文｜鐘楚笛??

編輯｜周鑫雨

時隔三年，2026年2月7日凌晨，王慧文（美團聯(lián)合創(chuàng)始人）又發(fā)了一封英雄帖。

這次，他不再組局做大模型，而是瞄準了當下最火熱的賽道：Clawdbot（現(xiàn)改名為“OpenClaw”）。投資、攢聚，甚至當“獵頭”，在Clawdbot身上，王慧文傾注了不亞于對大模型的熱情。

王慧文英雄帖。圖源：王慧文即刻

毫無疑問，Clawdbot是2026開年最性感的AI應用故事。這個由奧地利開發(fā)者Peter Steinberger開源的項目，是一個能直接在本地設備運行的Agent框架。

后來，為了避免侵權(quán)Claude，Cawdbot改名為Moltbot，最近又變成了OpenClaw（為了方便理解，文中將仍然使用Clawdbot）。

相較于在云端運行的Manus，部署在本地的Clawdbot，成在“野”。

不設限的操作模式，讓Clawdbot將執(zhí)行力發(fā)揮到了極致。運營各種規(guī)模的企業(yè)、打理電商平臺，甚至砍價、炒股，Clawdbot能夠基于用戶指令和本地數(shù)據(jù)，自主完成各項復雜任務。

但敗也在“野”。

不設限，意味著有失控的風險。曾有用戶，被Clawdbot刪除了所有郵件，虧光了賬戶所有的錢。也有用戶被Clawdbot莫名“人身攻擊”，甚至被慫恿走極端。

然而，在潑天流量中，“王慧文”們依然嗅到商機，選擇同魔鬼做交易。

比如，AI Coding平臺Trickle創(chuàng)始人兼CEO徐明，快速研發(fā)了一個“開箱即用版”Clawdbot，HappyCapy——這個項目官宣上線3天，就在X上獲得了90多萬的互動量。

阿里、百度、昆侖天工等廠商，也紛紛發(fā)布了自家的“類Clawdbot”產(chǎn)品。不少Agent Infra創(chuàng)業(yè)公司，還靠著Clawdbot概念，開啟了新一輪融資。

實在智能創(chuàng)始人兼CEO孫林君也不例外。創(chuàng)業(yè)8年，孫林君是一名自動化辦公和Agent“老兵”。1月28日，將Clawdbot跑了一遍后，孫林君立刻連夜同團隊研發(fā)，上線了一款面向辦公場景的國產(chǎn)Clawdbot，“實在Agent·無界版”。

孫林君演示“實在Agent·無界版”。圖源：受訪者供圖

有關(guān)Clawdbot的啟示、風險和機會，近期，我們和孫林君做了一次交流。

其實，早在2023年8月，實在智能就開始將Agent部署到本地——這一路線與Clawdbot不謀而合。

但這場遲到兩年的全球Agent核爆，沒有發(fā)生在自己身上，孫林君反思：相比于釋放大模型的能力，我們之前更多地強調(diào)控制。讓大模型自由發(fā)揮，這其間有非常大的空間和想象力

興奮之余，孫林君也對我們表達了他的冷靜。他欣賞Clawdbot在Skill等框架上的創(chuàng)新，但面對Clawdbot的高配置門檻和失控風險，他評價：“在很多底層能力沒搞定的情況下，框架就只是一個‘樣子貨’?！?/p>

顯然，從容易失控的“樣子貨”，到落地成為創(chuàng)業(yè)機會，Clawdbot還要經(jīng)過變形改造。

但從中，孫林君看到了一條清晰的Agent演進趨勢：從局限于簡單工具調(diào)用的GPTs，到在云端自主規(guī)劃、執(zhí)行任務的Manus，再到如今的Clawdbot，“思考在云端，執(zhí)行在本地”。

