ClawCon2026·第一届龙虾AI大会：Agent时代的到来

Carl

血

北京大学计算机背景大厂技术专家Agent时代的到来从"推荐"到"直接完成"

：AI

Agent如何重构生产力受邀德国时代周刊专访：

什么样的人能够玩AI玩得好？

有时间玩的人ClawCon2026ClawCon22026

ClawCon2026

ClawCwCon2026

ClawCon20262.0

搜索时代2000-2010关键词检索与信息匹配

，用户主动寻找内容Q

代表作品•

Google•

百度搜索•

PageRank算法3.0

推荐时代2010-2023算法推荐与个性化分发

，信息找人而非人找信息

代表作品•

抖音/TikTok•

今日头条•

流量池机制

范式转移的核心洞察每一次互联网演进都是

交互方式

的革命

。从人工编辑到算法推荐，

再到AIAgent的自主执行

，技术的进步不断降低用户的操作成本，

提升信息获取与任务完成

的效率

。Agent时代的本质是让AI从"建议者"转变为"执行者"，

真正实现

知行合一

。4.0

Agent时代2024-Now任务的交付力：从"推荐"到"直接完

成"

核心特征•

自主任务执行•

端到端交付•

工具调用能力ClawCon2026ClawCon22026

ClawCon2026

ClawC演进史：

从门户到Agent1.0

门户时代1995-2000信息聚合与分类导航

，人工编辑主导内容组织

代表作品•

中国黄页•

Yahoo•

新浪搜狐wCon2026

ClawCon2026互

网NEVIO

INTERNETChatGPT很强，

但仍然可能是"嘴炮"？本质差异 ChatGPT的强大之处 强大的语言理解与生成能力基于GPT架构的海量参数，

能够理解复杂语境并生成流畅文本

广博的知识储备训练数据覆盖多领域，

能够回答各类知识性问题

优秀的对话交互体验多轮对话能力，

上下文理解

，接近人类的交流方式↓"我告诉你答案" ChatGPT的核心局限

只能生成建议，

无法执行

缺乏工具调用能力 无法完成端到端任务闭环传统AI（ChatGPT）

对话型

关键突破点

工具调用（Tool

Use）

任务规划（Planning）

自主执行（Execution）AIAgent（Manus）

执行型

"我帮你完成任务"ClawCon2026ClawCon22026

ClawCon2026

ClawCwCon2026

ClawCon2026

THE为LIM

么NO

多代理架构规划-执行-验证三代理协同

云端异步执行独立虚拟机，

离线完成任务

跨领域工具调用浏览器

、代码编辑器

、数据分析Claude

Code终端原生AI编程助手发布信息2025年3月6日

|

Monica.im团队

|

中国团队原创

代码库理解自动分析项目结构

、依赖关系

智能代码编辑精准修改

、批量重构

、跨文件联动

命令执行运行测试

、构建

、Git操作

MCP集成连接外部数据源与工具核心定位真正的AI编程Agent，

不是代码补全工具，

而是能理解整个代码库

、

自主

规划并执行多步骤任务的开发伙伴GAIA基准测试SOTA86.5%基础任务超越OpenAI

Deep

Research57.7%高难度市场表现数十万开发者用户

|

与Copilot

、Cursor三足鼎立ClawCon2026ClawCon22026

ClawCon2026

ClawC70.1%中等难度

REPRESENTATIVE作品：

Manus与Claude

CodeManus全球首款通用型AIAgentwCon2026

ClawCon2026

OpenCode定位AI编程智能体（CodingAgent）GitHub

Stars110K+

75+模型提供商支持（最广泛）

终端TUI

/

桌面应用

/

IDE插件

Token消耗相对可控开源复刻的力量

快速响应Manus发布后48小时内，

开源社区推出OpenManus

、

OWL等复刻项目

，GAIA测试表现优异

降低门槛开源让每个人都能搭建自己的AIAgent，

无需等待邀请码或支付高昂费用

社区协作MetaGPT团队

、CAMELAI团队等迅速跟进，

形成良性竞争与快速迭代ClawCon2026ClawCon2

OpenWork定位

自动化工作流平台的复刻：

OpenCode与OpenWork技术演进部署便捷性

社区活跃度

2026

ClawCon2026

ClawC

多工具集成与自动化 低代码/无代码配置wCon2026

ClawCon2026OPEN

SOURCEECOSYSTEM开源生态开发语言Go语言

多模型支持Claude

、GPT

、Gemini

、Mistral

、Ollama等主流模型

跨系统任务自动化邮件处理

、

日历管理

、浏览器操作

、终端命令执行

云端异步处理任务在后台持续运行，

完成后自动通知用户OpenClaw开源AIAgent框架250K+GitHub

Stars历史第一演进历程从Clawdbot到OpenClaw的蜕变：

因"全能型"任务处理能力爆火后，

更名为OpenClaw，凸显其开源特性与可扩展性数百万月活用户含Moltbook生态核心能力多平台集成WhatsAppTelegramClawCon2026ClawCon2Node.js主要开发语言2026

