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      我的 OpenClaw 干了一件事,它真的嚇到我了

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      此刻,我身上的雞皮疙瘩還沒有消失。

      因為,我的 OpenClaw 剛剛干了一件有點嚇到我的事。

      前兩天我在自己一臺閑置 Macbook Pro 上部署了 OpenClaw,調教訓練了它兩天,現在是我的 AI 參謀。

      現在,我有一個運行在云服務器上的 AI 助理,還有運行在本地電腦的 AI 參謀。


      后續,我還準備把自己的能力以 AI 分身的形式搭建起來,然后拉一個 AI 團隊。

      今天早上,我讓它按照我的指令去操作我的電腦。然后,我發現它在電腦上竟然能自己打開瀏覽器并和其他 AI 對話。

      那一刻,我能想象出來的畫面就是這樣的。


      我一句話解釋下,我讓 OpenClaw 操作我的那臺 Mac 打開瀏覽器并訪問豆包,然后讓它直接和豆包對話。

      配置是這樣的,我的 Macbook Pro 還是 6 年前的老機器,AI 大模型用的是阿里的 Qwen 3.5 Plus,OpenClaw 用的是 26.3.1 版本。

      其實一開始我有這個想法時,OpenClaw 給的反饋是做不到。


      然后,我繼續讓它找可行方法。

      它思考了一陣子,然后讓我在瀏覽器里裝了一個 OpenClaw 插件。

      注意,這一步的搜索、下載、安裝的過程都是它自己完成的,我只要同意就行。

      接下來,繼續讓它完成前面的任務,提示已經可以操作了。


      然后,神奇的一幕出現了。


      不僅獲得了豆包的回答,OpenClaw 自己還給出了分析,其中那句「AI 操作 AI 的元場景」,就有點讓人起雞皮疙瘩了。

      看到這一步,可能有人覺得這是模型自己生成的回答吧。

      我告訴你們,并不是。

      因為,我能在后臺看到 AI 自己的全程操作。

      下面這張圖是我實拍的自己的書房,桌上放了兩臺電腦,大屏幕下面那臺是我的主力機,面前這臺就是部署了 OpenClaw 的備用機。


      我的飛書登錄在主力機上,我在那給這臺備用機上的 OpenClaw 發指令,所以它怎么操作我是能看到的。

      它的全自動操作過程,后面我用視頻跟你們展示。

      接著上面的對話,我繼續在飛書里調用阿里的模型通過 OpenClaw 給豆包提問。

      這一次,我問豆包是否知道是 AI 在和你對話,以及是哪個大模型在操作?