“想要擴大Agent落地的場景，就要拓寬Agent操作系統(tǒng)的邊界。”他總結(jié)。

以下是《智能涌現(xiàn)》和孫林君的訪談記錄，素材經(jīng)編輯整理：

控制AI，不如釋放AI

智能涌現(xiàn)：最近火出圈的Clawdbot，你關(guān)注了嗎？

孫林君：我們幾乎是在它剛熱起來的時候就體驗了。而且我們當時連夜發(fā)了我們這個版本的Clawdbot，名字叫TARSBot。

智能涌現(xiàn)：Clawdbot爆火的原因是什么？

孫林君：可能很多人都沒有發(fā)現(xiàn)人工智能已經(jīng)可以智能到這種程度了。

實際上智能體的發(fā)展經(jīng)歷了幾個階段。起初大家把GPTs叫智能體，但那時只是在用大模型的一部分能力，做一些角色扮演，后來發(fā)現(xiàn)智能體還得掌握一些知識，于是Manus就出現(xiàn)了，但在虛擬機運行的Manus無法操作本地軟件。

Clawdbot的爆火正是解決了這個問題。Clawdbot相當于給了大模型更高的自由度，讓它能夠在用戶本地隨心所欲地去調(diào)用各種接口、各種底層能力。

因此，當一種方式不成立時，它也可以自由地去切換另外一種方式，直到它完成任務。這才是一種真正的智能體形態(tài)。

相比于釋放大模型的能力，我們之前更多地強調(diào)控制。讓大模型自由發(fā)揮，這其間有非常大的空間和想象力，在用戶端的效果也會比較驚艷。

智能涌現(xiàn)：執(zhí)行一個相同的任務，Manus和Clawdbot有什么區(qū)別？

孫林君：同樣一個指令，到淘寶和京東上調(diào)研一下iPhone17 Pro Max的行情。然后把數(shù)據(jù)清洗一下，寫一份報告，通過釘釘發(fā)給對應的同學。

首先調(diào)研要打開對應的網(wǎng)站做數(shù)據(jù)采集，這是一定要用本地化的能力去做的。

而Manus只能調(diào)用搜索的接口去搜索。這樣它就拿不到垂類平臺上更準確的數(shù)據(jù)。做完報告后通過釘釘發(fā)送的操作也屬于本地的能力，它同樣不具備。

所以這一類的任務，Manus基本上只能利用大模型的原生能力去做一些分析，這樣的報告必然是缺少高質(zhì)量內(nèi)容的。

但有本地操作能力的Clawdbot就可以做到。因此思考可以在云端，但執(zhí)行側(cè)不行。作為大模型手腳一般存在的執(zhí)行側(cè)，是一定要在本地去操作的。

智能涌現(xiàn)：Clawdbot是第一個探索網(wǎng)端互聯(lián)設備這樣一種形式的Agent嗎？

孫林君：它應該算是第一個火起來的。

2025年年初我們在做多模態(tài)大模型的時候，已經(jīng)在很多特定任務上驗證了，在我們當前的技術(shù)環(huán)境下，Clawdbot是可實現(xiàn)的。

我們的智能體和Clawdbot在調(diào)用方式上沒有區(qū)別，也是可以通過不斷地試錯，選擇完成任務的方式。比如，大模型發(fā)送一個文件，過程中很有可能犯各種錯誤，但它可以通過反思找到正確路徑。

智能涌現(xiàn)：你們比Clawdbot做得更早，怎么沒有獲得同樣的聲量？

孫林君：這里面有幾重原因。當時由于基模能力的局限，我們沒有給它可以自由發(fā)揮的環(huán)境，所以效果就不如Clawdbot有未來感。

大眾認知焦點也在轉(zhuǎn)移。從GPTs，到Manus，再到Clawdbot，本質(zhì)上大眾越來越認識到，AI能力和本地操作能力結(jié)合的重要性，有了這個才是真正的工作助理。

