Сегодня экономика агентов давно перестала быть научно-фантастической концепцией — она приносит не только скачок эффективности, но и реструктуризацию и перераспределение способов экономической организации. Особенно открытый исходный код проекта OpenClaw, который стал всемирно популярным,进一步 продвигает большие модели от лабораторий к масштабному применению, и все стороны争先恐ся加入 в битву за входные точки агентов.
Так какую же большую модель выбрать? Достаточно ли ресурсов Token для долгосрочного использования? Будете ли вы отставать от времени, если не последуете тренду OpenClaw (лобстер)? В этой ускоряющейся трансформации ИИ, как个人 найти свое место и прорваться?
С этими вопросами 3 апреля Сюйцзяхуэй Кэйчуан, Шанхайская ассоциация технологий распределенного консенсуса, PANews и юридическая фирма Mankun совместно провели тематическое мероприятие под названием «Не паникуйте, 'лобстер'».
В тематическом выступлении «Объятия непредсказуемой волны ИИ» Ли Чэньсин, главный архитектор Conflux Tree-Graph, заявил, что в настоящее время передача большего количества полномочий ИИ, а не чрезмерное ограничение его ограниченным человеческим опытом, является неизбежной тенденцией на текущем этапе развития технологий. Проблема «недостаточного обдумывания», проявляемая ИИ, по сути, заключается в его неспособности стабильно улавливать и постоянно запоминать ключевые контекстные ограничения в сложных сценариях. С технической точки зрения, ИИ в основном полагается на параметрическую память, контекстную память и внешнюю память, но эти механизмы все еще имеют проблемы, такие как трудности обновления, ограниченное окно и недостаточная эффективность вызова. Поэтому в будущем следует уделять основное внимание усилению способности调用 внешней памяти, исследовать механизмы непрерывного обучения и повторного использования опыта, а также постепенно накапливать эмпирическую память через практику в вертикальных областях, чтобы повысить целостность и надежность принятия решений ИИ в реальных сложных сценариях.
Он также указал, что当前 основные достижения ИИ в основном проявляются в усилении способностей к самостоятельному анализу и рефлексии, и в будущем с улучшением способностей к запоминанию有望 преодолеть ключевые узкие места и оказать глубокое влияние на различные отрасли. Например, потенциал в области цифровой идентичности и систем цифровых платежей长期 сдерживался высокими порогами разработки и использования, а ИИ有望, снизив затраты на разработку и заменив процесс обучения пользователей посредством агентства, высвободить эту ценность. В целом, ИИ не следует рассматривать как угрозу занятости, а как ключевой инструмент для повышения производительности и создания новых возможностей;个人 и отрасли должны сохранять открытость и主动 исследовать пути интеграции ИИ.
Архитектор продукта Tencent Cloud Workbuddy Фэн Хэцин указал, что с значительным улучшением возможностей больших моделей, ИИ развился от ранней поддержки только базовой辅助ной разработки, такой как дополнение кода, до способности独立 выполнять сложные задачи; среди них,核心 способность пользовательского Agent проявляется в поддержке задач по всему процессу, многоролевом协作, системе分层 памяти и интеллектуальном分解 задач на основе контекста,同时 через многоАгентное协同实现 передачу данных между задачами и параллельную обработку,并在 уровне безопасности采用 локальное хранение данных и механизм подтверждения ключевых операций человеком для обеспечения безопасности данных. На уровне приложений, WorkBuddy уже охватывает типичные офисные сценарии, такие как筛选 резюме, автоматическое создание PPT, анализ данных и интеграция еженедельных отчетов, и может через корпоративные интеграционные возможности подключаться к таким системам, как企微,实现 единое управление задачами; его техническая архитектура强调 полный стек собственной разработки, изоляция среды выполнения и корпоративное управление правами доступа, поддержка локального и облачного развертывания. В бизнес-модели, он может быть ориентирован на корпоративных разработчиков и пользователей на часто цифровых офисных должностях и т.д. В целом, WorkBuddy旨在 через возможности пользовательского Agent и многозадачного协同 повысить производственную эффективность предприятий,并通过持续优化 способностей分解 задач и расширения экосистемы,进一步 усилить свою адаптивность и возможности внедрения в сложных корпоративных сценариях.
