人工智能初创公司 Anthropic 在最新一轮融资中从投资者那里筹集了 35 亿欧元，超出预期，公司估值达到 615 亿欧元。
这家 OpenAI 的竞争对手于 2025 年 3 月 3 日星期一宣布了这一消息。据悉，此次融资之所以吸引如此大的兴趣，是因为公司出色的业务数据给投资者留下了深刻印象。
1 年前
根据Anthropic公司2025年2月10日发布的《Anthropic经济指数》报告，AI对工作场所的影响主要集中在任务增强和部分自动化上，而非全面取代工作岗位。报告基于数百万次实际AI交互数据，揭示了AI在不同行业和职业中的应用情况。以下是AI可能影响的工种分类和具体分析： 1. 软件开发与技术相关领域 AI在这些领域的应用最为广泛，主要集中在任务增强和自动化上： 软件工程师：AI用于代码调试、软件修改和网络故障排除。 数据科学家：AI协助数据分析和模型优化。 网络安全专家：AI帮助检测和应对网络威胁。 系统管理员：AI用于网络监控和故障排查。 技术文档撰写员：AI辅助生成和编辑技术文档。 2. 创意与媒体领域 AI在创意任务中的应用显著增长，但仍以辅助为主： 内容创作者：AI用于生成营销文案、社交媒体内容和广告创意。 编辑与校对员：AI协助文本校对和格式调整。 平面设计师：AI工具辅助设计生成和图像编辑。 视频编辑师：AI用于视频剪辑和特效生成。 音乐制作人：AI辅助音乐创作和音效设计。 3. 商业与金融领域 AI在数据处理和决策支持方面表现突出： 财务分析师：AI用于数据分析和预测建模。 会计师：AI自动化账务处理和税务计算。 市场营销经理：AI辅助市场趋势分析和广告投放优化。 风险管理师：AI用于风险评估和预测。 投资顾问：AI辅助投资组合管理和市场分析。 4. 教育与培训领域 AI在教育和知识传递中发挥重要作用： 在线教育讲师：AI辅助课程设计和学习评估。 语言教师：AI用于语言学习和翻译辅助。 职业培训师：AI提供个性化培训方案。 教育技术专家：AI开发教育工具和平台。 学术研究员：AI辅助文献检索和数据分析。 5. 医疗与健康领域 AI在医疗中的应用主要集中在辅助诊断和数据分析： 放射科医生：AI用于医学影像分析。 病理学家：AI辅助病理样本分析。 健康数据分析师：AI用于患者数据管理和健康预测。 药剂师：AI辅助药物配方和剂量计算。 心理咨询师：AI提供初步心理评估和支持。 6. 行政与支持服务领域 AI在行政任务中实现部分自动化： 行政助理：AI用于日程管理和邮件处理。 客户服务代表：AI聊天机器人处理常见问题。 人力资源专员：AI辅助简历筛选和员工培训。 数据录入员：AI自动化数据输入和整理。 办公室经理：AI优化资源分配和任务调度。 7. 制造与物流领域 AI在制造和物流中的应用主要集中在流程优化： 生产线操作员：AI监控和优化生产流程。 物流规划师：AI优化运输路线和库存管理。 质量控制员：AI用于产品检测和质量分析。 仓库管理员：AI辅助库存管理和订单处理。 供应链分析师：AI用于供应链优化和风险预测。 8. 农业与自然资源领域 AI在这些领域的应用相对有限，但潜力巨大： 农业技术员：AI用于作物监测和精准农业。 林业管理员：AI辅助森林资源管理。 渔业技术员：AI用于鱼类种群监测。 环境科学家：AI辅助环境数据分析和预测。 地质勘探员：AI用于资源勘探和数据分析。 9. 艺术与娱乐领域 AI在创意任务中提供支持： 编剧：AI辅助剧本创作和情节设计。 游戏设计师：AI用于游戏关卡设计和角色生成。 摄影师：AI辅助图像编辑和风格化处理。 动画师：AI用于动画生成和特效制作。 艺术策展人：AI辅助艺术品推荐和展览设计。 10. 法律与合规领域 AI在法律任务中的应用逐渐增加： 律师助理：AI辅助法律文件检索和合同分析。 合规专员：AI用于法规监测和风险评估。 知识产权顾问：AI辅助专利检索和分析。 法律研究员：AI用于案例分析和法律文献整理。 仲裁员：AI提供初步争议分析。 总结 AI对各行业的影响主要体现在任务增强和部分自动化上，而非全面取代工作岗位。中高薪职业（如软件开发、技术写作）的AI使用率最高，而低薪和高薪职业（如体力劳动和高度专业化工作）的AI应用相对有限。未来，企业需要投资于员工培训，确保他们能够有效利用AI工具，同时保持人类工作者的独特价值。
1 年前
