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2026年2月，開源AI助手OpenClaw在全球科技圈引發熱議。這個被稱為”真正能干活的AI”以其獨特的”自主執行”能力，讓企業管理者既看到了效率提升的巨大潛力，也產生了諸多現實疑問：它能為企業帶來什么實際價值？如何在組織內部落地？安全風險如何控制？技術選型應該考慮哪些因素？

在上一期專家解讀中，我們介紹了OpenClaw的核心理念與企業應用。本期，明略科技（2718.HK）副總裁李夢林將進一步解讀AI Agent的行業影響及未來發展趨勢。

Q1：最近，谷歌、Anthropic等企業在不同程度上限制了 OpenClaw 接入。與此同時，越來越多的中國模型廠商則主動擁抱 OpenClaw，這對中國 AI Agent 發展將產生怎樣的深遠影響？

李夢林：OpenClaw的”自帶代理”（Bring Your Own Agent）模式，本質上觸發了AI產業鏈的一次利益再分配。海外模型廠商的限制舉措，核心原因是訂閱制定價模型與Agent高強度調用之間的經濟矛盾。這一博弈對中國AI發展反而創造了獨特機遇。

一方面，中國市場正處于AI應用的快速擴張期，企業對能夠真正提升效率的AI Agent有強烈的落地需求。OpenClaw這樣的開源工具讓大量企業第一次真切感受到AI Agent的實際價值，這種認知普及本身就在加速整個市場的成熟。

另一方面，部分海外廠商的限制客觀上為中國模型廠商打開了生態窗口。當Anthropic和谷歌收緊接口時，國產模型通過積極兼容OpenClaw等開源框架，能夠快速服務于用戶的應用場景，在實戰中打磨模型能力。

但我們也需要理性看到，當前階段OpenClaw接入國產模型后的效果參差不齊，這恰恰說明通用Agent框架的能力天花板受限于底層模型。對中國AI產業而言，更具戰略價值的方向不是單純做”更兼容OpenClaw的模型”，而是發展面向企業核心場景的專用模型能力，將通用模型的推理能力與行業知識深度融合，形成企業真正能用、敢用的解決方案。

Q2：OpenClaw雖然開源，但核心開發者在海外，對中國企業的特定需求理解有限。若想解決這一問題，中國企業或服務商還需補足哪些能力？

李夢林：OpenClaw的局限恰恰指向了中國企業的機會所在。作為通用框架，OpenClaw試圖用”一個Agent+工具調用”解決所有問題，但企業級應用的現實是不同行業、不同場景的知識壁壘和流程差異巨大，通用方案很難做到又穩又準。

第一是場景深度。以營銷領域為例，從消費者洞察、策略制定、內容生成到效果歸因，每一環都需要行業專屬知識，不是通用模型簡單調用工具就能解決的。中國企業在這些垂直場景中積累的行業數據和業務理解，是構建專用Agent最重要的壁壘。

第二是端到端的GUI自動化能力。企業員工日常工作中大量時間花在各種軟件系統之間的切換操作上，這些工作機械重復卻不可或缺。通用框架通過Shell命令和API調用來執行任務，對于沒有開放API的企業軟件系統力不從心。而專門針對GUI交互訓練的模型，能像人一樣直接操作軟件界面，覆蓋更多真實企業場景。

第三是工程化和產品化能力。從技術原型到企業級產品，中間需要解決穩定性、安全性、可管控性等一系列工程問題。中國企業在ToB服務中積累的落地經驗本身就是核心競爭力。

我們認為，中國企業在AI Agent領域的機會不是做”中國版OpenClaw”，而是做OpenClaw做不到的事：更懂行業、更深場景、更穩落地。

Q3：OpenClaw的出現預示了AI Agent發展的哪些新趨勢？未來的AI助手會朝什么樣的方向進化？

李夢林：OpenClaw的爆火不僅是一個開源項目的成功，更是AI應用范式轉變的標志性事件，它預示了四個重要趨勢。

一是從”對話”到”執行”的能力質變。過去幾年AI應用主要停留在信息處理層面。OpenClaw標志著AI進入了”任務執行”階段：7×24小時后臺運行，通過消息平臺遠程控制，自主完成跨應用、跨平臺的綜合任務。未來的AI助手將在主動性（主動發現問題并提醒）、持續性（長期記憶和行為一致性）和自主性（目標驅動的自主規劃執行）上實現新的突破。

二是從”單一Agent”到”多智能體協同”的架構演進。值得注意的是，OpenClaw已經支持多Agent架構。一個Gateway管理多個獨立Agent，各自擁有獨立身份、記憶和工具，Agent之間可以互相通信協作。但當前的多Agent協同更多停留在”同質Agent的任務分發”層面。更深遠的趨勢是”異構Agent的專業化協同”：不同Agent在特定領域深度優化，協同完成復雜任務。就像一個公司不是找一個”全能員工”，而是組建專業團隊。

我們的實踐表明，基于明略科技DeepMiner平臺構建面向企業場景的多智能體協同架構，每個Agent針對特定業務領域深度優化，多Agent協同能夠產生超越個體的涌現能力。這種架構的優勢在于：專業Agent協同能力超越單一通用模型、不同任務匹配不同規模的模型使成本更可控、某個Agent失效不影響整個系統的穩定性。

三是從”流程編排”到”智能涌現”的范式轉變。傳統的企業自動化工具（如RPA）基于預設的固定流程執行任務，AI Agent則代表了一種全新范式，給定目標和工具，AI自主規劃執行路徑，其優勢在于靈活性更強、可擴展性更好，且具備進化能力。

四是從”工具”到”同事”的人機關系重構。OpenClaw的Workspace設計已經展現了這種趨勢的雛形，AI有自己的人設、記憶、身份和行為規范，它不再是一個無狀態的工具，而更像一個有記憶、有個性的數字同事。這種轉變將深刻改變企業的組織形態和工作方式。

面對這些趨勢，企業的務實策略是：一、邊試點邊學習，而不是等待完美方案；二、投資于能力建設而非特定工具；三、關注架構靈活性而非功能堆疊；四、建立進化機制，讓AI系統在使用中不斷沉淀知識、提升能力。

OpenClaw的出現標志著AI應用進入了新階段，但這只是開始，真正的變革還在后面，企業需要在保持理性的同時積極擁抱變化。

AI Agent時代已經來臨，企業需要的不僅是”能干活的AI”，更是”可信賴、可管控、可持續”的智能化解決方案。

明略科技（2718.HK）深耕AI領域二十年，在企業級大模型、智能體方向持續投入，多模態大模型、GUI智能體大模型技術居于全球領先地位，致力于打造真正適合中國企業的AI產品服務。