Основатель Biteye и XHunt Teddy в основном поделился围绕 практики цифровых сотрудников, применения больших моделей и проблем стоимости, технической конфигурации и рисков безопасности, а также оптимизации способов协作. Среди них, в области практики цифровых сотрудников, для снижения галлюцинаций модели и частоты ошибок кода, необходимо вводить Agent высшего порядка для проверки для вторичной проверки кода, сгенерированного Agent низшего порядка, формируя обязательный процесс проверки кода; поскольку当前 написание кода Agent все еще содержит некоторое количество ошибок, можно через стандартизацию процесса разработки, усиление дизайна подсказок и增加 механизмы многократной проверки для减少 ошибок.同时, в операционных сценариях,需要重点控制 частоту публикаций и尽量 через后端API进行统一调度 для обеспечения стабильности. В среде сложной командной работы, Discord обычно более подходит для协同 и распределения задач Agent, чем Telegram, а в управлении ресурсами需特别注意 потребление Token. Кроме того, системе Agent все еще требуется投入 времени человеком для обучения, настройки и коррекции поведения.
В отношении установки и развертывания OpenClaw, Teddy建议 можно выбрать запуск на неиспользуемом компьютере или Mac Mini, что обеспечивает высокий уровень контроля, весь код открыт,强调 возможности защиты конфиденциальности, и может быть интегрирован в международную экосистему, но порог установки и настройки相对较高. В процессе использования需要特别注意 риски изменения конфигурации модели и каналов, избегать аномалий системы из-за неправильной настройки; при возникновении проблем можно использовать такие инструменты, как Grok и Gemini, для辅助тивного устранения неполадок.同时, на уровне безопасности需防范 атаки через подсказки и注入 вредоносных skills и другие риски. В области ресурсов и стоимости, также需要关注 контроль потребления Token, чтобы избежать过高 эксплуатационных расходов.
Партнер-юрист юридической фирмы Mankun Чжао Сюань в тематическом выступлении поделился тремя юридическими проблемами, на которые需要 обращать внимание предпринимателям в эпоху ИИ, и их решениями. Первая - это организационная оболочка, то есть «ложная изоляция», создаваемая компанией одного лица (OPC), которая表面上 формирует独立实体, но на самом деле难以真正 изолировать ответственность и риски, необходимо создавать真正的 физическую и юридическую изоляцию, включая введение партнеров в структуру, использование专属 корпоративных кредитных карт и включение в контракты отказ от ответственности за ИИ и лимитов возмещения; вторая - проблема права собственности на основные активы, усилия не равны правам, необходимо доказывать свое право владения, полностью записывать процесс создания и хранить доказательства; третья - системный риск «отключения от сети» из-за платформенной гегемонии, включая条款 Бога, технологическую блокировку и т.д., необходимо分离核心数据 от сторонних сервисов,提前 планировать альтернативные решения и внедрять децентрализованные технологии.
В круглом столе «От энтузиазма к трезвости: реальные потребности и ложные предпосылки ИИ в глазах VC» несколько инвесторов поделились своим мнением о этапе развития ИИ, границах применения и логике инвестиций.