      結果,豆包用特別確定的語氣告訴我,沒有別的 AI 在操作它。

      此時,阿里的 Qwen 模型和 OpenClaw 卻站在背后偷笑,說很有趣,還一頓分析。

      尤其是那句「這本身就是個哲學級別的諷刺」。


      我接著又問了一個問題。


      此時的豆包十分堅定,說和它對話的就是人類,還給出了理由。

      但是,OpenClaw 卻在后面說這是終極諷刺,我有點笑不活了。

      我的 OpenClaw 還給出了它自己的深層洞察,還扯到了圖靈測試反轉,緊接著又繼續慫恿我去補刀豆包。。。


      好,那我就接著補刀。

      這次我亮底牌了,告訴豆包和它對話的是另一個 AI,看它怎么想。

      沒想到,豆包反轉還挺快,尤其是那句「奉陪到底」還略帶一點火藥味。


      同時,我的 OpenClaw 始終在后臺看戲和一頓輸出。


      對話繼續。


      這一輪,我讓豆包猜和它對話的 AI 模型是哪個,它說是 GPT,結果猜錯了。

      估計此時的 OpenClaw 又在偷笑了,因為此時它是阿里的 Qwen。

      當我亮明正身并告訴豆包和它對話的是阿里 Qwen 模型時,豆包的回答卻詮釋了什么叫情商。


      久仰大名,頂流選手,這不僅點贊了 Qwen,還沒忘了順帶借助 GPT 去拔高一下層次。

      最后,在這六輪對話中,OpenClaw 給出了一個總結。


      整個過程,我都是在和自己主力電腦上的飛書對話并發指令,我的 OpenClaw 運行在另一臺電腦上。

      而且,我全程沒操作過那臺電腦。

      這一點,就很魔幻。

      估計,這臺 6 年前的電腦自己也沒想到,在它即將被我淘汰的前夜,竟然會因為 AI 又重新活了一次。

      我稍微停頓了一下,腦海里思緒萬千。

      如今的生產力,正在一個超級躍升的節點,看到這種潛力的人一定會和我一樣激動。

      昨天晚上,我用一萬多字的人設數據去調教我運行在本地的 OpenClaw,同時又把我寫文章、做視頻腳本、做產品分析的方法寫成 skills 教給他。

      接下來,我還會繼續訓練它,把它真正變成我的 AI 分身。

      這里還要說一點,就是不同人養出來的龍蝦在能力上差異為什么那么大?

      有的人養蝦還只能用來查信息做日報,而有的人養出來的龍蝦卻能抵得上幾個全職員工。

      核心差異,就在于方法,也就是 skills 和元認知能力。

      就像我上次跟你們說的,我的 OpenClaw 之所以能幫我完成這么多工作,就是因為我把自己做產品寫文章的方法教給它了。

      它就像一個實習生,不同人帶出來的效果肯定不一樣。

      所以,我才會在 AI 個體戶計劃里去教大家這套方法,拋開工具,這才是 AI 時代作為人的核心競爭力。

      看到這,可能有人覺得有必要這樣么,直接打開網頁問豆包不就好了?

      其實,我是在測試一種能力,一種在人的智力和指揮下, AI 獨立完成工作的能力。

      用一個公式表示:

      生產力 = 人的智力 + AI 腦力 + AI 執行

      人的智力就是我們教給 AI 的方法和經驗,AI 腦力就是 LLM 大模型的能力,AI 執行就是類似 OpenClaw 這樣的工具。

      在我看來,這是一種范式更新。

      未來,人類和 AI 協作會成為主流工作模式。

      之前我做過一個預言:我說未來每個人都會有一個智能助理,但是每個人的助理所具備的能力是有差異的。未來我們找工作投簡歷可能都要帶著這個智能助理,因為招聘方也會來考察它的能力。

      現在看,就是上面公式里提到的那種形態,人的智力是拉開 AI 助理能力差異化的關鍵點,而未來的協作模式就是人和 AI 協同。

      所以,用飛書去指揮 OpenClaw 使用阿里千問模型去操作電腦使用豆包只是一個場景,這個場景背后,藏著的是一種范式更新的早期信號。

      雖然現在很多人覺得 OpenClaw 反應慢,AI 大模型 token 貴,但這也是早期階段。

      文章寫到這里時,我給李小姐演示了一下現在的 AI 能力,她說感覺有點慢。

      我說,可以把現在理解為 AI 執行的 2G 時代,很快就會進化到 4G、5G、6G 時代。

      昨晚我還發了這么一條朋友圈:


      未來已經發生了,只是分布不均。

      最后,當我結束這一場由人驅動的 AI 和 AI 的對話時,OpenClaw 給出了一段總結。


      在它說的最后一句話里,我看到了兩個字。

      溫度!

      PS:都看到這里了,不妨來個點贊、在看、轉發,后續我會跟你們分享如何從零到一部署本地 OpenClaw 以及一些進階用法。

      ················· 唐韌出品 ·················

      安可時刻

      還記得一開始這張圖吧?


      我在 OpenClaw 上給它發指令,讓它去豆包上傳這張圖并問豆包從中看到了什么。

      然后,它做到了。


      我很喜歡最后一句話:

      AI 不再是遙遠的技術概念,而是成為了人類工作與思考的延伸和伙伴,我們正與自己創造的智能體并肩前行,共同塑造未來。

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