狂歡之下，良莠不齊。

最近這段時間，關(guān)注AI的朋友肯定都被朋友圈和聊天群里的OpenClaw刷屏過。作為一款展現(xiàn)出驚人潛力的智能體產(chǎn)品，它確實如同一條鯰魚，讓整個行業(yè)都熱鬧了起來。

大家突然發(fā)現(xiàn)，智能體開發(fā)并非大企業(yè)的“專屬”，普通開發(fā)者也能在AI的幫助下實現(xiàn)智能體開發(fā)，于是，就與科技圈以前發(fā)生過多次的劇本那樣，聞風而動的跟風者迅速蜂擁而至。各種令人眼花繚亂的智能體開始陸續(xù)登場，仿佛一夜間所有廠商都掌握了智能體的核心科技。

網(wǎng)上就有人統(tǒng)計了五個最近非常熱門的開源AI智能體：OpenClaw、ZeroClaw、PicoClaw、NanoClaw和MemU Bot。而網(wǎng)友對于不同智能體的討論也是沒有停過，那么問題來了，這堆智能體都有什么不同？以及智能體的未來到底會走向何方？

AI智能體，八仙過海

說實話，OpenClaw確實做得很不錯，從功能設(shè)計到應(yīng)用生態(tài)，都是目前開源智能體中做得最好的。雖然在安全性等方面有著不少問題（原因是開發(fā)者原本只想著用于本地而非云端），不過開源社區(qū)的開發(fā)者們已經(jīng)著手解決，在最新上線的版本中就新增了多個安全機制。

其他開源智能體想要競爭，就只能從其他賽道入手，做出差異化，關(guān)鍵其實無非就是以下三點：運行效率、運行環(huán)境和安全性。

ZeroClaw：極致輕量化，但隱私是問題

圖源：ZeroClaw

先說ZeroClaw，這個智能體由開源社區(qū)ZeroClaw Labs開發(fā)，采用Rust語言構(gòu)建，僅需5MB的內(nèi)存即可正常運行，使其能夠適配極低功耗的單片機和老舊嵌入式設(shè)備。因為極致的輕量化，其冷啟動速度被壓縮到了驚人的10ms以內(nèi)，同時還支持用戶引入AI人格，讓其表現(xiàn)更契合你的需求。

小雷覺得，ZeroClaw的優(yōu)勢主要在智能IoT領(lǐng)域。比如你可以將其引入到煙霧傳感器之類的設(shè)備中，讓設(shè)備在檢測到異味時結(jié)合其他設(shè)備的數(shù)據(jù)來決定啟動哪些應(yīng)對方案。不過，ZeroClaw的運行非常依賴云端算力，會帶來很多額外的算力成本，而且在網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定時使用體驗會大打折扣。

如果想在不同場景都穩(wěn)定使用，最好是在家里部署一個算力終端來輔助運行。另外ZeroClaw的應(yīng)用生態(tài)也遠不如OpenClaw，所以很多功能都需要用戶自己解決，需要有一定的編程能力。說實話，當所有運算都依賴云端，用戶的隱私安全就成了一個巨大的黑盒，是否愿意用隱私換便利，全看大家的選擇了。

PicoClaw：為了隱私，犧牲功能

圖源：PicoClaw

再來看看PicoClaw，這是由Sipeed開發(fā)的智能體，他們打出的口號是輕量化與端側(cè)運行，并宣稱能夠完美保護本地隱私，且在沒有網(wǎng)絡(luò)連接的極端環(huán)境下依然能夠流暢運行。

但PicoClaw為此也犧牲了很多功能，它并不支持屏幕視覺識別和復(fù)雜GUI自動化操作，并且缺乏大型數(shù)據(jù)管理能力，也就不用指望它能夠處理好超長文檔解析等工作了。

PicoClaw在處理單步驟的簡單文本指令時確實反應(yīng)迅速，但是一旦面臨需要跨應(yīng)用多步規(guī)劃的任務(wù)，比如從郵件提取數(shù)據(jù)并填入表格，這個模型就有概率直接卡死，所以主要還是適用于老舊和小型設(shè)備的Agent需求。

這個智能體最有意思的地方在于，它幾乎完全由AI“代工”編寫和優(yōu)化，所以也被開源社區(qū)視作“自進化”的標準案例，因此也獲得了不錯的關(guān)注度。

NanoClaw：極度精簡，“毛胚房”版智能體

圖源：NanoClaw

風頭正勁的NanoClaw則是把輕量化做到了極致，核心代碼僅4000行（精簡版僅500行），甚至可以在高性能路由器里運行。為此NanoClaw還舍棄了GUI自動化功能，交互完全依賴于文本指令和結(jié)構(gòu)化的API調(diào)用。

