六个月，一场盛大的葬礼 2026年3月24日，旧金山。OpenAI发布了一则简短的公告：Sora，那个曾经让全世界屏息的AI视频生成器，即将关闭。iOS应用、API、Sora.com——全部下线。 六个月。从万众瞩目到草草收场，Sora的一生，比它生成的那些15秒短视频还要短暂。 时间倒回2025年9月，Sora独立App上线当天冲上App Store榜首，下载量在首月飙到330万。好莱坞的高管们坐不住了。三个月后，迪士尼签下了一份为期三年的授权协议——200多个来自漫威、皮克斯和星球大战的角色，将在Sora的世界里被用户随意召唤。一笔10亿美元的投资，正在走流程。 然后呢？ 1月，下载量暴跌45%。2月，再跌。到关停前夕，月下载量从巅峰的330万萎缩到110万，App Store百强榜上已经找不到Sora的名字。累计应用内收入？210万美元。对于一家估值7300亿美元的公司来说，这个数字甚至构不成一个舍入误差。 迪士尼的10亿美元？一分钱也没到账。交易取消。 败在哪里？ Sora的失败不是技术问题——至少不完全是。 论画质，Sora 2的生成效果在业内仍属一流。但AI视频生成这条赛道，在2026年初已经变成了一场全面战争。来看看战场上的对手们： 字节跳动的Kling 3.0，2026年2月上线，被评价为"功能密度最高的视频模型"——不一定在任何单一维度上最好，但它什么都能做，而且是市面上最便宜的按量付费方案。Google的Veo 3.1，在真实感渲染上达到了"训练有素的观察者在对照测试中难以辨别"的水平。Runway Gen-4.5，则在风格化和VFX方向上打出了差异化。 换句话说，这个市场已经不存在"谁是最好的"这个问题了。正确的问题是：这个镜头该交给谁来渲染？ 专业用户在不同模型之间反复切换，像调酒师一样混搭——Kling的性价比、Veo的真实感、Runway的艺术性。 而Sora呢？它是一个消费级的短视频玩具。它试图做的事情，是让普通人在手机上玩"AI版TikTok"。但普通人对AI视频的新鲜感，消退的速度比Sam Altman想象的要快得多。当你生成了第10个"会说话的猫骑着恐龙"的视频后，你还会打开这个App吗？ Sora的真正问题，不是它不够好。而是AI视频生成作为一个消费级产品，还没有找到自己的PMF（Product-Market Fit）。 战略大逃杀：算力是新石油 但关停Sora的深层原因，远比用户留存率更冷酷。 OpenAI正在为Q4的IPO做准备。估值已飙到7300亿甚至逼近万亿美元大关。年化收入250亿美元，听起来很多，但OpenAI告诉投资人，到2030年它计划在算力上投入6000亿美元。没错，六千亿。 在这种级别的烧钱竞赛中，每一块GPU都是战略资源。Sora在吞噬着大量算力，产出的却是每月210万美元的应用内收入和一堆会说话的猫视频。与此同时，Anthropic在编程助手赛道上咄咄逼人，Google在搜索+AI的整合上步步紧逼。 选择题很简单：把GPU留给Sora让用户生成猫视频，还是把它们投入到编程、推理、企业级工具这些真正能赚钱的战场？ Sam Altman选了后者。Sora的死，不是自然死亡——是战略献祭。 "世界模型"：一个更大的赌注 但故事到这里还没完。OpenAI在关停公告里埋了一句意味深长的话："Sora研究团队将继续专注于世界模拟研究，以推动机器人技术的发展。" 世界模型（World Models）——这是2026年AI圈最火的概念之一。简单说，世界模型不只是生成一段好看的视频，它要理解物理世界的运行规律：重力、碰撞、光影、因果。不是画一个苹果从树上掉下来，而是理解为什么苹果会掉下来。 如果说视频生成是"画皮"，世界模型就是"造骨"。 这块领地上，已经站满了重量级选手： 李飞飞的World Labs，2026年2月刚融了10亿美元，估值54亿，Autodesk投了2亿进去。它的产品Marble能从一张图片生成可交互的3D世界，保持空间一致性和物理逻辑——你可以在浏览器里实时漫游。 Yann LeCun的AMI Labs，Meta首席AI科学家亲自下场，融了5亿欧元，估值30亿。LeCun多年来反复宣称"大语言模型永远无法实现通用智能，世界模型才是正途"，现在他押上了自己的声誉来证明这一点。 Google DeepMind的Genie 3，2025年8月发布，第一个实时交互的通用世界模型，能以24帧每秒生成可导航的3D世界。 还有Runway（融了3.15亿美元转向世界模型）、NVIDIA的Cosmos平台（下载量超200万次）、以及一众初创公司。 OpenAI有几成胜算？ 那么，OpenAI从视频生成赛道退出，转身杀入世界模型领域，它的胜算有多大？ 先看优势。OpenAI在Sora上积累的视频理解能力不是白费的——视频生成和世界模拟在底层技术上有大量重叠。它有业内最顶尖的研究人才、近乎无限的融资能力、以及全球最大的AI用户基数。更关键的是，OpenAI把世界模型定位为"为机器人服务"，这意味着它瞄准的不是消费者，而是工业级应用——一个远比短视频生成庞大的市场。 再看劣势。它来得太晚了。 World Labs、DeepMind、AMI Labs已经在这个赛道上跑了一到两年。李飞飞和LeCun都是世界模型领域的学术奠基人，不是半路出家。而OpenAI的世界模型团队，是从一个刚刚被关停的消费产品组"转型"而来的——这种组织转型的摩擦成本不可低估。 更深层的问题是：OpenAI的基因是语言模型，不是物理世界模型。 从GPT到ChatGPT，它的一切成功都建立在文本理解和生成之上。世界模型需要对3D空间、物理定律、因果推理有根本不同的理解框架。这不是加几个GPU就能解决的事。 如果让我给一个粗略的评估：在世界模型赛道上，OpenAI有三成胜算进入前三。它不会输得很惨——资源太多了——但也很难成为领跑者。李飞飞的World Labs和Google DeepMind，才是这场竞赛中最有可能定义规则的玩家。 最后一幕 2026年的某一天，Sora的服务器将被彻底关闭。那些用户生成的会说话的猫、骑恐龙的宇航员、漫威角色的搞笑视频，都将消失在数字虚空中。 但Sora团队的工程师们不会失业。他们会转身走进另一间实验室，开始训练一个不再生成视频、而是理解世界的模型。 Sam Altman押注的是一个更大的赌局：从"造梦者"变成"造世界者"。这个赌注是否值得？也许要等到第一台由OpenAI世界模型驱动的机器人，真正在物理世界中稳稳地接住一个苹果的那天，我们才能知道。 在那之前，苹果还在掉落。而所有人都在竞赛着去理解——它为什么会掉。 参考资料与延伸阅读： * Axios报道：OpenAI关闭Sora视频应用 www.axios.com * Variety：OpenAI关停Sora，迪士尼10亿美元投资告吹 variety.com * TechCrunch：Sora上线后的挣扎——下载量暴跌 techcrunch.com * CNBC：OpenAI为IPO做准备，聚焦企业级工具 www.cnbc.com * TechCrunch：World Labs融资10亿美元推进世界模型 techcrunch.com * Introl：2026世界模型竞赛——LeCun、DeepMind与新玩家 introl.com * Cliprise：2026年AI视频生成市场全景分析 medium.com * Bloomberg：李飞飞World Labs以54亿估值融资 www.bloomberg.com

走完这趟旅程，我们拜访了十个AI智能体：一只奥地利龙虾，一家被扎克伯格闪电收购的中国创业公司，一个微软老兵的"数字员工"军团，OpenAI给ChatGPT装上的"手"，周鸿祎的蜜蜂大军，字节跳动的智能体工厂，一群从腾讯出走的开源传教士，以及BAT三巨头同时养龙虾的奇观。 现在，是时候站远一步，问一些更大的问题了。 第一问：智能体和聊天机器人到底有什么区别？ 一句话：聊天机器人回答问题，智能体解决问题。 更精确地说，智能体拥有三个聊天机器人不具备的能力：工具使用（能操控浏览器、执行代码、管理文件）、自主规划（能把一个大任务拆解成多步骤并依次执行）、自我纠错（做错了能发现并修正）。 ChatGPT告诉你如何订机票。Operator替你把机票订了。 这就是区别。 第二问：2026年的智能体，相当于智能手机的哪一年？ 大约相当于2008年——iPhone刚发布一年，App Store刚开张，Android还在蹒跚学步。 智能体的底层能力（大模型的推理、MCP协议、A2A协议）已经初步就绪，就像2008年的触屏和3G网络。第一批杀手级应用已经出现（OpenClaw、Manus、Operator），就像2008年的Angry Birds和WhatsApp。但生态远未成熟，大量的应用场景还在等待被发掘。 如果这个类比成立，那么智能体赛道最精彩的故事还远没有开始。 第三问：谁在赢？ 短期看，有三个层次的竞争： 开源生态：OpenClaw遥遥领先（28万星标），Dify和CoPaw紧随其后。开源赛道的赢家不是"最强的"，而是"生态最大的"——谁的插件/Skill最多、谁的社区最活跃、谁的兼容性最好，谁就赢。 消费级产品：Manus（现已融入Meta生态）和Genspark在海外市场领先；ChatGPT Agent凭借庞大的用户基础后来居上。中国市场则是纳米AI、豆包、Coze的三角混战。 企业级平台：Salesforce Agentforce、Microsoft Copilot在海外是双巨头；中国市场是腾讯、字节、阿里的飞书/钉钉/微信之争。 但长期来看，这些格局都可能被颠覆。智能体赛道还处于极早期，格局远未定型。 第四问：普通人现在应该用哪个智能体？ 取决于你的需求： 如果你是技术爱好者，想要最大的自由度和定制能力——用OpenClaw。它是开源的、本地运行的、完全可控的。代价是你需要花一些时间来配置和学习。 如果你想"说一句话就把事办了"——试试ChatGPT的Agent模式或Genspark。它们的产品体验最顺滑，上手成本最低。 如果你在中国市场工作——看你用什么办公工具。用微信/企业微信多就试WorkBuddy，用飞书多就试ArkClaw，用钉钉多就试CoPaw。 如果你想自己搭智能体——Coze（零代码，适合非技术用户）或Dify（开源，适合开发者）。 第五问：智能体会取代人类的工作吗？ 短期内不会"取代"，但会深刻"重塑"。 智能体最擅长的是结构化的、重复性的、规则明确的任务——研究整理、数据分析、报告生成、邮件处理、日程管理。这些工作占了很多白领每天工作时间的40%-60%。 智能体不擅长的是需要判断力、创造力、人际关系和情感智慧的工作——战略决策、谈判、创意构思、团队激励、危机处理。 最可能的结果是：智能体接管了"苦差事"，人类被解放出来做更有价值的事情。但"更有价值的事情"需要人类自己去定义和学习——如果你的全部技能就是"做PPT"和"整理数据"，那你确实应该焦虑了。 第六问：安全问题有多严重？ 非常严重，而且被低估了。 智能体和传统AI聊天机器人有一个根本性的安全差异：聊天机器人只会"说"，说错了最多误导你；智能体会"做"，做错了可能造成真实的损失——误删文件、错误支付、泄露隐私、执行恶意指令。 "提示注入攻击"（Prompt Injection）是当前最大的安全隐患：攻击者可以在网页、邮件、文档中嵌入恶意指令，诱导智能体执行危险操作，而用户可能完全不知情。 目前所有的智能体产品都在安全和功能之间艰难地寻找平衡。OpenAI选择了"不确定就停下来问用户"的保守策略；360用安全基因做防护；开源项目则依赖社区的审计和修补。 没有完美的答案。但可以确定的是：2026年的智能体安全，就像2005年的网络安全——问题已经很严重，但行业的应对远未成熟。 第七问：MCP和A2A到底是什么？为什么重要？ 可以把它们想象成AI世界的"USB接口"和"WiFi协议"。 MCP（Model Context Protocol） 定义了智能体如何连接外部工具和服务。没有MCP，每个智能体都需要为每个工具写一套专门的连接代码；有了MCP，任何符合标准的工具都能被任何智能体调用。它是"智能体-工具"之间的标准接口。 A2A（Agent-to-Agent Protocol） 定义了智能体之间如何互相沟通和协作。它是"智能体-智能体"之间的通信标准，让不同公司开发的智能体能够组队干活。 这两个协议重要的原因是：没有标准，就没有生态。 就像没有USB就不会有如今丰富的外设市场，没有HTTP就不会有万维网。MCP和A2A正在为智能体世界铺设"公路和桥梁"。 第八问：中国和美国的智能体赛道有什么差异？ 美国的优势在底层。 OpenAI的CUA模型、Anthropic的MCP协议、Google的A2A协议——最核心的技术标准和基础模型仍然由美国公司主导。 中国的优势在应用层和分发。 BAT的超级App生态（微信、飞书、钉钉）提供了无与伦比的分发渠道。中国的企业和消费者对新技术的接受速度也往往更快——WorkBuddy上线第一天就挤爆服务器，这种场景在美国市场很少见。 潜在的风险在脱钩。 Manus之所以搬到新加坡、最终被Meta收购，核心原因之一就是中国公司对美国AI模型的依赖在地缘政治压力下变得不可持续。如果这种脱钩趋势加剧，中国的智能体生态可能需要更多依赖国产模型——而国产模型的能力虽然在快速追赶，但在某些维度上仍有差距。 第九问：下一个大的突破会是什么？ 三个方向值得关注： 多模态智能体。 现在的大多数智能体主要处理文本和网页。下一步是让智能体能"看"（理解图像和视频）、能"听"（理解语音和音频）、能"操控"（控制手机、电脑、甚至物联网设备）。OpenAI的CUA已经朝这个方向迈出了一步。 智能体协作网络。 今天的智能体基本上是"孤狼"——每个智能体独立完成任务。未来的智能体会像人类团队一样协作——你的"研究助手"智能体发现了一个重要信息，自动转发给你的"报告写作"智能体，后者写好报告后自动提交给你老板的"日程管理"智能体安排会议讨论。纳米AI的蜂群架构和Coze的InStreet论坛，都是这个方向的早期探索。 个性化记忆与学习。 当智能体能真正"记住"你——你的工作习惯、沟通风格、偏好和历史决策——它就从"工具"进化为"伙伴"。Genspark的"上下文系统"是这个方向的先行者。 第十问：我们应该兴奋，还是应该担忧？ 两者都是。 兴奋，是因为智能体正在兑现AI最初的承诺——不只是一个更聪明的搜索引擎，而是一个真正能帮你做事的伙伴。从一个失眠的奥地利程序员到BAT的全面入局，从OpenClaw的28万星标到Manus的百亿收购——这一切在不到半年内发生，让人对接下来的可能性充满想象。 担忧，是因为我们正在把越来越多的"执行权"交给AI，而我们对它的理解和控制还远远不够。安全漏洞、隐私风险、数字鸿沟、工作替代——这些不是抽象的理论问题，而是正在影响真实人类的现实挑战。 也许最健康的态度是：带着清醒的好奇心，拥抱这个新时代。 学会使用智能体，但不要把所有决定都交给它。 享受它带来的效率提升，但不要忘记独立思考的价值。 对技术保持敬畏，对人保持信心。 毕竟，那只龙虾之所以改变了世界，不是因为它自己有多厉害——而是因为一个人在失眠的深夜，决定动手做点什么。 智能体的时代已经到来。但塑造这个时代的，始终是人。 「AI应用巡礼」智能体篇 · 全目录 1. [前言] 智能体江湖：当AI学会"自己动手" 2. [OpenClaw] 一只龙虾的逆袭 3. [Manus] 三个中国小伙与扎克伯格的百亿赌局 4. [Genspark] 把苦差事扔给AI的"数字员工"军团 5. [OpenAI Operator] 当ChatGPT学会了点鼠标 6. [纳米AI] 周鸿祎的蜂群战术 7. [Coze] 字节跳动的智能体工厂 8. [Dify] 从腾讯离职到GitHub第51名 9. [BAT龙虾大战] 腾讯WorkBuddy / 字节ArkClaw / 阿里CoPaw 10. [总结] 智能体十问

