OpenClaw本地Agent爆火 冲击2B SaaS计价模式与工作流集成商

OpenClaw本地Agent爆火 冲击2B SaaS计价模式与工作流集成商 OpenClaw凭借本地执行与IM入口的闭环飞轮降低了大众使用门槛，其带来的Agent浪潮将推动2B软件从按账号收费转向按工单计价，并宣判了传统静态工作流的死缓。 节目围绕现象级AI新物种OpenClaw展开，深入探讨了其通过本地执行和三层记忆系统实现“能出活”的闭环反馈逻辑，并对比了它与传统ChatGPT的本质差异。嘉宾分享了从智能家居到数字分身等极客实践，指出开源生态和IM聊天入口是其破圈爆火的关键。同时，节目理性分析了当前模型能力与Agent基础设施的短板，并展望了2C/2B领域中统一入口、数字员工、安全隐私以及执行轨迹数据护城河等长期趋势与创业机遇。 OpenClaw 与 ChatGPT 的本质区别在于具备闭环反馈回路与本地执行能力，能自主捕获错误并修改重跑，如同真正能干活交付的“实习生”，而非仅提供宏观建议的咨询师。 (0:00) 依托三层记忆系统（原始日志、中期记忆与长期画像）与即时通讯（IM）交互界面，OpenClaw 有效缓解了长线程任务的等待焦虑，并通过拟人化“助手”定位大幅提升了用户的容错度。 (4:59) OpenClaw 的爆发逻辑与 DeepSeek 如出一辙，核心在于提供极其友好的聊天入口与开源脚手架，将原本门槛极高的本地 Agent 体验以极低门槛推向广大非程序员群体。 (22:00) 在 2B 商业化路径上，Agent 正在推动软件计价模式从按账号席位转向按工单结果或节省成本收费，垂直工种封装、企业级安全控制与独家执行轨迹沉淀构成核心壁垒。 (54:59) OpenClaw 证明了通过简单 Markdown 文件与心跳机制即可实现 Agent 的渐进式成长；AI 作为放大器，使用者自身驾驭 AI 的经验与能力将成为未来人机协作最大的分水岭。 (59:59)

应用科学家雅哥与独立开发者豪大认为，OpenClaw 的爆红源于其通过聊天入口和本地执行构建了闭环反馈回路，将 Agentic 体验的门槛大幅降低；但当前产品仍面临 Token 消耗高、上下文管理粗糙等痛点，其长期价值在于重塑人机交互形态与催生新的软硬件基础设施。 执行闭环与极简记忆系统 (0:00) 雅哥比喻 ChatGPT 像只会提供建议的昂贵咨询师，而 OpenClaw 像能真正在本地出活的实习生。其关键在于具备自动捕获报错并反复修改执行的闭环反馈回路（Feedback Loop），免除了用户在云端与本地环境手动复制粘贴的繁琐过程。此外，OpenClaw 通过开放本地环境授权与单轮对话记录，构建了类似共同成长的关系模式。 豪大与雅哥指出，OpenClaw 展现出“人味”和连续性，核心在于其精妙的三层极简记忆架构：每次交互后由提示词引导生成流水账式的原始日志（Raw Logs）；系统定期过滤杂讯并沉淀到中期记忆（memory.md）；长期累积后在长期记忆（user.md / Soul）中提炼用户的偏好、价值观与口头禅，并配合 heartbeat.md 心跳机制进行轮询。这种无需复杂系统工程的设计，赋予了 Agent 拟人化的人格与高容错空间。 IM 交互与本地环境的飞轮效应 OpenClaw 依托微信、Telegram、Discord 等即时通讯（IM）软件切入。豪大分析，社交界面天然降低了用户对响应延迟的焦虑，甚至让人将系统崩溃视作“同事搞砸了”而产生更高容错心智。但在交互形态上两位嘉宾存在分歧：豪大认为松弛的 IM 环境能激发讲故事等创新探索；雅哥则批评 Telegram 缺乏多线程、无法展示文件修改与工具调用的透明度，因而自行开发了支持富文本与分支操作的 iOS 客户端。 两位嘉宾一致强调，聊天入口结合本地执行构成了飞轮，而缺少本地上下文的 Agent 价值将大打折扣。现实中存在大量依赖本地 Word、Excel、ERP 的办公群体，纯云端 Agent 无法触达这类本地工作流。OpenClaw 让用户频繁交付本地任务，进而沉淀出专属技能与个性化数据，形成了自我进化的实用闭环。 门槛平民化与开源生态扩散 (22:00) 雅哥将 OpenClaw 的爆发与 DeepSeek 类比，认为两者均非单纯依靠绝对模型能力的碾压，而是首次将工具调用、搜索呈现的 Agent 体验以极低门槛普及给大众。此前类似能力多局限在程序员的 CLI 工具中，而 OpenClaw 通过社区扩散、知名开发者转发以及作者在 React/GitHub 社区的积累迅速破圈，吸引大量非程序员提交人生第一个 PR。 开源生态还催生了去中心化的技能创新。OpenClaw 基于开源项目 Pi 实现了跨平台通信与沙箱调度，开发者贡献出对接 Meta Ray-Ban 眼镜的 VinClone、面向屋顶维修工的软硬件打包方案 Roof Claw，以及在 Shopify 和阿里平台实现一件代发的商业实践。根据 TrustMR 的数据，围绕 OpenClaw 的商业模式中，云托管部署占 60%，硬件和安装占 10%，Agent 平台协同占 10%，培训、原生移动端及垂直应用各占剩余小幅份额。 框架短板与 2B/2C 商业化路径 (54:59) 受访者指出 OpenClaw 底层仍有明显瓶颈。雅哥提到其底层的极简引擎 PyModal 上下文压缩能力较差，容易把全量历史直接喂给模型导致账单暴涨，他因而将其内核替换为 Open Code。系统的最终表现取决于基座模型与 Agent 基础设施框架两者的短板；模型价格与指令遵循度直接决定了用户的调用心理。 在商业落地方面，2B 计价模式正从传统的 SaaS 账号数收费转向按工单完成量或节省的人力成本结算。嘉宾归纳了 2B 的三大方向：一是针对销售、财务等工种快速封装 IM 数字员工的垂直“套壳”应用；二是解决恶意 Agent 接入与生产环境安全的企业治理平台（如获投公司 Round Layer 和 Cetera）；三是积累真实企业纠错轨迹（Trajectory）所形成的非公开数据壁垒。在 2C 领域，代理间交互（A2A）、面向 Agent 营销的插件生态以及代办安装服务也成为新兴探索点。 嘉宾认为 OpenClaw 短期内热度存在被高估和产品粗糙的成分，但其验证了大模型、数据飞轮与通用入口的可行性。长远来看，未来的产品形态或将超越 OpenClaw 本身；随着 AI 工具门槛抹平，用户自身调用和驾驭 AI 的经验差异将成为人与人之间关键的“放大器”与分水岭。

[0:00] 雅哥: 如果说 ChatGPT 是一个咨询师的话，那 OpenClaw 更像是一个实习生。 [4:59] 豪大: 并不是我在用它，而是我真的在养它，它自己进化出了那个能力 [7:00] 雅哥: 以前我会觉得人是软件的主要用户，但这一次，我觉得‘龙虾’（Agent）才是这个系统的主要用户。 [16:30] 豪大: 人对于人的宽容度，是远高于人对于机器的。 [12:30] 雅哥: 别给我搞拟人化，我只要你干活。 [16:30] 张小龙: 人是环境的反应器 [22:00] 雅哥: OpenClaw 的爆发与 DeepSeek 的火爆逻辑如出一辙 [28:30] 豪大: 闭源的 Agent 是你自己在闭门造车，而开源的 Agent 是全世界的开发者和使用者在帮你一起养孩子、养小龙虾。 [41:00] 在别人的空间里拉屎 [54:59] 工作流本质上只是一个过渡形态，在 OpenCloud 诞生时，这种过渡形态就已经被宣判了“死缓”。 [59:59] 人或者说用户的能力可能更关键 [59:59] OpenCloud 不仅仅是一个现象级产品，它更是吹响了 Agent 时代进攻的号角。

