Ngày nay, nền kinh tế Agent không còn là một khái niệm khoa học viễn tưởng, nó mang lại không chỉ là sự nhảy vọt về hiệu suất, mà còn là sự tái cấu trúc và phân phối lại phương thức tổ chức kinh tế. Đặc biệt, dự án mã nguồn mở OpenClaw đã bùng nổ toàn cầu, thúc đẩy hơn nữa việc mô hình lớn từ phòng thí nghiệm đi đến ứng dụng quy mô lớn, các bên đua nhau tham gia vào cuộc chiến giành lối vào Agent.
Vậy thì, nên chọn mô hình lớn nào? Tài nguyên Token có đủ để hỗ trợ sử dụng lâu dài? Không theo xu hướng OpenClaw (Tôm hùm) sẽ bị đào thải bởi thời đại? Trong cuộc cách mạng AI đang tiến triển nhanh chóng này, cá nhân nên tự xử lý và đột phá như thế nào?
Với những thắc mắc này, vào ngày 3 tháng 4, Xujiahui Tech Innovation, Hiệp hội Công nghệ Đồng thuận Phân tán Thượng Hải, PANews và Công ty luật Mankun đã cùng tổ chức một sự kiện chủ đề mang tên "Đừng 'Tôm' lo lắng".
Trong bài phát biểu chủ đề "Đón nhận làn sóng AI không thể đoán trước", Lý Thần Tinh, Kiến trúc sư trưởng của Conflux Tree-Graph, cho biết, hiện tại việc trao nhiều quyền tự chủ hơn cho AI, thay vì hạn chế quá mức bằng kinh nghiệm hữu hạn của con người, là xu hướng tất yếu trong giai đoạn công nghệ hiện nay. Vấn đề "thiếu suy nghĩ" mà AI thể hiện hiện nay, về bản chất là do khó khăn trong việc nắm bắt ổn định và ghi nhớ liên tục các ràng buộc ngữ cảnh then chốt trong các tình huống phức tạp. Về cấu trúc kỹ thuật, AI chủ yếu dựa vào trí nhớ tham số, trí nhớ ngữ cảnh và trí nhớ bên ngoài, nhưng các cơ chế này vẫn tồn tại các vấn đề như khó cập nhật, cửa sổ bị hạn chế và hiệu suất gọi không đủ. Do đó, tương lai nên tập trung tăng cường khả năng gọi trí nhớ bên ngoài, khám phá cơ chế học tập liên tục và tái sử dụng kinh nghiệm, và thông qua thực tiễn lĩnh vực dọc dần dần lắng đọng trí nhớ dạng kinh nghiệm, để nâng cao tính toàn vẹn và độ tin cậy trong quyết định của AI trong các tình huống phức tạp thực tế.
Ông cũng chỉ ra rằng, tiến bộ cốt lõi hiện tại của AI chủ yếu thể hiện ở việc tăng cường khả năng phân tích tự chủ và phản ánh, trong tương lai với sự nâng cao của khả năng ghi nhớ, hy vọng sẽ đột phá các nút thắt then chốt và tạo ảnh hưởng sâu rộng đến các ngành. Ví dụ, tiềm năng của hệ thống nhận dạng kỹ thuật số và thanh toán kỹ thuật số trong dài hạn bị hạn chế bởi ngưỡng phát triển và người dùng, trong khi AI hy vọng thông qua giảm chi phí phát triển, thay thế quá trình học của người dùng bằng phương thức đại lý để giải phóng giá trị của nó. Nhìn chung, AI không nên được coi là mối đe dọa việc làm, mà là công cụ then chốt thúc đẩy nâng cao năng suất và sinh ra cơ hội mới, cá nhân và ngành nên giữ thái độ cởi mở, chủ động khám phá con đường tích hợp AI.
