Clawdbot ignites the entire AI agent ecosystem

Clawdbot 在海外科技圈引發熱潮，其熱度超越了 nano banana，成為現象級產品。它是一款自動化 AI 工具，能夠執行多種任務，如發消息、瀏覽網頁和管理文件，具備強大的可拓展性。儘管 Clawdbot 的配置較為複雜，主要面向程序員，且存在安全隱患，但它為 agentic AI 的發展提供了新的可能性。

1/Clawdbot 有多火？

海外科技圈基本上是刷屏狀態，這個熱度比 nano banana 的還要高；基本上把 claude excel 的風頭蓋過去了；
從程序員的 github 指數來看，這個熱度是垂直上升，都不能叫指數增長了...
出圈速度快的過分，理論上這是一個很 “極客” 的產品，上手難度很高；光部署都有不小的門檻，完全是現象級產品；很多人把這個 “龍蝦時刻” 比作 26 年的 “chatgpt 時刻”，不過分。

2/ 幾句話説清楚 clawdbot 是啥？

這玩意兒可以自動化，你設置一次，他可以每天到時間就自動觸發；這在 chatGPT, gemini，claude 上並非輕鬆實現。
這玩意兒可以幹很多活，用千問的説法，就是一個辦事 AI，可以發消息，瀏覽網頁，管理文件等等；功能不新，但是想象空間大，裏面封裝的東西可拓展性也強。疊加上面 “自動化” 那條，就是可以 24 小時運行，幫你打工的 AI 打工人。
這玩意兒可以給你發消息，可以通過 whatsapp，imessage，tg 和你互動；以前你需要進到獨立的 AI 應用裏面調用，需要開電腦，現在更加 “潤物細無聲”。

3/ Clawdbot 很好，但是並非 agentic AI 的完整形態；

太過極客，配置很難，屬於程序員的玩具，對普通用户上手的性價比低。
太多安全隱患，作為一個玩具，不免在很多權限，風險，網絡安全方面捉襟見肘。
不是新技術，封裝了很多現有的技術進去，但是並非技術突破。這點本身沒有任何問題，比如 chatgpt 剛出來的時候，很多人也是説，“就是一個聊天機器人”

這並不妨礙市場圍繞 clawdbot，去做整個 agentic AI 的雛形去做下一步推演；上面的問題，都是工程問題，全部可以解決。

4/ clawdbot 給我們描繪了一個未來的 agentic 網絡

Agent 去控制你的電腦/調用工具，是必然；
以後電腦手機上的工具/應用，都會通過 AI 界面來驅動，也是必然；
有人來解決 agent 網絡的 “連貫性”，“安全性”，也是必然；

用沙盒還是單獨的 mac mini？是 clawdbot 還是 xbot？是 chatgpt 還是 anthropic 或者 gemini？這些是需要讓產品團隊去做競爭的，用技術能力去找到確定性路線，還在演變中，是不確定的。

在這個未來的 agentic 網絡裏，誰卡住了生態位置？是確定的。

未來的 agentic 網絡，有啥是確定性 + 稀缺性的？

一些思路，

5/ 誰控制了 Agent 和用户的交互？

clawdbot 告訴我們，和 agent 最自然的交互方式似乎回到了聊天框；
在聊天框裏面，agent 每天和你彙報幹了什麼活，用户不需要額外的學習成本，甚至比應用程序時代更加便捷簡單；
掌握聊天入口的 meta / 騰訊們得到了一次敍事強化。口語化的聊天，比程序式的按鈕，更加便捷。

6/ 誰控制了 agent 和內容的交互？

從前谷歌提供了 “內容” 和用户的交互，我們通過搜索接觸到內容，大部分點擊是有效的；你提供內容，谷歌給你帶來流量，流量帶來廣告；
現在 agent 訪問內容，你可能有 1 萬個 agent 的瀏覽，但是產生了 0 的有效流量，也沒有廣告收益；你需要有一個更加好的 “裁判員”，來控制 agent API 和你內容的 “有效互動”；
從這個角度看，掌握了 API 基建的 cloudflare 們，隱隱約約成了 agent 時代的中樞神經網絡。
互聯網從來都是對抗性的，有人爬蟲，有人反爬蟲；這個對抗性在 agent 時代，魔法對抗魔法，只會更強，裁判員的角色，只會更重。
從前，公開網絡是建立在 “廣告 vs 流量 vs 內容” 的社會契約上面；現在 AI 時代，大家只想要答案，不那麼需要內容，很可能造成內容的塌陷。

再進一步天馬行空的想，以後再這張 agentic 的網絡裏面，是需要一個新的 “社會契約”，這也是 cloudflare 這類網絡基建正在努力的事情。

7/ 誰控制了 agent 和 agent 的互動？

我們還沒到這一步，屆時再聊。

8/ 誰控制了最稀缺的資源？

以前的整個互聯網，基本上是圍繞 “用户注意力” 在構建的，誰有注意力，就能賣廣告，就能做電商。
agent 時代，“用户注意力” 的含金量更強了，核心的一個硬邏輯就是，“AI 能幫你辦事，但是不能幫你娛樂”。
之前豆包手機的時候，這個邏輯出現過一次。豆包做 AI 助手，省時間；小米等手機廠做 AI 助手，省時間；千問也可以做 AI 助手，省時間。
但是省下來的時間都去哪了？最大的可能還是變成了 “刷視頻”，“看小説” 的娛樂時間；掌握核心內容資源的抖音騰訊們，不戰而屈人之兵。
做工具省時間的人，也會卡到一個合適的生態位，但是卻可能陷入了一場 “無盡戰爭”。

9/ 誰掌握了賦能這一切的核心基建？

硬件端的邏輯是，老邏輯，舊邏輯，但是好邏輯，硬邏輯。
存儲，算力，CPU，亂七八糟的，一起都會受益，根本不是零和遊戲。但是現在邏輯鏈條越短，越簡單的題目，越受市場喜歡。比如我這種做研究的半桶水，就儘量盯着市場的簡單主線。

其他一些

10/ 很多人追着北美 AI 軟件的疲軟，但是軟件不是一攬子打死的東西，

很多軟件是非常容易被取代的，比如 “生成代碼” 現在就不值錢；AI 每天可以生成無數代碼。
但是軟件裏的一些 “基建”，關鍵節點，就不一樣。比如 AI 生成的東西，總要有個倉庫來儲存吧...
軟件的疲軟，某種程度上也是價值的 “轉移”，而非消失。從一些已上市公司，轉移到了新一代的未上市公司（cursor+anthropic+open ai 等等），所以有了一些敍事上的扭曲。