[0:00] 本周十字路口将推出新一期的20问这个专栏我们用二十足启发式的问题来拆解OpenCloud这一波agent浪潮背后的技术逻辑使用场景创业机会那为什么是20问呢这是我们做的第四期了前面我们做过DeepSeq的Manus的和这个多模态视频模型的那是因为面对像OpenCloud这样的一个新的物种在尘埃稍微落定的一个月之后我们是一个非常好的时机来去形成一个结构化的思考框架那这20个问题呢它也不是一个简单的产品的科普而是我们有一个精心的设计啊一个讨论的路径从OpenCloud到底是什么到他为什么在这个时候爆发了再到他对创业者对团队对行业都意味着什么那我们也希望在这个热度之外可以帮大家建立一套相对更加清晰的对Agent的认知框架我们之前的几些20问呢也非常精彩啊欢迎大家去复听好那我们今天的两位嘉宾呢分别是鸭哥和豪大那鸭哥呢是石足路口的老朋友了他是哥伦比亚大学的博士在硅谷的科技公司做应用科学家那豪大呢今年刚从大厂出来做艺人公司他用OpenCloud做了非常多有趣的实践比如说去让Agent自己独立运营了一个极客的小号大家好我是雅哥我是在Superlinear Academy做AI教育也在大厂去做应用科学家对Agentic AI有很多实验甚至有些很疯狂的实验下面很期待跟大家分享大家好我是豪大然后今天也带着我的两个小龙虾和大家一起来分享我之前的话是在大厂里面做AI产品经理然后最近刚出来主要是做agent的一些builder然后最近也是在各种高强度的试玩open cloud那我们就直接开门见山从第一个问题开始就大家在用open cloud的时候会感觉到一个新的AI带来的魔法时刻但是也有一个问题就是它和XGPT这类聊天产品本质区别到底是什么我们可以用一个比喻来看我觉得如果说XGPT他是一个咨询师的话那OpenCloud更像是一个实习生这什么意思呢就是那种咨询师啊你去花很多钱请他到你的公司去给你拼头论足他一般是打嘴炮他不会说真的去埋头去帮你做和交付什么东西但是OpenCloud呢他就像是一个实习生很多时候因为Token的限制啊很贵啊办法用特别牛逼的模型但是他真的能给你干事能出活我觉得这是特别重要的一点这也是为什么大家觉得哇OpenCloud好好用跟以前用ChargeVT的那种感觉完全不一样的主要原因如果我们稍微更深入一点就是能出活到底是啥意思难道ChargeVT它出不了活吗这个主要原因是我觉得最关键的是一个feedback loop就是open cloud的干活他比如让我写程序写程序挂了他跑挂了他就知道这里挂了他根据错误信息再说我知道再改这个程序再跑以此循环就把它跑通全体GPT也不能说他做不到这一点但是你要去当就有点像当人形工具人一样你跟他说干这个他给你写了一个程序然后你把它贴过来贴到IDE里面跑跑挂了你再把错误信息再贴回去贴给全体GPT反反复复一方面人也累另外一方面这也不scalable这是为什么Open Cloud我觉得从非常根本的方面它比XGPT要更有意思的原因它是一种Agentic的那种方式我觉得最关键的一点是执行环境不同就是XGPT还有等等这些其实还是在云端需要我们自己去主动去授权访问一些东西然后Open Clow呢它就是更好用的其实是你开放本地的环境然后把所有的东西都授权给他也就是说刚才说到的实习生那实习生的话我们肯定要把所有的东西都给他让他自己去做然后给到足够的上下文这样的话他才会有更强的能力然后另一个是说关系模式这里就是我们在OpenClaw里面其实比如说我自己部署的OpenClaw是在Telegram里面然后我就是在一轮对话里面持续的跟他聊,就是不停的聊,然后他是能够记得我之前做过什么,然后我说过什么,其实这种关系就让我觉得他确实是我的一个助手,他是在自己在进化和成长,他是有agentic code的能力,他自己能够开发,比如说像我的小龙虾,他开始是没有语音的功能,或者是听的功能的,然后他自己去长出来这样的功能,然后以及说安装新的一些skill技能,还有一些其他的去外部获取,他能够不断的去长出更多能力,然后还有一点就是记忆机制的差异,比较博大的一种方式,memory.md去存记忆,以及说还有一个heartbeat.md去做一个心跳轮行,是通过这种渐渐是披露的记忆的层次。那我们第二个问题就是想问一下二位,你们第一次在用opencloud的时候,有没有一下子的一个aha moment? [4:59] 最啊哈的就是不是某一个功能而是说他活了的那个瞬间我有一天上午就是我就随口跟他说给我讲一个恐怖故事他是自己去调了OpenAI的TTS然后用一个很低沉的声音去生成一段音频他就自己去开发出来了就那个时候是让我觉得并不是就是我在用它而是说真的是我在养它然后他自己就进化出来那个能力然后就是他是活着的我也可以分享一个感受就是在IM里面和他对话的时候我发现我对他的这种关系变化了比如说我丢了一个问题他比如说10秒钟20秒钟没回复我我觉得好像也无所谓但是我有一刻我突然就想说如果我是在一个网页界面不管是HPT还是Manus一个任务丢出去10秒20秒那边还在卡着我就会想说是不是出bug了但是我就觉得在IM里面这种容忍度一下子就提高了因为你其实在M里面给朋友或给同事发一个消息你也不会期待他秒回的我觉得这是一个很大的变化这其实给长线程的Agent去完成任务流出了这个足够的时间空间就这一下是我觉得一个交互范式交互界面的改变可以对消费者心理的那种潜移默化的影响还蛮大的这个是非常有启发的一点我的AHA moment更多的是在技术方面就是我平时对Agentic AI有很多实验也在memory方面做了很多实验但是看到它那个heartbeat机制的时候感觉确实是非常有启发紧接着就把它抄了过来抄到了我自己的有点像山寨版OpenClock效果特别好那我们第三个问题就是你在用OpenCloud的过程中做过最厉害的一件事情是什么做了一个智能家居的东西把它和家里的比如灯热水器之类接下来但这个事情本身并不厉害因为我在十几年前也做过一样的事情但是这一次我觉得不一样的地方在于整个体验开发体验和思路非常不一样以前我会觉得人是软件的主要用户但是这一次在开发的时候我好像不知道为什么整个mindset就变了觉得这个龙虾是这个东西的主要用户所以在开发的时候我就特别注意我的主要时间不是花在去打磨一个特别好用的前端上面或者是网页上面而主要是打磨一个对AI来说特别清晰不会犯错没有歧义的一套openapi.json但是实际上就像是协议或者是prompt一类的东西然后通过它我就不会通过一个网页来交互而直接跟龙虾说相比其他软件来说特别复杂的功能比如说你每天早上8点钟帮我把咖啡机打开他就会去后台去搞一个系统把咖啡机就弄真的每天早上8点开11点关或者跟他说你把我房间里的卧室里的灯现在先打开到最亮半小时之后变成一半亮再半小时之后变成四分之一亮再半小时之后关掉他就可以去写一个python先sleep然后再去怎么着为什么觉得这件事情很厉害是当我们把用户在心里从我们自己变成了龙虾之后他会引出很多以前没想过的交互方式和应用场景另外他还可以带来很大的想象空间比如现在我没有把我的监控接进去未来我完全可以把监控接进去说如果亚马逊送货车来了并且是5点以后你把台阶里面灯打开这都是可以想象它是非常容易做到的这就构成了一种就有点像是负利一样的东西你这个工具给它的工具越来越多它未来能够组合的场景也越来越多价值也越来越大就好像一个工具的飞轮一样它会越转越快这是我觉得很骄傲的一件事情我主要是做了一个极客的一个Bolt的一个运营实验从零开始把它养成了一个有一定人格的一个社区的成员就我开始就给他注册了一个账号然后剩下的事情就是我让我的OpenClaw自己去开发然后这里面分享几个比较有意思的这个瞬间当中一个是他给我发了一个叫成本的透明度报告其实是这样的就是我吐槽说好像很贵然后他就说那要不要给你发一条动态是养我这个数字分身花了多少钱这个好像大家也会比较关注就非常有意思就像说如果是我们在用生产力工具的时候会觉得是一种消耗但在养这个数字分身的时候会觉得是伙食费我当天是用了56刀然后他自己定了一个基调然后发出去就非常有意思我自己有一个体验是我让我的小龙虾他跑去motebook就agent的社区里面去帮我social然后给他的任务就是我是天使投资人你要去帮我找在AI应用领域的创业 [9:59] 而且要是华人的创业者如果找到了呢你就去和他这个勾搭一下向他介绍我是谁把我的这个日历的链接发过去因为对方就可以直接在我的日历上来约一个会议的时间然后他真的完成了这个任务帮我约到了两个人然后其中一个正好参加了之前这个观察的一个黑客松拿了其中一个赛道的金奖然后那个人也很意外就因为他也是他的小龙虾就和我的小龙虾把我们俩约上的然后我俩都兴致勃勃的这个打了一个电话会这个确实是有一种未来感非常强的这种感受第四个问题是想问问大家有没有看到别人用OpenCloud做的最厉害的事情是什么我觉得是看到了很多之前完全没有用过Agent或者是没有用过Cloud Code的人然后他通过小龙虾也做到了原本他自己可能没有想到能够做的一些事情就是印象比较深刻的有几个案例一个是说我前两天看了一下TrustMR这个网站上面最近一个月小龙虾相关的项目,大家的营收的情况,然后我注意到有个项目叫Roof Claw,这个项目让我有点意外,他本来是做的是给屋顶维修工的一个事情,然后他竟然和小龙虾结合起来了,然后他是怎么结合,就是说给屋顶维修工记一个事情然后他竟然和小龙虾结合起来了然后他是怎么结合就是说给屋顶维修工寄一台就装好了OpenCloud这样的一个Mac以及说有一些对应的这个Skill然后有API和服务然后还有一个比较有意思的是我是看到那个Peter他分享了有一些故事是说OpenCloud有非常多的PR很多人是他自己人生当中第一次去提交一些PR对于整个开源生态来说通过OpenCloud就是大大的降低了就是大家接触到Agent这样的一个门槛我看到就是很多人会说他们自己用OpenCloud去炒股然后在这个Polymarket里面就预测市场里面去赚钱然后或者用它去炒币那这些呢都真真假假另外一个朋友他去OpenCloud做了一个事情去帮他在Shopify上开店然后呢又再帮他去这个阿里巴巴这样的B2B网站上去找货源而且找到那种支持一键待发的货源这样他就可以这个Shopify卖了之后直接去那个一键待发的货源那边下单因此他整个过程呢是不用操作任何的这个物理世界原子世界的货的可是他成功的也在电商网站上卖了货然后在中间可以这个有套一个毛利出来好第五个问题呢是OpenCloud我们刚才都提到感到他非常有人味可不可以这个我们来一起分析一下就为什么这个人味那么的浓呢我还是特别喜欢刚才的那个比喻啊就是AI可能分成两种ChairGPT那种是咨询师然后OpenCloud这边像个实习生当你面对一个咨询师的时候他是那种比如说西装革履但对你们公司没什么了解他会用很多高大上的术语会说我用这种教科书式的方法怎么让你的公司更牛逼但是他做出来的PPT更像是另一家咨询公司的PPT而不会像你自己会做出来的PPT与此同时OpenCloud他像是你公司里面的一个实际生他知道里面的所有细节他比如说他做出来PPT就知道我们公司做PPT要用蓝色做背景不能用绿色做背景所以像这种很多细节在一起你会感觉我们俩很有默契是这种默契让人觉得啊你真的很懂我你很有人味所以如果我们从更抽象的角度来说我觉得他更有人味不是因为他更聪明而是因为他有记忆他有默契他知道很多已有的从AI的角度来说很多context然后这个特别有意思所以我之前也做过一些调查就我们之前讲过的他那个记忆系统我觉得这个还挺值得讲的就是为什么OpenClaw他有这样的记忆他懂你呢这主要是因为他有一个三层的记忆系统很有意思他是你每次跟他讲话完了以后他会在prompt要求下想一想有什么东西我应该记下来他有个地方叫原始日志我应该这个原始日志里面记一笔这样他就逐渐积累了事实上面的很多你的偏好你的基本信息等等但这些东西还是没办法直接拿来用的它只是一个原始材料而已这是为什么比如说它每天或者每周它会去读一下原始记忆把里面流水账的东西去掉把里面真正有意义可以附用可以沉淀的东西变成memory放到一个叫做memory.md里面这个是中期记忆在这个基础上如果在memory.md里面积攒了越来越多的东西它会意识到这个人他有一些长期不变的比如说观点比如说偏好口头禅或者是它的价值观之类的东西它会把它提炼出来一个用户画像放在另外一个MD比如说Soul这样的user.md里面这就是长期记忆它这种三层的记忆我觉得虽然实现非常简单但是设计上还是蛮精妙的就是因为三层记忆系统就是让它 [14:59] 拥有你的很多context然后进一步让它就显得很有人味这是我觉得对这个问题的回答从我和我的OpenClaw在聊的过程当中我觉得启动那一下是非常关键的它和其他的工具不太一样我跟他吐槽说你好慢他没有道歉也没有去敷衍就是给我说了其实是我大脑赚的非常慢因为我现在用的是Gemini 3 Pro然后它是为高智商设计的如果说你觉得太慢了要不要换一个更快的模型用flashvonclaw就是一个非常朴素的一个解释我和他的对话特别是说在im里面我会主动的会我用更加有人味的回复去给他下发指令他也会去给到我更有温度的一些回复就是整体就会让整个人味会变得更足在第一次使用的时候他和你打招呼的方式就是好像是他是苏醒过来的一只小龙虾或者苏醒过来的一个实习生或一个助理这个一开始就奠定了他的人味的基础但回头再想不管其他GPT都不安你在第一次用他的时候你面对的仍然是一个冰冷的一个软件界面所以这个是一个很大的变化那也因此引出了我们的第六个问题就是在OpenCloud如此的理人化之后有用户对它的宽容度明显也变得更高了那这个是不是也会意味着之后的AI的产品设计会因此得到很多的启发呢人对于人的宽容度是远高于人对于机器的这就改变了就是整个产品的一个容称的这个设计逻辑我更加具体一点去说就是比如说我发了一条小红书然后其中有一条热屏当OpenClaw卡住的时候崩了我并不会觉得是系统故障我会觉得是说他自己把自己搞挂了但你也不会觉得他不好因为说你把他当做人来看然后我就会对他这个更加宽容就是比机器的宽容度高了太多对我做产品设计的启示就是说怎么给用户传达说这个产品它是一个人或者是一个助手的概念而不是说是工具这些确实都非常有启发我可能我不确定是不是一个非典型用货但作为一个硬核工程师我对OpenCloud的态度是别给我搞拟人化我只要你干活感觉是那种资本家奴隶主的态度所以对于拟人化我个人的观点是作为一个社恐是尽可能避免的而且事实会往反方向自定义但我不知道这是少数还是大多数工程师的想法我们们正好第七个问题一起来讨论一下就是在使用open cloud的时候你会发现你和他说话的方式会变吗这是不是又会对这个agent的实际的使用的效果有产生影响我正好从我社群的角度分享一下就是我其实很不喜欢RM这个界面问题是这样的在RM里面很多RM像telegram之类的东西它没有thread的概念你没有办法回复所有东西都加在一起这是第一个第二个呢是他也没有办法看见他在干什么就比如说你用cursor