核心内容摘要
3步高效修复REFramework难题：从崩溃到流畅的完整解决方案
A streamlined info flow1/Clawdbot有多火海外科技圈基本上是刷屏状态这个热度比nano banana的还要高基本上把claude excel的风头盖过去了从程序员的github指数来看这个热度是垂直上升都不能叫指数增长了…出圈速度快的过分理论上这是一个很“极客”的产品上手难度很高光部署都有不小的门槛完全是现象级产品很多人把这个“龙虾时刻”比作26年的“chatgpt时刻”不过分。
2/ 几句话说清楚clawdbot是啥这玩意儿可以自动化你设置一次他可以每天到时间就自动触发这在chatGPT, geminiclaude上并非轻松实现。
这玩意儿可以干很多活用千问的说法就是一个办事AI可以发消息浏览网页管理文件等等功能不新但是想象空间大里面封装的东西可拓展性也强。
叠加上面“自动化”那条就是可以24小时运行帮你打工的AI打工人。
这玩意儿可以给你发消息可以通过whatsappimessagetg和你互动以前你需要进到独立的AI应用里面调用需要开电脑现在更加“润物细无声”。
3/ Clawdbot很好但是并非agentic AI的完整形态太过极客配置很难属于程序员的玩具对普通用户上手的性价比低。
太多安全隐患作为一个玩具不免在很多权限风险网络安全方面捉襟见肘。
不是新技术封装了很多现有的技术进去但是并非技术突破。
这点本身没有任何问题比如chatgpt刚出来的时候很多人也是说“就是一个聊天机器人”这并不妨碍市场围绕clawdbot去做整个agentic AI的雏形去做下一步推演上面的问题都是工程问题全部可以解决。
4/ clawdbot给我们描绘了一个未来的agentic网络Agent去控制你的电脑/调用工具是必然以后电脑手机上的工具/应用都会通过AI界面来驱动也是必然有人来解决agent网络的“连贯性”“安全性”也是必然用沙盒还是单独的mac mini是clawdbot还是xbot是chatgpt还是anthropic或者gemini这些是需要让产品团队去做竞争的用技术能力去找到确定性路线还在演变中是不确定的。
在这个未来的agentic网络里谁卡住了生态位置是确定的。
未来的agentic 网络有啥是确定性稀缺性的一些思路5/ 谁控制了Agent和用户的交互clawdbot告诉我们和agent最自然的交互方式似乎回到了聊天框在聊天框里面agent每天和你汇报干了什么活用户不需要额外的学习成本甚至比应用程序时代更加便捷简单掌握聊天入口的meta / 腾讯 们得到了一次叙事强化。
口语化的聊天比程序式的按钮更加便捷。
6/ 谁控制了agent和内容的交互从前谷歌提供了“内容”和用户的交互我们通过搜索接触到内容大部分点击是有效的你提供内容谷歌给你带来流量流量带来广告现在agent访问内容你可能有1万个agent的浏览但是产生了0的有效流量也没有广告收益你需要有一个更加好的“裁判员”来控制agent API和你内容的“有效互动”从这个角度看掌握了API基建的cloudflare们隐隐约约成了agent时代的中枢神经网络。
互联网从来都是对抗性的有人爬虫有人反爬虫这个对抗性在agent时代魔法对抗魔法只会更强裁判员的角色只会更重。
从前公开网络是建立在“广告 vs 流量 vs 内容”的社会契约上面现在AI时代大家只想要答案不那么需要内容很可能造成内容的塌陷。
再进一步天马行空的想以后再这张agentic的网络里面是需要一个新的“社会契约”这也是cloudflare这类网络基建正在努力的事情。
7/ 谁控制了agent和agent的互动我们还没到这一步届时再聊。
8/ 谁控制了最稀缺的资源以前的整个互联网基本上是围绕“用户注意力”在构建的谁有注意力就能卖广告就能做电商。
agent时代“用户注意力”的含金量更强了核心的一个硬逻辑就是“AI能帮你办事但是不能帮你娱乐”。
之前豆包手机的时候这个逻辑出现过一次。
豆包做AI助手省时间小米等手机厂做AI助手省时间千问也可以做AI助手省时间。
但是省下来的时间都去哪了最大的可能还是变成了“刷视频”“看小说”的娱乐时间掌握核心内容资源的抖音腾讯们不战而屈人之兵。
做工具省时间的人也会卡到一个合适的生态位但是却可能陷入了一场“无尽战争”。
9/ 谁掌握了赋能这一切的核心基建硬件端的逻辑是老逻辑旧逻辑但是好逻辑硬逻辑。
存储算力CPU乱七八糟的一起都会受益根本不是零和游戏。
但是现在逻辑链条越短越简单的题目越受市场喜欢。
比如我这种做研究的半桶水就尽量盯着市场的简单主线。
其他一些10/ 很多人追着北美AI软件的疲软但是软件不是一揽子打死的东西很多软件是非常容易被取代的比如“生成代码”现在就不值钱AI每天可以生成无数代码。
但是软件里的一些“基建”关键节点就不一样。
比如AI生成的东西总要有个仓库来储存吧…软件的疲软某种程度上也是价值的“转移”而非消失。
从一些已上市公司转移到了新一代的未上市公司cursoranthropicopen ai等等所以有了一些叙事上的扭曲。
11/ AI发展是非常急速的在加速中很多人仍然选择视而不见。
我们来到了一个加速的“奇点”如果你不相信理论那么你看看claude for excel我们正在接近二阶加速而非平缓我们信不信根本不重要一级市场的融资和我们没关系而且业界在快速进步。
12/ clawdbot的催化剂到了看看今天的市场反应就知道。
接下来的催化剂只会越来越多。
deepseekkimiminimax国内在加速。
geminiclaudegpt国外在加速。
看看claude in excel就知道现在仍然处于tokens完全不够用不够便宜需要更多软件工程硬件迭代来缓解供给瓶颈。
用星球群友的话说“2026才过去一个月仿佛过去了一年”。
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学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】