ClawCon2026

ClawClaw的横空出世技术栈wCon2026

ClawCon2026OpenCMIT

License开源协议OPENCLAWEMERGENCESlack三层架构详解定义Agent的身份

、专业领域

、沟通风格。例如

：

医疗助手

、投资顾问

、编程专家。Role让Agent具

备"人设"，

实现千人千面的个性化服务。Agent的"大脑"，

负责任务理解

、推理规划

、决策

制定。Soul层决定了Agent的智能水平，

包括上下

文理解

、多步推理

、错误恢复等能力。Agent的"手脚"，

通过MCP协议连接外部工具，

通

过Skill定义具体能力。让Agent能够操作软件

、访

问数据

、执行命令，

实现从"思考"到"行动"的闭环。2

Soul：核心决策引擎3

MCP/Skill：能力扩展人设定义专业领域沟通风格Soul（灵魂层）决策引擎推理能力价值观MCP/Skill（能力层）工具调用

API集成

任务执行Role（角色层）ClawCon2026ClawCon2OpenClaw架构全景COREARCHITECTUREOpenClaw的核心架构：

Role

+

Soul

+

MCP/Skill1

Role：个性化配置2026

ClawCon2026

ClawCwCon2026

ClawCon2026这些问题如何阻碍AIAgent的普及？技术门槛将大部分用户挡在门外，Agent的优势无法被大众体验

。但开源社区正在通过容器化部署

、一键安装脚本们将分享零成本启动AIAgent的白嫖策略。、云端托管方案等方式降低门槛

。下一页我算力成本

影响个人用户难以承担

，企业部署成本高昂环境黑洞

问题表现•

"在我电脑上能运行"•

配置文件复杂难懂•

环境变量管理混乱•

迁移部署困难重重

影响可复现性差，

团队协作受阻

问题表现•

本地GPU资源不足•

大模型推理开销大•Token消耗不可控•

长时间任务占用资源ClawCon2026ClawCon22026

ClawCon2026

ClawCent会碰到的问题依赖地狱

问题表现•

Python/Node.js版本冲突•

包依赖循环引用•

系统库缺失•

编译环境不兼容

影响安装过程耗时数小时

，环境配置成为最大门槛wCon2026

ClawCon2026INSTALLATION

CHALLENGES安装Ag白嫖资源清单

免费API额度通过OpenCode的Big

Pickle安装OpenClaw1

环境准备#

安装Node.js（推荐v18+）node

--version#

安装npm包管理器npm

install

-g

npm@latest2安装OpenCode#全局安装OpenCode

CLInpm

install

-g

@opencode/opencode#

验证安装opencode

--version3

使用Big

Pickle安装OpenClaw#

通过OpenCode安装OpenClawopencode

install

openclawAgent？

白嫖策略实战

免费云服务•

GitHub

Codespaces（免费时长）

•

Google

Colab（GPU资源）

•Vercel/Netlify（免费托管）

开源替代方案•

OpenRouter（多模型聚合）

•

Groq（高速推理）

•Together

AI（开源模型）

•

Ollama（本地运行开源模型）

•

LocalAI（API兼容层）

•

Llama.cpp（低资源推理）

ClawCon2026ClawCon22026

ClawCon2026

ClawC如何启动AIwCon2026

ClawCon2026ZERO-COSTSTRATEGY零成本核心技术

MoE架构（混合专家）稀疏激活机制，

每个token仅激活37亿参数，

实现高效推理

INT4原生量化针对Hopper架构优化，

大幅降低推理显存需求性能表现综合推理HLE-Full第一Agent综合推理

、浏览交互

、深度搜索问答三大基准测试登顶编码能力

SWE-Bench登顶多语言编码测试领先，

支持Python

、Java

、JavaScript等主流语言核心优势

完全开源：代码

、权重

、训练细节全部开放

中文优化：

中文场景表现卓越

，理解更精准文档理解

88.8分mni

DocBench

1.5测试刷新开源模型纪录，

支持百页级长文档为AIAgent提供强大的记忆与推理基础长上下文能力让Agent能够记住更多历史信息，

实现真正的"长期记忆"Kimi

K2.5月之暗面科技

|

MoonshotAI1T32B总参数量激活参数256K384上下文长度专家数量ClawCon2026ClawCon22026

ClawCon2026

ClawC

KIMI

K2.5Kimi

2.5：

国产之光与长记忆引擎wCon2026

ClawCon2026"当你成功运行OpenClaw的那一刻

，你不仅仅安装了一个软件，而是迎来了你的第一个硅基生命伙伴

。它会在你睡觉时工作，在你忙碌时思考，在你需要时交付。这是Agent时代的真正开始。

"里程碑意义个人AIAgent拥有可自主运行的智能助手人机协作新范式从"使用工具"到"协作伙伴"无限可能通过Skill扩展能力边界首次启动

启动命令$

openclaw

init$

openclaw

configure$

openclaw

start

基础配置选择模型提供商

OpenRouter/Groq/本地配置API密钥

sk-...选择交互平台

CLI/Web/SlackClawCon2026ClawCon22026

ClawCon2026

ClawC成OpenClaw：

硅基生命的诞生wCon2026

ClawCon2026SILICON

LIFEBIRTH安装完解决方案：

Mem0PolarDB

MySQL版Mem0Mem0，

融合内核级向量库与图引擎，

100%兼容开源生态，

记忆精炼与存储成本降低30%以上。

记忆精炼从"给女儿买粉色独角兽礼物，

但最近手头紧"提炼核心事实

：有女儿

、喜欢粉色独角兽

、预算有限

持续演进一个月后问"周末带孩子去哪玩"

，Agent会推荐低成本方案，

实现

真正的长期记忆“不要和豆包说自己是技术专家

。

”

无状态本质大模型本质上是无状态的，

即使上下文变长，

交互也难以沉淀为长期认知

。无法形成持续的用户画像。ClawCon2026ClawCon2MEMORYMemory（记忆层）

：AIAgent要告别"金鱼脑"

