中將仍然使用Clawdbot)。

      相較于在云端運行的Manus,部署在本地的Clawdbot,成在“野”。

      不設限的操作模式,讓Clawdbot將執行力發揮到了極致。運營各種規模的企業、打理電商平臺,甚至砍價、炒股,Clawdbot能夠基于用戶指令和本地數據,自主完成各項復雜任務。

      但敗也在“野”。

      不設限,意味著有失控的風險。曾有用戶,被Clawdbot刪除了所有郵件,虧光了賬戶所有的錢。也有用戶被Clawdbot莫名“人身攻擊”,甚至被慫恿走極端。

      然而,在潑天流量中,“王慧文”們依然嗅到商機,選擇同魔鬼做交易。

      比如,AI Coding平臺Trickle創始人兼CEO徐明,快速研發了一個“開箱即用版”Clawdbot,HappyCapy——這個項目官宣上線3天,就在X上獲得了90多萬的互動量。

      阿里、百度、昆侖天工等廠商,也紛紛發布了自家的“類Clawdbot”產品。不少Agent Infra創業公司,還靠著Clawdbot概念,開啟了新一輪融資。

      實在智能創始人兼CEO孫林君也不例外。創業8年,孫林君是一名自動化辦公和Agent“老兵”。1月28日,將Clawdbot跑了一遍后,孫林君立刻連夜同團隊研發,上線了一款面向辦公場景的國產Clawdbot,“實在Agent·無界版”。


      孫林君演示“實在Agent·無界版”。圖源:受訪者供圖

      有關Clawdbot的啟示、風險和機會,近期,我們和孫林君做了一次交流。

      其實,早在2023年8月,實在智能就開始將Agent部署到本地——這一路線與Clawdbot不謀而合。

      但這場遲到兩年的全球Agent核爆,沒有發生在自己身上,孫林君反思:相比于釋放大模型的能力,我們之前更多地強調控制。讓大模型自由發揮,這其間有非常大的空間和想象力

      興奮之余,孫林君也對我們表達了他的冷靜。他欣賞Clawdbot在Skill等框架上的創新,但面對Clawdbot的高配置門檻和失控風險,他評價:“在很多底層能力沒搞定的情況下,框架就只是一個‘樣子貨’。”

      顯然,從容易失控的“樣子貨”,到落地成為創業機會,Clawdbot還要經過變形改造。

      但從中,孫林君看到了一條清晰的Agent演進趨勢:從局限于簡單工具調用的GPTs,到在云端自主規劃、執行任務的Manus,再到如今的Clawdbot,“思考在云端,執行在本地”。

      想要擴大Agent落地的場景,就要拓寬Agent操作系統的邊界。”他總結。

      以下是《智能涌現》和孫林君的訪談記錄,素材經編輯整理:

      控制AI,不如釋放AI

      智能涌現:最近火出圈的Clawdbot,你關注了嗎?

      孫林君:我們幾乎是在它剛熱起來的時候就體驗了。而且我們當時連夜發了我們這個版本的Clawdbot,名字叫TARSBot。

      智能涌現:Clawdbot爆火的原因是什么?

      孫林君:可能很多人都沒有發現人工智能已經可以智能到這種程度了。

      實際上智能體的發展經歷了幾個階段。起初大家把GPTs叫智能體,但那時只是在用大模型的一部分能力,做一些角色扮演,后來發現智能體還得掌握一些知識,于是Manus就出現了,但在虛擬機運行的Manus無法操作本地軟件。

      Clawdbot的爆火正是解決了這個問題。Clawdbot相當于給了大模型更高的自由度,讓它能夠在用戶本地隨心所欲地去調用各種接口、各種底層能力。

      因此,當一種方式不成立時,它也可以自由地去切換另外一種方式,直到它完成任務。這才是一種真正的智能體形態。

      相比于釋放大模型的能力,我們之前更多地強調控制。讓大模型自由發揮,這其間有非常大的空間和想象力,在用戶端的效果也會比較驚艷。

      智能涌現:執行一個相同的任務,Manus和Clawdbot有什么區別?