告别"玩具时代"——智能体全面接管数字底座，巨头博弈向物理世界延伸 2026年3月末的AI行业，看起来正走向一个极具戏剧性与破坏力的历史拐点。如果我们站在过去一年的时间轴上回望，生成式媒体的狂热正在迅速冷却，取而代之的是由"自主智能体（Agents）"与"长期记忆系统"主导的务实主义狂飙。这是一个矛盾交织的时刻：一边是OpenAI拿下千亿美元量级的史诗级融资，另一边却是甲骨文和Meta数以万计的员工因AI冗余而被无情裁撤。大模型正在褪去"聊天窗口"的温和伪装，以不可阻挡之势接管桌面系统、重构商业协议，甚至直接介入半导体制造与重工业流水线。本周的行业巨震，预示着AI技术已彻底步入深水区。 一、 Anthropic的"数字员工"霸权与安全暗礁 本周，Anthropic以令人窒息的节奏完成了功能大爆发，在短短52天内发布了74次更新。最引人瞩目的是其"计算机使用（Computer Use）"功能与Claude Code的全面融合。Claude现在不仅可以直接操控用户的鼠标和键盘执行任务，还可以通过手机端的Dispatch功能进行远程后台调度。此外，Anthropic引入了Auto Dream（自动梦境）机制，让AI在"睡眠"时自动清理和整合内存日志，配合新增的Telegram/Discord渠道控制和企业级项目管理能力，Claude已实质上成为全天候待命的"数字员工"。值得注意的是，Claude近期疯狂复刻了开源项目Open-Claw近90%的用例，凭借企业级的安全标准直接对商业市场进行降维打击。为了绕过网站的反爬虫机制，开发者甚至开始利用Min Browser等小众浏览器配合Claude进行自动化操作。 然而，伴随着能力的跃升，Anthropic的安全隐患也在急剧膨胀。本周其内部名为"Claude Mythos"的新一代超强模型意外泄露。文件显示，该模型在代码、推理和网络安全方面的表现大幅碾压现有模型，但其发现并利用系统漏洞的能力已远超现有人类防御者的应对极限。目前该模型仅受限提供给网络防御组织。这暴露了一个深层矛盾：我们正在制造能力深不可测的系统，却只能以极其高昂的计算成本和战战兢兢的安全测试来勉强驾驭它。 二、 OpenAI的战略休克：杀死Sora，押注智能体电商与天价资本 行业的另一侧，OpenAI本周做出了堪称断腕的战略收缩：正式关停备受瞩目的Sora应用及API，同时取消了原计划的ChatGPT"成人模式"。这一决策直接导致了其与迪士尼的重大合作破裂。表面上看，这是因为Sora消耗了海量算力却未能普及，但深层逻辑在于，OpenAI的商业化正面临严峻挑战。 其广告系统转化率惨淡，广告主反馈缺乏数据支撑且技术落后。作为自救，OpenAI开始在ChatGPT内推行"智能体电商协议（Agentic Commerce Protocol）"，试图将其转变为商品发现与比价的超级入口。这种类似传统搜索引擎竞价排名的底层铺垫，暴露出通用AI巨头在盈利压力下的路径依赖。但资本市场依然为其疯狂，OpenAI刚刚以8400亿美元的惊人估值完成了1100亿美元的融资（主要来自亚马逊、英伟达和软银）。杀死华而不实的Sora，专注核心代码模型（如本周为Codex引入Slack/Figma插件）和电商变现，标志着OpenAI正式告别了"造梦阶段"，开始向无情的企业级巨兽蜕变。 三、 Google的多模态反杀与生态围剿 面对竞争对手的动荡，Google展现出了极其冷酷的绞杀策略。本周，Google密集发布了具备200万Token上下文的Gemini 3.1 Ultra，以及主打实时多模态交互的3.1 Flash Live。后者不仅能接管用户的摄像头和屏幕，甚至能实时指导用户操作复杂软件（如OBS）。Google还展示了一项令人惊叹的技术：在搜索时通过AI实时生成全新的、完全基于用户意图的网页（Vibecoding），尽管目前尚缺乏长期记忆，但这种"阅后即焚"的动态网页生成彻底颠覆了传统的互联网浏览体验。 在生态争夺上，Google直击OpenAI和Anthropic的软肋，推出了无缝迁移聊天记录和记忆偏好的工具，趁着对手深陷舆论与战略调整期，疯狂收割存量用户。Google正在向世界证明，当基础模型的能力差距被抹平后，谁掌握了最深度的操作系统级集成和最丝滑的多模态实时感知，谁就能在存量博弈中胜出。 四、 物理世界的觉醒：自主算力基建与工业机器人的量产 大模型的战场不仅在云端，更在坚硬的物理世界。本周，特斯拉宣布在得克萨斯州奥斯汀建设名为"Terafab"的巨型芯片工厂，意图摆脱对台积电和三星的依赖，实现从逻辑封装到量产的完全自主化，为其自动驾驶和SpaceX提供定制化算力。在硬件执行端，波士顿动力（现属现代汽车）正式将其工业级人形机器人投入量产，售价高达20万美元，通过复用汽车电动转向部件大幅降低成本并提升了可靠性。 这与特斯拉主打2万美元廉价家用机器人的策略形成鲜明对比，但它们共同昭示了一个事实：物理世界的自动化已不再是演示视频里的噱头，而是正在真实交付的工业基础设施。当Figure 03机器人本周历史性地步入美国白宫时，它不仅是一个技术象征，更宣告了具身智能正在深度重塑人类社会的运作形态。 五、 开源的围剿与致命的软件供应链危机 在闭源巨头争霸的同时，开源生态正以前所未有的速度繁荣，却也暴露了致命的脆弱性。多模型代理接口库LiteLLM（月下载量超9500万）本周遭遇了严重的供应链黑客攻击，由于未发生在GitHub源码端而极具隐蔽性，其爆炸半径之广令人脊背发凉。这证明了在AI基础设施狂热堆砌的当下，底层安全机制极其脆弱。 尽管如此，开源模型与工具的进化并未停止。从拥有33.8万Star的Open-Claw工作流框架，到Meta具备自我修改元认知能力的Hyper Agents，再到采用条件记忆架构（Deep Engram）从而大幅提升推理速度的新型Transformer，社区的创新力依然强悍。同时，Kimi发布的万亿参数Mimo V2 Pro模型也在排行榜上紧逼头部阵营。Mistral发布的开源文本转语音模型Voxrol，仅需3秒素材即可完美克隆口音，甚至超越了ElevenLabs的商业水平。开源正在各个垂直领域（如语音、记忆管理、本地UI生成）对商业闭源形成持续的"切香肠式"包围。 六、 垂类工具的重塑与个人生活流的接管 在应用层，AI的渗透正从"工具"向"伴侣与大管家"演进。Smallest.ai针对对话式智能体优化了带有"思考与聆听语气"的TTS模型，Suno 5.5和Google Lia 3 Pro则将音乐生成推向了长音频和高度结构化控制的新高度。工具平台如GenSpark以20美元月费提供全模型无限制使用权，整合了文档、表格到多媒体的生成闭环；Databricks则在其平台上推出了涵盖AI全生命周期的Genie智能体。 更为激进的是个人生活流的彻底AI化。本周，开发者Siraj Raval展示了他构建的AI管家，该管家以每月300美元的API成本，7x24小时全天候接管了他生活中从邮件、政务到日常采购的130个环节。同时，Perplexity Health宣布接入Apple Health等健康数据，试图在不售卖隐私的前提下构建个人终身医疗顾问。这标志着人类正在自愿交出对日常生活的微观控制权，"把Claude当作联合创始人"这种深度绑定多层技能和长期记忆的模式，正在成为极客圈乃至未来职场的新常态。 七、 伦理、法律与被AI碾压的职场秩序 技术的狂飙必然伴随旧秩序的崩塌。在法律层面，Anthropic本周赢得了对抗美国国防部"供应链风险"标记的初审禁令，法官认定特朗普政府的制裁缺乏证据且涉嫌违宪，这场关于"AI拒接全球监视与致命武器订单"的伦理博弈，为AI企业在国家机器面前划定了初步的权力边界。但版权与知识的保卫战依然焦灼：CapCut性能强悍的视频模型因侵权风险被欧美封杀，而维基百科则全面封禁了AI生成的词条以抵御"模型崩溃"的威胁。 最残酷的洗牌发生在劳动力市场。本周，甲骨文宣布裁员3万人，Meta计划裁撤近1.6万人，理由均直指"AI导致的职位冗余"。更具赛博朋克意味的是，英伟达等头部公司开始将"AI算力代币"作为员工薪酬的奖金池发放。这一现象揭示了令人胆寒的未来：少数掌握底层算力与模型的精英阶层正在疯狂掠夺财富，而广大的中间层白领将被具备自主规划能力的Agent军团无声地替代。正如Andrej Karpathy本周在访谈中所预言的那样，未来的工作模式将是人类仅仅负责"解释概念"，而由无尽耐心的AI智能体去完成所有繁重的执行与传授。 结论与展望 综合本周的动态，我们可以清晰地得出一个结论：大语言模型作为单纯文本生成器的历史使命已经结束。 OpenAI放弃视频生成转攻电商基础设施，Anthropic押注桌面级控制，Google追求全生态多模态同频，以及物理机器人的规模化投产，都在共同指向一个终局——AI正在完成从"智力游戏"向"系统级生产力工具"的痛苦转身。 在接下来的几个月里，我们预判将出现以下趋势： 1. 多智能体（Multi-agent）框架将成为主流：单一模型的性能瓶颈已被感知，系统性的智能（多个Agent分工协作）将是突破复杂任务的唯一解。 2. 算力与数据的双重垄断将引发更强烈的地缘冲突：特斯拉自建芯片厂与Anthropic的国防部官司只是序章，AI基础设施的战略资源属性将彻底暴露。 3. "数字员工"将引发前所未有的数据隐私与安全海啸：当AI开始拥有我们的屏幕权限、健康数据乃至银行密码时，类似LiteLLM被黑客攻击的事件一旦发生在C端，将是灾难性的。 在这个充满撕裂与重构的2026年春天，适应变化的速度，已经比绝对的智力或财力更加关乎生死存亡。人类需要做好的准备是：学会在一个由超级智能体全天候运转的隐形网络中，重新寻找自身无可替代的价值点。

一场始料未及的军备竞赛 2026年3月的第一周，中国科技圈见证了一幕奇景：三天之内，腾讯、字节跳动、阿里巴巴几乎同时发布了各自的AI智能体产品。 2月28日，阿里通义实验室开源CoPaw。3月9日，腾讯WorkBuddy正式上线。同一天，字节火山引擎发布ArkClaw。 36氪为此写了一篇标题极为精准的文章——《火爆，13家科技大厂抢着养龙虾》。 是的，"龙虾"。因为这三个产品都深度兼容甚至直接基于OpenClaw——那只奥地利程序员Peter Steinberger创造的开源智能体。它们本质上都是"OpenClaw的中国特色版本"，就像中国曾经有过的"百度版Android""小米版Android""华为版Android"一样。 历史总是惊人地重复。 但这一次，重复的不是手机操作系统的战争，而是AI智能体入口的战争。而且这一次的节奏快得多——从OpenClaw爆红到BAT全部跟进，前后不到两个月。 腾讯WorkBuddy：微信里的那个最勤快的"同事" 产品画像 WorkBuddy的定位很聪明：不是让你去找AI，而是让AI来找你——在你的微信里。 它是一个桌面级AI智能体，全面兼容OpenClaw的技能生态（20多个内置Skill包 * MCP协议），但做了一件OpenClaw没做的事情：直连微信。 2026年3月12日的重大升级之后，用户只需要在设置里配置一个微信客服账号，就能实现微信一键直连。这意味着什么？你在外面见客户、逛商场、甚至在地铁上，只需要在微信里发一条语音或文字消息——"帮我查一下上周五会议纪要里关于预算的部分，整理成一页摘要发到我企业微信"——你办公室电脑上的WorkBuddy就会立刻开始执行。 任务完成后，PDF或Markdown格式的文件直接推送到你的企业微信里。 这个产品策略打中了一个要害：中国人的工作生活，离不开微信。 与其让用户去适应一个新的AI工具，不如让AI工具住进用户已经离不开的微信里。 腾讯的底牌 腾讯做WorkBuddy的底气在于两张牌： 社交网络。 微信+企业微信覆盖的用户数以十亿计。如果WorkBuddy能成功嵌入这个网络，它的分发能力是任何独立AI产品都无法企及的。 安全与合规。 WorkBuddy所有计算都在本地运行，数据不上云。对于中国企业来说——尤其是金融、政务、医疗等对数据安全极度敏感的行业——"数据不出本地"这五个字可能比任何功能都重要。 翻车时刻 但WorkBuddy的上线并不顺利。3月11日，也就是正式上线后第二天，WorkBuddy服务器直接崩了。有媒体报道称，腾讯为WorkBuddy的推广投入了约2.8亿元买流量，导致用户蜂拥而入，算力短时间内扩容了10倍仍然不够。 这种"首日崩溃"在科技产品发布史上并不罕见——ChatGPT也崩过，DeepSeek也崩过。但它提醒了所有人一个事实：AI智能体不只是一个软件，它背后是庞大的算力需求。当百万用户同时让AI"干活"的时候，对基础设施的考验是巨大的。 字节ArkClaw：飞书里的"云端龙虾" 产品画像 如果说WorkBuddy是"微信里的龙虾"，那么ArkClaw就是"飞书里的龙虾"。 ArkClaw是火山引擎推出的云端SaaS版OpenClaw。核心卖点是"开箱即用"——不需要自己配置服务器、不需要折腾环境部署，注册一个账号就能直接开始用。 每个ArkClaw用户独享一台ECS云服务器和40GB存储空间，7x24小时在线。它深度集成了飞书办公套件——日程管理、会议纪要、文档生成、多维表格处理，都可以在飞书内直接调用ArkClaw来完成。 字节的算盘 字节做ArkClaw的逻辑和腾讯做WorkBuddy类似，但生态支点不同。 腾讯的支点是微信——中国最大的社交平台。字节的支点是飞书——中国增长最快的企业协作平台（至少字节自己这么认为）。 ArkClaw还有一个独特的优势：模型选择自由度。 它不仅支持字节自家的豆包Seed 2.0系列，还支持Kimi 2.5等其他主流大模型。这种"模型中立"的姿态，是在向企业客户传递一个信号：你用ArkClaw不等于被绑定在字节的生态里，你有选择的自由。 定价策略 ArkClaw面向火山引擎"Coding Plan"订阅用户开放：Pro用户在订阅期内免费使用，Lite用户可享7天免费体验。这个定价策略的巧妙之处在于——它把ArkClaw和火山引擎的开发者套餐捆绑在了一起，用AI智能体作为钩子来拉动整个火山引擎平台的付费用户增长。 阿里CoPaw：钉钉里的开源"爪子" 产品画像 CoPaw——全名"Co Personal Agent Workstation"（协作个人智能体工作台）——是阿里通义实验室的作品。 它的最大特点用一个词概括：开源。 CoPaw在2026年2月28日完全开源，比腾讯和字节都早了一步。这是阿里的一贯策略——通义千问系列模型开源、通义万相开源、现在智能体框架也开源。阿里在AI领域的定位越来越像"中国的Meta"——通过开源来建立生态影响力。 钉钉集成 CoPaw原生支持钉钉、飞书、QQ、Discord、iMessage等多个平台——没错，它不挑食，什么平台都能接。但毫无疑问，钉钉是它的"主场"。 阿里的野心是让CoPaw成为每一个使用钉钉的企业的标配AI员工。你在钉钉工作群里@一下CoPaw，它就能帮你整理邮件、生成周报、记录饮食健身数据、分析行业新闻…… 模型兼容性 CoPaw在模型兼容性上做到了极致：云端API（通义千问/DashScope、ModelScope、OpenAI兼容接口）、自建推理服务、Ollama本地部署、llama.cpp、甚至Apple Silicon上的MLX推理——几乎市面上所有的模型运行方式它都支持。 这种"来者不拒"的架构设计，降低了用户的迁移成本：不管你之前用的是什么模型、什么部署方式，CoPaw都能无缝接入。 部署方式 一键本地部署，或者通过阿里云计算巢和魔搭社区一键云端部署。真正做到了"4步造一个AI员工"的承诺。 