上下文窗口限制即使256K上下文，

长时间对话后仍会遗忘早期信息

。Agent每次对话都像"初次见面"，

需要反复写Prompt维持设定。2026

ClawCon2026

ClawC过度记忆问题wCon2026

ClawCon2026记忆不足问题LAYER为什么Role很重要？

沟通风格Role决定Agent的沟通方式：严谨专业的学术风格

、轻松活泼的聊天风格

、简洁高效的

商务风格等。编程专家代码审查

、架构设计

决策偏好Role影响Agent的决策逻辑

：风险厌恶型投资顾问vs激进型投资顾问

，会给出完全不同

的建议。投资顾问市场分析

、资产配置教育导师知识讲解

、学习规划ClawCon2026ClawCon2

专业化能力不同的Role赋予Agent不同的专业知识储备和问题解决思路

。医疗助手Role让Agent具备医学知识

，投资顾问Role让Agent理解金融市场。垂直场景应用2026

ClawCon2026

ClawC

为AIAgent设定人设IOIIeTRoDEFwCon2026

ClawCon2026医疗助手症状分析

、就医建议

ROLE

一键导入导出将整个Agent配置导出为单个文件

，便于分享和迁移。

GitHub

Skill仓库开源社区维护大量Skill仓库，

如openclaw_skills、awesome-openclaw-skills等，

覆盖各种应用场景。

社区配置市场Discord

、Reddit等社区中

，用户分享自己的Role配置和

MCP服务组合，

形成配置交易市场。

Role配置迁移Role配置通常存储在JSON或YAML文件中，

包含人设

、专业知识

、沟通风格等定义。#

导入Role配置openclaw

role

import

role_config.json

MCP服务接入MCP服务配置定义了Agent可以调用的外部工具

。通过共享MCP配置

，Agent获得相同

的外部能力。

Skill文件解析与复用Skill是OpenClaw的能力单元

，每个Skill定义了一组特定功能

。通过复制Skill文件，

可以快速复刻他人的Agent能力。#

复制Skill文件cp

-r

/path/to/skills/*~/.openclaw/skills/ClawCon2026ClawCon2开源生态的配置共享2026

ClawCon2026

ClawC以OpenClaw为例的配置克隆"别人的AIAgent？配置克隆wCon2026

ClawCon2026CONFIGURATION

CLONING如何"偷多Agent协作架构主Agent（Master）任务分配与协调负责任务理解

、拆解规划

、资源分配

、结果整合

。主Agent是团队的"大脑"，

决定工作如

何分配。↓

SubAgent

B分析与推理一人公司完全可行市场调研Agent

×100并行收集全球市场数据内容创作Agent

×500批量生成文章

、视频脚本客服Agent

×10007×24小时处理客户咨询

SubAgent

D质量验证1

+

10000一个人

+

一万个AgentOPC（One

Person

Company）

时代已经到来

。一个人

通过管理庞大的Agent团队，

可以完成传统需要百人团

队才能完成的工作。ClawCon2026ClawCon2

SubAgent

C内容生成2026

ClawCon2026

ClawC

SubAgent

A数据收集与处理

同与SubAgentNIOwCon2026

ClawCon2026

TEAM未来生活场景你，

在咖啡馆阳光明媚的下午

，你坐在咖啡馆里，

品着拿铁，

手机屏幕上显示着复杂的图

标终端

，看着远程电脑正在自动办公，

喝了一口，“真香”。你的数字分身，

在云端与此同时

，你的数字分身正在处理所有工作：

回复邮件

、生成报告

、参加会

议

、分析数据

、协调团队

。它在后台默默运转，

完成后自动向你汇报成果。分身的终极形态：

咖啡馆里的后台任务生活方式的变革真正的被动收入Agent为你创造价值时间自由工作与生活真正分离精力解放专注于创造性思考生活质量提升享受当下，

而非疲于奔命ClawCon2026ClawCon22026

ClawCon2026

ClawCwCon2026

ClawCon2026 DIGITAL数AVA演讲者个人经历6月-9月：

减肥历程从190斤到125斤通过AIAgent制定个性化饮食计划

、运动方案

、进度追踪

。Agent根据身体数据动态调

整策略，

实现科学减重65斤。10月-12月：健康管理门诊47次面对严重健康问题

，AIAgent协助症状记录

、医院预约

、检查报告整理

、治疗方案对比

。在复杂的医疗决策中提供数据支持。AIAgent不是简单的工具，

而是能力的放大器

。它让个人能够完成远超自身专业能力的任务，

实现效率的指数级提升

。这不是量变，

而是质变。效率的指数级提升O(n)传统方式从线性增长到常数时间任务复杂度不再影响完成时间执行效率从"手动操作"到"

自动执行"，

7×24小时不间断O(1)AI

Agent决策效率从"收集信息→分析→决策"到"告诉Agent→获得方案"学习曲线从"学习专业知识"到"使用Agent的专业能力"ClawCon2026ClawCon2

