2026-04-08 11:00:49
最近笔者在刷科技新闻的时候，被一个”AI助手三国杀”的格局吸引了——OpenClaw、Anthropic Claude Code、Google Antigravity，各路选手纷纷下场争抢”数字员工”这个赛道。但最让笔者好奇的，是一个常被拿来对比的概念：Hermes Agent 和 OpenClaw，到底有什么异同？
OpenClaw（前身是 Moltbot 和 Clawdbot）最近火得有点离谱——GitHub 星标数在几天内冲破了 15 万，直接引爆了开发者社区。它的核心定位是通用型 AI Agent，目标是成为一个能帮你”管整个数字生活”的超级助手。
用 VentureBeat 上一位作者的话说：OpenClaw 就像把一把钥匙交给了机器人，让它自己决定怎么打扫你的房子——文件、日程、邮件、浏览器，它都能动。
这种”全权限”设计的思路很有趣，也很有争议。支持者说这才叫真正的 Agent，反对者说你这是把老虎请进羊圈。
Hermes Agent 相比之下低调得多，但来头不小。它实际上是 OpenClaw 生态体系里的核心模块——你可以理解为 OpenClaw 的”大脑和神经网络“，负责 Agent 的记忆、意图理解和多步任务规划。
换句话说：OpenClaw 是身体，Hermes Agent 是灵魂。
两者的定位差异很明显：OpenClaw 追求的是”什么都干”，Hermes Agent 则更专注于”把一件事干得足够聪明”。
有意思的是，这场 AI Agent 大乱斗突然迎来一个戏剧性转折。
4月初，Anthropic 突然宣布：Claude 订阅账号（包括 Pro 和 Max）将不再支持第三方 Agent 工具接入，包括 OpenClaw。用户必须切换到按量付费的 API 模式。
这个决定让整个社区炸了锅。支持者说 Anthropic 终于正视资源压力了；反对者说”自助餐说关就关”，对重度用户缺乏尊重。
但笔者觉得这件事更深层的意义在于：它暴露了一个根本矛盾——Agent 工具的功耗和平台资源的矛盾。OpenClaw 这类框架调用 Claude 的方式，绕过了 Anthropic 引以为傲的 prompt cache 优化机制，导致计算资源利用率低下。说白了，你请了一个能干的实习生，但它总是用最笨的方式干活，GPU 账单蹭蹭往上涨。
不只是个人工具层面，企业端的 AI Agent 也在快速成熟。
Nvidia 在 GTC 2026 上发布了企业级 AI Agent 工具包，一口气拉了 Adobe、Salesforce、SAP、ServiceNow 等 17 家企业软件巨头入伙。这些企业版 Agent 的定位更明确——不是帮你订机票，而是接管企业级的合同审查、客服工单、数据分析等流程。
说实话，笔者更看好 OpenClaw + Hermes Agent 这种”开源+模块化”的路线。
原因很简单：企业级的 AI Agent 再强大，终究是”别人家的数字员工”——你不知道它是怎么想的，也不知道它有没有偷偷干了什么。而开源框架至少让这个过程透明了一点点。
当然，透明不等于安全。OpenClaw 的安全问题也一直被安全圈吐槽——它的设计哲学是”先干活再考虑后果”，这种激进路线确实有风险。
Hermes Agent 和 OpenClaw 的对比，本质上是两种 AI Agent 哲学的碰撞：
一种追求”全知全能”，把数字生活的控制权尽可能多地交给 AI；
另一种追求”专精高效”，让 AI 在特定领域做到极致。
笔者目前的判断是：短期内，OpenClaw 这种”全能选手”会更吸引眼球；但长期看，Hermes Agent 这类专注任务执行的路线，可能才是真正落地的方向。
毕竟，一个能帮你把”所有事情都做得马马虎虎”的 AI，和一个能帮你把”最重要的一件事做到满分”的 AI——你更愿意把钥匙交给谁？
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2026-04-01 11:14:38
