OpenClaw爆火，App时代要结束了？
很多人当时认为，这只是一次搜索方式和内容生产方式的升级。但如今回头看，这场技术浪潮真正改变的，很可能是互联网本身的运行逻辑。
过去三年，AI行业已经经历了三个明显阶段：模型时代、应用时代，以及正在到来的操作系统时代。如果说ChatGPT代表了大模型的入口，那么最近爆火的OpenClaw，则让人们看到了让AI从“回答问题的工具”，变成“替人做事的操作系统”的希望。
当AI能够调用工具、访问文件、操作软件甚至主动执行任务都变得安全可靠时，未来计算机系统的结构也可能随之改变。一个类似PC时代Windows、移动互联网时代iOS/Android的AI操作系统，正在逐渐形成。
与传统AI聊天工具不同，OpenClaw可以直接操作电脑、调用软件并执行任务，这是它能够爆火的关键因素。但必须正视的是，当前的OpenClaw远非一款成熟、易用的产品，甚至存在诸多明显短板。它的部署门槛较高，运行过程也不丝滑，还面临着权限安全、隐私泄露、Token消耗过快等现实风险。
尽管这款“不完美”的产品存在诸多问题，但它核心价值在于完成了一次关键的行业启蒙与认知突破——让更多人第一次直观感受到，AI不仅能“动口”给出答案，还能“动手”完成任务。
随着OpenClaw的爆火，国内科技公司纷纷通过接入“龙虾”，开启AI入口之战。除了Kimi等大模型公司接入OpenClaw ，最令人关注的是腾讯与字节等大厂的动作。
在AI领域推进相对谨慎的腾讯，这一次动作异常密集，一连发布了五个龙虾产品，包括桌面AI智能体WorkBuddy、接入企业微信的OpenClaw、接入QQ的OpenClaw、腾讯云轻量云部署OpenClaw以及腾讯电脑管家推出的QClaw。
更关键的是，其中已有产品可以关联QQ和微信。例如，安装QClaw后，就能直接在微信和龙虾对话，让它帮你干活。以后，当你休息时突然被领导安排一个工作，你直接在微信发一句话，就能够让电脑帮你完成任务，包括改表格、发邮件、操作浏览器流程等，再也不用被打断休息了。
腾讯还在推进微信内部的官方智能体。据The Information报道，腾讯正为微信打造一款新型AI Agent，该Agent将连接微信内运行的数百万个提供各类服务的小程序，涵盖从预约出租车到订购杂货等众多领域，以在竞争中超越阿里和字节跳动等对手。
据报道，该项目被列为高优先级机密计划，拟于今年年中启动灰盒测试，三季度正式推出。字节跳动、百度等也在做类似的布局。
火山引擎正式上线ArkClaw，据官方介绍，这是一款开箱即用的云上SaaS版OpenClaw。无需任何复杂配置，打开网页即可使用7×24小时在线的AI助手，轻松养“虾”。百度也推出了手机应用“红手指Operator”，将OpenClaw能力延伸至移动端，支持用户通过自然语言指令实现跨App任务自动化，实现打车、外卖订餐等跨App交互操作。
这些公司动作为何如此迅速？核心原因在于AI正经历从生产力工具向系统级入口的质变。与早期的聊天式AI不同，新一代AI智能体可以调用软件、操作设备并自动完成复杂任务。如果说移动互联网时代的入口是App，那么在AI时代，入口很可能变成AI智能体。
当AI能够调用应用、操作设备并执行复杂任务时，一种新的计算架构正在形成：用户→AI→应用服务。围绕这一入口的竞争本质上是一场新的操作系统入口之争。
OpenClaw的爆火让Agent在短时间内成为AI行业最热的方向之一。但对科技公司来说，这场竞赛与当下AI产业的现实压力有着莫大关系。
过去几年，大模型训练主要依赖互联网公开文本，例如百科、新闻、书籍或论坛内容。但随着模型规模不断扩大，这些数据的价值正在下降。已有研究指出，人工智能对数据的需求增长速度远远超过了真实且多样化的数据来源所能提供的速度，缺乏自然产生的真实数据正使人工智能的发展面临严重风险。
从长远来看，新的博客、新闻文章和社交媒体评论将不足以维持人工智能目前的开发轨迹。这将迫使企业利用现在被视为私人的敏感数据（例如电子邮件或短信），或者依赖聊天机器人自己输出的不太可靠的“合成数据”。而下一阶段模型能力提升的关键，不只是更多文本，而是更接近真实行为的数据。
当用户让AI完成一个任务时，AI会经历一系列具体步骤，比如搜索信息、打开网页、调用软件或填写表单。这些操作会形成完整的任务链路，也就是业内常说的任务轨迹数据。与静态文本相比，这类数据更接近真实世界中的行动逻辑，对训练具备执行能力的AI模型具有更高价值。
从这个角度看，科技公司大规模推广Agent也是为了抢先争夺下一轮竞争的数据源，训练自己的模型。当越来越多用户通过Agent完成任务时，这些操作过程本身也会形成大量新的训练数据。在使用Agent的过程中，用户往往需要不断给出指令、纠正错误、调整任务步骤。对于AI系统来说，这些交互过程实际上构成了一种高质量的强化学习数据。
一旦这些数据被汇总到云端，它们就可能成为训练下一代Agent模型的重要资源。相比传统互联网文本，这类数据不仅包含语言信息，还包含任务拆解、工具调用和决策路径，对于提升模型的推理能力和执行能力具有更高价值。
如果将时间线拉回到30年前，1995年的互联网正处于混沌期。彼时TCP/IP协议已成熟，但大部分企业仍然在摸索互联网究竟能做什么，普通人进入互联网也需面对枯燥的指令。直到Windows 95的出现，用户操作变得简单直观，开启了PC时代。
未来，当AI能够理解用户需求、调用工具并自动完成任务时，用户的操作逻辑将发生改变。这种模式下，计算机系统的结构将变成：用户→AI→应用服务。
这意味着，AI时代，计算机可能进入一种新的交互模式——意图驱动：用户不再需要学习软件如何使用，而只需要表达自己的意图；计算机系统的任务就是理解意图，并自动调用各种工具完成任务。
🔗 来源：OpenClaw爆火，App时代要结束了？ (AI 严选)
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