OpenClaw普及Agent能力引发爆火

OpenClaw普及Agent能力引发爆火 OpenClaw的爆火本质上是利用聊天窗口打赢了推理与Agent能力普及的时间差，但聊天界面的交互限制注定了其无法成为深度生产力工具并必然走向凉凉。 视频深度剖析了AI工具OpenClaw（小龙虾）的三段式命运，预言其将经历从当前的超级火爆到因体验拧巴而被逐渐“养死”，最终在大浪淘沙中被深度生产力用户放弃的宿命。主讲人指出，小龙虾的爆火本质上是打赢了技术普及的时间差，并通过大众熟悉的聊天窗降低了Agent工具的门槛。尽管聊天界面极易出圈，但其线性的交互、极低的信息密度以及黑盒化的过程死死限制了它作为严肃生产力工具的天花板；不过其在底层做对的统一上下文、以三个核心文件为基础的持续记忆系统以及丰富的skills组合，成功构建了一个自我进化的进化飞轮。 大热的 Agent 工具 OpenClaw（小龙虾）会经历从爆火到被“养死”，最终大浪淘沙、用户迁移至深度生产力工具的三段式命运。 (0:21) 小龙虾的爆火与 DeepSeek 现象本质相同，都是打赢了“时间差之战”，将原本高门槛、高订阅费的先进 AI 能力（如推理或 Agent 闭环）零门槛地普及给了大众。 (3:16) 除了技术普及，小龙虾的爆火还叠加了类似“泡泡玛特”式的跟风和 FOMO 心理，这导致工具起得更高、凉得更快。 (3:16) 小龙虾本身因设计问题而具有极高的使用门槛，普通用户一旦被风口误导且使用受挫，容易对整个 Agent 赛道产生限制性思维与习得性无助。 (3:16) 传统的聊天框属于需要人不断对话引导的开环系统，而真正的 Agent 工具（如 Cursor、Claude Code）则是拥有本地权限、能闭环推进任务的闭环系统，两者存在 10 到 100 倍的生产力代差。 (4:42)

主讲人课代表立正认为，Agent 工具 OpenClaw（小龙虾）凭借极低门槛的聊天界面与技术红利普及了市场，但因产品设计的极端妥协注定无法承载严肃生产力，必将经历从爆火到被抛弃的宿命。 三段式生命周期预言与定位 (0:21) 主讲人预言 OpenClaw 将经历经典的三段式发展：第一阶段是当前的超级火爆，云厂商跟进、教程铺天盖地，以跨平台执行任务和文件读取能力给大众带来震撼；第二阶段预计在一两个月后到来，多数用户会将其“养死”，留存用户也会因跨项目偏好混淆、长文被暴力压缩至3行以及后台无法监控等问题而感到别扭；第三阶段则是大浪淘沙，轻度用户仅将其作为手机里的炫酷玩具，追求严肃生产力的用户则会迁移至更高效的工具。尽管其宿命是走向变凉，但主讲人肯定了它教育大众市场、普及 Agentic AI 的历史功绩。 时间差红利与跟风心理交织的爆火 (3:16) 主讲人将 OpenClaw 的爆火归结为技术“时间差”与“泡泡玛特”式跟风心态的叠加。其逻辑类似此前的 DeepSeek：推理模型如 o1 Pro 早已问世，但高达每月 20 至 200 美元的门槛将普通人拒之门外，DeepSeek 并非能力碾压对手，而是通过零门槛将推理能力推向大众。同理，Cursor、Claude Code 等具备本地权限与任务闭环能力的 Agent 早已在生产力上领先一整代，但终端（Terminal）和集成开发环境（IDE）让普通大众望而生畏。OpenClaw 抓住这一认知断层，将强大的 Agent 能力包裹进门槛极低的日常聊天框中，从而实现破圈。但这也伴随盲目跟风的 Fomo 心理，由于养活该工具本身门槛极高，一旦受挫，普通用户容易误以为整个 Agent 领域都不适合自己。 三大技术支柱与自我进化飞轮 (13:26) 根据社区技术文章剖析，OpenClaw 在底层做对了三项技术整合：一是打破平台与项目壁垒的“统一入口与上下文”，将用户在 Telegram、Slack、WhatsApp 等不同平台的任务信息汇聚在统一会话中，形成“越用越懂我”的错觉；二是由 SOUL.md（定义人格）、USER.md（用户画像）及 MEMORY.md（长期记忆与自动整理日志）构成的文件级“持久性记忆”系统，支持免手动维护；三是丰富的“技能（skills）”组合，让搜索、文件读写、命令行与文档生成产生协同效应。这三者构成正向飞轮：统一入口与记忆带来数据复利，记忆与技能驱动 AI 编写代码自我进化，而高频的聊天交互则为飞轮持续提供运转动力。 聊天界面载体对严肃生产力的锁死 (10:33) 尽管聊天窗口带来了日常极高频的使用时长与极低的使用门槛，但主讲人指出，这一载体从根本上限制了工具用于深度知识生产的上限。首先，聊天界面的单向线性交互无法满足专业工作所需的方案分叉与多维度方案对比；其次，该形式缺乏承载图文混排、长文差异对比（diff）和结构化资产所需的信息密度；最后则是过程黑盒化，用户在面对复杂任务时只能对着“正在输入”的提示等待，无法获知改动细节或排查异常。主讲人认为，这是 OpenClaw 为了最大化出圈而主动做出的妥协，但也因此使其无法满足深度生产力的严苛要求。 主讲人团队表示已开源一款超越 OpenClaw 局限、真正面向生产力的工具及技能库，关于 OpenClaw 的底层技术缺陷与替代方案的完整解析将在下集视频中展开。