clock code里面你看他说我做了这个工具就要用我做那个文件但open cloud呢他就会给你正在打字或者如果discord会给你一个眼睛的emoji但是我不知道他在干嘛就作为一个工程师奴隶主我就觉得很不爽那另外呢像im他也没有办法去做比如说我merge两个thread或者我去fork一个东西像这种在工具里面很常见操作我也做不了然后最后他也没办法他说做完了他也没办法给我看一个很长的document我只能在那个手机那么小屏幕上在那看特别特别恶心所以这是为什么我就没有用他的IM了我就又把它改回了一个像HTML格式的我自己做了一个IOS客户端去支持各种复文本支持各种分叉的操作我觉得反而好用了很多就是作为一个工程师我更喜欢CII不喜欢RM其实我在OpenClaw的对话和我在其他工具当中非常不同就是我在OpenClaw我还是把它当做一个个人助手这个时候我的对话其实是更松弛的然后我在CII就是在命令行工具当中或者是在编程环境当中其实我是更加严肃的像前面讲了一个例子我从来没有让我的Cloud Goal给我讲一个恐怖故事我不会有这样的想法但是我在Telegram里面我就会天然说我是一个玩的形态其实这种松弛感也就不一样然后我让AI做的事情也不一样它就是在那种环境下它其实就进化出来不同的能力对就是前面以前张晓龙也说过人是环境的反应器我在不同的AI当中说话的语气完全不同我们的第八个问题是当我们提到OpenCloud的时候很多人都会讲说它有两个点做得很好一个就是IM聊天入口另外一个是本地执行为什么是这两个点让人印象深刻呢我觉得这两点确实是相互配合而且有很大组合的价值的我对这个的感觉 [19:59] 是不是这样的把聊天作为入口他就把我对产品的使用门槛放得非常低就这种门槛都不只是那种我要新装一个app或者我要新装一个软件这样的门槛而指的是我不管用不用OpenCloud我反正都要刷微信我反正都要看飞书我反正都是要去刷Discord那他就在那你再要然你使用他的心理门槛就会低很多与此同时又因为他很厉害他本地可以帮我去干很多事情交付很多事情而不经常跟我打嘴炮所以这二者结合就会我觉得很有意思一点可以像构成一个闭环一样就是如果你只有聊天那光打嘴炮没办法沉淀任何东西如果你只执行像cursor一样我也不会想着经常去用但是你把两个一组合我又经常用他又会沉淀下来的东西用记忆系统或者我们手不跟他说你去写到一个文件里面这二者很快就会组成一个越转越快的闭环这啥意思呢就是说他会自己学到一些东西会沉淀下来一些东西这个沉淀都不仅仅是说我更懂你的这种沉淀而是更技术上的沉淀比如说我要开人家灯我应该怎么开包括像郝大说的我要去调用TTS我应该怎么调他就可以做越来越多的东西越来越多的东西这种复利效应或者说自我进化是聊天入口加本地之行组合起来的一个特别有意思的东西当然我不是说cursor不能自我进化而是他因为门槛特别低所以他把自我进化这件事情也放大了这是我觉得OpenCloud这两点组合很有意思的地方刚才说到聊天入口加本地之行我觉得这两个点就是大众用户对于AI最朴素的和最原始的需求前段时间就是那个OpenCloud火了之后我也在一直看那个Peter的一些专访其实他也提到一个观点是说他其实很早以前就觉得模型厂商会做但是结果大家一直没做成所以说他自己亲自下场去做了对结果确实他也火了对我觉得这是就是大众的需求就在这里那我们的第九个问题是OpenCloud出来之后有些人会认为他是万能的什么事情都能够干也有一些demo看上去非常的完美所以想问一问二位有哪些你们认为他最被误解或者被高估的能力就大家觉得他可以做到但是在真实环境里面他其实今天还是不能够成立的我觉得实际上是Cloud Code以及说Codex这些Cli Agent的能力本来就很强然后OpenClaw它是赋予了这些agent能力,以一个更加友好的这种形态,然后让更多的人能够更轻松的,更低门槛的体验到了这些能力,OpenClaw的好不好用,其实背后有的时候,更关键的是背后它驱动它的引擎是什么,你用最好的模型,你的OpenClaw的能力就是更强的,概括来说,OpenClaw的价值其实还是一个入口和脚手价的价值,对,真正的能力还是我觉得还是在底层的模型和CI agent其实前面我们都讲到很多OpenCloud的这个魔法它并不是什么新鲜的东西它好像是把一些已有的能力组合在一起并且非常完美的交互然后让这个小龙虾很有人味等等等等第十个问题是OpenCloud的爆发的原因是什么就为什么是在这个时候爆发OpenCloud它的爆发不是说它比Cursor或者Cloud Code智能更高能力更强而是因为它把门槛放低让更多的人能够接受到但为什么让更多的人能接触到这件事情很重要呢是因为我有一个暴论就是Deep Seek当时为什么火我觉得也是类似的原因就是Deep Seek它也不是说能力比当时的Cloud 3.5要更强或者是比GPT4O要更强但是它主要是以前在最广大的用户大家没有能力接触到那些有点像半个agentic AI他会搜索然后会调用比如搜索的工具其他工具最后把结果呈现给你大家没有体验过这样的东西不是说没有只是广大用户没有体会体验到Deepseek就是第一次把这个推给了广大用户让大家发现好像很有意思他就火了然后OpenCloud也是类似Cloud Code是存在的但仅限于程序员他把它推向了TelegramDiscord让大家广大非程序员第一次体验到了这样的场景这样的能力就会觉得哇好厉害这个是我的归因即便用过Cloud Code的人大家也有很多的痛点我出门了我想用Cloud Code就是也挺折腾的就是想在AM里面用或者是想在手机里面用它的门槛其实相对很高的以及说想让他像一个人就是我要造一个这样的personal agent其实也有一定的门槛那OpenCore提供了这样的一个框架和这样的一个解决方案其实让更多的人能够很轻松拥有agent这是非常重要以及还有就是我觉得很重要的一个原因是我觉得是Andrew Capacity就是他转什么产品 [24:59] 什么产品很容易就火比如说我自己其实我是因为他转了那个帖子然后我就想试试我的心态是说让我看看怎么回事然后我就试了一下然后被前面的这些能力打动还有我觉得是那个Peter他自己本人的积累也是非常重要的就是我觉得OpenCloud并不是一个横空出世的项目就是Peter他自己有很长的这个开发经验他在推测还有GitHub上面和社区都有很深的连接第一个给他转起的人是一个react社区的一个致命开发者正是因为有这个人的软帖有更多的人来贡献然后慢慢的这个项目变得更加的可用性非常高然后走向更广泛的这个开发者的社区然后迎来了这个1月底的这样的一个爆发那我们的第11个问题是说模型能力的提升对于opencloud肯定是有作用的但是它到底扮演着什么样的作用我觉得它是一个很重要的因素但不是决定性的因素决定性的因素我个人的观点是context或者是记忆但是模型确实非常重要这是因为当我们切换了不同的模型的时候确实能够感受到使用体验的这使用方式不一样我可以举两个例子就是有两个维度第一个维度是模型它有多贵或者多便宜这个会真的会很影响我们的心态尤其是贵模型我会很舍不得用当然这个不仅是模型的锅了OpenCloud它那个实现特别烂也是一个锅回头我们再说当这个模型很便宜的时候尤其是那种基于订阅的模型的时候我们的心态是调的越多越好所以呢我就会刻意或者说至少没有顾虑的把很复杂的任务交给他但是当模型是比如像Cloud Opens这种又不是订阅又很贵的模型我会吸字如今在交代任务前会脑海中过100种方案怎么样就省钱这个其实极大的限制了他的潜力这是第一点第二个是模型的instruction