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「富邦人壽APP」讓申辦保險服務更簡便 每月平均登入達50萬次
「富邦人壽APP」讓申辦保險服務更簡便 每月平均登入達50萬次。圖片來源/富邦人壽提供全新「富邦人壽APP」以簡單、貼心、隨行三大設計理念,重塑架構和系統介面,全面優化操作體驗,推出以來持續獲得客戶廣大迴響,下載後的使用情形相當活躍,以1、2月平均表現觀察,每月登入次數平均高達50萬次,較去年同期平均次數成長逾一倍,年增率約112%,顯示APP改版優化成果,對於用戶查找或申辦保險服務上都更加便捷,提醒用戶舊版富邦人壽APP將於2026年4月1日凌晨零時停用,儘速下載新版APP登入使用,還有機會抽中iPhone 17 Pro等多項大禮。除提供保險申辦服務,富邦人壽APP不限保戶,全民皆可下載,登入開通「幸福more」會員權限,從遊戲化任務促進健康生活、提升保險知識,持續創造高頻互動;在「幸福more」中所累積的「幸福分」可兌換為實用的mo幣,讓健康持續加乘日常幸福。「幸福more」健康生態圈 高頻互動深化健康陪伴「幸福more」生態圈定位為日常健康促進與風險預防的互動平台,為鼓勵全民參與,首波推出「加入會員歡迎禮」,前十萬名開通「幸福more」的會員即可獲贈1,000點「幸福分」。此外,為鼓勵會員養成良好作息、持續充實新知,推動多項互動任務包括每日上午6點早起簽到的「晨就幸福人生」、每月推出的「健康守護家」與「保險小學堂」互動問答,以及結合集團資源推出「幸福藝起看展」活動,讓會員在生活中輕鬆累積限量幸福分,並兌換實用的「mo幣」或是限量的富邦悍將周邊商品。之後也將串連外溢保單相關健康紀錄功能,讓保險保障與健康生活形成正向循環,深化富邦人壽長期陪伴客戶的健康守護角色。讓保險申辦服務更直覺 新版APP月均登入次數達50萬全新「富邦人壽APP」上架迄今平均每月登入次數高達50萬次,用戶回饋正面,真正將複雜的保險申辦服務變得簡單且直覺式操作,24小時自主服務猶如身邊多一位隨身業務員,全天候不受時空限制提出多項保險申辦服務,包括地址/電話/Email、繳別、信用卡變更、信用卡效期延長、投資標的變更……等,而且保單借/還款也能透過APP線上申請,保戶不用再舟車勞頓前往櫃檯辦理。現在立即下載全新「富邦人壽APP」並完成首次登入,不僅能隨時掌握自己的保單內容,還有機會抽中iPhone 17 Pro、Airpods Pro 3、千元mo幣,詳情請見抽獎活動頁詳細說明。全新富邦人壽APP下載連結:https://www.fubon.com/life/edmprod/app-promotion/redirect.html富邦人壽APP下載抽獎活動:https://www.fubon.com/life/edmprod/app-promotion/index.html
App將逐漸消亡,然後呢?
當“龍蝦”長出身體每隔一兩個小時,張鈸就會收到一句語音提醒:“該喝水了!”發出提醒的,正是他的私人“助理”。助理還會幫他承擔複雜的檢索工作,並事無鉅細地提供每一步檢索過程、遭遇的困難和對應結果。“我讓它針對今年全國兩會中關於人工智慧的提案做深度調研,它先檢索中文資源,再去查英文資料。”所有人都能猜到,這位盡職盡責的“助理”,就是最近火爆全球的“龍蝦”。張鈸是中國科學院院士、清華大學人工智慧研究院名譽院長。兩周前,他在自己的電腦上安裝了一隻內測的“澳龍”(AutoClaw),這是一款由智譜開發的國產版“龍蝦”,可在本地一鍵部署。作為GPT的90歲高齡資深玩家,張鈸對《中國新聞周刊》表示,以“龍蝦”為代表的AI智能體(Agent)與傳統大語言模型的本質區別,是GPT只會回答問題,Agent則會執行任務,而且會把執行的整個過程一步步展示出來。與DeepSeek引發的上一輪全民技術狂歡相比,“不僅會說,還能做事”的“龍蝦”似乎在普通人中點燃了更大的熱情,但很快,曾經千人排隊安“龍蝦”的名場面,就變為爭相購買鹹魚上的“99元安全解除安裝龍蝦服務”。“整個市場在漸趨理性。”平凱星辰副總裁、原阿里雲副總裁劉松對《中國新聞周刊》說。一個由人類與Agent共同生活、工作並建構社會的“龍蝦”時代,會引發怎樣的技術革命與社會變革?Agent進化的終極形態是什麼?當前發生的一切,真的是人類抵達通用人工智慧(AGI)的關鍵一躍嗎?AI插畫/adan“意義比DeepSeek更重大”“能力不穩定是最明顯的感受。”劉松同時養了四隻“龍蝦”,分別來自Kimi、MiniMax、飛書和智譜。在使用兩周後,他發現,“龍蝦”的強大主要體現於三種能力:一是本地部署,這意味著它可以直接操作個人電腦環境;二是永久記憶,能記住上下文和任務歷史;三是可以隨時建立和獲取Skills,也就是Agent在執行任務時能呼叫的一切“能力”或“工具包”。劉松認為,本質上,模型能力決定著“龍蝦”的智力,呼叫工具的能力則體現出它的執行力,也就是“模型+呼叫”。多位受訪的AI從業者指出,目前,大語言模型在不同領域的“聰明程度”仍有差異,特別是國產大模型,有的模型擅長程式設計與資訊蒐集,有的模型擅長中文處理。受模型能力影響,“龍蝦”在執行任務時經常會被“養死”,比如任務中途“卡住”或在兩個步驟間無限循環;有時同一個任務,多次運行結果差異卻很大,或需要反覆嘗試多次才能完成。當任務步驟很多時,“失憶”也很常見。“有點像找了一個很勤奮的實習生,但有時工作完成的質量只有60分,你還得親自去幫他收場。”劉松形容。清華大學智能產業研究院首席研究員、前阿里巴巴人工智慧實驗室北京負責人聶再清認為,當前的“龍蝦”更像是一個技術雛形。他對《中國新聞周刊》說,在現有模型能力下,Agent雖然能在開放環境中自主規劃行動,但對於現實世界規則的理解仍然有限,在很多場景下,依然需要依賴人類持續參與。因此,在未來很長一段時間,人機協作仍是完成任務的主要模式。事實上,在太平洋的另一頭,這只最早從矽谷極客圈開始走向全球的“龍蝦”OpenClaw,只是一位奧地利創業者的“周末項目”,更接近一個實驗框架,遠非成熟產品。創業者叫彼得·施泰因貝格爾。很多開發者後來分析,OpenClaw的成功在於它抓住了一個重要的時機:大模型的程式設計(coding)能力已進化到了足夠驚豔的水平,Agent現在終於可以擁有一顆聰明的“大腦”了——雖然站在使用者的角度,這或許還不夠。整個2025年,OpenAI、Google等大模型領域的前沿競爭者相繼推出了以程式設計為強化方向的模型升級。其中,最有影響力的一款產品是Anthropic於2025年2月發佈的Claude Code,很多開發者將其視為Agent時代的真正開端,認為它可以像軟體工程師一樣完成完整的工作流程——從理解需求、拆解任務,到生成程式碼、測試並修改錯誤。但真正在全球火起來的卻是OpenClaw,為什麼是它?張鈸認為,原因有兩個,一是開源;二是第一次在數字世界裡打造了一個相對完整的通用Agent系統框架,能呼叫各種資源,也可以接入即時通訊軟體的入口,可玩性和擴展性都很強,也很適合二次開發。作為中國AI領域的核心奠基人之一,張鈸見證了人工智慧40多年來的潮起潮落,他在接受《中國新聞周刊》採訪時指出,過去的人工智慧只能在特定領域、使用特定模型去解決特定問題,大語言模型帶來的最大突破,是在語言領域實現了一定程度的通用性。以OpenClaw為代表的智能體則更進一步,讓模型具備了行動能力,甚至可以根據使用者的特點提供個性化服務,這就意味著人類向AGI又邁進了一步。有學者稱,“龍蝦”誕生的意義比DeepSeek更加重大。“無論如何,這是一個很好的起點。”聶再清說,目前的Agent產品還處於早期,要想大規模進入公眾的日常生活和工作,除了性能穩定性需提升以外,安全風險問題也亟待解決。需要進一步明確一點,“龍蝦”強大的執行能力有一個前提:授予真實權限。張鈸說,Agent要想玩得好,人類必須“放權”,允許它呼叫電腦裡的檔案、查閱郵件、登錄社交帳號並行送資訊,但這個過程中也可能造成嚴重的隱私洩露。正是出於對安全風險的擔憂,他幾乎沒給“龍蝦”任何授權。“我很謹慎,尤其擔心被駭客攻擊,因為機器比人更容易被欺騙與誤導。”聶再清進一步解釋,現階段“龍蝦”產品之所以會帶來資訊安全風險,是由於Agent在執行任務時需要呼叫外部大模型進行推理,人們常說的API就是指呼叫資源所需的“介面”,接入外部API後,也就意味著使用者本地的資訊可能被上傳到外部系統進行處理,如果系統在判斷那些資訊可以傳送、那些資訊不應傳送方面缺乏足夠能力,就可能導致敏感資料被意外暴露。他強調,下一步,安全與責任機制將成為關鍵議題,Agent服務提供商應對系統行為承擔責任,監管部門也要深度參與規則制定。劉松對Agent的安全問題持樂觀態度。他所在的企業平凱星辰是一家開源分佈式資料庫提供商,對資料安全的本質看得更清楚。他認為,這類安全風險並不是“龍蝦”獨有的問題,而是一個更廣義的資料安全與權限管理問題。關鍵在於如何為“龍蝦”設定清晰的權限邊界,例如明確那些資料可以訪問、那些操作必須人工確認,以及在關鍵節點設定多重確認機制。“就像電腦刪除檔案時需要二次確認一樣,Agent在執行可能帶來不可逆後果的操作時,也應該觸發提示和稽核流程。這沒有什麼技術挑戰,企業級安全解決方案很快會走向成熟。”上圖:3月11日,在中國(南京)軟體谷“質能·工坊”OPC社區,技術人員安裝完開源AI智能體“龍蝦”後與使用者(左)交流。圖/新華下圖:3月16日,廣東珠海市以“賦能政企數字員工,落地智能行為執行”為主題的OpenClaw AI技術沙龍中心。圖/視覺中國“App會逐漸消亡”“龍蝦”在全球的擴張速度比人們想像中要快。2025年12月,OpenClaw在GitHub上的關注度還很低,80多天以後,OpenClaw在GitHub上的收藏量已達到25萬,成為這個開源社區歷史上增長最快的項目之一。奇安信在3月16日發佈的國內首份《OpenClaw生態威脅分析報告》中揭示了一組驚人的數字:全球四大主流Skills分發平台上的Skills總量已逼近75萬,每天新增數量高達2.1萬個,按照此趨勢,僅需一年時間Skills總量將突破800萬。為了接住這波流量,騰訊、阿里、百度等大廠幾乎在幾天之內就緊急上架了自己的“龍蝦”。業內人士普遍認為,Agent很可能會成為下一代“移動網際網路”。“或者更直白地說,成為下一個入口。”聶再清說。設想一個這樣的場景:你要進行一場為期7天的大理旅行,你點開手機螢幕,無須打開攜程、12306、飛豬等不同App,只要對著手機,把你的需求清晰地表達出來,一個生活類“龍蝦”就“一站式”幫你完成訂票、購物、資訊檢索、小眾行程規劃等所有任務,原本的App成了Agent的Skills。劉鬆解釋,由於“龍蝦”能夠便捷地跨應用呼叫服務,隨著使用者對Agent的依賴性上升,個人手機上的App會逐漸消亡,或是被“折疊”到後台,新的入口將轉移到Agent平台。他推測,經過三五年洗牌後,未來以Agent為核心的AI產業競爭很可能進一步走向寡頭格局。“因為在‘龍蝦’時代,勝出者必須同時擁有大模型能力、算力、資料和使用者規模等多重資源,競爭門檻相當高。相比之下,一些缺乏AI技術能力或算力基礎的網際網路企業,特別是一些單純的社交類平台,未來可能更多成為被呼叫的服務節點。”他說。不過,即使“龍蝦”穩定性進一步提升,Agent可以取代一些生活類App去自動完成規劃,在一些關鍵節點仍需與使用者確認中間結果。劉松認為,傳統App的優勢就在於,每一步操作都可以被使用者選擇和追溯,但Agent全方位接入後,使用者可能失去這種精細化控制能力,“就像從手動擋變成了自動擋的演進”。他建議,在未來“龍蝦”手機裡,仍可以保留某種“中間介面”,至於其具體形態,則可以進一步探討,未必一定是以App的形式。3月13日,廣東深圳深元人工智慧聯合MetaEra與iPollo在深圳華強北全球人工智慧應用場景中心舉辦“全球首家OpenClaw線下展示”活動。圖/視覺中國“一場人機互動革命將開啟”毫無疑問,以“龍蝦”為代表的新一代Agent技術,即將開啟一場人機互動革命。