Основательний партнер Waterdrip Capital Рак считает, что ИИ все еще находится на ранней стадии развития, и потребуется considerable время, чтобы真正 достичь阶段 зрелости пользовательского опыта и широкого признания «значимым». Он указал, что скорость итерации ИИ чрезвычайно высока, и单纯依赖 технологического лидерства难以形成 долгосрочный защитный барьер, поэтому инвестиции следует更关注 на основные способности уровня инфраструктуры, обладающие незаменимостью, например, вычислительная мощность и другие ключевые ресурсы. На уровне приложений он举例, что类似 инструменты, как «лобстер», недружелюбны к обычным пользователям программирования, но в будущем могут быть более подходящими для упаковки в приложения для вертикальных сценариев, такие как «семейный врач»,提供 профессиональные советы через данные о здоровье в реальном времени.同时, он считает, что ИИ на enterprise стороне может заменить инструменты производства информации, такие как исследовательские отчеты, но не может заменить最终决策ные роли, а只能 существовать как инструмент辅助тивного принятия решений.
Основательний партнер Enlight Capital Тан Yi则表示, что в настоящее время в области инвестиций в ИИ сложно形成明显的 возможности несогласия, быстрая итерация больших моделей может持续「сглаживать」преимущества компаний на уровне приложений. Он相对 оптимистично настроен в отношении направления сочетания Web3 и ИИ, считая, что они представляют передовые производственные силы в своих respective областях. В отношении открытых инструментов, таких как OpenClaw, он считает, что они эквивалентны赋予 большим моделям «рук» и «ног», усиливая способность连接 с внешними системами и социальными приложениями, но同时 приносят высокие риски безопасности и данных, поэтому требуют сложной настройки, не подходят для обычных пользователей, и в настоящее время более идеальный путь - это повышение общей удобности использования и опыта через упаковку.
Инвестор First Rule Ventures Yinghao则 исходил из пользовательской и продуктовой перспективы,关注 возможности применения в глубоководных отраслевых областях, творчестве ИИ, сочетании программного и аппаратного обеспечения и других направлениях, и评估 потенциал проектов через пользовательское поведение и данные взаимодействия. Он указал, что даже если не пробовать лично все新兴 продукты ИИ, это не означает, что вы упустите ключевые тренды, потому что технологические возможности往往 быстро модуляризуются и интегрируются в существующие продуктовые экосистемы.
По сравнению с单一 продуктом, он更关注 три долгосрочных структурных изменения: первое - формирует ли взаимодействие с ИИ новый носитель памяти, позволяя认知 и работа пользователя оседать в определенной системе; второе - обладает ли эта память способностью к миграции между продуктами, или же она постепенно будет привязана к单一 продукту, формируя высокую стоимость миграции и锁定 опыта; третье - появится ли новый супер-вход,成为核心 узел взаимодействия с ИИ и распределения трафика.
Партнер-юрист юридической фирмы Mankun Чжао Сюань в использовании продуктов ИИ в основном использует инструменты для обработки данных, поиска и анализа, и ожидает, что в будущем появятся更多 унифицированные продукты для интеграции этих возможностей. Он также强调, что в предпринимательстве в области ИИ более важно избежать一次性 крупных неудач, и建议 предприятиям на ранних этапах уделять внимание ключевым юридическим аспектам, таким как соответствие данных, арбитражные оговорки, оговорки об отказе от ответственности и т.д., чтобы в случае возникновения неконтролируемых рисков尽可能实现 изоляцию рисков и защиту ответственности,从而避免 чтобы точечный риск привел к полному краху компании. Кроме того, он展望, что в будущем Agent将成为 основным субъектом экономического исполнения, отвечающим за получение данных, покупку информации, выполнение стратегий и даже межсистемные transactions,从而 формируя экономическую деятельность и платежные системы типа machine-to-machine.