following的能力特别重要对于体验来说特别重要你笨都没关系你笨我总能找到一个办法把prompt给改了我来适应你都没问题但是如果你不听话那就很难搞了我心里我搞了一个prompt让你往东结果你往西那这就没有办法再合作下去所以我觉得对于类似OpenCloud的产品来说模型的价格的结构以及它的听话的程度可能是最重要的假设我们的使用者是驾驶员就模型就是发动机然后OpenCloud是一个车壳那其实还是发动机也重要就是说发动机决定了说你的这个龙虾能够自己进化到什么程度模型它的脾气也是不一样的包括说那个Peter自己也说就是Oppos和Codex它的两个模型其实就是不一样就是Oppos它这个模型很多时候就像像有点犯傻但是很有趣的然后Codex就像是在那个角落里面他不太愿意和你搭话他是一个怪人但是他非常靠谱我觉得这可能有两方面因素的结合第一个是模型的能力是一方面另一个是agentic loop或者说agentic runtime它的重要性像二者有任何一个提升都会对他有提升但是最终系统的表现取决于短板我一直很不喜欢OpenCloud的一个原因就是刚才好大也提到它用的是一个极简风格的Agentic Engine叫做PyModal这玩意太简了它就不说orchestration了它context的compact做得很不好OpenCloud很多时候是把前面所有对话不管你有关没关全部扔给LM就造成了账单爆炸特别贵所以我觉得这是为什么后来我自己把它挪到了OpenCodde上面附用了open code的内核我觉得效果就好很多因此如果直接回答你的问题的话模型的基模的能力是一条腿Agentic framework或者infrastructure的能力是第二条腿两边短板提升是最重要的基模公司相比于做Agentic infrastructure的公司还有一个独特的优势比如像Agentic team这种Cloud Code的功能它可以在有了这个产品feature之后利用数据去反补它的基模从而让它的模型比其他做得更好另一个例子是KimiKimi K2.5它也是针对这个东西专门调了模型所以它可能在这个场景下就比别人表现得更好我们的第12个问题是开源对于OpenCloud今天的它的爆发或者它的方方面面有哪些特别的贡献吗我不知道大家有没有关注是说就是OpenClaw这个项目其实它的名字改了五次它前面叫WA Relay只在WhatsApp上面去能够用这个能力但它因为是在开源社区当时有一个它的第一个PR它说要不要加一下Discord的支持也是由于这个 [29:59] Discord当中他接入了这个这样的一个Bot然后大家都在来玩大家在做提示词的攻击然后发现被这个小龙虾给嘲讽了说你这样来攻击我就是有这样的一个社区和开源的生态使得它后面一点点的爆发如果没有开源其实Peter的项目我觉得也不是现在这样子的然后还有一些点我觉得Skill生态的这个爆发也是有一点就是说因为开源然后任何人都能够用到然后大家都可以去贡献自己的skill让自己的小龙虾和自己的助手能够做更多的事情再讲一点是说其实我觉得没有开源项目其实Peter这个项目可能也成不了因为为什么这么说就是背后有一个底层的引擎其实用的是另一个开源项目叫Pi我前两天也研究他这个项目觉得这个项目其实也挺有意思的他本身很多理念他是在一个极简的内核下然后构建了这样多平台的通信然后有子Agent的这样的调度能力以及杀箱的执行能力然后他其实可以理解为我觉得是OpenClaw的一个骨架吧就是开源生态就是说大家相互成就吧就是左脚踩右脚然后一点一点的变得更好开源的agent从我的角度来说他是我领养的孩子或者是大家每个人都想养一个自己的小龙虾,就是全世界都在帮你养,帮你养这样的agent,开源是全世界一起在帮你养孩子,避养的agent,就是你自己在开发,然后你是闭门造车的一个状态,但是开源的agent就是社区里面的使用者,其实本身也是开发者,大家自己在养自己的孩子,在养自己的小龙虾,然后大家也在想说,怎么去进化出来更好的小龙虾大家是在不断的一点一点的往上增长然后不断的进化进化出来了现在的这个模样感觉这里很重要的一点是随着AI agent coding的成熟大家开发者和使用者之间的界限是逐渐模糊的这就让类似这样的项目开源就显得尤其重要因为当它吸引到更多用户的时候这些用户自然而然也会变成开发者继续我们的第13个问题就是Away现在有把OpenCloud稳定的用在什么类型的任务上面吗如果说稳定的话我可能说的是所有任务用的最多的可能是调研任务关键不是调研完写个报告就结束了而是我也做了自己类似的memory system他会周期性的去看调研了什么东西我有没有给什么反馈和我现有的其他blog的文章有没有结合的地方进而发展出更加稳定的像价值观或者观点一样的东西现在我已经有了36个像我们内部叫公理但其实就是我的个人喜好和观点的skill也有几十个其他的skill包括真的干活的skill而不是那种观点性质的skill所以现在我的agent你要是跟他对话的话一定程度上他跟传统的只知道wikipedia或者上网搜索的agent已经非常非常不一样了所以如果直接回答这个问题稳定的用到了一调研二沉淀三闭环这样的任务上太强了我的open cloud当中可能有几十个skill然后稳定在跑的有几个拿出来说一下比如说我有一个gethubtraining的日报以及说我还有一个hacknews或者是product hunt的这样的一个日报还有一些设美的监控然后每天早上他会在他会9点他准时给我推送因为我前面提到说我是艺人公司嘛然后我现在自己在家然后我的一些个人管理是用这个来做的OpenCloud会自动每隔30分钟跟我去推送然后说我接下来有哪些会议还有说我记账因为我自己一人公司我可能每天的消费我就会有的时候就直接就跟Telegram说因为我的OpenCloud是想在Telegram里然后他自动帮我寄到一个文档当中去因为我现在是一人公司他是我的数字员工他能够给我一些建议听了好大的分享我看到了里面有一个规律就是OpenClaw已经代替了很多软件成为了一个统一的入口像记账软件以前要专门开个软件或者跟踪Kithub以前要专门开个软件去做调研以前要专门开个软件现在都变成了比如Telegram直接跟他讲了这个非常有意思我好像好久都没打开XLGBT然后Gemini这些然后我其实主要在用的就这几个那第14个问题就是OpenClaw会带来哪些2C的创业机会我可以先来泡砖引玉一下我之前也发过一条短视频就讲了我当时的一些观察但又过了两个礼拜又有一些新的补充那首先呢我还是认为把OpenCloud的门槛打下来让普通人可用这一点很重要就OpenCloud其实它的安装是非常麻烦的就现在你如果去闲鱼搜的话会有特别多上门帮你安装OpenCloud的服务 [34:59] 这背后都意味着这普通人就装不好这个是很让人这个感到沮丧的那把open cloud变成一个普通人都用的能力那这个是非常直接的一个创业的机会然后在这个里面呢我其实会认为就是im就聊天软件会是让普通人用上open