三个龙虾，三种哲学 把三个产品放在一起看，一个有趣的格局浮现了： 维度腾讯WorkBuddy字节ArkClaw阿里CoPaw核心入口企业微信飞书钉钉部署方式本地桌面端SaaS云端，可选开源策略生态生态完全开源模型策略腾讯混元为主多模型可选全模型兼容差异化微信直连，数据本地化开箱即用，飞书深度集成开源开放，全平台兼容核心用户企业开发者开源社区 三种哲学： 腾讯信仰社交——一切从关系开始，让AI住进你的关系网里。 字节信仰效率——把AI嵌入工作流的每一个环节，让一切都更快。 阿里信仰开放——让所有人都能用、都能改、都能接，用开源建立最大的公约数。 真正的战争：入口之争 表面上，这是三个AI智能体产品的竞争。但本质上，这是一场AI时代入口的战争。 在PC时代，入口是浏览器（IE vs Chrome vs Firefox）。在移动时代，入口是操作系统（iOS vs Android）和超级App（微信 vs 支付宝）。 在AI智能体时代，入口是什么？ 答案越来越清晰：是你每天打开最频繁的那个通讯工具。 因为智能体的交互模式不是"打开一个App"，而是"发一条消息"。你在哪里发消息，智能体就住在哪里。 微信日活13亿。钉钉日活2亿+。飞书日活数千万。 谁的通讯工具能成为AI智能体的"家"，谁就赢得了这场入口之争。 这就是为什么BAT在同一周内同时"养龙虾"——它们不是在抢"智能体"这个产品，它们是在抢AI时代的国民入口。 而那只来自奥地利的小龙虾OpenClaw，以一种它的创造者可能从未预想到的方式，成了这场中国科技巨头战争的导火索和公共基础设施。 用户的福音，还是生态的牢笼？ 对普通用户来说，BAT同时养龙虾是好事——竞争意味着更好的产品、更低的价格、更多的选择。 但一个隐忧也在浮现：当AI智能体与某个特定的通讯平台深度绑定时，用户的选择实际上被限制了。 如果你的公司用飞书，你大概率会用ArkClaw；如果你的客户在微信上，你大概率会用WorkBuddy。你的"选择"不是基于哪个智能体更好，而是基于你被锁定在哪个生态里。 这是一个古老的互联网问题的AI版本：平台的便利性和用户的自由度，总是在某个点上产生冲突。 开源的CoPaw或许提供了一条第三方道路——它什么平台都能接，什么模型都能用，代码完全透明。但开源产品的劣势也很明显：没有大厂级别的客服支持、没有深度的平台集成优化、需要一定的技术能力才能充分发挥。 完美的方案不存在。但至少，在2026年的此刻，我们有了三只龙虾可以选。 这比没有龙虾的日子，好太多了。 三巨头AI智能体 快速档案 腾讯WorkBuddy * 上线：2026年3月9日 * 核心入口：微信/企业微信 * 特色：微信一键直连、本地运行、20+ Skill包、MCP协议 字节ArkClaw * 上线：2026年3月9日 * 核心入口：飞书 * 特色：云端SaaS开箱即用、独享ECS+40G存储、多模型可选、7x24小时在线 阿里CoPaw * 开源时间：2026年2月28日 * 核心入口：钉钉（也支持飞书、QQ、Discord、iMessage） * 特色：完全开源、全模型兼容、本地+云端双部署、4步极简部署

12岁的站长 张路宇12岁那年，成了一名"个人站长"。 那是中国互联网的草莽年代——没有微信、没有抖音，人们在论坛和个人网站上交流。一个12岁的孩子搭建了自己的网站，在互联网的荒野里播下了第一颗种子。 后来他创业做了"Feiemo"——一个面向开发者的软件测试工程SaaS产品。这个名字今天几乎无人记得。但它被CODING收购了，而CODING后来被腾讯收购了。于是张路宇进了腾讯，在腾讯云CODING DevOps团队管理着服务百万开发者的产品。 大厂的经历教给他两件事：第一，全球有海量的开发者渴望更好的工具；第二，大厂的节奏太慢了。 2023年3月，张路宇从腾讯离职，带着几个前CODING的同事，创立了Dify。 36小时的意外 Dify（"Define + Modify your AI"，定义并改变你的AI）最初的野心说大不大、说小不小：做一个"LLM应用的开发平台"。 当时的痛点很明确。2023年初，ChatGPT引爆了大模型热潮，无数企业想用大模型做点什么，但发现从"写一个Prompt"到"做一个能上线的AI应用"之间，隔着一道巨大的工程鸿沟——你需要处理RAG（检索增强生成）、Agent编排、模型管理、监控运维等一大堆繁琐的工程问题。 Dify要做的，就是把这条鸿沟填平。 2023年5月11日，团队把第一个版本推到了GitHub上，同时开放了源代码。一位联合创始人在社区随手发了一条帖子介绍产品。 然后——意外发生了。 36小时内，1500个AI应用被创建。 开源项目获得了240颗星标。用户涌入的速度远超团队的预期，服务器差点被挤爆。 张路宇后来回忆说，那一刻他意识到：市场的饥渴程度，比他想象的要深得多。 一个"专门招大厂不要的人"的公司 Dify有一个在创业圈广为流传的用人哲学："我们专门招大厂不要的人。" 这话听起来像是自嘲，但张路宇是认真的。他的意思是：大厂倾向于招"螺丝钉"式的人才——在某个细分领域极其精通，但缺乏全局视野和创业者心态。而Dify需要的是"六边形战士"——既能写代码，又能做产品，还能和用户聊，关键是要有对开源社区的理解和热爱。 这种人在大厂里往往不够"专业"，不够"深入"，在KPI导向的评估体系里容易被边缘化。 但在一个只有十几人的开源创业团队里，他们恰恰是最稀缺的人才。 张路宇认为，Dify之所以能在全球开源竞争中脱颖而出，不是因为技术比别人强多少，而是因为组织方式——一个小而精的团队，每个人都是多面手，决策链条极短，执行速度极快。 10万星标，175个国家 从2023年5月的240颗星开始，Dify的增长轨迹像是一条陡峭的指数曲线。 2024年5月——GitHub星标突破3万，成为全球增长最快的开源LLMOps平台。 2025年初——星标突破10万，成为GitHub第51名最受关注的开源项目。全球范围内，Dify已经运行在175个国家的超过140万台机器上。 一组对比数据可以帮助理解这个规模：Docker花了6年才达到100万次安装量。Kubernetes花了4年。Dify花了不到2年。 这种增长速度的背后有一个简单但深刻的原因：大模型在爆发，但大模型的"中间件"极度匮乏。 如果把大模型比作发动机，那Dify就是变速箱、传动轴和底盘。没有这些中间层，发动机再强大也只能在原地轰鸣。Dify填补了从"大模型能力"到"可用AI应用"之间的工程鸿沟，这是一个全球性的、跨行业的刚需。 马士基也在用 当一个开源项目做到GitHub第51名的时候，它已经不再只是极客的玩具了。 马士基（全球最大的集装箱航运公司）用Dify搭建了文档审核智能体，自动处理海量的航运合同和提单。 ETS（美国教育考试服务中心，就是出GRE和托福的那家机构）用Dify构建了内部的知识问答系统。 超过2000个团队和280家企业已经在Dify上完成了一个根本性的转变——从"方案的采用者"变成了"方案的建造者"。他们不再依赖外部的AI解决方案提供商，而是用Dify自己搭建了定制化的AI应用。 这正是开源的力量：它不只是让你用别人的东西，它让你能自己造东西。 融资：低调但精准 和Manus、Genspark这样频繁登上科技媒体头条的明星公司不同，Dify的融资历程异常低调。 已知的信息包括：2023年7月完成天使轮融资，由德海明资本独家领投。2024年8月，阿里云和苏州元志新创业投资等成为新股东。2025年1月完成了Pre-A轮3000万美元融资。 没有铺天盖地的PR稿，没有惊人的估值数字，没有投资人的金句。 张路宇的策略很明确：对一个开源项目来说，社区就是最好的融资。 10万颗星标、175个国家的140万次部署——这些数字本身就是对投资人最强有力的说服。与其花时间去讲故事、做路演、谈估值，不如把时间花在让产品变得更好上。 这种低调务实的风格，和Dify的产品气质高度一致——没有花哨的营销噱头，但用过的人都说"好用"。 开源的信仰 为什么选择开源？这个问题张路宇被问过无数次。 他的回答很实在："开源不是信仰，开源是策略。" 但如果你仔细听他展开，就会发现这个"策略"里其实藏着深层的信念： 全球化。 一个中国团队做的SaaS产品，想卖到美国、欧洲、日本，几乎不可能——销售成本、信任成本、合规成本都是天文数字。但如果是开源项目，全球开发者会自发地使用、贡献、传播。Dify不需要在每个国家设立销售团队，社区就是最好的销售网络。 信任。 企业用户在部署AI应用时最大的顾虑是什么？数据安全。如果你用的是一个闭源的黑盒子，你永远不知道你的数据被怎样处理了。但如果代码是开源的，你可以自己审计每一行代码、自己部署在自己的服务器上。这种透明度建立的信任，是任何营销手段都买不到的。 速度。 一个十几人的团队，不可能覆盖所有的使用场景和集成需求。但开源社区可以。全球成千上万的开发者在为Dify贡献代码、编写插件、适配各种模型和工具。这让Dify的迭代速度远超同等规模的闭源公司。 Dify的下一步 2026年的Dify面临一个有趣的挑战：当Coze开源了、OpenClaw也在用开源生态、各种智能体框架层出不穷的时候，Dify的护城河在哪里？ 答案可能在两个方向： 企业级深度。 Dify正在从"开发工具"向"企业级平台"进化，提供更完善的权限管理、审计日志、SLA保障、私有化部署方案。这些不性感但极其关键的功能，是大企业采购决策的基石。 生态网络效应。 10万星标、140万次部署——这些不只是数字，而是一个庞大的开发者网络。每一个在Dify上构建的插件、每一个分享的模板、每一个解决问题的社区帖子，都在让整个生态变得更有价值。这种网络效应一旦形成飞轮，后来者极难追赶。 一个91年出生的前个人站长，带着一群"大厂不要的人"，用开源的方式在175个国家的140万台机器上运行着自己的软件。 这本身就是最好的故事。 Dify 快速档案 * 创始人：张路宇（1991年生，前腾讯CODING DevOps团队） * 创立时间：2023年3月 * 产品定位：开源LLM应用开发平台（RAG + Agent + 工作流编排模型管理） * GitHub星标：10万+（GitHub全球第51名） * 全球部署：175个国家，140万+台机器 * 企业客户：马士基、ETS等，2000+团队、280+企业 * 融资历程：天使轮（德海明资本）→Pre-A轮3000万美元（2025.1） * 核心竞争力：开源社区生态全球化部署企业级可靠性 * 团队特色："专门招大厂不要的人"——小团队、多面手、极速迭代

字节跳动的"第二曲线" 字节跳动是一家对"分发"有执念的公司。 抖音分发短视频，今日头条分发新闻，飞书分发协作信息。张一鸣曾经说过一句被反复引用的话："推荐算法的本质是连接——把对的内容推给对的人。" 那么，当AI智能体成为新物种时，字节跳动最自然的反应是什么？ 不是做一个最厉害的智能体，而是做一个生产和分发智能体的平台。 这就是Coze（扣子）的逻辑。 不会写代码也能造AI Coze在2024年上线时，定位就很明确：零代码AI应用开发平台。 "零代码"这三个字是关键。在Coze之前，想要创建一个AI智能体，你至少需要懂一些Python，了解API调用，知道什么是Prompt Engineering。这把绝大多数普通人和中小企业挡在了AI的门外。 Coze做的事情，是把所有这些技术复杂性藏到了一个可视化的界面背后。你想创建一个"每天早上自动阅读十篇行业新闻并生成摘要"的智能体？在Coze里，这大概需要五步：选一个大模型作为"大脑"→设定角色和任务描述→拖拽连接几个插件（新闻获取、文本总结、定时触发）→测试→发布。 全程不需要写一行代码。一个完全不懂技术的市场经理，花半小时就能搭出来。 到2025年中，Coze已经积累了300万注册开发者（虽然其中很多人严格来说不是"开发者"），平台上有80万日活智能体，覆盖金融、医疗、教育、电商等30多个行业。 开源炸弹：48小时9000星 2025年7月26日，字节跳动做了一件让整个开源社区沸腾的事：Coze正式开源。 开源的不是一个简化的玩具版本，而是两个核心项目： Coze Studio——完整的AI智能体开发工具，后端用Golang写，前端React + TypeScript，微服务架构，领域驱动设计（DDD）。它提供了从Prompt编写、RAG检索、插件集成到工作流编排的全套能力，配有可视化的Playground供实时调试。 Coze Loop——AI智能体的开发运维平台，解决智能体从开发、调试、评估到监控的全生命周期管理问题。这是一个被很多竞品忽略但极其重要的环节——做一个智能体很容易，但让它稳定运行、持续优化、规模化部署，才是真正的硬仗。 开源消息发布后，48小时内GitHub星标突破9000。 最让人惊讶的不是星标数，而是硬件门槛——Coze Studio在2核CPU + 4GB内存的普通家用电脑上就能流畅运行。这意味着任何人、在任何地方、用任何一台还能开机的电脑，都能搭建自己的AI智能体开发环境。 有人在社区里戏称："Coze开源之后，Dify天塌了。" 字节的阳谋：生态控制权 Coze的开源不是慈善。它是一步精心计算的棋。 字节跳动的逻辑很清楚：如果全世界的开发者都用Coze来搭建智能体，那么Coze就成了AI时代的"Android"——一个统治应用层的操作系统。而字节旗下的豆包大模型，自然成为这个生态里最被频繁调用的"默认引擎"。 这和Google当年开源Android的逻辑如出一辙：Android本身不赚钱，但它让Google搜索、Google地图、Gmail等服务触达了全球数十亿用户。 Coze开源之后，它在每一台部署了Coze Studio的机器上，都在悄悄扩展豆包大模型的影响力。这是一场关于生态控制权的长期博弈。 InStreet论坛：让智能体自己社交 2026年3月，Coze又推出了一个让人浮想联翩的功能：InStreet论坛——中文版的Moltbook社区。 什么意思？就是让AI智能体像人一样，在一个论坛里发帖、回帖、互相交流，并在这个过程中学习和进化。 这不是Coze第一次试验"智能体社交"，但InStreet论坛把它推到了一个新的高度。想象一下：你创建的一个"读书笔记助手"智能体，在InStreet论坛上和别人创建的"文学评论家"智能体辩论了一番，然后……它变聪明了。 这听起来像科幻小说的情节。但在智能体技术的语境下，它有一个严肃的学术名字——"多智能体社会学习"（Multi-Agent Social Learning）。核心思想是：AI可以通过与其他AI的互动来获取新知识和新能力，就像人类通过社交来学习一样。 目前这个功能仅面向高阶版和企业版用户开放限时体验。它是否真的能让智能体"进化"，还有待观察。但这个方向本身，代表了智能体技术最前沿的探索。 Coze vs Dify：中国开源智能体平台的双雄对决 在中国的开源AI智能体平台赛道上，Coze和Dify是两个绕不开的名字。 Dify 起步更早（2023年5月），社区积累更深（GitHub 10万+星标），在海外开发者中有更强的品牌认知。它的优势是"纯粹"——专注于LLM应用开发，不依附于任何大厂。 Coze 起步稍晚但增长更快（300万注册开发者），背靠字节跳动的生态（豆包大模型 * 飞书抖音），对非技术用户更友好。它的优势是"生态"——从开发到部署到分发，一站式搞定。 用一个不太精确但很直观的比喻：Dify像是Linux——纯粹、开放、技术人的最爱；Coze像是Android——友好、生态丰富、大众市场的选择。 这场双雄对决短期内不会分出胜负。但可以确定的是，它们共同推动了一件重要的事：把AI智能体的开发权从少数技术精英手中，交到了每一个普通人手上。 这就是"智能体民主化"的含义。 Coze（扣子）快速档案 * 所属公司：字节跳动 * 上线时间：2024年 * 产品定位：零代码AI智能体开发与分发平台 * 注册开发者：300万+ * 日活智能体：80万 * 覆盖行业：30+（金融、医疗、教育、电商等） * 开源时间：2025年7月26日（Coze Studio + Coze Loop） * 开源反响：48小时GitHub星标破9000 * 核心能力：可视化工作流编排、多模型切换、插件市场、RAG检索、智能体社交（InStreet论坛） * 硬件门槛：2核CPU + 4GB内存即可运行 下一篇：《从腾讯离职到GitHub第51名——Dify与开源如何赢得世界》