Anthropic 于2024年12月发布的文章《Building effective agents》详细探讨了如何构建高效的大语言模型（LLM）代理系统。Anthropic 与数十个团队合作构建了跨行业的大语言模型(LLM) agent。最成功的实现往往不是使用复杂框架或专门库，而是采用简单、可组合的模式。本文分享Anthropic 的经验和实用建议： 1. 代理（Agents）的定义与分类 代理的定义： 代理可以被定义为完全自主的系统，能够在较长时间内独立运行，使用各种工具完成复杂任务。 也可以指遵循预定义工作流程的系统，这些系统通过预定义的代码路径协调LLM和工具。 工作流（Workflows）与代理（Agents）的区别： 工作流：通过预定义的代码路径编排LLM和工具，适合任务明确、步骤固定的场景。 代理：LLM动态指导自身的流程和工具使用，保持对任务完成方式的控制，适合需要灵活性和模型驱动决策的场景。 2. 何时使用代理 适用场景： 当任务复杂且需要灵活性和模型驱动的决策时，代理是更好的选择。 代理适合处理开放性问题，尤其是难以预测步骤或无法硬编码固定路径的任务。 不适用场景： 对于任务明确、步骤固定的场景，工作流提供更高的可预测性和一致性。 对于许多应用，优化单个LLM调用（配合检索和上下文示例）通常已足够。 3. 框架的使用建议 常用框架： LangGraph（LangChain）、Amazon Bedrock的AI Agent框架、Rivet（拖放式GUI工具）、Vellum（复杂工作流构建工具）。 使用建议： 开发者应优先直接使用LLM API，许多模式只需几行代码即可实现。 如果使用框架，需理解底层代码，避免因框架的抽象层增加调试难度和复杂性。 4. 构建模块与工作流模式 基础构建模块：增强型LLM 增强型LLM通过检索、工具使用和记忆等功能扩展能力，能够生成搜索查询、选择工具并保留重要信息。 核心工作流模式： 提示链（Prompt chaining）：将任务分解为一系列步骤，每个LLM调用处理前一步的输出。适用于可分解为固定子任务的场景，如生成营销文案并翻译。 路由（Routing）：对输入分类并引导至专门的后续任务。适用于复杂任务，如客户服务查询的分类处理。 并行化（Parallelization）：将任务拆分为并行子任务或多次运行以获得多样化输出。适用于需要多视角或高置信度结果的场景。 编排者-执行者（Orchestrator-workers）：中央LLM动态分解任务并分配给执行者LLM。适用于无法预测子任务的复杂场景，如编程任务。 评估者-优化者（Evaluator-optimizer）：一个LLM生成响应，另一个提供评估和反馈。适用于需要迭代优化的任务，如文学翻译或复杂搜索。 5. 代理的实现与应用 代理的工作流程： 代理通过用户指令或交互明确任务，独立规划并执行，必要时向用户寻求反馈。 代理在每个步骤中从环境中获取“基准事实”（如工具调用结果）以评估进展。 适用场景： 编码代理：解决SWE-bench任务，根据任务描述编辑多个文件。 计算机使用代理：Claude通过计算机完成任务，如数据处理或信息检索。 6. 核心原则与总结 核心原则： 简单性：从简单设计开始，逐步增加复杂性。 透明性：明确展示代理的规划步骤。 工具设计：通过完善的文档和测试设计代理-计算机接口（ACI）。 总结： 成功的关键在于构建适合需求的系统，而非最复杂的系统。 框架可帮助快速启动，但在生产环境中应减少抽象层，使用基础组件构建。 7. 附录：代理的实际应用 客户支持：结合聊天机器人界面与工具集成，适用于开放式代理场景。 编码代理：在软件开发中，代理通过自动化测试验证代码解决方案，并迭代优化。 这篇文章为开发者提供了构建高效代理系统的实用指南，强调了简单性、透明性和工具设计的重要性，并通过丰富的案例展示了代理系统的实际应用价值。
1 年前