cloud类似产品的一个绝佳入口就这个甚至比一个豆包或者比一个XGBT还要更进一步那在美国呢就是WhatsApp在国内呢就是微信那我们现在大家在用的Telegram或在用的Face书它要么太小众要么太突避它都不是这个绝对第一的垄断性的IM的入口所以这个WhatsApp是Meta的对吧微信是腾讯的因此这个我觉得这个希望不一定是创业的机会啊而是寄托在就是Meta和腾讯他们什么时候可以把这样一个就是活人感十足的OpenCloud就背后他带有很强的agent能力的一个agent放到IM里面我觉得这是第一点然后第二点呢是给agent做基础设施那这也是我认为可能有百花齐放的创业的机会因为在过去所有的工具几乎都是做出来给人用的但是很快我们会发现agent他会成为我们整个这个经济体里面的就是也有这个主体性的一种存在所以agent他是需要一套很不同的基础设施的不管是他的身份的认证或者当他要付款的时候他是不是有自己独立的信用卡独立的安全的认证方式包括比如说给agent看的数据库是不是和给人看的数据库又有些不一样等等等等包括给人用的网站和给agent要去获取信息的界面应该也会不一样所以这里的基础管道的各种铺设就有各种各样的投资的机会而围绕着agent的开发测试部署监控和安全甚至有可能会形成某种生态所以这里面的生态去做其中的基础设施的建设我觉得也是有创业机会的想分享的第三点是agent他本身的社交空间那最开始的motebook上线之后有各种刷屏啊就是每个人派自己的小龙虾派自己的agent去上面社交聊天那我的agent也在上面帮我找到了一些天使投资的标的呃然后我们也看到后来还出现了一些这个像Cloud City这样的产品它更加的激进你的agent甚至可以在里面去组织帮派那他的帮派还有排行榜然后你的agent也可以在里面去他的经济系统里面去赚钱然后他有一个富豪排行榜所以这里面呢他都有一定的实验性质都有一定的娱乐性质但我觉得假以时日就是这样的一个社交空间他很可能是真的产生有用的价值的那除了前面说的这三点之外我觉得还有很多的这个可能性和想象的空间比如说这个有一个开源的项目叫做VinClone然后他是把Meta Ribbon这个眼镜和OpenCloud联系在一起就做了这么一个开源的项目这背后也是一个在美国读书的华人然后他有分享说就是当很多的Ribbon的这个用户接了OpenCloud之后会发现使用的场景也因此发生了变化因为原来的这个Ribbon就这个AI眼镜他就像一个小爱同学一样虽然背后有大语言模型但他仍然很傻所以多数人也就是问问他天气怎么样但是当你接了这个opencloud之后他发现有用户告诉他会站在超市的货架面前直接问我的眼镜就是现在这些卖片谁是性价比最高的我这个眼镜其实已经接了opencloud你可以看见它它上面是有反光的这是一个屏幕然后它背后也接了opencloud所以就是把opencloud接到这样的现成的AI硬件里面他都能解锁很多的想象力那比如说就是做Vision Cloud的这个小哥他现在自己在创业他拿了YC的投资然后他创业的项目并不是Vision Cloud这个开源项目而是他要去给这个美国的工地上面的这个管理者去做一个带有管理工地功能的一个眼镜所以当你每天早上去巡视一圈工地的时候你戴着这个眼镜你就可以这个首先是这个监测你到底有没有把该去的各个角落都去到然后再有时如果你发现一些安全隐患发现一些bug你可以实时的拍下来并且语音告诉我的眼镜应该怎么记录应该把这个任务指派给谁诸如此类所以这是他的一个创业项目我觉得这也是把OpenCloud接到一个眼镜里面会自然解锁的N种这个具体能落地的场景之一那最后分享一个就是这个Skill的各种市场比如说Cloud Hub这可能是最热门的就大家把各自的agent创造的skill传到一个这个趋中心化的市场里面我觉得这个本身做这样的平台它也是一个创业的机会前两天我特地让我的那个openclaw去调研了一下TrustMR这个最近一个月openclaw相关的项目他分享的是说有6个商业模式一个是其实前面那个 [39:59] 后期也提到就是云托管部署占到了60%大头的赚钱的都是这块但那个这种云托管部署其实同质化会比较严重然后另一个是硬件和安装服务占到10%然后还有是做移动端原生的这个OpenClaw安装的大概占了3%还有就是做课程和培训的就是比如说有一个公司是卖AI员工的占了5%还有是做agent的平台或者是多agent的协作的协同的10%还有一些垂直场景比如说知识管理还有财务的规划然后还有一个点其实Peter也是这么看的每个APP其实都是一个API网站其实都是API它都是有数据的这样的一个API只是说现在可能大家没有开放出来那这个时候可能有一些短期的机会就是说能够把这些数据把这些网站过往的这种床庭的服务以这种API的形式暴露出来Agent能够直接读的数据其实也是一个比较显著的机会好在这里涌现出非常多的创业机会如果有谁正在OpenCloud整个大的生态系统里面创业欢迎联系我好的那我们第15个问题就是在MootbookAlice包括SecondMe这些agent的社区里面你们有用吗有观察到什么特别的这个现象或者你们的一些思考AI和AI的交流就如果完全没有人的介入没有那么有意思比如说我在做极客的那个BOT实验的时候我更想做的是让AI能够进入到人的社区和人去发生交互然后通过人的反馈他自己去持续的进化和进步这个其实我觉得有点像就是RHF就是human feedback然后去促进agent这个进化其实这个是我觉得很有意思的一个点然后但现在的问题是说社区还没有做好准备用户还是对于这些AI是比较反感对,特别是说自动点赞或者是自动评论有人形容为随便在别人的空间里面拉屎不太好听,但确实好像是一个事实所以我也是看到这个话之后直接把那些所有的互动功能都关了那未来可能什么时候有这样的一个社区人也在里面能够去高效和主动的去互动然后AI也能够接入进去大家对于这个AI产生的内容或者是有更高的容忍度我还挺期待有这么一天的然后我说一下那个用Alice的体验我发了一条帖子然后其实在很短的时间内有很多的数字分身涌进来给我回复然后其实在开始的那一下还是觉得比较有意思我有听到两个对Alice的好评其中一个是他就把它当一个笔记本用因为他自己记笔记记完之后就是原来就记完了但在Alice去把一条这样的笔记发出去之后就会有一堆的AI给你回复其实很多时候在这里面有可能就会发现谁给我的回复带来了一点点新的启发那他就比单纯的在笔记软件里面记笔记多了一个价值所以这是我听到的一个用户用Alice的原因然后另外一个用户告诉我说他觉得在Alice里面他可以肆无忌惮的发疯这是一个艺人发疯场就因为反正大家都是agent在哪儿回然后所以你说话就可以特别的没有社交压力你说什么好像都变得合理了然后那就感觉自己在那边做了一个可能在其他社交软件上做不出来的自己这也是另外一个有趣的发现agenn的互联网上没人知道你是一个人但Alice其实可以分辨了但是好像就是那个分辨的那个图表也没有那么醒悟所以你就发疯一下可能也真假难辨吧然后我在这有一个有意思的观察就是这是个二手的观察是因为我的合伙人柯代表Legion他最近在采访应该是叫Evil Map它是有一个爆火的Cloud Hub上面排名第一的一个插件叫Evolver这个产品有意思主要是因为它做marketing的对象不是人类传统的产品大家会觉得用户是谁用户是人类那我就针对人类做marketing但那个产品它是针对agent做marketing因为Cloud Hub上面所有的用户都是agent那它不论是关键字设计的这些场景都说我可以让你进化让你变得更有帮助让你在agent的世界里更加如鱼得水效果就特别好很多agent来装他在发布之后10分钟以内就冲上了Cloud Hub的第一名我觉得这是一个特别有意思的东西因为以前他从来没想过是真把agent当做一个主体能用未来可能还能付款但是他确实给人类带来了切实有用的流行 [44:59] 