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      Open Claw 劈出的第三條路

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      文:王智遠 | ID:Z201440

      最近,同時在用 ChatGPT 和 Claude,用著用著發(fā)現(xiàn)一件事:這倆產(chǎn)品看著越來越像,但真到干活時,完全不是一回事兒。

      區(qū)別出在一個很根本的地方:它們對「助手」這倆字的理解,從一開始就不一樣。

      ChatGPT 走工具超市的路。

      它搭了個 GPTs 商店,邏輯跟 App Store 一模一樣,平臺先搭好,第三方進來開發(fā)工具,用戶自己去逛、去挑。

      想做 PPT 搜一個,想分析數(shù)據(jù)再搜一個,每個需求對應(yīng)一個小工具,選好了拉進對話里就能用。

      生態(tài)很豐富,什么需求基本都有人做,但選擇成本全壓在用戶身上,你得清楚自己要啥,還得會挑,挑完還得自己把幾個工具的結(jié)果串起來。

      說白了,ChatGPT 把各種能力鋪開,讓你自己組合。

      Claude 走的是另一條路。

      它的 Cowork 最能說明方向:在桌面端給它指定一個文件夾,跟它說「把這堆會議紀要整理成周報」,它自己規(guī)劃步驟、拆任務(wù)、并行處理,最后把一份排好版的文檔放進你的文件夾里,全程不用你插手。

      整個過程可以盯著看,也可以走開干別的。它自己就是一個干活的人;一個鋪工具讓你挑,一個接了活直接替你干。

      這兩條路已經(jīng)夠不一樣了,結(jié)果 OpenClaw 一出來,又劈出了第三條。

      龍蝦有多火不用多說,GitHub 星標25萬,騰訊大廈樓下排隊裝機,飛書官方下場推插件接入,所有人都在搶著跟它搭上關(guān)系。但大多數(shù)人討論的都是怎么裝、花多少錢,很少有人認真拆過它在產(chǎn)品層面到底占了個什么位置。

      OpenClaw 自己不是模型,不跟 ChatGPT、Claude 搶「誰更聰明」。

      你可以把它想成一個調(diào)度中心:左邊的窗口對接各種「大腦」,Claude、GPT、Kimi、DeepSeek,隨便換,哪個便宜用哪個,哪個好使切哪個。

      右邊的窗口負責(zé)派活兒,收郵件、寫代碼、操作文件、發(fā)消息,能想到的任務(wù)基本都能干。中間還有一本不斷變厚的「工作手冊」,每學(xué)會一個新技能就往里加一頁。

      你跟它說「幫我總結(jié)今天的郵件,重要事項加進日歷,順便在群里通知一聲」,它自己把任務(wù)拆成幾步,分頭干完,回來跟你匯報。

      聽起來跟 Claude 的 Cowork 有點像?

      差別在一個關(guān)鍵地方:Cowork 的大腦和手腳是一套的,Claude 自己既想又干。OpenClaw 把這兩件事拆開了,大腦可以換,手腳也可以換,它只管中間的調(diào)度。

      傅盛骨折那14天,是這個模式最極端的演示。

      他躺在床上,完全靠語音指揮這只龍蝦,從零搭網(wǎng)站、給全公司發(fā)個性化拜年消息、讓龍蝦自己設(shè)計多 Agent 協(xié)作架構(gòu),全程沒動過手。他干的事只有三件:訓(xùn)練、糾錯、調(diào)度。

      他自己總結(jié)過一句話:把 AI 當(dāng)工具用和把龍蝦當(dāng)員工用,是兩件事。工具拿起來就用,用完放下。員工你得培訓(xùn),得給反饋,得告訴他哪里錯了該怎么改。

      ChatGPT 做平臺,Claude 做執(zhí)行,OpenClaw 做調(diào)度。三家各占一層。

      但往深了想,它們真正的分歧不在功能,在一個更底層的問題:人和 AI 之間,到底該怎么配合?