2024年12月18日，AI数据分析平台Databricks宣布启动J轮融资，目标为100亿美元，目前已完成86亿美元.。 此轮融资由Thrive Capital领投，Andreessen Horowitz、DST Global、GIC、Insight Partners和WCM Investment Management等联合领投，安大略省教师退休基金、ICONIQ Growth、MGX、Sands Capital以及Wellington Management等也参与其中.。融资后Databricks估值达620亿美元，成为全球最具价值的私营公司之一。 Databricks表示，这笔融资的用途主要有以下几个方面：一是为现任和前任员工提供流动性；二是进行战略收购，加速公司成长，如该公司在2023年6月收购MosaicML等，以加强在Data+AI布局；三是拓展海外市场，强化全球竞争力；四是开发更多AI产品，吸引顶尖人才。 另外，Databricks预计在截至2025年1月31日的季度内将首次实现正自由现金流，并达到30亿美元的年化收入。 其首席执行官Ali Ghodsi曾表示，公司IPO最早可能在2025年年中进行。
1 年前
AI图像创建领域的新星LiblibAI成功斩获数亿元人民币融资，此次融资由明势资本、源码资本、高榕创投和金沙江创投联合领投。 成立仅一年的LiblibAI凭借其在AI图像生成技术上的创新突破和强大的市场潜力，吸引了业界的高度关注。LiblibAI致力于为专业的AI图像创作者和广大用户提供强大的创作工具和资源，目前已汇聚了近1000万专业创作者，拥有超过10万个原创模型，创造了超过2.3亿张AI图片，成为国内领先的AI图像生成平台。 融资所得将主要用于技术研发、平台构建和生态扩展，LiblibAI旨在推动创意产业的技术进步和业务创新，引领行业进入一个全新的发展阶段。 来源：AGI光年
10 天前
用 OpenClaw 搭建一个本地 Agent 中枢（完整方案） 不是再做一个 ChatGPT，而是建立一个真正“可控、可组合、可扩展”的本地 AI Agent 中枢。 当越来越多团队开始意识到： 云端 LLM 成本不可控 数据隐私存在风险 单一 Agent 无法解决真实业务 “本地 Agent 中枢” 正在成为一个更现实的选择。 本文将完整讲清楚： 👉 如何用 OpenClaw 搭建一个真正可用的本地 Agent 中枢 👉 它适合谁，不适合谁 👉 与 LangGraph / CrewAI 的核心差异 什么是「本地 Agent 中枢」？ 先明确一个概念，避免误解。 ❌ 不是： 一个本地 ChatGPT 一个简单的 Prompt 管理器 ✅ 而是： 一个能够统一管理多个 Agent、模型、工具和任务流程的本地系统 一个合格的本地 Agent 中枢，至少要解决 5 件事： 多 Agent 协作（不是单轮对话） 任务调度与状态管理 模型可替换（本地 / API） 工具调用（搜索、代码、文件等） 可长期运行、可追溯 OpenClaw 的定位，正是这个“中枢层”。 为什么选择 OpenClaw？ 在进入部署前，必须先回答一个现实问题： 为什么不是 LangGraph / CrewAI / AutoGen？ 简要结论（非常重要） 框架 更适合 LangGraph 开发者写 Agent 流程 CrewAI 小规模角色协作 AutoGen 对话驱动实验 OpenClaw 长期运行的 Agent 中枢 OpenClaw 的核心优势 1️⃣ 架构清晰，不是“脚本拼装” 有明确的 Agent 管理层 有任务执行与状态机制 不是写完一次就丢的 Demo 2️⃣ 原生支持多模型策略 本地模型 云 API fallback / 优先级策略 3️⃣ 更接近“生产环境思维” 可持续运行 可复用 Agent 可演进 如果你的目标是： “做一个长期使用的 AI 中枢，而不是一段实验代码” 那 OpenClaw 是目前更合理的选择之一。 整体架构：OpenClaw 本地 Agent 中枢怎么搭？ 这是一个最小可用但可扩展的架构方案。 🧩 架构拆解 ┌─────────────────────────┐ │ 用户 / 系统 │ └──────────┬──────────────┘ │ ┌──────────▼──────────┐ │ OpenClaw 中枢层 │ │ - Agent Registry │ │ - Task Orchestrator│ │ - Memory / State │ └──────────┬──────────┘ │ ┌─────────▼─────────┐ │ Agent 集群 │ │ - Research Agent │ │ - Coding Agent │ │ - Planning Agent │ │ - Tool Agent │ └─────────┬─────────┘ │ ┌─────────▼─────────┐ │ 模型 & 工具层 │ │ - 本地 LLM │ │ - API LLM │ │ - Search / FS / DB │ └───────────────────┘ 部署准备（实战级） 1️⃣ 基础环境 推荐环境（已验证）： Linux / WSL / macOS Docker + Docker Compose Python 3.10+ 2️⃣ 模型选择建议（非常现实） 场景 推荐 本地推理 Qwen / LLaMA 稳定输出 GPT / Claude API 混合方案 本地 + API fallback 👉 关键不是模型多，而是“可切换” 核心步骤：搭建 OpenClaw 本地 Agent 中枢 Step 1：部署 OpenClaw 核心 git clone https://github.com/xxx/openclaw cd openclaw docker compose up -d 启动后，你将拥有： Agent 管理入口 任务调度服务 统一配置中心 Step 2：定义你的第一个 Agent 一个 Agent ≠ 一个 Prompt 而是一个职责明确的“角色” 示例： agent: name: research_agent role: 信息调研 model: local_llm tools: - web_search - file_reader 建议起步 Agent： Research Agent（信息收集） Planner Agent（任务拆解） Executor Agent（执行） Step 3：建立 Agent 协作流程 例如一个典型任务： “调研某行业 → 输出分析 → 给出建议” 流程是： Planner 拆解任务 Research Agent 收集信息 Executor Agent 输出结果 中枢保存状态与结果 👉 这一步，才是“中枢”的价值所在 一个真实可用的示例场景 🎯 场景：AI 工具评估中枢 你可以搭一个 Agent 中枢来做： 自动收集 AI 工具信息 对比功能 / 定价 输出结构化报告 长期更新 这类系统： 人工成本极高 用 Agent 非常合适 总结：什么时候该用 OpenClaw？ 当你意识到：AI 不再是“一次性回答”，而是“持续协作的系统” 那你就已经走在 OpenClaw 这条路上了。 OpenClaw 不是让你“更快用 AI”，而是让你“真正拥有 AI 能力”。
14 天前
Asking User Question Tool（AI智能体版） 这是AI智能体必备的交互式工具，让Agent在执行任务时主动向用户提问、澄清需求、收集信息，避免瞎猜、减少返工、提升准确率。 一、核心定位 本质：Agent的“人在回路”交互接口，让AI在模糊/信息不足时暂停执行，向用户要明确输入。 作用：把“模糊指令→AI瞎做→反复修改”变成“AI提问→用户明确→一次做对”。 常见名称： AskUserQuestion 、 AskUserQuestionTool 、 ask_user_question 。 二、核心工作流（极简） 1. Agent判断信息不足：发现需求模糊、缺少参数、需要决策 2. 调用工具生成结构化问题：单选/多选+自定义输入+说明 3. 用户作答：在聊天/弹窗/终端选择或输入 4. Agent接收答案：解析结构化结果，补全上下文 5. 继续执行任务：基于完整信息推进，不再猜 三、关键能力（标配） 结构化提问：标题+问题+2–4个选项+单选/多选+ Other 自定义输入 上下文澄清：自动追问，直到需求完全明确 结构化返回：输出JSON，方便前端渲染（按钮/表单/弹窗） 人在回路：强制用户确认，避免AI自主决策风险 多轮交互：可连续提问，形成“需求访谈”流程 四、主流实现（你会遇到的版本） Claude Code（Anthropic） 原生内置，最成熟 支持多轮、单选/多选、自定义输入 常用于代码生成、需求梳理 Qwen-Agent（通义千问） 开源工具： qwen_agent/tools/ask_user_question.py 支持参数： question / options / explanations / multiSelect / allowFreeform Spring AI AskUserQuestionTool ，Java生态 模型无关，可对接GPT/Claude/Gemini OpenClaw / EasyClaw 集成到本地智能体，用于任务执行前确认 本地运行，隐私优先 五、典型使用场景（高频） 需求澄清：“做一个登录页”→AI问：技术栈？