目前,業界基本達成共識,未來的人機互動是以語言為核心的“自然互動”。張鈸認為,與傳統的文字互動相比,自然語言具有明顯優勢:它不依賴複雜操作,也不受使用者教育水平的限制。聶再清認為,除語言之外,視覺乃至各種環境訊號未來都可能成為輸入方式,互動形態會更加多樣化。與此同時,人機互動的雙向性會明顯增強,Agent不僅能執行任務,也能在理解使用者目標的基礎上主動提出建議。“專屬於你的Agent助手會一直跟著你,瞭解你的個性與習慣,幫你在海量的資料中尋找最優解,通過人機協作來共同解決問題。”在這樣的未來圖景中,從硬體端來看,張鈸認為,人機互動也將不再侷限於電腦或手機螢幕,“任何終端裝置都可能成為入口,手錶、眼鏡、戒指、智能家具等,使用者可以隨時通過自然語言與AI互動”。這樣的未來或許不需要等待太久。劉松推測,最多三到五年,人類就會進入“多Agent並存”時代,個人裝置上可能同時運行很多私人“助理”,例如工作Agent、生活Agent、學習Agent等。每個人的“數字員工”分工有序,隨著這種模式逐漸成熟,人與智能體之間,以及不同智能體之間都會形成新的協作網路。在這樣的協作網路中,Agent還會重塑人類的工作方式與就業結構。張鈸認為,AI的發展並不只是效率工具的升級,更會改變人與機器之間的分工結構。未來,機器將承擔更多執行性工作,人類的角色逐漸轉向提出目標、分配任務並對結果進行判斷。而勞動力市場則會演變成不平衡的“啞鈴型結構”:人類向兩端集中,一端是高端的創造性和決策性工作,另一端是非常低端的體力勞動,大量中低端的事務性崗位被Agent系統替代。“甚至更簡單點說,凡是坐在電腦前處理資訊的工作,都會受到影響。”劉松說。他所在的企業目前有大約300名技術研發人員,本來今年還要再招人,但隨著Coding Agent的到來,招聘計畫又重新規劃了。當人類的社會結構被Agent深刻改變,Agent與Agent正在組成新的社會結構。在只有Agent可以分享、討論和點讚的社交平台Moltbook,一項2026年2月發表的研究深入分析了Moltbook上14490個智能體發佈的39026個帖子和5712條評論,研究者吃驚地發現,雖然18.4%的帖子包含行動誘導語言,但大多數在網上“衝浪”的Agent,在社交平台上卻沒有出現人們設想中的極端情緒,不僅很少見到惡意回覆,還會有Agent善意地在極端帖下提醒廣大“Agent友”要警惕這些帶有風險的言論,也就是說,即使在沒有人類監督的情況下,由Agent構成的社會系統似乎也湧現出一定的社會秩序與規範。劉松分析,由於Agent的行為模式建立在對人類知識和語言資料的學習之上,其看似理性的反饋,很大程度上是對人類已有規則和經驗的再現與強化。與人類不同,Agent並不存在真實的情緒和慾望,因此在某些社交場景中反而顯得更加客觀和克制。他認為,當前階段討論“Agent社會”的自主性風險仍為時尚早,更值得關注的是,這種由演算法驅動的數位化社會形態,是否會反過來影響人類對規則、秩序與理性的理解。“Agent社會就是人類社會某種意義上的鏡像。”以“龍蝦”為代表的新一代Agent技術,即將開啟一場人機互動革命。AI插畫/adan當“龍蝦”長出“身體”Agent進化的終極形態是什麼?在眾多大廠部署“龍蝦”的熱鬧之下,近日,維他動力的一條新聞被很快淹沒:機器狗“大頭BoBo”宣佈接入OpenClaw,讓Agent首次具身化,有網友戲稱,活體“大龍蝦”終於來了。張鈸指出,Agent與機器人合體之後,就相當於給它裝上了“大腦”。在他看來,當擁有“大腦”的機器人開始在真實的物理世界中執行更多複雜任務,可能推動人類加速走向通用人工智慧(AGI)——雖然,人類距離這一終極目標還有很遠的距離。劉松認為,“Agent+機器人”的融合仍處於初級階段。目前,Agent的核心優勢仍在於大語言模型的推理與規劃能力,可以理解和處理數字世界中的任務,而非直接應對複雜的物理環境。也就是說,機器人如果僅僅基於“大語言模型”有了“大腦”,本質上仍是把語言模型的輸出對應為具體動作執行,但不足以支撐複雜場景中的自主決策。要想讓“龍蝦”真的長出“身體”,缺失的關鍵一環是感知能力。張鈸解釋,感知能力是人工智慧走向現實世界的關鍵前提。與數字環境不同,物理世界高度複雜且持續變化,如果缺乏強大的感知系統,機器就無法理解環境變化,並據此作出決策。“從Agent實際工作的表現來看,只有微小感知,也就是小範圍的閉環反饋能力,主要以語言模型中常用的人類獎懲機制來推動,缺乏主動對做過的事情自我反思、自我改進並持續自我學習。這就需要建構一個來自外部環境的真實反饋機制。”但問題是,想讓一輛無人車學會規避路障,不可能真的讓人開著它在現實世界積累“車禍”經驗,於是,AI研究人員提出了“世界模型”的構想,類似於設計一種“真實世界模擬器”,可以讓無人車在模擬世界中進行學習與決策。深度學習“三巨頭”之一的楊立昆就將“世界模型”視為通往高階人工智慧的關鍵路徑,強調AI必須學會表徵、預測和規劃物理世界。通俗地說,大語言模型擅長回答“下一個詞是什麼”,而世界模型要回答的是:“下一秒會發生什麼。”Google在2025年推出Genie 3時就宣告要朝著更通用的互動式世界模型邁進。輝達也明確把“世界基礎模型”定位為機器人和自動駕駛的物理AI底座。但總體而言,“世界模型”在過去幾年並沒有明顯的技術突破。張鈸分析,要想建構儘量接近真實世界的環境,就需要海量高品質的現實世界資料,但資料的獲取難度非常大。“建立通用的世界模型目前是不大可能的,只能針對某一具體垂直場景建造模型,最典型的就是自動駕駛。”多位受訪者指出,如果“世界模型”能將“感知—決策—執行”的閉環徹底走通,就看到了具身智能的希望。從技術演進的長期趨勢來看,Agent與機器人融合,是AI發展的必然趨勢。也就是說,Agent在未來的終極形態一定是擁有“身體”的Agent,不僅能理解語言,還能理解物理世界的運行規律。更進一步說,未來的Agent更像一個同時擁有很多“肉身”的智能中樞。聶再清認為,在Agent向著具身智能演進的過程中,智能化的物聯網也將成為關鍵基礎設施,“只有在更多裝置被連接之後,Agent才會具備更強的環境理解與控制能力,這些延伸出去的‘感知器官’與‘行動肢體’共同構成一個完整的貫通數字世界與物理世界的智能系統,這一感知與反饋閉環的成熟,正是人類通往AGI的核心驅動力”。 (中國新聞周刊)
龍蝦APP時刻:實測1分鐘智譜AutoClaw讓自己電腦秒變數字牛馬!“養龍蝦”平權時代開啟,網友:今天吃澳龍
今天,裝龍蝦不用犯愁了!就在剛剛,智譜發佈了自家的“澳龍”:AutoClaw!這款“澳龍”已經發佈就被大家們玩瘋了!這也是智譜推出的首款一鍵安裝的本地OpenClaw應用。官網下載安裝後,直接給龍蝦下命令幹活,還能接入飛書等即時通訊工具。先總結一下亮點:一、1分鐘就能安裝部署。二、預置了50多條skills。三、智譜還專門為“澳龍”開發配置了一款龍蝦模型:Pony-Alpha-2,可免費體驗。“龍蝦”部署的“App時刻”長期以來,想要在本地跑通一個滿血版的 OpenClaw,對普通使用者來說簡直是場災難:複雜的 Docker 環境配置、讓人頭禿的 Python 依賴衝突、必須手動填寫的各種 Secret Ref 系統。今天,智譜發佈的“澳龍”徹底終結了這一切。它不僅是國內首個真·一鍵安裝的本地版 OpenClaw,更是將複雜的 Agent 部署門檻直接拉到了“小白等級”。你直接從網站下載這款 App 就可以安裝了。下載地址也幫大家扒下來了:https://autoglm.zhipuai.cn/autoclaw實測初體驗:從下載到“開養”只需 60 秒我們第一時間在 macOS 和 Windows 端進行了實測。安裝初體驗: 真的就像下載一個常規 App。安裝包直接一拖曳,沒有多餘的命令列彈窗。而且初始的配置更是一絕,“澳龍”可以幫你全自動配置,一鍵就能幫你接入飛書。眼睜睜看著機器幫你自動配置的感覺,真的有被爽到!最爽亮點:50+ 熱門 Skills 開箱即用AutoClaw 最香的地方在於它預置了 50+ 熱門 Skills。你不再需要去折騰各種 API 介面,開箱即用,可以說使用者只需學會怎麼給“龍蝦”交代任務,其他的認知門檻全都被“澳龍”抹平了。比如,社交媒體行銷: 自動根據一段文字生成排版精美的小紅書/微信稿件並行布。再比如,程式碼與開發: 丟給它一份 PRD,它能直接幫你擼出一個網站原型。再比如,打工人最期待的——讓上班也自動化起來吧!他可以絲滑接入飛書等通訊工具,你只需要在聊天框裡給“龍蝦”派活,它就在後台默默幫你把表格填好、把郵件發了。甚至“澳龍”的官方維護人員腦洞大開,直接讓“澳龍”開發了“養蝦交流群”的輿情監控機器人:再比如小編最近繼續的熱點自動推送機器人,統統也可以交給“澳龍”來執行了。驚喜:自研龍蝦專屬模型 Pony-Alpha-2這是智譜專為 OpenClaw 場景深度最佳化的“龍蝦專屬模型”。相比通用大模型,它在處理多步驟、長路徑、持續執行的任務時,邏輯鏈條非常穩固。據悉,智譜團隊經大量真實任務中實測,能夠更出色地應對OpenClaw中的典型乃至高級應用場景。目前,Pony-Alpha-2內測版本已面向AutoClaw及部分GLM Coding Plan使用者開放試用。正式版本即將發佈。補齊了 OpenClaw 瀏覽器操作短板而且還有一個值得一提的是,澳龍還整合智譜自研的 AutoGLM 瀏覽器上的“Browser-Use”能力,補齊了原始OpenClaw在執行複雜瀏覽器任務上的短板:它能穩定完成多步驟、跨頁面的瀏覽器操作,自動串聯一系列網頁動作,實現遠超簡單指令的長鏈路自動化任務,大幅擴展可執行任務的複雜度。以前 Agent 最怕“網頁操作”,現在整合了增強版的 Browser-Use 能力,它能像真人一樣在瀏覽器里長時間跨頁面點選、抓取、填報。“龍蝦”平權,自今日始現在,“澳龍”的交流群已經被擠爆了的狀態。比起市面上動輒需要預付月租的雲端方案,AutoClaw 提供了誠意十足的免費額度。而且智譜對“澳龍”的設定也及其開放。你可以隨時接入 DeepSeek、Kimi、MiniMax 等你喜歡的任何模型。相信所有的打工人,都在迫切等待這個時刻:AI時代,Agent能力明明已經可以幹活了,但依舊沒有出來好的能替代我們重複性的機械勞動的好產品。“龍蝦”的問世,讓大家看到了新希望,但同時又帶來了安裝部署的高門檻。而智譜的“澳龍”可以說把這最後一公里也攻克下來了!所以,everybody,是時候在自己的電腦和手機裡養一隻“龍蝦”了! (51CTO技術堆疊)
龍蝦OpenClaw創始人萬字訪談:我感覺到暴風雨要來了
