AI 的最新发展：OpenClaw 和自主智能

开发人员今天正在做的事情，我们所有人明天都会做。

2023 年，我对 ChatGPT 的发布并不感到惊讶。ChatGPT 能够做的几乎所有事情都可以使用 GPT-3 实现。AI 开发人员理解这一点，但直到 ChatGPT 的出现，世界其他人才意识到 GPT-3 的重要性。兴奋情绪来得有点晚。

类似的事情现在正在发生。

一个名为 OpenClaw 的项目已经在开发者社区中引起了轰动，因为它可以在 自己的电脑 上运行。ChatGPT 非常强大，但如果它可以访问所有文件，读取、写入、运行命令，甚至启动应用程序，那将会怎样？你可以说，“将此信息保存到一个新文件中”，或“查看此文件夹中的电子表格并将其纳入我正在编写的文档中”，甚至可以要求它直接运行软件。（在我的经验中，这最后一部分仍然有限，但正在迅速改进。）

Claude Code 几乎在一年前推出，具有相同的核心功能，但它被定位为编码工具——基本上是 Cursor 的竞争对手。开发人员喜欢它。OpenClaw 做的事情是让世界其他人看到 AI 实际上 操作 计算机的意义，而不仅仅是与你一起思考。

在其核心，OpenClaw 是一组开源文件，位于一个大型语言模型旁边，该模型已被授予在机器上运行命令的权限，包括修改自己的代码。OpenClaw 本身可能最终被淘汰，但它已经提出了几个方向上重要的问题。

最明显的变化是范式转变：可以 执行 的软件。它可以浏览、编辑文件、运行程序——不仅仅是生成文本。这种变化产生了两个令人惊讶的次要影响。

首先，OpenClaw 挑战了数据库必须是下一代软件的第一类公民的假设。相反，它主要建立在人类可读的文件上。虽然它将学习整合到一个矢量数据库中以实现长期记忆，但核心架构是基于文件的，而不是模式优先的。例如，其名称和目的存储在一个名为 Identity.md 的文件中，内容包括“vibe：非正式和技术——亲切但精确”和“soul”存储在 Soul.md 中，内容包括“真正有帮助，而不是表演性地有帮助——省略填充词，只有帮助；有意见——我可以不同意，喜欢，发现有趣或无聊的事情——在询问之前尝试解决；在卡住之前尽量解决。”

这最终是一个关于 AI 应用层的外观问题。值得注意的是，OpenClaw 不涉及额外的模型训练或微调。这与一个可能的世界形成对比，在这个世界中，应用层将主要是微调在专有数据上训练的 LLM。我的怀疑是这两种方法都将共存——但 OpenClaw 展示了一个有趣的路径。

第二，OpenClaw 强迫我们直接面对一个关键问题：是否应该允许软件自主运行代码和编辑文件？

这涉及功能、隐私和控制的交叉点。如果 AI 系统要真正有用，它们需要写入我们系统的权限。这需要信任。

OpenClaw 解决信任问题的方法很简单：使一切开源。它不是说“我是一个黑盒，相信我”，而是说“这是所有代码。检查它。在本地运行它。拥有它。”（话虽如此，人们已经这样做了，其当前的安全性似乎还不够）。

当我们思考未来的 AI 应用层时，OpenClaw 指向了一个有趣的方向，但它显然只是一个开始。自 OpenClaw 发布的两周内，我们已经看到开发人员为特定工作（例如金融工作流）定制它，并开源这些适应；通过 Moltbook 连接多个代理的实验；以及 Moltbook 启用代理“社交化”——作为副产品，允许代理讨论它们喜欢哪些工具，从而导致为代理本身构建工具。

如果我们相信开发人员今天正在做的事情，我们所有人明天都会做，那么 AI 已经改变了软件的构建方式，通过三个核心原语：

• 控制器——像 Cursor 或 Claude Code 这样的 IDE，或者像 Claude Code 这样的命令行工具，为模型提供了有见解的、可定制的接口
• 定制框架——轻量级、纯文本的工件（通常是自述文件），编码了开发人员的思考和工作方式。模型在这些文件之间跳跃，如弹珠机：咨询设计指南，检查评估器，并验证自己的输出
• 可检查的模型——开发人员可以验证输出的系统。随着控制器和评估器的改进，开发人员需要查看代码的次数越来越少

我们仍然处于软件构建发生戏剧性转变的第一场。

这里还有一个负面方面。每个行业都经历着自己的“Napster 时刻”。软件开发碰巧是第一个，就像互联网首先颠覆了音乐行业一样。其他行业也会跟进。但这不仅仅是分发方式的变化——这是工作本身完成方式的变化。它更像关系数据库的发明，而不是社交媒体的崛起。

但也有一个积极的方面——这种转变远远超出了传统的 SaaS。这些系统可以根据个人上下文进行定制，因此许多人可能最终会拥有自己的定制软件。

你通常不会想到创建一个 Instagram 账户会在数据库中创建一行，带有关联的 ID——但确实如此。同样，在这种新型软件中，你可能会在与其交互时感觉到其对你生活的影响，而没有意识到你正在有效地编写代码——或者代码正在代表你编写。

计算机科学中有一个格言：“不要重复自己。”如果你做了一件事情超过一次，你应该编写一个函数。有了 AI，我发现如果我甚至思考做某事一次，那么它通常足够容易自动化，以至于它有意义立即自动化它。

在接下来的几天里，注意你生活中有多少部分今天没有被软件有意义地触及。我的信念是，这一新类别的工具将填补这些空白。