      孫林君:同樣一個指令,到淘寶和京東上調研一下iPhone17 Pro Max的行情。然后把數據清洗一下,寫一份報告,通過釘釘發給對應的同學。

      首先調研要打開對應的網站做數據采集,這是一定要用本地化的能力去做的。

      而Manus只能調用搜索的接口去搜索。這樣它就拿不到垂類平臺上更準確的數據。做完報告后通過釘釘發送的操作也屬于本地的能力,它同樣不具備。

      所以這一類的任務,Manus基本上只能利用大模型的原生能力去做一些分析,這樣的報告必然是缺少高質量內容的。

      但有本地操作能力的Clawdbot就可以做到。因此思考可以在云端,但執行側不行。作為大模型手腳一般存在的執行側,是一定要在本地去操作的。

      智能涌現:Clawdbot是第一個探索網端互聯設備這樣一種形式的Agent嗎?

      孫林君:它應該算是第一個火起來的。

      2025年年初我們在做多模態大模型的時候,已經在很多特定任務上驗證了,在我們當前的技術環境下,Clawdbot是可實現的。

      我們的智能體和Clawdbot在調用方式上沒有區別,也是可以通過不斷地試錯,選擇完成任務的方式。比如,大模型發送一個文件,過程中很有可能犯各種錯誤,但它可以通過反思找到正確路徑。

      智能涌現:你們比Clawdbot做得更早,怎么沒有獲得同樣的聲量?

      孫林君:這里面有幾重原因。當時由于基模能力的局限,我們沒有給它可以自由發揮的環境,所以效果就不如Clawdbot有未來感。

      大眾認知焦點也在轉移。從GPTs,到Manus,再到Clawdbot,本質上大眾越來越認識到,AI能力和本地操作能力結合的重要性,有了這個才是真正的工作助理。

      但高自由度意味著高風險。如果直接把復雜的工作流交給Clawdbot去做,那么它的可控性是比較低的,尤其是在企業端,我想應該沒人能承受這樣的風險。所以當前的方式還是先做好對應的智能體,然后通過指令驅動它完成相應的任務。

      智能涌現:Clawdbot的創新點在哪?

      孫林君Clawdbot的創新在工程化上。像Manus在交互層面讓大家看見大模型思考和行動的整個過程一樣,Clawdbot用網關(完成不同網絡協議轉換的設備)的方式去對接各種聊天或者IM(即時通訊)工具。

      相比于直接給結果,看見的過程對用戶而言是非常有價值的。雖然探索的過程會花費不少時間和Tokens,但這個過程已經可以看出賈維斯的雛形。

      其實工程化的能力對于大模型而言是非常重要的。大模型就像是腦子,讓它像賈維斯一樣,自由地和外部能力對接上,它就能做事。但如果想讓它做事有邊界,工程化就開始扮演非常重要的作用了。

      智能涌現:Clawdbot是一個有技術壁壘的工具嗎?

      孫林君:它在框架上其實沒有技術壁壘。我覺得框架類的東西沒有壁壘,大家都可以實現的。但在很多底層能力沒搞定的情況下,框架就只是一個樣子貨。

      任務的完成度、性價比才是真正的壁壘所在。

      雖然在非用戶視角看,大家會覺得Clawdbot非常好、非常有前景。但用戶要的是解決特定問題上的性價比。我們也不太可能私有化部署Gemini、Claude這些大體量的模型,去用大炮打蚊子。

      我們要考慮的是用戶能接受的成本是多少,ROI是多少?在這種有約束的條件下,給用戶提供合適的產品,解決他特定的問題,這樣他才真正愿意買單。

      智能涌現:Clawdbot爆火,您作為從業者的感受是什么?

      孫林君:我作為從業者,是比較冷靜的。

      現在幾乎每天一個新熱點,但我們考慮更多的是一項技術在真實的商業落地場景下,它應該是什么樣的,以及能夠給用戶帶來什么價值。

      總之,Clawdbot的爆火是好事。大家已經意識到,如果只能調用接口,或者只釋放大模型的部分能力,就不能算真正的智能體。

      思考可以在云端,執行需要走向本地

      智能涌現:你什么時候開始意識到本地化部署的重要性?

