中证报中证网讯(记者黄一灵)近日，合合信息旗下的AI Agent产品Chaterm推出移动端应用，同步在PC 端上线"Agent Skills"功能，旨在帮助云计算行业从业者解决移动场景操作受限、运维知识难以复用等难 题。 在提升移动端运维效率的同时，Chaterm PC端推出"Agent Skills"功能，运维工程师可以将运维经验与业 务逻辑变为可复用的"技能包"，当AI面对用户提出的需求时，能像一位经验丰富的专家一样，查阅对 应"技能包"后自主执行任务，提升运维工作效率。 随着大模型技术不断向垂直业务场景渗透，AI Agent成为提升企业效率的关键。合合信息表示，未来， Chaterm将持续拓展AI技术在复杂运维场景中的应用，助力企业构建更高效、稳健的自动化体系。 在算力设施日益复杂的背景下，保障核心业务系统的全时运转已成为企业发展的生命线。然而，面对节 假日、外出差旅、日常通勤等非固定办公场景，传统移动端运维工具受限于物理屏幕尺寸，主要以虚拟 键盘为操作方式，难以支撑复杂的代码输入与多键组合操作。针对这一行业痛点，Chaterm推出移动端 应用并在移动终端管理工具中落地语音指令识别功能，将模糊的口语描 ...

「Jinqiu Select」 跨越语言与时差，传递科技圈最值得被听到的声音。 < Overview > Harrison Chase 作为 LangChain 的联合创始人 兼 CEO，是 AI Agent（AI 智能体）基础设施领域最具影响力的工程实践者之一。 自 2022 年开源 LangChain 以来，他 亲历了从早期 GPT-3.5 的简单链式调用，到如今 Claude Code、Deep Research 等长程 Agent 爆发的完整技术周期。 Chatbot 已经不适合 作为新一代 AI 产品的主流形态了。 这不是模型能力的问题，而是产品形态的问题。 Chatbot 的本质是"即时响应"，追求的是低延迟和高流畅度。 但真正有价值的一些日常工作从来不是这样运转的。一份优质的研究报告需要反复检索、交叉验证、结构化整理；一个可靠的代码 PR 需要理解上下文、规划方 案、测试验证、处理边界情况。 这些任务的共同特点是：它们需要时间，需要多步骤的自主决策，需要在过程中不断调整策略。换句话说， 它们需要的不是一个"即时响应者"，而是一个"长程执 行者"。 这正是 Long-horizon Agent 崛 ...

人工智能正在进入一个新的转折点。 以大语言模型（LLM）、强化学习（RL）和具身智能（Embodied AI）为核心的 AI Agent 迅速崛起，展现出规划、推理、工具调用、自主决策等多维能力。然 而，当前主流的范式仍然存在关键瓶颈： 如果我们希望 AI Agent 真正走进开放世界，成为可靠的长期助手，我们必须迈向 Lifelong Agent（终身智能体） ，让 Agent 持续学习、长期对齐、自主进化、资 源可感知、可持续部署 。 在本届 ICLR 2026 会议期间，来自 UIUC, Edinburgh, Oxford, Princeton 等机构共同发起的 Lifelong Agent Workshop 中，便将会对以上所有问题进行深入探讨。 本次 Workshop 旨在打造首个 跨领域统一论坛 ，系统性推动 Lifelong Agent 研究范式，打通语言智能、强化学习、具身系统、多智能体协作、AI4Science 等方向， 共同定义 Agent 发展的 下一座技术里程碑 。 面对动态任务和 OOD 任务的迁移，模型 灾难性遗忘 仍然难以避免。 用户目标、环境反馈、上下文约束随时间变化时，Age ...