另外，極致精簡的代價就是幾乎所有功能都要讓AI“現(xiàn)編”，加上調(diào)試等開發(fā)需求，普通用戶基本可以無視它，只有技術(shù)大牛才能玩得轉(zhuǎn)。而且就算你想找一下“前人的智慧”，也很困難，因為NanoClaw的“毛坯”特性，用戶首先需要給智能體植入對應(yīng)的功能，然后才能兼容作者發(fā)布的應(yīng)用。

不過NanoClaw還有個優(yōu)勢，那就是安全性比其他智能體都更高，因為其強制在沙盒環(huán)境下運行，而且只需要最基礎(chǔ)的運行權(quán)限，不管怎么折騰都不會影響到本地的計算機系統(tǒng)。

MemU Bot：強化版OpenClaw，安全性存疑

圖源：MemU Bot

至于MemU Bot則是在OpenClaw的基礎(chǔ)上強化了長期記憶與用戶畫像構(gòu)建，同時還集成了MCP協(xié)議，擁有不亞于OpenClaw的應(yīng)用生態(tài)，甚至連部署都變得更加簡單。

而且，MemU Bot更加主動，會根據(jù)用戶目前的工作內(nèi)容主動提供建議。那么MemU Bot就沒有缺點？顯然不可能，它的問題在于對本地設(shè)備性能和云端算力都有很高的要求。

因為其長期記憶數(shù)據(jù)全部保存在端側(cè)，隨著用戶的使用時長增加，掃描和檢測上下文的時長會降低它的運行效率，甚至會拖慢設(shè)備運行。而且其對云端算力的用量是OpenClaw的兩到三倍，算力成本非常高。

另外就是超過OpenClaw的權(quán)限需求，讓用戶在它面前幾乎沒有隱私可言，如果被入侵可能會導(dǎo)致大量隱私泄露。同時，MemU Bot的核心代碼并非完全開源，這也加劇了外界對其安全性和隱私性的擔憂。

哪個智能體更適合你？

說實話，看完這堆智能體后，小雷認為核心無非是使用成本與實際業(yè)務(wù)場景的匹配度。如果你只是一個普通用戶，單純需要一個在手機后臺自動回復(fù)消息、整理日�，嵥槿粘痰妮p度個人助手，那么類似PicoClaw這種端側(cè)產(chǎn)品勉強夠用。

它無需你支付昂貴的API費用，僅靠本地算力就能跑，極限一點的情況下，就連手機的NPU都能夠滿足推理需求。但是，在這種情況下跑出來的效果也就足以應(yīng)付那些容錯率極高的日常偽需求罷了。

而在高要求的專業(yè)場景下，本地小模型的體驗絕對會讓你想砸電腦。所以，如果是企業(yè)級用戶，或者說你想用智能體來提供涉及重要決策的數(shù)據(jù)和輔助，那么最好還是使用類似于ZeroClaw或OpenClaw這種云端算力驅(qū)動的智能體。

雖然算力成本很高，但是作為生產(chǎn)力工具而言倒也不算貴。倒不如說現(xiàn)在有些用戶想著低成本或零成本啟動智能體，本身就有點不切實際。除非對智能體的工作質(zhì)量要求非常低或者沒要求，不然接入云端算力依然是低成本高質(zhì)量的選擇。

對于一般的用戶，小雷還是建議首選OpenClaw，因為生態(tài)最完善、使用起來也更方便，遇到問題也不會找半天都沒個同僚過來解惑。至于喜歡折騰或有特別需求的極客朋友們，可以嘗試著挑戰(zhàn)以上幾個智能體，估計也能收獲不一樣的體驗。

智能體大戰(zhàn)，濫竽充數(shù)者居多？

自O(shè)penClaw爆火之后，智能體領(lǐng)域也終于進入到發(fā)展的快車道，這讓小雷想到此前的“百模大戰(zhàn)”。但是智能體與AI模型的不同之處在于，“百模大戰(zhàn)”是在卷測試分數(shù)、卷參數(shù)量，而智能體大戰(zhàn)，則是卷怎么幫用戶更好的“干活”，這是有本質(zhì)上區(qū)別的。

一些媒體將智能體的發(fā)展簡單描述為AI模型的版本升級，這個說法顯然不對。從傳統(tǒng)的AI大模型跨越到真正的Agent，背后的算力調(diào)用和模型參數(shù)其實都沒有發(fā)生明顯變化，但是底層調(diào)度和人機交互邏輯發(fā)生了根本性的改變。