[0:21] 课代表立正: 原来AI不光可以陪我聊天 [0:21] 课代表立正: 越用越别扭 [0:21] 课代表立正: 先火后凉 [3:16] 课代表立正: 小龙虾的爆火，其实和去年的 DeepSeek 的爆火，是同一个现象，以及后面又叠加了一个泡泡玛特的因素。 [3:16] 课代表立正: 打了一个时间差 [3:16] 课代表立正: 一小时 [3:16] 课代表立正: 一晚上 [3:16] 课代表立正: 小龙虾不好用，它就是本身就是不好用的，本身就是难的 [4:42] 课代表立正: 生产力的10倍、百倍的巨大提升 [4:42] 课代表立正: 通过一个聊天窗的形式带给了大众 [10:33] 课代表立正: 把入口放在了聊天界面里边 [10:33] 课代表立正: 分叉 [10:33] 课代表立正: 正在输入 [13:26] 课代表立正: 他全都把这个上下文放到了一起 [13:26] 课代表立正: 技能的组合效果

[0:21] 我先给大家做一个 [0:22] 可被打脸度极高的预言 [0:24] OpenClaw [0:25] 也就是大家常说的小龙虾 [0:27] 这个东西呢 [0:27] 会经过一个非常经典的三段式的命运 [0:30] 第一段也就是现在超级火 [0:32] 我们会看到铺天盖地的教程部署指南 [0:35] 云厂商也会跟上 [0:36] 很多人装上以后 [0:37] 会有一个强烈的震撼感 [0:38] 就是原来AI不光可以陪我聊天 [0:40] 而是真的能帮我管事情 [0:42] 读取我的文件 [0:43] 帮我跨平台执行任务 [0:44] 真的帮我持续的干活了 [0:46] 他会给大家带来一个非常强烈的 [0:48] 未来已来的感觉 [0:50] 第二阶段 [0:50] 大概就是一两个月后 [0:52] 这里边呢 [0:52] 很多人的龙虾会养死 [0:54] 然后哪怕养活的这些人呢 [0:55] 他也会发现越用越别扭 [0:57] 比如说他会把你对于A项目的偏好 [1:00] 带到B项目里去 [1:01] 你可能精心整理了一份调研文档 [1:03] 但是他就给你缩减成了3行 [1:05] 你想知道他到底在后台干什么 [1:07] 但是你只能对着一个正在输入的 [1:09] 这样一个状态发呆 [1:10] 你用的越深 [1:11] 越会觉得这个东西虽然很厉害 [1:12] 但是他也非常的拧巴 [1:14] 那第三阶段就是大浪淘沙 [1:15] 有的人呢 [1:16] 追求炫酷 [1:16] 他会继续留在手机里边 [1:18] 然后偶尔轻度的去使用它 [1:20] 但是真正追求生产力的人 [1:22] 会迁移到别的更有效的工具上去 [1:25] 会发生这样先火和后凉的命运 [1:27] 并不是因为OpenClaw不厉害 [1:28] 相反恰恰是因为他太厉害了 [1:31] 他在把Agentic AI推到大众的这件事情上 [1:35] 做了几个非常极端的取舍 [1:37] 他的设计哲学就是 [1:38] 他为了面向最广泛的用户 [1:41] 所以说这些妥协其实是必要的 [1:43] 但也恰恰是这些妥协 [1:44] 注定了这个产品它非常适合爆火 [1:47] 但是不适合做深度的生产力 [1:49] 也就注定了他未来必定要凉的命运 [1:52] 但那个时候他也完成了他的历史使命 [1:54] 就是告诉大家 [1:55] 原来Agentic AI已经发展到现在这一步了 [1:58] 他已经能做这么多事情了 [2:00] 小龙虾教育完了市场以后 [2:01] 市场上一定会出来更多 [2:03] 更好用的Agentic AI的工具 [2:06] 那今天这期视频呢 [2:07] 不是要跟大家说因为小龙虾必定要凉 [2:09] 所以说我们就不需要去关注小龙虾 [2:11] 而恰恰相反 [2:12] 今天这期视频呢 [2:13] 会非常深度的剖析一下 [2:15] 小龙虾到底是怎么火的 [2:16] 它为什么会火 [2:17] 它对我们有什么启示 [2:19] 