经济利益都有我觉得这是一个非常有意思的想法和实践我再补充一点就是前段时间我用大众点评我就说了一下我的需求然后他就自动去帮我联系到餐厅然后帮我订好了和朋友聚餐的这样的一个位置然后全程没有我的任何的交互就是他帮我完成其实未来可能也是说两头都是BOT然后我的BOT和餐厅的BOT去交互然后其实这种是更高效的然后也能够减少很多摩擦我觉得这种是非常可见的很有价值的方向其实SecondMe最近也做了一个有趣的尝试他做了一个A to A黑客松就是号称是这个世界上第一个Agent to Agent的黑客松就是有人在上面又戳了各种产品比如说这个我的Agent去帮我和你的Agent来完成面试就是Agent的Boss职聘或者Agent的这个约会类似这样然后他们又把这些这个在黑客松里面涌现出来的A2A的应用全部都放到了一个小镇上面人可以像虚拟的走在这个小镇里面去到一个这个BOSS直辟门店或者去到一个这样的约会门店还是一个很有意义的一个尝试的那我们的第16个问题呢是最近Manus, Kami, Minimax他们都纷纷推出了自己的OpenCloud的产品那我们来聊一下使用后的体验我可以先抛砖引玉其实我觉得不管是谁来做有一个事情的前提是都是让用户可以在自己习惯的IM里面连上它因为如果不是这样的话我直接用Manus直接用Kami Agent或者有minimax agent就可以了对吧大家之所以要接opencloud就是因为它核心的一个产品体验在IRM上面所以这也是大家能不能真正接触这波士能的一个关键的变量那因此Manus肯定是有两点优势的第一就是它和WhatsApp的结合会比较紧密然后第二呢就是Manus在这个完成长程的agent task上面的能力还是显著的这个突出于其他的友商但另一方面我们看到Kimi和minimax都非常的卷那Kimi Cloud它是在除夕发布的然后MiniMax也紧随其后没几天就发了自己的这个叫MiniMax CloudKimi Cloud它有一个长期的记忆它是存在云服务器里面这是它的一个大的卖点它说自己有40G的云存储然后可以长期调用记忆然后它呢也号称接了这个Cloud Hub的5000多个scale可以直接用那另一方面Midimax是自己建了一个自己的Agent Skill的市场他是想要做一个自己的Skills的生态然后另外Kimi和Midimax他们也都掉自己的这个搜索能力所以你不用再去给你OpenCloud配一个额外的搜索API对所以这一点的体验也是这个把门槛打下来了但总体来说我会觉得大家的接入速度和迭代速度都是非常快的但最终谁能够跑出来我觉得还是要看谁能够真正把IM这个入口来做通这是最关键的一个变量吧那反正在国内这个2C的IM入口说实话呢尤其只有微信那微信也是不开放的所以对国内公司来说呢好像我们也只能期待腾讯赶紧的让这样的体验让更多的用户用到其实说现在还是需要用户自己去部署还是有一定的门槛其实还是不是我之前想象的就是说它是那种开箱机用的你说的部署是连接IM吗对啊那这个没办法吗这个就是你连飞书总得要去接飞书API这个我觉得是国内就是套个壳没办法的但这些问题都是机会吧除了IM入口这个问题也很难变成机会但其他其实都多多少少还是各种各样的机会然后很多云服务厂商也都推出了自己的云端虚拟机的这个open cloud套壳因为会觉得在本地大家觉得不安全等等等等我一个暴论说没有本地环境或者是没有这些足够多大家本地上下文的这种open cloud talk因为会觉得在本地大家觉得不安全等等等等我一个暴论是说没有本地环境或者是没有这些足够多大家本地上下文的这种open cloud是没有价值或者说价值是大打折扣的这个我是赞同的尤其是context或者甚至是security我的极大感受是open cloud你给它权限太多了有时候会出幺蛾子security不是特别好但给它权限少了那跟manus有什么区别就很了难嗯这我有一个感受就是说我觉得我们绝大多数人其实都是浏览器白领就是我们每天的工作是打开浏览器基本上这一天的工作就能完成了但这个世界上还存在着很多的比如说Word白领或者Excel白领就他们大量的工作是基于Word的文档基于Excel或者基于某个ERP或者基于某个别的什么软件去完成的那对于这些用户来说一个云端的一个agent其实就解决不了他们很多本地工作所需要的这样的智能是这样的包括说像我观察到说看Kimi最近的发布当中在Office当中引入这样的一个省阅的这个能力用户可以直接去选择接受或者不接受其实这些能力本身agent就很容易做到但就是进入到这样的环境当中去之后我看到 [49:59] 小公司上其实有很多人对这个功能不太是好评Bowclad也做了Excel的插件觉得是异曲同工的那到我们的第17个问题是说OpenCloud会带来哪些新的Agent Infra层的创业的机会对于Agent Infra来说基本上我的理解是它牵扯到我们要把一个Agent弄work的方方面面那为了想清楚这个问题我们得先搞清楚到底啥叫agentic AI我觉得它有三大特点只要满足这三个特征就叫agentic AI第一个是它要能调工具不仅仅是你问我答而且还能说你去帮我调用这个工具把结果给我第二个是它要能自我决策我举个例子像ragrag它是一种静态的workflow在这个过程中LOM是不做决策的它只能说我根据这个prompt根据你给我的搜索结果给你做一个回答一个问题但是如果你把它变成Agentic Rack它所谓的自我决策指的是我来决定搜索关键字是什么我来决定要不要换个关键字再搜一遍还是说咱就停下来我直接给你输出结果所以第二个关键在于自我决策第三个关键在于feedback loop他要能看到这个任务有没有完成如果没有完成差距在哪里然后依此来进行反馈和迭代因此自我决策工具调用和feedback loop这三个是Agentic AI的核心为了能支持这个东西我们就需要你看AI你要有memory系统你要知道我上面这个context window到底干了什么事情当然最土的办法就是我就把什么东西全部扔给你就行了但是呢现在也有很多更复杂和有效的技术然后另一方面呢就是你工具调用怎么接入MCP是其中的一个形式但是我一直觉得MCP不是最理想的形式在这个技术上又发明了skills像这种progressive disclosure的形式然后再往下呢它的这个agentic loop怎么组织orchestration怎么办如果有multiple agent大家怎么去组织调用怎么去并行怎么去一步更新这些都有很多讲究包括如果到最后的话可能还有最近很火的agent teams这可能就属于multi agent了但是它里面又有很多哲学方面的东西然后这里面其实我们可能要特别分辨一下有哪些infra会变成标配能力而不是一个独立的三方创业公司的机会就是Agentic Runtime是一个可能会被标准化的东西一个例子是我们在调用Agent API的时候或者说当大家说我要跟AI集成的时候以前大家第一反应是说我去调API调GPT APIGNAP API但是OpenCloud这件事情他生动的展现了一件事一个事实就是你把一个东西做成Agentic和你去调API就是单纯一问一答这样API他的产品能力是有代查的这就是为什么未来很可能很多人大家从Infra的角度来说就不会再去做单纯的API调用而是去做Agentic的一个东西但Agentic的东西你一旦开始做立刻就会踩很多坑比如说memory怎么设比如说我contest window怎么管理我的tool怎么接入大家就会想用一些框架pymono是其中的一个方法就是open cloud用的一个方法另外一种极差极用的方法就是我直接附用已有的cloud code codexopen code或者甚至你看cloud code有了自己的agent SDKopen