【關(guān)注】張禮立 | OpenClaw之后：當(dāng)AI開始“自己干活”，數(shù)字世界的生產(chǎn)力正在被重寫

如果用最簡單的一句話來解釋，OpenClaw并不是一個新的人工智能模型，它更像是一個讓AI開始“自己干活”的系統(tǒng)。

本文作者系盤古智庫學(xué)術(shù)委員、數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院副秘書長張禮立，文章來源于“張禮立數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究”微信公眾號。

本文大約2900字，讀完約7分鐘。

最近一段時間，如果關(guān)注科技新聞，很難避開一個名字——OpenClaw。社交平臺上到處是安裝教程、體驗(yàn)截圖，開發(fā)者社區(qū)里星標(biāo)數(shù)一路飆升，一些云廠商甚至開始提供“一鍵部署”。看起來，仿佛一個新的技術(shù)浪潮已經(jīng)突然到來。

但每當(dāng)一個技術(shù)開始被大眾討論時，往往意味著兩件事情同時發(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。很多普通用戶其實(shí)并不真正關(guān)心某個開源項(xiàng)目的版本號或者代碼結(jié)構(gòu)，他們關(guān)心的是一個更簡單的問題：OpenClaw到底是什么，它會不會改變我們的生活。

如果用最簡單的一句話來解釋，OpenClaw并不是一個新的人工智能模型，它更像是一個讓AI開始“自己干活”的系統(tǒng)。

過去幾年，大多數(shù)人接觸人工智能的方式其實(shí)非常統(tǒng)一。打開一個應(yīng)用，輸入一句話，然后等待系統(tǒng)給出回答。無論是ChatGPT還是各種國產(chǎn)大模型，本質(zhì)上都是一種“問答型AI”。你提出問題，它給出答案，用完即走。它很聰明，但它始終是被動的。

OpenClaw試圖改變的，正是這一點(diǎn)。

在這類系統(tǒng)里，AI不再只是回答問題，而是可以持續(xù)運(yùn)行、自動執(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”。如果換一個更直觀的說法，它其實(shí)是一種數(shù)字代理人：你給它一個目標(biāo)，它自己去完成任務(wù)。

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

如果說大模型解決的是“AI會不會思考”的問題，那么Agent系統(tǒng)解決的則是“AI能不能干活”的問題。

這看似只是一個細(xì)節(jié)變化，但實(shí)際上，它可能意味著人工智能正在跨過一個重要門檻。

過去的AI更像一個顧問。你提出問題，它提供建議。

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

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

想象一個日常場景。每天早上打開電腦，郵箱里堆滿了幾十封郵件。過去，你可能需要逐封閱讀、篩選重點(diǎn)、回復(fù)客戶、安排會議。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)。

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

因此，很多人看到OpenClaw時，會產(chǎn)生一種錯覺：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不僅僅是一個技術(shù)熱點(diǎn)，它背后還牽動著整個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。

當(dāng)AI只是回答問題時，每一次對話消耗的計算資源是有限的。但當(dāng)AI開始持續(xù)運(yùn)行、自動執(zhí)行任務(wù)時，它的計算需求就會急劇增加。業(yè)內(nèi)甚至有人估算，Agent系統(tǒng)可能會讓AI的計算消耗增加數(shù)百倍甚至上千倍，因?yàn)锳I不再只是被動響應(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。

過去兩年，人工智能產(chǎn)業(yè)的商業(yè)模式其實(shí)非常簡單：用戶提出問題，模型生成答案，平臺按調(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)用戶并不會頻繁使用AI。很多人只是偶爾問幾個問題，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不再是被動的工具，而是一種持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的服務(wù)。它會定期檢查任務(wù)、處理信息、更新數(shù)據(jù)。每一次運(yùn)行都會消耗計算資源，每一次任務(wù)都會產(chǎn)生算力需求。

對于云計算公司來說，這幾乎是一種理想的商業(yè)形態(tài)。

過去十年，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的增長主要來自兩個領(lǐng)域：移動互聯(lián)網(wǎng)和云計算。而未來十年，人工智能可能會成為新的算力消費(fèi)中心。Agent系統(tǒng)的普及，很可能會讓AI從一個偶爾調(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，在所有這些宏大的產(chǎn)業(yè)討論之外，對于普通用戶來說，還有一個更現(xiàn)實(shí)的問題：

OpenClaw現(xiàn)在真的有必要安裝嗎？

答案可能并沒有想象中那么簡單。

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)需要長期運(yùn)行，就會涉及服務(wù)器、模型調(diào)用、插件配置等一系列問題。

其次，Agent系統(tǒng)往往意味著持續(xù)的計算成本。因?yàn)樗皇且淮涡缘娜蝿?wù)執(zhí)行，而是長期在線運(yùn)行。每一次調(diào)用模型、每一次執(zhí)行任務(wù)，都需要消耗計算資源。如果沒有清晰的應(yīng)用場景，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。

更重要的是安全問題。Agent系統(tǒng)通常需要較高權(quán)限，比如訪問文件、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)險可能遠(yuǎn)高于普通軟件。一些公開掃描已經(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身份驗(yàn)證獲取敏感信息。

因此，對于普通用戶來說，與其急著安裝一個復(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€具體的軟件，而是一種更深層的變化。

在過去幾十年的計算機(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。

未來很多工作，可能會變成另一種模式：

人設(shè)定目標(biāo)，AI自動完成過程。

這聽起來像是一個細(xì)微的差別，但它背后意味著整個數(shù)字世界的生產(chǎn)方式可能發(fā)生改變。

如果互聯(lián)網(wǎng)解決的是信息流動的問題，

如果云計算解決的是計算資源的問題，

那么AI Agent可能正在嘗試解決另一個問題——

讓數(shù)字系統(tǒng)具備“執(zhí)行能力”。

當(dāng)AI開始自己干活的時候，它就不再只是工具，而開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變成什么樣子。

當(dāng)汽車剛剛出現(xiàn)時，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，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)真思考一個問題：

如果未來的數(shù)字世界擁有無數(shù)個長期在線的AI代理人，那么人類與技術(shù)之間的關(guān)系，可能會被重新定義。

當(dāng)那一天真正到來時，我們或許才會意識到，人工智能真正的革命，并不是它回答問題越來越聰明，而是它開始承擔(dān)工作。■

文章來源于“張禮立數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究”微信公眾號

???????

圖文編輯：張洵

責(zé)任編輯：劉菁波