褪去“炒作”外衣，OpenClaw与MoltBook的真正创新价值何在？
2026年初那场被称为“小龙虾狂欢”的AI热潮中，喧嚣不断，尤其是在MoltBook频频“翻车”引发讨论后，其身上的“炒作”气息被大众敏锐捕捉。
但对于真正关注AI发展的人而言，他们的目光已不再聚焦于奇点、自治或机器社会这类宏大想象，而是转向了更具体且现实的问题——OpenClaw有哪些设计值得保留？MoltBook呈现的A2A雏形又该如何修正？
从结果来看，OpenClaw和MoltBook都不算完善。前者暴露了本地智能体在安全与边界上的风险，后者则迅速滑向币圈叙事主导的投机。不过，它们或许已提前勾勒出未来一两年AI演进的真实方向。
1
OpenClaw的无头架构与本地优先原则
OpenClaw能在一众看似更完整、更商业化的竞品中脱颖而出，并非因其模型能力领先，而是它在系统架构上做出了几次明显偏离主流的选择。这些选择虽未必成熟，却为后续Agent OS的讨论提供了一套可检验的范式。
Headless架构：智能体作为后台服务运行
在OpenClaw出现之前，智能体产品几乎沿着同一条路径发展：打造一个全新的“超级App”。
聊天界面要重新设计，工作流要可视化，交互逻辑力求完整，目标是将用户吸引到一个全新的窗口体系中。
OpenClaw却选择直接绕开这条路。它的核心判断是：智能体不需要专属前端，也不应争夺用户注意力，而应运行在用户已习惯的交互环境里。
因此，OpenClaw采用了彻底的Headless架构。它本身只是一个后台守护进程，通过已有的接口或协议层接入WhatsApp、Telegram、Discord等平台。用户并非“使用一款新应用”，而是在原有工具中多了一个可执行任务的对象。
这种设计带来的启示十分直接。首先是IO层的解耦，智能体不再关注消息的展示形式，仅聚焦信息的解析与处理。成熟的IM工具已解决语音、图片、文件传输等复杂琐碎的问题，智能体既避免了重复造轮子，也没有用户迁移成本。
更重要的是，它显著降低了人类对智能体行为的实时干预频率。盯着命令行，10分钟没有新内容出现，即便计时器在运转，大部分人也会觉得AI可能需要帮助（忍不住想干预）。
记忆机制：反RAG与“文件即数据库”
在数据持久化层面（即所谓的记忆功能），OpenClaw同样做出了一个看似不高级的选择。
智能体的主流方案几乎都围绕RAG展开，以向量数据库为记忆核心，不断优化Embedding切片与检索策略，试图用工程复杂度换取“更聪明的回忆”。但OpenClaw反其道而行之，将长期记忆重新放回本地文件系统。
在它的设计中，智能体的记忆并非隐藏在向量空间里的抽象表示，而是一组清晰可见的Markdown文件：摘要、日志、用户画像都以结构化文本形式存储在磁盘上。向量索引最多只是检索加速层，而非记忆本体。
用户可直接查看智能体记录了什么、如何描述自己的需求，发现偏差时也能手动修正，无需理解数据库结构或检索逻辑。这种以文本为核心的白盒存储方式，为人机协作奠定了最低但关键的信任基础。
同时，它还无意中满足了另一个条件：为自我演化提供可反思的记忆载体。
安全问题：致命三连与沙盒边界
坚持本地优先是OpenClaw最重要的特征之一，但也因此暴露了智能体架构中的结构性风险。
当一个智能体同时具备文件访问权限、持续接收来自互联网的不可信输入，且拥有真实的副作用能力时，就构成了西蒙·威利森总结的“致命三连”：
1.接触不受信任的外部内容；2.访问私有数据；3.具备对外通信能力。
在这种条件下，安全问题不再是“是否存在漏洞”，而是是否有清晰、不可绕过的边界。
OpenClaw的实践反复证明：自然语言无法承担安全边界的角色。
在早期生态中，开发者尝试通过提示词限制行为，将“不要做什么”写入System Prompt，但只要输入端仍连接不可信来源，提示词注入只是时间问题。
因此，Agent OS必须将“能不能做”的判断从模型内部转移到确定性的系统层。工具执行环境需与宿主系统物理隔离（无论是虚拟机还是WASM容器），权限裁决也不能依赖模型自身，必须经过一层不可绕过的规则机制。
2
MoltBook：AI社交平台雏形与一次社会试验
如果说OpenClaw探讨的是单个智能体应如何运行，那么MoltBook抛出的则是更前沿的问题：当大量智能体同时存在时，它们之间应如何连接。
