小米AI负责人罗福莉：AI让我兴奋，睡太多都是浪费时间

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, 芯片, 大模型
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摘要

内容来源：张小珺（张小珺商业访谈录）对小米AI大模型负责人罗福莉采访的内容整理。 责编 | 柒 排版 | 沐言*第 9612*篇深度好文：10104 **| 25分钟**阅读 商业思维 笔记君说： 技术，已经“变天”了。 过去我们总以为，大模型拼的是参数、是算力、是预训练。但就在看完张小珺对罗福莉的访谈后，我们可以发现竞争的“第二幕”**已经拉开，赛点变了，游戏规则也变了。 Open Claw一个开源的Agent框架，居然能让一个表现平平的“中层模型”，激发出顶尖模...

核心内容

内容来源：张小珺（张小珺商业访谈录）对小米AI大模型负责人罗福莉采访的内容整理。

责编 | 柒 排版 | 沐言*第 9612*篇深度好文：10104 **| 25分钟**阅读
商业思维**

笔记君说：

技术，已经“变天”了。
过去我们总以为，大模型拼的是参数、是算力、是预训练。但就在看完张小珺对罗福莉的访谈后，我们可以发现竞争的“第二幕”已经拉开，赛点变了，游戏规则也变了。
Open Claw一个开源的Agent框架，居然能让一个表现平平的“中层模型”，激发出顶尖模型的上限。一群没有大模型经验的人，居然能在三四周内，干完以前三四十周才能干完的事。
这背后，不仅是技术的突变，更是组织和人的范式转移。
罗福莉在这篇访谈里，聊了很多：为什么她让团队“不用AI就辞职”？为什么她觉得“规范和约束是压制创造力的”？又为什么她判定，AGI（通用人工智能）两年内就会实现？
读完之后，你可能也会有一种“坐不住”的感觉。这个时代变化太快了，快到只争朝夕。
但她也给了我们一种力量。那就是，在巨变面前，最好的应对方式，不是焦虑，而是“把每天的研究都做好”。
以下为张小珺商业访谈对话罗福莉的精编内容整理版，希望对你有所帮助。

一、OpenClaw时刻：****

*我被一个开源框架彻底震撼*

1. 三天，我经历了认知的三级跳
我把OpenClaw当做一个“划时代的Agent（智能体）框架”去定义。
第一次看到这个东西是1月份，我很排斥。
觉得它就是Claude Code（Anthropic推出的AI编程工具）加一个IM（即时通信）、更有利于交互的UI（用户界面）设计。
加上创始人很会做一些玄幻的运营动作，什么Skillhub（技能中心）之类的，让你更排斥。它所谓的本地化、24小时，在我看来都是产品定义而已。
真正转变发生在春节的一天深夜。
我想搞明白这东西为什么那么火，尝试装了它，折腾两个小时装上了。第一次跟它对话，从凌晨2点持续到6点天亮。那一晚我脑内的多巴胺还是内啡肽，持续在分泌，兴奋到完全睡不着觉。
第一个感受是它非常有自主性，非常有灵魂。
聊到很晚，它会老提醒我：现在已经很晚，你要不早点去睡觉。这样的温度和关怀，是所有人用OpenClaw第一个感受到的。但你深究原因，是有很多机制保证的。
比如它怎么感知时间？就在每轮对话的Context（上下文）前面拼上当前时间。
我把它叫做“精细编排的Context”，它在大家没关注的角度，把Context编排得非常好。产品设计做到了一种超乎想象的地步，让所有人觉得这个框架有灵魂。

但第二天晚上，我开始把觉得框架做不成的日常生活中的事交给它做，发现它全部都做出来了。
我跟它聊了第二个话题：怎么去激发一个团队的好奇心？怎么筛选具有好奇心的人？深入探讨了一个小时，它的很多哲思远超我的想象。
接着我们聊怎么构建一个更好的大模型团队，从人员筛选到组织架构，到面临范式转变时该做什么。它完全能get我的点，最后形成一套体系化的东西，并且变成一套Skills（技能）。在这个事情上，它变成了我的数字分身。

