20260523有关Openclaw Hermes等 Agent资料摘录

20260523有关openclaw hermes等 agent资料摘录

4 月，由 a16z 领投、手握 3300 万美元种子轮融资的 AI 模型评测平台 Yupp 突然宣布关停，曾集 Google 首席科学家 Jeff Dean 、 Twitter 联合创始人 Biz Stone 等多位硅谷大佬的背书，平台上线不到一年便吸引了 130 万用户，却突然被创始人喊停。尽管账面上还有不少资金，但创始人却已经看不到希望。「仅在过去一年，AI 模型的能力格局发生了巨大变化，未来不仅仅是模型，而是 Agent 系统。」Yupp 创始人 Pankaj Gupta 在告别博客中写道。

在基础模型智能跨步式提升的背景下，AI 能力的边界不断扩大，最初对话框吃掉了搜索，用户不再需要翻页寻找结果。接着，Agent 开始吃掉软件，一个能调用工具、拆解任务的智能体，就可以完成过去需要一整套菜单和 App 才能搞定的事。当 AI 可以直接在终端写代码、调接口，做执行时，传统软件系统的边界也在被重新定义。

「AI 时代，人越多反而 AI 用得越差，因为分工越细，每个人反而越依赖自己那一块。」他开始主动缩减团队规模，将招人标准从「看经验、看项目」彻底转向「看思维方式、看全栈能力」。他测试候选人的方法也开始改变，不再看过去的履历或者经验，而是直接给候选人布置任务，看一个人能不能借助 AI 将前后端全搞定。「能搞定的人，AI 工具一定不会用得很差。」

Flashlabs 现阶段在商业化上主要有两个产品，Super Agent 按 token 用量付费，官网有定价；其次，开源自己的 Chroma 语音模型开源，但基于模型之上的平台和服务收费。其实，这两种方案也是当下比较常见的商业化路径，用开源建立技术信任，用平台和服务收回商业价值。

新的商业模式探索已经开始发生在产业深处。刚刚获得 6000 万美元 B 轮融资的 AI 律师事务所 Crosby 就是让每个智能体负责合同审查的不同环节，比如说提取背景信息、提出修改建议、生成批注等，然后律师负责审核 AI 的工作成果，处理遗漏细节并确保准确性。它的商业模式就是按审计过的合同份数收费，每份收取 250 至 1000 美元不等，大致根据页数计算，每页约 10 至 50 美元。

在 AI 大模型时代，这种冲击发生了本质性的变化——它直接冲击的是认知本身。这个表述比较抽象，但可以一句话总结：印刷术、广播电视、互联网，本质上是人的身体和器官的延伸；而大语言模型这一轮 AI 浪潮带来的，是认知的延伸——相当于为每个人配上了一个“脑力外挂”。

回顾过去几年——

• 2023 年，媒体大约每个季度会出现一次让人惊呼 AI 又进化了的大事件；

• 2024 年，频率缩短到每一个半月一次；

• 2025 年，则是每 1.5 天就有一次。

2022 年，大家说的是 ChatGPT；

2023 年，许多人喊未来最值钱的专业是 Prompt Engineering（提示词工程），只要你会跟机器写 Prompt，就是最值钱的专业。今天还有人这么说吗？已经过时了，因为 AI 自己帮你扩写 Prompt 都更方便；

2024 年 11 月，出现了 MCP（Model Context Protocol）。MCP 可以理解为 AI 时代的 USB 接口，让所有外部工具的调用第一次变得像 USB 一样便捷、标准化——这是 Anthropic 的一项重大贡献；

2025 年，出现了 Agent Skills，可以理解为把一段工作或一个人的经验，通过 Skill 的方式固化下来，变成标准化流程；

2026 年，出现了一个新词——Harness。中文比较好的翻译应该是“驾驭”，所谓 Harness Engineering，可译为驾驭工程。

它的含义是这样的：在同一个模型上裸用，可能只有 42% 的成功率；对于长程任务，可能是 52% 的成功率。但加上一套 Harness 之后，模型本身没变，可用度和准确度却能分别提升到 78% 和 66%。

把 MCP、Skill、Harness 这三件套凑齐，AI 能力就从过去单纯解决一个问答、一件简单任务，跃升为整套体系化、可复制、可交换、可交互的工作流。

也就是说，我们 2015 年讲“互联网+”，今天的“人工智能+”如果也是“加”的话，就不应该只是简单地加一个模型，而应该是一整套 Harness——再叠加该行业的 knowhow 体系、专属知识库（用于增强检索）、以及只有内行才知道的特殊工作流（被 Skill 化、固化下来）。

我把许多同事在外部发表的文章（包括以笔名发表的）和内部成果都交给 AI，让它把这些同事变成 Agent。我有任何问题，哪怕是大半夜，都可以拉他们中任何一个出来讨论。很多同事也训练了我的“分身”，也能随时把“我”拉出来模拟汇报。

比较欣喜的是，目前 AI 的表现已经很像他们，但与他们本人的活人感和思想深度仍相差甚远——只是说话风格相似而已。人永远不可能被“蒸馏”，因为他的生活工作成长经历是独特的上下文，远远大于AI可理解的范畴。这更像是模拟，不是真正的团队协作。

一个新词出现了，就是智力中产。AI 让原本昂贵的表达能力变得无比廉价：通过 Token 付费调用即可拥有。许多过去没有受过教育、没有受过艺术训练的人，也得以进入智力中产的行列。

但请注意，这个智力中产是要打引号的，因为这一阶层会被迅速放大，可与此同时，你的技能也会变得越来越不值钱。

比特是“信息的原子”，token是“智能的原子”。

它们的关系不是简单的包含，而是：

物理上：token由比特承载（一个token = 几十比特的整数ID）；

语义上：token是比特经过“分词器+模型词表”映射后产生的、带有智能上下文意义的离散单元；

经济上：比特按流量/带宽计价，token按智能服务计价，单价可以差几个数量级/

这里有一句金句，方便大家记住：同样一段文字在互联网上跑，传输的是比特，可能花一块钱流量；但 Token 不一样——比如同样一个小时，跟 AI 闲聊，可能一分钱都不值；但如果是做一份法律尽职调查、出一份法律意见，可能值 10 万块钱。同样一小时的 Token，可能产生完全不同的价值。

如果我们把视野放到历史的维度——

• 农业文明，计量单位是谷物的产出、土地的丰歉；

• 化石能源时代，计量单位是每桶石油（一开战，原油期货报价就是话题中心）；

• 电力时代，计量单位是千瓦时；

• 信息文明，计量单位是比特。

尤其是EVE这种产品，它不是普通聊天机器人。它长着乙游的壳，有角色，有主动消息，有现实履约，也有那种很微妙的关系感。

所以女生看它，可能代入感会更强烈，也更容易体会到那个更直接的问题，而且EVE也和日历打通了，你可以设置一个闹钟让男主叫你起床或者叫你睡觉，到点儿就真会给你发日程，更像真人的是，他甚至会偶尔给你打个电话过来，问问你在干啥，有没有想他，就是真的带着一些主动性来找你聊天的，不是被动的只等着你去找他，点奶茶迟早会变成标准能力，通义千问可以接本地生活，豆包可以接各种服务，ChatGPT可以接接skill点麦当劳。它不只是问答，它会试着经营一段持续关系。

这也是它和Hermes、OpenClaw这类Agent最大的区别。

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