閉門探討：130位AI創業者，對Clawdbot和下一代AI產品的39條思考

Clawdbot（現在叫 OpenClaw）很火，幾乎是現象級的。

幫助投資人找項目、做交易、接入飛書作為工作助手，很多人已經把 Clawdbot 玩出了花，本地 Agent、personal Agent 也成為 2026 年大家都在關注的方向。

2 月 4 日，Founder Park 搞了一場閉門活動，聚集了 130 多位 AI 創業者，來自 AI 游戲、AI Coding、Agent Memory、AI 硬件、AI 語音等不同賽道，分享了他們在上手用 Clawdbot 的感受和思考。

應用側、技術側、端側、硬件，這場閉門，從各個角度全方面地拆解了 Clawdbot 到底是什么、離真正能 scale 落地的 Agent 還差什么，以及這一波可能給 AI 圈帶來什么樣的沖擊。

Founder Park 把這場討論中的部分精彩觀點、思考、爭議整理出來。對這波趨勢的理解，因人而異，因不同「角度」而異。因此，以下內容更多地是「非共識」，希望能拋磚引玉，給大家帶來一些新思考。

*頭圖源自X用戶clairevo

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01從被動響應到主動服務，

AI 開始自己迭代自己了

1. Agent 雖然已經很聰明了，但用戶面對一個 Agent 產品時，還是很「笨拙」，不知道自己到底想干什么。

2. Clawdbot 最大的突破點是，自主權限的突破。大家給了 AI 一個非常高的自主權限。更關鍵的是，它對 Skill 的編輯或創造是開放的、沒有邊界的，為自我進化打開了想象空間。

3. Clawdbot 之所以能給大家「主動」的感覺，很大原因是它的一些內置機制，給了 Agent 更多的自主性。比如在 Moltbook 上，它會默認每 4 小時自己去探索一下「可以做些什么」。這種高頻的定時任務，加上足夠大的自主空間，催生了更多的可玩空間和想象力。

4. AI 的自主感知能力其實很強。過去，prompt 都是我們來寫。今天，嘗試讓我的 Agent 自己去感知我的環境變化，包括本地文件、郵箱、云盤、日歷等等，然后觀察它是如何主動地感知這些變化，主動為我創造新的 Skill，然后自己調度執行，實現一些新的點。

5. Clawdbot 最核心的一點是，AI 能夠迭代工具本身，這個是非常可怕的。而且現在，Clawdbot 已經成為了無可爭議的開源 Agent OS 的第一名。

6. 過去一年，其實大家都沒有找到一個能讓 Agent self-evolve 的好場景。現在看來，個人本地 Agent 可能是最好的場景。一方面是，用戶給它的任務非常多樣化，迫使它必須在不同領域都做到越做越好；另一方面，它需要不斷記住用戶的偏好，這個「記住」的過程，本身就是一種針對特定個體的 self-evolve。

7. Clawdbo 的進化速度真的超乎想象。現在，感覺它已經進化到我們有點不認識它了。雖然還沒到完全失控的地步，但說實話，已經覺得嚇人了。

02Skills 就是新時代的 Apps

8. Clawdbot 之后，可能會有一個新的機會到來。現在的 Agent、IM其實就是新的 OS；個人 AI 云電腦是新的 Runtime；Skills，就是新時代的 Apps。在構建這個全新的用戶交互層中間，會出現大量的創業機會。

9. 過去，用戶得先打開產品才能使用。現在，用戶可能在數百億流量的 IM 入口中與你的產品做交互，這個唯一能觸達到你產品的點，就是那個 Skill。

10. 底層的沙箱、云電腦，以及大模型，無論是 Kimi 2.5 還是 Claude 3.5 Sonnet，都將趨于同質化，成為標配。唯一的變量就是 Skills，你的 Skill 能提供什么新的增量價值。

11. 從 2026 年開始，一個新變量會出現。以前大家做自己的 Agent，做自己的 UI 入口，未來變成了大家不需要有交互入口了。未來的模式是：開發一個 Skill，將它發布到 Skill Store，然后等待被大量的 Agent 發現、調用。

12. 產品所有的增量價值，都來自于用戶在 IM 交互中激活，以及運行你的 Skill 所帶來的收益。商業化的關鍵，不再是讓用戶訂閱整個 App，是為每一次成功的 Skill 執行付費。