第二小龙虾它到底做对了哪些事情 [2:22] 它在哪些关键的事情上 [2:23] 做了非常大胆的探索 [2:25] 导致它这么出圈 [2:26] 第三这些设计上的妥协或者trade off [2:29] 会导致它在哪里边慢慢变得不好用 [2:32] 和为什么 [2:33] 他没有办法满足深度生产力的要求 [2:36] 以及第四 [2:37] 我们如果想要做一个 [2:38] 真正能让AI发挥生产力的东西 [2:41] 应该怎么做 [2:42] 我们其实已经把这个东西做出来 [2:43] 并且已经开源给大家 [2:45] 而且 [2:45] 我们也开源了很多非常好用的skills [2:48] 欢迎大家去免费的试用它 [2:49] 这期里边会涉及一些技术问题 [2:51] 但是我保证跟大家讲的深入浅出 [2:54] 不需要是程序员就可以听懂 [2:55] 如果你本身就在使用vibe code的话 [2:58] 你会更加的感受到 [2:59] 这里边真正的门道到底是什么 [3:01] 我这期视频其实是我们社区里边鸭哥 [3:03] 技术文章的一个讲解版 [3:05] 如果大家想去看 [3:06] 那些更精准的技术用语 [3:07] 和听鸭哥的思想的话 [3:09] 欢迎直接去社区里边看文章 [3:11] 那篇文章的信息密度 [3:12] 其实比我的讲解要大得多 [3:14] 那好如果你还要听我的讲解的话 [3:15] 我们就一条一条来 [3:16] 第一小龙虾为什么会火 [3:18] 我们这儿抛一个暴论 [3:19] 就是小龙虾的爆火 [3:21] 其实和去年的DeepSeek的爆火 [3:24] 是同一个现象 [3:25] 以及后面又叠加了一个泡泡玛特的因素 [3:28] 一个一个来拆解 [3:29] 就是什么是DeepSeek的爆火 [3:31] 其实直到现在 [3:32] 应该很多同学不知道 [3:33] 去年的DeepSeek为什么这么出圈 [3:35] 这里边当然有我们国产的因素 [3:37] 当然有这样小公司的因素 [3:38] 当然有成本的因素 [3:39] 就是这些DeepSeek都做的很不容易 [3:41] 但是DeepSeek [3:42] 大家一下子觉得那么好用的 [3:44] 一个关键因素 [3:45] 就是它打了一个时间差 [3:52] 因为在那之前啊 [3:53] 尤其 o1 Pro [3:54] 其实 [3:55] 这个推理模型已经出来了几个月了 [3:57] 我们在教学和社区里面的时候 [3:59] 也非常感慨于 [4:00] 就是这个推理模型实在是太厉害了 [4:02] 但是 o1 Pro [4:03] 比如说他需要200块钱的订阅 [4:05] 绝大多数的人是没有接触到的 [4:07] 包括后面 o1 非Pro版 [4:08] 也是需要20美元的订阅 [4:10] 这是小部分人才感受到它有多厉害 [4:12] 但DeepSeek一出来 [4:13] 很多普通的用户就感受到了 [4:15] 原来AI不光是陪我聊天 [4:17] 他可以想 [4:18] 他可以搜 [4:19] 他可以去推理 [4:20] 而且我们可以看到他的推理过程 [4:21] 发现他推理的非常有道理 [4:23] 一下子就让AI显得聪明了很多 [4:26] 这个体验的冲击是非常大的 [4:28] 所以说他就一下子爆火了 [4:30] 注意啊那这里边核心的一点就是说 [4:32] DeepSeek的爆火 [4:33] 并不是他的能力碾压了他的对手 [4:35] 事实上也并没有 [4:37] (DeepSeek)真正做成的事 [4:42] 那OpenClaw也是一样的 [4:43] 在OpenClaw出现的时候 [4:45] 也就是2026年年初呢 [4:46] Agentic AI其实有一个明显的断层 [4:49] 一方面呢 [4:49] 是我们大众接触的都是ChatGPT [4:52] 或者DeepSeek这样的聊天类型的产品 [4:54] 它虽然很流行 [4:55] 但是你的交互方式 [4:56] 还是一句话一句话的聊天 [4:58] 另外一边呢 [4:59] 是Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode [5:01] 这样的Agent工具 [5:03] 它有本地权限 [5:04] 能读写文件 [5:05] 能处理命令 [5:06] 它能调用你整个计算机的算力 [5:08] 它能持续推进任务 [5:10] 它本质呢都是一些Agents [5:11] 