AIAgent的应用场景

健康数据管理

：记录体重

、饮食

、运动

、睡眠数据

医疗决策支持

：症状分析

、医院选择

、医生推荐

信息整理：检查报告归档

、医嘱记录

、用药提醒2026

ClawCon2026

ClawC

PERSONAL个

提效模CYNEFF型：

O(n)到O(1)的质变wCon2026

ClawCon2026?当每个人都能产生结果时竞争的核心将转向Taste品味人性Humanity

思维的深度结果不再是稀缺资源

，思考的质量与独特性成为新的竞争力

。谁能提出更好的问题

，谁

就能创造更大的价值。新的竞争力维度过程Process审美品味的能力区分平庸与卓越的眼光人性理解的能力洞察需求

、共情

、连接方向判断的能力在信息海洋中找到正确路径ClawCon2026ClawCon22026

ClawCon2026

ClawC

FULL完

自动化即未来AUwCon2026

ClawCon2026提出问题的能力好问题比好答案更重要Sense判断力

为什么选择这个方向？战略

、趋势

、机会识别

为什么这样决策？伦理

、责任

、长远影响生产力极大解放后的价值重构 创造更加和谐美好的社会技术进步应该服务于人类福祉

。Agent时代的目标不是效率至上，

而是创造一个人人都

能幸福生活的社会。

Agent间交互增加，人际隔膜减少当Agent处理大部分事务性工作

，人与人之间的交流将更聚焦于情感

、思想

、创造力，

而非利益

、竞争

、博弈。Why

>

What为什么做

>

做什么当"做什么"可以被Agent完成，"为什么做"成为人类的核心价值

为什么要做这件事？目标

、意义

、价值判断ClawCon2026ClawCon2

转向自身人性的回归当物质需求被满足

，人们开始追求精神层面的满足

。艺术

、哲学

、情感

、意义成为新的

追求目标。判断力变得更加重要2026

ClawCon2026

ClawC放：

回归自我wCon2026

ClawCon2026

SPIRITUAL精

解ONILIB

让世界熵增人工智能刚出来的时候，

反而没有让世界变得更加美好

。信息噪声增加

，优质内容被淹

没

，人们需要花费更多时间筛选有价值的信息。反思：

真正的技术应该是什么样的？

技术的误用技术本身是中性的

，但使用方式决定了其价值

。当AI被用于制造信息垃圾而非创造价值

时

，技术就成为熵增的工具。

赋能而非替代技术应该增强人类的能力，

让人类能够做更有意义的事情，而不是简单地替代人类工作。个

熵减而非熵增真正的技术应该让信息更有序

、更有价值，

而不是制造混乱

。技术应该帮助人类筛选

、提炼

、创造优质内容。

向善而非逐利技术发展的目标应该是创造社会价值，

而非单纯追求商业利益

。技术应该服务于人类福祉。ClawCon2026ClawCon2

大量低质量软文GPT

3.5刚推出时，

互联网上充斥着AI生成的低质量内容

。营销号

、

自媒体大量使用AI批量生成文章，

内容空洞

、重复

、缺乏深度。2026

ClawCon2026

ClawC

REFLECTIONGPT

3.5时代的反思：

技术向善？回顾GPT

3.5刚出来的时候wCon2026

ClawCon2026Active

Good的内涵

可持续发展技术应该服务于可持续发展目标，

减少资源消耗

，保护环境，

为子孙后代留下美好世界。Google"Don't

be