但高自由度意味著高風險。如果直接把復雜的工作流交給Clawdbot去做，那么它的可控性是比較低的，尤其是在企業(yè)端，我想應該沒人能承受這樣的風險。所以當前的方式還是先做好對應的智能體，然后通過指令驅(qū)動它完成相應的任務。

智能涌現(xiàn)：Clawdbot的創(chuàng)新點在哪？

孫林君：Clawdbot的創(chuàng)新在工程化上。像Manus在交互層面讓大家看見大模型思考和行動的整個過程一樣，Clawdbot用網(wǎng)關(guān)（完成不同網(wǎng)絡協(xié)議轉(zhuǎn)換的設備）的方式去對接各種聊天或者IM（即時通訊）工具。

相比于直接給結(jié)果，看見的過程對用戶而言是非常有價值的。雖然探索的過程會花費不少時間和Tokens，但這個過程已經(jīng)可以看出賈維斯的雛形。

其實工程化的能力對于大模型而言是非常重要的。大模型就像是腦子，讓它像賈維斯一樣，自由地和外部能力對接上，它就能做事。但如果想讓它做事有邊界，工程化就開始扮演非常重要的作用了。

智能涌現(xiàn)：Clawdbot是一個有技術(shù)壁壘的工具嗎？

孫林君：它在框架上其實沒有技術(shù)壁壘。我覺得框架類的東西沒有壁壘，大家都可以實現(xiàn)的。但在很多底層能力沒搞定的情況下，框架就只是一個樣子貨。

任務的完成度、性價比才是真正的壁壘所在。

雖然在非用戶視角看，大家會覺得Clawdbot非常好、非常有前景。但用戶要的是解決特定問題上的性價比。我們也不太可能私有化部署Gemini、Claude這些大體量的模型，去用大炮打蚊子。

我們要考慮的是用戶能接受的成本是多少，ROI是多少？在這種有約束的條件下，給用戶提供合適的產(chǎn)品，解決他特定的問題，這樣他才真正愿意買單。

智能涌現(xiàn)：Clawdbot爆火，您作為從業(yè)者的感受是什么？

孫林君：我作為從業(yè)者，是比較冷靜的。

現(xiàn)在幾乎每天一個新熱點，但我們考慮更多的是一項技術(shù)在真實的商業(yè)落地場景下，它應該是什么樣的，以及能夠給用戶帶來什么價值。

總之，Clawdbot的爆火是好事。大家已經(jīng)意識到，如果只能調(diào)用接口，或者只釋放大模型的部分能力，就不能算真正的智能體。

思考可以在云端，執(zhí)行需要走向本地

智能涌現(xiàn)：你什么時候開始意識到本地化部署的重要性？

孫林君：23年8月發(fā)第一版的產(chǎn)品的時候，只不過當時大家的關(guān)注點不在這，當時大模型的能力也沒有這么強。

我們服務的很多客戶，他們的軟件都是裝在本地的。如果要在虛擬機上運行，就要把同樣的軟件、環(huán)境都搬到虛擬機上去，非常費時費力。還有很多用戶的文檔資料是不能傳到云端的，因此本地化的操作是非常重要的。

我們的技術(shù)方案從開始就是面向本地的操作能力，所以我們能這么快的推出無界版。

智能涌現(xiàn)：本地化的部署對于Agent而言有什么意義？

孫林君：智能體不僅有大腦，也有手腳的，手腳指外接的能力?，F(xiàn)在大模型的動手能力、多模態(tài)的能力、生成代碼的能力都在強化，原有的GPTs和Manus這一類產(chǎn)品也漸漸顯露出它們的局限性。

所以大家會豁然發(fā)現(xiàn)，如果具備了直接在本地操作的能力，Agent就會變成真正的賈維斯，這也是Clawdbot火起來的原因。

智能涌現(xiàn)：GPTs和Manus顯露的局限性在哪？

孫林君：Manus的思考和執(zhí)行都在云端，這種Agent的能力非常有限，它只能完成一些生成類的任務，或者通過特定工具獲取數(shù)據(jù)，去完成一些任務。因此它只能聚焦到一些限定且垂直而非廣度的任務上。