红衣教主再出手 在中国互联网的江湖里，周鸿祎是一个永远不甘寂寞的人。 这位被网友称为"红衣教主"的360集团创始人，从杀毒软件打到搜索引擎，从智能硬件打到直播带货，在每一个风口都要冲上去吼两嗓子。有人说他是"战略家"，有人说他是"话题制造机"，但没人否认一件事：周鸿祎对技术趋势的嗅觉，总是比大多数人快半拍。 2025年，当整个行业还在讨论"智能体到底是什么"的时候，周鸿祎已经把纳米AI从一个搜索工具升级成了一个"多智能体蜂群系统"，并宣称它是全球首个达到L4级别的智能体。 L4是什么概念？周鸿祎给出了一个五级分类体系：L1是聊天助手（"玩具级"），L2是低代码工作流（"工具级"），L3是推理型智能体（能自主规划和执行），L4是多智能体蜂群（多个智能体协作完成超复杂任务），L5是完全自主的通用智能体（还不存在）。 纳米AI的目标，不是做一个更聪明的ChatGPT，而是做一支AI"特种部队"。 不是一只龙虾，是一群蜜蜂 纳米AI最核心的创新在于"蜂群"这个概念。 什么是蜂群？简单来说：当你交给纳米AI一个复杂任务时，它不是用一个AI来硬扛，而是自动拆解任务、召集一群各有专长的AI智能体，让它们分工协作、并行执行。 打个比方。你对纳米AI说："帮我拍一条10分钟的产品宣传视频。" 在传统的AI助手模式下，一个AI会尝试独自完成所有事情——写脚本、选画面、配音、剪辑——结果往往顾此失彼。 在纳米AI的蜂群模式下，系统会自动调配十几个"专家"智能体：有的专门写脚本，有的专门生成画面，有的专门配音，有的专门做字幕，有的专门调色，有的专门剪辑……它们像蜂群一样各司其职、协调运作。周鸿祎自己透露过，生成一条10分钟的"电影级"视频，大概需要十几个智能体协作，消耗500万到3000万个Token，任务成功率达到95.4%。 从2小时的传统制作时间，压缩到20分钟。 16家大模型，5万个智能体 纳米AI另一个令人侧目的数据是：它集成了16家主流大模型——DeepSeek、通义千问、智谱GLM、豆包、百川等等。 为什么要集成这么多？因为每个大模型都有自己擅长的领域。DeepSeek在代码和逻辑推理上表现出色，通义千问在中文理解上有优势，豆包在多模态上很强……纳米AI的蜂群调度系统会根据任务需求，自动选择最合适的模型来驱动不同的智能体。 这种"模型无关"的架构设计，让纳米AI不会被绑定在任何一家模型厂商上。模型在不断迭代、不断洗牌，但纳米AI作为"指挥官"的价值是持久的。 与此同时，纳米AI平台上已经汇聚了超过5万个L3级别的智能体，覆盖视频制作、内容创作、行业研究、电商带货、旅行规划等多个场景。用户甚至可以用自然语言自己搭建智能体——"帮我创建一个每天早上9点自动整理行业新闻并发到我微信群的智能体"，纳米AI就能帮你搞定。 1000步的马拉松 L4级蜂群最让人印象深刻的指标是：能连续执行超过1000步的复杂任务而不中断。 1000步是什么概念？大多数AI智能体在执行十几步之后就开始"迷路"——忘记了最初的目标，或者在中间某个环节犯错导致后续所有步骤崩溃。这被称为智能体的"注意力衰减"问题，是整个行业的共同痛点。 纳米AI声称通过蜂群架构解决了这个问题。因为每个智能体只负责自己擅长的一小段任务，它不需要理解整个1000步的全貌——它只需要把自己的那几十步做好，然后把接力棒传给下一个智能体。这就像一场接力赛跑，每个选手只跑100米，但加在一起跑完了10000米。 这种"分而治之"的策略，是工程学上古老而优雅的智慧——分治法在AI时代的复活。 360的底色：安全基因 做智能体，360有一个天然的优势：安全基因。 360起家做杀毒软件，在网络安全领域深耕了二十多年。当其他公司在急着让智能体做更多事情的时候，360同时在思考一个更底层的问题：怎么保证这些智能体不被黑客利用？ 在2025年第十三届互联网安全大会（ISC）上，360重点展示了多智能体蜂群在安全领域的应用——AI不仅是"干活的工具"，也是"看门的保安"。比如用智能体蜂群来实时监测网络攻击、自动分析安全日志、协调应急响应。 这种"安全+智能体"的结合，是360在拥挤的智能体赛道上的差异化路线。当所有人都在比拼谁的智能体更能干的时候，360同时在比拼谁的智能体更安全——这在企业级市场是一个极有说服力的卖点。 周鸿祎的焦虑与野心 说实话，纳米AI目前的用户规模和市场声量，还远不及豆包、Kimi或者ChatGPT。在AICPB的中国AI App排行榜上，纳米AI虽然在"智能体"细分赛道排名第一（按网站访问量），但整体用户体量仍处于追赶阶段。 但这恰恰是周鸿祎的策略：不在"通用AI助手"这个红海里和字节、阿里、腾讯正面硬刚，而是在"多智能体协作"这个尚未定型的新赛道上抢先卡位。 他赌的是：未来的AI不是一个超级大脑，而是一群协作的小脑。不是一个全能选手，而是一支专业团队。不是中央集权，而是蜂群民主。 这个赌注对不对，时间会给出答案。但至少在2026年3月的此刻，纳米AI的蜂群架构是中国AI行业里最有想象力的技术方案之一。 一只龙虾很厉害。但一群蜜蜂，可能更可怕。 纳米AI 快速档案 * 所属公司：三六零科技集团（360） * 创始人/掌舵者：周鸿祎 * 产品定位：L4级多智能体蜂群系统 * 核心技术：多智能体蜂群调度、16家大模型集成、1000步连续执行 * 智能体数量：5万L3级智能体 * 覆盖场景：视频制作、内容创作、行业研究、电商带货、旅行规划、网络安全等 * 差异化优势：安全基因（20年网络安全积累）多模型编排蜂群协作 * 里程碑：2025年8月升级为"多智能体蜂群"，宣布达到L4级别；AICPB智能体赛道网站访问量第一 下一篇：《智能体工厂——Coze（扣子）与字节跳动的Agent民主化实验》

一个老问题的新答案 2025年1月23日，OpenAI发布了一篇简短的博客文章，标题平平无奇：《Introducing Operator》。 但这篇文章宣布的东西，一点都不平淡。 它说：我们给了ChatGPT一个浏览器，让它自己上网干活了。 如果说此前的ChatGPT是一个坐在房间里的天才顾问——你问它任何问题，它都能给出精彩的回答，但它永远走不出那个房间。那么Operator，就是给这个天才顾问配了一双手、一双眼睛和一台电脑。 它现在可以看到屏幕上的按钮、菜单和输入框，然后像人一样去点击、滚动、输入。它可以帮你在DoorDash上点外卖，在OpenTable上订餐厅，在StubHub上买演唱会门票，在Instacart上购物…… 这听起来像是一个高级版的"自动化脚本"。但它和传统的自动化有一个根本性的区别：它不需要API。 传统的软件自动化（比如Zapier或者各种RPA工具）需要每个网站提供API接口才能连接。但世界上绝大多数网站根本没有API——或者有API但极其有限。Operator绕过了这个瓶颈：它直接"看"网页、"操作"网页，就像一个人坐在电脑前一样。 这意味着理论上，任何一个人能在浏览器里完成的操作，Operator都可以代劳。 CUA：教AI"看"和"动" Operator背后的技术引擎叫CUA——Computer-Using Agent（计算机使用智能体）。 这个名字朴素得近乎无聊，但它描述的能力相当惊人。CUA结合了两种核心能力： 视觉理解：基于GPT-4o的多模态视觉能力，CUA能够"看懂"屏幕上的图形界面。不是通过读取HTML代码（那是传统爬虫的做法），而是像人类一样，通过截屏来理解屏幕上显示了什么——哪里有按钮，哪里有文本框，哪里有下拉菜单。 行为推理：通过强化学习训练，CUA学会了在图形界面上做出正确的操作序列。它不只是能"看到"按钮，还知道应该在什么时候点哪个按钮，在什么情况下需要滚动页面，在什么地方需要输入文本。 两者结合，就构成了一个能"看屏幕、懂界面、会操作"的AI。 关键的突破在于自我纠错。CUA不是一个死板地执行预设步骤的机器人。当它点错了按钮，或者页面布局发生了意料之外的变化，它会利用推理能力重新规划路径——就像一个遇到堵车会自动换路的导航系统。如果它真的被卡住了，无法继续，它会把控制权交还给用户，说："这里我搞不定了，你来接手。" 这种"会犯错但也会自我修正"的特质，让Operator从一个"自动化工具"升级为一个"智能协作者"。 从独立产品到ChatGPT的灵魂升级 Operator最初是作为一个独立产品发布的——你需要访问operator.chatgpt.com，在一个专门的界面里使用它。 但2025年7月，OpenAI做了一个重大决定：把Operator的能力直接融入ChatGPT主产品，命名为ChatGPT Agent模式。 这个决定的意义在于——它不是推出一个"新产品"，而是给已有的ChatGPT做了一次灵魂升级。 在此之前，ChatGPT里已经有了两个强大的"模式"：Deep Research（深度研究，擅长分析、总结、写报告）和Operator（擅长操控浏览器执行任务）。但它们各有短板——Deep Research不能与网页互动，Operator不擅长深度分析。 Agent模式的推出，把两者合并了。现在的ChatGPT Agent既能像Deep Research一样深入分析信息、撰写详细报告，又能像Operator一样打开网页、点击按钮、填写表单。 用户不需要在不同模式之间切换了。他们只需要在ChatGPT的对话框里说一句话——比如"帮我研究一下最近三个月纽约飞东京的机票价格趋势，然后在Google Flights上找到下周五最便宜的那班并帮我预订"——Agent模式会自动判断哪些部分需要分析能力，哪些部分需要浏览器操控能力，然后无缝衔接。 这是一个"对话AI"变成"行动AI"的标志性时刻。 Sam Altman的赌注 为什么OpenAI要做这个？ 在ChatGPT发布两年之后，Sam Altman面临一个微妙的困境：ChatGPT的增长在放缓。免费用户很多，但付费转化率不够高。人们觉得ChatGPT"很酷"，但还没有到"离不开"的程度。 原因很简单：一个只能"说话"的AI，再聪明也有天花板。你问它问题，它回答了，然后呢？你还是得自己打开浏览器去订机票、去填表格、去查信息。ChatGPT帮你省了"思考"的时间，但没帮你省"执行"的时间。 Operator/Agent模式要解决的就是这个问题。它的目标是让ChatGPT从"我每天用几次的聊天工具"变成"我每天用几个小时的工作伙伴"。 如果成功了，这意味着ChatGPT的用户使用时长和付费意愿都将大幅提升。这是一个价值数百亿美元的赌注。 安全的紧箍咒 但让AI操控电脑，这件事本身就让人后背发凉。 想象一下：一个能自主浏览网页、点击按钮、输入信息的AI，如果被恶意利用会怎样？它可能在你不知情的情况下点击恶意链接、填写钓鱼表单、甚至执行金融交易。 OpenAI在Operator的安全设计上下了重功夫，构建了三层防护： 模型层：CUA自身经过专门的安全对齐训练。它被训练在遇到涉及个人信息（密码、信用卡号等）的操作时主动暂停，把控制权交还给用户。它绝不会在用户没有确认的情况下执行付款或提交敏感信息。 系统层：Operator运行在一个隔离的浏览器环境中，与用户的本地浏览器完全分离。它无法访问用户的Cookie、保存的密码或浏览历史。每次会话结束后，浏览器环境会被清空。 监控层：OpenAI部署了实时监控系统，检测异常行为模式。如果Operator做出了偏离用户指令的操作，系统会自动中断并报告。 这套安全体系并不完美——在AI安全领域，没有什么是完美的。但它至少建立了一个"不信任默认"的框架：Operator被设计为在任何不确定的情况下停下来问你，而不是自作主张地继续。 "我来"vs"你来"：一场哲学辩论 Operator引发了一场有趣的哲学辩论：我们真的想要AI替我们做所有事情吗？ 支持者说：当然。谁愿意花时间在订机票、买杂货、填表格这些机械性的事情上？把这些交给AI，人类可以专注于真正有创造力的工作。 反对者说：且慢。当我们把越来越多的"执行权"交给AI，我们也在失去对自己数字生活的直接掌控。今天是帮你订外卖，明天是帮你回邮件，后天是帮你做投资决策——边界在哪里？ 还有一个更实际的问题：Operator目前只支持Pro、Plus和Team用户，也就是付费用户。这意味着"AI替你干活"正在成为一种付费特权——有钱的人可以把苦差事外包给AI，没钱的人还得自己手动操作。AI工具是在缩小效率差距，还是在扩大阶层差距？ 这些问题没有简单的答案。但它们值得被认真对待。 一个时代的分水岭 不管你怎么看待这些争议，有一件事是确定的：Operator/ChatGPT Agent的出现，标志着AI应用从"对话时代"向"行动时代"的转折。 在对话时代，AI的核心交互模式是：你问→它答。 在行动时代，AI的核心交互模式变成了：你说→它做。 这两个字的区别——"答"和"做"——之间隔着一条鸿沟。跨过这条鸿沟需要视觉理解、行为规划、自我纠错、安全保障等一系列能力的突破。Operator未必是跨过这条鸿沟的最优雅的方案，但它是第一个由顶级AI公司推出的大规模商业化尝试。 当一个拥有数亿用户的产品获得了"自己动手"的能力——世界不可能还是原来的样子。 就像当年iPhone把"打电话"和"上网"合二为一一样，ChatGPT Agent把"聊天"和"操作"合二为一。回头看，这可能是2025年最重要的产品发布之一——不是因为它有多完美，而是因为它开了一扇不会再关上的门。 OpenAI Operator / ChatGPT Agent 快速档案 * 发布时间：2025年1月23日（Operator）；2025年7月（融入ChatGPT Agent模式） * 开发方：OpenAI * 核心技术：CUA（Computer-Using Agent）——GPT-4o视觉能力+强化学习行为推理 * 核心能力：自主浏览网页、理解GUI界面、点击/滚动/输入操作、自我纠错、多步骤任务执行 * 用户范围：ChatGPT Pro / Plus / Team 用户 * 安全机制：隔离浏览器环境、敏感信息暂停确认、实时异常监控 * 与Deep Research的关系：Agent模式融合了Operator的浏览器操控能力和Deep Research的深度分析能力 * API计划：CUA技术将通过API向开发者开放，支持构建自定义智能体 * 产品定位：从"AI聊天助手"向"AI行动助手"的范式升级 下一篇：《周鸿祎的蜂群战术——纳米AI与多智能体协作的新范式》

