Openclaw是成熟的AI助手吗？
最近openclaw火出圈之后，很多人大呼agent协同阶段真正到来了，但我从自己的感受出发，我的结论是它走在一个正确的方向上，但是框架还有明显的缺陷。个人拥有全能AI助手的阶段确实马上就要到来了，但不是此时此刻。
Openclaw为什么爆火？
因为它补充了之前chatbot和claudecode这些工具缺失的一个逻辑闭环：主动唤醒。
openclaw有很多机制上的融合，但我觉得最重要的就是心跳机制。第二则是agent驱动的定时任务。有了这两样，agent的能力就被彻底唤醒了，可以“自主”地进行任务的持续性执行。
这毫无疑问是个“aha moment”，就好像是你的WPS有一天突然给你发微信“我发现有一个表格有公式错误，我打算修复它，要执行吗？”虽然你自己也可以用WPS编辑，但是它主动找你的这个瞬间，是非常有冲击力的。而且从生产力的角度来说，也很有意义。
openclaw的产品形态得到市场认可，本质就是“供需关系”的拨乱反正：agent能力极强（供给），但没有释放出口；一部分用户已经成为agent重度用户（需求），但由于缺少自动化机制，使用agent的效率始终无法突破一个头两只手12个小时。
Openclaw比其他工具更好用吗？
Openclaw的优势在于闭环了“自动化调用agent”的逻辑，从解决问题的能力上来说，它并没有比其他agent工具更强，甚至肯定是比不过其他综合工具的，比如claudecode、codex、manus。
换句话说，它是站在巨人的肩膀上，有取舍地构建了一个新的“产品”。就好比拼多多站在中国电商基建的基础上，创新性地以比价为切入点拿下了下沉市场，但你说它的商品更好服务更好吗？并没有。
为什么其他厂商没有这么做？
有可能是顶级技术能力掩盖了产品需求洞察。
其实在我看来，Anthropic这种公司能做出来claudecode也挺神奇的，这种产品的诞生绝对不是规划出来的，只能是企业文化催生出来的自由探索的产物。因为一年前从技术人员的角度看来，这种东西太低效了，甚至显得有些“胡闹”。
但这才是真正的产品需求洞察，它来自于实践的需要，与理论推导没有必然的关联。
回到openclaw的问题，为什么大厂没有做出来？
答：对于claudecode的一般用户，做不出来；对于有技术能力的用户，他们有Ralph循环这些工具，早就实现了自动化和24小时运行。
然后，这个需求就掉进了夹缝中，被忽略了。
下一个“aha moment”是什么？
预测最难的点在于没有范式，有了范式就可以继续推导了。
中国互联网公司的产品经理非常多都是商科毕业（包括我自己），做做沟通工作、项目经理还可以，但是做这种范式推导，确实是不太够用。所以我们看到，这一轮openclaw的流量，国内公司的承接方式都是“上云”“一键部署”，纯纯吃流量，一点也不消化，但这并没有什么意思。
作为产品经理，我是没资格说话的。但是好在我是一个高频用户，我的痛点是清楚的：openclaw的记忆机制和知识库机制还完全达不到自动化AI助手的标准。
一开始使用openclaw会很惊喜，因为真正有一个24小时在线的助手了。但是马上你就会发现，它的“记性”并不好：说过的话一会就忘、消息发送频道混乱、定时任务忘记执行、技能使用丢三落四······
这些不是模型能力和通知机制的问题，这是框架的工程能力不到位。比如没有自动化整理memory的机制、没有本地数据库的蒸馏、搜索、注入机制。这些可以用skill打补丁，但代价就是维护成本越来越高，token消耗越来越恐怖，能力表现越来越差。这些并不能也不应该通过模型能力升级来自然解决，是实打实缺失的基础能力。
所以下一个惊喜时刻是什么？是超强的记忆和稳定性。
如何才能让用户觉得“aha”呢？
这需要在交互层面做功，比如主动来个“一周总结”，比如在沟通的时候提供给多种选项，比如显式地说明自己综合了哪些信息、参考了哪些资料完成的任务。尽量减少黑盒，让流程和信息透明起来。
如果做范式推导，结论也是大差不差：agent的终局就是自己优化自己，实现递归进化，突破通用图灵机的局限。但是在此之前，必须把通用图灵机的结构搭建扎实：如何I/O、如何存储、如何设计状态等。openclaw的创新点就是在I/O和状态设计，确实还在可以范式推导的范围内。
这个基础框架搭建的路还没有走完，状态设计和无限存储的方面，还有很多工程问题要解决。能用和好用，好用和商用，还是有很大区别的。
至于本地还是云端、微信/钉钉/飞书，这些都是无关紧要的事情，但却是产品经理们的“甜区”。
那些天花乱坠的agent团队，是真的吗？
我觉得水分比较大。
原因很简单，当前的openclaw的自动化机制在记忆和知识库管理方面非常薄弱，如果强行打补丁，那信息冗余度会非常高，不太可能同时胜任高自由度的探索工作和高稳定性要求的执行工作。 在这种情况下，一个agent负责多个任务不现实，负责多个角色更不现实。组合一堆agent、给出非常固定的工作执行流程进行协同（类似软连接的n8n、coze工作流），这是可以的。但是如果想像真人一样讨论、探索、立项、执行、交付，不太可能，看看得了，别那么焦虑。
使用token暴力解题是一个值得期待的方向，但是当前的基础框架不太能支撑，可能80%以上的token都是在浪费。如果自己也不太知道如何解决，浪费的比例接近于100%。
对于所有人，最重要的事情都是寻找自己的应用场景、构建成熟的工作流，而不是追逐用不上的“先进工具”。
如何学习使用这些工具？
- 找一个场景，边用边学；
- 早点行动。