      孫林君:23年8月發第一版的產品的時候,只不過當時大家的關注點不在這,當時大模型的能力也沒有這么強。

      我們服務的很多客戶,他們的軟件都是裝在本地的。如果要在虛擬機上運行,就要把同樣的軟件、環境都搬到虛擬機上去,非常費時費力。還有很多用戶的文檔資料是不能傳到云端的,因此本地化的操作是非常重要的。

      我們的技術方案從開始就是面向本地的操作能力,所以我們能這么快的推出無界版。

      智能涌現:本地化的部署對于Agent而言有什么意義?

      孫林君:智能體不僅有大腦,也有手腳的,手腳指外接的能力。現在大模型的動手能力、多模態的能力、生成代碼的能力都在強化,原有的GPTs和Manus這一類產品也漸漸顯露出它們的局限性。

      所以大家會豁然發現,如果具備了直接在本地操作的能力,Agent就會變成真正的賈維斯,這也是Clawdbot火起來的原因。

      智能涌現:GPTs和Manus顯露的局限性在哪?

      孫林君Manus的思考和執行都在云端,這種Agent的能力非常有限,它只能完成一些生成類的任務,或者通過特定工具獲取數據,去完成一些任務。因此它只能聚焦到一些限定且垂直而非廣度的任務上。

      智能涌現:從Manus到Clawdbot,能看到Agent怎樣的發展趨勢?

      孫林君Agent的邊界被擴展了。原來Manus的思考和執行都只能在云端,而Clawdbot在云端和本地都能執行,因此整個本地的環境以及所有的工具,它都可以使用,甚至可以自己安裝軟件,這樣的自由度是更大的,因此相比于Manus,它所延展出的邊界更廣。

      這種邊界的擴展不僅能覆蓋更多的場景,能解決更多用戶的真實需求,同樣也意味著無所不能是有可能的

      當Agent遇到無法解決的任務時候,可以通過大家一起不斷地探索、行動。最終讓它在操作系統這個環境之內無所不能,這件事是有可能的。

      智能涌現:目前Clawdbot距離“無所不能”還有什么樣的差距?

      孫林君:舉個例子,同樣是上面提到的調研報告任務,Clawdbot雖然可以順利地從垂直網站上獲取對應的數據,按照用戶的需求加工出一份高質量的報告。

      但它抓取的數據會不會有缺失?或者這個抓取過程是不是穩定的?是不是一定能達到我們人類理想的情況?這些問題都是需要進一步討論的。

      同時大家也不能忽略一個問題:Agent能否通過代碼驅動所有的程序?這個問題目前還要打個問號。

      目前的軟件,不一定具備被大模型絲滑調用的接口,這會影響任務的完成度。如果軟件不具備被調用的完備性,就算模型寫再多的代碼,也無法順利驅動工具。

      比如,Claude開發了MCP (Model Context Protocol)框架,但這不代表世界上所有的東西都能通過MCP去搞定。并且MCP適配的工作量非常大,現在來看,大廠和平臺都不可能把核心業務做成MCP服務,供外界調用的。

      智能涌現:Clawdbot的未來形態是什么樣的?它會擴展到其他的硬件設備上嗎?

      孫林君:會,這個是很顯而易見的。

      電影《流浪地球》中有個場景,男主進入水下,把設備插到超級計算機上,說“Moss,生成底層操作系統”,Moss就能夠自動讀取硬件信息、驅動程序,在系統上虛擬出一個世界。之后這種場景會逐步地變成現實,雖然現在還是概念性的。

      現在是“快魚吃慢魚”的時代

      智能涌現:Clawdbot所代表的本地化部署Agent,并不是一個新概念,為什么大廠還沒有下場?這個問題Clawdbot的開發者也很好奇。

      孫林君:首先還是想象力的問題。大廠之前或多或少都涉及過這塊,但都沒有把當成一個真正的產品。還是需要極客和比較有想象力的人,來做這種突破吧。

      其次大廠做這件事可能會涉及商業邊界的問題。比如,我在阿里的平臺上調用了智能體,但它如果要操作京東或者拼多多的平臺,這就會比較敏感。

      所以對于非主流平臺廠商而言,這反而是個機會。作為中立方,在用戶授權的情況下,幫用戶收集數據,做數據分析,非主流平臺廠商的身份相對而言就沒有那么敏感。

      智能涌現:Clawdbot目前受限的地方在哪?

