OpenClaw凉了之后,Agent生产力工具我选PilotDeck

初代Agent的三座大山

OpenClaw刚出来的时候我也兴奋了好久。 不用写复杂的prompt，直接说需求就能生成完整的项目，那段时间我几乎把所有能试的场景都试了个遍。 但用了不到一个月就放弃了。 ——不对，准确说是三周零四天，我记得特别清楚，因为那天刚好是我续费API的日子，看着账单我直接就把容器删了。

倒不是它不好用——平心而论，作为一个开源 demo 它已经超神了——而是三个问题解决不了，根本没法用来干活： 第一是记忆串台。它的所谓”多会话支持”只是表层的窗口隔离，底层上下文其实是共享的，我上次同时开两个项目，一个写电商爬虫，一个做游戏策划，它居然把爬虫的代码写到游戏里了，让玩家买道具还要调用淘宝API。我特么人都傻了。清理记忆又得把所有上下文都删了，之前聊了几个小时的需求直接没了，气得我差点砸键盘。 第二是成本太高。虽然可以手动切换不同档位的模型，但每次切换都要重新传递完整上下文，反而浪费更多Token，跑一个复杂项目动不动就十几二十美元，小团队根本扛不住。我有个朋友的小团队，上个月用OpenClaw做项目，API费花了八千多，最后项目黄了，血本无归。 第三是生态封闭。基础模型确实可以自己换，但工具能力都是内置死的，想加个自定义工具或者对接自己部署的本地模型特别麻烦，几乎没法深度定制，就像个功能固定的玩具手机，好看是好看，就是不能装第三方APP，有啥用？

上个月帮朋友的创业团队做Agent选型，他们用Claude Cowork一个月光API费就花了三千多，就做了三个小项目，ROI根本算不过来。

说白了，OpenClaw更像一个炫技的玩具。它证明了Agent能干活，但距离真正成为生产力工具，还差了最后一公里。 这也是为什么它火得快凉得也快——尝鲜的人过去了，真正要用来干活的人留不住。

PilotDeck的三板斧

PilotDeck是清华THUNLP实验室联合面壁智能、OpenBMB最近刚开源的Agent操作系统，刚出来我就拉了代码试了一周。 解决的正好就是上面说的那三个痛点。

独立工作舱：别人隔离文件夹，它隔离整个世界

Claude Cowork和Cursor也有项目隔离功能，但本质上还是文件夹加规则，只是把不同项目的上下文存在不同的地方，底层还是共享的。说穿了就是换了个好看的UI，本质还是文件夹。 PilotDeck的思路完全不一样。 ——哦对了，我一开始以为它也是跟别家一样的文件夹隔离，用了才知道完全不是一回事。 它给每个项目建了一个完整的”工作舱”，里面有三层完全独立的系统：

• 专属文件系统：哪些文件归这个项目、AI生成了什么，边界清清楚楚，不会串到别的项目里
• 专属记忆系统：Project Memory记项目定义和进度，Collaboration Feedback记你的偏好，全都看得见、改得了、追得到来源
• 专属技能系统：Skill应用商店一键装到对应工作舱，给做游戏的舱装game-asset-finder，给写文档的舱装minimax-pdf，互不影响 这设计真的挺绝的。 我之前怎么没想到这么做呢？

我试了同时开三个工作舱：一个做奶茶店经营游戏、一个做AI融资数据可视化、一个做程序员性格测试，三个同时跑，记忆一点没串。 说真的，我之前用其他工具这么干肯定串得一塌糊涂，这次居然一点问题没有，我还特意反复试了好几次，确实不串。 每个工作舱的记忆面板里，每条记录都标了时间戳、来源路径和类型，记错了可以直接进去改，不用重新喂上下文。 这就相当于你给每个AI员工都单独配了一间办公室，办公桌、文件柜、工具都是专属的，不会拿错别人的东西。 这才叫真正的多项目并行，之前那些所谓的”多项目支持”都是糊弄人的。

