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桌面 Agent 下賣鏟子的人

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文:王智遠 | ID:Z201440

OpenClaw 火了十來天。

短短十天里,AI 圈吵翻了天。有人說它是「桌面 Agent 的 ChatGPT 時刻」,有人說它只是極客玩具,還有人盯著 Token 賬單直呼燒不起。

這場景,讓我瞬間想起「AI Skills」爆火時,我當時還跟身邊的朋友說過,很多東西真沒必要死磕,看個熱鬧、了解是究竟怎么回事就行。

為啥呢?因為目前市面上絕大多數(shù)的 AI 產(chǎn)物,本質(zhì)是「過渡形態(tài)」。不信,我們先看看,這玩意兒到底是什么物種?

01

先把話說透:OpenClaw 是一個能本地運行、自帶自主執(zhí)行邏輯、可以深度操控你電腦系統(tǒng)、文件的開源桌面智能體(Agent)。

正因為它開源、還能一鍵部署,普通人也能上手試試,這才讓它十天就炸了 AI 圈。

看,這就懵了吧,每個詞都認識,放一起,就亂了。別急,想象一下,你家以前有電視、空調(diào)、音響,每個電器都有一個專門的遙控器。

想看電視就得拿電視遙控器,想開空調(diào)又得換一個,廠家們?yōu)榱俗屇愣喑騼裳鬯麄兊倪b控器,把按鈕做得五顏六色,還貼滿了亂七八糟的廣告。

到最后,家里桌子上全是破遙控器,煩都煩死了,咋辦?

這時候有人站出來,做了一個 Agent,就是 OpenClaw。它像一個「萬能語音遙控器」,你只要跟它說一句話,它就自動去幫你按那些繁瑣的按鈕,不用你自己動手。

所以,它和我們?nèi)粘S玫亩拱?、文心、ChatGPT 完全不是一個東西。

別人只在對話框里待著,它能鉆進你的系統(tǒng)、讀寫文件、發(fā)郵件、寫代碼、跑腳本、模擬鼠標鍵盤,像一個 24 小時待命的數(shù)字員工。

簡單講,它是AI 的「手」和「腳」;它沒有「大腦」,得靠調(diào)用 MiniMax、Claude 這些大模型做推理,它只負責把模型的想法,真正落地到電腦操作里的執(zhí)行層。

02

聊到這兒,估計不少人跟我一樣心想:OpenClaw 是獨立開發(fā)者做的開源工具,自己沒「大腦」,還燒錢、還要手搓、還有安全隱患,那大廠為啥要費這么大勁,趕在這 10 天里扎堆跟進?

答案很簡單,OpenClaw 無意間捅破了一層窗戶紙

大廠們怕別人先搶走「AI 操控電腦」的核心入口,更怕自己在馬上要到來的桌面 Agent 時代,被甩在后面,甚至徹底丟了桌面端的話語權。

要知道,大廠從來都不打沒準備的仗,更不會瞎跟風,這次之所以打破常規(guī),急急忙忙下場,背后藏著的是 AI 行業(yè)最核心的競爭邏輯。

啥邏輯???三個詞:時間、權限、生態(tài)。這三個詞串起來的每一步,都透著緊迫感,甚至能決定未來 AI 行業(yè)的競爭格局。

為啥這么講?

先說說時間的事兒,互聯(lián)網(wǎng)競爭有個冷知識,搶功能不如搶用戶心智,搶心智不如搶用戶習慣。大廠們集體「急了」,因為他們發(fā)現(xiàn),OpenClaw 正在定義一種特別嚇人的用戶習慣:「跳過App」。

以前我們要打車、比價、寫文檔,得在幾個 App 之間反復橫跳,大廠靠著這些精美的 UI 界面攔住你的視線,順便塞給你廣告和會員。

現(xiàn)在這東西一出來,只要說句話,它在后臺把所有活兒都干了,大廠心里跟明鏡似的,這種「需求已經(jīng)被驗證」的窗口期,慢一步,就可能被競爭對手搶了先手。

而且,第一批種子用戶雖說只是一時跟風,但他們是「第一批被教育的用戶」,誰先讓他們用自己的云服務器、自己的部署方案,誰就能先在他們心里種下「AI操控電腦,找我就對了」的印象。

后續(xù)不管用戶留存,教育市場、還是引導他們用更高級的算力、更貴的模型 API,都是水到渠成的事。

接著,就是搶權限問題了。OpenClaw 再火,也是「外來戶」,它沒有電腦系統(tǒng)的核心權限,所有操作本質(zhì)上都是 騙電腦,這戳到了大廠的痛處。

你琢磨琢磨,阿里、騰訊為啥急著上云服務器模板?因為他們要借著「安全焦慮」,把權限攥回自己手里。

你不敢在本地跑 OpenClaw,怕它誤刪文件、跑路,那我就給你提供一個云端的「數(shù)字沙盒」,你在我這兒跑,我既能幫你把 Agent 隔離開,保證安全,還能順便攥住 Agent 操控電腦的最高解釋權。