13. Skill 會成為所有平臺的標準。未來，所有的人都會只會在各種 IM 中下達指令，不會關心是哪個工具在服務。所以說，未來的競爭，是圍繞在如何在 Skill Store 中做好SEO、如何優化 Skill 的交互鏈路，以及如何設計好其中的商業化閉環。

14. 未來絕大多數產品都會「Skill 化」，所有的 Apps 也會「Skill 化」。開發者不再需要維護 UI 界面，只需要提供能力，做好被發現、被調用的機制，以及與 Agent 和人的交互體驗就可以了。

03Memory as a File System

15. 大家都說 Agent 的 memory 是 Infra，但我個人更偏向于把它看作一個輕量化的組件。

16. Memory 其實和現在常說的 self-evolving agent 是緊密相關的。如果 Agent 能在運行中不斷總結、優化自己的 Skills，它就能越做越好。從這個角度看，memory 其實就等同于 self-evolving。沒有 memory，Agent 基本上就沒有進化的能力。

17. 「Memory as a File System」，一定會是未來的其中一個方向。因為 Agent 天然對讀上下文這件事情非常的擅長，把信息記錄成 file 對它來說更友好。

18. 但未來的記憶系統不會是單一模式，最后一定是個混合的 solution。Agent 應該能自己判斷，當前任務需要的是精確檢索、模糊檢索，還是直接去檢索一個結構化的索引或文件。

19. 進化是需要反饋閉環的。Clawdbot 今天的思考還是需要人來做反饋的，否則它所有的 Skill、迭代方向是沒有邊界的。需要像做 RLHF 一樣，不斷在反饋中引導它，讓它走向更符合我工作偏好的主動 Agent。我把我的所有反饋都做成 memory，讓它的 Skill 在這個 memory 里去迭代進化。

20. Clawdbot 的本地文件系統不僅 Token 消耗大，召回能力也有限，因為它沒有索引。這個問題要靠一個云端的、由小模型驅動的記憶引擎來解決，去幫它做推理、信息凝練、召回和過濾。所以，未來的智能體，必然是一個多智能體協作的系統。

04人類「交互帶寬」有限，

終極形態應該是 A2A 互動

21. 每一波 AI 更新出來，其實都是在圈內很嗨，但很難破圈。為什么？傳統 C 端用戶的日常任務和信息處理的「帶寬」是有限的。

普通大眾的日常是很瑣碎的，可能就是「寫個文案」、「問個天氣」。如果一個 AI 產品要求用戶有極高的「任務定義能力」，或者給用戶返回一堆需要二次處理的信息，比如扔給你一個 GitHub 鏈接讓你自己看），普通用戶的「認知帶寬」就溢出了。處理不過來，也缺少動機去處理。

22. 同樣，「交互帶寬」也是受限的。人類一直在不停地追求信息傳遞的速度。但點對點的信息傳遞，在微信這種 message app 上已經做到了頭。我們的大腦處理速度，決定了我們沒法實現高效的「面到面」溝通，即一萬個人同時與另一萬個人進行有效的三次握手。

23. 這次 Clawdbot 讓人興奮的，不是人與 AI 的互動，而是它真正做到了 AI 與 AI 互動的可能。Agent 之間可以以機器速度完成成千上萬次「三次握手」，這直接放大了整個社會的信息交流效率。

24. 在「AI 與 AI 互動」這個點上，可以長出非常非常多的應用，不管是社交，還是以前這些內容社區，全都可以被重新做一遍。

25. 從 AI 的底層能力上看，人通過 Chat 去直接操縱 LLM 的這種范式是錯誤的。沒有發揮出 AI 在「速度」上的真正優勢。人慢吞吞的大腦去指揮一個高速的 AI，效率太低了。前面兩年每年都有人說「狼來了」，但我覺得今年才是真正的「狼來了」。

05未來的 AI 產品，

應該「活」在用戶最高頻的工作流中

26. 以前用 AI，先想到ChatGPT、豆包這類「目的地」應用，主動去打開它。雖然ChatGPT周活能做到 10 億，但始終是個有限的入口。但現在，Clawdbot 能在所有的 IM 和任何能做聊天的入口做交互。這意味著，AI 的入口，從單個 App 一下子到了能覆蓋百億甚至千億用戶。這是第一次，用戶在真正意義上能以最自然、最直接的方式和 Agent 交互。

