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3月27日，在2026中關(guān)村論壇年會的一場開源主題圓桌討論上，中國大模型與AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域多位一線人物圍繞開源Agent、模型能力演進(jìn)以及算力基礎(chǔ)設(shè)施等議題展開交流。

這場名為“OpenClaw 與 AI 開源圓桌會議”的討論由月之暗面創(chuàng)始人楊植麟主持。參與嘉賓包括智譜華章 CEO 張鵬、無問芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO 夏立雪、小米 MiMo 大模型負(fù)責(zé)人羅福莉，以及香港大學(xué)助理教授、Nanobot 團隊負(fù)責(zé)人黃超。

多位嘉賓分別從模型研發(fā)、算力基礎(chǔ)設(shè)施以及Agent應(yīng)用等不同角度，分享了對當(dāng)前AI技術(shù)發(fā)展階段的觀察。

OpenClaw走紅：開源Agent框架激發(fā)應(yīng)用想象力

智譜華章 CEO 張鵬將其形容為一種“腳手架”。他認(rèn)為，這類框架為開發(fā)者提供了在大模型基礎(chǔ)上搭建應(yīng)用的結(jié)構(gòu)化工具，使用戶能夠通過自然語言完成過去需要編程能力才能實現(xiàn)的任務(wù)。

小米 MiMo 大模型負(fù)責(zé)人羅福莉認(rèn)為，OpenClaw 的重要意義在于開源帶來的生態(tài)參與。她表示，這一框架在 Agent 架構(gòu)設(shè)計上具有一定領(lǐng)先性，并通過 Skill 體系在一定程度上保證任務(wù)完成的穩(wěn)定性，使更多開發(fā)者能夠參與到AI應(yīng)用構(gòu)建中。

香港大學(xué)助理教授黃超則指出，OpenClaw 在交互體驗上更接近個人智能助手，使Agent從工具形態(tài)逐漸演化為類似“數(shù)字助理”的系統(tǒng)，也為軟件生態(tài)帶來了新的想象空間。

隨著Agent應(yīng)用逐漸興起，多位嘉賓認(rèn)為，大模型正在從以對話為主的使用方式轉(zhuǎn)向執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。

張鵬表示，智譜近期推出的GLM Turbo模型正是為這一趨勢進(jìn)行優(yōu)化。與簡單問答相比，Agent在執(zhí)行任務(wù)時需要進(jìn)行規(guī)劃、嘗試和調(diào)試，因此Token消耗明顯增加，可能達(dá)到普通對話場景的10倍甚至100倍。

無問芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO 夏立雪也指出，公司從今年年初開始觀察到Token使用量持續(xù)快速增長，部分階段甚至出現(xiàn)兩周翻倍的情況。隨著Agent應(yīng)用規(guī)模擴大，算力需求正在迅速提升。

隨著AI應(yīng)用需求快速增長，多位嘉賓認(rèn)為行業(yè)正逐步從“訓(xùn)練階段”走向“推理階段”。

夏立雪表示，當(dāng)前云計算基礎(chǔ)設(shè)施主要是為人類用戶設(shè)計，而Agent在執(zhí)行任務(wù)時需要更高頻率的請求和更低延遲的響應(yīng)。因此未來的AI基礎(chǔ)設(shè)施需要在系統(tǒng)架構(gòu)上進(jìn)行升級，使資源調(diào)度能夠適應(yīng)AI高頻調(diào)用的需求。

在模型技術(shù)方面，羅福莉指出，中國AI團隊在過去算力和帶寬受限的條件下，通過模型結(jié)構(gòu)創(chuàng)新提升效率，這一經(jīng)驗在當(dāng)前推理需求增長的背景下仍然具有重要價值。

她表示，隨著Agent任務(wù)復(fù)雜度提高，模型需要處理更長的上下文信息。如何在百萬甚至千萬級上下文規(guī)模下保持推理成本可控、速度足夠快，成為模型設(shè)計的重要挑戰(zhàn)。隨著推理需求持續(xù)增長，未來AI產(chǎn)業(yè)競爭可能不僅局限于模型本身，還可能延伸到算力資源、推理芯片甚至能源等更底層領(lǐng)域。

在Agent技術(shù)方向上，黃超認(rèn)為當(dāng)前仍存在多個關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

其中之一是規(guī)劃能力。面對長流程任務(wù)或復(fù)雜問題時，模型需要更穩(wěn)定的規(guī)劃機制，以避免任務(wù)執(zhí)行過程中的錯誤。

另一個挑戰(zhàn)是記憶系統(tǒng)。隨著任務(wù)規(guī)模擴大，Agent需要存儲和檢索大量上下文信息，如何設(shè)計更高效的記憶結(jié)構(gòu)仍是一個重要問題。

在工具調(diào)用方面，當(dāng)前Skill生態(tài)仍處于早期階段，高質(zhì)量工具數(shù)量有限，如何構(gòu)建更可靠、安全的工具體系也是Agent應(yīng)用發(fā)展的關(guān)鍵因素。

展望未來：生態(tài)、自進(jìn)化與算力成為關(guān)鍵詞

在圓桌最后的展望環(huán)節(jié)，嘉賓分別用關(guān)鍵詞總結(jié)未來一年AI發(fā)展的重點方向。

黃超選擇“生態(tài)”，認(rèn)為Agent需要從簡單的個人助手發(fā)展為真正參與工作的數(shù)字協(xié)作者。羅福莉提出“自進(jìn)化”，認(rèn)為在Agent框架支持下，大模型有可能在長期任務(wù)中實現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化和迭代。

夏立雪關(guān)注“可持續(xù)Token”，強調(diào)算力資源、能源與AI應(yīng)用之間需要建立長期穩(wěn)定的經(jīng)濟體系。張鵬則認(rèn)為，“算力”仍然是未來一年影響AI發(fā)展的核心變量。

多位嘉賓普遍認(rèn)為，隨著AI應(yīng)用規(guī)模擴大，Token需求可能出現(xiàn)數(shù)量級增長，而算力資源與基礎(chǔ)設(shè)施效率將成為推動行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵支撐。