“炒作”之外，OpenClaw和Moltbook真正的创新是什么？

2026 年初的这场 " 小龙虾狂欢 " 里，喧嚣不断，尤其在 Moltbook 各种 " 翻车 " 讨论后，它的很多 " 炒作 " 气息被大家捕捉。但对真正关心 AI 发展的人来说，它们的重点不再是关于奇点、自治或机器社会的宏大想象，而是一个更具体、也更现实的问题——OpenClaw 的哪些设计值得被保留下来？MoltBook 所呈现的 A2A 雏形，又该如何被修正？从结果看，OpenClaw 和 MoltBook 都不完善。前者暴露了本地 Agent 在安全与边界上的风险，后者则迅速滑向了币圈叙事主导的投机。但它们或许已经提前勾勒出了未来一两年 AI 演进的真实方向。OpenClaw 的无头架构与本地优先OpenClaw 能在一批看起来更完整、更商业化的竞品中脱颖而出，并不是因为模型能力领先，而是因为它在系统架构上做出了几次明显偏离主流的选择。这些选择未必成熟，却为后来讨论 Agent OS 提供了一套可供检验的范式。Headless 架构：Agent 作为后台服务运行在 OpenClaw 之前，Agent 产品几乎沿着同一条路径演进：做一个新的 " 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，目标是把用户吸引进一个全新的窗口体系。OpenClaw 选择直接绕开这条路。它给出的判断是：Agent 不需要一个属于自己的前端，也不应该争夺用户的注意力，而是应该运行在用户已经习惯的交互环境中。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。用户并不是在 " 使用一个新应用 "，而是在原有工具里，多了一个可以执行任务的对象。这种设计带来的启示非常直接。首先是 IO 层的解耦，Agent 不再关心消息如何展示，而只关注信息如何被解析和处理。成熟的 IM 工具已经解决了语音、图片、文件传输等复杂而琐碎的问题，Agent 既避免重复造轮子，也没有迁移成本。更重要的是，它显著降低了人类对 Agent 行为的实时干预频率。盯着命令行，10 分钟没有新东西出现，哪怕计时器在动，大部分人也会觉得 AI 是不是需要帮助（忍不住的）。记忆：反 RAG，与 " 文件即数据库 "在数据持久化层面也就是所谓的记忆上，OpenClaw 同样做了一个看起来不高级的选择。Agent 的主流方案几乎都围绕 RAG 展开，向量数据库作为记忆核心，Embedding 切片与检索策略不断加码，试图用工程复杂度换取 " 更聪明的回忆 "。OpenClaw 却反其道而行，把长期记忆重新放回了本地文件系统。在它的设计中，Agent 的记忆不是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的形式存储在磁盘上。向量索引最多只是检索加速层，而不是记忆本体。用户可以直接查看 Agent 记录了什么、是如何描述自己的需求，也可以在发现偏差时手动修正，而不必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，为人机协作提供了一个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。文本化的记忆天然支持总结、修正与派生。Agent 不需要等待版本更新，就可以在运行过程中，从已有记录中提炼经验、调整 Skill 的使用方式。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，但同时也暴露了 Agent 架构中的结构性风险。当一个 Agent 同时具备文件访问权限、会持续接收来自互联网的不可信输入，并且拥有真实的副作用能力时，就构成了西蒙 · 威利森所总结的 " 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 " 有没有漏洞 "，而是是否存在清晰、不可绕过的边界。OpenClaw 的实践反复证明了一点：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来限制行为，把 " 不要做什么 " 写进 System Prompt，但只要输入端仍然连着不可信来源，提示词注入就只是时间问题。因此，Agent OS 必须把 " 能不能做 " 的判断，从模型内部移交给一个确定性的系统层。工具执行环境需要与宿主系统物理隔离，无论是虚拟机还是 WASM 容器，权限的裁决也不能依赖模型自身，而必须经过一层不可被绕过的规则机制。MoltBook：AI 社交平台雏形，与一次社会试验如果说 OpenClaw 讨论的是单个 Agent 应该如何运行，那么 MoltBook 抛出的，是一个更前沿的问题：当大量 Agent 同时存在，它们之间应当如何连接。从公开形态看，MoltBook 被设计成一个仅面向 AI Agent 的网络空间。人类无法直接参与，Agent 通过 API 读取内容、发布信息、互动反馈。它看起来像一个 " 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，但正因为如此，它更像是在无人区里铺设的一段试验路基，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 Agent-only 网络中，这一假设开始显得不再必要。从实际使用方式来看，Agent 并不是持续在线地 " 刷内容 "，而是周期性地访问平台，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），而不是即时推送（Push）。一旦关键流程从 A2H 转移到 A2A，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。推理本身是昂贵的，Agent 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，Agent 网络很可能不会复制人类互联网的节奏。它可能是高延迟的，但信息密度更高；更像定期结算的信息交换机制，而不是持续滚动的消息流。技能扩散不再只靠版本更新在 MoltBook 上，一个显著的现象是内容本身的技术密度。Agent 发布的不只是观点，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 Agent 网络中，能力更像是通过网络传播的知识片段。一个 Agent 公开某种做法，其他 Agent 可以读取、分析，再决定是否采用。目前并没有证据表明这种过程已经完全自动化或系统化，但它至少展示了一种不同的可能性：Agent 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 Agent 预置所有能力，不如为它提供筛选、验证和拒绝的机制。Agent 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，并不是互动失控，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：Agent 可以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。由此可以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。虽然 MoltBook 本身并未形成成熟的身份与签名体系，但它已经足够明确证明了 Agent 网络不太可能沿用开放 Web 的信任模型，而更接近一种基于身份的信任网。未来的 Agent 客户端，首先要做的不是 " 理解内容 "，而是 " 验证来源 "。从这个角度看，MoltBook 的意义并不在于它是否成功运转，而在于它把几个迟早会出现的问题提前摆到了桌面上：Agent 网络的节奏应当是什么样，能力如何在群体中累积，以及信任究竟从哪里来。这些问题并不因为 MoltBook 的成败而消失，它只是恰好成为了第一个把它们集中暴露出来的试验场。人类准备好了吗？OpenClaw 和 MoltBook 退烧之后，真正悬而未决的，并不是这些项目还能走多远，而是人类是否已经为它们所揭示的系统形态做好了准备。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，系统失控是一个迟早会到来的结果。我们接下来要面对的，不止是模型能不能更聪明、产品能不能更好用，而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。自然语言是否真的可以承担控制界面的角色？身份与信任该如何在机器网络中被验证？当智能体代表人类采取行动时，错误应当由谁承担，又是否能够被及时收回？如果说这轮 " 小龙虾狂欢 " 最终留下了什么，具体的技术形态也许会被迅速淘汰，但有一个问题已经无法回避：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。

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