所以,他們心里門清,桌面 Agent 的終局,是「誰的權限更高」,權限決定了產(chǎn)品的上限,決定誰能真正把「AI 操控電腦」做到極致。

說到這兒,就在周六(2月7號),豆包也推出了瀏覽器和桌面助手的分開版本。為啥這么急?因為它也想趕緊動手,把手里的「權限」,快速變成面向普通用戶的產(chǎn)品優(yōu)勢。

至于最后,就是為搶生態(tài)了。咱們都知道,大廠做產(chǎn)品要長期的生態(tài)閉環(huán),讓用戶從頭到尾,都離不開自己的產(chǎn)品體系。

OpenClaw 爆火之后,大廠敏銳地發(fā)現(xiàn),這是個搭生態(tài)的好機會,借著熱度,快速再把自己的算力、模型、系統(tǒng)、硬件串起來,形成一個「Agent生態(tài)閉環(huán)」。

誰能做到這一點,誰就能在未來的Agent時代占據(jù)絕對主導地位;要慢一步,生態(tài)被其他大廠搶了,自己再想擠進去,就得付出幾倍甚至幾十倍的代價。

所以,搶權限,為了筑牢長期的產(chǎn)品壁壘;搶生態(tài),是為了掌控未來的行業(yè)格局。

03

如果說戰(zhàn)略宏圖是大廠布的一盤大棋,那對咱們普通用戶來說,最核心的疑問就一個:

到底有沒有這個需求?它到底解決實際痛點的真命題,還是只為緩解大家「不折騰就落后」的焦慮?

在我看來,它是一種過渡型需求,短期靠嘗鮮撐熱度,中期是規(guī)?;涞氐谋亟?jīng)之路,長期形態(tài)會慢慢消失,但背后的核心需求,會一直都在。

為啥呢?咱們分階段看。

從最直觀的短期來看,這一波 OpenClaw 帶火的「一鍵部署」,本質(zhì)是流量需求,不是真使用需求。

你仔細想想,跟著教程一鍵部署的人,大多都抱著「我也擁有賈維斯了」的好奇心,裝完截張圖、發(fā)個朋友圈,之后就再也沒打開過。

因為部署完,麻煩才真正開始。

Token 消耗得飛快,半小時就能燒掉上百萬,普通用戶根本扛不?。辉偌由细邫嘞迬淼陌踩檻],生怕它誤刪重要文件、泄露聊天記錄,沒人敢真拿它處理正經(jīng)工作。

更關鍵的是,大多數(shù)人根本沒那么多「需要 AI 自動完成的繁瑣任務」。平時無非發(fā)個郵件、整理個文件,自己動手幾分鐘就搞定,犯不著折騰 Agent,更沒必要為了這幾分鐘,承擔 Token 成本和安全風險。

所以,短期來看,一鍵部署根本沒解決用戶的真實痛點。

它讓不懂代碼、不懂模型的普通人,也能跟風蹭一波 AI 熱度,可熱度一退,沒有真實使用場景撐著,自然就被丟在一邊。

放到中期來看,情況就完全不一樣了。

未來一兩年,「一鍵部署」會從「流量需求」變成真正的剛需,甚至是桌面 Agent 走出極客圈、走向普通用戶和企業(yè)的必經(jīng)之路。

畢竟桌面 Agent 本身門檻太高,企業(yè)想用 Agent 自動處理報表、批量發(fā)郵件,總不能每個團隊都配個技術人員專門部署吧?

普通人想讓 Agent 幫忙取消郵件訂閱、整理行程,也不可能先花好幾天學代碼、學配置吧?

這時候,「一鍵部署」就成了降門檻的關鍵。

阿里云、騰訊云、百度智能云推出的一鍵部署模板,都在為中期規(guī)?;伮?,先讓用戶「用起來」,再慢慢引導他們「用下去」。

再看長期,三年以上,一鍵部署這種形態(tài)會慢慢消失,但它背后「低門檻使用 Agent」的核心需求,會一直存在;因為大廠們會把 Agent 直接原生集成到系統(tǒng)里,開機就能用,根本不用用戶手動部署。

比如:

蘋果的 Apple Intelligence、微軟的 Copilot、華為鴻蒙的原生智能,未來都會直接內(nèi)置在系統(tǒng)里,你打開電腦,直接跟 AI 說「幫我做什么」,它就能直接干活。

云廠商也會把 Agent 集成到云桌面里,用戶登錄就能直接用。到那時,「一鍵部署」也就沒必要存在了,它只是用來填補「系統(tǒng)原生 Agent 還沒上線」的空白期。

所以,咱們要分清,形態(tài)消失不代表低門檻使用 Agent的需求消失了;恰恰相反,需求只會越來越規(guī)?;⒃絹碓絼傂?。

未來,AI 操控電腦會像現(xiàn)在用 Wi-Fi、藍牙一樣普遍,每個人都需要一個不用折騰、開箱即用的 Agent,這么一想,所有事兒就都通透了。

04

既然大家都看準了未來AI 操控電腦標準配置,那這場桌面agent的收編、或者叫競爭賽,誰才是掌握大權的「最高法院呢?