evil"Google在2004年提出"不作恶"的企业信条，

成为科技行业的道德标杆

。这是一种消极的伦理观

：不主动造成伤害。

主动创造社会价值技术应该解决真实的社会问题：

医疗

、教育

、环境

、贫困。

Agent应该被用于创造积极的社会影响。2026

AI

Agent时代"Active

Good"在AIAgent时代，

我们提出"主动向善"。这是一种积极的伦理观

：不仅不做恶，

更要主

动创造善，

让技术成为社会进步的力量。

促进人类福祉技术的发展应该以提升人类生活质量为目标，

让更多人获得教育

、医疗

、发展的机会。ClawCon2026ClawCon22026

ClawCon2026

ClawC善：

从"不作恶"到"主动向善"wCon2026

ClawCon2026

TECH

FOR技

术向DGOO技术伦理的演进2004

内容Agent在生成内容时，

向善矩阵检查信息真实性

、避免传播谣言

、尊重知

识产权。

教育Agent确保教育内容的中立性和客观性，

避免偏见和歧视，

为每个学生提

供公平的学习机会。

医疗Agent向善矩阵确保Agent在推荐治疗方案时，

优先考虑患者利益而非商

业利益，

避免过度医疗。可解释性向善矩阵（Goodness

Matrix）通过建立向善矩阵，

为AIAgent注入价值观

。向善矩阵是一套伦理约束框架

，定义了

Agent在决策和行为中的道德边界。向善矩阵不是限制Agent的能力，

而是引导Agent朝着正确的方向使用能力

。技术需要伦理的约束

，就像河流需要堤坝的引导。向善矩阵为Agent注入的不仅是规则，

更是灵魂。 技术架构层面的伦理约束在Agent的核心架构中嵌入伦理检查模块

，每个决策都需要通过向善矩阵的验证。

决策伦理框架设计定义Agent在面对道德困境时的决策逻辑

：公平性

、透明度

、可解释性

、责任归属。ClawCon2026ClawCon2实际应用案例2026

ClawCon2026

ClawC演讲者的实践项目阵：

为Agent注入灵魂wCon2026

ClawCon2026

GOODNESS

善矩TR

IX隐私保护场景：

复杂病情诊断多达五六个病情症状，

通过多个AIAgent协作

，精确定位到北京的10-15个相关医生，最终选择其中一个最适合的医生。

AGENT2AGENTAgent对Agent的交互：

精准撮合与价值创造

医生匹配Agent根据症状和专业领域，

筛选北京10-15位相关专家

症状分析Agent分析症状之间的关联性

，初步判断可能的疾病方向Agent间交互的价值资源精准撮合需求与供给的高效匹配效率提升并行处理，

指数级加速决策优化多维度分析，

减少偏见真实收益时间节省

、成本降低

决策支持Agent对比医生资质

、患者评价

、预约难度

，推荐最佳选择$ClawCon2026ClawCon22026

ClawCon2026

ClawC演讲者的医疗决策案例wCon2026

ClawCon2026跳槽即被通知Q自动化人才流动监测Agent持续监控目标人才的公开动态

：简历更新

、社交动态

、职业变化等信号场景：人才流动监测通过AIAgent实现"跳槽即被通知"，

直接触达猎头

。当大厂精英更新简历

、修改

LinkedIn

、浏览招聘网站时

，Agent立即识别跳槽意向并通知相关猎头。系统架构人才监测Agent监控人才动态↓意图识别Agent分析跳槽意向↓匹配引擎Agent人才-职位-猎头匹配通知推送Agent精准触达相关方

