在中关村论坛的一场圆桌讨论中，以“OpenClaw与AI开源”为主题的对话吸引了众多目光。月之暗面创始人杨植麟担任主持人，与智谱华章CEO张鹏、无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪、小米MiMo大模型负责人罗福莉以及香港大学助理教授黄超展开深入探讨，各方围绕行业热点与未来走向各抒己见。
近年来，大模型领域的发展主线从“更聪明地回答问题”逐渐转变。自OpenClaw走红后，AI的角色定位开始发生重大变化，不再局限于对话者，而是朝着“干活的人”这一方向迈进。OpenClaw的意义在于构建了一个类似“脚手架”的体系，它整合了原本分散在模型、工具和算力之间的能力，让普通用户也能调用原本只有工程师才能掌握的复杂能力。从编写代码、调用接口，到执行长任务、自动调试，这种能力的普及降低了创造力的门槛。然而，这也带来了新的问题，token消耗呈指数级增长，推理成本迅速上升，基础设施面临巨大压力，整个行业进入了“推理时代”的考验。
在讨论中，嘉宾们分享了对OpenClaw的看法。张鹏表示，作为程序员出身，他很早就开始接触OpenClaw（早期叫Clawdbot）。OpenClaw的突破在于让普通人也能方便地使用顶尖模型的能力，尤其是在编程和智能体方面，它就像一个“脚手架”，为人们搭建了使用底层模型能力的桥梁。夏立雪则提到，最初使用OpenClaw时不太适应，因为它和传统的聊天机器人不同，反应较慢。但当他提交复杂任务时，发现OpenClaw能出色完成，这大大提升了AI的想象力空间。不过，这也对系统能力提出了更高要求，以无问芯穹为例，从一月底开始，token量每两周翻一番，到现在已经翻了十倍，现有资源难以支撑这种快速增长。
罗福莉认为，OpenClaw是框架领域的一次革命性和颠覆性事件。虽然深度编程人员首选Claude Code，但OpenClaw在Agent框架设计上具有领先性。其核心价值在于开源，这有利于社区深入参与和改进。开源框架将国内一些水平处于头部赛道的模型上限大幅提高，在多数场景中任务完成度接近最新模型，同时保证了任务完成度和准确率。OpenClaw让人们意识到，在大模型之外，Agent层还有很大的想象空间，吸引了更多非研究员参与AGI变革。
黄超从交互模式和架构角度分析了OpenClaw爆火的原因。它给人一种更有“活人感”的感觉，以IM软件嵌入的方式更接近个人贾维斯的概念。其采用的Agent loop架构简单高效，再次得到验证。这引发了人们对智能体设计的思考，是需要一个强大的智能体，还是需要一个像轻量级操作系统或脚手架一样的小管家。OpenClaw通过小super system生态，撬动了整个社区和生态里的工具，与开源生态紧密结合。
对于大模型的发展，嘉宾们也分享了各自的观点。张鹏介绍了智谱新发布的GLM - 5 Turbo模型，该模型针对Agent能力进行了增强，主打从对话到干活的功能转变。它具备长程任务规划、不断重试、压缩上下文、debug等能力，还能处理多模态信息。由于完成复杂任务消耗的token量巨大，模型在token效率上进行了优化。同时，由于成本提高，模型也进行了提价，这是为了实现商业化路径的良性闭环，持续优化模型能力。夏立雪从基础设施层面指出，推理时代带来了token暴增的问题，对系统效率提出了更高要求。无问芯穹通过软硬件打通的方式，接入多种计算芯片，统一连接国内几十种芯片和算力集群，解决算力资源紧缺问题。同时，打造更高效的token工厂，优化模型和硬件的适配。但面向Agent时代，还需要打造更智慧化的调控工厂，未来AGI时代，基础设施本身也应该是智能体。罗福莉认为，中国大模型团队在有限算力下进行了模型结构创新，如DeepSeek的细粒度MoE和MLA等。这些创新引发了变革，让人们在算力一定的情况下发挥最高智能水平。如今，面向AGI时代，需要在Agent时代进行更好的模型架构创新，实现long - context efficient架构和推理侧的优化。算力或推理芯片以及能源等领域也将面临竞争。黄超从Agent技术角度指出，planning、memory和tool use是关键。在planning方面，面向长任务或复杂上下文，模型可能不具备隐性知识，未来需要将复杂任务知识固化到模型中。memory方面，存在信息压缩不准确等问题，未来应走向分层设计。tool use方面，skill存在质量不保障和安全问题，需要社区共同发展skill。
在展望未来12个月大模型发展趋势时，嘉宾们各抒己见。黄超认为未来是“生态”的时代，Agent要从个人助手转变为“打工人”，需要整个生态的共同努力，包括模型迭代、skills平台迭代和工具开发等，未来软件可能面向Agent原生使用。罗福莉用“自主化”来描述，她认为借助强大模型和Agent框架，模型可以自主学习和进化，在科学研究等领域实现指数级加速。夏立雪提出“可持续Token”，作为基础设施提供商，要提供持续稳定、大规模的token，将中国能源优势通过token工厂转化为优质token输出全球。张鹏则强调“算力”，他认为未来12个月算力是关键问题，技术发展需要足够的算力支持，否则研究进展和很多事情都会受阻。