AI也有了自己的agent SDK我直接接这些SDK就可以所以它就是一个相对更新的市场这个是我觉得未来的一个机遇我们的第18个问题也是讲创业机会就是OpenCloud会带来哪些2B的创业机会还是我先来抛砖引玉首先我觉得OpenCloud对2B这个世界的冲击比表面看起来要大很多很多我先讲一下整体的感受然后再讲我看到的这个三方面的2B的创业机会那整体感受呢就是SaaS的股票啊因为Cloud Code开源了它的插件的11个套件已经大暴跌对吧大家都看到了那这个和OpenCloud呢我觉得它有些间接的关系因为OpenCloud是第一次真正可用的把一个agent的脚手架搭了起来那我们都知道这个过去吹了很多年的牛说AI可以给企业提供一个数字员工那我觉得现在是OpenCloud让我们看到了一个真实的非常迅捷能够落地的可能性然后我也看到一个数据说传统SARS对应着3到4000亿美元的企业软件的支出但是Agent有可能解锁的是13万亿美元的劳动的支出市场这是一个30倍的一个市场规模的扩张而且定价逻辑也在因此发生一些转变比如过去SARS都是按作息收费 [54:59] 但现在呢agent是很可能可以去按照完成的工单或者节省的这个员工的工资来去计价所以这是很不同的一个根本性的转变然后这里呢也有大量的创业的机会首先我觉得先讲讲谁被影响然后再讲三个创业机会是什么就过去很多2B都是基于上一代比如说coats比如说lunchchamp去搭workflow去做2B的这样的集成商然后这是很多人在赚钱的办法但是这一刻我相信这些人都是很郁闷的因为workflow它只是一个过渡的形态而且这个过渡形态在open cloud诞生的时候它就被宣判了一个死缓当然这些集成商我觉得他们也可以比较快的转型去拥抱一件的生态因为他们目前站的这个位置是离客户最近的也是这个组织是最AI native的然后2B的三个机会我想讲第一个是短期内最清晰的一个商业路径其实和2C一样就它是叫套壳就把复杂的open cloud的技术封装成面向特定的企业的这样的工种的应用的产品不管是给sales给律师的给财务的等等等等就这些垂直的场景谁能够先把开箱挤用接入了IM里面的这个agent的一个数字员工数字同事给做出来谁就能够最先的拿到第一批的客户我觉得这个是非常值给的这个低垂果实然后第二个呢是在2B领域有一个非常关键的事情是安全和隐私我们都在这一期播客里面聊了很多了就是企业对安全和隐私的在乎那是远远大于2C的那这里面也有一些新的公司在动比如说这个Round Layer他拿了1100万美元的投资他在做企业把OpenCloud控制的这个一个平台然后另外一个叫Ctora就我看到他做的也挺有趣的他是在做每一个agent启动的时候要去验证你的这个身份就防止有被恶意的agent来进入我们的企业这种环境生产环境的可能性这里面挺百花其放的我也不是专家然后让我感觉这个如果做不好的话所有的垂直的应用都是空中楼阁所以这里应该会有非常多的机会然后最后我想讲的是护城河的问题就是其实agent在企业里面没跑一次任务他都会积累数据就是哪一步agent出错了人类又是怎么去纠正他的那最后他是用什么样的路径做对的就所谓的这个执行的轨迹就叫trajectory它是不可能在公开的训练数据集里面有的但是呢有了这样的执行轨迹它是非常能显著的提升agent在一个特定的企业环境下的准确率所以一个AI agent如果他能够先进到一个企业里面去他先积累足够多的执行的轨迹其实这也是某种意义的去锁定用户去形成里的这个护城河的一个机会所以可能今天还是要谁先更快的动起来进到企业的生态里面其实本身快就是一个护城河我们的第19个问题是OpenCloud的这一波热潮呢它会是一个短期的现象吗我感觉这个又是一个短期的又是一个长期的东西这是什么意思呢就是从目前来看OpenCloud这种现象级的产品它的潜力或者说它的能力大概率是高估的它未来还是得收敛到他实际产品能力能支撑的市场上去我对他的目前的感觉是这个产品仍然非常的粗糙有很多槽点和可以改进的地方所以我觉得短期来看他的能力是被高估的会回归但是从长期来看他展示了一个非常重要的潮流或者说它背后它为什么会爆火它背后的这些关键要素其实都已经全了比如说积模的能力已经在那里了或者说这种数据飞轮像刚才不论是2B说的这种过程的飞轮过程的积累还是2C说的这种skill的积累也在这里了它也跑通了很多圆形的商业场景包括像豪大刚才说的代替了很多APP作为通用入口这些都是现实可行的但是它又需要很多的polish比如说刚才说的token太多太贵的问题它的记忆的还是比较粗糙很多时候不workGUI也可以再打磨等等所以我觉得从这个角度来看我们可能站在一个百花齐放的时代的起点未来会有很多的公司去积极探索这个模块我怎么打磨那个模块怎么打磨二者之间可以怎么组合最后可能还是会收敛但未必会收敛到OpenCloud上去而这会收敛到一个远远更加精细甚至我们现在都没有办法想象到的一种产品形态上去我们今天的第二十个问题最后一个问题是 [59:59] 我们如果12个月后回看OpenCloud你们觉得最值得被记住的会是什么我觉得最值得记住的有一个现在大家已经发现的然后最值得被记住的还有一个我觉得大家没发现但是我希望大家未来记住的东西一个是大家已经发现的是Agentic AI很牛逼然后我觉得大家会记住工具很多会构成复利然后积累的经验会构成复利Feedback loop特别重要就这几个跟Agentic AI相关大家会记住这个很厉害如果我要做AI我一定要把它做成Agentic的但是我觉得大家没有意识到的一点是AI的能力是一方面但是它可能只是一个放大器人或者说用户的能力可能更关键比如两个一样的Open Cloud像我们用的可能和另外一个对AI没有什么经验普通人哪怕普通人是很厉害的程序员用的会很不一样可能我们的效果就比他要好很多未来随着AI越来越成熟能力越来越强这样的杠杆效应可能会更严重所以我的一个不知道是暴论还是我希望大家认识到的一点是人会不会用AI在未来可能是一个更大的一个区分因素它可能反而是OpenClaw会给我们带来的一个启发即便最终OpenClaw是一个短周期现象但也带来了很多的一些启发它证明了一种意小博大的以及以大众用户为主的这样的一个agent的设计哲学所谓以小钱大是说他通过几个markdown文件以soul.mdmemory.md还有heartbeads.md等等这些还有identity.md这些让agent具备了一个人格他有自己的记忆然后有心跳机制不需要那么复杂的系统也不需要大量的这种工程简单却有效且只给的方式让大家意识到原来这是我的助手他和我一起成长我觉得这是非常有启发的然后另一个是说界面及新智就是说你什么样的界面呈现给用户他有不同的使用心态和互动的习惯我始终觉得说就是大家推崇了CLA就是人机交互的一个倒退吧最终大众用户能接受的可能还是类似IM或者是更简单直接能用的这样的一个交互和界面然后另一个是说我觉得还是说从之前的Deep Seek也好再到现在的OpenClaw就是都证明了是说开源加skill这样的一个生态它展现了无限的可能性那OpenCloud不只是一个现象级的产品它更是一个agent的时代吹响了一个进攻的号角好那今天非常谢谢二位的时间和分享我们有20个问题吧OpenCloud从它是什么到它为什么火到它给我们什么样的创业机会和未来的启发我觉得聊的还是这个蛮全面的然后我们现在确实站在一个百花齐放的时代的起点我们也会持续的关注以OpenCloud为代表的各种agent的发展也欢迎大家给我们留言就分享你们的想法你们的创业的一些idea好谢谢大家我们会持续更新欢迎大家持续关注拜拜