阿里前员工做了个“破壁”版龙虾，这能让大模型记住你吗｜AI Founder 请回答

一个由阿里前员工开发的开源项目“破壁”版龙虾（OpenClaw），因其赋予AI Agent系统级权限和持续执行能力而爆火，引发了对“大模型如何记住并深度执行用户任务”的新思考，同时也引爆了AI Agent生态的激烈争夺。

OpenClaw走红：从“被动对话”到“主动执行”的破壁尝试

OpenClaw项目的爆火并非偶然，它代表了AI发展的一个重要转折点：从单纯的语言模型（LLM）向能够实际操作的智能体（Agent）转变。

• 系统级权限与持续执行：与传统的Chatbot不同，OpenClaw赋予了AI Agent操作系统级的权限。
• 任务自动化深度：它能够在操作系统与应用程序中自动完成复杂的多步骤任务，而不仅仅是在对话框中提供答案。
• 行业意义：这被视为AI Agent从实验室研究走向大规模实际应用的关键事件，标志着“数字劳动力”的雏形出现。

Agentic AI：让大模型真正“记住”你的新范式

用户常抱怨大模型是“金鱼记忆”，每次对话都是从零开始。OpenClaw及其背后的Agentic AI技术，正在尝试从执行层面解决“记住”的问题。

• 从记忆到行动：传统的模型记忆依赖于上下文窗口（Context Window），长度有限且会丢失。而Agentic AI通过长期执行任务，将“记忆”刻录在工作流和结果中。
• OpenJarvis与Eino ADK的佐证：参考资料中提到的OpenJarvis本地框架和Eino ADK等工具，旨在提供从0到1搭建智能体系的标准。这表明，让AI具备持续记忆和决策能力，正在成为开发者的共识。
• 用户体验的重构：当AI能够像人类一样操作电脑、处理文件、追踪项目进度时，它对用户习惯和需求的“记忆”就不再是语言层面的，而是行为层面的。

一场生态争夺战：从OpenClaw到巨头布局

OpenClaw的开源不仅带来了技术讨论，更引发了激烈的商业竞争，各大厂商都在试图构建自己的“龙虾”生态。

• 生态爆发：参照资料显示，OpenClaw发布后，多家巨头迅速基于该项目推出自有解决方案，争夺开发者和用户。
• 巨头入场：
  • 阿里的动作：知情人士透露，阿里将在“千问”APP中逐步增加Agentic AI功能，试图在自家的应用生态中整合智能体能力。
  • 字节与vivo的布局：豆包2.0的Agent系统架构以及vivo X300系列的相机AI Agent，展示了硬件厂商如何通过Agent提升终端体验。
  • 海外动态：OpenAI发布的AgentKit更是直接降低了开发者构建AI Agent的门槛。

李开复的预判与下一阶段的黄金赛道

对于创业者和从业者而言，OpenClaw的出现验证了李开复关于“2026年AI Agent即将落地”的预判。

• 培训人成为新职业：当AI Agent能够执行复杂任务时，如何训练、校准这些Agent，使其符合人类意图，将成为全新的黄金赛道。
• 应用场景的无限延伸：
  • 营销：易点天下与阿里云的白皮书指出，Agentic AI正在重新定义智能全球化营销。
  • 医疗与运维：AI Agent+医疗的探索，以及在SRE（网站可靠性工程）中的应用，展示了其在专业领域的巨大潜力。
  • 基础设施：电信级AI基础设施和面向Agent的原生基础设施正在激增，为大规模应用铺平道路。

结语：AI记住你的最好方式，是替你做事

“破壁”版龙虾OpenClaw的核心价值，不在于它记住了多少词汇，而在于它学会了如何“操作”。AI记住用户的最好方式，正逐渐从“存储对话”演变为“执行任务”。当AI不仅能回答你的问题，还能像一个真正的能力者（Agent）那样去解决问题时，它就真正成为了你不可或缺的数字伙伴。