它在生产力的层面已经领先了一整代 [5:14] 那我们其实在24年年底的时候 [5:16] 就呼吁大家去转向Agents [5:19] 不要再使用ChatGPT这样的工具了 [5:21] 那我们2025年整个的课程 [5:22] 全都是围绕Agentic的课程去进行讲述的 [5:25] 包括如果大家去我们的社区里边看 [5:28] 大家做出来的那么多的东西 [5:29] 全都是用Agents的方式去制作出来的 [5:32] 可以说啊 [5:33] 就是你在使用AI上一个最大的跨越 [5:36] 就是要从ChatGPT这样的聊天框 [5:38] 变成Cursor这样的Agents [5:40] 我们还在社区里边 [5:41] 专门发了一个这样的文章 [5:43] 你会感受到一个生产力的10倍 [5:45] 百倍的巨大提升 [5:47] 因为Agents一方面它能调度算力 [5:49] 它能使用工具 [5:50] 另外一方面它是闭环的 [5:51] 它自己就可以把任务往前推 [5:53] 它就自己可以迭代 [5:54] 而ChatGPT受限于你 [5:56] 你要不停的跟它对话 [5:57] 它是一个开环的东西 [5:58] 所以用这个开环的东西 [6:00] 你就没有办法真正利用AI的强大算力 [6:02] 去自动的帮你做事情 [6:04] 好我们虽然教了这么久 [6:05] 强调了这么久 [6:06] 但是问题是Agents实在还是太小众了 [6:09] 就我们还出了专门的一节课程嘛 [6:11] 就是AI时代的编程基础 [6:13] 就是希望帮大家越过这个门槛 [6:15] 可是上我们这门课的也就3,000个人 [6:17] 那3,000个人以外 [6:18] 绝大多数的人 [6:19] 还是不知道 [6:19] 怎么样子去越过这样的门槛的 [6:21] 他们看到了Terminal [6:23] 看到了IDE [6:24] 就天然的感受到恐惧 [6:25] 就觉得这不是自己该学的 [6:27] 我不是一个程序员 [6:28] 我用不了 [6:29] 其实是可以的 [6:30] 但是 [6:30] 大家抱着这样的一个限制性的思维 [6:32] 就没有办法越过这么一个门槛 [6:34] 那大部分的人 [6:36] 如果你停留在ChatGPT [6:37] 或者DeepSeek这样的聊天框的时候 [6:39] 你的感觉是 [6:40] AI好像没有什么特别大的进展 [6:42] 和2年前差不多 [6:43] 那如果说你真正使用Agents的话 [6:45] 你才知道AI到底有多么的天翻地覆 [6:47] 这里面不光是普通人啊 [6:49] 就很多在大厂的员工 [6:50] 他们如果没有使用Cursor [6:52] 没有使用Claude Code [6:53] 没有用Agent的方式去编程的话 [6:55] 他们会觉得AI也就那个样 [6:57] 但是他们真正使用了以后 [6:58] 就会感慨哦 [6:59] 原来我的工作 [7:00] 真的马上就可以被AI取代了 [7:02] 好这个是2026年 [7:03] 就是Agents的能力已经在这儿了 [7:06] 然后大家对AI的使用还是停留在ChatGPT [7:09] 大家对AI的感知还是在这儿 [7:11] 然后OpenClaw小龙虾来了 [7:13] 他第一次的把这种能读写文件 [7:15] 能执行命令 [7:16] 有持续记忆、能持续迭代的这样的Agents [7:20] 通过一个聊天窗的形式带给了大众 [7:22] 然后很多普通人就第一次感受到 [7:24] AI不是一个你问一句 [7:25] 他答一句的聊天机器人 [7:27] 而是一个 [7:28] 他能真正帮助你推进任务的助手 [7:30] 所以再说一遍 [7:31] 就像DeepSeek那样 [7:42] 这是非常非常厉害的 [7:44] 其实Peter就是OpenClaw的创始人 [7:46] 本人也在说 [7:47] 就他不觉得OpenClaw有什么真正厉害的技术 [7:50] 但是把这些东西放到一起的时候 [7:52] 他就有一个非常magical的感觉 [7:54] 所以说很多产品创新也是这个样子的 [7:56] 并不是说 [7:56] 你要发明一个特别厉害的底层技术 [7:58] 它才是创新 [7:59] 而是把这个东西带给大众 [8:01] 它就是一个非常非常厉害的创新 [8:04] 奔驰虽然把汽车发明出来了 [8:05] 但是你需要福特去发明流水线 [8:07] 把汽车的成本极大的降下来 [8:09] 汽车才可以得到普及 [8:11] 所以说 [8:11] 你说福特和奔驰哪个是更重要的创新 [8:14] 我觉得都是重要的 [8:15] 那泡泡玛特这个就更不要说了 [8:17] 这个是一个 [8:17] 消费心理学的事情了 [8:19] 就是大家跟风真的是很爱跟 [8:21] 其实啊如果说你不会装OpenClaw的话 [8:24] 那你哪怕真的把OpenClaw装了以后呢 [8:27] 基本上你的小龙虾都是要养死的 [8:29] 因为你想要把一个小龙虾养活呢 [8:31] 还是需要一些技术 [8:32] 我们回头也会出一些公开课 [8:33] 教大家怎么样子把小龙虾提高 [8:35] 你养活的成功率 [8:36] 并不简单 [8:37] 你要想让小龙虾有用并不简单 [8:39] 你要想让小龙虾发挥价值也不简单 [8:41] 一般是 [8:41] 你需要有一些业务去自己推动的时候 [8:43] 你的小龙虾才能发挥价值 [8:45] 所以说这里边你想要把小龙虾用好啊 [8:47] 本身还是有一个门槛的 [8:49] 甚至在我心里边 [8:52] 就是我可以一小时 [8:54] 一晚上 [8:54] 让你就学会怎么样去用Cursor和Claude Code [8:56] 让你用Agent方式去做很多事儿 [8:59] 但是我没有把握说 [9:00] 一晚上就让你的小龙虾可以用的很好 [9:02] 可是很多人还会是去跟风的去使用小龙虾 [9:05] 这里边绝对的 [9:05] 我觉得就是这个泡泡玛特的因素占了很大 [9:08] 就是别人有 [9:09] 然后它是一个新潮的东西 [9:10] 我不用的话我就落伍了的这种一个Fomo心态 [9:13] 就会驱动很多人去使用 [9:15] 但是这样的心态 [9:16] 就会让它起得更高和凉得更快 [9:18] 反而我觉得又是一个不好的 [9:19] 就是当如果你用OpenClaw [9:21] 你发现什么都不行的时候 [9:23] 你就觉得哦 [9:23] 那我更加不想学Cursor了 [9:25] 你会觉得OpenClaw这么难用 [9:27] 那Cursor或者Claude Code这些东西 [9:29] 我就更难学了 [9:29] 其实不是Cursor和Claude Code(口误) [9:31] 本身就是更好学和更好用的东西 [9:34] 你小龙虾本身就是更难学 [9:35] 和更难用的东西 [9:36] 但是你错误的跟了这一波风 [9:39] 然后你觉得Agentic AI不适合你 [9:42] 然后从此让你不敢去使用Agentic AI了 [9:45] 那我觉得这是一个非常大的危险 [9:47] 就大家一定要知道 [9:48] 小龙虾不好用 [9:49] 它就是本身就是不好用的 [9:51] 本身就是难的 [9:52] 不要因此而放弃去学习和使用Agentic AI [9:56] 回过来呢 [9:56] 我们这里有一个关键的启发 [9:58] 那就是在这种爆火的产品的时候 [10:00] 真正长期受益的人 [10:01] 哪怕DeepSeek [10:02] 也不是那些第一时间去试用的人 [10:04] 而是那些理解了它为什么火 [10:07] 比如说在DeepSeek那里边 [10:08] 他理解了搜索和推理有多么重要 [10:11] 然后把这两个关键因素 [10:12] 真正整合到了自己的工作流里边 [10:15] 去做了那些之前做不到的事情的人 [10:17] 那回过来 [10:18] 我们去看OpenClaw [10:19] 真正我们想要受益 [10:20] 我们要看懂它为什么火 [10:21] 看懂它背后的设计哲学 [10:23] 把那些可迁移的认知抽离出来 [10:25] 融入到自己的工作流里边 [10:27] 毕竟啊这种工具肯定会凉的 [10:29] 肯定会过气的 [10:30] 但是对工具背后的理解是不会过气的 [10:33] 那好接下来我们剖析一下 [10:34] OpenClaw做对了什么 [10:36] 和他的天花板是什么 [10:37] 我在这里边其实就是鸭哥的文章里边列了3个技术的点 [10:40] 然后和4个对应的限制 [10:42] 在拆这些技术亮点之前 [10:44] 我先聊一个很重要 [10:45] 但是很多人忽视的点 [10:47] 那就是小龙虾为什么会出圈 [10:48] 因为他把入口放在了聊天界面里边 [10:52] 但这件事就会极大的限制他的天花板 [10:54] 那首先放到聊天窗口里边 [10:55] 为什么会导致他大出圈呢 [10:57] 