作为一名天天写代码的互联网老兵，笔者最近把 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 都深度用了一段时间，今天来聊聊这两款工具在实际工作中的体验差异。
Claude Code 是 Anthropic 推出的命令行工具，直接集成在终端里，可以深度对话、读写文件、执行命令、分析代码库。
Codex 则是 OpenAI 的代码模型，底层是 GPT-4 的代码特化版，主要通过 API 或 GitHub Copilot 的形式提供服务。
笔者最直观的感受是，Claude Code 对项目上下文的把握能力更强。
举个例子，笔者最近在做一个 Node.js 项目，代码库里有几十个文件和复杂的依赖关系。当我问 Claude Code”帮我看看这个模块的输入输出是什么”，它能自动扫描相关文件、画出数据流图、甚至指出潜在的单点故障。
而用 Codex（通过 Copilot）的时候，它更像一个高级补全工具——单文件内的代码生成很溜，但如果跨文件理解上下文，有时候会”失忆”，需要你手动把关键代码贴到对话里。
但在纯代码生成任务上，Codex 的表现让笔者印象深刻。
比如笔者要写一个 Python 脚本处理 CSV 数据，用 Codex 的话，基本上一句自然语言描述就能生成完整可用的代码，中间还会自动加上异常处理和类型提示。
Claude Code 生成代码同样质量很高，但有时候会”过度思考”——它可能会先跟你讨论实现方案，确认你的意图后才开始写代码。这在复杂任务上是优点，但在简单任务上就显得有点啰嗦。
笔者故意在代码里埋了几个 bug 来测试两者的调试能力。
Claude Code 胜在分析思路清晰。它会一步步追踪错误原因，告诉你”第15行的这个数组越界，是因为上游函数没有做边界检查”。而且它会主动建议你写个测试用例，防止这类 bug 以后再出现。
Codex 的优势在于响应速度快，适合”边写边调”的场景。当你写完一段代码直接问”这段有没有问题”，它能迅速指出明显错误，但深层次的逻辑问题有时候会漏掉。
这可能是两者差距最大的地方。
Claude Code 能直接在终端里执行命令、读写文件、git 操作。比如你说”把 src 目录下的所有 .js 文件改成 .ts”，它真的会自动分析、改文件、甚至帮你跑类型检查。
Codex 本质上是个模型，主要通过 API 调用，不具备直接操作文件系统的能力（除非你用 Codex CLI，但体验不如 Claude Code）。
对于笔者这种懒得开 IDE 的人，Claude Code 的命令行集成简直是生产力神器。
笔者用下来的一些心得：
其实这两款工具定位上有些差异：Codex 更像是”超级补全”，而 Claude Code 更像是”AI 结对编程伙伴”。选哪个取决于你的工作模式。
笔者现在两都用——Copilot 管日常的代码补全，Claude Code 管需要深度思考和文件操作的任务。算是 AI 时代的”左右互搏”了 😄
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2026-03-25 11:06:56
最近笔者在朋友圈看到一个段子：”以前是HR筛简历，现在是AI筛简历，以后可能是AI写JD、AI面试、AI发offer——HR只需负责在最后环节出现，说一句’恭喜入职’。”虽然是调侃，但细思极恐啊朋友们。
2026 年刚过去三个月，AI Agent 领域已经卷得不可开交。从年初的 Claude Agent、OpenAI 的 Operator，到国内各大厂纷纷推出的”智能体”平台，笔者有一种强烈的感受：这次真的不一样了。
不一样在哪？以前我们说 AI 能写文章、能画图，但归根结底还是”工具”——你让它干什么，它就干什么。但现在的 AI Agent 不一样了啊！它们有了”自主规划”的能力，可以自己拆解任务、自己调用工具、自己验证结果。简单来说，它们不只是执行者，它们开始成为”实习生”了。