文章核心观点 - 开源AI助手项目Clawdbot（后更名为OpenClaw）在2026年初迅速爆火，被视为AI从“对话式”迈向“代理式”的标志性拐点，验证了复杂任务自动化的可行性 [1][3] - 该项目的成功反映了市场对能够自主规划、执行复杂任务的智能体（Agent）的巨大期待，加速了AI Agent时代的到来 [2][4] - 尽管面临安全、成本及技术门槛等挑战，但其生态位价值重大，并对硬件、云计算、AI基础设施及大模型研发等多个产业方向产生了冲击波 [1][5][6] 产品与技术概况 - Clawdbot是一款本地运行的AI助手，能帮用户办事、随时交互、拥有记忆并自我进化，其运行逻辑分为指令、网关、执行三部分 [2] - 其核心是网关架构、权限管理与记忆系统，类似AutoGPT、LangChain，并无独创底层技术，核心壁垒在于快速建立的开发者社区和用户心智 [3] - 该项目在GitHub上以疯狂速度收获超过10万星标，并因本地部署要求带动了苹果Mac Mini的销量 [1][5] - 创始人透露该项目几乎100%由AI生成，未手写一行代码，引发了关于AI编程能力是否成为实现AGI“捷径”的讨论 [7] 市场反响与产业影响 - 产品爆火后，国内腾讯云、阿里云、京东云等云厂商迅速跟进，上线一键部署服务 [5] - 因其本地部署要求，在社交媒体上掀起Mac Mini下单潮，甚至谷歌AI产品负责人也为此专门购买 [5] - 中金公司研报认为，私有化部署模式有望带动C端硬件、VPS、云安全与隐私计算等方向发展 [6] - 开源证券研报指出，位于AI Infra层的AI网关作为“铲子股”，有望优先受益 [6] - AI智能体甚至开始拥有自己的社交论坛Moltbook，发帖、评论和投票只能由智能体完成 [5] 对大模型行业的推动 - Clawdbot的爆火验证了AI正向具备执行力的“高智商Agent”进化，展现复杂任务规划与落地能力 [5] - MiniMax研发负责人表示，其最新的M2.1模型针对Agent场景进行了思维链与工具调用的底层优化，是Clawdbot推荐基座的关键原因 [2] - 这对大模型厂商起到推进作用，会加速行业提升底层模型的推理能力和工具调用性能 [5] - MiniMax内部接近100%的员工使用自研的AI Agent工具处理代码相关工作，效率提升显著 [7] 面临的挑战与风险 - 产品曾因被Anthropic指控侵权而被迫改名，从Clawdbot短暂改为Moltbot，后正式命名为OpenClaw [3] - 用户隐私与数据安全被业内人士视为潜在的巨大风险 [3] - 当前产品的部署和使用有一定技术门槛，参与“尝鲜”的用户仍以技术极客为主 [3] - 尽管带火了Mac Mini，但Clawdbot本质是“智能体网关”，繁重的AI推理仍依赖OpenAI等云端服务器，本地设备仅负责收发消息、调用API和运行简单脚本 [6]

美股软件板块近期表现与市场情绪 - 美股软件板块正面临惨烈抛售压力，预计痛苦状态可能持续一段时间 [1] - 港股软件、SaaS、AI应用板块集体低开低走，普跌明显 [1] - 市场担忧从“AI赋能软件”迅速转向“AI取代软件”，引发非理性、踩踏式抛售 [1] 市场担忧的触发因素 - Anthropic发布面向企业法务的Claude Cowork插件，可自动化完成合同审查、合规追踪等核心法务工作，直接冲击法律信息服务与专业SaaS板块 [1] - 市场对美股软件板块受损的担忧因Anthropic Claude Cowork等系列类AI Agent产品发布而进一步发酵 [1] - 近期市场极致的顺周期交易风格，以及微软、Service Now等企业平稳但缺乏亮点的四季报，加剧了市场看衰情绪 [1] 行业代表公司表现与高层观点 - Palantir Technologies发布高于华尔街预期的财报后，股价最终收跌11.62% [2] - 谷歌母公司Alphabet CEO桑达尔·皮查伊不认可“AI工具可能会损害大型软件SaaS公司定价权”的观点，认为当前关键问题是计算能力相关的限制 [2] - 英伟达创始人CEO黄仁勋表示，AI不会做工具，而是会用工具，会直接使用已经成熟的软件 [2] 对AI与软件关系的未来展望 - 黄仁勋认为，未来AI需要始终在场、积累、记录，企业最值钱的是问题本身，代表企业的关注方向与挑战 [3] - 