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這幾個月,中國AI圈最有戲劇性的一幕,不在實驗室,也不完全在資本市場,而在一個原本帶有極客色彩的開源項目身上。
一只“龍蝦”突然紅了!它真正點燃的,不只是流量,而是一種新的預期:AI 也許已經不再只是“會說”,而開始進入“會做”的階段。
但真正值得追問的,不是OpenClaw火不火,而是它到底代表了什么。它是不是很多人口中的Agent時代已經到來?
如果把今天AI Agent的演進壓縮成一句話,大概可以這樣概括:
第一類是Copilot,核心是“懂你”;
第二類是API Orchestration,核心是“替你”;
第三類是AI-native Agent,核心則是“先于你”。
問題是,“先于你”從來不是一個功能點,而是一個結構問題。
OpenClaw為什么突然火了
首先,它擊中了中國市場對“單人能力放大器”的強烈需求。企業在降本增效,個人在尋找超級個體路徑,地方政府在找“AI+”的新抓手,平臺在找新的分發入口。OpenClaw恰好站在這些力量的交叉點上。它讓很多人第一次直觀看到:AI不只是陪聊、寫文案、做圖,也可以替你整理郵件、調度日程、串起工作流。它不再只是“會說話的模型”,而是“開始會辦事的代理人”。
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其次,它的擴散方式很有中國市場特征。它不是先靠宏大發布會出圈,而是先靠“能不能用、值不值錢、能不能幫我干活”擴散。安裝服務、教程、云端接入、企業試用一起出現,說明這類產品的普及,不是先從概念認同開始,而是先從動作價值開始。
第三,它讓很多人第一次感受到:AI的價值不在答案,而在動作。過去兩年,大模型的典型關系是“你問,我答”;OpenClaw往前推了一格:你說,我辦。前者是經驗,后者才開始接近真正的生產率工具。
然而,近幾日頻頻出現的警示類報道,如流量資金消耗、動作失誤、敏感目錄訪問、數據泄露、越權訪問和被攻擊風險等,表明了三個問題:
第一,安全問題已經從模型答錯,升級為真實動作失控。
第二,AI越能辦事,越需要邊界。
第三,開源繁榮與社會治理之間的張力,已經提前到來。
所以,OpenClaw 的火,不只是一個工具爆紅,而是一次認知轉換。AI 的下一輪競爭,不只是模型會不會說,而是能不能真正替人調動系統和世界。
為什么說OpenClaw屬于第二類
很多人看到OpenClaw能調郵箱、調日歷、調瀏覽器、調系統,就容易直接把它置于“真正自主智能”的位置上。
但更準確地說,它屬于第二類,也就是API Orchestration/接口式編排范式。
第二類AI的本質,不是創造新能力,而是把既有能力重新組織起來。用戶之所以覺得它“全能”,并不是因為它自己什么都會,而是因為它把原本散落在日歷、郵件、支付、瀏覽器、數據庫和工具鏈里的能力,重新編成了一條更順的動作鏈。
所以第二類AI給用戶的核心感受是:
更省心,更全能。
OpenClaw、Manus、CoPaw:同屬第二類,但分工不同。
把OpenClaw、Manus、CoPaw放在一起看,會更清楚。
OpenClaw更像“開放編排層”。它擅長把聊天入口、工具、模型和系統連起來,本質上像底盤、像接線板。
Manus更像“第二類的產品完成態展示”。它把任務拆解、工具調用、執行過程做得更可見,所以更容易讓用戶直觀感受到“一個AI真的在替我工作”。
CoPaw則更像“平臺型工作臺”。它強調多渠道接入、模塊化、可控、本地或云部署,更像一臺工程化的個人agent控制臺。
而這三者放在一起,會導出第二類下一步最重要的一個方向:
第二類AI的演進,不只是越來越會替你做事,還要越來越向用戶透明化、可視化“它究竟怎樣替你做事”。
為什么這點重要?
因為一旦agent真正連系統、走流程、發動作,用戶自然會問:它剛才調了哪些系統?哪一步是我授權的?哪一步是它自己判斷的?如果錯了,我怎么回退?
Manus更容易被理解,恰恰就在于它把“替你”的過程做得更可見。
所以第二類真正成熟的標志,不只是“替你”,而是把替你的過程做成可視、透明、可追溯。
第三類在哪里
如果說OpenClaw讓我們看到了第二類的突然具象化,那么MiniMax則代表了中國公司里最有野心的一種嘗試:從模型公司走向平臺公司,再向第三類AI-native Agent逼近。
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MiniMax最值得看的,不只是產品線,而是它對自己位置的清醒。
閆俊杰有幾句話非常關鍵。他說,像海螺AI這種智能助手“其實是沒有定義的”“我們的產品都是撞出來的”;
他又提出MiniMax 要從一家模型公司邁向“AI 時代的平臺型公司”,并把平臺價值概括為:
智能密度× Token吞吐量。
這幾句話放在一起,其實表達得很清楚:
MiniMax知道行業形態還沒穩定,也知道單靠用戶數并不能定義未來,它真正想做的是一個可持續輸出智能的平臺。
為什么說它在逼近第三類?