笔者有个朋友在一家电商公司做运营，上周他兴奋地告诉笔者：”我让 AI 帮我同时运营三个店铺，从选品、上新、优化文案到回复买家，全流程自动化了。以前我一个人最多同时盯两个店，现在三个店运行得比我之前还溜。”听完之后笔者既替他高兴，又隐隐感到一丝凉意——那剩下的运营人员怎么办？
这绝非个例。据笔者观察，目前 AI Agent 最先”攻占”的岗位包括：客服、基础文案、初级数据分析、简单翻译、重复性行政工作。这些岗位有一个共同特点：规则相对明确、重复性高、创造性要求不那么强。巧了，这些正是容纳了大量就业人口的岗位。
作为一个写过代码、做过产品、也带过团队的人，笔者深知一个道理：AI 再强，也强不过”人”这个变量的复杂性。
首先，AI Agent 目前在”理解上下文”这件事上还是有明显短板的。笔者的朋友吐槽说，AI 运营店铺是挺溜，但一旦遇到突发情况，比如客户投诉、平台政策调整、竞品搞活动，AI 就抓瞎了，还得人上场。
其次，AI 缺乏真正的”商业直觉”。笔者曾经让 AI 分析一个创业项目，它能给出一堆看似专业的 SWOT 分析，但你要问它”这个项目能不能投”，它就开始打太极了。这种”只能分析、不能决策”的特性，注定了 AI 在很长时间内还是人类的”助理”而非”替代者”。
再者，AI 的幻觉问题依然存在。笔者不止一次看到 AI 引用的数据是”自己编的”，生成的文章里出现的”专家观点”压根查无此人。这种”一本正经地胡说八道”的特性，让 AI 在需要高度准确性的场景（比如医疗、法律、金融）中，始终需要人类来”把最后一道关”。
既然 AI Agent 趋势不可逆，笔者觉得与其焦虑，不如早点想明白”人机协作”的正确姿势。
第一，学会”指挥”AI。这年头，不会用 AI 的人可能就像不会用电脑的老人。不仅仅是会用 ChatGPT，而是要学会如何给 AI 下指令、如何迭代优化提示词、如何评估 AI 的输出质量。笔者建议大家都练练”prompt 工程师”的基本功，这可能比学编程更有性价比。
第二，深耕”人”的优势。AI 最擅长的是”确定性问题”，而人最值钱的永远是”不确定性判断”。创意、战略、关系维护、危机处理——这些 AI 做不好的领域，恰恰是我们需要重点发力的方向。
第三，保持学习，拥抱变化。笔者算是互联网老兵了，见证了从 PC 时代到移动互联网再到 AI 时代的变迁。一个深刻的体会是：每次技术革命都会消灭一些岗位，但也会创造更多新岗位。AI Agent 时代需要的可能是”AI 训练师”、”人机协作设计师”、”数字伦理顾问”这些我们现在听都没听过的职位。
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2026-03-18 12:06:00
想象一下，你的家里有一堆智能设备，它们每天各忙各的，偶尔需要互相”唠唠嗑”、交换一下情报。这事儿搁以前吧，设备之间的通讯就像用对讲机——功能单一、信息有限。但如今，随着AI Agent（智能体）如雨后春笋般冒出来，这些小东西不仅要”说话”，还得”聊得明白”、甚至”自己搞懂上下文”。于是乎，通讯协议就成了大问题。
笔者今天就和大家聊聊这个话题——CLI、API和MCP，这仨到底是何方神圣？它们之间又有什么区别？且听我慢慢道来。
CLI（Command Line Interface，命令行界面）是互联网界的”老炮儿”——资历老、方法直接，但确实有点”土”。就像在终端里敲命令，简单粗暴，稳定、兼容性极强，但只能处理简单指令，稍微复杂一点就得写一堆脚本。CLI的优势在于”快”——没有图形界面的开销，执行效率高，适合自动化任务。但它的缺点也很明显：不够直观，学习曲线陡峭，光是记住那些命令就够让人头疼的了。
API（应用程序编程接口）是AI Agent通讯界的”普通话”——大家都听得懂，标准化程度高。API的优势在于标准化，无论用Python、Java还是Node.js，只要遵循HTTP协议就能愉快聊天。RESTful API、GraphQL……这些都是常见的API风格。AI Agent通过API可以”调用”各种服务，比如让Agent帮你查天气、订机票、发邮件。API的缺点呢？可能就是太”标准化”了，缺乏灵活性，有时候为了实现一个简单功能，得写一堆冗余代码。