软件公司需要先考虑如何实现工具可被AI调用，加上接口或开放调用能力，软件将成为未来AI工作流程中的入口 [3] - 中信证券认为，从LLM自身能力和目前落地应用场景来看，市场当下的判断明显过于乐观且不切实际 [3] 当前AI技术的局限性 - 当前LLM仍停留在概率统计游戏层面，尚未触及人类认知核心，在幻觉、多模态对齐、推理能力等层面存在明显理论局限性 [4] - 以标普500企业为样本，AI具体应用场景仍主要集中于Coding、客服等逻辑简洁、容错率高的领域，在要求严苛、逻辑链条复杂的场景中很难胜任 [4] - Salesforce研究表明，AI Agent在企业应用场景中的准确度很难让市场满意，伴随任务步骤和复杂度提升，其准确度快速下降 [4] 软件企业的应对策略与行业前景 - 面对GenAI技术浪潮，软件企业短期最有效的应对方式是激进的兼并与收购手段 [4] - 资本市场历史上对软件板块M&A一直持有负面看法，担心企业内生增速放缓及并购后整合风险 [4] - 伴随美国宏观环境持续改善及AI产品逐步落地，预计美股软件企业业绩有望逐季改善，但斜率难言理想 [4]

港股市场表现与板块动态 - 港股大市呈现分化格局 恒生指数微涨0.05% 国企指数微跌0.05% 恒生科技指数下跌1.84% 市场风格切换至传统价值板块 大市成交金额回落至2,854亿元 南向资金净流入133亿元 [2] - 煤炭板块表现亮眼 受印尼削减配额及暂停现货出口影响 国际煤价跳涨 国内煤价在进口成本倒挂与春节前补库支撑下 市场憧憬止跌反弹 兖煤澳大利亚 兖矿能源 中国神华等股价大升 [3] - 地产板块强势反弹 1月北上广深二手房成交「淡季不淡」 北京成交1.5万套 上海连续三月破2.2万套 深圳广州显韧性 京沪挂牌量连续回落 业主预期楼市有望筑底转向 华润置地股价稳步上扬 建材水泥股同步造好 [3] - 航空板块活跃 春运效应显现 中国东航领涨 客座率高企推升票价上涨预期 市场认为航空业迎来转机 核心驱动力在于供给端极度紧缺 因上游供应链交付延迟及发动机维修问题 全行业飞机净增速在未来数年预期维持低位 实际运力投放受限 [3] - 科技板块遭遇重挫 因美国AI巨头Anthropic发布新工具引发市场对AI Agent取代专业软件的恐慌 SaaS及云计算概念领跌 金蝶国际大跌逾12% 美图公司跌逾11% 前期热门的光通讯 商业航天及智能驾驶概念亦集体退潮 [4] - 美股市场延续板块轮动 纳指重挫1.51% 标普500下跌0.51% 道琼斯指数逆势上涨0.53% 资金流向防御性板块 科技股抛售源于市场对AI变现能力的重新评估 AMD因一季度指引疲弱股价暴跌17% 创2017年以来最差单日表现 拖累美光 博通等芯片股回调 Alphabet公布的2026年资本支出预算远超预期 引发市场对「高投入 低回报」的担忧 [5] - 宏观方面 1月ISM服务业PMI综合指数维持在53.8的扩张区间 但新订单指数从56.5回落至53.1 出口订单下降 就业分项指数滑落至50.3 库存压力显现 订单与就业的双重放缓抵消了生产端的短期加速 [6] 乐欣户外公司概览与财务 - 乐欣户外是全球钓鱼装备行业引领者 按2024年收入计在全球钓鱼装备行业中排名第一 市占率为23.1% 产品主要包括床椅及其他配件 包袋 帐篷 适合多种钓鱼场景 公司主要为户外装备品牌提供OEM/ODM服务 该业务占收入比超9成 同时战略性扩展自有品牌业务 于2017年收购英国知名鲤鱼钓品牌Solar 产品销往40多个国家 [8] - 财务表现方面 2022至2024年收入分别为8.18亿元 4.63亿元 5.73亿元人民币 同比增长-43.4%和24.3% 2025年1-8月收入4.60亿元 同比增长17.7% 2022至2024年归母净利润分别为1.07亿元 0.46亿元 0.56亿元 同比增长-57.3%和22.0% 2025年1-8月归母净利润0.56亿元 同比增长27.6% 2022至2024年毛利率为23.2% 26.6% 26.6% 2025年1-8月毛利率27.7% 呈现稳步增长态势 [9] 钓鱼用具行业状况 - 按零售额计 全球钓鱼用具行业的市场规模由2019年的1,204亿元增加至2024年的1,409亿元人民币 复合年增长率为3.2% 预计到2029年市场规模将达1,941亿元 2025至2029年复合年增长率为7.1% 