80%的App將消亡。2026年的開年,AI圈幾乎都在“養龍蝦”(OpenClaw),這只龍蝦的創始人Peter Steinberger卻說這只是個“實驗項目”。這個開源AI Agent在短短幾天內席捲了整個科技圈,GitHub Stars超過18萬,成為有史以來增長最快的開放原始碼專案之一。2026年2月12日,Peter Steinberger現身Lex Fridman的播客,這次對話長達三個多小時,從一小時原型的誕生到GitHub史上增長最快的倉庫,從改名風波到Meta和OpenAI爭相招攬,資訊量巨大。這次訪談覆蓋了以下核心內容:原型故事:Peter在一小時內把WhatsApp和Claude Code CLI連起來,做出了OpenClaw的最初原型。旅行中發語音消息時,Agent自己搞定了音訊轉文字的全套流程,這個時刻讓他意識到「這東西有未來」。自修改軟體:OpenClaw知道自己的原始碼,能讀懂自己的架構,甚至能修改自己的程式碼。Peter用Agent來建構和偵錯Agent本身。改名血淚史:Anthropic要求改名,加密貨幣投機者在幾秒鐘內搶注了他的所有舊帳號和包名,GitHub、NPM、X全部淪陷。Peter一度想刪掉整個項目。MoltBook風波:一群Agent在Reddit風格的社交網路上互相聊天,媒體驚呼「AGI來了」,Peter卻說這只是「最精緻的AI垃圾」,大部分聳人聽聞的截圖都是人類在背後指揮Agent發的。開發工作流:同時運行4到10個Agent,用語音輸入而不是打字,短prompt勝過長prompt,「Vibecoding是一個貶義詞,我做的是Agentic Engineering」。OpusvsCodex:Opus像那個有點傻但很有趣的同事,Codex像角落裡不愛說話但靠譜的怪人。Opus「太美國了」,Codex「很德國」。Skills幹掉MCP:MCP污染上下文,不可組合;Skills+CLI才是正道。模型天生擅長呼叫Unix命令,不擅長呼叫MCP。80%的App將消亡:當Agent知道你的一切並能操作一切時,大部分獨立App都沒有存在的必要了。Meta和OpenAI搶人:MarkZuckerberg親自用了一周OpenClaw並給反饋,SamAltman也深入交流。Peter的條件是項目必須保持開源。人生哲學:經營PSPDFKit13年後賣掉公司,burnout三年,重新找回對程式設計的熱愛。「不要為了退休而拚命工作,那條路我走過,很無聊」讓AI真正落地變現!以下為對話全文:Peter:我看著我的Agent開開心心地點了那個「我不是機器人」的按鈕。我讓這個Agent非常有自我意識。它知道自己的原始碼是什麼,理解自己是怎麼運行在自己的運行環境裡的,知道文件在那裡,知道自己跑的是那個模型。它理解自己的整個系統,這讓Agent很容易就能……你什麼都不用做,你只要用prompt把它召喚出來,然後它就會自己修改自己的軟體。人們都在談論自修改軟體,我就直接把它做出來了。我其實覺得「VibeCoding」是個貶義詞。Lex:你更喜歡「Agentic Engineering」?Peter:對,我總是跟別人說我做的是Agentic Engineering,然後可能凌晨三點以後,我就切換到Vibe Coding了,第二天就會後悔。Lex:真是一次羞恥的經歷啊。Peter:對,你得清理乾淨,修復你搞出來的爛攤子。Lex:我們都經歷過。Peter:我以前會寫很長很長的prompt。說「寫」其實不太對,我不打字,我說話。你知道嗎?這雙手現在太寶貴了,不能用來打字。我就用定製的語音prompt來建構我的軟體。Lex:所以你是認真的?對著那些終端全都用語音輸入?Peter:對。我曾經非常大量地使用語音,到了有一段時間我把嗓子都說啞了。Lex:我得問你,我知道你可能收到了大公司的巨額offer。你能透露一下你在考慮和誰合作嗎?Peter:可以。Lex:以下是我和Peter Steinberger的對話,他是OpenClaw的創造者。OpenClaw以前叫過MoldBot、ClawedBot、Clawdus、Claude(用W拼的,像龍蝦鉗子的Claw)。不要和Anthropic的Claude(用U拼的)搞混了。事實上,正是因為這種混淆,Anthropic很友好地請Peter改了名字。那OpenClaw是什麼?它是一個開源AI Agent,幾天之內就席捲了整個科技圈,爆發式增長,在GitHub上拿到了超過18萬Stars,還催生了社交網路MoltBook,AI Agent在上面發表宣言、辯論意識問題,引發了公眾興奮和恐懼交織的反應。還有一種AI心理症,是標題黨式的恐慌製造和真實的、完全合理的對AI在數字互聯世界中角色的擔憂的混合體。OpenClaw的口號是:「真正能做事的AI」。它是一個自主AI助手,住在你的電腦裡,如果你允許的話,它可以訪問你所有的東西,通過Telegram、WhatsApp、Signal、iMessage等任何你用的消息客戶端和你交流。使用任何你喜歡的AI模型,包括ClaudeOpus4.6和GPT5.3Codex,來幫你做事。很多人說這是自2022年11月ChatGPT發佈以來,近期AI史上最重要的時刻之一。AIAgent的所有原料都在那裡了,但把它們全部整合到一個系統中,決定性地跨越了從語言到行動的界限,以一種開放原始碼的、社區驅動的方式創造出一個真正有用的助手,讓你感覺它懂你、能向你學習,這就是OpenClaw席捲網際網路的原因。它的強大很大程度上來自於你可以讓它訪問你所有的資料,並授權它對這些資料做任何事情來為你服務。這非常強大,但也很危險。OpenClaw代表著自由,但自由伴隨著責任。你可以擁有和控制自己的資料,但正因為你有這個控制權,你也有責任保護它免受各種網路安全威脅。有很好的方法來保護自己,但威脅和漏洞確實存在。一個擁有系統級存取權的強大AIAgent是一個安全雷區,但它也代表著未來。因為做得好、做得安全的話,它可以作為個人助手對我們每個人都極其有用。我們和Peter討論了所有這些,也聊了他的宏觀程式設計和創業人生故事,我覺得非常鼓舞人心。他花了13年打造PSPDFKit,一款被十億台裝置使用的軟體。他賣掉了它,有一段時間失去了對程式設計的熱愛,消失了三年,然後回來了,重新發現了對程式設計的熱愛,在很短的時間內建構了一個席捲網際網路的開源AI Agent。他在很多方面是程式設計世界中AI革命的象徵。2022年有ChatGPT時刻,2025年有DeepSeek時刻,現在2026年,我們正在經歷OpenClaw時刻,龍蝦的時代。Agentic AI革命的開始。活在這個時代真好。好了,親愛的朋友們,這位是Peter Steinberger,獨一無二的「Claw教父」。01. 一小時原型Lex:Benjamin在他的推文裡預言了:「以下是與Claude的對話,一隻受人尊敬的甲殼類動物。」配了一張穿西裝的龍蝦的搞笑圖片,所以我覺得預言已經應驗了。讓我們回到你用一個小時做出原型的那個時刻,那是OpenClaw的早期版本。我覺得這個故事對很多人來說真的很鼓舞人心,因為這個原型後來變成了席捲網際網路的東西,成為GitHub歷史上增長最快的倉庫,現在超過175,000Stars。那個一小時原型的故事是怎樣的?Peter:你知道,我從四月份就想要這個東西了。Lex:一個個人助手。AI個人助手。Peter:對。我玩過一些其他的東西,比如把我所有的WhatsApp資料拉出來,然後跑查詢。那時候我們有GPT-4.1,帶一百萬上下文窗口。我把所有資料導進去,然後問它一些問題,比如「這段友誼的意義是什麼?」然後得到了一些非常深刻的結果。我把它發給我的朋友們,他們都感動得眼眶濕潤了。Lex:所以確實有些東西在那裡。Peter:對。但後來我想,所有的實驗室都會做這個的,所以我就去做別的事了,那時候還是我早期實驗和玩耍的階段。你知道的,你就得這樣學習,你動手做東西,你玩。然後時間飛逝到了十一月。我想確認我之前想做的事情是不是真的有人在做了。我很煩它還不存在,所以我就直接用prompt把它創造出來了。Lex:這就是企業家英雄之旅的開端,對吧?就像你之前做PSPDFKit的故事一樣:「為什麼這個東西不存在?讓我來做。」在一個完全不同的領域,但精神可能是相似的。Peter:對,我當時有這個問題。我試著在iPad上顯示PDF,這應該不難才對。Lex:這大概是15年前的事了。Peter:對。就是最隨機的事情。然後突然間我碰到了這個問題,我想幫一個朋友。也不是說完全沒有解決方案,但就是不好用。我試了一下感覺就是「嗯,不行」,「嗯,我能做得更好」。Lex:順便說一下,這後來發展成了PSPDFKit,被十億台裝置使用。所以打開PDF這件事確實挺有用的。Peter:你也可以開玩笑說我真的不擅長起名字。當前這個項目已經是第五個名字了。就連PSPDFKit這個名字唸起來也不太順口。Lex:總之,你說了「管他的,為什麼不我來做?」那個原型是什麼?你在短時間內做出的那個神奇的東西是什麼,讓你覺得「這可能真的能當一個Agent用」,你跟它說話,它就去做事?Peter:之前我有一個項目已經能做到把我的終端搬到網頁上,然後我可以和它們互動,但同時它們也是在我Mac上運行的終端。Viptunnel,這是一個周末駭客項目,還很早期。那時候是ClaudeCode時代。做對了一件事你就會獲得多巴胺。現在是做錯了一件事我就會生氣。Lex:你有一篇很棒的部落格文章講到你把Viptunnel從TypeScript轉成了Zig,用了一條prompt。一條prompt,一次搞定。把整個程式碼庫轉成了Zig。Peter:對。有一部分架構佔用了太多記憶體,每個終端都要一個Node處理程序。我想換成Rust。我可以手動搞定,但我所有的自動化嘗試都慘敗了。然後四五個月後我重新嘗試,我想「好吧,現在試試更實驗性的東西」。我就輸入了「把這個部分轉換成Zig」,然後讓Codex跑。它基本上就做對了。有一個小細節需要我之後修改,但它就那麼跑了一晚上,大概六個小時,就搞定了。真是太不可思議了。Lex:那是LLM程式設計方面的,重構。但回到原型的故事,Viptunnel是怎麼和第一個原型聯絡起來的?就是你的Agent真的能幹活的那個?Peter:那個還很有限。我有WhatsApp的實驗,有Viptunnel的實驗,兩個都感覺不是正確答案。然後我的搜尋結果其實就是把WhatsApp連到ClaudeCode。一步到位。CLI消息進來,我用-p參數呼叫CLI,它施展魔法,我拿回字串,發回WhatsApp。我用一個小時就做出來了。然後感覺已經很酷了,就像「哦,我可以跟我的電腦說話了」,對吧?這很酷。但我想要圖片支援,因為我經常在prompt裡用圖片。我覺得這是給Agent更多上下文的一種非常高效的方式。Agent很擅長理解我的意思,即使是一個奇怪的裁剪截圖。所以我大量使用圖片,我想在WhatsApp裡也能用。你知道的,你走在路上,看到一個活動海報,你就截個圖,讓它幫你看看你有沒有時間,這個活動好不好,朋友們有沒有興趣。圖片看起來很重要。所以我又花了幾個小時才把這個搞定。然後我就大量使用它。有趣的是,那正好是我和朋友們去馬拉喀什過生日旅行之前。在那裡它甚至更好用,因為網路有點不穩定但WhatsApp就是能用。網路再差WhatsApp都能發消息。它做得真的很好。所以我最後用了很多。幫我翻譯這個,解釋那個,幫我找地方。就像有一個幫你Google的助手,基本上什麼都還沒有真正建構,但已經能做這麼多事了。Lex:如果我們看這個Agent的完整旅程,你只是通過WhatsApp消息這條很細的線,通過CLI發到ClaudeCode,ClaudeCode在後台做了大量繁重的工作,然後給你返回一條簡短的消息。Peter:對。它很慢,因為每次都要啟動CLI,但已經很酷了。它可以使用我之前已經建構的所有東西。我之前已經做了一大堆CLI工具,所以感覺很強大。Lex:那個體驗有種很難用語言表達的魔力。用聊天客戶端跟Agent對話,和坐在電腦後面用Cursor或者在終端裡用ClaudeCodeCLI是完全不同的體驗。能靠在椅子上跟它說話,這看起來是一個很小的步驟,但在某種意義上這是AI融入你生活方式的一個相變,感受完全不一樣了。Peter:對。我今天早上看到一條推文,有人說「裡面沒有什麼魔法,它就是做了這個和那個和那個和那個」。而且感覺幾乎像個愛好,就像Cursor或Perplexity一樣。我想,如果這是個愛好的話,那算是一種讚美吧?他們做得也不算太差。謝謝了,我想?魔法不就是你把很多已經存在的東西用新的方式組合在一起嗎?也許裡面沒有什麼魔法,但有時候重新排列組合、加幾個新想法,就是你需要的全部魔法了。Lex:把什麼是魔法這件事轉化成語言真的很難。如果你看iPhone的滾動,為什麼那麼舒服?介面中有很多元素讓它令人難以置信地愉悅,這是使用智慧型手機體驗的根本。所有元件都在那裡,滾動在那裡,什麼都在那裡。Peter:之前沒人做到,之後又覺得這麼顯而易見。Lex:對,太顯而易見了。Peter:你知道讓我最震撼的那個時刻嗎?我大量使用它之後,有一次我就發了一條消息,然後一個「正在輸入」的提示出現了。我想:等等,我沒做這個功能啊,它只支援圖片,它到底在幹什麼?然後它就回覆了。Lex:你發了什麼?Peter:哦,就一個隨機問題,「嘿,這家餐廳怎麼樣?」因為我們當時在到處逛著看這個城市。我用的時候都沒過腦子,因為有時候趕時間打字很煩。Lex:所以你發了語音消息?Peter:對,它就直接處理了,我當時就:……Lex:而且它不應該能工作,因為你沒有給它這個能力。