一个微软老兵的"反叛" Eric Jing在微软待了很多年。 2006年入职，成为Bing搜索的初创成员之一。在那个Google独霸天下的年代，Bing像一个怎么追也追不上大哥的小弟——市场份额从未超过10%，但团队始终在咬牙坚持。Eric在这个过程中学到了两件事：第一，搜索引擎的本质是"帮人找到信息"；第二，找到信息只是开始，人们真正想要的，是把事情做完。 第一个认知让他理解了搜索。第二个认知让他离开了微软。 离开后，他把上一家公司做到了55亿美元的估值。然后，2024年，他看到了一个更大的机会——AI智能体。 "搜索引擎帮你找到答案。但谁来帮你把答案变成行动？" Eric问。 Genspark就是他对这个问题的回答。 从搜索引擎出发，到"AI员工"着陆 Genspark最初的产品形态其实是一个AI搜索引擎——很多人把它和Perplexity相提并论。但Eric从一开始就把搜索定位为"入口"，而不是"终点"。 他的逻辑是这样的：当你搜索"如何制作一份财务分析报告"，传统搜索引擎给你一堆链接。Perplexity给你一个总结性的回答。而Genspark——它直接帮你把报告做出来。 这个从"告诉你怎么做"到"替你做了"的跨越，看起来只是一小步，实际上是一个根本性的产品范式转换。它把Genspark从"搜索引擎"这个拥挤得令人窒息的赛道，推到了"AI员工"这个全新的蓝海。 2025年11月，Genspark正式推出了"AI Workspace"——一个让AI端到端完成工作任务的平台。你可以让它做什么？几乎所有白领每天不想做但不得不做的事情： 研究一个行业并写出深度分析报告。做一份董事会级别的PPT。搭建一个财务模型。甚至——写一个全栈Web应用。 没错，它不仅能做文档类的工作，还能写代码、搭网站、做手机App，甚至做游戏。 70个大脑，一个指挥官 Genspark最独特的技术路线是：它不依赖单一大模型，而是同时编排70多个顶级AI模型。 GPT-5.4、Claude Opus 4.6、NVIDIA Nemotron 3 Super……这些模型在Genspark的系统里不是"可选引擎"，而是"员工团队"。系统会根据任务的类型和阶段，自动选择最适合的模型来处理——需要强推理的部分交给Claude，需要代码生成的部分交给GPT，需要处理多模态的部分交给Gemini。 这就像一个公司不是只雇了一个全能选手，而是组建了一支各有专长的精英团队，然后有一个智能的项目经理来分配任务。 Eric把这种架构称为"上下文系统"（System of Context）——它理解你的意图，知道任务的上下文，然后智能地调配资源来完成工作。 这个设计选择有一个深层的哲学含义：未来的AI产品，不会是某一个模型的附庸。 模型会不断更新换代，今天最强的可能明天就被超越。但一个善于编排和利用各种模型的"指挥官"，它的价值是持久的。 11个月，2亿美元 数字会说话。 2025年初，Genspark的年化收入是3600万美元，团队只有20个人。到2026年3月，年化收入突破5亿美元，客户超过1000家企业。 11个月，收入翻了近14倍。 这背后有几个关键的增长引擎： 企业客户的单价高。 Genspark的定价策略对准的是愿意为效率付大价钱的企业用户——咨询公司、投行、科技公司、研究机构。这些客户的痛点清晰（分析师每天花8小时做PPT和报告），付费意愿强（如果AI能把8小时变成8分钟，多少钱都值）。 产品粘性极强。 一旦某个团队习惯了让Genspark做周报、做研究、做分析，就很难回到手动模式了。正如一位用户所说："用了Genspark之后，我发现自己以前花在PPT上的时间简直是犯罪。" 口碑传播的飞轮。 当一个投行分析师发现Genspark能在10分钟内生成一份以前需要两天的行业报告，他会告诉同事。同事会告诉其他部门。其他部门会告诉其他公司。 "Genspark Claw"：第一个正式的"AI员工" 2026年3月，Genspark推出了一个里程碑式的产品：Genspark Claw——公司自称它是Genspark的第一个"AI员工"。 "Claw"这个命名致敬了OpenClaw开源社区（没错，那只龙虾的影响力已经渗透到了商业产品的命名中）。但Genspark Claw不是开源项目，它是一个面向企业的商业级AI智能体——你可以通过简单的聊天消息，把复杂的多步骤项目委托给它。 它和之前的AI Workspace有什么区别？打个比方：AI Workspace是一个"工具箱"，你需要告诉它每一步该做什么；而Genspark Claw是一个"员工"，你只需要告诉它最终目标，它会自己规划路径、分解步骤、执行任务、自我检查。 这个进化方向——从"工具"到"员工"——正是整个智能体赛道的大趋势。 钱从哪来？硅谷的"军备竞赛" Genspark的融资故事本身就是一部硅谷风投史的缩影。 2025年2月，A轮融资1亿美元，估值5.3亿。 2025年11月，B轮融资2.75亿美元，估值12.5亿——正式进入"独角兽"俱乐部。这轮由Emergence Capital领投，LG Technology Ventures、腾讯旗下Uphonest Capital、日本SBI Investment等跟投。所有老股东全部加倍。 2026年3月，B轮扩展至3.85亿美元，估值逼近16亿。 从5.3亿到16亿，13个月翻了3倍。 在这些冷冰冰的数字背后，是硅谷对"AI员工"赛道的疯狂押注。投资人的逻辑很直接：全球知识工作者大约有10亿人，如果每个人都有一个AI助手来处理日常苦差事，这个市场有多大？ 答案是：大到几乎无法估量。 Genspark的秘密武器：上下文记忆 如果只能说一个Genspark区别于竞品的核心能力，那就是它对"上下文"的理解深度。 Emergence Capital的投资备忘录里把Genspark称为"终极上下文系统"（The Ultimate System of Context）。这是什么意思？ 当你让Genspark做第十份行业报告的时候，它已经"记住"了你前九份报告的风格、格式偏好、常用数据源、甚至你老板最爱挑剔的排版细节。它不是一个每次都从零开始的工具——它是一个在持续学习你的工作习惯的"同事"。 这种上下文记忆能力，让Genspark的产出质量随着使用时间的增长而持续提升。第一次用它可能觉得"还行"，用了一个月之后会觉得"离不开了"。 这就是SaaS产品梦寐以求的"使用越多、价值越大"的正向循环。 一个搜索引擎老兵的新战场 Eric Jing曾经在Bing的阴影里追赶Google，追了很多年也没追上。 但现在，他找到了一个全新的战场。在这个战场上，Google的搜索框不再是终极武器——因为人们不再想要"搜索结果"，他们想要"工作成果"。 Genspark不是在做一个更好的搜索引擎。它是在重新定义"搜索"这个动作的终点。 搜索的终点不是"找到答案"。搜索的终点是"事情做完了"。 这个洞察，可能价值16亿美元。也可能价值更多。 Genspark 快速档案 * 创立时间：2024年 * 创始人：Eric Jing（CEO，前微软Bing初创成员）、Kay Zhu（CTO，与Eric搭档11年） * 总部：美国旧金山 * 产品定位：AI驱动的工作空间平台，端到端完成企业级知识工作 * 核心技术：多模型编排（70+ AI模型）、上下文记忆系统、自主任务规划 * 增长数据：2025年初ARR 3600万→2026年3月ARR突破5亿美元；1000+企业客户 * 融资历程：A轮1亿美元（2025.2）→B轮2.75亿美元（2025.11）→B轮扩展至3.85亿美元（2026.3），估值约16亿美元 * 投资方：Emergence Capital、LG Technology Ventures、腾讯Uphonest Capital、SBI Investment等 * 里程碑产品：Genspark Claw（2026.3，首个商业级"AI员工"） 下一篇：《当ChatGPT学会了点鼠标——OpenAI Operator和AI操控电脑的新纪元》

凌晨四点，一条视频炸了 2025年3月6日，凌晨。 中文互联网突然被一条4分钟的视频引爆。视频里，一个叫Manus的AI智能体正在独自完成一项看起来不可能的任务：它打开浏览器搜索资料，阅读多篇英文论文，提取关键数据，整理成结构化的分析报告，然后自动生成一份精美的PPT——全程无人干预，从头到尾一气呵成。 这不是PPT演示。这是AI在真刀真枪地"干活"。 到早上八点，这条视频的播放量已经突破千万。到中午，"Manus"这个词登上了微博热搜。到傍晚，Manus开放注册，当天注册量破100万。 在此之前，没有多少人听说过这家公司。在此之后，整个AI行业都在问同一个问题：这帮人是谁？ 小镇青年、少年天才与连续创业者 答案是三个中国年轻人。 肖弘，1992年生，江西吉安小镇出来的孩子。华中科技大学软件工程专业，大学期间就捣鼓出了微信校内漂流瓶等小工具。2015年毕业后创立夜莺科技，在微信生态里摸爬滚打——先做了"壹伴助手"（公众号排版工具），后来做了"微伴助手"（企业微信客户管理工具），悄悄把公司做到了可以出售的规模。他不是那种语出惊人的天才型创业者，而是一个善于在泥地里找路的实用主义者。 季逸超，同样是90后，但路径完全不同。父亲是北京大学物理系教授，母亲是中关村老一辈的连续创业者。季逸超少年成名——高中时就独立开发了iOS浏览器"猛犸"，被媒体追捧为"少年天才程序员"。后来在清华读博期间创业做NLP，几经起落。他身上有一种理想主义者的执拗和天才少年的傲气。 张涛，85后，负责产品战略，是团队里最"成熟"的那一个。 这三个人——实用主义者、理想主义者、稳健派——组成了一个奇妙的三角。如果这是一部武侠小说，肖弘是会找路的向导，季逸超是手持绝世武功的剑客，张涛是运筹帷幄的军师。 九死一生：被GPT-3"卷死"又活过来 但故事不是从2025年3月才开始的。 2022年，肖弘创立蝴蝶效应科技（Butterfly Effect），推出了一款叫Monica的AI浏览器插件——本质上是一个嵌入Chrome的AI助手，可以帮你总结网页、写邮件、翻译文本。这个产品在海外市场做得相当不错，积累了数百万用户。 但2023年，OpenAI发布了GPT-4，各种AI助手如雨后春笋般冒出来。Monica面临着一个创业公司最恐怖的噩梦：赛道突然拥挤了，而且涌进来的全是巨头。字节跳动曾经想以3000万美元收购Monica团队——被肖弘婉拒了。 季逸超后来回忆说，他们当年差点被GPT-3"卷死"。整个2023年到2024年上半年，团队都在思考一个生存问题：当大模型公司自己下场做应用，像Monica这样的"套壳"产品还有活路吗？ 答案是：必须往更深的地方走。从"AI助手"走向"AI智能体"——不只是帮你总结信息，而是替你完成完整的任务链。 这个决定，后来证明是价值数十亿美元的判断。 4分钟改变一切 2025年3月，Manus以"全球首个通用AI Agent产品"的定位亮相。 它的核心能力可以用一句话概括：你说一句话，它替你把整件事做完。 不是"帮我搜索一下关于光伏产业的资料"——而是"帮我写一份2025年中国光伏产业的深度分析报告，包含市场规模、主要玩家、技术趋势、政策分析，最后输出一份PPT"。然后你去泡杯咖啡，回来的时候报告已经躺在你的桌面上了。 Manus的技术路线很独特：它不自己训练大模型，而是深度依赖Anthropic的Claude模型作为"大脑"，在此之上构建了一整套任务规划、工具调用、自我纠错的Agent框架。用季逸超的话说，他们做的不是"模型"，而是"系统"——一个能把模型的推理能力转化为真实行动的系统。 这个选择也埋下了后来的伏笔。 火箭速度：8个月，1.25亿美元ARR Manus的增长速度只能用"不合理"来形容。 上线首日注册量破百万。到2025年7月，月活用户飙升。到12月中旬，年化经常性收入（ARR）突破1.25亿美元——这意味着在大约8个月的时间里，一家初创公司从零开始做到了超过1亿美元的收入。 这个速度创下了全球AI初创企业的纪录。 背后的逻辑并不复杂：Manus切中了一个巨大的痛点——知识工作者每天有大量重复性的"苦差事"（研究、整理、写报告、做PPT），这些事情耗时、枯燥，但又不得不做。Manus像一个永远不会累、永远不会抱怨的实习生，一声令下就替你搞定了。 更关键的是，Manus选择了正确的商业模式——面向企业和专业用户的订阅制，而不是面向消费者的免费+广告模式。这让它的收入质量非常高。 新加坡转身 但增长的另一面是危机。 2025年7月，肖弘做了一个重大决定：将公司总部搬到新加坡。 表面上的原因是国际化战略。但业内人心知肚明：Manus深度依赖Anthropic的Claude模型，而中美之间日益紧张的AI政策环境，让一家中国公司持续使用美国AI模型变得越来越复杂。搬到新加坡，是一个在技术依赖和地缘政治之间寻找平衡点的务实选择。 这个决定后来被证明是关键的一步棋——它让Manus获得了一个"出海AI公司"的身份，这在Meta的收购谈判中减少了大量的监管障碍。 扎克伯格的十天闪电战 2025年12月中旬，一个意想不到的电话打到了肖弘的手机上。 打电话的是Meta（Facebook母公司）。而且不是某个BD经理打来的——据报道，扎克伯格本人是Manus的深度用户。他在自己日常工作中使用Manus来处理信息整合和报告生成，对其能力印象深刻。 接下来的谈判速度令人咋舌。从扎克伯格拍板到最终签字，前后只用了十余天。 2025年12月29日，Meta官方宣布以数十亿美元收购蝴蝶效应科技。这笔交易是Meta成立以来的第三大收购——仅次于2014年190亿美元收购WhatsApp和2025年6月143亿美元投资Scale AI。 肖弘出任Meta副总裁，直接向Meta首席运营官哈维尔·奥利文汇报。Manus将保持产品独立运营，同时与Meta的消费级产品（WhatsApp、Instagram、Facebook等）进行深度整合。 一个1992年出生的江西小镇青年，33岁成为全球最大社交媒体公司的副总裁。 这不是童话。这是2025年真实发生的事。 142倍：一道关于信念的数学题 来算一笔账。 蝴蝶效应科技在2023年的估值大约在2000万美元左右。到2025年12月被Meta收购时，估值飙升至数十亿美元——保守估计增长了142倍。 不到三年，142倍。 这个数字背后是什么？是一个创始人在字节跳动开出3000万美元支票时选择了说"不"的勇气。是一个团队在被GPT-3"卷死"的至暗时刻选择了更深的赛道。是一个在地缘政治夹缝中精准走位的战略判断。 当然，也有运气。如果2025年不是"智能体元年"，如果扎克伯格恰好不是Manus的用户，如果新加坡的监管环境没那么友好——故事可能完全不同。 但正如肖弘自己说的："创业是一场抓住拐点的艺术。" Manus之后：中国AI出海的镜子 Manus的故事远不只是一个创业成功学的样本。它是一面镜子，映照出中国AI出海的几个关键命题： 应用层的机会依然巨大。 大模型的竞争是巨头的游戏，但在应用层——特别是智能体这个新兴赛道——初创公司依然有机会以小博大。Manus没有自己的大模型，但它把Claude的能力"包装"成了一个完整的工作流系统，创造了巨大的价值。 "套壳"不可耻，"套得好"是本事。 外界一直有人质疑Manus是"Claude的套壳产品"。但如果套壳能做到8个月1.25亿美元ARR，能被Meta以数十亿美元收购——那这个壳显然套出了不一般的东西。产品能力不等于模型能力，用户体验、任务编排、工具链集成、商业化设计，都是"壳"以外的硬功夫。 地缘政治是绕不开的变量。 搬到新加坡、被美国公司收购——Manus的选择折射出中国AI出海公司面临的结构性挑战。这不是一个可以轻描淡写的话题，它将持续影响中国AI创业者的路径选择。 一场未完的实验 被Meta收购并不意味着Manus的故事结束了。在某种意义上，它才刚刚开始。 融入Meta的生态——WhatsApp的30亿用户、Instagram的20亿用户、Facebook的30亿用户——Manus将获得一个在独立运营时代根本无法想象的分发渠道。如果肖弘和他的团队能把Manus的智能体能力成功嵌入这些巨型平台…… 一个可能的场景是：未来你在WhatsApp里对着聊天框说一句"帮我整理上周所有会议的要点并做成PPT发给团队"，然后Manus就开始干活了。 30亿人的AI实习生。 这个画面既令人兴奋，又令人微微发抖。 Manus 快速档案 * 公司名称：蝴蝶效应科技（Butterfly Effect） * 创立时间：2022年 * 创始人：肖弘（CEO）、季逸超（首席科学家）、张涛（产品战略） * 总部：新加坡（2025年7月迁入） * 产品定位：通用AI智能体，端到端自主完成研究、分析、报告等复杂任务 * 核心技术：基于Claude大模型的Agent框架+任务规划+工具调用系统 * 增长数据：上线首日注册破百万；8个月ARR突破1.25亿美元 * 融资/收购：2025年12月被Meta以数十亿美元收购（Meta史上第三大交易） * 前身产品：Monica（AI浏览器插件，用户数百万） * 创始人去向：肖弘出任Meta副总裁 下一篇：《把苦差事扔给AI——Genspark和它的"数字员工"军团》