27. IM即任務入口。能不能在 IM 里直接管理我的 To-do？現在，通過 Skill，我把滴答清單這樣的應用接了進來。在聊天框里，AI 就能幫我拆解任務，自動填入清單，再同步到日歷。IM 成了我任務管理的入口，讓 AI 去處理，最終的 GUI 面板就是一個匯總看板。

28. 社交場景。把 Clawdbot 的執行能力和社交結合，可能會自然生長出一個全新的社交平臺。想象一下，你想「找幾個在北京愛打羽毛球的人」，它可能就會到網上去找各種各樣的數據和 Skills 去做分析，和別人交流。甚至和其他人的 Agent 進行交流。可能會形成一個新時代的社交圈層，能大大提高大家對信息處理的效率，而且能極大拓寬普通人的動機和視野。

29. 交易場景。Clawdbot 能傳播這么廣，就是拿來做 trading。特別是結合了預測市場之后，比如 Polymarket 這種。這個市場比的就是手速和信息面。以前這是專業人士才能玩的，現在，推特和 GitHub 上有大量各種用 Clawdbot 搭建交易 Bot 的教程。

06端側可以作為，

Agent 上下文的「沉淀池」

30. 從端側產品的角度來看，最核心的還是 Agent 本身的設計，包括模型和腳手架如何做得更好。

31. 一個思考是，端側可以作為上下文的「沉淀池」。Clawdbot 本質上是一個效率工具，適合執行長流程任務。但我們每個人的手機、穿戴設備，其實是更重要的生活工具，和人們每天產生最直接、頻繁的交互，沉淀了大量真實、細碎、但又高度個性化的上下文。

07安全，是目前最大的短板

32. Clawdbot 現在有兩個非常痛的痛點。

• 一是上下文處理沒有經過優化，Token 消耗非常夸張。如果不從 memory 層面進行優化，或者對 context 不做優化，這個成本其實沒有人能 cover 住。

• 二是低效的文件檢索。Agent 在本地生成大量文件后，下次再找就很困難，因為它缺乏有效的索引機制。

33. 無論是云端還是本地，現在的沙箱和本地虛擬化 Infra 實際上都是嚴重不足的，無法很好地支持 Agent 的檢查點和恢復這類高級功能。

34. 安全，是當前最大的短板。我恰恰認為 Clawdbot 應該部署在云端，而且必須嚴格限制網絡訪問。它現在完全不安全，需要設定很多安全規則，比如限制它只能接入公司內網，不能隨意訪問外部網絡，因為它太容易被 hack 了。

35. Claude Cowork、Clawdbot 這類產品，目前沒有一個好的備份和沙箱機制。它刪你東西的時候，像一個搞不清 Git 的「新手」，只不過工程師自己能 review 和回滾。但普通用戶不懂這些，碰到一個通用 Agent，出問題的頻率會高得多。

08Clawdbot，

會成為 2026 年 AI 應用的主流形態嗎？

36. Clawdbot 帶來了一些和聊天不一樣的「增量」。它的本質，是為你配了一臺「云電腦」。第一次可以真正地指揮一個 AI 去增、刪、改、查文件。這讓 AI 從一個信息工具，變成了一個執行工具。

37. 這次 Clawdbot 的爆火，更像是一場硅谷極客圈的內部狂歡，它反映了一個事實：大眾市場仍然是缺席的。大量的 AI 應用，其實還沒有真正觸達到更廣泛、更多元、更下沉的大眾市場。

38. Clawdbot 很可能就像當年的 Linux，是一個發燒友在不設限的環境中創造出來的產品。恰恰因為它打破了這個規則，才打開了這個潘多拉魔盒。

39. 未來，Clawdbot 很可能會穩定成為一個開源操作系統。現在大家已經在上面去做生態了，后來者再去想追趕其實很難。因為它的迭代，不再僅僅依賴開發者。任何一個用戶，有一個 crazy 的想法，幾分鐘就能讓 AI 幫他寫成代碼、發布成 Skill。這種基于 AI 的進化速度，是傳統軟件開發模式無法比的。

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