文章核心观点 Clawdbot（现称OpenClaw）作为现象级的开源Agent操作系统，其核心突破在于赋予了AI高度的自主权限和开放式的Skill创造能力，推动了AI从被动响应工具向主动服务、自我迭代的执行工具演进[4][5] 该产品将IM（即时通讯）入口、个人AI云电脑和Skills（技能）分别类比为新的操作系统、运行环境和应用程序，预示着一个以Skill为核心、AI与AI高效互动（A2A）的新应用生态和商业模式正在形成[7][11] 然而，该技术目前在大规模落地前仍面临安全机制不足、基础设施不完善以及成本过高等关键挑战[18][19][20] 从被动响应到主动服务，AI开始自己迭代自己了 - Agent产品当前面临用户“任务定义能力”不足的挑战，导致交互体验笨拙[4] - Clawdbot的最大突破在于实现了“自主权限的突破”，允许AI在开放、无边界的环境中编辑和创造Skill，为自我进化打开了空间[4] - 产品通过内置机制（如默认每4小时自动探索任务）赋予Agent更多自主性，催生了更多可玩性和想象力[4] - AI展现出强大的自主感知能力，能够主动感知用户本地文件、邮箱、日历等环境变化，并据此创造和调度执行新的Skill[4] - Clawdbot最核心且“可怕”的一点是AI能够迭代工具本身，并已成为无可争议的开源Agent OS第一名[5] - 个人本地Agent被认为是实现Agent自我进化（self-evolve）的最佳场景，因其任务多样化且需持续记忆用户偏好[5] - Clawdbot的进化速度超乎想象，已快到让从业者感到“吓人”的程度[5] Skills就是新时代的Apps - 未来生态中，Agent与IM是新的OS，个人AI云电脑是新的Runtime，而Skills就是新时代的Apps，这将催生大量创业机会[7] - 用户交互入口发生根本变化：从主动打开产品转变为在数百亿流量的IM入口中通过Skill与产品交互[7] - 底层基础设施（沙箱、云电脑、大模型）将趋于同质化成为标配，Skills提供的增量价值成为唯一变量[7] - 自2026年开始，新变量出现：开发者可能不再需要构建自己的交互入口，而是开发Skill并发布到Skill Store，等待被大量Agent发现和调用[7] - 商业化模式转变：产品价值取决于用户在IM中激活并运行Skill所带来的收益，关键是为每一次成功的Skill执行付费，而非订阅整个App[8] - Skill将成为所有平台的标准，未来竞争将围绕Skill Store的SEO、Skill交互链路优化及商业化闭环设计展开[8] - 绝大多数产品将“Skill化”，开发者只需提供能力并优化被发现、调用及交互的机制，无需维护传统UI界面[8] Memory as a File System - Agent的Memory（记忆）与Self-evolving（自我进化）紧密相关，是Agent进化的基础[9] - “Memory as a File System”是未来方向之一，因为Agent擅长读取上下文，以文件形式记录信息对其更友好[10] - 未来的记忆系统将是混合解决方案，Agent需能自主判断任务需要精确检索、模糊检索还是检索结构化索引[10] - 进化需要反馈闭环，当前Clawdbot的迭代仍需人工反馈进行引导，未来需将用户反馈做成Memory，让Skill在其中迭代进化[10] - Clawdbot的本地文件系统存在Token消耗大、召回能力有限（因缺乏索引）的问题，未来需依赖云端、由小模型驱动的记忆引擎进行推理、信息凝练、召回和过滤，形成多智能体协作系统[10] 人类「交互带宽」有限，终极形态应该是A2A互动 - AI产品难破圈的原因在于传统C端用户的日常任务和信息处理“带宽”有限，复杂任务易导致用户“认知带宽”溢出[11] - 人类“交互带宽”同样受限，点对点信息传递在微信等应用已到极限，人脑处理速度无法支持高效的“面到面”大规模沟通[11] - Clawdbot的兴奋点在于实现了AI与AI（A2A）互动的可能，Agent之间能以机器速度完成成千上万次高效“握手”，极大提升社会信息交流效率[11] - 在“AI与AI互动”的基础上，社交、内容社区等大量应用可以被重新构建[12] - 从AI底层能力看，人类通过Chat指挥LLM的范式是错误的，未能发挥AI在“速度”上的优势，2026年可能才是AI带来真正冲击的“狼来了”时刻[13] 未来的AI产品，应该「活」在用户最高频的工作流中 - AI入口发生剧变：从ChatGPT等周活10亿的“目的地”应用，扩展到所有IM及聊天入口，潜在覆盖用户达百亿甚至千亿级别，实现了最自然直接的交互[14] - IM即任务入口：通过集成滴答清单等应用的Skill，用户可在IM聊天框中让AI拆解任务、管理日程，使IM成为任务管理入口，GUI仅作为汇总看板[14] - 社交场景：Clawdbot的执行能力与社交结合，可能催生全新社交平台，例如帮助用户寻找同好，甚至通过与其他人的Agent交流形成新社交圈层，提升信息处理效率并拓宽视野[15] - 交易场景：Clawdbot结合预测市场（如Polymarket）被广泛用于搭建交易Bot，降低了专业交易门槛，相关教程在推特和GitHub上大量涌现[15] 端侧可以作为，Agent上下文的「沉淀池」 - 从端侧产品角度看，核心仍是Agent本身的设计，包括模型和脚手架的优化[16] - 端侧设备（手机、穿戴设备）可作为Agent上下文的“沉淀池”，因其与用户交互最直接频繁，沉淀了大量真实、细碎且高度个性化的上下文信息[17] 安全，是目前最大的短板 - Clawdbot当前存在两大痛点[18] - 无论是云端还是本地，现有的沙箱和本地虚拟化基础设施严重不足，无法很好支持Agent的检查点和恢复等高级功能[19] - 安全是当前最大短板，产品应部署在云端并严格限制网络访问，因其目前极不安全，容易被黑客攻击[19] - 当前产品缺乏良好的备份和沙箱机制，对普通用户而言，Agent出错（如误删文件）的频率会更高[19] Clawdbot，会成为2026年AI应用的主流形态吗？ - 面临两大技术挑战：一是未经优化的上下文处理导致Token消耗非常夸张，成本难以覆盖；二是低效的文件检索，因缺乏有效索引机制[20] - Clawdbot的本质是为用户配备了一台“云电脑”，使AI从信息工具转变为可执行增、删、改、查文件的执行工具，带来了与聊天不同的“增量”价值[21] - 当前爆火更像是硅谷极客圈的内部狂欢，大众市场仍然缺席，大量AI应用尚未触达更广泛、多元、下沉的市场[21] - Clawdbot类似当年的Linux，是在不设限环境中由发烧友创造的产品，其打破规则的特点打开了创新的“潘多拉魔盒”[21] - 未来很可能稳定成为一个开源操作系统，并已开始构建生态，其基于AI的进化速度（用户有疯狂想法可几分钟内由AI写成代码并发布为Skill）是传统软件开发模式无法比拟的，后来者追赶难度大[21]