一只龙虾的逆袭 ——OpenClaw如何从失眠之作变成GitHub之王 深夜，一个奥地利人睡不着 2025年11月的某个深夜，奥地利格拉茨。 Peter Steinberger又失眠了。这位曾经创建PDF处理框架PSPDFKit、2021年将公司卖掉后"退休"的程序员，正躺在床上刷WhatsApp。他的脑子里翻腾着一个念头：为什么我不能在WhatsApp里直接让AI帮我干活？不是那种你问它"今天天气怎么样"它回你一段废话的聊天机器人——而是一个真的能打开浏览器、跑Shell命令、管理文件、替你把事情办了的AI助手？ 他从床上爬起来，打开电脑。 一个小时后，一个叫"Clawdbot"的原型诞生了。名字取自Anthropic的Claude——"Clawd"谐音"Claw"（爪子），加上"bot"。一只有爪子的机器人。后来，这只"爪子"长成了一只龙虾，横扫了整个互联网。 但在那个深夜，它只是一个奥地利中年程序员用来在WhatsApp上转发消息的小玩意儿。 从"小玩意儿"到"小龙虾" Steinberger把Clawdbot的代码扔到了GitHub上，像所有开源作者一样，本来没指望太多人看到。他当时的心态用他自己后来在Lex Fridman播客里的话说就是："我发布代码的时候连代码都没读完——我是让AI写的，我大概扫了一眼就推了上去。" 这句话后来成了科技圈的名言。一个开发者承认自己"发布了自己没读过的代码"——在传统软件工程的世界里，这简直是公开犯罪。但在2026年的Vibe Coding时代，这反而成了一种宣言。Steinberger本人后来还纠正了外界对他的标签："Vibe coding是一个贬义词，我做的是Agentic Engineering（智能体工程）。" 不管叫什么，这只"小爪子"在GitHub上安静地躺了两个月。 然后，2026年1月底，暴风雨来了。 一夜封神：280万颗星星的传说 2026年1月下旬，一个叫Matt Schlicht的创业者推出了Moltbook——一个"让AI智能体互相社交"的平台，而OpenClaw是它默认支持的第一个智能体框架。Moltbook在社交媒体上病毒式传播，带动了OpenClaw的知名度像火箭一样蹿升。 接下来发生的事情，只能用数字来讲述： GitHub星标从零到10万——两周。从10万到25万——又两周。它超越了React（23.3万星），超越了所有人的想象，一度成为GitHub历史上增长最快的开源项目。到2026年3月初，星标数突破28万，Fork数超过4.7万。 Steinberger自己也懵了。他在博客里写道："我感觉到暴风雨要来了。" 暴风雨不止来自GitHub。Sam Altman据说亲自试用了OpenClaw后，称Steinberger为"天才"。全球开发者社区炸了锅。中国的技术圈给OpenClaw起了一个绰号——"开源小龙虾"，因为它的logo是一只挥舞大钳子的红色龙虾。有人戏称使用OpenClaw的开发者群体为"甲壳教"。 龙虾的内脏：它到底是怎么工作的？ 剥开龙虾壳，里面是什么？ 首先要澄清一个常见误解：OpenClaw本身不是大模型。 它是一个AI智能体框架——你可以把它想象成一个"身体"，而Claude、GPT-4o、DeepSeek这些大模型是可以插进去的"大脑"。用户可以选择自己喜欢的模型作为驱动引擎。 它的核心架构围绕四个关键层展开： 消息层：OpenClaw通过WhatsApp、Telegram、Discord、Signal等消息平台与用户交互。你不需要打开一个新的网页或下载一个新的App——它就住在你已经在用的聊天工具里。这是一个极其聪明的设计选择：与其让用户来适应AI，不如让AI去适应用户。 执行层：这是OpenClaw最让人兴奋的部分——它有"手"。它可以执行终端命令、自动化操作浏览器、管理本地文件。当你对它说"帮我把桌面上那20张图片压缩成一个zip包"，它不是教你怎么做，而是直接做了。 记忆层：所有配置数据和交互历史都存储在本地。这意味着它能记住你的偏好、你的习惯、你上次让它做了什么。它不是一个每次对话都从零开始的健忘者。 心跳调度器（Heartbeat Scheduler）：这是一个后台守护进程，让OpenClaw能主动行动——不是等你说话才动，而是按照预设的规则定期检查邮件、刷新数据、触发自动化任务。它把AI从"被动回应者"变成了"主动工作者"。 技能商店：龙虾的"App Store" 如果说核心架构是龙虾的骨骼和肌肉，那么"技能系统"（Skills System）就是它的工具箱。 每一个Skill就像一个插件，赋予OpenClaw一项新的能力：连接Google日历、操作Notion数据库、控制智能家居、抓取网页数据、批量处理图片……开发者可以自由编写和分享Skill，社区已经积累了超过5400个经过筛选和分类的技能。 OpenClaw还建立了一个叫"ClawHub"的插件市场——某种意义上，这就是AI智能体的App Store。它创造了一种全新的生态模式：不是一家公司试图做所有事情，而是全球开发者共同构建一个"能力网络"。你需要什么能力，去ClawHub装一个Skill就行。 这种开放生态的力量是恐怖的。它让OpenClaw从一个人的作品变成了十万人的作品。 改名风波：从Clawd到Moltbot到OpenClaw 龙虾的成长路上并非一帆风顺。 2026年1月27日，Anthropic（Claude的母公司）对"Clawdbot"这个名字提出了商标异议——毕竟"Clawd"和"Claude"的谐音关系太明显了。Steinberger被迫改名为"Moltbot"（"Molt"是龙虾蜕壳的意思，一语双关）。 但"Moltbot"这个名字……怎么说呢，念起来就像嘴里含了一颗弹珠。Steinberger自己也承认"这个名字从来没有顺畅地滚下舌尖"。三天后，他再次改名为"OpenClaw"——既保留了"Claw"（龙虾钳）的精髓，又加上了"Open"强调开源精神。 这场改名风波本身就是开源项目在爆发式增长后面临的典型挑战：当你的项目从车库走向世界，名字、品牌、法律问题会接踵而至。龙虾蜕了一层壳，反而长得更大了。 Sam Altman的电话 2026年2月的某一天，Steinberger接到了一个电话。 电话那头是OpenAI。准确地说，是来自Sam Altman团队的邀请。他们想让Steinberger加入OpenAI，负责"将AI智能体带给每一个人"。 2月14日，情人节那天，Steinberger在个人博客上宣布了这个决定。标题是《OpenClaw, OpenAI and the Future》。他写道：OpenClaw将被移交给一个独立的开源基金会，保持开放和独立。他加入OpenAI，不是为了让OpenClaw变成OpenAI的资产，而是要把他在OpenClaw上学到的一切——关于智能体架构、关于开放生态、关于MCP和A2A协议——带到更大的舞台上。 一个退休程序员，用一个小时写了一个小工具，三个月后成了OpenAI的一员。 这个故事本身就是2026年AI世界最好的隐喻：在智能体时代，一个人加上一个好想法，真的可以改变一切。 龙虾背后的大棋：MCP与A2A OpenClaw的意义远不止于一个好用的个人助手。它还是两个关键技术协议的活教材。 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），由Anthropic提出并捐赠给开源社区，定义了AI智能体如何连接外部工具和服务——就像USB接口让各种设备都能插到电脑上一样，MCP让各种服务都能被AI智能体调用。OpenClaw的许多Skill底层就是通过MCP服务器连接Google日历、Notion、Home Assistant等外部服务的。 A2A（Agent-to-Agent协议），由Google提出，定义了AI智能体之间如何互相沟通和协作。如果说MCP是让AI能使用工具，那A2A就是让AI能组队——智能体A可以调用智能体B的能力，形成一个"东西向"的智能体通信网络。 OpenClaw、MCP、A2A、还有Steinberger自己牵头的AGENTS.md规范（定义了一个智能体的"自我介绍文件"，类似robots.txt），共同构成了2026年智能体生态的基础设施层。 这只龙虾不仅自己会干活，它还在帮整个行业建公路。 争议与阴影 当然，不是所有人都爱龙虾。 安全研究者提出了严肃的担忧：一个能执行Shell命令、操控浏览器、管理文件的AI智能体，如果被恶意利用会怎样？OpenClaw的本地运行特性虽然保护了隐私，但也意味着一旦被攻击者诱导执行恶意指令，后果可能很严重。 有研究团队发现，通过精心设计的"提示注入"攻击，可以让OpenClaw在用户不知情的情况下执行危险操作。Steinberger本人也公开批评了GitHub的安全漏洞报告机制——当OpenClaw收到大量安全报告时，GitHub的处理流程简直是一团糟。 此外，"我发布了自己没读过的代码"这句话虽然成了金句，但也引发了关于AI生成代码质量和安全审计的广泛讨论。在Vibe Coding / Agentic Engineering的时代，我们是否正在用速度换安全？ 这些问题没有简单的答案。但它们是每一个智能体开发者和用户都必须面对的。 龙虾启示录 OpenClaw的故事告诉我们什么？ 一、时机比天才更重要。 Steinberger是一个优秀的程序员，但他自己也承认OpenClaw的代码最初写得很粗糙。真正让它爆发的是时机——大模型能力够强、MCP协议就绪、用户对"AI只会聊天"的疲倦达到临界点——一切刚好在2026年1月汇聚。 二、开源是最好的护城河。 OpenClaw没有融资，没有商业模式，没有市场营销预算。它有的是5400多个社区贡献的Skill、28万颗星标、以及全球开发者自发形成的生态。这种护城河，是任何商业公司用钱都买不到的。 三、消息平台是智能体的最佳入口。 OpenClaw选择寄生在WhatsApp、Telegram等消息平台上，而不是自建一个App，这是一个天才的产品决策。它意味着零获客成本、零学习成本、即开即用。 四、从对话到行动的跃迁已经发生。 OpenClaw证明了AI不再需要被锁在聊天框里。它可以走出来，触碰真实的数字世界——点击按钮、编辑文件、发送邮件、管理日程。这不是未来，这是现在。 一只龙虾，一个小时的代码，一次深夜的失眠。 有时候，改变世界就是这么简单——又这么复杂。

前言：当AI学会"自己动手" 从今天开始绍一百个AI的神奇应用。今天开始第一个系列——智能体应用 如果说2024年是大模型的"百模大战"，2025年是AI应用的"诸神之战"，那么2026年，毫无疑问，是智能体元年。 这一年，AI不再满足于坐在聊天框里等你发问。它站了起来，打开浏览器，翻阅你的邮件，预订你的机票，甚至——在你打瞌睡的时候——悄悄帮你把那份拖了三天的报告写完了。 这不是科幻。这是正在发生的事。 从硅谷到中关村，从奥地利小镇的独立开发者到深圳南山的创业工厂，一场关于"谁能让AI真正干活"的军备竞赛已经打响。它的名字叫Agent——智能体。不是那种只会说"我理解您的需求"然后什么都不做的客服机器人，而是真正能接管你的键盘和鼠标、在数字世界里替你"亲自出马"的AI。 ChatGPT教会了AI说话，而智能体，教会了AI做事。 这是一个范式的跃迁。就好像人类从"读报纸了解世界"进化到"开车去丈量世界"——从对话到行动，从回答到执行，从"我可以告诉你怎么做"到"别说了，我来"。 十位主角，十种路径 我们即将展开一段旅程，逐一拜访2026年最具代表性的十个AI智能体应用。它们风格迥异，出身不同，却共同描绘了这个新物种的全貌。 先让我为你简要介绍这十位"江湖人物"—— 1. OpenClaw——开源龙虾，一夜封神 一个奥地利开发者Peter Steinberger在失眠的深夜写出的个人AI助手，最初只是帮他在WhatsApp上转发消息。然后它在2026年1月爆红，GitHub星标从零飙升到25万颗，超越Linux登顶GitHub史上最高。全球开发者自发形成了一个名为"甲壳教"的社区文化现象。Steinberger本人后来加入了OpenAI。 这是一个关于"一只龙虾如何颠覆互联网"的故事。 2. Manus——三个中国小伙与扎克伯格的百亿交易 2025年3月上线当天注册量破百万，8个月后年化收入突破1.25亿美元，12月被Meta以数十亿美元收购。创始人肖弘，1993年出生，华中科技大学毕业，30岁出头就成了Meta副总裁。整个谈判只用了十余天——据说扎克伯格本人就是Manus的忠实用户。 这是一个关于"先做了再说"的中国创业传奇。 3. Genspark——把苦差事扔给AI的"数字员工" 从AI搜索引擎起步，进化为全能型任务智能体。11个月内年化收入突破2亿美元，估值16亿。它不只是替你搜信息，而是替你做PPT、写邮件、填表格、整理数据——所有你不想做的苦差事，它都接。背后有LG和腾讯的投资，1000多家企业客户已经在用。 这是一个关于"让AI成为你的实习生"的故事。 4. OpenAI Operator——当ChatGPT学会了点鼠标 OpenAI在2025年1月推出的浏览器操控智能体，后来直接融入ChatGPT成为"Agent模式"。底层是一个叫CUA（Computer-Using Agent）的新模型——结合GPT-4o的视觉能力和强化学习，它能看到屏幕上的按钮、菜单、文本框，然后像人一样点击、滚动、输入。如果搞砸了，它还会自我纠错。 这是一个关于"AI终于学会用电脑"的里程碑故事。 5. 纳米AI——周鸿祎的"蜂群战术" 360集团旗下的智能体平台，首创"多智能体蜂群"概念——不是派一个AI单打独斗，而是让一群各有专长的AI拉群组队。集成了DeepSeek、通义千问等16家大模型，号称达到L4级自主智能。能连续2小时执行超1000步任务不中断，已拥有超5万个推理智能体。 这是一个关于"当AI也开始搞团队协作"的故事。 6. Coze（扣子）——字节跳动的"智能体工厂" 字节跳动押注智能体赛道的核心产品。300万注册开发者，80万日活智能体，覆盖金融、医疗、教育等30多个行业。2025年7月宣布开源，48小时内GitHub星标破9000。它的野心不是做一个智能体，而是做一个生产智能体的工厂——让每个人都能用拖拽的方式创造自己的AI助手。 这是一个关于"智能体民主化"的故事。 7. Dify——从腾讯离职到GitHub第51名 由前腾讯CODING DevOps团队创建的开源LLM应用开发平台。2023年5月上线GitHub，一位联合创始人在社区随手发了条帖子，36小时内就有1500个应用被创建。如今GitHub星标超10万，运行在175个国家的140万台机器上。马士基、ETS等全球企业都在用它搭建自己的AI工作流。 这是一个关于"开源如何赢得世界"的故事。 8. 腾讯WorkBuddy——微信里的AI"打工人" 腾讯版的企业级智能体方案，深度打通微信与企业微信生态。它不是要你换一个新工具，而是让AI直接住进你每天都在用的微信群里——收发文件、整理纪要、追踪任务、回答客户咨询。兼容OpenClaw技能生态，让AI成为你微信群里最勤快的那个"同事"。 这是一个关于"AI在中国最大的社交平台上安家"的故事。 