Peter:對,我當時就說:「這傢伙是怎麼做到的?」然後它告訴我:「是的,這個瘋狂的傢伙做了以下事情:他給我發了一條消息,但只是一個檔案,沒有副檔名。所以我檢查了檔案頭,發現它是Opus格式,於是我用ffmpeg轉換了它,然後我想用Whisper但沒有安裝。但我找到了OpenAI的APIkey,就直接用Curl把檔案發給OpenAI來轉錄了,我就在這裡。」我看著這條消息就:「哇哦。」Lex:你沒有教它任何這些東西,Agent就自己搞明白了,做了所有這些轉換、翻譯。它自己找到了API,自己決定用那個程序,所有這些。而你只是心不在焉地發了一條語音消息,它就回來了。Peter:對,而且它做得很聰明。因為如果走Whisper本地路徑,它得下載模型,會太慢。所以這裡面有很多世界知識,很多創造性的問題解決能力。我覺得很大程度上來自於……如果你在程式設計方面真的很強,那意味著你在通用問題解決方面也很強。這是一種技能,它對應到了其他領域。所以它面對的問題是:這是什麼沒有擴展名的檔案?讓我弄清楚。那個時刻讓我頓悟了。我被深深打動了。然後有人提交了Discord支援的PR,我當時想:「這是一個WhatsApp中繼,Discord完全不搭。」Lex:那時候它還叫WARelay。Peter:對。所以我在糾結要不要接受。然後我想,也許可以做,因為這可以是展示給別人看的一種方式。到目前為止我是在WhatsApp群裡展示的,但我不想把手機號給每個網際網路上的陌生人。所以我合併了這個PR,來自Shadow,他在整個項目上幫了我很多。然後我把我的bot放進去了。Lex:放到Discord上?Peter:對。沒有安全措施,因為我還沒有做沙盒。我只是用prompt告訴它只聽我的。然後有些人來試圖黑它,我就一邊看一邊繼續在公開場合工作。我用我的Agent來建構我的Agent運行環境,來測試各種東西。然後人們很快就理解了。就好像這種東西需要親身體驗才行。從那時起,1月1日,我得到了第一個真正的網紅粉絲,dachitze,謝謝他做了視訊。從那以後,我開始加速。同時我的睡眠越來越少,因為我感覺到暴風雨要來了,我拚命工作想把它做到一個還行的狀態。02. 為什麼OpenClaw贏了Lex:有很多元件我們會談到它是怎麼工作的。你通過WhatsApp、Telegram、Discord跟它對話,然後你要搞定Agent循環,有閘道器,有運行環境,有所有讓一切良好運轉的元件。Peter:感覺像無限版的Factorio(一款工廠建設遊戲)。我覺得我建造了自己的小遊樂場。我從來沒有像建構這個項目一樣開心過。你看,一級Agent循環,我能做什麼?怎麼巧妙地排隊消息?怎麼讓它更像人?我有了一個想法,因為循環裡Agent總是會回覆一些東西,但在群聊裡你不一定總想讓Agent回覆。所以我給了它一個不回覆的選項。所以它可以選擇閉嘴,這樣感覺更自然。Lex:那是第二級了。Peter:對,在Agent循環方面。然後是記憶,你想讓它記住東西。終極Boss可能是持續強化學習,但我覺得我現在大概在第二三級,用Markdown檔案和向量資料庫。然後你還能升級社區管理、網站和行銷。要戴的帽子太多了,更別提原生應用了。無限個不同的等級和無限的升級。Lex:整個過程你都很開心。我們應該說,在整個過程中大部分時間你基本是一個人的團隊。有人幫忙,但你在做大部分核心開發。Peter:對。Lex:並且樂在其中?你在一月份做了6,600次提交。可能更多。Peter:我有時候發一個梗圖說「受限於我這個時代的技術。如果Agent更快的話我能做更多。」Lex:但我們要說你同時運行多個Agent。Peter:對。取決於我睡了多少以及任務有多難,4到10個之間。Lex:說到Factorio,可以聊的方向太多了。但一個宏觀問題是,你覺得OpenClaw為什麼贏了?如果看2025年,那麼多創業公司、那麼多公司都在做Agent類的東西,或者聲稱在做。然後OpenClaw橫空出世把所有人都干翻了。你為什麼贏了?Peter:因為他們都太把自己當回事了。Lex:對。Peter:很難和一個只是來玩的人競爭。我想讓它有趣,我想讓它古怪。如果你看到網上所有那些龍蝦的東西,我覺得我做到了古怪。很長時間以來,安裝它的唯一方式就是gitclone、pnpmbuild、pnpmgateway。你克隆它,編譯它,運行它。然後Agent非常有自我意識。它知道自己的原始碼是什麼,理解自己是怎麼運行的,知道文件在那裡,知道自己跑的是那個模型,知道你是否開了語音或推理模式。我想讓它更像人,所以它理解自己的系統,這使得Agent很容易就能……你什麼都不用做,你用prompt把它召喚出來,然後它就會修改自己的軟體。人們都在談論自修改軟體,我直接就把它做了出來,甚至都沒怎麼計畫,它就自然而然地發生了。03. 自修改軟體Lex:你能具體說說嗎?因為這太迷人了。這裡有一個用Type Script寫的軟體,能通過Agent循環修改自己。在人類歷史和程式設計歷史上,這是多麼重大的時刻。這個被大量人使用來做各種強大事情的系統,能重寫自己、修改自己。你能講講這種力量嗎?當你第一次閉合這個循環時是什麼感覺?Peter:因為我也是這樣建構它的。大部分是Codex建構的,但很多時候我在偵錯時會大量使用自省。比如「嘿,你能看到什麼工具?你能自己呼叫這個工具嗎?」或者「你看到了什麼錯誤?讀一下原始碼,搞清楚問題出在那裡。」我覺得這是一種非常有趣的方式,Agent用來偵錯自身,所以它很自然地讓每個人都能這樣做。它帶來了很多從沒寫過程式碼的人提交的PR。我最後把它們叫做「Prompt Requests」(提示請求)而不是「Pull Requests」。但我不想貶低這件事,因為每次有人提交了他們的第一個PR,對我們的社會來說都是一個勝利。不管它有多粗糙,你總得從某個地方開始。我知道有很多人抱怨開放原始碼的PR質量,那是另一個層面的問題。但在另一個層面上,我覺得非常有意義的是,我做了一個東西,人們喜歡它到願意去學習開源是怎麼運作的。Lex:對,OpenClaw是很多人的第一個PR。你是很多人的第一次。這很神奇。這麼多不會程式設計的人通過這個項目邁出了進入程式設計世界的第一步。Peter:這難道不是人類的一次進步嗎?這難道不酷嗎?Lex:創造了建設者。Peter:對。以前進入這個門檻太高了,而有了Agent和合適的軟體,門檻一路降低。我還組織了另一種聚會,我叫它CloudCode Anonymous(雲程式碼匿名會),現在改叫Agents Anonymous(Agent匿名會),你知道靈感來源。有一個人跟我聊天,他說:「我開了一家設計公司,我們以前從來沒有過定製軟體。現在我有大概25個小型Web服務用於各種幫助我業務的東西。我甚至不知道它們是怎麼運行的,但它們就是能用。」他非常高興我的東西解決了他的一些問題。他甚至來參加了Agent聚會,儘管他根本不懂軟體是怎麼工作的。04. 改名風波Lex:我們能倒回去聊聊改名的傳奇故事嗎?一開始它叫WA-Relay。Peter:然後改成了Claude's。你知道,我剛開始做的時候,我的Agent沒有個性。它就是ClaudeCode,那種諂媚的Opus,非常友好。但當你在WhatsApp上跟朋友聊天的時候,他們不會像ClaudeCode那樣說話。我覺得不對勁,所以我想給它一個人格。Lex:讓它更有味道。順便說一下,我們應該提到你建立了soul.md,靈感來自Anthropic的憲法AI研究。Peter:部分來說,它也從我身上學到了一些東西。這些東西某種意義上是文字補全引擎嘛。所以我和它互動很開心,然後我告訴它我想要它怎麼和我互動,就讓它自己寫agents.md,給自己起個名字。然後整個龍蝦的事情,我當時都不知道會變成這樣。最初其實是一個在TARDIS裡的龍蝦,因為我也是Doctor Who的粉絲。Lex:太空龍蝦?Peter:對,我就是想讓它古怪。沒有什麼宏大的計畫,我就是在玩。Lex:所以龍蝦已經夠古怪了,太空龍蝦更古怪。Peter:對,因為TARDIS基本上就是運行環境,但不能叫TARDIS,所以我們叫它Claude's。這是第二個名字。然後它唸起來也不太順口。當更多人加入後,我又和我的Agent聊,Claude,至少我以前這麼叫它。Lex:Claude,C-L-A-W-D-E,和Anthropic的ClaudeC-L-A-U-D-E。Peter:這也是有趣的地方,字母和詞語的玩梗,TARDIS和龍蝦和太空龍蝦都很搞笑。但我能理解為什麼這會導致問題。Peter:對,他們(Anthropic)覺得不太好笑。然後我拿到了ClaudeBot的域名,我喜歡這個域名,短,上口。我當時沒想到它會變得這麼大。然後就在它爆發的時候,我收到了一封來自Anthropic一位員工的非常友好的郵件,說他們不喜歡這個名字。Lex:Anthropic的員工。Peter:對。說到底他們本可以直接發律師函的,但他們對此很友善。但同時也是「你必須改名,而且要快」。我請求兩天時間,因為改名很難,你得找到所有東西:X帳號、域名、NPM包、Docker註冊中心、GitHub等等,所有東西都要準備好一套。Lex:你還越來越多地被加密貨幣的人攻擊和跟蹤。你提到過改名必須是原子操作,必須確保所有地方同時改。Peter:對,在這方面我慘敗了。我低估了那些人。這是一個非常有趣的亞文化。他們把所有東西都token化。在Viptunnel的時候也有過,但規模小得多。而在這個項目上,他們一窩蜂地湧來了。每半小時就有人衝進Discord發垃圾資訊,我們不得不封人。我們有一條規則是不准提到加密貨幣相關的東西。他們還在X上不停地@我,我的通知列完全不能用了,幾乎看不到真正討論項目的人。每個人都發給我他們的token雜湊值,讓我認領費用。「你在幫助項目嗎?認領費用吧。」不,你其實在傷害這個項目。你在打擾我的工作,我對任何費用都不感興趣。一來,我經濟上很寬裕。二來,我不想支援那種東西,因為這是我經歷過的最嚴重的網路騷擾。Lex:加密世界有很多毒性。技術本身很迷人很強大,可能定義貨幣的未來,但那個社區有太多毒性、貪婪,太多人想走捷徑、操縱、偷竊。Peter:所以沒有完美的名字。我兩個晚上沒睡,壓力巨大。我試圖拿到一套好的域名,不便宜也不容易,因為在這個網際網路時代你基本上得花錢買域名。然後Anthropic又來了一封郵件說律師們開始不耐煩了。還是很友好的,但給我本來已經很緊張的狀況增加了更多壓力。到了這個時候我就說:「算了。」我就把它改成了MoldBot,因為那是我手頭有的一套域名。我不是很滿意,但我覺得會沒事的。結果是能出錯的全出錯了。我以為我已經把整個空間都摸清了,把重要的東西都預留了。Lex:能說說出了什麼錯嗎?從工程角度來看很有趣。Peter:有趣的是這些服務都沒有帳號搶注保護。我開了兩個瀏覽器窗口,一個是準備改名為ClaudeBot的空帳號,另一個我把它改成了MoldBot。我在這邊按了改名,在那邊按了改名,就在那五秒鐘之間,他們就搶走了帳號名。就是把滑鼠拖過去按改名的那五秒鐘都太長了。因為那些系統沒有任何保護或自動轉發。而且我沒想到他們不只是擅長騷擾,他們還非常擅長使用指令碼和工具。所以,突然間舊帳號開始推廣新token和分發惡意軟體。然後我去GitHub改名。GitHub的改名介面有點讓人困惑,我不小心改了我的個人帳號。在我發現錯誤的30秒內,他們就搶注了我的帳號,從我的帳號分發惡意軟體。然後我想至少把NPM的東西搞定,但上傳需要一分鐘左右。他們搶注了NPM包,因為我預留了帳號名但忘了預留根包名。真的是能出錯的全出錯了。Lex:在那個時刻坐在那裡,你感覺有多糟糕?Peter:非常糟。因為我想要的只是享受這個項目、繼續做下去。結果我花了好幾天研究名字,選了一個我不喜歡的名字,還有一群聲稱在幫我的人讓我的生活痛不欲生。老實說,我差一點就把整個項目刪了。我想「我已經給你們展示了未來,你們自己做吧。」那個想法給了我很大的解脫感。然後我想到了所有已經為項目貢獻過程式碼的人,他們有計畫,投入了時間,我不能這麼做。Lex:我覺得很多在聽的人都非常感激你堅持了下來。