Theo Kiến trúc sư sản phẩm Workbuddy của Tencent Cloud, Phùng Hà Thanh chỉ ra, với khả năng của mô hình lớn được nâng cao đáng kể, AI đã phát triển từ hỗ trợ cơ bản như bổ sung mã code ở giai đoạn đầu, đến có thể hoàn thành độc lập các nhiệm vụ phức tạp; trong đó, khả năng cốt lõi của Agent tùy chỉnh thể hiện ở hỗ trợ nhiệm vụ toàn流程, hợp tác đa vai trò, hệ thống trí nhớ phân tầng và phân giải nhiệm vụ thông minh dựa trên ngữ cảnh, đồng thời thông qua sự phối hợp đa Agent để thực hiện luân chuyển dữ liệu và xử lý song song giữa các nhiệm vụ, và ở cấp độ an toàn áp dụng cơ chế lưu trữ dữ liệu cục bộ và xác nhận thủ công các thao tác then chốt để đảm bảo an toàn dữ liệu. Ở cấp độ ứng dụng, WorkBuddy đã bao phủ các场景 văn phòng điển hình như lọc hồ sơ, tự động tạo PPT, phân tích dữ liệu và tích hợp báo cáo tuần, và có thể kết nối với các hệ thống như企微 thông qua khả năng tích hợp cấp doanh nghiệp, thực hiện quản lý nhiệm vụ thống nhất; kiến trúc kỹ thuật của nó nhấn mạnh tự nghiên cứu toàn bộ, cách ly môi trường thực thi và quản lý quyền hạn cấp doanh nghiệp, hỗ trợ triển khai tại chỗ và trên đám mây. Về mô hình kinh doanh, có thể hướng đến người dùng là nhân viên R&D doanh nghiệp và các vị trí công việc số hóa tần suất cao. Nhìn chung, WorkBuddy nhằm mục đích nâng cao hiệu suất sản xuất của doanh nghiệp thông qua khả năng Agent tùy chỉnh và phối hợp đa nhiệm, và thông qua tối ưu hóa liên tục khả năng phân giải nhiệm vụ và mở rộng hệ sinh thái, tiếp tục tăng cường khả năng thích ứng và triển khai trong các场景 doanh nghiệp phức tạp.
Teddy, người sáng lập Biteye và XHunt, chủ yếu xoay quanh thực tiễn nhân viên số, ứng dụng mô hình lớn và vấn đề chi phí, cấu hình kỹ thuật và rủi ro an toàn cũng như tối ưu hóa phương thức hợp tác để chia sẻ. Trong đó, về thực tiễn nhân viên số, để giảm tỷ lệ ảo giác mô hình và lỗi code, cần引入 Agent kiểm tra cấp cao hơn để kiểm tra lần hai code do Agent cấp thấp tạo ra, hình thành流程 đánh giá code bắt buộc; do Agent viết code hiện vẫn còn một số bug, có thể thông qua规范化开发流程, tăng cường thiết kế提示词 và增加 cơ chế kiểm tra nhiều vòng để giảm lỗi. Đồng thời, trong场景 vận hành, cần kiểm soát trọng tâm tần suất đăng bài, và cố gắng thông qua API后端 để điều phối thống nhất nhằm đảm bảo tính ổn định. Trong môi trường hợp tác nhóm phức tạp, Discord thường phù hợp hơn Telegram cho sự phối hợp Agent và phân phối nhiệm vụ, và trong quản lý tài nguyên cần đặc biệt chú ý tiêu thụ Token. Ngoài ra, hệ thống Agent vẫn cần con người投入 thời gian để训练、调优 và hiệu chỉnh hành vi.
Về cài đặt và triển khai OpenClaw, Teddy đề nghị có thể chọn chạy trên máy tính nhàn rỗi hoặc Mac Mini, có quyền kiểm soát tự chủ cao, code hoàn toàn mã nguồn mở, nhấn mạnh khả năng bảo vệ quyền riêng tư, và có thể tiếp cận hệ thống sinh thái quốc tế hóa, nhưng ngưỡng cài đặt và cấu hình tương đối cao. Trong quá trình sử dụng cần đặc biệt chú ý rủi ro sửa đổi cấu hình mô hình và kênh, tránh gây异常 hệ thống do cấu hình không đúng; khi gặp vấn đề có thể nhờ sự trợ giúp của các công cụ như Grok và Gemini để排查 phụ trợ. Đồng thời, ở cấp độ an toàn cần phòng ngừa tấn công提示词 và注入 skill độc hại. Về tài nguyên và chi phí, cũng cần quan tâm kiểm soát tiêu thụ Token, để tránh chi phí vận hành quá cao.
