对话港大黄超、任旭滨：龙虾热潮、nanobot、CLI与AI开源方法论｜甲子光年
对话港大黄超、任旭滨：龙虾热潮、nanobot、CLI与AI开源方法论｜甲子光年
来源类型： 微信公众号文章
日期： 2026-06-02
标签： AI, OpenClaw, 记忆系统, 办公效率, 编程, 机器人, 大模型
原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/clVoRg4MNvDEtAj8zbS9BA
摘要
“尽可能用简单的方式，去解决一个当下比较有挑战的问题。” 作者｜王博 周悦 “这么大发量一看就是假导。”“你是‘真人nanobot’吧？” 一前一后两句话，分别是小红书网友对黄超和任旭滨的调侃。 黄超是香港大学数据科学研究所及计算与数据科学学院助理教授、博士生导师；任旭滨是黄超的学生，目前在香港大学读博，同时他还是超轻量级个人AI助手nanobot开源项目的作者。 黄超的研究方向涵盖大模型、AI Agents和图机器学习，研究成果在Google Scholar上被引用超过16000次。但更为人熟知的是黄超团队推出的多个具有相当影响力开源项目，包括nanobot、LightRAG、De...
核心内容
“尽可能用简单的方式，去解决一个当下比较有挑战的问题。”
作者｜王博 周悦
“这么大发量一看就是假导。”“你是‘真人nanobot’吧？”
一前一后两句话，分别是小红书网友对黄超和任旭滨的调侃。
黄超是香港大学数据科学研究所及计算与数据科学学院助理教授、博士生导师；任旭滨是黄超的学生，目前在香港大学读博，同时他还是超轻量级个人AI助手nanobot开源项目的作者。
黄超的研究方向涵盖大模型、AI Agents和图机器学习，研究成果在Google Scholar上被引用超过16000次。但更为人熟知的是黄超团队推出的多个具有相当影响力开源项目，包括nanobot、LightRAG、DeepCode、CLI-Anything等。截至目前，nanobot已经获得了超过15万次的下载量，并且在GitHub上已获得超过3.8万的Stars，团队打造的HKUDS GitHub开源平台也形成了丰富的AI Agent生态，累计吸引超过9千的followers。黄超本人也是一位小红书博主，粉丝超过4万。
站在流量的风口浪尖，赞誉和质疑几乎同时涌向了这个团队。
他们尝试用4000行左右的代码打造nanobot，实现了OpenClaw这种百万行代码量级项目的核心功能；他们推出开源项目ClawWork，将AI助手转变为真正的AI同事，完成工作任务并创造经济价值，在11小时内赚取了15000美元。
我们很好奇：他们是如何做到的？团队为什么对开源有如此执念？这波OpenClaw（俗称“龙虾”）热潮改变了什么？
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在2026中关村论坛年会“人工智能主题日”的Party Nights活动上，我们见到了黄超和任旭滨，并和他们在北京AI原点社区录了一期视频播客。
和小红书网友的调侃不同，任旭滨对“假导”黄超的感受是“非常有活人感”，而黄超则认为“真人nanobot”任旭滨并不像bot（机器人），相反他会给团队带来很多“启发与灵感”。
谈及OpenClaw热潮，黄超认为“焦虑和机会并存”，OpenClaw要从“好玩”变成“好用”，不能只靠模型变强，更需要规划、记忆、工具链和软件接口层（CLI）的适配，与开源社区共同把生态补足。
而面对赞誉和质疑，他们更在意的始终是按团队的研究品味，把值得做的项目开源出来。
“尽可能用简单的方式，去解决一个当下比较有挑战的问题。说到底，就是大道至简。”黄超说。
本文为「甲子光年」对话黄超、任旭滨《嗨点小圆桌》视频播客文字实录，由「甲子光年」编辑整理，有删改。
「甲子光年」对话黄超、任旭滨
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1.从OpenClaw到nanobot：“活人感”很重要
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甲子光年：你们怎么看从今年年初开始的这波“龙虾”热潮？
黄超：我觉得这波热潮，核心其实是一个词——“活人感”。过去很多Agent更像工具，大家默认它只是帮你提效、帮你完成任务。