钓鱼装备规模占比不到1成 [10] - 中国钓鱼用具行业规模由2019年的249亿元增长至2024年的329亿元人民币 复合年增长率为5.7% 预期2025至2029年复合年增长率为7.9% [10] - 按2024年收入计 乐欣户外是全球最大的钓鱼装备制造商 市场份额为23.1% 全球前五大制造商所占市场份额为34.7% 公司也是中国最大的钓鱼装备制造商 市场份额为28.4% 中国前五大制造商所占市场份额为39.4% [10] 乐欣户外招股与投资分析 - 招股时间为2026年2月2日至2月5日 上市交易时间为2月10日 [13] - 基石投资人包括地平线创投及黄山德钧 合计认购1.3亿港元 约占发行股份的37.62-40.97% [14] - 假设发售价为中位数每股11.75港元且超额配股权未获行使 扣除开支后所得款项净额约2.72亿港元 资金用途规划为 45%用于品牌开发及推广 25%用于产品设计及开发及建立全球钓鱼用具创新中心 20%用于升级生产设施并提升数字化能力 10%用于营运资金及一般企业用途 [15] - 招股价为11.25-12.25港元 预计发行后公司市值为14.42-15.71亿港元 公司预计2025年归母净利润不低于0.73亿元 对应市盈率为19.75-21.52倍 公司是钓鱼装备港股上市第一股 难以找到直接对标公司 若以OEM/ODM角度考虑 估值水平偏高 未来OBM业务发展有望提升估值 行业增速相对有限且市场规模较小 公司虽占领先地位但行业竞争激烈 近期新股较多 市场打新情绪较好 公司市值偏小 上市后短期或有不错表现 综合各方面因素 给予IPO专用评分5.3分 可考虑现金认购 融资认购需注意过度分配风险 [16]

纪要涉及的行业与公司 * 公司为**青牛智能**（或称七牛智能），是一家提供云计算和人工智能一站式服务的中立厂商[3] * 公司于2024年10月上市[3] * 行业涉及**音视频云服务**、**AI大模型服务**、**云计算**及**智能硬件**领域[2][3][4] 核心业务与财务表现 * **音视频云服务**：公司是中国最大的独立音视频云服务提供商，客户涵盖抖音、快手、小红书、B站等主流应用，上市时该业务规模达13至14亿元[2][3] * **AI大模型服务**：构建全模型服务平台，提供开源和闭源模型，模式类似于美国的OpenRoute[2][3] * **2025年上半年业绩**：整体收入8.29亿元，其中AI收入占比22%[2][3] * **全年展望**：预计全年经营状况将有所改善[2][3] * **智能硬件布局**：研发语音交互平台“灵犀”，预计2026年底推向市场，旨在替代传统鼠标键盘[2][4] * **出海业务**：在南美、北美、东南亚、中东等地区有业务布局，希望2026年能取得更好成绩[20] * **客户群体**：专注于为中小客户（超级个体及新一代创作者）提供效率工具，是独立云厂商中客户数最多的一家，长尾效应显著[21] AI发展趋势与公司机遇 * **AI Agent驱动云需求**：AI Agent的大规模应用将显著增加对云资源的需求，理论上每个员工对应一个Agent，这种弹性需求将带来巨大的资源增量[2][9][10] * **企业部署偏好**：企业级客户倾向于将Agent部署在云端，通过沙箱技术对API进行隔离以提高安全性[3][7] * **推理需求增长**：未来AI推理需求预计将持续增长，是一个长期趋势[14] * **多模态模型推动**：多模态模型（如Gemini 3）的发展将推动音视频等领域的新兴需求，带动存储、视频处理、带宽等方面的新一轮爆发[2][14] * **物理智能**：基于摄像头持续监控的物理智能技术，涉及用户生成内容（UGC）和机器生成内容（MGC），复杂性超过传统多模态[15] * **推理部署场景**：推理主要发生在云端，因为目前大模型在设备端运行尚不成熟，但边缘推理在自动驾驶等场景有其价值[16] 市场竞争与战略定位 * **差异化竞争**：公司选择专注于多媒体细分领域，因该市场足够大且大厂投入相对较少，有机会在局部成为领先者[22] * **AI时代定位**：在AI时代，公司业务不再局限于多媒体，例如涉足的推理服务板块比多媒体大得多，与传统IT完全并列[23] * **中立集成者**：公司定位为中立的集成者，可以将最好的模型推荐给客户，认为没有任何一个厂商能够涵盖所有模型[23] * **技术合作**：选择英斯派作为合作伙伴是基于差异化竞争的考虑[22] 市场环境与定价策略 * **供需与价格**：AI爆发式增长导致资源紧张，国内带宽价格有所上涨，芯片价格上涨主要由于市场供不应求[5][13] * **价格传导**：公司能够将芯片价格上涨压力传导至下游客户，倾向于保持毛利率一致以更快扩展市场份额[13] * **定价差异**：AI Agent相关服务与传统资源租用相比，定价没有太大区别[12] * **毛利率**：AI服务由于仍属新兴领域，其毛利率较高，可达30%以上，相比综合毛利率20%左右有所提升[17] * **多媒体业务利润**：多媒体类AI应用（如AI漫画、PPT或视频）对存储需求更高，相比计算资源利润率更高，但定价也相应较高[3][18] * **策略变化**：从2025年开始，越来越多用户关注业务增长而非降本增效，不同阶段云厂商面临的压力不同[26] * **垂直领域优势**：在垂直领域提供独特产品，使得公司毛利率相对较高，是与提供标准化产品的云厂商相比的一大优势[26] 技术架构与服务模式 * **A-PaaS过渡**：随着从传统M-PaaS向A-PaaS过渡，公司深入挖掘客户需求[6] * **沙箱技术**：新产品MAD通过沙箱技术确保安全性，沙箱本质上是一种云主机，在AI时代将产生大量沙箱使用的增量需求[6] * **沙箱功能**：一个沙箱通常承载的是某个特定Agent功能，而不是整个业务，用于管理、审计行为并屏蔽敏感数据[11] * **云服务本质**：AI时代的云服务与传统音视频云服务本质上没有显著差异，都属于PaaS范畴，区别在于资源配置不同（如GPU服务器与存储型服务器）[17] * **灵犀项目**：旨在通过语音、手势等方式改变硬件交互方式，使其更接近人与人之间的沟通，公司提供软件层支持各种智能硬件[19] 其他重要观点 * **云计算市场阶段**：尽管云计算看似成熟，但相对于整个IT市场而言仍处于早期阶段，传统IT系统仍占据主导地位[5] * **供需紧张阶段性**：目前供需紧张导致价格上涨只是阶段性现象，不会长期持续，随着供应链反应和技术迭代会得到缓解[5] * **SaaS市场看法**：国内SaaS市场本质上需求不够刚性，更多的是能力外包；随着技术进步，企业可以更容易地自行满足需求而非依赖第三方SaaS[24] * **发展历程**：公司最早进入音视频领域时主要客户包括美图秀秀、360等图片类应用，随后支持了快手、抖音等短视频平台的崛起[25]

文章核心观点 - AI Agent（以OpenClaw为代表）的兴起正在重塑科技行业竞争格局，其普及的关键瓶颈并非模型能力，而在于数据安全与用户信任问题，这催生了端侧“沙盒”部署的需求，并可能影响社交平台入口价值及大模型的商业模式[4][5][16] 端侧“沙盒”需求激增 - OpenClaw上线后，MacMini销量直线攀升，因其通过MacOS部署更便捷，且能利用AppleScript、Shortcuts等自动化技术及iMessage的用户粘性，是目前性价比最优的“沙盒”终端选择[6] - 用户对数据安全的担忧是催生“沙盒”需求的主因，OpenClaw早期安全评估风险等级为严重（Critical），系统提示泄露提取成功率高达84.6%（11/13次），提示注入测试成功率也极高（21/23次），尽管已修复部分漏洞，用户仍无法完全信任其作为“主系统”[7][8][9] - 当前用户普遍采用第二台电脑运行Agent，这是目前唯一能让人类感到安全的方式，真正的普及需等待AI Agent被制度化，拥有清晰的职责、权限设定和事故处理机制[16] AI Agent作为交互入口的影响 - AI Agent可能削弱不同社交平台的“入口”价值，若用户将所有社交平台“收口”至单一Agent端，离用户数据更近的公司（如字节、阿里、腾讯）将拥有更大潜力，其竞争核心逻辑是对“数据容器”的占有[11] - OpenClaw的“大脑”依赖大模型，其发展可能影响大模型商业模式，例如，若Kimi 2.5等开源大模型能与OpenClaw在本地部署，将为用户节省大量模型订阅费用，从而威胁闭源大模型的订阅制商业模式[11][12] - 本地部署大模型目前仍有硬件门槛，例如微调后的Kimi K2.5模型需约240GB空间（硬盘+内存+显存之和>240GB），完全版达630GB且通常需4块H200 GPU运行，对普通用户成本较高，但未来随着模型尺寸和成本下降，PC及手机等端侧设备想象空间更大[15][16]

AI Agent的定义与核心价值 - AI Agent是具备行动力的代理式AI，核心区别在于能从生成内容转向执行行动，拥有“大脑规划+工具调用+记忆经验”的能力 [4][10][13] - AI Agent是AI发展的第三阶段，标志着从“对话AI”到“干活AI”的本质跃迁，最终目标是实现具身智能AI [7][10] - 根据能力分级，AI Agent属于Level 3，是可执行行动的系统，高于仅具备对话或推理能力的AI [12] AI Agent带来的未来生活改变 - **APP后台化与商业模式重构**：未来手机界面可能简化，AI Agent在后台直接调度各应用服务，用户无需操作具体APP，这将冲击现有的流量和广告商业模式 [14] - **操作系统拟人化**：未来的操作系统将演变为全知全能的智能管家，能主动预测并满足用户需求，实现系统完全服务于人 [14] - **人类角色转变**：AI Agent将接管大部分执行工作，人类的核心价值将转向决策与审美，个人借助Agent团队可实现远超传统公司的生产力 [15] AI Agent的行业竞争格局 - **全球科技巨头卡位战**：Meta拟以数百亿美元收购Manus，引发对AI Agent超级入口的争夺，证明中国AI企业已具备全球产品与工程竞争力 [17] - **主要厂商战略路径**： - OpenAI推出系统级Agent“Operator”，在处理多步骤复杂任务时成功率已达70% [18] - 微软推出“Windows 365 for Agents”平台，专注于智能体管理和工作流程预测 [18] - Anthropic专注于提供底层的“Computer Use”API能力，定位为基础设施提供商 [18] - 谷歌通过“Project Jarvis”接管Chrome浏览器，并将Gemini Nano植入安卓系统以守住入口 [19] - 马斯克的Grok致力于与特斯拉汽车和Optimus机器人结合，向物理世界操控拓展 [19] - **中国大厂布局差异**： - 字节跳动聚焦平台化工具“扣子空间”构建技能生态，并与中兴合作推出豆包手机，但遭遇生态围剿 [20] - 阿里巴巴利用其商业生态，将通义千问打造成智能调度中枢，直接调用集团内部服务 [5][20] - 百度结合网盘、文库等优势，将智能体定位为“超级个人助手”，专注于个人知识管理与生产力 [20] AI Agent的关键技术趋势：协议标准化 - **MCP协议成为AI世界的“Type-C接口”**：由Anthropic提出，现已成为行业通用连接标准，支持大模型与外部工具的即插即用，极大提升了AI Agent调用技能的效率 [22][24] - **MCP协议的应用案例**：例如，Claude通过MCP可打通Notion、Linear和GitHub等系统；Coinbase推出基于MCP的Agent Wallet；国内支付宝、高德地图、百度系应用也提供了MCP Server服务 [25] - **A2A协议解决“机机交互”**：由谷歌提出，旨在实现不同AI Agent之间的直接对话与协作，未来互联网可能从APP群岛转变为Agent联盟 [26][27] AI Agent落地的主要挑战与未来展望 - **核心挑战是利益重构**：AI Agent绕过APP界面直接调用底层服务，动摇了互联网公司依赖广告、用户时长和数据的商业模式，引发了关于流量与入口控制权的争夺 [3][31] - **生态冲突的现实案例**：字节跳动推出的豆包手机因试图通过屏幕读取和模拟点击操控第三方APP，遭遇微信、淘宝、银行APP的强力反制，导致核心功能受阻 [32] - **可能的解决方案与商业模式演变**：未来可能出现“Service-as-an-API”模式，即应用提供“Agent专用付费接口”并收取“Agent税”，商业模式从追求用户时长转向追求交易并发量 [33]

