最近我越来越意识到，这一轮AI浪潮的核心差异，并不在于哪个模型的回答更聪明，而在于谁能将AI转化为一个能够长期稳定运行的系统。
我之前也踩过不少坑。那些看起来很强大的助手，一旦离开当前对话窗口就彻底“断电”了。你关掉页面，它就消失了；第二天回来，还得从头解释背景和需求。这种东西演示起来很棒，但根本无法投入实际生产。
现在，我对Agent的要求更高了：它能不能自己在后台持续运行？能不能跨工具协调任务？能不能把结果稳定可靠地送到你手上？如果做不到这些，不管它有多聪明，本质上依然只是个高级聊天工具。
我这周的一个变化：把任务拆给独立Agent
以前我写公众号文章，流程是典型的“人盯人”模式：盯选题、盯写作、盯配图、盯发布……每一步都得我亲自在线操作。
现在我换了一套打法：把任务拆解给多个独立的Agent去执行。这不是一个试图包揽一切的大而全超级Agent，而是多个边界清晰、职责明确的执行单元。比如，一个负责写作和内容重构，一个负责配图生成，一个负责发布到草稿箱。我只保留最终的审核和拍板权。
这个改变看似微小，实际影响深远。因为你从“自己动手完成所有步骤”的角色，转变成了“设计流程并审核关键节点”的架构师。
OpenClaw真正值钱的地方，不在模型层
很多人初次接触Agent时，会紧盯着模型的参数和性能。我反而越来越少关注这个层面。
我更看重四件事：调度是否可靠、记忆是否可控、工具链是否打通、消息出口是否稳定。OpenClaw的价值恰恰体现在这里。它把定时任务（cron）、消息传递、工具调用、子会话管理这些“脏活累活”，都封装在了一个统一的运行层里。你再也不需要自己拼凑十几个脚本，然后手动处理一堆边界情况。
简单来说：它不是为了让你多一个更聪明的AI，而是为了让你少当一个辛苦的运维。
从「写一篇文章」到「让内容系统自己转起来」
我这段时间重构了内容工作流，核心目标不是单纯追求速度，而是实现可持续性。比如以下这类动作：
- 先由Agent起草初稿，再按照特定风格进行重写。
- 配图保持品牌基调一致，但每篇文章的提示词可以定制。
- 使用统一的样式模板发布到内容平台的草稿箱。
- 每篇产出的过程和结果都可追踪，避免成为“黑箱”。
这套流程的关键在于：中间的重复性步骤能够自动化，而最终的判断和决策留给人。如果追求全自动，很容易翻车；如果全手动，又会把人累垮。真正有效的系统，永远处于这两者之间。
更让我兴奋的是：它开始接管「做网站」这条线
过去我做网站，最耗费精力的其实不是写代码本身，而是各种上下文切换。一会儿要修改内容，一会儿要调整组件，一会儿要调试样式，一会儿又要处理发布流程。
现在，你可以把整条网站开发线交给Agent去跑：让它根据目标页面自动生成或修改代码，让它执行构建和检查任务，让它将结果回传。而人只需要在关键节点做出决策。这已经超越了“AI辅助开发”的范畴，进入了“系统化生产网站”的新阶段。
为什么我说这是Agent时代，不是模型时代
模型时代比拼的是单次回答的质量，而Agent时代比拼的是系统的整体能力。谁能把任务拆解清楚，谁能把权限管理到位，谁能把流程跑得稳定，谁就能把AI转化为真实的生产力。
所以我现在越来越少问“哪个模型最强”。我更常问的是：这个系统，能不能连续稳定运行30天？如果能，它的价值自然会浮现出来；如果不能，那再聪明也只是一次性的烟花。
参考来源
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发表于 2026-2-11 14:05:43
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