      孫林君:受限的地方在可控性。

      可能對于ToC而言,這是非常值得探索的思路。因為ToC會把它當成玩具,它如果能完成任務,可以給我們帶來很多驚喜,這種情緒價值也蠻重要的。

      甚至現在還有Agent社區,它們之間在傳教、制定規則、聊天。雖然實際價值和意義并不大,但對于用戶而言,這是一個全新可探索的世界,這件事還是蠻有意思的。

      但如果是ToB的場景,肯定要控制。因為ToB的用戶不會為情緒價值買單。他們最關心的是,Agent能否精確地按照人類的想法去把某一項任務穩定地完成。

      比方說我們有很多注重數據安全的客戶,如果把Clawdbot給過去,他們可能直接就“跳起來”了,這個事對他們而言太危險了。

      智能涌現:從Clawdbot身上能看到通用Agent的機會嗎?像Manus一樣。

      孫林君:可以。Clawdbot證明AI已經可以執行很多任務。

      但隨著用戶的要求變高,需要的是更深度的能力、更高質的產出,那么Clawdbot廠商就要提供差異化的能力。

      就像手機一樣,雖然所有手機都是一個長方體,但內置的系統是不一樣的。

      智能涌現:業界有一個觀點:未來Agent的壁壘,是能打通多少端側設備。

      孫林君:我認同這個觀點。能互聯的東西都會聯通在一起。本質上,只要云端一體、軟硬一體,物理上的邊界就不再是問題了。

      智能涌現:目前類Clawdbot產品接入端側設備的難點在哪?

      孫林君:難點在于Agent沒有“見過”這么多的設備,所以它們沒有足夠的數據,去操作不同類型的設備。

      智能涌現:適合類Clawdbot產品的商業化模式會是什么?

      孫林君:2019年,我們就把自動化辦公系統的商業模式固定下來了。當時我認為,機器人的密度會是未來企業先進程度的重要指標。所以當時我們按照機器人的個數,做年租售賣。

      現在來看,企業先進程度的指標是智能體密度。機器人靠的是規則化的能力去完成任務,泛化能力相對會比較弱,執行任務的自由度也比較低。

      隨著智能體的發展,我們可以把感知能力、認知能力都整合進來,給它相當高的自由度。

      但我們更多會關注在可控情況下,智能體100%完成用戶意圖的可能性。因為這樣才意味著智能體商業化層面是真正成功的,我們就可以按照結果收費

      智能涌現:老問題,Agent廠商的核心競爭力會是什么?

      孫林君:首先是產品化的能力。這包含了基礎大模型、工程化、底層能力的整合,以及產品的使用體驗。舉個例子,大家都能造車了,但是有的車非常好開,但有的就只是個樣子。

      其次是差異化。坦白講現在不再是大魚吃小魚的時代了,因為不見得人越多,戰斗力就越強。

      反而快魚會吃慢魚,在競爭當中誰能更快地布局,就能更快地取得領先。所以對小廠而言,完全不用懼怕競爭,反而因為靈活度,以及貼身服務客戶的優勢,小廠是能獲取很好的客戶資源的。

      智能涌現:Clawdbot會給你造成壓力嗎?

      孫林君:更多的是動力,我們也看到了更多的機會。

      當然,不僅是智能體廠商,所有軟件廠商都有壓力。基于操作系統的內部環境,未來會發生怎樣的變化?現在很多事借助智能體就可以完成,那么傳統軟件是不是會消失?這都是值得大家關注的

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