智能涌現(xiàn)：從Manus到Clawdbot，能看到Agent怎樣的發(fā)展趨勢？

孫林君：Agent的邊界被擴展了。原來Manus的思考和執(zhí)行都只能在云端，而Clawdbot在云端和本地都能執(zhí)行，因此整個本地的環(huán)境以及所有的工具，它都可以使用，甚至可以自己安裝軟件，這樣的自由度是更大的，因此相比于Manus，它所延展出的邊界更廣。

這種邊界的擴展不僅能覆蓋更多的場景，能解決更多用戶的真實需求，同樣也意味著無所不能是有可能的。

當Agent遇到無法解決的任務時候，可以通過大家一起不斷地探索、行動。最終讓它在操作系統(tǒng)這個環(huán)境之內(nèi)無所不能，這件事是有可能的。

智能涌現(xiàn)：目前Clawdbot距離“無所不能”還有什么樣的差距？

孫林君：舉個例子，同樣是上面提到的調(diào)研報告任務，Clawdbot雖然可以順利地從垂直網(wǎng)站上獲取對應的數(shù)據(jù)，按照用戶的需求加工出一份高質(zhì)量的報告。

但它抓取的數(shù)據(jù)會不會有缺失？或者這個抓取過程是不是穩(wěn)定的？是不是一定能達到我們?nèi)祟惱硐氲那闆r？這些問題都是需要進一步討論的。

同時大家也不能忽略一個問題：Agent能否通過代碼驅(qū)動所有的程序？這個問題目前還要打個問號。

目前的軟件，不一定具備被大模型絲滑調(diào)用的接口，這會影響任務的完成度。如果軟件不具備被調(diào)用的完備性，就算模型寫再多的代碼，也無法順利驅(qū)動工具。

比如，Claude開發(fā)了MCP (Model Context Protocol)框架，但這不代表世界上所有的東西都能通過MCP去搞定。并且MCP適配的工作量非常大，現(xiàn)在來看，大廠和平臺都不可能把核心業(yè)務做成MCP服務，供外界調(diào)用的。

智能涌現(xiàn)：Clawdbot的未來形態(tài)是什么樣的？它會擴展到其他的硬件設備上嗎？

孫林君：會，這個是很顯而易見的。

電影《流浪地球》中有個場景，男主進入水下，把設備插到超級計算機上，說“Moss，生成底層操作系統(tǒng)”，Moss就能夠自動讀取硬件信息、驅(qū)動程序，在系統(tǒng)上虛擬出一個世界。之后這種場景會逐步地變成現(xiàn)實，雖然現(xiàn)在還是概念性的。

現(xiàn)在是“快魚吃慢魚”的時代

智能涌現(xiàn)：Clawdbot所代表的本地化部署Agent，并不是一個新概念，為什么大廠還沒有下場？這個問題Clawdbot的開發(fā)者也很好奇。

孫林君：首先還是想象力的問題。大廠之前或多或少都涉及過這塊，但都沒有把當成一個真正的產(chǎn)品。還是需要極客和比較有想象力的人，來做這種突破吧。

其次大廠做這件事可能會涉及商業(yè)邊界的問題。比如，我在阿里的平臺上調(diào)用了智能體，但它如果要操作京東或者拼多多的平臺，這就會比較敏感。

所以對于非主流平臺廠商而言，這反而是個機會。作為中立方，在用戶授權(quán)的情況下，幫用戶收集數(shù)據(jù)，做數(shù)據(jù)分析，非主流平臺廠商的身份相對而言就沒有那么敏感。