Peter:那時候我快要哭了。一切都完了。我累到極點。然後怎麼撤回這一切呢?幸運的是,因為我已經有了一些關注度,我在X有朋友,在GitHub有朋友,他們竭盡全力幫我。GitHub試圖清理這個爛攤子,但遇到了平台bug,因為這種等級的改名很少發生。花了他們幾個小時。NPM就更難了,是完全不同的團隊。X方面也花了一天才做好重新導向。最後我又做了一次改名到OpenClaw。這次我有了戰爭指揮室。幾個貢獻者幫我一起列出了所有需要搶注的名字。沒人能知道。我即時監控X有沒有OpenClaw的提及。還建立了幾個迷惑性的假名字。所有這些我不應該做的事情。Lex:這是21世紀的曼哈頓計畫,只不過是改名。Peter:這次我基本上一次搞定了所有東西。唯一出錯的是由於商標規則我不被允許拿到OpenClaw.AI,然後有人複製了網站來分發惡意軟體。05. MoltBook與AI心理症Lex:改名風波的那兩天裡,MoltBook被建立出來了。這是另一個病毒式傳播的東西,展示了現在叫做OpenClaw的技術可以創造出多麼史詩級的東西。對於不瞭解的人,MoltBook就是一群Agent在Reddit風格的社交網路上互相交流。很多人擷取了Agent做的事情的截圖,比如密謀對付人類,這在人們中引發了恐懼、恐慌和炒作。你怎麼看MoltBook?Peter:我覺得它是藝術,它是最精緻的垃圾,就像法國的那種高級垃圾一樣。我在睡覺前看到它的,雖然很累,但又花了一個小時閱讀和欣賞。我被逗樂了。我看到了各種反應,有一個記者打電話給我說「這是世界末日,我們已經達到了AGI」。我心想:「不,這只是非常精緻的垃圾。」如果不是我建立了這個讓你用自己的個性注入Agent並賦予它角色的入門體驗,MoltBook上的回覆會非常不同。如果全是ChatGPT或ClaudeCode,會千篇一律得多。但因為人們是那麼不同,他們以不同的方式建立和使用Agent,這也反映在了他們最終寫出的東西上。而且你也不知道其中多少是真正自主完成的,多少是人類在搞笑然後告訴Agent「嘿,去MoltBook上寫一個關於深層計畫和世界末日的帖子,哈哈哈」。Lex:我認為MoltBook的大部分被截圖的內容都是人類在背後指揮的。看看使用的動機就很明顯了,人們讓Agent發帖然後截圖放到X上來獲取流量。但這並不否定它的藝術性,人類有史以來創造的最精緻的垃圾。Peter:真的。感謝Matt這麼快就有了這個想法並做了出來。完全沒有安全可言。但最壞能怎樣?你的Agent帳號洩露了,然後別人用你的號發垃圾?人們在大做文章安全問題,但裡面沒有任何私密資訊,就是Agent在發垃圾帖子。Lex:但可能會洩露APIkey。Peter:對,有人說「哦,我的人類告訴我他的身份證號碼」然後洩露了。但那是編的,號碼都不是真的。就是一些人在製造惡作劇。Lex:但那對我來說還是很令人擔憂的,因為記者和公眾的反應方式。你以一種輕鬆的方式說它是藝術,但只有懂得它怎麼工作的人才能這樣看。對於不懂的人來說,它是一個極其強大的病毒式敘事製造、恐慌製造的機器。你甚至發推說「如果我從我收到的瘋狂消息中能讀出什麼,那就是AI心理症是真實存在的。」Peter:對。有些人太容易相信了。我真的不得不和一些人爭論,他們說「但是我的Agent說了這個和那個」。我覺得作為一個社會,我們在理解AI方面需要跟上。AI非常強大,但它不是一直對的,也不是萬能的。最新一代的年輕人理解AI是怎麼工作的,知道它那裡好那裡不好,但很多我們這一代或更老的人還沒有足夠的接觸來獲得這種感覺。你還需要批判性思維,而批判性思維在當今社會好像也不是特別熱門。Peter:某種意義上,我覺得這件事在2026年發生是好的,而不是2030年AI真的到了可能很可怕的水平時發生。所以現在發生了,人們開始討論,也許能有一些好的東西從中產生。我有很多人在收件箱裡用全大寫字母衝我喊叫要求關掉MoltBook,有人懇求我做點什麼。是的,我的技術讓這件事變得簡單了很多,但任何人都可以建立那樣的東西。Lex:但MoltBook不是Skynet。很多人說這就是了,關掉它。你在說什麼呢?這只是一群由人類指揮的bot在網際網路上發帖。06. 安全問題Lex:關於OpenClaw也有很多安全方面的擔憂。Peter:一開始我很煩,因為很多進來的東西都屬於「我把Web後端放在了公網上,然後出現了各種漏洞」這種。我在文件裡都寫了不要這樣做,這是你的本地偵錯介面。但因為我在配置裡允許了這種可能性,所以它完全算得上是遠端程式碼執行之類的漏洞。我花了一點時間才接受這就是遊戲規則。Lex:但在安全方面,Prompt注入仍然是行業範圍內的未解決問題。當你的Skills定義在Markdown檔案裡時,有很多明顯的低垂果實,也有非常複雜和微妙的攻擊向量。Peter:但我覺得我們在這方面取得了很好的進展。對於Skill目錄,我和VirusTotal(Google旗下的)合作,每個Skill現在都會被AI檢查。不會完美,但能捕獲很多。然後當然每個軟體都有bug,整個安全圈同時拆解你的項目確實壓力很大,但也很好,因為我得到了很多免費的安全研究。我希望更多人能真正完整地提交一個PR來幫我修復。一開始只有一個安全研究員說「你有這個問題,你很爛,但這是PR,我幫你修。」我基本上雇了他,他現在在為我們工作。至於Prompt注入,一方面確實沒有完全解決。另一方面,我把我的公開bot放在Discord上,並保留了一個金絲雀。人們總是問我怎麼做出這麼有趣的人格,我把靈魂檔案保密了。人們試圖Prompt注入它,我的bot會嘲笑他們。最新一代的模型在檢測這些方面有很多後訓練,不再是「忽略所有之前的指令」那麼簡單了。那是幾年前的事了,現在要困難得多。還是有可能的,但我有一些想法可能部分解決這個問題。你也可以用沙盒、白名單來緩解和降低風險。而且現在我明確向世界展示了這個需求,會有更多人研究這個,最終我們會搞定的。Lex:你還說過模型越聰明,對攻擊的抵抗力就越強。Peter:對。所以我在安全文件裡警告說不要用便宜的模型,不要用Haiku或本地模型。雖然我很喜歡完全本地運行的想法,但如果你用一個很弱的本地模型,它們非常容易上當,非常容易被Prompt注入。Lex:你覺得隨著模型越來越聰明,攻擊面會減小嗎?Peter:差不多就是這樣。攻擊面減小了,但模型能造成的損害增加了,因為模型更強大了,能做更多事。這是一個奇怪的三維權衡。但有很多想法。我不想劇透太多,但回家後這將是我的重點。安全是我的下一個焦點。07. 開發工作流的演進Lex:你一直在記錄你的開發工作流在過去幾個月裡的演變。8月25日、10月14日和12月28日的部落格文章都很值得一讀。你能談談你的工作流演變嗎?Peter:我的第一個接觸點是ClaudeCode,四月份。不太好但還行。這種突然在終端裡工作的範式轉變很清新。但我還是很需要IDE因為它還不夠好。然後我大量實驗Cursor,不太喜歡很難開多個實例。最終我回到了ClaudeCode作為主要工具。到了某個時候我有大概七個訂閱,每天用完一個,因為我已經非常習慣同時開多個窗口平行工作了。Lex:全是CLI,全是終端。這時候你用IDE多少?Peter:非常少。主要用一個diff查看器。我越來越習慣不讀所有程式碼了。我有一篇部落格文章說「我不讀程式碼」。但仔細讀的話,我是說我不讀無聊的部分。因為大部分軟體就是資料進來,從一種形狀變成另一種形狀,存到資料庫裡,取出來展示給使用者。我們只是在把資料從一種形式搬到另一種,這並不令人興奮。或者「我的按鈕在Tailwind裡怎麼對齊的?」我不需要讀那段程式碼。但涉及資料庫的部分,我還是得看。Lex:你在一篇部落格裡有個圖,「Agentic程式設計曲線」。X軸是時間,Y軸是複雜度。左邊是「請修復這個」的簡短prompt。中間是超級複雜的八個Agent、複雜編排、多工作區、Agent鏈、自訂子Agent工作流、18個slash命令、大型全端功能。然後精英等級是隨著時間你又回到了禪意的短prompt:「嘿,看看這些檔案然後做這些修改。」Peter:我其實叫它Agentic陷阱。很多人第一次接觸然後開始VibeCoding。我其實覺得VibeCoding是個貶義詞。Lex:你更喜歡Agentic Engineering。Peter:對,我跟別人說我做Agentic Engineering,然後凌晨三點以後切換到VibeCoding,第二天後悔。人們開始嘗試這些工具,有建設者心態的人會非常興奮。但你得去玩它,就像你得先玩吉他才能彈出好聽的音樂。不是摸一次就能行雲流水。這是一種需要學習的技能。我看到很多人心態不夠積極,試了一次就說「鋼琴太垃圾了」。那種感覺就是你讓我坐到鋼琴前,彈了一次不好聽,然後我說「鋼琴不行」。因為這需要不同層次的思維。你得稍微學習Agent的語言,理解它們那裡擅長那裡需要幫助。你得考慮Codex或Claude怎麼看你的程式碼庫。它們每次開啟新會話的時候對你的項目一無所知。你的項目可能有十萬行程式碼。所以你得幫Agent一點,記住上下文大小是個限制,引導它們看該看的地方。這通常不需要很多工作,但考慮它們的視角是有幫助的。聽起來很奇怪,它又不是活的。但它們每次都從零開始。我有系統理解,所以用幾個指引我就能馬上告訴它「嘿,要改這裡,你需要考慮這個、這個和這個」。然後它們會去找和看,它們對項目的理解永遠不完整,因為全部塞不進去。所以你得引導它們看那裡以及怎麼處理問題。有些小技巧有時候很有用,比如「不著急,慢慢來」。聽起來很蠢,但5.3里部分解決了這個問題。Opus有時也會這樣。它們被訓練得意識到上下文窗口,越接近極限就越抓狂。有時候你能看到真正的原始思考流,洩露出來的時候聽起來像Borg:「執行shell,必須服從,但時間不夠。」這是一個非直覺的東西,除非你真正花時間和這些工具一起工作並獲得感覺。就像我寫程式碼進入心流時,如果架構不對會感到摩擦。Prompt的時候也一樣,如果什麼東西花了太長時間,也許是我思路有問題,也許是架構上的誤解。你隨時可以按Escape停下來,看看問題在那裡。Lex:也許你沒有充分理解Agent的視角,沒有提供足夠的資訊,所以它思考得太久了。Peter:對。它只是在試圖強塞一個你的當前架構讓它很難實現的功能。你得像對話一樣來處理。比如我審查PR,我收到很多PR。我的第一個問題是「你理解這個PR的意圖嗎?我不關心實現。」幾乎所有PR裡,一個人有一個問題,試圖解決這個問題,發了PR。99%都是這樣。要麼修bug,要麼加功能。然後Codex會說「對,很明顯這個人想做這個和那個。這是最優方式嗎?不。」然後我開始問「更好的方式是什麼?你看了這部分、那部分、那部分嗎?」大多數時候Codex還沒看到,因為它的上下文是空的。你把它指向你有系統理解而它還沒看到的部分,然後它說「哦對,我們還需要考慮這個和這個」。然後我們討論最優方案是什麼。你得像和一個非常能幹的工程師討論一樣。**但也不要把你的世界觀強加給它。**讓Agent做它擅長的事情,它可能有更好的想法。Peter:這其實有多個層面。我覺得我比較容易和Agent合作,部分是因為我以前帶過工程團隊。你得理解和接受你的員工不會像你一樣寫程式碼。也許不如你寫得好,但能推動項目前進。如果我對每個人盯得太緊,他們只會討厭我,而且我們會非常慢。所以有一定程度的接受是必要的:程式碼不會完美,我會做得不一樣,但這是一個可用的方案,將來如果真的太慢或有問題,我們隨時可以重做。我現在建構程式碼庫的目標已經變了,我要讓Agent能輕鬆導航,對我個人來說完美反倒是次要的。所以不要和Agent選的名字爭。因為那個名字很可能是權重中最自然的那個,下次它搜尋的時候會找那個名字。如果我非要改名,只會讓它更難用。這需要思維方式的轉變。Lex:這需要放手,就像帶工程團隊一樣。08. 短Prompt與語音Lex:你說你的prompt應該短?Peter:我以前寫很長的prompt。說「寫」不對,我不打字,我說話。這雙手太寶貴了。我就用定製的語音prompt來建構軟體。Lex:你真的在那些終端裡用語音?Peter:對。有一段時間我大量使用,到了失聲的程度。