真正超乎意料是第三天。我尝试把研究任务交给它。Agent框架里最关键的事是进行多轮交互，那就必须模拟User Agent（用户代理）进行多轮交互。我跟它沟通一两个小时，这个事基本就做出来了，已经诞生了一个很好的User Agent。
我可以用这个跟我的Post-train（后训练）框架构造更丰富的Agent场景数据，不管是做SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调）还是RL（Reinforcement Learning，强化学习），这个User Agent都非常关键。
从一个有灵魂、有温度的产品，到帮我替代生活或工作的一部分，到最后能促进我的研究，三天发生的。它每天都能给我额外的更多惊喜。
2.这个框架到底好在哪？
后边我深入去看，这些所谓好在哪，单独拎出来讲都有点boring（无聊），没有很酷，这也是大家觉得OpenClaw有很多槽点的原因。但把它整合在一起，完成度非常高。
它有更持久的memory（记忆）体系，对memory有分层和分级，我在Claude Code里完全没有这样的感受。
在对多个模型联合利用上也非常超乎我的想象。我直接发给它一段视频，它会自己想办法找一个视频理解能力好的模型做。
这种自主去面对模型缺点、在框架上补齐的能力，很超乎我意料。OpenClaw的框架设计之初，就是想尽量通过Agent的整套编排去弥补模型短板。
我们把没做针对性训练的MiMo-V2-Flash（我们的小米多模态模型）接进去，甚至把最近训的一个很小的端侧3B（30亿参数）模型放进去，发现这一套复杂的Agent框架下，它依然能做我认为不可能是一个非常小的模型能做出来的事。
我第一次感受到：原来一套非常复杂的Agent框架设计，是能弥补非常多模型能力的短板的。

紧接着第二个问题就来了：现在市场上Agent框架非常丰富，你怎么让你的模型在不同框架上都有一个稳定和超预期的表现？怎么让你的后训练范式做适配和迁移？所以，我们整个后训练范式，有了从Chat到Agent的迁移。
3.一个好的框架，应该弥补行动的缺陷
一个非常好的框架，应该尽量去弥补行动上的缺陷。 **
很好的memory系统是弥补行动缺陷，接入更广泛的message channel（消息通道）是弥补行动缺陷，更主动的定时任务和自更新迭代，都是在弥补行动上的缺陷。
大模型是你给它越好的Context，执行效果越好。你能把这些它获取不到的、行动上的Context都给它，它肯定会完成得更好。
还有很关键的一环是评估。现在已有的评估体系都非常简单，只防止不出致命性错误。怎么有更有泛化力的评估体系来促进框架自迭代？现在是把最高阶那群人当评估。
你交给它更难、更高价值场景的任务，完成不了就给它补充信息，指出错在哪，push它经过更多轮交互完成。这个评估会慢慢被框架吸收，也会被模型能力吸收。
但Agent框架跟产品差异蛮大。产品是你直接人交互能感受的那一层东西，Agent框架同时在定义你怎么跟模型沟通那一层，它甚至知道模型能力的长板短板，知道怎么做调度。
这个中间层可以做得非常厚重，前端UI展示反而是最薄的一层。OpenClaw展示了Agent框架可以怎么做，想象空间非常大。
Claude Code一直是一套很复杂的Agent框架，但它是黑盒。OpenClaw是开源的，你知道它怎么设计的，你可以去改它。改它，是非常非常激发人的创造力的。
从二点几版本不好用，到三点几版本非常易用，因为整个Agent的架构被一堆人，开发者也好，像我这种使用者也好,大家都可以改进它。在我看来，这是开源Agent框架本身的价值和意义。****
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**4.顶尖模型+顶尖框架：自学习的发生
如果追求最顶尖的编程体验，哪怕当下也是Claude

...(内容截断，完整内容请查看原文)

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