2026年2月，开源AI助手OpenClaw在全球科技圈引发热议。这个被称为”真正能干活的AI”以其独特的”自主执行”能力，让企业管理者既看到了效率提升的巨大潜力，也产生了诸多现实疑问：它能为企业带来什么实际价值？如何在组织内部落地？安全风险如何控制？技术选型应该考虑哪些因素？

在上一期专家解读中，我们介绍了OpenClaw的核心理念与企业应用。本期，明略科技（2718.HK）副总裁李梦林将进一步解读AI Agent的行业影响及未来发展趋势。

Q1：最近，谷歌、Anthropic等企业在不同程度上限制了 OpenClaw 接入。与此同时，越来越多的中国模型厂商则主动拥抱 OpenClaw，这对中国 AI Agent 发展将产生怎样的深远影响？

李梦林：OpenClaw的”自带代理”（Bring Your Own Agent）模式，本质上触发了AI产业链的一次利益再分配。海外模型厂商的限制举措，核心原因是订阅制定价模型与Agent高强度调用之间的经济矛盾。这一博弈对中国AI发展反而创造了独特机遇。

一方面，中国市场正处于AI应用的快速扩张期，企业对能够真正提升效率的AI Agent有强烈的落地需求。OpenClaw这样的开源工具让大量企业第一次真切感受到AI Agent的实际价值，这种认知普及本身就在加速整个市场的成熟。

另一方面，部分海外厂商的限制客观上为中国模型厂商打开了生态窗口。当Anthropic和谷歌收紧接口时，国产模型通过积极兼容OpenClaw等开源框架，能够快速服务于用户的应用场景，在实战中打磨模型能力。

但我们也需要理性看到，当前阶段OpenClaw接入国产模型后的效果参差不齐，这恰恰说明通用Agent框架的能力天花板受限于底层模型。对中国AI产业而言，更具战略价值的方向不是单纯做”更兼容OpenClaw的模型”，而是发展面向企业核心场景的专用模型能力，将通用模型的推理能力与行业知识深度融合，形成企业真正能用、敢用的解决方案。

Q2：OpenClaw虽然开源，但核心开发者在海外，对中国企业的特定需求理解有限。若想解决这一问题，中国企业或服务商还需补足哪些能力？

李梦林：OpenClaw的局限恰恰指向了中国企业的机会所在。作为通用框架，OpenClaw试图用”一个Agent+工具调用”解决所有问题，但企业级应用的现实是不同行业、不同场景的知识壁垒和流程差异巨大，通用方案很难做到又稳又准。

第一是场景深度。以营销领域为例，从消费者洞察、策略制定、内容生成到效果归因，每一环都需要行业专属知识，不是通用模型简单调用工具就能解决的。中国企业在这些垂直场景中积累的行业数据和业务理解，是构建专用Agent最重要的壁垒。

第二是端到端的GUI自动化能力。企业员工日常工作中大量时间花在各种软件系统之间的切换操作上，这些工作机械重复却不可或缺。通用框架通过Shell命令和API调用来执行任务，对于没有开放API的企业软件系统力不从心。而专门针对GUI交互训练的模型，能像人一样直接操作软件界面，覆盖更多真实企业场景。

第三是工程化和产品化能力。从技术原型到企业级产品，中间需要解决稳定性、安全性、可管控性等一系列工程问题。中国企业在ToB服务中积累的落地经验本身就是核心竞争力。

我们认为，中国企业在AI Agent领域的机会不是做”中国版OpenClaw”，而是做OpenClaw做不到的事：更懂行业、更深场景、更稳落地。

Q3：OpenClaw的出现预示了AI Agent发展的哪些新趋势？未来的AI助手会朝什么样的方向进化？

李梦林：OpenClaw的爆火不仅是一个开源项目的成功，更是AI应用范式转变的标志性事件，它预示了四个重要趋势。

一是从”对话”到”执行”的能力质变。过去几年AI应用主要停留在信息处理层面。OpenClaw标志着AI进入了”任务执行”阶段：7×24小时后台运行，通过消息平台远程控制，自主完成跨应用、跨平台的综合任务。未来的AI助手将在主动性（主动发现问题并提醒）、持续性（长期记忆和行为一致性）和自主性（目标驱动的自主规划执行）上实现新的突破。

二是从”单一Agent”到”多智能体协同”的架构演进。值得注意的是，OpenClaw已经支持多Agent架构。一个Gateway管理多个独立Agent，各自拥有独立身份、记忆和工具，Agent之间可以互相通信协作。但当前的多Agent协同更多停留在”同质Agent的任务分发”层面。更深远的趋势是”异构Agent的专业化协同”：不同Agent在特定领域深度优化，协同完成复杂任务。就像一个公司不是找一个”全能员工”，而是组建专业团队。

我们的实践表明，基于明略科技DeepMiner平台构建面向企业场景的多智能体协同架构，每个Agent针对特定业务领域深度优化，多Agent协同能够产生超越个体的涌现能力。这种架构的优势在于：专业Agent协同能力超越单一通用模型、不同任务匹配不同规模的模型使成本更可控、某个Agent失效不影响整个系统的稳定性。

三是从”流程编排”到”智能涌现”的范式转变。传统的企业自动化工具（如RPA）基于预设的固定流程执行任务，AI Agent则代表了一种全新范式，给定目标和工具，AI自主规划执行路径，其优势在于灵活性更强、可扩展性更好，且具备进化能力。

四是从”工具”到”同事”的人机关系重构。OpenClaw的Workspace设计已经展现了这种趋势的雏形，AI有自己的人设、记忆、身份和行为规范，它不再是一个无状态的工具，而更像一个有记忆、有个性的数字同事。这种转变将深刻改变企业的组织形态和工作方式。

面对这些趋势，企业的务实策略是：一、边试点边学习，而不是等待完美方案；二、投资于能力建设而非特定工具；三、关注架构灵活性而非功能堆叠；四、建立进化机制，让AI系统在使用中不断沉淀知识、提升能力。

OpenClaw的出现标志着AI应用进入了新阶段，但这只是开始，真正的变革还在后面，企业需要在保持理性的同时积极拥抱变化。

AI Agent时代已经来临，企业需要的不仅是”能干活的AI”，更是”可信赖、可管控、可持续”的智能化解决方案。

明略科技（2718.HK）深耕AI领域二十年，在企业级大模型、智能体方向持续投入，多模态大模型、GUI智能体大模型技术居于全球领先地位，致力于打造真正适合中国企业的AI产品服务。