智能路由：Token成本直接砍了70%

Agent工具最大的痛点就是贵。 全程用GPT-4o或者Claude Opus跑，一个复杂项目十几二十美元很正常。很多人现在都是手动切模型：简单任务用GPT-3.5或者 Claude Haiku，复杂任务再换贵的模型。 但手动切换不仅麻烦，还会打断KV缓存，每次换模型都得重新”读档”，反而浪费更多Token。

PilotDeck的智能路由是在子Agent层面做的。 一个复杂任务拆成多个子任务后，整个子Agent分配给一个模型跑到底，子Agent内部的上下文缓存是连续的，不会因为切换模型而浪费。 你还可以自己定义路由规则：比如”代码相关的子任务都走Claude Opus，文本处理走MiniMax-M2.7，普通聊天用Llama 3″，完全自定义。

官方的测试数据很夸张：

• 小红书内容生成场景：不开路由要12.58美元，开路由只要2.83美元，省了77%
• 复杂多模态任务：用Claude Sonnet 4.6当主模型，MiniMax-M2.7当子模型，总花费3.15美元，得分70.6；全程用Sonnet 4.6要18.36美元，得分69.1。成本是原来的1/6，效果还略好一点 我自己实测的程序员性格测试项目：不开路由要10.97美元，开路由只要1.42美元，直接省了87%。 这对于重度用户来说，一个月能省几千块钱API费。

对于个人开发者来说，这个成本下降意味着很多之前算不过来ROI的小项目，现在都可以用Agent来做了。

白盒记忆：AI终于不用你猜了

之前用其他Agent工具最烦的就是不知道它记住了什么、忘了什么。 经常你跟它说过的需求，过一会儿它就忘了，还得重新说一遍；或者它记住了一个错误的信息，一直沿着错的方向走，你还改不了。

PilotDeck把记忆完全白盒化了。 打开记忆面板，每条记忆都标了时间戳、来源路径和类型，记错了可以直接点进去编辑，记忆冲突了可以直接删掉错的那条，不用重启对话，不用重新喂一遍偏好。 它还有个叫Dream的机制，空闲时段AI会在后台自动回顾整理自己的记忆，白天干活晚上消化。如果Dream整理出了错，还能一键回滚到整理前的状态。 记忆透明的最大好处是，AI越用越听话。你的偏好都沉淀在反馈记忆里，看得见、调得了，不是靠AI猜你想要什么，是你告诉它，它白纸黑字记着，下次照做。

四款Agent工具横向对比

我把目前主流的四款Agent工具做了个对比，大家可以根据自己的需求选：

简单说：

• 如果你是开发者或者小团队，需要同时跑多个项目，在意成本和灵活性，选PilotDeck
• 如果你是企业用户，全链路都用Claude生态，预算充足，选Claude Cowork
• 如果你主要用AI写代码，其他功能不需要，选Cursor
• 如果你只是想尝鲜玩玩Agent，不用来干活，选OpenClaw也行

最后说两句

PilotDeck不是完美的。 毕竟刚开源，生态还不完善，很多细节还有点糙，上手也需要一点学习成本。 但它解决的是Agent落地最核心的三个痛点：隔离、成本、记忆可控。 当Token成本下降70%、记忆不再是黑盒、每个项目都有专属的AI工作环境时，Agent才算真正从玩具变成了生产力工具。

其实对于普通用户来说，不需要关心什么技术细节，只要知道现在有一个更便宜、更好用的工具可以选就行。

PilotDeck的GitHub地址： https://github.com/OpenBMB/PilotDeck 官方网站： https://pilotdeck.openbmb.cn/

感兴趣的可以去试试，反正免费开源，不吃亏。 对了，给他们点个Star再走，毕竟这么良心的开源项目不多了。

参考资料

• 清华PilotDeck官方介绍： https://mp.weixin.qq.com/s/TdfsW6iCBmy3esAQ78LkyQ
• PilotDeck GitHub仓库： https://github.com/OpenBMB/PilotDeck
• PilotDeck官方文档： https://pilotdeck.openbmb.cn/docs

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