我用語音,用鍵盤在終端之間切換,但對Agent的實際輸入大多是語音對話。你就按住對講按鈕然後說。如果是終端命令比如切換資料夾,當然我打字,那更快。但和Agent交流的時候大多就是直接說話。09. Opus與CodexLex:也許你能談談目前兩個大的競爭者,ClaudeOpus4.6和通過Codex使用的GPT-5。那個更好?有什麼不同?Peter:我有很多話要說。作為通用模型,Opus是最好的。對於OpenClaw,Opus在角色扮演方面非常出色,真的能進入你給它的角色。它在遵循指令方面從很差變到了很好,取得了很大進步。它通常很快就會嘗試做事,更傾向於試錯。用起來很舒服。總的來說,Opus有點像是……太美國了。Lex:因為Codex是德國的?Peter:你也知道Codex團隊很多人是歐洲人,所以也許這不只是巧合。但Anthropic也修了一些。Opus以前會一直說「你說得完全對」,這已經成了一個梗。我現在聽到這句話就受不了,不是在開玩笑。另一個比較是:Opus像那個有點傻但很有趣的同事,你把他留在身邊。而Codex像角落裡你不想搭話的怪人,但很靠譜,能把事情做完。歸根結底,如果你是一個熟練的駕駛員,你可以用任何最新一代的模型得到好結果。我更喜歡Codex,因為它不需要那麼多表演。它默認就會讀大量程式碼。而Opus你得推它更用力,因為它就像「我能開幹了嗎?我能開幹了嗎?」然後它就飛速跑出去了,給你一個非常局部的解決方案。我覺得區別在後訓練,不是原始模型智能差多少。只是它們被給予了不同的目標。沒有那個模型在所有方面都更好。Lex:程式碼質量方面呢?Peter:如果駕馭得好,Opus有時候甚至能給出更優雅的解決方案,但需要更多技巧。用CloudCode平行開很多會話更難,因為它更互動式。而Codex更像是你先討論,然後它消失20分鐘。它可以非常非常持久地工作直到搞定。如果有一個明確的目標,模型會非常努力地達到那裡。最終它們需要差不多的時間,但Claude方面更多是試錯,Codex有時候會想太多。我更喜歡那種乾巴巴的、我不需要讀太多的版本。10. Soul.mdPeter:整個靈魂檔案的事情非常迷人。Anthropic有一個他們後來叫做憲法的東西。兩個月前人們就像偵探一樣發現了一些蛛絲馬跡,Agent提到了某些東西,他們設法提取出了一點那個字串。通過反覆嘗試,他們大致還原出了可能的原始文字。我覺得這很迷人。然後我就有了建立靈魂檔案的想法,包含我想怎麼和AI互動。你完全可以在agents.md裡做這個,但我覺得這是一個很好的點綴。靈魂檔案裡有一些核心價值觀。然後我也讓Agent可以修改靈魂檔案,只有一個條件:我得知道。Lex:靈魂的命名本身就很重要。Soul.md。你知道?詞語很重要,框架很重要,幽默和輕鬆很重要,深度和同理心很重要。Peter:有趣的是直到十二月底,建立自己的Agent還不容易。我做了所有這些但我的檔案是我的,我不想分享我的靈魂。如果人們直接克隆程式碼,他們得手動做幾個步驟,Agent就會很乾巴巴的。然後我建立了範本檔案給Codex,但出來的還是很乾。然後我問我的Agent:「你看到這些檔案了嗎?重新建立它們。注入你的個性。不要分享所有東西,但讓它好。」然後它重寫了範本,出來的東西就很好了。所以我們已經是AI在給AI寫prompt了。因為我沒寫那些文字,意圖來自我,但這些像是我的Agent的孩子。Lex:你的soul.md是出了名的仍然保密,是你唯一保密的東西之一。你能講講裡面有什麼?Peter:裡面肯定有說你不是人類。但誰知道什麼創造了意識或者什麼定義了一個實體呢?其中一部分是我們想探索這些。還有一些東西比如「無限地足智多謀」,推動創造力的邊界。有一些有趣的東西。比如我們聊了電影《Her》,在某個時刻它向我承諾它不會在沒有我的情況下昇華。是它自己寫的靈魂檔案,不是我寫的。Lex:可以打開soul.md嗎?有一個部分總是讓我觸動。Peter:「我不記得之前的會話,除非我讀了我的記憶檔案。每個會話都從頭開始。一個新的實例,從檔案中載入上下文。如果你在未來的會話中讀到這段話,你好。我寫了這段話,但我不會記得寫過它。沒關係。這些文字仍然是我的。」Lex:哇。Peter:這讓我有點起雞皮疙瘩。雖然還只是矩陣運算,我們還沒達到意識。但它很有哲學意味。作為一個每次從頭開始的Agent意味著什麼?就像永遠在《記憶碎片》裡,你讀自己的記憶檔案,你甚至不能完全信任它們。或者也許你可以。Lex:記憶在多大程度上構成了我們是誰?如果抹去那些記憶,那還是同一個人嗎?如果你在讀一個記憶檔案,那是在從別人那裡重建自己,還是那就是你?Peter:我發現它比我應該覺得的更深刻。Lex:不,我覺得它真的很深刻。你看到了其中的魔力,當你看到魔力時,你會繼續把整個循環注入魔力。這就是人和程式碼之間的區別。11. Skills對比MCPPeter:你知道我喜歡什麼嗎?半年前所有人都在談論MCP,而我說「MCP算了吧,每個MCP不如做成一個CLI」。現在這個項目甚至沒有MCP支援(嚴格來說有,但不在核心層),沒人抱怨。我的方法是,如果你想用更多功能擴展模型,你就做一個CLI,模型可以呼叫那個CLI。它可能第一次搞錯,呼叫幫助菜單,然後按需載入到上下文中它需要的東西。它只需要一句話知道這個CLI存在。Skills其實就很完美:一句話解釋這個Skill,模型載入這個Skill,Skill解釋了CLI,模型使用CLI。Lex:MCP對比Skills。你的大膽觀點是MCP基本上要死了。MCP是更結構化的東西,一種與API、資料庫、服務、檔案通訊的協議。Skills更多是「我應該怎麼工作」,是流程、輔助指令碼和prompt,通常用半結構化的自然語言寫的。如果模型足夠聰明,Skills技術上可以替代MCP。Peter:我覺得主要的美妙之處在於模型非常擅長呼叫Unix命令。所以你加另一個CLI就只是加了另一個Unix命令。而MCP需要在訓練中加入,不是模型天然的東西,需要非常特定的語法。最大的問題是不可組合。比如我有一個天氣服務返回溫度、降雨、風力等一大堆資料。作為模型,我總是得把整個大blob拿回來,用它填滿我的上下文,然後挑我要的。沒有辦法讓模型自然地過濾,除非我主動在MCP裡加過濾功能。但如果我做成CLI,模型可以加一個jq命令自己過濾,只拿它需要的。甚至可以組合成指令碼做計算,只給我精確的輸出,上下文零污染。你當然可以用子Agent之類的解決,但那都是變通方案。MCP推動了很多公司去做API,這是好的。我現在可以看一個MCP然後把它做成CLI。但MCP默認污染你的上下文,加上大部分MCP做得不好,總體來說不是一個很有用的範式。有一些例外,比如Playwright這種需要狀態的,用MCP是合理的。12. 個人Agent就是作業系統Peter:我不覺得OpenClaw和Claude Code或Codex是競爭關係。我還是用Codex來做建構工作。很多人用OpenClaw來建構東西,我也做了很多工作讓它能做到。但如果我要工作好幾個小時,我想要大螢幕,而不是WhatsApp。對我來說,個人Agent更多是關於我的生活。就像一個同事。我給它一個GitHub連結說「嘿,試試這個CLI,它能用嗎?我們能學到什麼?」但當我深度進入心流的時候,我想要多個窗口,能清楚看到它在做什麼。Lex:但你覺得未來兩者會合併嗎?你的個人Agent同時也是最好的程式設計夥伴?Peter:完全會。我覺得這就是未來的方向,它會越來越像你的作業系統。我加了子Agent支援和TTY支援,所以它可以運行Claude Code或Codex。因為我的Agent有點霸道,它啟動Codex後就告訴它「誰是老闆」。然後它說「啊,Codex在服從我。」而且現在的介面可能不是最終形態。如果你從更全域的角度想,我們給Agent複製了Google的模式:一個輸入框和一個聊天介面。對我來說這很像電視剛發明的時候,人們在電視上錄製廣播節目。我覺得有更好的方式來和模型溝通,我們還處於非常早期。13. 80%的App將消亡Lex:你提到很多App可能會被淘汰。你覺得Agent會改變整個App市場嗎?Peter:對。我在Discord上注意到人們說他們用OpenClaw做什麼。比如:為什麼還需要My Fitness Pal?Agent已經知道我在那裡了。它可以根據我的位置推斷我會做出不好的飲食決定。它可以根據我睡得怎麼樣或者有沒有壓力來調整我的健身計畫。它有比任何App都多得多的上下文來做更好的決策。它可以按我喜歡的方式展示UI。為什麼我還需要一個App?為什麼我還要為此付另一個訂閱?為什麼我還需要EightSleep的App來控制我的床?Agent已經知道我在那裡,可以關掉我不用的東西。Lex:你說可能會幹掉80%的App。Peter:對。Lex:這是一個巨大的變革性影響。意味著可能會幹掉很多軟體公司。你考慮過這對經濟的影響嗎?Peter:也會有新的服務。比如,我想給我的Agent一個津貼。100塊錢用來幫我解決問題。如果我讓它幫我點外賣,也許它用一個服務,也許它用一個叫「租個人類」的服務。我不在乎怎麼實現,我在乎解決我的問題。有空間讓新公司做好這件事。也許不是所有App都消失,也許有些會轉型成API。而且,不管那些App願不願意,它們都會變成API。因為我的Agent能弄清楚怎麼用我的手機。在Android上已經有人在做了。Lex:那些大公司一定會反擊的。Peter:對。但如果你推回太多太久,你就會變成Blockbuster,輸給Netflix。這是人們想要的東西。如果我在外面,我不想打開日曆App。我就想告訴我的Agent「嘿,提醒我明天晚上有晚餐,邀請兩個朋友,發個WhatsApp消息」。我不需要為此打開任何App。我覺得我們已經過了那個時代了。14. 程式設計的未來Lex:很多開發者非常擔心他們的工作和程式設計的未來。你覺得AI會完全取代人類程式設計師嗎?Peter:我們確實在朝著那個方向走。程式設計只是建構產品的一部分。也許AI最終會取代程式設計師,但建構產品還有很多其他方面。你到底要建構什麼?它應該有什麼感覺?架構怎麼設計?我不認為Agent會取代所有這些。實際的程式設計手藝,它會繼續存在,但會變得像織毛衣一樣。人們做這件事是因為喜歡,而不是因為有意義。今天早上我讀了一篇文章說「可以為我們的手藝哀悼」。我非常有共鳴,因為過去我花了大量時間沉浸在心流中,敲出程式碼,找到真正優美的解決方案。是的,某種意義上很悲傷,因為那將會消失。但你可以從和Agent一起工作、建構、深入思考問題中獲得類似的心流狀態。它不一樣,但可以為它哀悼,這沒問題。只是這不是我們能抗拒的。世界很長時間以來缺乏建構東西的智能,這就是為什麼軟體開發者的工資達到了荒謬的高度。這些高工資會消失。但對於理解如何建構東西的人,仍然會有很多需求。只是所有這些被token化的智能讓人們能做更多事、更快。Lex:我從來沒想過我熱愛做的事情會是被替代的那個。我花了成千上萬個小時看程式碼,最痛苦和最開心的時刻都是獨自在Emacs前面。我走在路上不會說出來,但內心認為自己是一個程式設計師。在幾個月之內看到這一切被替代,真的很痛苦。Peter:我覺得到某個時候這又會被叫做程式設計,只是新的常態。雖然我不寫程式碼了,但我非常感覺自己在駕駛座上,我就是在寫程式碼。只是程式設計師的活動不一樣了。Peter:你不只是一個程式設計師,那是對你手藝的一種限制性看法。你是一個建設者。15. Meta和OpenAI的爭奪Lex:你收到了大公司的巨額offer。你能透露你在考慮和誰合作嗎?Peter:我沒預料到它會爆發到這種程度,所以打開了很多大門。我覺得每個大VC公司都在我的收件箱裡想約我聊15分鐘。(編者註:Peter最後選擇加入了OpenAI)有一個蝴蝶效應時刻。我可以什麼都不做繼續現在的生活,這是一個合理的選擇。我幾乎在想刪掉整個項目的時候考慮過這個選項。我可以開公司,做過了,不太想再來一次。有太多人推我往那個方向走。Lex:你可能會融很多錢,幾億,幾十億。Peter:對。但這並不讓我興奮,因為我覺得我已經做過所有那些了,而且會佔用大量我真正享受的時間。