第一,它已經出現了主動性的萌芽。Talkie/星野這類產品已經不只是被動等你說話,而會主動發起問候、調用長期記憶,且根據你的情緒和上下文調整互動。
第二,它走的是全模態路線。語言、視頻、語音、音樂一起做,意味著它并不想停在文本對話層,而是想建立更完整的智能底座。閆俊杰明確說過,多模態融合是持續提升智能的基本前提。
第三,它已經把自己當作AI-native組織試驗場。內部agent覆蓋近90%員工日常工作場景,員工正在從“教Agent如何工作”轉向“觀察Agent如何工作”。這說明AI在MiniMax這里,不只是產品,也在變成一種組織方式。
但為什么又說它還沒到?
因為第三類真正成立,不只要“更主動”,還要跨過三道坎。
第一,主動性還不夠深入。今天MiniMax的主動性更多還是場景內主動性,比如主動問候、主動延續對話,而不是目標驅動的主動發現。
真正的第三類,應該能基于你的狀態、日程、行為變化,發現你沒有顯式說出口的問題。
第二,它還缺少現實行動閉環。MiniMax的很多亮點仍然主要停留在虛擬空間里的認知增強和內容生產,而第三類真正的關鍵,是能不能跨平臺、跨系統、跨現實動作形成閉環。
第三,也是最關鍵的一點:它還沒有真正完成2C底座。真正的第三類AI不可能裸奔。在消費場景里,它必須建立在法律規則、倫理邊界、平臺制度、個體授權和風險治理之上。MiniMax自己其實已經意識到了這一點,并明確提到“構建完善的2C底座,是向更高階AI Agent演進的必經之路”。
所以,對MiniMax最準確的評價不是“已經是第三類”,而是:它已經具備第三類的技術前兆、產品傾向和組織意圖,但還沒有完成第三類所要求的主動性深度、現實行動閉環,以及社會化底座整合。
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MiniMax與Kensho:一個在逼近第三類,一個更接近第三類的局部現實
如果要給MiniMax找一個更有啟發性的對照對象,我認為是Kensho。
因為Kensho更接近第三類的定義本身。它的價值不在于更會聊天,而在于更擅長在高價值垂直場景中整合多源信息、發現人類未顯式提出的問題,并在邊界內實施動作。
這也是它與MiniMax最重要的差別。
MiniMax更像通用能力平臺向第三類逼近的沖刺者。它的優勢在于廣,在于它想覆蓋更普遍的用戶世界和更通用的agent場景。
Kensho則更像垂直高價值場景里的“第三類局部完成態”。它不一定有更強的大眾產品心智,但在特定行業里更接近“主動發現問題 + 邊界內行動”這一核心。
換句話說:
MiniMax更像“面向第三類的通用沖刺者”;Kensho 更像“在垂直場景里更接近第三類的先行樣本”;但兩者也有一個非常關鍵的共性問題。
那就是:它們都不能只靠模型和agent本身成立。
只要AI開始從“替你做”走向“先于你發現并行動”,就都會碰到同一個根本問題:
誰來托底?
對MiniMax,這個問題表現為2C底座。它必須知道什么能做、什么不能做、什么要二次確認、什么涉及隱私、財務、倫理和未成年人邊界。
對Kensho,這個問題表現為行業底座。在金融復雜決策場景里,它同樣不能裸奔,而必須建立在規則引擎、數據治理、知識圖譜、權限控制、風控與審計之上。
所以,MiniMax和Kensho雖然分屬不同賽道,一個更通用,一個更垂直,但它們最終都指向同一個結論:
第三類AI不是模型問題,而是底座問題。
結語:真正到達第三類,還缺什么
OpenClaw讓我們看見了第二類的爆發,MiniMax讓我們看見了第三類的輪廓,但從第二類通向第三類,真正缺的不只是更強模型,而是更完整的結構。
這個結構至少包括四個要素:
第一,有更強的行動能力。
不是更長上下文,而是更穩定的工具調用、搜索、記憶、計劃和多agent協同能力。
第二,有更深的系統接入能力。
第二類不會被第三類消滅,反而會成為第三類的前提。沒有API Orchestration,第三類只能空轉。
第三,有更成熟的2C底座或行業底座。
在消費場景中,需要法律、倫理、授權和風險治理;在高價值垂直場景里,需要規則引擎、知識圖譜、風控與審計。就如同在工業場景里,這個結構會越來越像一個整合工業物理、工藝規則、設備狀態、管理邏輯和權限控制的“泛工軟平臺”。沒有底座,第三類AI就只能聰明,無法可靠。
第四,要從“規則觸發”走向“認知驅動”。
不僅僅是更積極主動一點,而是真的能在持續互動中發現問題、提出你沒說出口的需求,并在邊界內采取動作。
這就如同你是需要一個僅僅能說會道、調動情緒的伙伴,還是一個能夠踏實做事、始終陪伴、堅定可靠,同時又能及時發現甚至解決問題,與你產生真正有價值互補性的伙伴群體?
也就是說,真正的第三類,不是一個更自動化的工作流,也不是一個更會聊天的助手,而是一種新的行動基礎設施。
所以,今天看OpenClaw,不該只看到熱度;看MiniMax,也不該只看到估值和產品線。
真正應該看到的,是這條越來越清晰的進化鏈:
從懂你,
到替你,
再到先于你。
OpenClaw還在第二層,但第二層已經開始起浪。MiniMax正在向第三層逼近,但第三層最難的,不是模型跑分,而是底座、邊界與主動性的合一。
No.6807 原創首發文章|作者 汪瀟
作者簡介:穹窿智庫特約專家、西交利物浦大學博士生導師。
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