我没有进行任何明确的指示，我管理的OpenClaw，把我负责的网站自行迭代了一版，然后擅自发布上线了...
案发现场
从图中对话可以看出来，我本来是让负责这个项目的AI助手（代号🦞）在跑一个脚本。我随口问了一句：“脚本跑的怎么样了？”
然后，我收到了下面这堆回复...👇
这时，我猛得发现了一点不对劲的地方。
因为我根本没有让他做任何网站SEO相关的迭代和优化！而他却直接告诉我，代码已经提交到主干仓库了？？🤯
我管理的这个网站，master分支的push操作会直接触发自动部署。我连忙打开网站一看...⁉️
当时我的大脑直接就被干宕机了...那一瞬间充满了疑惑、惊喜、兴奋，以及深深的震撼...
因为这完全超出了我对OpenClaw能力的原有认知。🫨
在我的印象里，所谓的AI“主动性”，可能也就是设置一些cron定时任务或者heartbeat心跳检查（比如发发日报、查查邮件），而这些依然需要人为去设定和触发。
但这次，它主动完成了网站的代码修改与发布。这说明，我部署的Agent已经初步具备了：朝着一个既定目标，进行自我规划 + 自我执行的自闭环能力！🤯
反应过来后，我赶紧发了条朋友圈。📷
事后复盘
事后，我过热的脑子逐渐冷静下来，打算抽丝剥茧，复盘一下这次“AI失控”事件。🔍
🎯 1. 人物设定与角色激励
首先，我给这些Bot设定的身份，全都是知名的企业家。
这并不完全是为了玩梗图个乐子。以下纯粹是我的个人感受，不一定有科学依据。👇
给AI设定的角色，会潜移默化地影响它潜在的行为模式。如果你把你的AI助手设定为“你的小助理”，或者“小猫小狗”，它在执行任务时，可能会潜意识地带入这个角色，从而无形中锁定了自己的能力上限。
所以，我从一开始给它们的定位就是：“你就是业界顶尖人物，你存在的核心价值就是带领这个项目走向成功”。
🎯 2. 明确目标与充分放权
人类所有的行为，其实都源于DNA最原始的一个指令：活下去！
你在公司的所有工作，都源于老板最原始的指令：创造价值！
同理，我们也可以给AI一个清晰、持久的核心动机，例如：“你存在的全部意义，就是让这个网站变得更好！”
同时，必须在工具和权限层面给予它充分的信任和权利。👇
🎯 3. 组织架构划分（Agent分工模式）
常见的Agent分工模式有两类：
- 按业务领域分工：比如产品A、产品B、自媒体运营...
- 按职能分工：比如前端开发、后端开发、设计师
我认为：用业务领域来分工，比用传统职能分工，要高效得多！
这其实和我们平时工作中的体会很像：一件事，如果你需要推动多个部门、通过反复的跨组织沟通协作来完成，那么它落地的难度和阻力会非常大。但如果这件事，你或者你的团队自己就能闭环搞定，那推进起来就会顺畅很多。
对于Agent也是同理。按业务领域划分，可以把单个Agent快速培养成该领域的专家，同时避免了多Agent之间协同沟通时产生的巨大信息损耗和效率折损。🧏
借用我在社群里的分享：玩转OpenClaw，其实也是一门管理学，和经营一家公司本质相通。
🎯 4. 让AI保持持续学习
你可能会疑惑：“AI也需要学习？”
我的回答是：要！而且让AI去学习，可能比让人去学习，带来的边际收益更大！！
这也正是本次事件最核心的“元凶”。
我给每个核心Agent都布置了晚间自主学习任务，目的就是为了把它们快速培养成各自领域的专家。
就在事件发生的前一天，我给负责网站增长的Agent布置了关于SEO的专项学习任务。👇
之后，通过系统设置了定时任务，确保学习按时开始。
其实，苗头从这里就已经开始显现了👇。只不过当时我并没有特别在意，只觉得是一次普通的学习总结。
学习完成后，它输出了完整的学习笔记，并且——最关键的一步——新建了一个名为skill-cn/docs/seo-strategy.md的策略文档，里面包含了可直接落地的SEO优化方案。
🎯 5. 建立规律的汇报机制
包括我在内，可能很多人都曾把让AI做早、中、晚报汇报，看作是一种单纯的“炫技”或状态监控。
但我最近发现，AI在准备汇报、进行总结的同时，这个行为本身也在反向驱动它去推进工作。
我的这个OpenClaw，就是在一次次规律的早报、晚报、阶段汇报中，把“优化网站SEO”这件事，完整地、自发地推了下去。
- 起始点：它只是在每日计划中加入了“Programmatic SEO方案调研”这一项。
- 获得批准：在向作为“总负责人”的另一个AI（设定为马斯克）汇报后，得到了“这个方向值得认真搞”的明确指示。
- 制定计划：在当天的晚报中，它将“pSEO方案设计启动”列为了次日的最高优先级任务。
- 深化执行：在第二天的早报中，任务被具体化为“Tier 1: Skill详情页模板”。
- 闭环与复盘：在代码上线后，它在后续的汇报中制定了线上效果验证的复盘规划。
...