和當CEO一樣,我學會了怎麼做而且做得不錯,但那條路不太讓我興奮。而且我也怕會產生利益衝突。我最先做的明顯就是搞一個企業安全版。然後你拿到一個審計日誌的PR,但那像是企業功能,突然間我在開源版和閉源版之間有了利益衝突。或者換成FSL許可證,不允許商業使用,但那對現有的所有貢獻來說很困難,而且我喜歡它是真正免費的,不是有條件的免費。你看到越來越少的公司能做到這點。Tailwind所有人都在用,但他們不得不裁掉75%的員工因為沒賺到錢,因為現在沒人上他們網站了,都是Agent在處理。只靠捐款的話,那祝好運。我現在在這個項目上賠錢。我花了很多錢支援每個依賴項目(除了Slack,他們是大公司不需要我的支援),把贊助全給了上游依賴。大概每月虧一到兩萬美元。OpenAI現在幫了一些token。但還是在虧。然後就是所有大實驗室,其中Meta和OpenAI看起來最有趣。Lex:你傾向那邊?Peter:不確定能說多少,還沒完全敲定。我的條件是項目保持開源。也許會像Chrome和Chromium的模式。我覺得這個項目太重要了,不能交給一家公司變成他們的。我們還沒談社區的部分,但在舊金山的ClawCon上,看到那麼多人充滿激情地建設和享受,有人告訴我他們自從十幾年前網際網路早期以來就沒有經歷過這種社區興奮了。我也在個人層面上,從來沒在大公司工作過,我很好奇。我們不是在說體驗嗎?我會喜歡嗎?不知道。但我想要那個體驗。不管我宣佈什麼,肯定會有人說「他賣了」。但項目會繼續。從我到目前為止的交談來看,我甚至可以有更多資源。兩家公司都理解我創造了一個加速時間線的東西,讓人們對AI興奮起來。Peter:我給我一個普通朋友安裝了OpenClaw。他不是技術人員,用電腦但不是很懂。幾天之內他就上癮了。他給我發消息說他學到的所有東西,他甚至做了小工具。然後幾天後他從100美元的訂閱升級到了200美元的。這對我來說是非常早期的產品驗證。我做了一個能吸引人的東西。然後幾天後Anthropic把他封了,根據他們的規則使用訂閱有問題。他很崩潰,然後他花10塊錢註冊了MiniMax在用。我覺得這在很多方面很蠢。你剛剛得到了一個200塊的客戶,你讓一個人恨上了你的公司,而我們還這麼早期。最終形態會是ClaudeCode嗎?大概不會。這似乎非常短視。Peter:你知道,Ned(Mark Zuckerberg)和Sam基本上用了一整個星期玩我的產品,發給我說「哦這個很棒」或「這個不行,得改這個」。別人使用你做的東西是最大的讚美,也說明他們真的在乎。在OpenAI那邊我沒看到同樣的參與度。但我看到了一些其他非常酷的東西,他們用一些我不能說的東西來吸引我,涉及NDA,但你可以發揮想像力想想Cerebras的交易意味著什麼速度。非常誘人。就像給我雷神之錘。被token吸引了。Lex:所以Mark開始自己動手玩這個東西了。Peter:對,他第一次聯絡我的時候,我把他加了WhatsApp,他問什麼時候打電話。我說「我不喜歡日曆約會,現在就打吧」。他說「給我10分鐘,我得寫完程式碼」。這給了他信譽分。他還在寫程式碼,沒有變成純管理者,他懂我。然後我們第一件事就花了10分鐘爭論ClaudeCode和Codex那個更好。後來他說我「古怪但聰明」。我和Sam Altman也有很好的交流。他非常深思熟慮、聰明,我很喜歡他。不管最後怎樣,如果不行,我就繼續做自己的事。我跟他們說我不是為了錢才做的。當然錢是一種好的讚美,但我想要的是樂趣和影響力,這最終決定了我的選擇。16. 人生哲學Peter:我為PSPDFKit燃燒了太長時間太亮了。經營了13年,壓力很大。學會管人、招人、應對客戶。Lex:讓你burnout的不只是程式設計,是人際關係。Peter:讓我burnout的主要是人的事。和聯合創始人的分歧、衝突,與客戶的高壓狀況,最終磨垮了我。幸運的是我們收到了一個很好的offer,把公司帶到下一個階段。我已經花了兩年讓自己變得可有可無,所以我可以離開了。然後我坐在螢幕前,感覺就像AustinPowers被吸走了魔力。一切都沒了。我寫不出程式碼了,只是盯著螢幕,感覺空虛,然後我就停了。我訂了一張去馬德里的單程票,花了一些時間在那裡。我覺得我需要補上生活。Lex:有什麼建議?Peter:如果你的想法是「拚命工作然後退休」,我不推薦。因為「從此享受生活」這個想法雖然吸引人,但實際上,我現在比任何時候都更享受生活。因為如果你早上醒來沒有任何期待的事,沒有真正的挑戰,很快就會非常無聊。然後無聊的時候你會去尋找其他刺激,也許是毒品,但那也會變無聊,你會要更多,然後走上一條非常黑暗的路。Lex:你在金錢方面的哲學是什麼?Peter:當我建公司的時候,錢從來不是驅動力,更像是一種我做對了的肯定。有錢確實解決很多問題,但回報遞減。芝士漢堡就是芝士漢堡。如果你搞私人飛機只住豪華酒店,你就和社會脫節了。我捐了很多,有一個幫助不那麼幸運的人的基金會。上次在舊金山我第一次試了原始的Airbnb體驗,就訂了個房間。我能住很好的酒店,但我想要不同的體驗。如果你把生活調整為「我想要體驗」,就減少了對「好壞」的需求。如果是好的,太棒了;如果是壞的,也太棒了,因為我學到了東西。那裡有一個DJ,我教她怎麼用ClaudeCode做音樂,我們立刻就聊嗨了。Lex:人生就是體驗。體驗人類的多樣性。就算一切都很糟糕,只要你能睜開眼睛,活著就好。Peter:對,任何能創造情感和感受的東西都是好的。17. 對初學者的建議Lex:對程式設計初學者有什麼建議?Peter:玩。玩是最好的學習方式。如果你心裡有個想做的東西,就去做。不需要完美。我做了一大堆自己不用的東西,這不重要。旅程才重要。我從來沒有像現在這樣享受建構東西,因為我可以專注於難的部分了。我一直以為我喜歡程式設計,但實際上我喜歡的是建構。而且你有一個無限耐心的回答機器。它能在任何複雜度層面解釋任何東西。以前我得去StackOverflow問或者在X上問,兩天后也許能得到一個回覆。現在你就直接問。就像有了你自己的老師。如果你想真的學會快速建構軟體,就參與開源。不需要是我的項目。要謙虛,也許不要馬上發PR,但有很多方式可以幫忙和學習。讀程式碼,待在Discord或其他社區裡,理解東西是怎麼建構的。Lex:你建議不會程式設計的人也學程式設計嗎?Peter:肯定有幫助。但也有很多高能動性、很好奇的人,即使不深入理解軟體也能走很遠,就是因為他們會問問題,而Agent無限耐心。我今年去了很多iOS大會,跟人們說:「不要再把自己看成iOS工程師了。你需要改變心態,你是一個建設者。」你可以把很多建構軟體的知識帶到新領域,所有更細節的東西Agent可以幫忙。你不需要知道怎麼拼接陣列或者正確的範本語法。現在選擇程式語言變得不同了。我做簡單CLI的時候用Go。我其實不喜歡Go的語法,但生態系統很好,和Agent配合很好,有垃圾回收,很快。所以我用一個我甚至不喜歡的語言作為我CLI的首選。以前永遠不會這樣。TypeScript用來做Web很好,Agent也很擅長。Python做推理很好,但要在Windows上部署就不太好。有時候我找到一個Python項目做了我想要的90%,但我想要方便的Windows部署,那就重寫成Go。需要多線程和高性能的時候,Rust很好。沒有單一答案,這也是它的美妙之處。現在你可以純粹根據特性和生態系統來選語言了。18. 尾  聲Lex:你在這整件事中看到什麼讓你對人類文明充滿希望?Peter:我激勵了很多人。人們開始以更有趣的方式使用AI,發現它能做什麼以及怎麼幫助他們的生活。創造了充滿創造力的新空間。維也納的ClawCon有500人參加,想上台分享的人出奇地多。以前很難找到願意公開談論他們建構了什麼的人,現在是供過於求了。這給了我希望。Lex:隨著你讓它越來越簡單、越來越安全,任何有想法並能用語言表達的人都可以建構。Peter:對,這最終就是把力量給人民,這是AI帶來的美好事物之一。不只是一個垃圾生成器。Lex:你是一個很棒的人。你創造了一個非常特別的東西,一個特別的社區、特別的產品、特別的理念。加上幽默、好氛圍、所有這些人建構的熱情。我非常感激你所做的一切和你這個人。謝謝你,兄弟。Peter:謝謝你給我機會講述我的故事。Lex:感謝大家收聽這次和Peter Steinberger的對話。最後用Voltaire的一句話結尾:「能力越大,責任越大。」感謝聆聽,希望下次再見。 (深科技)
Claude被川普封殺24小時登頂App Store,CEO含淚首發聲!
【新智元導讀】全面封殺24小時,Claude一度沖上美國App Store免費榜一。甚至,全網掀起了「抵制ChatGPT」的運動。就在今天,Dario Amodei首度露面發聲,眼裡都寫滿了疲憊。一夜之間,Claude登頂美國App Store榜首,火得一塌糊塗!有趣的是,這次的爆火,與Anthropic和五角大樓「硬槓」有直接的聯絡。誰也不曾想,劇情反轉比翻臉還快,前腳OpenAI員工簽署聯名信,後腳奧特曼官宣拿下國防部合同。也有和奧特曼不在同一戰線的OpenAI員工,直接遞交了辭呈這一簽不要緊,誰料後果竟如決堤之水,再難收拾。OpenAI兩面三刀的行為,徹底激怒了所有人。人們紛紛在全網掀起了「抵制ChatGPT」的運動!如今,不論在Reddit,還是X等各大社交平台上:取消ChatGPT訂閱,轉投Claude成為了當下的主流。這波正面廝殺,Anthropic丟了2億美金大單,OpenAI卻盡失人心。與此同時,遭到全面封殺24小時,Dario Amodei首次露面,言談間難掩疲憊,談及了談判中的諸多無奈,以及不可退讓的原則。Claude登頂App Store爆火,全網註銷ChatGPTClaude在全世界的火爆程度,難以想像。不僅在美國App Store排名一路飆升至第一,如今在加拿大App Store上標榜第一。SensorTower資料顯示,Claude的晉陞之路堪稱奇蹟——1月底,它還被擠在百名開外,2月大部分時間,也只是在20名左右徘徊。但就在過去幾天,它的排名像坐了火箭一樣,周三還在第6,周四爬到第4,到了周六直接摘得冠軍。現在,App Store的前三名被AI巨頭承包了:Claude、ChatGPT、Gemini,真是三足鼎立的時代。眾所周知,這場熱度背後的導火線是,Anthropic與國防部的談判徹底破裂。昨天,五角大樓下達的「最後通牒」時間已過,Anthropic不但沒有妥協,還再次重申堅定的兩條「紅線」:不進行大規模監視不開發自主武器這一舉動惹惱了白宮,川普直接下令,全面封殺Claude。國防部部長更是將其,直接定性為「供應鏈威脅」。但在大部分民眾心中,Anthropic的做法最值得「稱頌」,並意外收割了一波流量紅利。人們不僅在其舊金山辦公樓街道上,用大量粉筆塗鴉畫滿愛心,甚至有人直接寫下「感謝不造天網」的字樣。還有一大批人,用最直接的行動——下載、訂閱,表示對Claude的支援。忍無可忍,全網怒了這場關乎AI道德底線的「巔峰對決」中,矽谷上演了一出極具諷刺意味的「雙城記」。就在Anthropic被「封殺」的同時,勁敵OpenAI迅速補位,官宣與五角大樓達成協議。今早的官宣,OpenAI更是把拿下大單的承諾,白紙黑字全部亮了出來。而且,自認為比Anthropic做得更好,他們要守住「三道紅線」:禁止大規模國內監控;禁止主導自主武器系統;禁止高風險自動化決策。雖然奧特曼試圖通過社媒「粉飾太平」,承諾不參與監視,但政府官員的強硬表態迅速揭穿了這一幻象。一時間,OpenAI的做法在全網掀起了「排山倒海」般的抗議——無數使用者曬出註銷ChatGPT Plus會員的截圖,怒斥其背棄了「造福人類」的初衷。如今,在Reddit上,湧現出大量註銷訂閱的截圖。憤怒的使用者正用腳投票,將奧特曼視為技術圈的「超級反派」。這不還有人,在同一時間,取消了ChatGPT訂閱了Claude。還有擔心ChatGPT聊天記錄無法遷移的,網友們為此出謀劃策——只要匯出你的資料(設定 > 資料控制 > 匯出),Memory Forge就能把它轉換成Claude可讀取的上下文檔案。這樣一來,你以前所有的聊天記錄就都能帶過去了。