      三條路,對應(yīng)的是三種關(guān)系。第一種,挑選者。

      目前大多數(shù)人停在這一層。一個做運營的朋友跟我說,她每天打開豆包,問一句「幫我想三個標題」,復(fù)制粘貼到文檔里,關(guān)掉,第二天再問一句。

      AI 對她來說是一個會說話的搜索框,有事問一嘴,問完關(guān)掉,沒什么深度綁定;這類用戶連 GPTs 商店都不一定逛過。一個對話框加幾個現(xiàn)成功能就夠了。

      第二種,委托者。

      往前一步的人少一些。我認識一個人,每周要出大量內(nèi)容;他以前從選題到排版全自己來,現(xiàn)在把初稿、配圖、排版整個丟給 Claude 的 Cowork,自己只管最后過一遍,改改措辭和觀點。

      他跟我說:以前周日晚上還在趕稿,現(xiàn)在周五下午就能收工了;這類用戶已經(jīng)不把 AI 當(dāng)搜索了,開始真正把它當(dāng)助手,愿意為效率付費,也能接受把一部分控制權(quán)交出去。

      第三種,指揮官。

      目前人數(shù)最少,基本是開發(fā)者和技術(shù)型創(chuàng)業(yè)者。他們有能力搭系統(tǒng)、寫規(guī)則、調(diào)參數(shù),也愿意花時間去「養(yǎng)」一個 Agent。OpenClaw 的核心用戶就是這群人。

      傅盛那14天干的事,本質(zhì)上在當(dāng)指揮官。

      他在搭班子:選哪個模型當(dāng)大腦,裝哪些技能包,設(shè)什么自動化規(guī)則,然后看著系統(tǒng)自己跑。

      這三層用戶之間怎么流動,決定了 AI 行業(yè)的格局。

      如果大多數(shù)人永遠停在對話框里,ChatGPT 的平臺生態(tài)就是最優(yōu)解,工具夠多夠全就行。如果越來越多人愿意把活整個交出去,Claude 這條路就會越走越寬。

      如果指揮官模式能從極客圈滲透到普通人,OpenClaw 和它的各種封裝版本就會成為主流。

      目前來看,三種模式會長期共存,跟開車一樣:有人喜歡手動擋,什么都自己控制;有人只開自動擋,踩油門就走;還有人干脆叫代駕,告訴司機去哪兒就行。

      沒有哪一種會干掉另外兩種。但邊界正在松動。

      騰訊的 QClaw 把 OpenClaw 塞進了微信和 QQ,用戶在聊天窗口里發(fā)條消息就能觸發(fā)一個 Agent 任務(wù),完全不需要知道背后跑的是什么。

      小米的 Miclaw 直接內(nèi)置在手機系統(tǒng)里,說一句話就能調(diào)動系統(tǒng)級的操作;這些動作都在干同一件事:把指揮官模式的門檻,壓到挑選者都能上手的程度。

      三家也都在往對方的方向伸手。

      OpenClaw 的創(chuàng)始人今年2月加入了 OpenAI,一個做調(diào)度的人被做模型的公司收編了。

      ChatGPT 的 Operator 已經(jīng)能直接操作電腦屏幕,點按鈕、填表單,以前要靠外部 Agent 做的事,現(xiàn)在模型自己能干了。

      Claude 的 MCP 協(xié)議是開放的,任何第三方都能接進來,跟 OpenClaw 做的事很像,只不過 Claude 以模型為圓心往外擴,OpenClaw 以調(diào)度為圓心往外擴。

      最終不會變成一家通吃。

      更可能的結(jié)果是模型層、調(diào)度層、執(zhí)行層各自跑出標準,像互聯(lián)網(wǎng)一樣:底層是協(xié)議,中間是操作系統(tǒng),上層是應(yīng)用,沒有哪家公司能同時擁有這三層。

      OpenClaw 最大的意義,是讓所有人第一次看清了「調(diào)度」這個位置的價值。

      在它之前,大家以為 AI 的競爭就是模型的競爭。在它之后,大家發(fā)現(xiàn)中間還有一整層:誰來編排、誰來調(diào)度、誰來記住用戶的習(xí)慣和數(shù)據(jù),這件事可能跟模型本身一樣重要。

      2026年,AI 產(chǎn)品第一次出現(xiàn)了真正的形態(tài)分裂,賽道裂成了三條;選哪條路,取決于你相信人和 AI 之間應(yīng)該是什么關(guān)系。

      等到有一天你打開微信,跟一個對話框說「幫我把這周的會議紀要整理成周報,發(fā)給老板」,它自己就把活干完了,到那個時候,挑選者、委托者、指揮官這三個詞就不重要了。

      重要的是,哪家先把這條路鋪到了普通人面前。



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