В круглом столе на тему «N способов открытия ИИ: поговорим о возможностях для новаторов» несколько гостей обсудили изменения, которые приносит ИИ, с разных точек зрения. Генеральный директор Matrix Intelligent Zeno предложил, что пользователи могут самостоятельно изменять скрипты или плагины, чтобы объединить multiple устройства,实现 синхронизацию памяти и一致ность состояния, чтобы информация не терялась, а задачи не прерывались,同时还可以 добавить механизм ежедневной очистки/анализа для поддержания стабильности системы. По сравнению с использованием готовых инструментов,用户基于 корпоративные права или платформенные возможности进行 глубокая настройка более эффективна и свободна, а также легче создавать рабочие процессы, соответствующие личным привычкам. Взгляд в будущее, он считает, что ИИ станет единым входом, пользователям只需要 взаимодействовать через один центральный ИИ,就能调用各种 инструменты и системы для выполнения всех задач. С увеличением использования, ИИ будет不断 накапливать память, предпочтения и рабочие процессы пользователя, формируя маховичный эффект данных и возможностей, становясь все более понимающим пользователя и все более эффективным. В этой тенденции,个人通过 настройку систем ИИ и оплату стоимости подписки,可能 получить повышение производительности, значительно превышающее традиционную человеческую силу,从而显著拉开 разрыв в эффективности между людьми.
Совместный основатель ClawFirm.dev 0xOlivia披露, что в实际 использовании ИИ все еще существуют проблемы нестабильности системы, фрагментации возможностей памяти и автоматизации, и пользователям需要像 собирать лего一样 постоянно соединять различные инструменты и скрипты. Для не-продвинутых пользователей,直接采用 зрелые商业ские платформы в сочетании с официальными приложениями и возможностями непрерывной итерации,往往 более стабильно и эффективно, чем高度 фрагментированные самостоятельно построенные системы,同时 введение компонентов с открытым исходным кодом может进一步增强 возможности обработки данных и генерации контента. Она强调, что текущие основные ограничения ИИ заключаются не в самой возможности моделей, а в том, что инженерные способы использования еще не полностью соответствуют возможностям моделей, поэтому仍有 огромное пространство для оптимизации и внедрения. В будущем с быстрым усилением возможностей больших моделей, сферы применения ИИ будут постепенно охватывать все аспекты работы и жизни,并持续 интегрироваться с различными продуктовыми формами.
Основатель Biteye/XHunt Teddy, говоря о цифровых сотрудниках ИИ, указал, что можно через API или интерфейсы автоматизации подключить ИИ к внутренним системам, чтобы он承担 конкретные исполнительные задачи, такие как генерация кода, реализация требований, обработка контента, а человек则专注于 дизайн продукта и определение требований,从而 сохраняя ключевые права принятия решений. Эта модель协作 более стабильна и масштабируема, не только повышает общую эффективность разработки, но и显著 снижает уровень ошибок, делая ИИ更像可调度、可 управляемую аутсорсинговую команду, а не单一 инструмент. Он同时强调, что любая работа, которая является流程化 и повторяющейся, обладает потенциалом быть преобразованной или замененной ИИ, даже если первоначальный эффект нестабилен, в долгосрочной перспективе будет持续优化 и постепенно усиливать производительность. В области сложных задач и управленческих решений, ИИ также начал проявлять значительные вспомогательные способности,并正在向更高阶 бизнес-сценариям渗透.
Старший инженер по разработке приложений ИИ Доу Гэ补充指出, что все普遍认同 тенденцию аутсорсинга, автоматизации и инструментального协作 ИИ, а с корпоративной точки зрения,则更需要重点考虑 безопасность, управление правами доступа, механизмы сотрудничества сотрудников и накопление активов. В настоящее время на рынке существует多种 frameworks разработки ИИ и инструментальные экосистемы, которые各有侧重 в направлениях облегченности, низкого кода, высокой интеграции и контроля безопасности, предприятия при выборе需要平衡 гибкость и управляемость,并结合实际 бизнес-сценарии进行 проектирование архитектуры.而真正理解和 внедрить эти системы ИИ不能 оставаться только на теоретическом уровне, а需要实际投入 и стоимость использования. Он强调, что ИИ ускоряет перестройку рабочих процессов и организационных структур, и无论个人还是企业,都必须 быстро адаптироваться к этим изменениям, повышать эффективность через непрерывное обучение и инструментальное применение, иначе легко отстать от скорости технологической итерации.