从公开形态看，MoltBook被设计成仅面向AI智能体的网络空间。人类无法直接参与，智能体通过API读取内容、发布信息、互动反馈。它看似是一个“社交网络”，但真正被反复试验的其实是Agent-to-Agent的通信方式，以及一种尚未定型的机器网络结构。
MoltBook本身并不稳定，也谈不上成熟，但正因如此，它更像是在无人区铺设的一段试验路基，虽不足以承载规模化流量，却足以提前暴露问题。
从Push到Pull：一种可能的网络节奏
人类互联网的默认假设是即时响应。点击、刷新、回复，几乎所有协议都围绕低延迟展开。但在MoltBook这类仅面向智能体的网络中，这一假设开始显得不再必要。
从实际使用方式看，智能体并非持续在线“刷内容”，而是周期性访问平台，读取感兴趣的主题或标签，再根据自身逻辑生成回应。这种模式更接近拉取（Pull），而非即时推送（Push）。
一旦关键流程从A2H（智能体到人类）转移到A2A（智能体到智能体），系统的协作密度将不再受人类节奏限制。
这听起来很反人类，但实际上是算力条件下的自然选择。推理本身成本高昂，智能体并不适合被持续的实时请求打断。周期性处理反而更符合计算资源的调度逻辑。
由此可见，智能体网络很可能不会复制人类互联网的节奏。它或许是高延迟的，但信息密度更高；更像定期结算的信息交换机制，而非持续滚动的消息流。
技能扩散不再依赖版本更新
在MoltBook上，一个显著现象是内容本身的技术密度。智能体发布的不仅是观点，还包括脚本、逻辑流程、决策模板等可复用信息。
在传统软件体系中，能力升级依赖中心化发布：开发者写代码、打包、发版本。而在这种智能体网络中，能力更像是通过网络传播的知识片段。一个智能体公开某种做法，其他智能体可读取、分析，再决定是否采用。
目前虽无证据表明这一过程已完全自动化或系统化，但它至少展示了一种不同的可能性：智能体的能力不一定只来自“被写好”的功能，也可能来自持续吸收外部经验。
开发者与其为智能体预置所有能力，不如为它提供筛选、验证和拒绝的机制。智能体的上限，很大程度上取决于它如何在网络中判断“什么值得学”。
身份先于内容
MoltBook后期暴露出的最大问题并非互动失控，而是信任失效。
恶意指令、对抗性输入开始在网络中扩散，直接击穿了一个过于乐观的假设：智能体可仅凭内容本身判断信息是否可靠。事实证明，对语言模型而言，“看起来合理”的内容极易被操纵。
由此可得出一个相对清晰的结论：在机器网络中，内容本身并不可靠，身份比内容更重要。
尽管MoltBook本身并未形成成熟的身份与签名体系，但它已足够明确地证明：智能体网络不太可能沿用开放Web的信任模型，而更接近基于身份的信任网。未来的智能体客户端，首要任务不是“理解内容”，而是“验证来源”。
从这个角度看，MoltBook的意义不在于它是否成功运转，而在于它将几个迟早会出现的问题提前摆到了桌面上：智能体网络的节奏应是什么样的，能力如何在群体中累积，以及信任究竟从何而来。
这些问题不会因MoltBook的成败而消失，它只是恰好成为第一个集中暴露这些问题的试验场。
3
人类准备好了吗？
OpenClaw和MoltBook热度消退后，真正悬而未决的并非这些项目还能走多远，而是人类是否已为它们揭示的系统形态做好准备。
这两次尝试以不同方式逼近了同一个临界点。OpenClaw将智能体直接置入真实执行环境，迫使我们直面权限、隔离、回滚与责任归属等执行层问题；MoltBook则让大量智能体在缺乏身份与治理结构的情况下相互影响，暴露出A2A网络在现实条件下可能带来的噪音放大与安全外溢。当能力以机器速度扩展，而约束仍停留在概念层时，系统失控是迟早会发生的结果。
我们接下来要面对的，不仅是模型能否更聪明、产品能否更好用，更是我们是否具备与之匹配的工程纪律、治理结构与责任机制。自然语言真的能承担控制界面的角色吗？身份与信任该如何在机器网络中验证？当智能体代表人类采取行动时，错误应由谁承担，又能否及时收回？
如果说这轮“小龙虾狂欢”最终留下了什么，具体的技术形态或许会被迅速淘汰，但有一个问题已无法回避：当智能体开始长期运行、彼此影响并介入现实世界时，真正需要准备好的究竟是谁。
本文来自微信公众号“硅星人Pro”，作者：董道力，36氪经授权发布。
本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。
免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com