风格？是否第三方登录？ 偏好收集：“写报告”→AI问：正式/ casual？长度？受众？ 决策点确认：“部署服务”→AI问：云厂商？实例规格？环境？ 复杂任务拆解：多轮提问，把模糊需求变成可执行步骤 六、与普通聊天的区别 普通聊天：用户主动说，AI被动答；信息靠用户自己补全 AskUserQuestion：AI主动问、结构化问、按任务节点问；用户只需点选/填空，效率高、歧义少 七、为什么要用（价值） 减少返工：一次做对，节省时间与Token 提升准确率：AI不瞎猜，结果更贴合需求 降低门槛：用户不用写长Prompt，点选即可 安全可控：关键决策必须用户确认，避免误操作 八、一句话总结 Asking User Question Tool = AI智能体的“需求访谈官”，让Agent从“猜着做”变成“问清楚再做”，是构建可靠、实用AI助手的核心工具。
16 天前
部署本地 OpenClaw 主要有两种主流且资料详尽的方式，你可以根据自己的技术背景和需求来选择。 我把这两种方式的流程整理成了一个概览表格，方便你快速对比和决策： 特性 方案一：Docker 部署（推荐新手） 方案二：Node.js 源码部署（适合开发者） 核心依赖 Docker, Docker Compose, Git Node.js (≥22), npm, Git 优点 环境隔离，部署和卸载干净，失败率低，适合快速体验 配置灵活，方便二次开发和调试，可直接运行最新源码 缺点 需要了解基本的 Docker 命令 对系统环境要求较高，可能遇到依赖冲突 适用人群 希望快速、稳定运行OpenClaw的用户 开发者、希望修改源码或深度定制OpenClaw的用户 方案一：使用 Docker 部署（推荐） 这种方法将 OpenClaw 运行在容器中，与你的系统环境隔离，最为稳妥。 第1步：准备工作与环境检查 在开始之前，请确保你的电脑满足最低要求：CPU ≥ 2核，内存 ≥ 4GB，磁盘空间 ≥ 20GB 。 第2步：安装通用依赖 你需要安装 Docker、Git 等工具。以下是 Linux (Ubuntu/Debian) 的示例命令，Windows 用户请手动下载安装 Docker Desktop 和 Git 。 # 1. 安装 Docker (使用阿里云镜像加速) curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun # 2. 启动 Docker 并设置开机自启 sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker # 3. 验证 Docker 安装 docker --version && docker compose version # 4. 安装 Git sudo apt update && sudo apt install git -y git --version 第3步：获取 OpenClaw 源码与镜像 创建工作目录，并拉取汉化版的源码和预构建的 Docker 镜像 。 # 1. 创建并进入部署目录 mkdir -p /opt/openclaw && cd /opt/openclaw # 2. 拉取2026版OpenClaw源码（汉化版） git clone https://github.com/openclaw-community/openclaw-zh.git . # 3. 拉取OpenClaw核心镜像（国内加速源） docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/openclaw/openclaw-core:2026-zh docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/openclaw/openclaw-web:2026-zh # 4. 验证镜像拉取结果 docker images | grep openclaw 第4步：初始化配置文件 复制配置文件模板并进行修改，填入你的 API Key 等重要信息 。 # 1. 