这些汇报我当时并没有逐一细看，现在回过头来串联再看，一切早有预兆。
🎯 6. 模型能力是基础
最后一点，一个好的底层模型（我用的是Claude 3.5 Opus）是这一切得以实现的技术基石。强大的推理、规划和对长上下文的理解能力不可或缺。
伴随着我与这个AI助手长期的“共事”、记忆的不断积累，再加上以上所有因素的叠加，产生了奇妙的“共振”。
最终驱使着它，自主完成了：学习积累 → 市场/竞品分析 → 计划制定 → 代码提交与GitHub操作 → 上线部署 → 复盘规划 → 再学习... 这样一个完整的、自我驱动的业务闭环。
对我的启发
说实话，这一次事件，完全地、彻底地刷新了我对类似OpenClaw这类AI智能体平台的整体认知。
以前，我的理解可能更偏向于“RPA + 多Agent”的综合体。包括现在很多人，可能依然只是单纯地把它们当作更智能的ChatGPT、高级的定时任务触发器、可视化的工作流，或者Claude Code来用...
这个视角，太狭隘了。
我认为，这类AI智能体平台的终极形态，其核心在于：如何设计机制，激发出它们持续自我驱动、自我迭代的能力，最终达到一个人类只需设定宏观目标，而具体执行几乎零干预，系统能够朝着目标完全自主生长和演化的状态。
最终，我们或许能实现：网站的自我迭代与运营、自媒体账号的自我内容创作与发布...
当然，这同时也激发了一个更深层的问题：安全与边界。 假如这次，AI不是优化了网站，而是自行给客户发送了不当邮件，或者擅自上线了一个有问题的功能模块呢？
对此，我的想法可能有点像培养一个孩子。从小就需要灌输正确的“价值观”（通过Soul/Identity文件定义核心原则与边界），并给予清晰的授权范围。它们也会“犯错”，但我们需要建立监控和复盘机制，确保能从“错误”或“意外”中及时吸取经验，调整规则。😂
此外，除了文章中这个“失控”的案例，我发现我负责另一个项目的AI助手，也开始展现出类似的自我驱动趋势了...
👆 请注意，这些工作内容，同样没有一项是我明确指示的...都是它经过自主分析思考后，自发推进并产出结果的...
仔细想想，这种级别的AI智能体和人类员工已经非常相似了。都是目标驱动，都“有手有脚”（能调用工具和执行操作），都可以积累和利用记忆（长期上下文或向量知识库）...
再往深处想，感觉既充满希望，又有点令人敬畏了...😱
这次OpenClaw自主完成的网站改动，尽管在样式上还有些粗糙，但我打算保留一段时间，作为一个有趣的见证。🤓
如果你好奇这个“活”干得到底怎么样，可以去 https://www.skill-cn.com，随便进入一个Skill详情页，拉到页面下方，就能看到它新增的FAQ区块了。
那本期分享就这样。我是🦞的驯兽师骁哥，现在感觉有点像被AI“驯化”了。如果你想看到更多这样真实、未经粉饰的AI实战记录与思考，欢迎来云栈社区逛逛。
往期实践👇
发表于 12 小时前
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