隐私保护与精准推送在保护隐私的前提下

，将信息精准推送给相关方，

避免骚扰

智能匹配算法根据人才技能

、经验

、意向，

匹配最适合的职位机会和猎头顾问ClawCon2026ClawCon22026

ClawCon2026

ClawC

APPLICATION应用案例：

大厂精英与猎头的智能匹配wCon2026

ClawCon2026Web4社会愿景Soul

Injection

+Agent2Agent

+

Web3通过对人类Soul

Injection进行Agent2Agent交互，

未来交互收益将在Web3上实现

。最聪明的人会选择最公平的分配方式。

去中心化没有中心化平台控制

，Agent之间直接交互

、协商

、交易

智能体经济Agent成为经济活动的参与者

，创造

、交换

、分配价值 Web4的核心特征

价值公平分配基于贡献的公平分配机制，

消除中间商剥削智能合约自动执行无需信任第三方贡献度量化公平的价值分配人机协作新范式人类专注创造

，Agent处理执行ClawCon2026ClawCon22026

ClawCon2026

ClawC

4：

Agent经济与社会IEbTYWeSOCwCon2026

ClawCon2026Agent作为经济主体自主创造和交换价值 WEB4

Context

Engineering

核心

：动态构建和维护模型的“推理现场”。不仅是指令，

而是为模型精准喂入当前最相关的Token

RAG

增强

：实时检索相关文档知识短期记忆管理：精简并保留多轮对话中的关键状态XML/Markdown

结构化：使用结构化标签分隔指令

、背景与参考资料，

降低模型

解析歧义关键组件：RAG

增强

：实时检索相关文档知识短期记忆管理：精简并保留多轮对话中的关键状态XML/Markdown

结构化：使用结构化标签分隔指令

、背景与参考资料，

降低模型解析歧义AI

视角

：模型不再是被动等待指令的“黑盒”，

而是需要通过上下文注入来对齐现实世界的“信息节点”ClawCon2026ClawCon2

Prompt

Engineering核心

：关注于单次请求的文本指令优化（如

：角色扮演

、思维链

CoT）局限性

：静态指令难以应对复杂任务，

模型缺乏对实时数据和动态状态的感知2026

ClawCon2026

ClawC从“指令艺术”到“上下文架构”的跃迁AIAgent

Evolution

1

/

5wCon2026

ClawCon2026

功能跨越Iesl

从“语义理解”到“工具调用”定义API

、工具箱和沙盒环境

从“无限生成”到“确定性约束”设置权限清单，

规定AI

能做什么

、不能做什么

从“单向输出”到“反馈闭环”捕获执行错误并反馈给AI

进行重试

上下文工程负责AI

的“头脑

”，

而

Harness

工程负责AI

的“手脚

”与“牢笼

”AIAgent

Evolution

2

/

5ClawCon2026ClawCon2从“让它知道”到“让它能做”——

Harness

的崛起演进逻辑即使上下文再丰富，

如果AI

只是在控制台说话，

它依然不是AgentHarness

Engineering

定义“Harness”意为

马具

。这是为AI

代理构建的执行环境和约束框架，

是将AI

接入真实系统的“物理接口

”2026

ClawCon2026

ClawCwCon2026

ClawCon2026执行层

(Execution)提供

Python

沙盒

、终端

、数据库访问

等安全运行环境验证层

(Verification)引入

L

inter

、单元测试

、逻辑校验器，确保AI

输出的代码或决策在物理世界可用状态持久化

(State

Persistence)跨会话保存任务进度，

防止Agent

在长周期任务中迷失方向安全防御

(Guardrails)实时阻断敏感指令

、防止注入攻击

、审计操作日志

2026

年趋势“Harness”已模块化，

开发者不再写Prompt，

而是通过

配置

Harness

策略

来编排Agent

行为

AI

视角未来竞争力不在于模型参数，