但OpenClaw不太一样，它让人开始重新期待Agent不只是工具。它也可以更像一个会主动互动、陪你一起做事的个人助手，类似电影钢铁侠里的“贾维斯”。它把大家对Agent的期待往前推了一步。
黄超
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任旭滨：我觉得OpenClaw的理念非常好。它让Agent可以跑在本地，拥有更多电脑权限，去做很多云端Agent做不到的事。另外，它是开源的，程序员和普通用户都可以下载到本地使用，把Agent开放给了更多人。
甲子光年：黄超老师，你有一个很有意思的判断：OpenClaw带来的，技术革新倒在其次，更重要的是Agent交互模式上的启发。这种启发，或者说变化是什么？
黄超：最大的变化还是主动性。以前用户和Agent的关系比较被动，先输入需求、写prompt，再由它帮你完成任务。现在不太一样了，像“龙虾”这类产品，它会主动来找你，问你有没有新的代办，有没有事情可以继续做。
第二个变化是，过去我们得把需求写得很具体，Agent才能执行。现在很多时候，给它的是一个比较模糊的目标，至于中间怎么拆解、怎么调用工具，很多都可以交给Agent自己决定。
所以它给整个生态的启发是，交互变得更灵活了。系统也正在从固定workflow（工作流），慢慢转向一个“真正的Agent”。
甲子光年：OpenClaw出来后，很多人很兴奋，但是随后一些人又陷入了焦虑，觉得是不是自己的工作会被替代，你觉得现在FOMO（害怕错过）的情绪严重吗？我们应该如何面对这一项又一项新的技术？
黄超：我觉得完全不焦虑其实很难，尤其我们自己就在做Agent感受会更明显。
你越去探索它的边界，就越能感受到它能力提升得有多快，也越能感受到，它确实可能替代一部分原本由人完成的工作。
但如果只看“龙虾”现在这个阶段，我觉得它更多还是个人助手，距离真正高强度、稳定打工还有一段路。
当然，随着生态继续发展，它很可能会从“个人助手”慢慢走向真正的合作者。我觉得它的确可能会替代一些工作，尤其是编程甚至科研本身这类智力密集型工作。
但另一面，它也在带来新的机会。以前很多事情需要很强的代码能力才能做出来，但现在借助Agent，很多人都更容易把想法变成现实。
这其实是一种技术平权，归根结底，焦虑和机会是并存的。
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甲子光年：在这波“龙虾”热潮里，你们发布了超轻量级个人AI助手nanobot，旭滨在这个项目中贡献很多，你能不能通俗解释一下nanobot是什么？它和OpenClaw有什么区别？可以帮助我们做什么？
nanobot，图片来源：GitHub
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任旭滨：最开始其实很简单，我们发现OpenClaw的代码太多了，也不太好安装。
我们就想，能不能把它最核心的逻辑，用一种更简单、更像“教科书范式”的方式实现出来，就做了nanobot。
它的底层运行逻辑和OpenClaw是接近的，OpenClaw能做的绝大多数事情，nanobot基本也都能做到。比如，写代码、报告生成、行业调研、文档整理、做PPT。
某种意义上，它是OpenClaw的一个轻量化实现。
任旭滨
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甲子光年：OpenClaw有100多万行的代码，而nanobot目前只有4000行左右，比OpenClaw少99%的代码行数，基本上可以实现OpenClaw 80%的功能，这是怎么做到的？
任旭滨：核心还是抓住了本质。
对Agent来说，本质其实就是那个循环：上下文管理、环境交互，以及让大模型去控制Agent帮用户完成任务。完成这些，不一定需要那么多冗余代码。
如果架构设计更合理，代码复用做得更好、模块之间更解耦，同时整体更容易理解，其实可以把Agent做得很轻。
因为本质是一样的，所以在功能实现上，最后可以做到比较接近。我觉得至少在代码层面，OpenClaw在设计上有点过于复杂，有一些地方可能没有特别收敛，导致有一定的冗余。
甲子光年：nanobot在GitHub上获得了大量关注，你有没有分析过，为
...(内容截断，完整内容请查看原文)
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