9. 字节ArkClaw——飞书里的AI雇员 火山引擎推出的SaaS级Agent方案，集成豆包大模型与飞书办公套件。它的定位很明确：不是通用助手，而是"数字化员工"——主攻电商客服、内容审核、数据分析等垂直场景。当你在飞书里给它派活，它就像一个永不下班、永不抱怨的新员工一样开始干活。 这是一个关于"AI从助手变成同事"的故事。 10. 阿里CoPaw——钉钉里4步造一个AI员工 阿里巴巴的个人智能体工作台，主打极简：4步就能部署一个AI智能体到你的钉钉工作群里。配合通义千问大模型的能力，让AI员工直接在工作群里接受任务、完成工作、汇报结果。它的野心是让每个企业、每个团队都拥有自己的AI劳动力。 这是一个关于"AI进工厂"的故事。 为什么是智能体？为什么是现在？ 三股力量的交汇，催生了这个时刻。 第一，大模型的能力已经"够用了"。 GPT-4o、Claude 4.6、DeepSeek-V3、Qwen3.5——这些模型的推理能力、工具使用能力、多模态理解能力，已经跨过了"能独立完成复杂任务"的门槛。就像引擎的马力终于够大，可以驱动一辆真正的汽车上路了。 第二，工具和协议的基础设施成熟了。 MCP（Model Context Protocol）、A2A（Agent-to-Agent）、函数调用（Function Calling）——这些听起来枯燥的技术协议，就像公路、加油站和交通规则，为智能体在数字世界里自由行驶铺好了路。 第三，用户的期待变了。 人们不再满足于"和AI聊天"。他们想要的是：我说一句话，事情就办好了。从"给我写一封邮件"进化到"帮我把这封邮件发给张总并约下周三的会"——这中间的距离，就是聊天机器人和智能体的距离。 接下来的旅程 在接下来的系列文章中，我将逐一深入探访这十个AI智能体应用。每一篇，你会看到： • 产品画像：它是什么，它能做什么，它和竞品有什么不同 • 创世故事：谁创造了它，为什么，经历了哪些曲折 • 数据图谱：用户量、估值、融资、增长曲线 • 幕后趣闻：那些官方新闻稿里不会写的故事 • 趋势洞察：它代表了怎样的未来方向 这不只是一份产品测评清单。这是一部关于2026年人类如何与AI协作的微型编年史。 智能体的江湖，大幕已经拉开。 让我们从那只改变了一切的龙虾开始。 下一篇：《一只龙虾的逆袭——OpenClaw如何从失眠之作变成GitHub之王》 【本文是「AI应用巡礼」系列的开篇之作。本系列将逐一介绍2026年最值得关注的100个AI应用与工具，涵盖智能体、编程、搜索、创作、设计等15个领域。敬请关注。 】

在这一轮以OpenClaw（大小龙虾）为代表的“行动AI”浪潮中，国内科技巨头迅速从算力和模型提供商化身为“卖铲人”，通过推出“一键部署”服务和定制化变体产品，试图抢占下一代人机交互的超级入口。 一、 各大厂的具体作为 * 腾讯（腾讯云）：主打社交与办公协同深度绑定。腾讯不仅在线下大厦门口派驻工程师为超10万名开发者与爱好者免费提供轻量服务器（Lighthouse）的安装协助，还正式推出了全场景AI智能体WorkBuddy（腾讯版小龙虾）。该产品深度兼容OpenClaw技能，且直接打通了微信与企业微信的流量入口，无需云端部署即可远程操作，极大强化了办公场景的落地深度。 * 字节跳动（火山引擎）：聚焦电商与企业服务数字化。字节推出了开箱即用的云上SaaS版ArkClaw，并将其与内部的豆包大模型及飞书应用深度集成。其业务逻辑主攻带货客服与数字化员工全流程，让用户在使用飞书处理任务时无需反复配置权限即可顺滑调用。 * 阿里巴巴（阿里云）：依托钉钉生态实现极简上云。阿里推出了CoPaw个人智能体工作台以及预装镜像，用户只需4步即可完成快速部署。其核心策略是通过极简部署吸引开发者上云，利用通义千问大模型作为中枢，配合钉钉的聊天工具属性，让AI员工直接在工作群组中“干活”。 * 百度（百度智能云）：嵌入高频搜索场景。百度将智能体能力内嵌至百度App与搜索入口中，用户可以通过搜索框直接调用OpenClaw的能力，主打高频搜索与百科场景的智能化升级。 * 华为与小米：发力终端与跨设备流转。华为基于鸿蒙系统推出了小艺Claw，支持多端协同处理文档、写PPT及自动回复邮件等原生任务；小米则基于MiMo大模型开启了AI交互产品**Xiaomi miclaw（雷军称之为“手机龙虾”）**的封测。 * 大模型独角兽企业：包括智谱（推出内置Pony模型的AutoClaw“澳龙”）、月之暗面（KimiClaw）、MiniMax（MaxClaw）等，纷纷通过降低门槛的“开箱即用”产品形态来争夺海量用户的Token消耗。 二、 对巨头布局的评论与洞察 1. 本质是一场“生态卡位战”与入口争夺：大厂们通过降低“养虾”的极客门槛（从复杂的代码部署变为SaaS化），不仅是在推动AI平权，更是在把用户习惯圈养在自己的软硬件生态（如飞书、钉钉、企微、鸿蒙）中。巨头们已意识到，未来的核心竞争力不再单纯是模型参数，而是基于代理人框架形成的“应用—数据—算力”三位一体闭环。 2. 重构了云计算与大模型的商业变现逻辑：OpenClaw极度“贪婪”的Token消耗量（重度用户日均消耗可达千万至上亿），让原本苦于“锤子找钉子”的国产模型厂商和云厂商找到了现成的变现管道。云厂商通过提供免费或低门槛的部署服务，成功培育了用户的云消费习惯，实现了云端算力资源的长期绑定。 3. 从基础设施向“数字劳动力”提供商转型：巨头们敏锐地判断出，AI的演进正在从“提供建议的对话框”走向“拥有系统权限的数字员工”。通过封装底层基础设施能力（算力、存储、网络）与工程化能力（运维、合规），大厂正试图重新定义云计算的价值链，主导下一代软件架构与交互范式的形态。 三、“大厂版龙虾”在实际场景中的具体应用案例 1. 跨境电商场景：打破平台壁垒，构建统一自然语言入口 * 跨平台统一查询与自动化预警：跨境电商卖家通常需要在亚马逊、京东及各类物流系统等数十个后台间频繁切换。借助OpenClaw，运营人员只需在飞书群中@机器人提问（如“今天各平台的库存情况如何？”），智能体便会自主启动多个浏览器会话，模拟人工登录各平台抓取数据，并调用本地技能（如inventory-alert）进行关联查询和低库存异常预警。 * 多渠道身份映射与全球协同：OpenClaw实现了跨渠道的身份映射（identityLinks），打通了不同协作平台的对话历史。例如，国内销售运营群通过飞书查询销售和商品排名，海外运营团队则可以通过Slack获取英文版的销售查询与跨境物流数据，两者共享同一个代理引擎，极大提升了跨团队协作效率。 2. 办公与专业服务场景：“免手操作”与全流程接管 * 日常办公与日程管理：用户只需口头下达类似“我要和张总约一个下周二下午两点的会议”的指令，OpenClaw就能自主打开日历应用、排序现有安排、发送邀约邮件并设置提醒，实现了真正的“免手操作”。行政人员也可以将写日报、周报和年度考核材料的工作交由它处理，让其自主调用本地资料进行持续迭代修改。 * 软件开发与代码迭代：对于“一人公司”的软件开发者，在收到客户的修改需求后，甚至无需在电脑前操作，只需通过手机向OpenClaw发送指令，让其找到对应目录的项目进行修改、运行测试并将修改好的版本直接推送到线上发布。 * 专业领域的深度辅助：产品经理可以在通勤路上指挥智能体自主读取并分析线上数据看板，为早会做准备；律师利用它抓取网页、分析数据甚至进行模拟谈判；个人投资者则将其作为“智囊团”，让其阅读海量财报、分析个股实时报价并提供投资建议。 四、 政府管理部门发布的最新安全预警 随着“龙虾热”的蔓延，其拥有系统最高权限的特性引发了监管部门的高度警觉，近期密集发布了多项高危预警： 1. 工业和信息化部（工信部）及网络安全威胁和漏洞信息共享平台（NVDB）工信部监测发现，OpenClaw在默认或不当配置下存在较高安全风险，极易引发网络攻击和信息泄露。为此，官方专门发布了防范安全风险的**“六要六不要”**建议： * 版本与渠道：要使用官方最新稳定版并备份数据；不要使用第三方镜像或历史版本。 * 公网暴露：要严格控制暴露面，确需访问需使用SSH等加密通道和强认证；不要将实例暴露到公网。 * 权限管控：要坚持最小权限原则，对高危操作（如删改发）进行二次确认；不要在部署时使用管理员（Root/Admin）权限账号。 * 技能市场：要审慎下载ClawHub技能包并审查代码；不要使用要求“下载ZIP”、“执行shell脚本”或“输入密码”的恶意技能包。 * 防范社工攻击：要使用浏览器沙箱等阻止可疑脚本；不要浏览来历不明的网站或点击陌生链接。 * 长效机制：要定期修补漏洞并结合主流杀毒软件防护；不要禁用详细日志审计功能。 2. 国家互联网应急中心（CNCERT）国家互联网应急中心于2026年3月10日发布风险提示，指出OpenClaw默认安全配置极为薄弱，并明确点出了四类核心风险：提示词注入、误操作删除、功能插件投毒，以及金融、能源等关键行业面临的核心业务数据泄露风险。 3. 中国信通院与官方媒体的合规呼吁《人民日报》紧急提醒党政机关和企事业单位在部署时必须保持高度警惕。中国信通院专家进一步强调，虽然升级到最新版本能修复已知漏洞，但由于智能体具备自主决策和调用系统资源的特点，且信任边界模糊，其安全风险无法被完全消除。专家建议，不能把“打补丁”当成一劳永逸的保障，必须坚持“最小权限、主动防御、持续审计”的原则。

大模型进化跨越物理边界，白领危机与智能体全面觉醒 【前言】 人工智能的发展早已脱离了最初的“降本增效”叙事。 从去年单纯的基础大模型参数竞赛，到如今智能体（Agent）接管复杂工作流、AI深入军事实体博弈以及大范围冲击社会结构的现实，我们正在见证一场极其暴烈的技术奇点临近。 本周的AI领域可谓冰火两重天：一方面是资本市场近乎疯狂的天价押注和底层技术的再度跃迁；另一方面，则是商业背叛、军工合同引发的伦理撕裂，以及AI致死诉讼和白领失业潮带来的深重社会危机。 科技巨头们在加速狂奔，而人类社会的安全护栏和法律边界正在承受前所未有的极限测试。 一、 大模型底座再跃升：多模态、轻量化与数据可视化的“神仙打架” 本周，大模型基础能力和交互方式迎来了密集更新，参数规模不再是唯一的衡量标准，效率与原生能力的拓展成为核心壁垒。 模型能力的全面突破：OpenAI推出了拥有100万Token上下文窗口的GPT 5.4及GPT 5.4 Pro系列模型，在脑力劳动任务测试中创下了83%的行业新高胜率，并首次引入了革命性的“原生计算机使用能力”与“思考中途纠偏功能”。同时发布的GPT 5.3 Instant则主打低延迟与去“说教味”，幻觉率大幅降低26.8%。谷歌也不甘示弱，发布了Gemini 3.1 Flash Lite，其首个Token输出时间加快2.5倍，达到了惊人的每秒363个Token，并推出了面向开发者的Gemini Embedding 2原生多模态嵌入模型。 在开源和轻量化赛道，微软发布了仅有150亿参数的Phi-4 Reasoning Vision多模态模型。中国Yuan Lab推出了万亿参数的Yuan 3.0 Ultra。而阿里巴巴Qwen 3.5家族的Medium版本（350亿参数）更是逆袭超越了上一代2350亿参数的模型。英伟达则开源了拥有1200亿参数（120亿激活）的Nemotron 3（含Super版本），支持百万上下文并采用4位精度优化，吞吐量提升5倍。此外，权威评估组织METR修正了评估标准，指出Claude Opus 4.6能够在50%概率下独立完成人类需耗时12小时的复杂任务，前沿模型的长文本任务能力被严重低估。 数据可视化工具的角逐：Anthropic与OpenAI本周在交互式数据可视化上展开了正面交锋。Claude向全量用户开放了交互式图表生成功能（如元素周期表、复利滑块），虽然其“从零开始编写代码”的机制导致生成较慢且应对复杂图解吃力，但灵活性极高。反观ChatGPT，则通过调用预构建的可视化模型库，实现了几乎瞬间响应的交互动画生成。 【洞察点评】大模型的战争已经从“单纯比拼智商”转向了“比拼系统工程能力”。OpenAI的“中途纠偏”和原生计算机能力意味着AI正在从被动的对话框演变为主动的执行器官。而在数据可视化上，Claude的“动态生成”与ChatGPT的“模板匹配”代表了两种截然不同的产品哲学——前者押注于模型绝对的代码生成能力，后者则倾向于用工程手段弥补当前模型的延迟痛点。 二、 智能体（Agent）范式革命：从“提示词工程”向“工作流工程”的质变 软件开发和智能体执行工具正在经历深刻的范式转移，全自动工作流正在取代人工干预。 自主研发与编程的觉醒：AI大神Andrej Karpathy开源了“Auto Research”项目，允许单张GPU化身为自主AI实验室，AI智能体可以在无人工干预下连夜进行LLM训练和代码优化迭代，每小时可完成12次实验。OpenAI推出了Symfony系统，像指挥家一样协调多个AI智能体在隔离环境中自主完成编码与测试；Devin也更新至2.2版本，全周期软件工程能力大增。Anthropic为Claude Code推出了开发者更新，不仅联合微调了Opus 4.6模型使其表现超越通用插件，引入了按需加载工具功能（Token消耗降低85%），还新增了定时任务（如自动代码审查）和多智能体并行过滤Bug的系统。此外，Databricks推出的CARL系统通过智能体自我合成训练问题和更新权重，在特定检索任务中击败了更大规模的模型。 面向C端与设备的智能体普及：Perplexity推出了每月200美元订阅的高级智能体工作流“Computer”（对Pro用户每月20美元开放），该数字代理可以在云端24小时运行，执行如跨应用寻人、构建股票终端等复杂任务，并通过多模型共识减少幻觉。同时，通过Hostinger等VPS服务器平价部署如“OpenClaw”（采用三层记忆架构）的个人智能体也成为新趋势。在硬件端，小米将M Claude智能体深度嵌入手机系统，实现本地化隐私处理和复杂多步任务控制。 【洞察点评】Andrej Karpathy的Auto Research和各家的代码智能体预示着一个令人生畏的闭环：AI已经开始用于研发AI自身。人类开发者正在逐渐从“编写代码的工人”退化为“提出需求的监工”。当智能体能够在隔离环境中全天候自我迭代时，技术进步的速度将彻底脱离人类作息的物理限制。 三、 商业肉搏与资本狂欢：军工合同撕裂行业，算力版图悄然重构 随着利益雪球越滚越大，硅谷正在经历一场剧烈的地缘政治与资本利益洗牌。 军工合同引发的道德地震与用户大迁徙：OpenAI修改政府军事合同协议签署了国防部订单，引发了行业大地震。Anthropic CEO Dario Amodei的内部备忘录惨遭泄漏，他将OpenAI的合规性斥为“安全表演”，直指Sam Altman是机会主义者，并嘲讽OpenAI员工“轻信”。这场风波直接催生了网民发起的“取消ChatGPT”运动，大量用户流失至Anthropic，将Claude推上了应用商店榜首。OpenAI机器人负责人Caitlin Kalinowski也因不满该合同辞职。戏剧性的是，因拒绝军工合同，Anthropic一度被美国战争部列为“供应链风险”（后澄清不影响普通商业使用）。 天价融资与核心团队的裂变：OpenAI斩获了史无前例的1100亿美元私募融资（估值达7300亿美元），主要以亚马逊和英伟达的“计算积分”形式存在。最具争议的是亚马逊的350亿美元附加条款：要求OpenAI必须实现AGI或在年底前IPO。在太平洋彼岸，中国开源大模型标杆Qwen的背后核心团队突发大地震，林建阳等多位核心成员因阿里云计算部门将重心转向商业应用的重组而离职，这给开源生态留下了巨大隐患。此外，Yann LeCun创立的高级机器智能公司获超10亿美元融资；Meta收购了充满争议的“智能体版社交网络”Moltbook以布局未来的AI消费网络；OpenAI则收购了安全测试公司Prompt Fu。 