現(xiàn)在的 OpenClaw,本質(zhì)是對系統(tǒng)搞「暴力破解」。它的做法,就像家里來了個幫廚,不認識廚房的開關,只能拿著說明書一點點瞎試。

這種「非侵入式」的接管,說難聽點是一種低效的補丁。

真正的「最高法院」是掌握了系統(tǒng)底層的「房東」,比如:蘋果、微軟、或者國內(nèi)的華為、小米。

這些玩家手里攥著「系統(tǒng)內(nèi)核」和「原生 API」,他們做的原生 Agent,壓根不需要截屏,直接在系統(tǒng)底層發(fā)指令就行,就跟你腦子里一想「握拳」,手立刻就動了,不用先睜眼看手在哪兒。

這種「原生權限」帶來的響應速度、隱私安全和低功耗,是任何第三方補丁都跨不過去的鴻溝。

但這里有個關鍵變數(shù):握得住「軀殼」的人,不一定能搞定「靈魂」。你看,手機廠、系統(tǒng)廠雖是房東,握著系統(tǒng)鑰匙,但未必是最頂尖的「大廚」。

大模型的訓練、推理調(diào)度,還有復雜邏輯理解,都是極燒錢、極吃人才的硬本事;不是說你掌控了系統(tǒng)內(nèi)核,就能做出 Claude、MiniMax 那樣聰明的「大腦」。

所以,模型廠商的機會就在這兒。

系統(tǒng)廠的「原生 Agent」腦子不夠靈光,最后大概率還得放低身段,去擁抱頭部模型廠;這個趨勢已經(jīng)很明顯了:系統(tǒng)廠出「權限」和「骨架」,模型廠提供「智力」與「靈魂」,這是互補式的收編。

還有一種更具想象力的野心:如果房東不給鑰匙,那大廚就自己蓋房子。

就像現(xiàn)在的豆包,一連串動作都在釋放一個信號:

現(xiàn)有手機、電腦系統(tǒng)給的權限不夠用,那干脆做一款 AI 時代的「原生硬件」?直接把模型、硬件、系統(tǒng)全鏈路鎖死。這種「自帶靈魂的軀殼」,才有可能把 Agent 的體驗拉到天花板,成為終極形態(tài)。

所以,要么系統(tǒng)廠收編模型,要么模型廠重塑硬件。在這個各顯神通的時代,誰才是悶聲發(fā)大財?shù)摹纲u鏟人」呢?

這波浪潮里,最先嘗到甜頭的是像 MiniMax 這樣的玩家。

為啥 OpenClaw 的作者專門點名 M2.1 模型?因為在 Agent 圈子里,辦事得經(jīng)歷無數(shù)次自我糾錯、指令循環(huán),這對模型的邏輯穩(wěn)定性要求,已經(jīng)到了變態(tài)的地步。

MiniMax 聰明地方在于,專注卷「指令跟隨」,這十天里,只要你跑 OpenClaw,你的 API 賬單,大概率就交到它手里了。

昆侖萬維前兩天,剛發(fā)布了天工 Skywork 桌面版。

它號稱「Windows 版的 Claude Cowork」,這種思路是典型的「中國式賣鏟子」;我不光賣你大腦,還把「辦公室環(huán)境」都給你搭好了,讓你能直接雇一個「AI 員工」處理本地文件,還不用擔心安全。

還有智譜 AI,他們的 AutoGLM 走另一種「動作模型」原生化的路子,他們想把「看屏幕、點圖標」的能力直接練進模型里。

不過說白了,打法都差不多,先讓模型跑起來,用云 + 端兜底,快速讓普通人能用得上。

國外就不一樣了,老外的思路完全是另一種畫風。

Anthropic推出的「Computer Use」,典型的「標準定義者」邏輯,它想定義一套讓 AI 操控電腦的底層協(xié)議,相當于告訴全世界:以后 AI 調(diào)動鼠標鍵盤,就得按我這套規(guī)矩來。

這就好比當年定義 Wi-Fi 標準一樣,它想在動作層收稅。

而 OpenAI 的「Operator」和 Google 的 Jarvis,走入口收割的路子;OpenAI 追求「托管式的簡單」,它想做 Agent 界的「應用商店」;而 Google 則把 Jarvis 直接揉進 Chrome 生態(tài)。

這兒就有個很明顯的對比:

國外大廠忙著「造地基、定標準」,走的是科研驅(qū)動、想從根上重構(gòu)電腦邏輯的路線;國內(nèi)大廠則忙著「搞基建、推落地」,走的是場景驅(qū)動、快速響應普通用戶需求的路線。

除了賣模型的、做應用的,最穩(wěn)的還要數(shù)「數(shù)字房東」,云廠商。

只要你的 Agent 還在后臺瘋狂燒 Token 進行自我對話,你的云費和流量費就一分都少不了,所以,云廠商這次也會贏麻了。

說白了,這一場桌面 Agent 的狂歡,本質(zhì)是互聯(lián)網(wǎng)從「流量經(jīng)濟」向「任務經(jīng)濟」的一次大轉(zhuǎn)型。沒有誰高誰低,關鍵就看誰能抓住信息差,搶占先機。



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