因为大众如果我们看日常的使用时长 [10:59] 基本上都是在聊天软件里边的 [11:01] 我们干件什么事情 [11:03] 哪怕我们记一个东西 [11:04] 有的时候放到微信里面记 [11:05] 都会比我们打开一个笔记要简单 [11:07] 更不要说现在的可选项是 [11:09] 如果我要去使用Agentic工具的话 [11:11] 我要打开terminal [11:12] 或者我要打开IDE [11:13] 那是一个很多人看着就头疼的东西 [11:15] 然后另外一边呢 [11:16] 是我打开Slack [11:17] 或者是我打开飞书 [11:18] 这是一个我非常熟悉的界面 [11:20] 那自然而然 [11:21] 这个聊天窗口就是非常友好的 [11:23] 非常低摩擦的 [11:24] 但聊天窗口 [11:25] 它也决定了这个软件的天花板 [11:27] 为什么呢 [11:28] 因为第一聊天窗口他是线性的 [11:30] 就是一句话一句话一句话 [11:32] 它是一条一条往下排的 [11:34] 但是深度的知识工作 [11:35] 并不是这个样子的 [11:36] 就是他很多时候呢是需要分叉的 [11:38] 然后需要这里边 [11:39] 去引用另外一条的一个信息 [11:41] 有的时候呢 [11:42] 会在一个节点你们要分叉 [11:44] 然后去形成不同的方案 [11:45] 去比较这些不同的方案 [11:46] 最后选一个 [11:47] 这种工作方式 [11:48] 在Cursor或者OpenCode里边都是天然的 [11:50] 但是在聊天窗口里边就会非常的拧 [11:52] 第二个问题是信息密度 [11:54] 你要做轻量任务呢 [11:55] 聊天窗口是可以的 [11:57] 但是你稍稍复杂一点的话 [11:58] 比如说你要做图文混排的分析报告 [12:01] 你要做表格 [12:02] 你要有带格式的长文 [12:03] 要有多个文件之间的这个diff [12:06] 就是你要比较这个文件和那个文件到底有什么不一样 [12:09] 比如说你要有一个结构化的知识资产 [12:11] 你就会发现 [12:12] 聊天窗口的这个组织方式 [12:13] 是非常的不自然的 [12:14] 所以说不是因为背后的AI不够强 [12:17] 而是因为这个载体 [12:18] 不适合那么太严肃的工作 [12:20] 第三个问题就是过程的可观测性 [12:23] 当你把一个简单的任务交给AI [12:25] 它直接做完了 [12:26] 你不需要观测任何东西 [12:27] 但是稍稍复杂一点的东西呢 [12:28] 你这个时候就会想 [12:29] 他到底是在干嘛 [12:30] 他是鬼打墙了呢 [12:31] 还是他是在反复的思考 [12:33] 和不断的尝试新方案 [12:34] 调用了什么工具 [12:35] 他改了什么文件 [12:36] 他出了什么错 [12:37] 这些其实都很重要 [12:38] 尤其是 [12:39] 他在涉及到你的一些关键的技术资产 [12:42] 或者说是知识资产的时候 [12:43] 在专业的Agent工具里边 [12:45] 这些改动都是可见的并且可控制的 [12:47] 但是在聊天软件里边 [12:49] 你看到的是一个正在输入 [12:51] 或者一个小动画 [12:52] 这个问题在越复杂的任务上越严重 [12:55] 因为在复杂的任务上 [12:56] 你等的不光是一个答案 [12:57] 你等的其实是一个整个的过程 [12:59] 那这个过程 [13:00] 在聊天窗里边是很难可见的 [13:02] 所以说大家看到了吗 [13:03] 这里所说的妥协 [13:04] 就是OpenClaw知不知道这些问题 [13:06] 他当然知道 [13:07] 但是他选择了一个什么样的路径呢 [13:10] 他选择了一个 [13:14] 但是你选了聊天软件 [13:15] 就意味着你牺牲了后面这些东西 [13:18] 这不是一个能力问题对吧 [13:19] 这是一个选择问题 [13:20] 这里边不是说OpenClaw不好 [13:22] 而是告诉大家 [13:23] 他天生的这个选择 [13:25] 就会带来这样的限制 [13:26] 接下来是一些技术同学 [13:27] 可能更感兴趣的技术分析 [13:29] 那就是在这个聊天窗的表皮之下 [13:31] OpenClaw还做对了哪三件事 [13:34] 让他显得非常的聪明 [13:36] 让他非常有惊艳感 [13:37] 