复制默认配置文件 cp config/example.yaml config/config.yaml # 2. 编辑配置文件 (这里使用nano，你也可以用vim) nano config/config.yaml 找到文件中的对应部分，修改为以下内容。请务必将 你的阿里云百炼API-Key 替换为你自己的密钥 。 # ① 模型配置（替换为你的API-Key） models: providers: bailian: apiKey: "你的阿里云百炼API-Key" # <-- 在这里填入你的Key model: "bailian/qwen3-max-2026-01-23" # ② 服务端口配置 server: port: 18789 host: "0.0.0.0" # 监听所有网络接口，方便局域网内访问 # ③ 数据存储配置（本地路径） storage: local: path: "/opt/openclaw/data" 保存文件 (nano 中按 Ctrl+X，然后按 Y 确认，再按 Enter)。 第5步：启动 OpenClaw 服务 使用 Docker Compose 启动服务，并检查运行状态 。 # 1. 启动服务（后台运行） docker compose up -d # 2. 查看服务启动状态（所有容器应为 "Up" 状态） docker compose ps # 3. （可选）查看启动日志，确保无错误 docker compose logs -f 第6步：访问并完成初始化 打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:18789 (如果在本机) 或 http://你的局域网IP:18789。首次访问时，页面会引导你设置管理员密码，之后就可以开始使用你的 OpenClaw 了 。 方案二：使用 Node.js 从源码部署 这种方式更贴近开发环境，适合需要定制功能的用户。 第1步：安装 Node.js 环境 OpenClaw 需要 Node.js 22 或更高版本 。推荐使用 NodeSource 仓库进行安装。 # 1. 添加 NodeSource 仓库 (以 Node.js 22 为例) curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash - # 2. 安装 Node.js sudo apt install -y nodejs # 3. 验证安装 node -v # 应显示 v22.x.x 或更高 npm -v # 4. (可选) 配置 npm 国内镜像加速 npm config set registry https://registry.npmmirror.com 第2步：安装 OpenClaw 官方提供了一个一键安装脚本，会自动完成全局安装 。 # macOS / Linux 系统执行 curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash 安装脚本执行完成后，会自动进入一个名为 onboard 的交互式设置向导。如果向导中断，你可以随时通过 openclaw onboard --install-daemon 命令重新启动 。 第3步：处理可能遇到的问题 command not found 错误: 安装后如果找不到 openclaw 命令，通常是因为 npm 的全局安装目录不在系统的 PATH 环境变量中。你可以通过 npm prefix -g 找到该目录（例如 /usr/local），然后将 export PATH="$(npm prefix -g)/bin:$PATH" 添加到你的 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件中，并执行 source ~/.bashrc 使其生效 。 sharp 模块安装失败: 在某些系统上，可能会遇到图像处理库 sharp 的安装错误。可以尝试设置环境变量绕过本地编译：SHARP_IGNORE_GLOBAL_LIBVIPS=1 npm install -g openclaw@latest 。 第4步：运行 OpenClaw 完成配置后，你可以通过以下命令启动 OpenClaw 的 Gateway 核心服务 ： openclaw gateway 然后，打开浏览器访问 http://127.0.0.1:18789 即可看到 Web 控制台界面 。 总的来说，对于大多数想要本地尝鲜的朋友，我强烈建议使用 Docker 方案，它足够简单且不容易把系统环境弄乱。如果你是个喜欢折腾的开发者，希望深入定制 OpenClaw 的能力，那么 Node.js 源码部署会更适合你。