Triệu Huyên, Luật sư đối tác của Công ty luật Mankun, trong bài phát biểu chủ đề, đã chia sẻ ba vấn đề pháp lý mà创业者 thời đại AI cần quan tâm và giải pháp. Thứ nhất là vỏ bọc tổ chức, tức là "sự cách ly giả tạo" do công ty một thành viên (OPC) tạo ra, bề ngoài hình thành thực thể độc lập, nhưng thực tế khó cách ly trách nhiệm và rủi ro thực sự, cần thiết lập sự cách ly vật lý và pháp lý thực sự, bao gồm引入 đối tác về kiến trúc, sử dụng thẻ tín dụng công ty chuyên dụng và chèn tuyên bố miễn trừ trách nhiệm AI và giới hạn bồi thường trong hợp đồng; thứ hai là vấn đề quyền sở hữu tài sản cốt lõi, nỗ lực không bằng quyền lợi, cần chứng minh quyền thống trị của bản thân, ghi chép đầy đủ quá trình sáng tạo và lưu chứng; thứ ba là rủi ro hệ thống "rút dây mạng" do quyền bá chủ nền tảng mang lại, bao gồm điều khoản Chúa, khóa kỹ thuật, v.v., tách biệt dữ liệu cốt lõi và dịch vụ bên thứ ba, lên kế hoạch thay thế trước, và引入 công nghệ phi tập trung.
Trong buổi圆桌 "Từ cuồng nhiệt đến tỉnh táo, Nhu cầu thật và Đề án giả của AI trong mắt VC", nhiều nhà đầu tư đã chia sẻ về giai đoạn phát triển, ranh giới ứng dụng và logic đầu tư của AI.
Cự Giải, Đối tác sáng lập Waterdrip Capital, cho rằng AI vẫn đang ở giai đoạn đầu phát triển, để thực sự đạt đến giai đoạn trải nghiệm người dùng trưởng thành, được coi là "có ý nghĩa" rộng rãi, vẫn cần thời gian khá dài. Ông chỉ ra, tốc độ lặp lại công nghệ AI cực nhanh, chỉ dựa vào dẫn đầu công nghệ khó hình thành hào rào bảo vệ lâu dài, do đó đầu tư nên quan tâm hơn đến khả năng cơ sở không thể thay thế, ví dụ như算力 và các tài nguyên cốt lõi. Ở cấp độ ứng dụng, ông lấy ví dụ, công cụ như "Tôm hùm" này không thân thiện với người dùng lập trình thông thường, nhưng tương lai có thể phù hợp hơn khi được đóng gói thành ứng dụng场景 dọc như "bác sĩ gia đình", thông qua dữ liệu sức khỏe thời gian thực để cung cấp建议 chuyên môn. Đồng thời, ông cho rằng AI ở phía doanh nghiệp có thể thay thế các công cụ sản xuất thông tin như báo cáo nghiên cứu, nhưng không thể thay thế vai trò quyết định cuối cùng, chỉ có thể tồn tại như một công cụ hỗ trợ quyết định.
Đối tác sáng lập Enlight Capital, Tang Yi,则表示, hiện tại lĩnh vực đầu tư AI khó hình thành cơ hội không đồng thuận rõ ràng, sự lặp lại nhanh chóng của mô hình lớn có thể tiếp tục "xóa mờ" lợi thế của các công ty tầng ứng dụng. Ông tương đối lạc quan về hướng kết hợp Web3 và AI, cho rằng hai cái lần lượt đại diện cho lực lượng sản xuất tiên tiến trong lĩnh vực riêng. Đối với các công cụ mã nguồn mở như OpenClaw, ông cho rằng nó tương đương với việc trao "tay" và "chân" cho mô hình lớn, tăng cường khả năng kết nối với hệ thống bên ngoài và ứng dụng xã hội, nhưng đồng thời cũng mang lại rủi ro an toàn và dữ liệu cao, do đó cần cấu hình phức tạp, không phù hợp với người dùng thông thường, hiện tại con đường lý tưởng hơn là thông qua đóng gói để nâng cao trải nghiệm và tính dễ sử dụng tổng thể.
Nhà đầu tư Yinghao của First Rule Ventures thì xuất phát từ góc độ người dùng và sản phẩm, quan tâm đến cơ hội ứng dụng trong các lĩnh vực như ứng dụng ngành vùng nước sâu, sáng tạo AI, kết hợp phần mềm và phần cứng, và thông qua dữ liệu hành vi và tương tác người dùng để đánh giá tiềm năng dự án. Ông chỉ ra, ngay cả không tự mình thử tất cả sản phẩm AI mới nổi, cũng không có nghĩa là sẽ bỏ lỡ xu hướng then chốt, bởi vì năng lực công nghệ thường nhanh chóng được mô-đun hóa và tích hợp vào hệ thống sản phẩm hiện có.
So với sản phẩm đơn lẻ, ông quan tâm hơn đến ba điểm thay đổi cấu trúc dài hạn: thứ nhất là liệu tương tác AI có đang hình thành vật mang trí nhớ mới, để nhận thức và công việc của người dùng lắng đọng trong một hệ thống nào đó; thứ hai là trí nhớ này có khả năng di chuyển xuyên sản phẩm, hay sẽ dần bị ràng buộc trong sản phẩm đơn lẻ, từ đó hình thành chi phí di chuyển cao và khóa trải nghiệm; thứ ba là liệu sẽ xuất hiện siêu lối vào mới, trở thành trung tâm then chốt của tương tác AI và phân phối lưu lượng.
Luật sư đối tác Triệu Huyên của Công ty luật Mankun, trong việc sử dụng sản phẩm AI, chủ yếu sử dụng công cụ cho xử lý dữ liệu, truy xuất và phân tích, và mong đợi tương lai sẽ xuất hiện nhiều sản phẩm tích hợp để整合这些能力. Ông cũng nhấn mạnh, trong创业 AI, quan trọng hơn là tránh thất bại lớn một lần,建议 doanh nghiệp ngay từ giai đoạn đầu就重视 tuân thủ dữ liệu, điều khoản trọng tài, điều khoản miễn trừ trách nhiệm và các thiết kế pháp lý then chốt, để khi xuất hiện rủi ro không kiểm soát được, cố gắng thực hiện cách ly rủi ro và bảo vệ trách nhiệm, từ đó tránh rủi ro điểm đơn导致崩溃 toàn bộ công ty. Ngoài ra, ông还展望道, tương lai Agent sẽ成为 chủ thể thực thi kinh tế chính, chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu, mua thông tin, thực thi chiến lược thậm chí giao dịch xuyên hệ thống, từ đó hình thành hoạt động kinh tế và hệ thống thanh toán máy với máy.
Trong buổi thảo luận圆桌 với chủ đề "N cách mở của AI, nói về cơ hội của người đổi mới", nhiều khách mời từ các góc nhìn khác nhau đã thảo luận về những thay đổi mà AI đang mang lại. Zeno, CEO Matrix Intelligent, đề xuất, người dùng có thể tự thay đổi script hoặc plugin,打通 đa thiết bị, thực hiện đồng bộ hóa trí nhớ nhiều vị trí và tính nhất quán trạng thái, để thông tin không mất, nhiệm vụ không断线, đồng thời có thể加入 cơ chế thanh lọc/复盘 hàng ngày để duy trì sự ổn định của hệ thống. So với sử dụng công cụ có sẵn, người dùng dựa trên quyền hạn cấp doanh nghiệp hoặc năng lực nền tảng để tùy chỉnh sâu sẽ hiệu quả hơn, tự do hơn, và cũng dễ dàng tạo ra workflow phù hợp với thói quen cá nhân. Nhìn về tương lai, ông cho rằng AI sẽ trở thành một lối vào thống nhất, người dùng chỉ cần thông qua một trung tâm AI để tương tác, là có thể gọi各种 công cụ và hệ thống để hoàn thành tất cả nhiệm vụ. Với việc sử dụng tăng lên, AI sẽ不断 tích lũy trí nhớ, sở thích và workflow của người dùng, hình thành hiệu ứng bánh đà dữ liệu và năng lực, ngày càng hiểu người dùng, hiệu suất ngày càng cao. Xu hướng này, cá nhân thông qua cấu hình hệ thống AI và chi phí đăng ký, có thể获得 vượt xa nâng cao năng suất so với nhân lực truyền thống, từ đó kéo dãn khoảng cách hiệu suất giữa người với người.
Người đồng sáng lập ClawFirm.dev, 0xOlivia, tiết lộ, trong sử dụng thực tế AI, vẫn tồn tại vấn đề hệ thống không ổn định, trí nhớ và năng lực tự động hóa碎片化, người dùng cần像 xếp lego一样不断去拼接各种 công cụ và script. Đối với người dùng không phải cấp cao,直接采用 nền tảng thương mại trưởng thành并 kết hợp ứng dụng chính thức và năng lực lặp lại liên tục,往往比 hệ thống tự xây dựng高度碎片化更稳定、更高效, đồng thời通过引入组件 mã nguồn mở có thể tăng cường hơn nữa năng lực xử lý dữ liệu và tạo nội dung. Cô nhấn mạnh, hạn chế chính hiện tại của AI không nằm ở bản thân năng lực mô hình, mà在于 cách thức sử dụng theo kỹ thuật chưa hoàn toàn phù hợp với năng lực mô hình, do đó vẫn có không gian tối ưu hóa và triển khai巨大. Tương lai với năng lực mô hình lớn đang tăng cường nhanh chóng,场景 ứng dụng của AI会逐步覆盖工作与生活的各个方面,并持续与不同产品形态融合.
Teddy, người sáng lập Biteye/XHunt, khi nói về nhân viên số AI, chỉ ra, có thể thông qua API或自动化接口将AI接入内部系统,使其承担代码生成、需求实现、内容处理等具体执行任务,而人类则专注于产品设计与需求定义,从而保留关键决策权. Mô hình hợp tác này,更具稳定性与扩展性,不仅能提升整体开发效率,还能显著降低错误率,使AI更像一个可调度、可管理的外包团队,而不是单一工具. Ông同时还强调,凡是流程化、重复性强的工作,都具备被AI改造或替代的可能,即使初期效果不稳定,长期也会持续优化并逐步增强生产力.在复杂任务与管理决策领域,AI也已开始展现出显著辅助能力,并正在向更高阶业务场景渗透.
Kỹ sư phát triển ứng dụng AI cao cấp Đậu Ca bổ sung chỉ ra, mọi người普遍认同 xu hướng外包化、自动化与工具化协作 của AI,而从企业角度,则更需要重点考虑安全性、权限管理、员工协作机制以及资产沉淀. Hiện tại thị trường tồn tại多种框架 phát triển AI và hệ sinh thái công cụ, lần lượt在轻量化、低代码、高集成与安全控制等方向上各有侧重, doanh nghiệp在选择时需要在灵活性与可控性之间做出平衡,并结合实际业务场景进行架构设计.而真正理解和落地这些AI系统不能只停留在理论层面,而是需要实际投入与使用成本. Ông nhấn mạnh, AI đang加速重塑 workflow与组织结构,无论是个人还是企业,都必须快速适应这一变化,通过持续学习与工具化应用提升效率,否则很容易被技术迭代速度所甩开.