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是近两年AI圈的新晋”网红”。它不仅能让AI Agent之间”对话”，还能让它们”理解”彼此的上下文，甚至”记住”之前的交互内容。听起来有点玄乎？但仔细想想，这正是AI Agent真正走向”智能化”的关键。MCP的核心优势在于”状态管理”和”上下文感知”——传统的API调用是”一次性的”，而MCP能让Agent在多次交互中保持连贯性。缺点嘛，作为新生事物，MCP的生态还不够完善，支持的工具和服务还比较有限。
CLI适合轻量级任务，API适合系统集成，而MCP是AI Agent真正走向”智能化”的那把钥匙。未来的AI世界，这些协议一定会继续演进、互相融合。作为普通用户，我们没必要成为协议专家，但至少要明白：你的AI助手是用什么方式和外界”打招呼”的——是简单粗暴的命令？还是标准化的问题？或者是能够”记住上下文”的智能对话？
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2026-03-18 10:36:21
2026 年开年以来，笔者身边发生了一个微妙的变化：越来越多的朋友开始炫耀自己的”AI 分身”。不是那种只会回答问题的聊天机器人，而是真正能替他们回邮件、写报告、甚至开会的数字员工。
这让人想起几年前的智能手机普及潮——起初只有极客在玩，转眼间人手一部。如今 AI 分身似乎正走在同样的轨迹上。从自由职业者到企业高管，从大学生到退休老人，似乎没有 AI 分身的人正在成为”数字弱势群体”。
回想 2023 年，那时的 AI 还停留在”问答式”交互阶段。你问它一个问题，它给你一个答案，仅此而已。到了 2024 年，AI 开始能够执行简单任务，比如写一封邮件或者生成一张图片。而到了 2026 年的今天，AI 分身已经能够独立处理复杂的工作流程。
笔者的一个做自媒体的朋友告诉笔者，他的 AI 分身现在能够独立完成从选题、资料收集、初稿撰写到排版发布的整个流程。他需要做的只是在最终发布前看一眼，偶尔提出修改意见。”以前一天写一篇文章都费劲，现在一天能’审核’五篇，”他笑着说，”感觉自己从创作者变成了主编。”
这种变化背后，是 AI 技术从”感知智能”向”行动智能”的跃迁。AI 不再仅仅是理解你的意图，而是能够自主规划、执行任务、并在遇到问题时寻求人类帮助。这种”人机协作”的新模式，正在重塑我们对工作的定义。
效率的提升是显而易见的。根据某咨询公司的报告，使用 AI 分身的知识工作者平均工作效率提升了 40% 以上。这意味着同样的工作时间可以完成更多任务，或者同样的任务可以用更少时间完成。
但笔者也在思考：这真的是一件纯粹的好事吗？
当 AI 能够替我们完成大部分工作时，我们的工作意义是什么？笔者认识的一位程序员，在使用 AI 编程助手后，coding 时间从每天 6 小时减少到 1 小时。起初他很开心，但几个月后他开始感到焦虑：”如果 AI 能写代码，那我的价值在哪里？我是不是正在被自己的工具取代？”
这种焦虑并非个例。当 AI 分身越来越强大，人类在工作中的角色正在从”执行者”转变为”监督者”和”决策者”。这对一些人来说是解放，对另一些人来说却是身份认同的危机。
更值得关注的是，AI 分身的普及可能正在创造一种新的数字鸿沟。
过去我们谈论数字鸿沟，指的是有没有智能手机、能不能上网。未来的数字鸿沟，可能是”有没有高质量的 AI 分身”以及”会不会用 AI 分身”。
高质量 AI 分身需要付费订阅、需要精心调教、需要持续学习使用技巧。那些有资源、有时间、有能力去”培养”自己 AI 分身的人，将在这个新时代获得显著优势。而那些没有条件或不愿意拥抱这一变化的人，可能会发现自己越来越跟不上节奏。
笔者观察到，已经有一些公司开始在招聘中询问候选人的”AI 协作能力”。这听起来像是科幻情节，但已经真实发生了。未来，不会使用 AI 分身的人，可能会像今天不会用电脑的人一样，在职场中处于劣势。
面对这股浪潮，笔者有几点不成熟的建议：
第一，尽早开始尝试。不要等到被迫改变时才行动。选择一个适合自己的 AI 工具，从简单的任务开始，逐步让它融入你的工作流。
第二，保持批判性思维。AI 分身再强大，也只是工具。它可能犯错、可能有偏见、可能不理解复杂的上下文。人类的判断力和创造力，在可预见的未来仍然是不可替代的。
第三，重新定义自己的价值。思考在 AI 能够完成大部分执行性工作后，你独特的价值是什么？是战略眼光？是人际沟通？是创意灵感？找到这些 AI 难以替代的能力，并加以强化。
AI 分身的普及是技术发展的必然趋势，它既带来效率的飞跃，也带来身份的挑战。这场变革没有标准答案，每个人都需要找到自己的平衡点。
笔者的态度是：拥抱变化，但保持清醒。让 AI 分身成为你的助手，而不是你的替代品。毕竟，工具的意义在于服务人类，而不是让人类为工具焦虑。
至于要不要养一个 AI 分身？笔者的回答是：要，但要养得明白。
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2026-03-11 10:56:22
最近中文互联网圈有个特别有意思的现象——大家都在”养龙虾”。
不是餐饮店的小龙虾，而是一款名叫 OpenClaw 的开源 AI Agent 框架。因为它的图标长得像一只红色的小龙虾，于是”养龙虾”就成了部署和调教这个 AI 智能体的戏称。
简单说，OpenClaw 是一个本地优先的 AI 智能体（AI Agent）框架。和只会聊天的普通 AI 不同，OpenClaw 不仅能独立思考，还能直接上手干活——操作电脑、执行命令、管理文件，甚至能控制浏览器帮你完成各种任务。
它通过一个 Gateway 网关进程，把聊天应用（比如微信、Telegram、QQ 等）连接到各种智能体，让大型语言模型从”动口不动手”的聊天机器人，变成了真正能帮你做事的数字员工。
这场”养龙虾”热潮背后，其实反映了几层有意思的现象：
第一，AI 应用门槛正在快速降低。 记得几年前，想部署一个 AI 模型还得懂 Python、会配环境、搞得定各种依赖。现在呢？虽然 OpenClaw 还是有一定技术门槛，但已经有很多人在提供付费安装服务了，从 300 元一次的代安装到天价 API 账单，一条新兴产业链已经形成。
第二，人们对”能干活”的 AI 有真实需求。 聊天的 AI 固然有趣，但能真正帮你完成工作的 AI 才是刚需。OpenClaw 的火爆说明用户已经不满足于”问答式”的 AI 交互，而是希望 AI 能像真人助理一样执行具体任务。
第三，开源社区的力量再次显现。 OpenClaw 作为一个开源项目，能在短时间内获得如此多的关注，离不开开发者的自发传播和社区贡献。这种自下而上的创新模式，往往比大公司的产品推广更有生命力。
不过，在这场狂欢中，笔者也想泼一点冷水。
首先，技术门槛依然存在。 虽然有很多人在提供安装服务，但真正理解 OpenClaw 工作原理、能进行深度定制和调优的人还是少数。这导致很多人”养”的龙虾可能是个摆设，并没有真正发挥其价值。
其次，安全和隐私问题不容忽视。 让一个 AI 智能体拥有操作你电脑的权限，这本身就意味着风险。如何确保它不会执行恶意操作、不会泄露敏感数据，是每个”养龙虾”的人都需要认真考虑的问题。
最后，别被 FOMO 情绪绑架。 科技圈向来不缺热点，从 Web3 到元宇宙，从大模型到 AI Agent，每一波热潮都有人追有人退。重要的是想清楚：这个工具真的能解决你的问题吗？还是只是害怕错过下一个风口？
不管怎样，OpenClaw 的火爆确实标志着 AI 应用进入了一个新阶段——从”能聊天”到”能干活”。这场”养龙虾”热潮能持续多久不好说，但它所代表的方向是确定的：AI 将越来越深度地融入我们的工作和生活。
至于要不要养一只”龙虾”，笔者的建议是：如果你确实有自动化需求，愿意投入时间学习，那不妨试试；如果只是因为害怕错过，那可能要先问问自己，这只”龙虾”真的适合你吗？
毕竟，工具是为人服务的，而不是人为工具焦虑。
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