“養(yǎng)蝦”之后，AI Agent如何躍遷？

這幾個月，中國AI圈最有戲劇性的一幕，不在實(shí)驗(yàn)室，也不完全在資本市場，而在一個原本帶有極客色彩的開源項(xiàng)目身上。

一只“龍蝦”突然紅了！它真正點(diǎn)燃的，不只是流量，而是一種新的預(yù)期：AI 也許已經(jīng)不再只是“會說”，而開始進(jìn)入“會做”的階段。

但真正值得追問的，不是OpenClaw火不火，而是它到底代表了什么。它是不是很多人口中的Agent時代已經(jīng)到來？

如果把今天AI Agent的演進(jìn)壓縮成一句話，大概可以這樣概括：

第一類是Copilot，核心是“懂你”；

第二類是API Orchestration，核心是“替你”；

第三類是AI-native Agent，核心則是“先于你”。

問題是，“先于你”從來不是一個功能點(diǎn)，而是一個結(jié)構(gòu)問題。

OpenClaw為什么突然火了

首先，它擊中了中國市場對“單人能力放大器”的強(qiáng)烈需求。企業(yè)在降本增效，個人在尋找超級個體路徑，地方政府在找“AI+”的新抓手，平臺在找新的分發(fā)入口。OpenClaw恰好站在這些力量的交叉點(diǎn)上。它讓很多人第一次直觀看到：AI不只是陪聊、寫文案、做圖，也可以替你整理郵件、調(diào)度日程、串起工作流。它不再只是“會說話的模型”，而是“開始會辦事的代理人”。

其次，它的擴(kuò)散方式很有中國市場特征。它不是先靠宏大發(fā)布會出圈，而是先靠“能不能用、值不值錢、能不能幫我干活”擴(kuò)散。安裝服務(wù)、教程、云端接入、企業(yè)試用一起出現(xiàn)，說明這類產(chǎn)品的普及，不是先從概念認(rèn)同開始，而是先從動作價值開始。

第三，它讓很多人第一次感受到：AI的價值不在答案，而在動作。過去兩年，大模型的典型關(guān)系是“你問，我答”；OpenClaw往前推了一格：你說，我辦。前者是經(jīng)驗(yàn)，后者才開始接近真正的生產(chǎn)率工具。

然而，近幾日頻頻出現(xiàn)的警示類報道，如流量資金消耗、動作失誤、敏感目錄訪問、數(shù)據(jù)泄露、越權(quán)訪問和被攻擊風(fēng)險等，表明了三個問題：

第一，安全問題已經(jīng)從模型答錯，升級為真實(shí)動作失控。

第二，AI越能辦事，越需要邊界。

第三，開源繁榮與社會治理之間的張力，已經(jīng)提前到來。

所以，OpenClaw 的火，不只是一個工具爆紅，而是一次認(rèn)知轉(zhuǎn)換。AI 的下一輪競爭，不只是模型會不會說，而是能不能真正替人調(diào)動系統(tǒng)和世界。

為什么說OpenClaw屬于第二類

很多人看到OpenClaw能調(diào)郵箱、調(diào)日歷、調(diào)瀏覽器、調(diào)系統(tǒng)，就容易直接把它置于“真正自主智能”的位置上。

但更準(zhǔn)確地說，它屬于第二類，也就是API Orchestration/接口式編排范式。

第二類AI的本質(zhì)，不是創(chuàng)造新能力，而是把既有能力重新組織起來。用戶之所以覺得它“全能”，并不是因?yàn)樗约菏裁炊紩且驗(yàn)樗言旧⒙湓谌諝v、郵件、支付、瀏覽器、數(shù)據(jù)庫和工具鏈里的能力，重新編成了一條更順的動作鏈。

所以第二類AI給用戶的核心感受是：

更省心，更全能。

OpenClaw、Manus、CoPaw：同屬第二類，但分工不同。

把OpenClaw、Manus、CoPaw放在一起看，會更清楚。

OpenClaw更像“開放編排層”。它擅長把聊天入口、工具、模型和系統(tǒng)連起來，本質(zhì)上像底盤、像接線板。

Manus更像“第二類的產(chǎn)品完成態(tài)展示”。它把任務(wù)拆解、工具調(diào)用、執(zhí)行過程做得更可見，所以更容易讓用戶直觀感受到“一個AI真的在替我工作”。

CoPaw則更像“平臺型工作臺”。它強(qiáng)調(diào)多渠道接入、模塊化、可控、本地或云部署，更像一臺工程化的個人agent控制臺。

而這三者放在一起，會導(dǎo)出第二類下一步最重要的一個方向：

第二類AI的演進(jìn)，不只是越來越會替你做事，還要越來越向用戶透明化、可視化“它究竟怎樣替你做事”。

為什么這點(diǎn)重要？

因?yàn)橐坏゛gent真正連系統(tǒng)、走流程、發(fā)動作，用戶自然會問：它剛才調(diào)了哪些系統(tǒng)？哪一步是我授權(quán)的？哪一步是它自己判斷的？如果錯了，我怎么回退？

Manus更容易被理解，恰恰就在于它把“替你”的過程做得更可見。

所以第二類真正成熟的標(biāo)志，不只是“替你”，而是把替你的過程做成可視、透明、可追溯。

第三類在哪里

如果說OpenClaw讓我們看到了第二類的突然具象化，那么MiniMax則代表了中國公司里最有野心的一種嘗試：從模型公司走向平臺公司，再向第三類AI-native Agent逼近。

MiniMax最值得看的，不只是產(chǎn)品線，而是它對自己位置的清醒。

閆俊杰有幾句話非常關(guān)鍵。他說，像海螺AI這種智能助手“其實(shí)是沒有定義的”“我們的產(chǎn)品都是撞出來的”；

他又提出MiniMax 要從一家模型公司邁向“AI 時代的平臺型公司”，并把平臺價值概括為：

智能密度× Token吞吐量。

這幾句話放在一起，其實(shí)表達(dá)得很清楚：

MiniMax知道行業(yè)形態(tài)還沒穩(wěn)定，也知道單靠用戶數(shù)并不能定義未來，它真正想做的是一個可持續(xù)輸出智能的平臺。

為什么說它在逼近第三類？

第一，它已經(jīng)出現(xiàn)了主動性的萌芽。Talkie/星野這類產(chǎn)品已經(jīng)不只是被動等你說話，而會主動發(fā)起問候、調(diào)用長期記憶，且根據(jù)你的情緒和上下文調(diào)整互動。

第二，它走的是全模態(tài)路線。語言、視頻、語音、音樂一起做，意味著它并不想停在文本對話層，而是想建立更完整的智能底座。閆俊杰明確說過，多模態(tài)融合是持續(xù)提升智能的基本前提。

第三，它已經(jīng)把自己當(dāng)作AI-native組織試驗(yàn)場。內(nèi)部agent覆蓋近90%員工日常工作場景，員工正在從“教Agent如何工作”轉(zhuǎn)向“觀察Agent如何工作”。這說明AI在MiniMax這里，不只是產(chǎn)品，也在變成一種組織方式。

但為什么又說它還沒到？

因?yàn)榈谌愓嬲闪ⅲ恢灰案鲃印保€要跨過三道坎。

第一，主動性還不夠深入。今天MiniMax的主動性更多還是場景內(nèi)主動性，比如主動問候、主動延續(xù)對話，而不是目標(biāo)驅(qū)動的主動發(fā)現(xiàn)。

真正的第三類，應(yīng)該能基于你的狀態(tài)、日程、行為變化，發(fā)現(xiàn)你沒有顯式說出口的問題。

第二，它還缺少現(xiàn)實(shí)行動閉環(huán)。MiniMax的很多亮點(diǎn)仍然主要停留在虛擬空間里的認(rèn)知增強(qiáng)和內(nèi)容生產(chǎn)，而第三類真正的關(guān)鍵，是能不能跨平臺、跨系統(tǒng)、跨現(xiàn)實(shí)動作形成閉環(huán)。

第三，也是最關(guān)鍵的一點(diǎn)：它還沒有真正完成2C底座。真正的第三類AI不可能裸奔。在消費(fèi)場景里，它必須建立在法律規(guī)則、倫理邊界、平臺制度、個體授權(quán)和風(fēng)險治理之上。MiniMax自己其實(shí)已經(jīng)意識到了這一點(diǎn)，并明確提到“構(gòu)建完善的2C底座，是向更高階AI Agent演進(jìn)的必經(jīng)之路”。

所以，對MiniMax最準(zhǔn)確的評價不是“已經(jīng)是第三類”，而是：它已經(jīng)具備第三類的技術(shù)前兆、產(chǎn)品傾向和組織意圖，但還沒有完成第三類所要求的主動性深度、現(xiàn)實(shí)行動閉環(huán)，以及社會化底座整合。

MiniMax與Kensho：一個在逼近第三類，一個更接近第三類的局部現(xiàn)實(shí)