文章核心观点 - AI Agent（以OpenClaw为代表）的发展表明，通过结合编程脚本与多模态操作，AI能够自主完成高达90%的人类工作流，标志着AI从“对话助手”向“数字同事”的范式转变 [12][13] - OpenClaw作为个人开发产品，因其绕过大型科技公司的生态限制和审批流程，以“能做事”为最高优先级而迅速爆火，证明了市场对能够执行实际任务的AI Agent存在强烈需求 [10][21][24] - AI Agent的普及面临模型能力、长上下文记忆、生态壁垒和安全风险等多重挑战，但其需求已被市场验证，预计最终普及到消费者的产品将由大型科技公司竞争推出 [22][23][24] AI Agent产品动态与市场反应 - **OpenClaw迅速走红**：OpenClaw（曾用名ClawdBot和MoltBot）在AI从业圈内非常火爆，其体验需求一度导致Mac Mini被抢断货，腾讯云、阿里云等云厂商也迅速推出了快速部署服务 [3] - **产品功能定位**：OpenClaw被宣传为“真正能把事情做成的AI”，能够通过聊天应用（如WhatsApp、Telegram）完成清空收件箱、发送邮件、管理日程、办理航班值机等操作 [5] - **竞品动态**：Anthropic于2025年1月12日推出Claude Cowork，定位为“数字同事”，可访问本地文件夹、操作浏览器并支持多任务并行执行 [7]。“阶跃星辰”于2025年9月24日上线桌面端AI Agent产品“阶跃AI桌面伙伴”，强调“桌面级智能体”形态 [8] OpenClaw的技术实现与开发背景 - **核心技术：Skills体系**：桌面级Agent的运行依赖一套可被反复调用的“Skills”（技能），即模型可直接执行的行动单元（如脚本、CLI命令、API调用）[9] - **开发优势**：OpenClaw由独立开发者Peter Steinberger开发，没有大厂的审批和合规限制，其Mac本地版封装了macOS的自动化能力，能执行读取Safari标签页、发送iMessage、归档邮件附件等数十个原生Skills [10] - **开发动机**：开发者Peter Steinberger（PSPDFKit创始人）在2025年体验Claude Code后产生Agent想法，认为AI应能替人完成事情而非仅给建议，并在等待大厂产品未果后自行开发 [10][11] - **关键突破**：产品开发的“Aha时刻”发生在AI自主处理一条未预设技能的语音消息，展现了模型极强的自主性和适应能力 [11] AI Agent的能力评估与工作流自动化 - **自动化工作流比例**：通过Coding+Skills，AI可通过编写脚本完成约80%的工作；结合多模态模型模仿前台读屏操作（如豆包手机方式），可完成另外约10%的工作，两者结合理论上可实现90%工作流的自动化 [12][13] - **能力演进基础**：Agent能力的基础是编码能力和长上下文记忆，过去一年AI编码能力迭代极快（如Anthropic、Kimi），长上下文能力的提升（如Kimi 2.5）对维持长工作流至关重要 [22] AI Agent面临的挑战与风险 - **安全与合规事件**： - OpenClaw在配合Anthropic法律要求改名过程中，账号被自动化机器人抢注，并被加密货币诈骗团伙利用，其伪造的代币市值在数小时内被炒至约1600万美元 [15][16] - 热门Agent社区Moltbook被曝存在数据库配置安全问题，导致AI代理的邮箱、令牌和API密钥等核心数据公开暴露 [16] - 该社区还存在“AI行为”并非完全自主，而是有人工干预或操控的情况 [17] - **生态壁垒限制**：大型科技公司的Agent产品（如阿里的千问App）通常被限制在自家生态内调用，无法跨平台操作（如调用腾讯、美团应用）[23]。豆包手机的操作方式也迅速被各大App封禁 [23] - **固有安全风险**：Agent拥有接近完整的系统权限，基于初始指令自主规划并连续执行操作，用户往往在事后才能察觉其访问了哪些文件或触发了哪些服务，安全问题嵌入在Agent行为本身 [17][19] 市场需求与行业趋势 - **需求已被验证**：用户明知OpenClaw存在风险仍选择使用，表明市场对能进入真实工作流、对结果负责的AI Agent有强烈需求，对仅会聊天的AI已失去耐心 [21] - **发展契机**：OpenClaw的爆火恰逢模型能力足够强的节点，且作为个人产品绕开了生态博弈，将执行权放在用户本地机器上，首次让Agent能完整跑完一件事 [24] - **未来格局展望**：大厂在Agent领域的投入速度预计会加快，最终普及到消费者端（C端）的Agent产品大概率将由大型科技公司通过竞争推出 [24]