那分别是统一入口和统一上下文 [13:40] 第二个是持久性的记忆 [13:42] 第三个是丰富的skills [13:44] 这三个设计之后呢 [13:46] 就会让用户觉得小龙虾越养越好用 [13:49] 就是越养他越懂我 [13:50] 越养越像一个持续存在的助手 [13:52] 那具体背后他是怎么做到这件事的呢 [13:55] 那第一点 [13:55] 就是统一的入口和统一的上下文 [13:57] 如果你用过Cursor你就会知道啊 [13:59] 就这里面的上下文是按照项目隔离的 [14:01] 它每一个project [14:02] 每一个文件夹 [14:03] 它是有自己的上下文 [14:05] 打开项目A的话 [14:06] 你项目A得到的是项目A的上下文 [14:08] 打开项目B是B [14:09] 然后A和B之间的上下文是不互通的 [14:12] Claude Code, Codex等等也是类似的设计 [14:14] OpenClaw的设计呢 [14:15] 正好相反 [14:16] 它是把所有的上下文全都混到一起了 [14:17] 你上午在Telegram让他整理邮件 [14:19] 下午在Slack上让他写报告 [14:21] 然后晚上在WhatsApp里边让他写周会 [14:23] 他全都把这个上下文放到了一起 [14:25] 那这个上下文放到一起呢 [14:27] 用户就会觉得哦 [14:28] 我在哪跟你交代的事情 [14:30] 你全都知道 [14:30] 所以说你不是一个这样的工具 [14:32] 你就是一个越来越懂我的助手嘛 [14:34] 因为我跟不同的这个软件对话 [14:36] 最后你全都知道 [14:37] 就是你在我的邮件里面 [14:38] 就可以知道我明天的日程是什么 [14:40] 你在我的日程里边 [14:41] 也知道我的报告里写的是什么内容 [14:43] 第那二呢就是持续记忆 [14:44] 因为光光有上下文的话 [14:46] 其实也是不够的 [14:47] 因为 [14:47] 你只是把上下文全都塞到一起的话 [14:49] 很快这个上下文的window就满了 [14:51] 就saturated [14:52] 他的所有的脑力 [14:53] 全都用来process这个上下文了 [14:55] 那就没有办法更好地去执行任务 [14:57] 这个时候 [14:58] 它就引入了这个持续的记忆系统 [15:00] 把上下文整理成记忆 [15:02] 小龙虾把记忆做成了一个可维护的系统 [15:05] 这里边呢不是简单的堆tokens [15:07] 这里边的核心 [15:08] 是一个基于文件的记忆系统 [15:10] 比如说它有SOUL.md [15:12] MEMORY.md [15:13] USER.md [15:14] 那这个SOUL是定义了你的助手的人格 [15:17] 比如说 [15:17] 有的人就喜欢一个特别直率的人 [15:19] 就在这里边去这样定义的 [15:21] 你也会看到 [15:22] 大家网上会看到那个小龙虾 [15:23] 不同小龙虾就说哎 [15:24] 这个小龙虾怎么这么有个性 [15:26] 那都是这个SOUL去定义的 [15:28] USER.md是关于这个用户的画像 [15:30] 就是这个用户是一个什么样的人 [15:32] 他慢慢会在这里边整理到这个文档里 [15:34] 然后MEMORY.md [15:36] 就是记录他所需要的长期记忆 [15:38] 然后再加上一些每天的原始日志 [15:40] 这里巧妙的点呢 [15:41] 就是用户是不用去维护他的 [15:43] 他自己去不断的整理维护 [15:45] 不断的去更新这些文档 [15:47] 然后他会去审查 [15:48] 他会去review最近的日志 [15:50] 把值得提炼的点放到长期日志里边 [15:52] 然后同时清理过时的内容 [15:54] 这个设计呈现的结果就是 [15:55] 用户他不需要管很多 [15:57] 他就直接每天跟这个小龙虾对话 [15:59] 慢慢的小龙虾就有他的性格 [16:01] 他对你的性格有更多的了解 [16:02] 以及他有更多的长期记忆 [16:04] 就会让你觉得小龙虾越来越懂你 [16:07] 且这个文档是可控的 [16:09] 他不会让这个上下文变得无法控制 [16:11] 但大家看到了吗 [16:12] 这并不是小龙虾变得越来越聪明了 [16:14] 而是这几个文档随着使用吧 [16:16] 就是他的收集的数据越来越多了 [16:18] 那这里就有一个取巧方式 [16:19] 就是如果你看到有一个人的小龙虾 [16:21] 特别好用 [16:21] 把这3个文档复制粘贴过来 [16:23] 然后你就会得到像他一样的 [16:25] 那样的一个小龙虾 [16:26] 当然这个小龙虾可能是特别懂他 [16:29] 而不是特别懂你 [16:29] 但是总之 [16:30] 你就会得到一个像他那样的小龙虾 [16:32] 他的小龙虾的灵魂啊 [16:33] 核心就是在于这3个文档里边 [16:36] 第三个设计 [16:36] 也是一个很多技术同学会低估的设计 [16:39] 就是丰富的skills [16:40] 技术同学会觉得不就是接几个工具吗 [16:43] 其实不是这样子 [16:48] 比如说你接了Slack [16:50] 它就可以跟Slack聊天 [16:51] 接收状态 [16:52] 然后做汇报 [16:53] 你接了搜索呢 [16:54] 它就可以调研 [16:55] 接了PPT呢 [16:56] 它就可以出稿 [16:57] 它就可以出一个PPT [16:58] 接文件系统和命令行呢 [16:59] 它就可以去在系统里边执行命令 [17:02] 但是这四个东西叠到一起了以后 [17:04] 它不是说零散的功能 [17:09] 什么意思 [17:10] 就是你可以用Slack让他去调用你的 [17:13] 系统里边的一些已经做好的文档 [17:17] 然后说给我搜索一下 [17:19] 把这些文档案例给我添加好 [17:21] 然后帮我直接做一个PPT出来 [17:24] 这是缺了任何一个单一命令 [17:25] 他都没有办法做这么复杂的任务 [17:27] 但是因为有这么4个不同的skills [17:30] 他就可以做这么一个复杂的命令了 [17:32] 这就是技能的组合效果 [17:34] 而不只是线性增加 [17:35] 而且刚刚所说的这三件事本身 [17:38] 他又形成了一个飞轮 [17:40] 统一入口 [17:40] 加上记忆会形成数据复利 [17:43] 你在不同场景 [17:44] 不同平台的行为都会汇集成记忆 [17:46] 让小龙虾越来越懂你 [17:48] 然后记忆加上skills会形成自我进化 [17:51] 他今天学到的这些skills明天就还在 [17:54] 而且啊就是如果说他想做一件事情 [17:57] 他不会的话 [17:58] 因为他会写代码 [17:59] 他甚至可以自己去写一个skills [18:01] 所以说他就会自己学习 [18:02] 不断的去造各种的新工具 [18:05] 和新工具的使用方式 [18:06] 并且这些东西他也会记住 [18:08] 哦我会用这个skills [18:10] 然后这个聊天入口呢 [18:11] 因为它门槛很低 [18:12] 又可以带来高频使用 [18:14] 从而把这个飞轮 [18:15] 通过用户的行为不断的转起来 [18:17] 所以说 [18:17] OpenClaw真的是一个很厉害的软件 [18:19] 它不光是一点点的炫技 [18:21] 而是把整个飞轮做的非常的好 [18:23] 然后可以让普通用户感知到 [18:25] 这样一个飞轮的威力 [18:27] 这就是它为什么牛 [18:28] 那我发现啊 [18:29] 这期视频已经太长了 [18:30] 所以说它的限制 [18:32] 和我们接下来怎么样子超越OpenClaw [18:34] 我就放到下一期 [18:36] 如果你对这个内容感兴趣 [18:37] 不想等到下一期的话 [18:38] 直接去我们社区 [18:39] 看鸭哥的文章 [18:40] 鸭哥都剖析的非常清楚 [18:42] 在这个knowledge bank里边 [18:43] 有很多类似的 [18:44] 非常高质量的原创的技术文章 [18:46] 相信大家看了以后也都会大有收获 [18:49] 来我们社区之后记得sign up一下会员 [18:51] 这样的话 [18:52] 这些技术文章都会用邮件推送的形式 [18:54] 发到你的邮箱里边 [18:55] 这样你不光可以来我们社区来看的 [18:57] 你的邮箱里边也会永远的保存一份 [18:59] 也可以转发给其他的 [19:01] 感兴趣的同学们去看 [19:02] 那好我们上集讲了 [19:04] OpenClaw小龙虾为什么会火 [19:05] 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