AI应用演化的核心脉络 - OpenClaw的爆火并非偶然，而是踩在了一条极其清晰的AI应用演化脉络上[1] - AI应用的发展是一条控制权逐步外包、越来越“撒手”的单向且不可逆链路[3][12][13] AI应用演化的四个阶段 - **第一阶段：基模阶段**：以ChatGPT、Claude、Gemini为代表，AI定位为增强工具，能力集中在被动地“回答问题”和“生成内容”[4][5][6] - **第二阶段：Copilot阶段**：以Cursor为典型，AI角色关键变化，开始参与过程本身，如理解上下文、修改代码、主动建议，但最终决策和执行确认权仍在人手中[6][7] - **第三阶段：自动化代理阶段**：AI开始接管“完整任务”，包括拆解步骤、调用工具、跑完流程，人从“操作员”退化为“监工”，只关心结果是否跑偏[7][8][9] - **第四阶段：Manus / OpenClaw阶段**：真正的分水岭，AI从“能力工具”正式跨入“行为主体”门槛，用户感觉是把事情交出去，而非使用工具，不关注甚至不理解其过程，只关心事情办成[10][11] OpenClaw的深层意义与未来形态 - OpenClaw与Manus的核心区别在于部署位置（端上 vs 云上），端上部署感知更深，这一差别将导致未来商业形态的巨大差异：OpenClaw可发展为Personal Agent，而Manus则趋向更高级的SaaS[14][15] - OpenClaw的意义在于首次让大量普通人清楚地看到，AI可以被当作“员工”甚至“业务负责人”来使用，标志着AI从工具转变为产业中的主体[19][30] - 当AI能够递归地完成任务时，其目标不再是替代“岗位”，而是覆盖“业务闭环”本身，即完整的业务流程（获客、转化、交付、服务、复购）[18] 未来智能体产业格局 - 最终浮现的将是一种新的、分层的产业结构，其特征是上层极度集中，下层无限扩散；越下沉规模越大个体越廉价，越上层数量越少控制力越强[26] - **第一层：超级中心节点**：全球数量可能不超过十个，控制最关键的基础能力，如算力与模型演进、智能体身份与权限体系、支付结算合规等现实接口，扮演智能体社会的基础设施和制度制定者角色[26] - **第二层：依附超级中心的超级智能体系统**：由OpenClaw真正打开，是拥有长期目标、能持续学习演化、能调度下层大量智能体、能直接对应现实业务指标的智能体系统，可理解为AI时代的“公司人格化版本”，对应“无人公司”[27] - **第三层：大规模下沉的执行型智能体**：数量爆炸，特征为生命周期短、任务单一、可随时创建与销毁、几乎没有独立身份，边际成本趋近于零，执行流程成为基础能力[28][29] 按功能划分的产业板块 - **智能体基础设施层**：涵盖模型、算力、调度、身份、结算、合规，是超级中心节点的主战场[29] - **智能体组织与治理层**：涵盖无人公司、智能体公司、混合组织，是超级个体的诞生地[29] - **智能体业务执行层**：涵盖研发、营销、客服、运营、交易，是最大规模、最下沉的区域[29] - **人类锚点层**：涵盖法律、资本、伦理、最终责任，是人类保留但持续收缩的空间[29] 无人公司的逻辑与关键要素 - “无人公司”并非完全没人，而是决策由AI主导，执行由AI递归，人类只保留极少数现实锚点（如法律、资本、兜底）[19] - AI要直接做业务，需要三样东西：智能决策能力、现实世界接口（账户、支付、合同、合规）、责任与风险承担机制，单靠模型无法拼凑，因此AI将作为“组织主体”而非“功能模块”进入现实[19] - 直接做业务与OpenClaw的区别在于，OpenClaw缺乏业务模型，下一步需要与类似Palantir的Ontology（数据、逻辑和行动的模型）融合[19][21]