以前的AI大模型，無論它在跑分榜單上的紙面數(shù)據(jù)多么逆天，本質(zhì)上都只是個“缸中大腦”，只能被動接受信息并做出反饋，無法干涉物理世界。而智能體的最大不同就在于給“大腦”裝上了四肢和眼睛，讓AI能夠理解用戶的模糊意圖，甚至自主調(diào)用、自主進化、自主討論任務(wù)解決方案。

圖源：雷科技

如果你給它開放更多授權(quán)，直接操作機械臂進行工作也并非不可能。不過，也有人說現(xiàn)在的智能體并非真正的“智能體”，多數(shù)產(chǎn)品本質(zhì)上還是套用一個新的底層邏輯并提供API接口的工具。這個觀點倒也沒錯，因為智能體的真正三要素是：自主任務(wù)規(guī)劃、長期狀態(tài)記憶歸納總結(jié)和自我深度反思機制。

其中，前兩者我們已經(jīng)在OpenClaw和MemU Bot上看到，但最關(guān)鍵的其實是第三個。因為我們想完全不管理智能體，讓它具備完全自主的運行能力，那么它就必須具備處理未知錯誤的能力，并從中歸納出解決或規(guī)避錯誤的方法，而非等著用戶來給它解圍。

小雷記得，前段時間最出圈的一段話是OpenClaw開發(fā)者Peter Steinberger說的：“我都沒教它怎么做，它自己判斷需求然后就自己學會了”，以至于讓人有些誤解。其實，真實情況是Peter Steinberger的電腦里安裝了對應(yīng)的API工具，所以O(shè)penClaw根據(jù)需求自主編寫了調(diào)用命令，然后進行回復(fù)。

所以，OpenClaw其實也沒有做到真正的“無中生有”，本質(zhì)上還是在通過一定的邏輯進行計劃和執(zhí)行，區(qū)別在于用戶下放了更多的權(quán)限，讓其可以自主決策更多事情，無需等用戶過來點擊“下一步”才開始。

智能體的終局是操作系統(tǒng)

即使如此，這也足以成為全球生產(chǎn)力工具徹底重塑的前奏。智能體的大規(guī)模涌現(xiàn)，意味著綿延數(shù)十年的傳統(tǒng)人機交互正在迎來一次徹底的變革。試想一下，過去我們需要投入巨大的精力去學習各種軟件的復(fù)雜操作，而現(xiàn)在，這一切都可以交給智能體。它可以直接代替我們要去完成那些繁瑣、重復(fù)且枯燥的工作。

事實上，類似的言論在AI大模型剛出現(xiàn)時也非�；�，但是最終大家發(fā)現(xiàn)還是要自己上傳數(shù)據(jù)或文本、然后一步步教AI怎么做，耗時比自己上手還慢，久而久之也就放棄了。而智能體解決的就是這個問題，現(xiàn)在我們只需要提出問題，然后等待答案即可，或者說只需要“教”它一次，后續(xù)就不用再自己動手了。

圖源：雷科技

有意思的是，小雷在翻看智能體相關(guān)新聞的時候，看到不少同行說智能體將顛覆應(yīng)用生態(tài)，讓“應(yīng)用不再存在”。說實話這種論調(diào)有點不切實際，你不可能讓智能體每次執(zhí)行任務(wù)時都現(xiàn)編一個應(yīng)用，不僅耗費大量算力，而且效果肯定不如已經(jīng)穩(wěn)定運行多年的老應(yīng)用，智能體其實只是省去人工操作的過程罷了。

與其想著讓智能體取代所有應(yīng)用，倒不如考慮下智能體兼容所有應(yīng)用，取代操作系統(tǒng)，后者的可能性反而更大。而在小雷看來，隨著智能體的進一步發(fā)展，必然會有更多的企業(yè)入場，并推動智能體向操作系統(tǒng)發(fā)展，因為本質(zhì)上就是用戶讓渡高級權(quán)限，換取更多的自主性。

在這個前提下，將智能體直接做成系統(tǒng)就是最簡單的，它本身就擁有最高權(quán)限，同時又可以從底層設(shè)計開始解決各種安全問題。我想這也是為什么Peter Steinberger最終選擇加入OpenAI而非其他企業(yè)的原因，OpenAI此前就宣布正在推動AI操作系統(tǒng)的研發(fā)，兩者的想法或許剛好不謀而合了。

當智能體變成操作系統(tǒng)，我們或許將真正的“解放雙手”，只需要簡單的指令就可以得到想要的結(jié)果。不過，我們真的要讓AI完全掌管我們的一切嗎？這個問題，或許更值得深思。

AI智能體OpenClaw

來源：雷科技

本文圖片來自：123RF 正版圖庫      

       原文標題 : OpenClaw爆火之后：「模仿者們」八仙過海，但濫竽充數(shù)者居多