如果要給MiniMax找一個更有啟發(fā)性的對照對象，我認(rèn)為是Kensho。

因?yàn)镵ensho更接近第三類的定義本身。它的價值不在于更會聊天，而在于更擅長在高價值垂直場景中整合多源信息、發(fā)現(xiàn)人類未顯式提出的問題，并在邊界內(nèi)實(shí)施動作。

這也是它與MiniMax最重要的差別。

MiniMax更像通用能力平臺向第三類逼近的沖刺者。它的優(yōu)勢在于廣，在于它想覆蓋更普遍的用戶世界和更通用的agent場景。

Kensho則更像垂直高價值場景里的“第三類局部完成態(tài)”。它不一定有更強(qiáng)的大眾產(chǎn)品心智，但在特定行業(yè)里更接近“主動發(fā)現(xiàn)問題 + 邊界內(nèi)行動”這一核心。

換句話說：

MiniMax更像“面向第三類的通用沖刺者”；Kensho 更像“在垂直場景里更接近第三類的先行樣本”；但兩者也有一個非常關(guān)鍵的共性問題。

那就是：它們都不能只靠模型和agent本身成立。

只要AI開始從“替你做”走向“先于你發(fā)現(xiàn)并行動”，就都會碰到同一個根本問題：

誰來托底？

對MiniMax，這個問題表現(xiàn)為2C底座。它必須知道什么能做、什么不能做、什么要二次確認(rèn)、什么涉及隱私、財務(wù)、倫理和未成年人邊界。

對Kensho，這個問題表現(xiàn)為行業(yè)底座。在金融復(fù)雜決策場景里，它同樣不能裸奔，而必須建立在規(guī)則引擎、數(shù)據(jù)治理、知識圖譜、權(quán)限控制、風(fēng)控與審計之上。

所以，MiniMax和Kensho雖然分屬不同賽道，一個更通用，一個更垂直，但它們最終都指向同一個結(jié)論：

第三類AI不是模型問題，而是底座問題。

結(jié)語：真正到達(dá)第三類，還缺什么

OpenClaw讓我們看見了第二類的爆發(fā)，MiniMax讓我們看見了第三類的輪廓，但從第二類通向第三類，真正缺的不只是更強(qiáng)模型，而是更完整的結(jié)構(gòu)。

這個結(jié)構(gòu)至少包括四個要素：

第一，有更強(qiáng)的行動能力。

不是更長上下文，而是更穩(wěn)定的工具調(diào)用、搜索、記憶、計劃和多agent協(xié)同能力。

第二，有更深的系統(tǒng)接入能力。

第二類不會被第三類消滅，反而會成為第三類的前提。沒有API Orchestration，第三類只能空轉(zhuǎn)。

第三，有更成熟的2C底座或行業(yè)底座。

在消費(fèi)場景中，需要法律、倫理、授權(quán)和風(fēng)險治理；在高價值垂直場景里，需要規(guī)則引擎、知識圖譜、風(fēng)控與審計。就如同在工業(yè)場景里，這個結(jié)構(gòu)會越來越像一個整合工業(yè)物理、工藝規(guī)則、設(shè)備狀態(tài)、管理邏輯和權(quán)限控制的“泛工軟平臺”。沒有底座，第三類AI就只能聰明，無法可靠。

第四，要從“規(guī)則觸發(fā)”走向“認(rèn)知驅(qū)動”。

不僅僅是更積極主動一點(diǎn)，而是真的能在持續(xù)互動中發(fā)現(xiàn)問題、提出你沒說出口的需求，并在邊界內(nèi)采取動作。

這就如同你是需要一個僅僅能說會道、調(diào)動情緒的伙伴，還是一個能夠踏實(shí)做事、始終陪伴、堅定可靠，同時又能及時發(fā)現(xiàn)甚至解決問題，與你產(chǎn)生真正有價值互補(bǔ)性的伙伴群體？

也就是說，真正的第三類，不是一個更自動化的工作流，也不是一個更會聊天的助手，而是一種新的行動基礎(chǔ)設(shè)施。

所以，今天看OpenClaw，不該只看到熱度；看MiniMax，也不該只看到估值和產(chǎn)品線。

真正應(yīng)該看到的，是這條越來越清晰的進(jìn)化鏈：

從懂你，
到替你，
再到先于你。

OpenClaw還在第二層，但第二層已經(jīng)開始起浪。MiniMax正在向第三層逼近，但第三層最難的，不是模型跑分，而是底座、邊界與主動性的合一。

No.6807 原創(chuàng)首發(fā)文章｜作者 汪瀟

作者簡介：穹窿智庫特約專家、西交利物浦大學(xué)博士生導(dǎo)師。

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