在近期舉辦的AI開源前沿論壇上，一場關于“OpenClaw與AI開源”的討論吸引了眾多目光。月之暗面創始人楊植麟擔任主持人，與智譜CEO張鵬、無問芯穹聯合創始人兼CEO夏立雪、小米MiMo大模型負責人羅福莉以及香港大學助理教授黃超展開深入交流。這五位嘉賓分別來自大模型層與基礎設施層，其中月之暗面和智譜具有濃厚的清華背景，而羅福莉則有著北大及阿里達摩院、DeepSeek的豐富經歷。
近期備受矚目的Agent項目OpenClaw成為討論焦點。張鵬將其比喻為“腳手架”，認為它在模型基礎上搭建起一個牢固、方便且靈活的框架，讓普通人也能便捷地使用頂尖模型能力，特別是在編程和智能體方面。羅福莉則從基座大模型角度分析，指出OpenClaw一方面提升了模型能力上限，使國內許多模型在多數任務中的表現接近頂級模型；另一方面通過相關機制保障了任務完成度的下限與穩定性，還在大模型之外的agent層激發了新的想象空間。
在這波熱潮中，月之暗面、智譜等大模型公司收獲頗豐。由于OpenClaw自行本地部署門檻高、運行時token消耗成本大，不少用戶將目光投向國內云廠商、模型廠商推出的“一鍵部署”方案。2月18日，月之暗面推出云端化OpenClaw產品Kimi Claw，支持在Kimi內直接部署，結合了OpenClaw的智能體能力、云端基礎設施以及即時技能調用，還自動配置了K2.5 Thinking模型。3月10日，智譜上線“一鍵安裝的本地版OpenClaw”AutoClaw（澳龍），本月中旬還推出面向OpenClaw場景深度優化的基座模型GLM - 5 - Turbo，從訓練階段就針對核心需求進行專項優化。
手機廠商小米也迅速跟進。3月6日，小米移動端Agent“Xiaomi miclaw”開啟小范圍封測，這是國內首款移動端類OpenClaw的AI Agent應用，基于小米MiMo大模型，目標是在手機系統層部署大模型的執行能力，自主執行系統級操作。
在圓桌對話環節，楊植麟提出開放性問題，讓嘉賓用一個詞描述接下來12個月大模型發展的趨勢及期望。黃超笑稱12個月在AI領域很遙遠，原本問題設定為“五年”，被楊植麟縮短為更現實的時間尺度。羅福莉認為接下來一年AGI歷程中最關鍵的是自進化，她覺得此前對話范式下預訓練模型能力上限未被充分釋放，而Agent框架的發展正逐步激活這一上限，自進化的意義在于探索世界上沒有的東西。張鵬則更關注現實問題，直言算力仍是面臨的最大挑戰，盡管智能體框架提升了創造力和效率，但前提是能用得起，隨著行業轉向推理階段，需求爆發，大量需求未被滿足。
對于OpenClaw及相關agent的演進，嘉賓們各抒己見。張鵬分享了自己早期使用OpenClaw（當時叫Clawdbot）的體驗，認為它讓普通人能方便使用頂尖模型能力，是一個重大突破。夏立雪一開始不適應OpenClaw，因其反應慢，后來意識到它能完成大型任務，這讓她看到AI想象力空間的提升，同時也意識到對系統能力要求增大，作為基礎設施層廠商，她看到其中有很多優化空間。羅福莉將OpenClaw視為agent框架的革命性事件，認為其開源特性有利于社區參與改進，它提升了國內模型的上限，保障了下限，還點燃了agent層的想象空間。
關于智譜新發布的GLM - 5 - Turbo模型，張鵬介紹它主打從簡單對話到干活的功能轉變，在長程任務規劃、多模態處理等方面做了專門加強，還優化了token效率以應對復雜任務的高消耗。對于提價，他解釋是因為完成復雜任務消耗量大，模型變大推理成本提高，回歸正常商業價值有利于行業良性發展。
在推理時代對基礎設施的影響方面，夏立雪表示無問芯穹作為AI時代的基礎設施廠商，一直在思考AGI時代所需基礎設施，當前要解決token暴增帶來的系統效率優化問題，通過軟硬件打通方式布局，接入多種計算芯片，統一連接算力集群。面向agent時代，要打造更智慧化的token工廠，未來基礎設施應能自我進化、自我迭代，實現AI和AI之間的更好耦合。
對于小米做大模型的優勢，羅福莉先談了中國基座大模型團隊的突破，即在有限算力下進行模型結構創新。她認為結構創新重要是因為OpenClaw等工具的使用前提是推理context，實現long context efficient的架構和推理側的優化是全方位競爭。她還提到大模型進步和agent框架加持使推理需求增長，今年可能出現更大競爭，涉及算力、推理芯片甚至能源。
從agent的harness或應用層面，黃超認為關鍵在于planning、memory和to use幾個模塊。planning方面，復雜任務下模型可能不具備隱性知識，未來需將復雜任務知識固化到模型里；skill（包括harness）緩解了planning錯誤，提供高質量skill能引導模型完成任務；memory存在信息壓縮不準確、復雜場景暴增等問題，未來應走向分層設計，提高通用性，同時要解決多agent帶來的上下文管理問題；to use方面，MCP和skill存在質量、安全等問題，需要社區共同努力發展skill。