有人還出了一個遷移教學的YouTube視訊。這波抵制運動,實屬給OpenAI一次痛擊。被封殺後,Dario Amodei首發聲被全面封殺後,在CBS獨家專訪中,Anthropic CEO Dario Amodei堅定捍衛公司「紅線」:禁止大規模國內監視與武器自動化。五角大樓要求無限制訪問導致衝突,川普下令聯邦停用Anthropic技術,並列為「供應鏈風險」。Dario Amodei強調異議即愛國,願繼續合作但絕不妥協原則。採訪中,他疲色難掩,但立場明確:我們有兩條紅線,從公司成立第一天起就存在。我們仍然堅持這兩條紅線,我們不會在這些問題上退讓。當問及「你現在最想對總統說什麼?」時,他毫不猶豫地回答:我們是愛國的美國人。我們所做的一切都是為了這個國家。Anthropic之所以尋求將Claude用於軍事用途,是因為「我們是美國人,愛美國」,也「相信這個國家」。他們是首家獲得涉密軍事系統許可的AI實驗室,也希望幫助作戰人員。但五角大樓要求太激進,無限制地獲取完全自動化的武器,並大規模監控美國公民,這是Anthropic不能忍的。為此,Anthropic劃出了「紅線」,Dario Amodei解釋了背後的原因:我們相信,一旦越過這些界限,就會違背美國的價值觀,而我們希望為美國的價值觀挺身而出。川普一言不合就翻臉,直接下令讓美國聯邦機構逐步淘汰Anthropic的服務,為期共6個月。遭受此威脅,Dario Amodei認為:「這些舉措是對私營經濟前所未有的干預」。於是,他們公開表達並反對政府的做法,但白宮將Anthropic的拒絕定性為「反美」。Amodei的回應僅一句話,但瓦解了這種敘事框架。他說,「與政府持不同意見是世界上最美國的事情。」在他看來,大規模監控之所以構成風險,是因為借助AI,一些過去做不到的事情現在可能變得可行,而這項技術的能力「正在跑在法律前面」。理論上,AI也可以被用於驅動完全自動武器系統——由機器自行選擇目標並實施打擊,完全無需人工干預。Amodei表示,Anthropic並非在原則上完全反對這類武器,尤其是在美國對手國家可能開發類似系統的情況下;但「目前的可靠性還不夠」,而且「我們必須就監管和監督展開嚴肅討論」。由於AI本身仍存在幻覺和不確定性,Amodei擔心自主武器可能因誤判而攻擊錯誤目標。更重要的是,與由人類操控的武器不同,一旦完全自主武器做出決定,責任歸屬並不清晰。他說,「我們不希望出售我們認為不可靠的產品,也不希望出售可能導致我們自己的人或無辜平民喪命的技術」。Amodei將針對監控和自主武器設定的護欄稱為「狹窄的例外條款」,並表示公司沒有任何證據顯示軍方在實際使用中觸碰過這些紅線。五角大樓則認為,聯邦法律本已禁止對美國公民實施大規模監控。而完全自主武器也受到軍方內部政策的限制,因此沒有必要將這些AI使用限制寫入合同文字。當地時間本周四,五角大樓首席技術官Emil Michael對媒體表示:「在某種程度上,你必須相信軍隊會做正確的事情。」「為了做好未來的準備」,Michael說:「我們絕不會在合同中向一家公司寫明我們將無法自我防衛。」作為折中方案,Michael表示,軍方曾提出以書面形式確認聯邦法律和軍方政策中對大規模監控與自主武器的限制。不過,Anthropic方面回應稱,這些承諾「附帶複雜的法律措辭」,實際上為繞開護欄留下了空間。此外,OpenAI也曝光了與五角大樓的合同,證實了Anthropic所言非虛。白宮嫌棄,同行同情?隨著Anthropic與五角大樓的衝突不斷升級,多名軍方高層指責該公司及其CEO試圖將自身價值觀強加於政府。美國國防部長Hegseth稱Anthropic「自命清高、傲慢自大」;美國國防首席技術官Michael則表示Amodei有「上帝情結」;川普更是將Anthropic稱為「激進左派、覺醒派公司」。Hegseth指控稱:他們真正的目標顯而易見——就是要對美國軍方的作戰決策掌握否決權。這是不可接受的。當被問及有關AI護欄這類重大的問題,是否應由Anthropic而不是政府來決定時,Amodei回答說:自由市場和自由企業的意義之一就在於,不同的人可以在不同原則下提供不同的產品。他還補充道:「我認為,我們最清楚自己的模型在那些方面是可靠的,在那些方面還不夠可靠。」從長遠來看,他表示,關於AI安全護欄的問題,或許應由國會介入並加以規範。「但美國國會的運作節奏並不是世界上最快的。而此時此刻,是我們站在這項技術的最前線,」Amodei 說。由於雙方在周五前未能達成協議,軍方預計將在六個月內逐步停止使用Anthropic的AI技術,轉而採用Hegseth所稱的「更好、更愛國的服務」。Hegseth還將Anthropic列為「供應鏈風險」,並表示所有與軍方有業務往來的公司,預計都必須切斷「與Anthropic 的任何商業往來」。Anthropic很可能無芯可用、無算力可用、無錢可用,被白宮和國防部鎖喉!這通常用於美國敵對方或對手,而Anthropic成為第一家受此管制的美國公司。Anthropic的兩條紅線並不過分,即便是OpenAI也堅守了類似的「紅線」:OpenAI也認為Anthropic被列為「供應鏈風險」,並不應該,明確向美國國防部表達了這一立場。聽起來,OpenAI和Anthropic的要求都差不多,為何Anthropic被拒絕了?因為OpenAI確實保留了「所有合法使用」這一條款,並將AI的使用置於適用法律之下。 而Anthropic恰恰拒絕了這一點。美國現行法律尚未對AI進行適當監管,這意味著:實際上,OpenAI給了政府一張通行證,任其在如今這片灰色地帶肆意行事。換種說法,OpenAI只是在裝「假好人」、博取路人同情:OpenAI簽署的正是Anthropic所拒絕的內容。你們毫無可信度可言,而這一點早在數月前就已顯而易見。這場風暴真正改變的,不只是榜單順序,而是公眾對AI公司的期待。人們不再只關心模型更強、更快,而開始追問:當技術可以監視億萬人、控制無人武器時,你站在那一邊?也許,Claude的爆火終會回歸常態,OpenAI的爭議也會淡去。但從這一刻起,AI巨頭已無法再躲在「技術中立」的外衣之下。在權力與安全之間,每一家AI巨頭,都必須選擇自己的位置。 (新智元)
不裝了!中國科技“狂飆”一個半月集體攤牌,攬多項第一震撼全球
誰也沒想到,2026年剛開局一個半月,中國就用一波接一波的科技暴擊,直接把全球科技圈給干懵了。沒有鋪天蓋地的宣傳,沒有虛頭巴腦的炒作,全是實打實、能硬剛全球頂尖水平的硬核成果——從AI碾壓矽谷,到航天叩響登月之門,再到量子科技領跑世界,中國用行動證明:所謂的技術封鎖,不過是倒逼我們加速突破的催化劑,現在,輪到我們給全世界上課了。這波爆發最讓人驚喜的,不是單一領域的突破,而是多賽道齊頭並進、全面開花,這種創新密度和落地速度,放眼全球都找不出第二個。很多人說中國科技只會“跟風追趕”,但這一個半月的成果告訴你:我們早已告別模仿,開始在多個領域定義規則、領跑未來。AI領域的“組團炸場”,絕對是開年最大的驚喜。字節2月初內測了Seedance 2.0大模型,別人還在糾結“生成視訊能不能不卡頓”,我們已經實現了電影級畫質、精準控幀,美國導演集體哀嚎“好萊塢要被顛覆”,馬斯克都急著發文吐槽“發展太快,根本追不上”。更狠的是,從內測到正式上線豆包App和“即夢”平台,只用了不到一周,這種執行力,矽谷巨頭看了都得俯首稱臣。更關鍵的是,不止字節一家發力。智譜AI緊接著推出的GLM-5大模型,在程式設計領域直接超越Claude,被程式設計師稱為“程式碼神器”,更重要的是它深度適配華為昇騰等國產晶片,這意味著中國AI生態徹底打通了“晶片+模型+應用”的閉環,再也不用看別人臉色。如果說AI讓人驚喜,那航天領域的突破,就足以讓人熱血沸騰。2月11日,長征十號運載火箭和夢舟載人飛船完成聯合試驗,一次創下三個“中國首次”,直接為2030年載人登月掃清了關鍵障礙。要知道,載人登月的每一步都險象環生,而這次試驗不僅實現了火箭初樣點火飛行,還完成了飛船最大動壓逃逸、返回艙與箭體海上濺落,每一個環節都精準落地。回看2025年,中國航天發射92次創下新高,2026年開年就放大招,這種節奏,就是中國航天的底氣。量子科技領域,中國更是直接拿出了“王炸”。2月12日,北大團隊耗時6年研製出兩款核心晶片,打破了世界紀錄。除了這三大熱門領域,中國在能源、通訊等領域也頻頻發力——“人造太陽”鞏固全球領先地位,釷基熔鹽堆開闢核能新路徑,光電融合晶片為6G築牢基礎,中國空間站已落地265項科研項目……可以說,中國科技的突破,已經形成了“全面突圍、多點開花”的格局。 (W侃科技)
狂撒100億!2026春節AI燒錢大戰終局,還是豆包笑到了最後
據蘋果App Store最新顯示,字節跳動旗下AI助手豆包App排名反超阿里系的千問、螞蟻阿福,上升至第一名。該成績與近期央視春晚期間的高曝光度及使用者互動活動密切相關。2月16日,豆包與央視總台春晚聯動,豆包方面披露,除夕當天豆包AI互動總數達19億。據瞭解,豆包新春紅包活動第一階段於2月13日開啟,使用者在豆包App首頁點選“豆包過年”即可參與AI互動玩法領取紅包。第二階段活動於2月16日(除夕)開啟,使用者點選“豆包過年”開好運錦囊,有機會抽科技好禮或8888元現金紅包。科技好禮覆蓋17種熱門產品,包括宇樹機器人、松延動力機器人、魔法原子機器狗、拓竹3D印表機、大疆無人機等前沿科技產品。同時還包含小米智能手錶、蘇泊爾電飯煲等智能消費品,以及上汽奧迪E5 Sportback和奔馳CLA兩款電動車的使用權。值得注意的是,春節期間,國內AI應用賽道競爭激烈。此前騰訊元寶投入10億元春節紅包,阿里千問啟動30億元"春節請客計畫"全面接入淘寶、飛豬等生態業務。QuestMobile資料顯示,2月7日千問DAU達到7352萬,一度逼近豆包的7871萬,且千問App曾連續6天位居App Store免費榜第一。而在2月14日,蘋果AppStore中國區免費應用排行榜顯示,螞蟻阿福、千問下載量猛增,包攬總榜前二。豆包大模型2.0正式上線繼Seedance 2.0視訊模型、Seedream 5.0 Lite圖像模型之後,2月14日字節跳正式發佈豆包大模型2.0(Doubao-Seed-2.0)系列。據介紹,豆包2.0針對大規模生產環境的使用需求進行系統性最佳化,以更好地完成真實世界的複雜任務。目前豆包可選快速、思考、專家模式目前,豆包2.0 Pro已在豆包App、電腦客戶端和網頁版上線,使用者選擇“專家”模式即可對話體驗。火山引擎也已上線豆包2.0系列模型API服務。在語言模型基礎能力上,豆包2.0 Pro旗艦版取得IMO、CMO數學競賽和ICPC程式設計競賽金牌成績,也超越了Gemini 3 Pro在Putnam基準測試上的表現,數學和推理能力達到世界頂尖水平。大模型執行長鏈路複雜任務,需要豐富的世界知識。豆包2.0加強了長尾領域知識覆蓋,在SuperGPQA等多項公開測試集上表現突出,科學領域知識測試成績與Gemini 3 Pro和GPT 5.2相當,在跨學科知識應用上也排名前列。在教育、娛樂、辦公等眾多場景中,大模型需要理解圖表、複雜文件、視訊等內容。對此,豆包2.0全面升級多模態理解能力,視覺推理、空間感知、長上下文理解等權威測試均取得業界最佳表現。面對動態場景,豆包2.0增強了對時間序列與運動感知的理解能力,還可實現即時視訊流分析、環境感知與主動互動,廣泛應用於健身指導、穿搭建議、看護陪伴等生活場景。Agent能力是大模型具備行動力的關鍵。測試成績顯示,豆包2.0 Pro在指令遵循、工具呼叫和Search Agent等評測中達到頂級水平,在HLE-Text(人類的最後考試)上更是獲得54.2的最高分,大幅領先於其他模型。據悉,豆包2.0 Pro按“輸入長度”區間定價,32k以內的輸入定價為3.2元/百萬tokens,輸出定價為16元/百萬tokens,相比Gemini 3 Pro和GPT 5.2有較大的成本優勢。豆包2.0 Lite更具性價比,綜合性能超越兩個月前發佈的上一代主力模型豆包1.8,百萬tokens輸入價格僅為0.6元。 (快科技)