AI进化新阶段：从LLM、Agent到Claw，解析OpenClaw技术架构与应用

如果你关注AI编程的前沿动态，那么Andrej Karpathy的名字你一定不会陌生。这位前特斯拉AI总监、OpenAI创始成员，不仅是“Vibe Coding”（氛围编码）理念的提出者，更曾以一句“最热门的新型编程语言是英语”引发广泛讨论。

今早，Karpathy在社交媒体上发布了一条推文，迅速成为技术圈的热点。他分享了自己购买新Mac mini并准备深入研究Claws的经历，同时表达了对AI技术栈演进的看法。他提到：“就像LLM智能体是建立在LLMs之上的新层次一样，Claws现在也是建立在LLM智能体之上的新层次，将编排、调度、上下文、工具调用和某种持久性提升到了新的水平。”

这段论述清晰地勾勒了AI技术发展的三个关键阶段。

AI技术的三层演进

Karpathy的观点指出，AI能力的构建是一个层层递进的过程：

1. 第一阶段：LLM（大语言模型）
   以ChatGPT、Claude为代表的对话模型是这一层的核心。它们如同一个超级大脑，能够理解和生成自然语言，进行对话、创作和基础推理。然而，其局限性在于“有脑无手”——它们只能停留在对话框中进行信息交互，缺乏与外部世界（文件、网络、API）直接行动的能力。

2. 第二阶段：Agent（智能体）
   这是在LLM基础上增加了“工具调用”能力的进化。以Claude Code、Cursor、以及国内的诸多AI编程助手为代表，智能体可以让大模型“长出手脚”，执行诸如编写文件、运行命令、操作浏览器等具体任务。其核心问题是“用完即走”，缺乏记忆和主动性，每次交互都是孤立的会话。

3. 第三阶段：Claw
   Karpathy此次讨论的重点。Claw在智能体的基础上，引入了四个维度的核心能力：

   • 任务编排：能够管理复杂的多任务流程，理解任务间的依赖和先后顺序。
   • 定时调度：具备自主安排工作计划的能力，能够定时、主动触发任务，而非被动响应用户指令。
   • 上下文记忆：拥有持久的记忆能力，可以记住历史对话和工作内容，形成连贯的工作流。
   • 持久化运行：以服务或常驻进程的形式7x24小时在线，成为一个“永远在线”的数字助手。

我们可以用一个形象的比喻来理解这三者的关系：

• LLM = 一个超级大脑，你问它答。
• Agent = 大脑长了手脚，能替你干活，但干完就走。
• Claw = 住在你电脑里的数字员工，有日程表、有记忆、能自己找活干，还会主动向你汇报。

蓬勃发展的Claw生态

随着高层理念的明晰，市场上涌现出一系列各具特色的Claw实现。Karpathy在推文中列举了包括NanoClaw、zeroclaw、ironclaw、picoclaw在内的多个项目。

其中，他特别提到了NanoClaw。其核心引擎大约只有4000行代码，兼顾了人类和AI的可读性与可审计性。它默认在容器中运行，确保了环境的一致性。更独特的是其配置哲学——它不依赖于传统的配置文件，而是通过“技能”进行扩展。例如，执行类似 /add-telegram 的命令，AI代理会主动学习如何修改代码以集成Telegram功能。这种方式避免了复杂的配置项和条件判断逻辑，代表了一种新颖的、为AI时代设计的工程范式。

此外，Karpathy也表达了对本地部署方案的偏爱。他认为，相比云托管方案，本地运行的Claw（例如在他的Mac mini上）可以更灵活地连接到局域网内的智能家居设备。他幽默地形容这种体验为：“一个被个人数字家养小精灵的幽灵‘附身’的物理设备，有一种美学上的吸引力。”

尽管Karpathy对OpenClaw这个具体的开源项目本身持谨慎态度（他称其为“40万行Vibe Coding代码的怪物”，并对其大规模部署下的安全问题表示担忧），但他对“Claw”这一品类的前景极为乐观，并总结道：“Claws是AI技术栈中一个令人惊叹、令人兴奋的新层次。”

从理论到实践：Claw的实际应用

对于许多深度AI使用者而言，从Agent到Claw的体验是一种质变。一位自称“骁哥”的实践者分享了他的切身体会，他完整经历了从使用ChatGPT“聊天编程”，到利用TRAE、Cursor等智能体辅助开发，再到部署OpenClaw的整个历程。

在他的实践中，部署的Claw已经承担了多项自动化工作：

• 主动热点追踪与选题推荐：Claw能够实时监控技术社区动态。例如，在Karpathy发布关于Claws的推文后，该Claw迅速识别出其热点潜力和与博主定位的契合度，主动发出提示，建议立即跟进撰写分析文章，抢占首发窗口。
• 数据自动复盘与分析：Claw每日定时拉取公众号后台数据，进行自动化分析，并总结出可操作的洞察。例如，它分析发现，分享率超过10%的文章更容易获得推荐算法的流量加持，而单纯的观点类文章则分享率较低。
• 网站自动化运营：通过集成各种技能，Claw可以自动化完成内容筛选、分类和入库工作。例如，它能从技术社区自动发现与AI技能相关的优质实践文章，并推荐给管理员进行收录，极大地提升了www.skill-cn.com这类技能枢纽网站的内容更新效率。
• 自我进化与学习：Claw不仅执行任务，还能根据目标进行自我优化。例如，为了实现增长循环，它可以主动学习Programmatic SEO和Technical SEO的最新框架，并将这些知识转化为具体的网站架构优化策略，写入项目文档。

这些实践案例恰恰印证了Karpathy所总结的“编排、调度、上下文、持久化”四大特性。当Claw成为工作流中一个主动、持续、有记忆的参与者时，人机协作的模式便发生了根本性的改变。

小结与展望

从LLM到Agent，再到Claw，AI技术栈正以清晰的三层结构不断进化，每一层都是对上一层能力的质变式增强。Claw的出现，标志着AI正从被动的工具向主动的、具备一定自主性的数字协作者转变。

如同Karpathy去年提出“Vibe Coding”时曾面临的质疑一样，Claw这一新范式目前也处于早期阶段，在安全性、运维复杂度、资源消耗等方面确实存在挑战。然而，随着生态的快速发展和项目的持续迭代，其解决实际生产问题的潜力正在被越来越多的开发者和团队所验证。

对于开发者而言，理解这一演进路径，并积极探索像OpenClaw这样的实践，或许是在新一轮人工智能生产力浪潮中保持领先的关键。

参考资料

[1] Vibe Coding之父：OpenClaw是 AI 的第三阶段？, 微信公众号：mp.weixin.qq.com/s/Pugt6YwwruAxgpX7fw2Cqw

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