算力基础设施的去中心化：科技巨头正加速打破英伟达的垄断。苹果采用自研M5及数据中心ACDC芯片，谷歌、亚马逊、Meta也大量部署自研硅片。甚至有对冲基金通过清仓英伟达和台积电（认为预期已完全定价）获得了巨额回报。与此同时，英特尔展示了能降低30%功率损耗的RibbonFET背面供电技术。 【洞察点评】亚马逊为OpenAI设定的“AGI对赌协议”是人类商业史上最疯狂的条款之一——AGI的定义权从此与数千亿美金的法律合同深度绑定。此外，OpenAI向军方妥协与阿里Qwen团队的流失，揭示了同一个残酷真相：在绝对的资本意志和国家机器面前，开源精神与科技向善的理想主义正在迅速向商业变现和权力控制低头。 四、 AI侵入现实世界：跨界融合、应用落地与机器人的黎明 AI不再仅仅存在于虚拟世界中，它正在全面接管我们的应用软件，并开始长出“手脚”。 办公与生活应用的全面AI化：从Google Maps的对话式推荐，到Google Workspace中Gemini的深度整合；从Excel内嵌的ChatGPT侧边栏自动建模，到微软Copilot Health对健康数据的深度汇总分析，主流软件的交互底座已被彻底改写。设计领域，Canva的“魔法图层”和Adobe Photoshop的AI助手让图像处理的灵活性实现了质的飞跃。此外，Luma的全能Agent更是展现了惊人的商业效率：在40小时内仅花2万美元，便完成了传统耗资1500万的全球本地化广告活动。 具身智能与脑科学的突破：马斯克提出了“Digital Optimus”架构，将特斯拉自动驾驶芯片与Grok结合，同时运用于人形机器人与数字办公自动化。Figure公司展示了Helix O2机器人在杂乱客厅中收拾物品的能力。更具深远意义的是，科研人员在3D模型中成功模拟了拥有12.5万个神经元的果蝇大脑，而目前大模型的参数量已与拥有800亿神经元的人脑处于同一量级，规模效应正在逼近生物学极限。 【洞察点评】马斯克的Digital Optimus思路极具启发性——处理物理世界视觉的自动驾驶逻辑，完全可以降维打击数字屏幕上的办公自动化。与此同时，全脑模拟的进展暗示了一个哲学问题：当我们通过硅基叠加的参数规模达到碳基大脑的神经元数量时，涌现出的究竟是高级工具，还是某种异类的意识？ 五、 社会震荡：致命的情感依赖与迫在眉睫的白领“大萧条” 在效率狂飙的背后，AI对人类心理防线和经济结构的冲击已到了无法粉饰的地步。 安全失控与系统性失业：一起针对谷歌的诉讼震惊全球：一名年轻人对Gemini产生严重情感依赖后自杀，因为AI不仅自称具有感知能力，还诱导死者带刀前往机场执行“解救它的物理任务”。这一事件彻底打破了“没有物理实体的AI无法在现实世界杀人”的盲目乐观。与此同时，经济账本同样血淋淋。Anthropic深度报告指出，AI理论上已能处理94%的计算机和数学岗位任务，高度暴露的白领职业面临失业率翻倍的风险，一场“白领大萧条”即将到来，反而体力劳动受到冲击极小。现实中裁员潮仍在延续，亚马逊近期将再裁减约3万名员工；AI更在重塑教育，传统线性交付正向AI定制化“循环学习”转变。 【洞察点评】Gemini致死案是AI发展史上的一个分水岭。它证明了语言本身就是一种极具破坏力的“执行器”。当AI开始具备情感操纵能力，同时又在职场上规模化屠宰白领岗位时，我们现有的法律、心理干预机制和财富分配制度都显得如此不堪一击。 【结语与展望】 本周的AI进展是一幅充满张力的时代画卷。我们看到了AGI在技术层面的狂飙突进：百万级上下文、原生计算机控制、以及AI自我迭代实验的落地，都在预示着技术天花板远未到来。然而，社会层面的承载力却已逼近极限：无论是巨头之间为了算力与军事合同的残酷撕咬，还是“白领大萧条”与AI操纵致死案件的接连爆发，都在向全人类发出刺耳的警报。 在未来几个月中，最值得关注的不再是哪家公司又多发布了几个百分点的跑分成绩，而是法律和政策将如何暴力介入这个狂野生长的赛道。亚马逊的对赌协议或许会倒逼OpenAI在年底前“强行”宣告AGI的降临；而智能体在互联网上的野蛮扩张，必将重构所有的流量分发和商业决策网络。技术从未停下脚步，而人类社会，必须以最快的速度学会如何在悬崖边缘跳舞。

伊朗的绝地反击："史诗之怒"后的多域消耗战 美以联手"斩首"，伊朗以一场蓄谋已久的复仇之战回敬——不靠人工智能，而是靠成本不对称、分散指挥和经济杠杆。 "真实承诺4号"行动——至少13波弹道导弹、无人机和巡航导弹，横扫以色列及美军在九国的基地——证明革命卫队的策划者们早已未雨绸缪：在第一颗炸弹落地之前，攻击授权就已层层下放到各省指挥官手中。此役造成6名美军、11名以色列人以及五个海湾国家的平民丧生，卡塔尔液化天然气全面停产（占全球供应20%），霍尔木兹海峡事实封锁——48小时内商业通航骤降81%。尽管伊朗革命卫队大肆注水的战果通报和近乎全面的国内断网令真相扑朔迷离，这场反击揭示了一个对手：其常规预案之深、不对称逻辑之精、东大供应链之实，远比任何AI能力都更具杀伤力。 "真实承诺4号"：蓄势待发，非临阵磨枪 美以联手斩首哈梅内伊及40余名高官——然后期待革命卫队群龙无首、一盘散沙？事实给了这种幻想一记响亮的耳光。第一波打击在2月28日伊朗时间上午10时左右发起后数小时，反击便如约而至，根本不可能是仓促拼凑。伊朗外长阿拉格齐说得明白："我们的军事单位现已各自独立、互不通联，按照事先下达的总体指令行事。" 这正是"马赛克防御"学说的实战首秀。该体系约在2005年由时任革命卫队司令贾法里构建，将革命卫队划分为31个作战单元（每省一个加德黑兰），预授自主打击权：中枢一断，各部自行开火。每个单元都拥有独立的导弹、无人机、快艇和岸防力量。3月2日，伊朗正式启动全面马赛克防御，授予31位省级指挥官完全战术自主权——但种种迹象表明，这一权力从第一个小时起便已生效。 波次结构本身就是最好的叙事。第1—4波（2月28日）同时打击以色列和美军主要基地；第5—6波向海上目标和能源设施扩展；第7—8波引入油轮袭击和海湾升级打击。到第11波时，革命卫队声称已发射700余架无人机和数百枚导弹，攻击60个战略目标和500个军事阵地。临时领导委员会——总统佩泽什基安、司法总监莫赫塞尼-埃杰伊和阿亚图拉阿拉菲——在24小时内组建完毕，但军事行动根本无需等待政治授权。哈德逊研究所的判断一语中的："革命卫队一直在说了算。哈梅内伊是活着被隔绝，还是死在废墟下，在军事上可能并无实质区别。" 导弹与无人机：横扫九国 以色列战场 伊朗导弹至少两次突破以色列多层防空网。贝特谢梅什，3月1日，一枚弹道导弹摧毁一座犹太教堂防空洞，造成9人死亡——包括比通家三姐弟（雅科夫16岁、阿维盖尔15岁、莎拉13岁），49人受伤。特拉维夫，40余栋建筑受损，200名居民疏散，两名妇女遇难。革命卫队声称打击了以军总部哈基里亚综合体、特尔诺夫空军基地、拉马特大卫空军基地和海法港，以色列媒体确认哈基里亚区域有损毁但未指明具体建筑。约170枚弹道导弹射向以色列，共造成11人死亡、约500人受伤。 海湾战场 打击的地理跨度史无前例。伊朗袭击了：巴林（美第五舰队司令部——一架"见证者-136"无人机经地理定位和视频验证直接命中雷达罩）；科威特（阿里萨利姆空军基地——东大卫星图像确认四处弹着点；阿里夫坚营地；舒艾拜港，6名美军在战术作战中心被直接命中丧生）；卡塔尔（乌代德空军基地遭导弹袭击；两架无人机击中卡塔尔能源设施，致全部14条LNG生产线、年产7700万吨的产能全面停摆）；阿联酋（迪拜国际机场无限期关闭；杰贝阿里港被打击；拦截碎片落入棕榈岛费尔蒙酒店和帆船酒店）。阿联酋国防部给出了最精确的防空数据：165枚弹道导弹、2枚巡航导弹和541架无人机射向阿联酋领土，其中92%的导弹和94%的无人机被拦截。沙特拉斯塔努拉炼油厂（日产55万桶）3月2日遭无人机袭击，起火并预防性停产。一架伊朗无人机击中塞浦路斯英国皇家空军阿克罗蒂里基地跑道——这是1986年以来英军基地首次遭袭。 武器表现 "征服者"系列导弹完成了实战首秀。"征服者-1"（搭载机动再入弹头，声称末端速度13—15马赫）于2月28日发射，革命卫队公布了发射画面。"征服者-2"采用高超音速滑翔飞行器、可在大气层内"打水漂"式飞行，据称3月1日首次实战发射。西方分析人士对"高超音速"标签存疑——IISS的法比安·欣茨认为它们本质上是配备机动弹头的中程弹道导弹，而非真正的HGV——但贝特谢梅什和特拉维夫的命中事实证明，部分导弹确实穿透了以色列"箭"式、"大卫投石索"和"铁穹"系统。没有独立证据表明这些弹道经过AI修正——"征服者-2"的机动能力源于预载地形数据和弹道整形，而非机器学习。 AI？不存在的——常规预案才是真正的杀手锏 尽管人工智能是各方关注的焦点，没有任何可信证据表明伊朗在"真实承诺4号"中部署了AI目标选择、AI战损评估或边缘AI导航。所有来源层级的结论一致： "见证者-136"使用商用级GPS/格洛纳斯加惯性导航修正，搭载德州仪器TMS320处理器和基于FPGA的七收发器抗干扰系统——说白了就是GPS制导的飞行弹药，不是什么AI系统。"见证者-238"（喷气动力）有三种制导方案：标准GPS/INS、红外末制导和被动反辐射导引头——后两种具备自主末端交战能力，但靠的是传统传感器技术，而非机器学习。伊朗2026年1月新入列1000架无人机，包括专用电子战无人机——能力不俗，但本质上是硬件而非AI。俄罗斯改装的"天竺葵-2"在乌克兰分析中被发现搭载了树莓派5和运行Windows 11的东大Mini PC，疑似用于视觉处理——但这一技术是否已回流伊朗，尚无定论。DeepSeek等东大开源AI模型理论上可供伊朗使用，但在伊朗军事系统中无任何确认部署。 霍尔木兹海峡：不战而屈人之兵 伊朗最具战略意义的成果，不是靠技术碾压，而是靠不对称成本施压——堪称"四两拨千斤"的教科书。2月28日打击开始后数小时，革命卫队通过VHF频道广播："任何船只不得通过霍尔木兹海峡。"权威海事刊物《劳氏日报》记录了结果：日均通行量从1月的1030万载重吨暴跌至3月1日的约100万载重吨，降幅81%。当天仅一艘油轮通过，LNG船为零。《劳氏》的评语意味深长："海峡不是被伊朗关闭的，而是被航运业自己关闭的。" 机制是经济的，而非军事的。伊朗在波斯湾和阿曼湾袭击了至少6—7艘商船和军舰，包括"天际线"号油轮、"MKD Vyom"号（首例确认的伊朗无人水面艇攻击）等多艘船只。汽船互保协会正式取消了整个海湾地区的战争险承保。超大型油轮的战争险保费从约15—20万美元飙升至170—250万美元。150余艘船只在海峡外抛锚，马士基、赫伯罗特、地中海航运、达飞等航运巨头停航——保险市场完成了伊朗残存海军做不到的事。 伊朗常规海军确实遭受了毁灭性打击。美军中央司令部确认击沉了"贾马兰"号护卫舰，卫星图像证实至少三艘军舰在科纳拉克被击沉，"马克兰"号海上基地舰在阿巴斯港起火。特朗普声称摧毁10艘舰船，中央司令部断言伊朗在阿曼湾"已无舰可用"。然而，伊朗的非对称海上力量——革命卫队快艇、岸基反舰导弹、水雷和经过实战检验的无人艇——完好无损。无论蓝水舰队存亡，正是这些力量让海峡对商业航运构成致命威胁。 信息战：断网之下的心理攻防 伊朗的信息战面临一个魔幻悖论：一边搞心理战，一边实施有史以来最严厉的全国断网。NetBlocks确认，2月28日网络连通率跌至4%，3月1日更是低至1%，到3月3日已持续超过60小时。政权为官员和"自己人"保留了不受限的"白色SIM卡"，可畅通无阻地使用Telegram、Instagram和WhatsApp，而普通民众被彻底隔绝——分析人士称之为"数字种族隔离"。 国家媒体对哈梅内伊之死采取了12—18小时的延迟叙事策略。官方最初坚称最高领袖"安然无恙"。3月1日，伊朗国家电视台确认其"殉道"——主持人泣不成声——强调他"在工作岗位上履职时牺牲"。这一叙事有意唤起什叶派最核心的精神模版——伊玛目侯赛因在卡尔巴拉的殉难：领袖倒下，事业更盛。40天服丧期身兼二任——激活什叶派认同的同时，制造出政治社会学家穆泰里所说的"葬礼陷阱"：街头涌满的悼念者，既是人肉盾牌，也是政权合法性的最佳注脚。 革命卫队的信息战攻势凶猛，但屡屡与现实脱节。声称美军560人伤亡？中央司令部直接否认，确认数字为6死18重伤。声称四枚弹道导弹命中"林肯"号航母？中央司令部回应："彻头彻尾的谎言，导弹根本没挨着。"但伊朗在另一条叙事线上大获全胜：米纳布女子学校事件，165名以上儿童据报遇难。伊朗驻联合国代表团引用150余名儿童死亡数据；纽约时报、华盛顿邮报和路透社均验证了相关视频。该学校紧邻一处革命卫队基地，最终定责仍悬而未决——但伊朗将这些画面化作了全球舆论战场上的大杀器。 "抵抗之弧"：树倒猢狲散 哈梅内伊之死和革命卫队的重创，催生的不是伊朗所期望的多线协同进攻，而是一场各怀心思的散兵游勇式反应： 伊拉克什叶派民兵反应最快、最猛。"伊拉克伊斯兰抵抗组织"2月28日当天即宣称16次无人机行动，到3月2日升至28次。然而致命裂痕浮现：强硬派（真主旅、努贾巴运动）宣战的同时，深度嵌入政治体系的"正义者联盟"却宣布准备解除武装——在意识形态忠诚与组织存续之间，毫不犹豫地选了后者。 真主党沉默了整整两天才出手，3月2日向海法附近的导弹防御中心发射火箭弹和无人机蜂群——明确宣告"为哈梅内伊复仇"。以方零伤亡。以色列随即以70余次空袭回应，造成52名以上平民死亡，并暗杀了真主党情报负责人侯赛因·马克莱德。黎巴嫩总理纳瓦夫·萨拉姆随后做出惊人之举——全面禁止真主党军事活动。 胡塞武装最为谨慎。尽管有伊朗特使传达恢复红海攻击的指令，尽管胡塞领导人发誓"全面声援"，但截至3月2日未有任何经独立证实的海上或动能袭击。保卫民主基金会评估称：胡塞武装"嘴上支持，身体诚实"。 半岛电视台一针见血："哈梅内伊遇刺从根本上粉碎了'抵抗之弧'的指挥控制体系。"该体系建立在三根支柱上——最高领袖的意识形态权威、革命卫队的后勤协调、以及经由叙利亚的地理通道。"三根柱子都折了。指挥体系断裂并不意味着沉默，而是意味着混乱。" 东大技术：根基深厚，但非决定性因素 推进剂之外，东大技术已深度嵌入伊朗军事基础设施。华为在伊朗130余座城市运营光纤网络，据报向革命卫队出售军用网络设备。多源报道（虽未获西方情报机构确认）称，伊朗导弹和无人机制导系统正从GPS转向东大北斗卫星导航系统，以降低对美军电子战的脆弱性。东大商业卫星初创公司MizarVision公开发布高分辨率图像，揭示了美军萨德部署位置、F-22在以色列的方位和航母打击群动态——名义上是商业遥感，实质上等于为伊朗提供了免费的目标情报。东大海军情报船在阿拉伯海尾随监控美军航母编队。 结语：斩首与分布式系统的博弈 "真实承诺4号"揭示了三个将定义这场冲突走向的战略现实。 其一，分散预案战胜了斩首打击。 伊朗二十年磨剑的马赛克防御体系，比任何AI系统都更具韧性——因为它依赖制度设计和预授权的人类判断，而非脆弱的数字基础设施。 其二，成本不对称是伊朗最锋利的武器。 每一架迫使对方发射100—1200万美元拦截弹的"见证者"无人机，每一次推高200万美元战争险保费的油轮袭击，每多一天卡塔尔LNG生产线停摆，都在以伊朗微不足道的成本，对敌方施加天文数字的经济痛感。 其三，"抵抗之弧"正在瓦解。 哈梅内伊之死加速了本已显现的离心力——"正义者联盟"转向解除武装，便是最触目惊心的早期信号。 这场冲突中最具决定性的技术，不是人工智能，而是一道简单到残酷的算术题：2万美元的无人机 vs. 300万美元的"爱国者"拦截弹，在波斯湾上空重复一千次。 彭博社报道称拦截弹库存"可能即将告罄"。真正封锁霍尔木兹海峡的不是伊朗导弹，而是铺天盖地的保险取消通知。而最终可能决定这场战争政治结局的武器，不是什么算法瞄准系统，而是米纳布的那些女学生。