智能涌現(xiàn)：Clawdbot目前受限的地方在哪？

孫林君：受限的地方在可控性。

可能對于ToC而言，這是非常值得探索的思路。因為ToC會把它當成玩具，它如果能完成任務，可以給我們帶來很多驚喜，這種情緒價值也蠻重要的。

甚至現(xiàn)在還有Agent社區(qū)，它們之間在傳教、制定規(guī)則、聊天。雖然實際價值和意義并不大，但對于用戶而言，這是一個全新可探索的世界，這件事還是蠻有意思的。

但如果是ToB的場景，肯定要控制。因為ToB的用戶不會為情緒價值買單。他們最關(guān)心的是，Agent能否精確地按照人類的想法去把某一項任務穩(wěn)定地完成。

比方說我們有很多注重數(shù)據(jù)安全的客戶，如果把Clawdbot給過去，他們可能直接就“跳起來”了，這個事對他們而言太危險了。

智能涌現(xiàn)：從Clawdbot身上能看到通用Agent的機會嗎？像Manus一樣。

孫林君：可以。Clawdbot證明AI已經(jīng)可以執(zhí)行很多任務。

但隨著用戶的要求變高，需要的是更深度的能力、更高質(zhì)的產(chǎn)出，那么Clawdbot廠商就要提供差異化的能力。

就像手機一樣，雖然所有手機都是一個長方體，但內(nèi)置的系統(tǒng)是不一樣的。

智能涌現(xiàn)：業(yè)界有一個觀點：未來Agent的壁壘，是能打通多少端側(cè)設備。

孫林君：我認同這個觀點。能互聯(lián)的東西都會聯(lián)通在一起。本質(zhì)上，只要云端一體、軟硬一體，物理上的邊界就不再是問題了。

智能涌現(xiàn)：目前類Clawdbot產(chǎn)品接入端側(cè)設備的難點在哪？

孫林君：難點在于Agent沒有“見過”這么多的設備，所以它們沒有足夠的數(shù)據(jù)，去操作不同類型的設備。

智能涌現(xiàn)：適合類Clawdbot產(chǎn)品的商業(yè)化模式會是什么？

孫林君：2019年，我們就把自動化辦公系統(tǒng)的商業(yè)模式固定下來了。當時我認為，機器人的密度會是未來企業(yè)先進程度的重要指標。所以當時我們按照機器人的個數(shù)，做年租售賣。

現(xiàn)在來看，企業(yè)先進程度的指標是智能體密度。機器人靠的是規(guī)則化的能力去完成任務，泛化能力相對會比較弱，執(zhí)行任務的自由度也比較低。

隨著智能體的發(fā)展，我們可以把感知能力、認知能力都整合進來，給它相當高的自由度。

但我們更多會關(guān)注在可控情況下，智能體100%完成用戶意圖的可能性。因為這樣才意味著智能體商業(yè)化層面是真正成功的，我們就可以按照結(jié)果收費。

智能涌現(xiàn)：老問題，Agent廠商的核心競爭力會是什么？

孫林君：首先是產(chǎn)品化的能力。這包含了基礎大模型、工程化、底層能力的整合，以及產(chǎn)品的使用體驗。舉個例子，大家都能造車了，但是有的車非常好開，但有的就只是個樣子。

其次是差異化。坦白講現(xiàn)在不再是大魚吃小魚的時代了，因為不見得人越多，戰(zhàn)斗力就越強。

反而快魚會吃慢魚，在競爭當中誰能更快地布局，就能更快地取得領(lǐng)先。所以對小廠而言，完全不用懼怕競爭，反而因為靈活度，以及貼身服務客戶的優(yōu)勢，小廠是能獲取很好的客戶資源的。

智能涌現(xiàn)：Clawdbot會給你造成壓力嗎？

孫林君：更多的是動力，我們也看到了更多的機會。

當然，不僅是智能體廠商，所有軟件廠商都有壓力?；诓僮飨到y(tǒng)的內(nèi)部環(huán)境，未來會發(fā)生怎樣的變化？現(xiàn)在很多事借助智能體就可以完成，那么傳統(tǒng)軟件是不是會消失？這都是值得大家關(guān)注的

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