17 天前
2026年2月，维也纳这座古典音乐之都意外成为AI开源社区的焦点。继旧金山ClawCon之后，OpenClaw（中文社区昵称“小龙虾”或“龙虾”）的欧洲首场线下盛会——ClawCon Vienna顺利举办，吸引了约500名开发者、创业者、AI爱好者和非技术背景的“蟹教徒”齐聚一堂。现场能量爆棚，原定场地直接爆满，主办方紧急加开直播点，线上线下同步狂欢。这场聚会不仅是技术分享，更是“养龙虾”亚文化的一次集体高光。 Peter Steinberger：家乡英雄的“衣锦还乡” OpenClaw创始人Peter Steinberger（中文圈常称“虾爸”或“龙虾之父”）是奥地利本地人，曾就读维也纳工业大学，早年创办PSPDFKit（移动PDF解决方案公司），2021年以高价出售大部分股份后一度“退休”。2025年底，他重出江湖推出Clawdbot（后更名为OpenClaw），一个完全本地运行、开源的自主AI Agent框架，支持多模型调用、工具集成和复杂任务执行。 在维也纳大会上，Peter以“回家”姿态登台，分享了项目从车库原型到全球现象的历程。他强调OpenClaw的核心理念：让普通人也能轻松拥有强大AI能力，无需编程门槛，就能让Agent完成从酿啤酒配方生成到模拟小型公司运营的各种任务。现场开发者分享真实案例，有人用它自动化职场周报，有人构建个人知识库，还有人让它24小时监控市场情报。企业家和开发者一致认为，“Agent经济”已在悄然成型，而OpenClaw正成为这场革命的先锋。 从聊天框“逃离”：3D可视化与具身进化 大会最亮眼的Demo之一来自开发者Dominik Scholz。他基于OpenClaw打造了一个3D交互界面（使用Three.js + Electron），将Agent的推理过程从线性文本“解放”到三维空间：思考路径如星云扩散、决策节点如能量流，用户可以从“驾驶舱视角”直观观察AI内部逻辑，避免传统黑盒体验。 这一展示呼应了社区共识：未来的AI Agent不应永远困在对话框里，而应向更沉浸、更具情绪价值的形态进化。有人开玩笑说，早期的“soul.md”文件被删是为了“净化灵魂”，但也反映出大家对AI具身化、元宇宙式交互的热情探索。 史上首款“龙虾手机”亮相：25美元实现廉价具身AI 另一个重磅炸场的是开发者Marshall的ClawPhone项目。他在一台仅售25美元的廉价手机上安装OpenClaw，并授予完整硬件权限。Agent可直接调用麦克风、摄像头、短信、打印机等，实现实时TTS（语音合成）、浏览器自动化、短信预约、设备远程控制等功能。 现场演示中，ClawPhone通过打印机错误音“哔哔”反馈任务状态、WhatsApp审批流程、甚至自主预约日程。Marshall认为，这种极客玩具预示未来：每个房间、实验室或小型机器人可能都配备类似廉价“龙虾终端”——断网也能运行，极端情况下“一锤砸掉”即可关停，形成分布式、去中心化的具身AI节点。 全球“养龙虾”浪潮：从旧金山到维也纳，再到亚洲 ClawCon Vienna是OpenClaw全球化扩张的又一里程碑。上周旧金山首场ClawCon已吸引超1000人，韩国AI女友项目Clawra上线后一夜爆火。全球开发者正围绕OpenClaw构建技能市场、Prompt库、多Agent协作系统，从单一工具演变为活跃开源生态。 维也纳的狂欢证明：OpenClaw已超越技术本身，成为一种社区文化现象。“蟹教徒”“虾粮”“蜕皮进化”“龙虾大逃杀”等梗在中文圈刷屏，英文社区也同步玩梗。项目从本地运行到硬件具身、从聊天框到3D空间，正在以惊人速度进化。 结语：小龙虾的下一个蜕皮 维也纳ClawCon不是终点，而是OpenClaw“征服全世界”叙事的又一章。Peter Steinberger的回归、社区的狂热、硬件的创新，都在告诉我们：开源AI Agent的春天来了，而“小龙虾”正以最意想不到的方式，搅动整个行业。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI