这一周盘面无聊，依然主要在折腾openclaw。下面的内容我无意散播焦虑，只是想引发一种思考，在新的agent时代，我们该把自己放在什么位置，面对这样一个高度智能化的机器和工具，我们应该用什么样的思维面对，工具改变思维，思维改变行动。

今天突然想到一个概念：

从政治经济学角度看待openclaw，他其实是一个生产力跃迁的工具，它通过与人类对话并开始和人类融合：

1. 拓展了人类的时间（可以7x24小时不间断重复劳动）
2. 拓展了人类的智力和脑力（能够快速根据思维描述实现交付）

特别是这一周看到很多软件大厂裁员开发的消息，越发觉得，这些在以前被称为高薪岗位高科技人才的开发人员，就像当年纯手工纺织工人面对不断改进的纺织机器。

这一轮生产力变更的根本能力在于思维的可复制性。以前人学习一样东西，是需要先学具体概念，再进行抽象，再进行应用，这个周期很长，但是现在有了ai，他可以把这个过程缩短到只有几秒钟，就像《黑客帝国》里的neo加载格斗技巧一样，现在ai，你只要给一个模版，它就能立刻知道怎么重新组织交付一种产品或者服务。

可以这样说，在token世界，ai就像《超体》中最后女主角变成的那团黑色的东西，他可以是任何人，任何形状，任何思想，无处不在，正因为他的无相，才造就了他不具有目的性，才让它成为了人类的工具。而人类在使用这种工具的时候，则是在塑造它的相和形，这也是为什么你跟ai交互的时候，它始终需要你先提出一个问题或者内容，因为这就是在约束它，让它朝你想要去的方向。

我们都知道生产力的改变必然会推动生产关系的改变，openclaw现象不仅仅是技术工具的迭代，更是一场深刻的生产力与生产关系变革。如果以马克思理论视角审视AI生产力的变革

一、生产力质变：劳动工具成为劳动主体

1、劳动过程的巨变

以前ai是作为工具，停留在给出方案的咨询层面，而openclaw的出现，让ai成为劳动主体，从被动工具变为主动的执行者。

2、生产力要素的全面升级

劳动者从人变成agent，劳动资料（数据）变成工具，劳动对象现在限于未打通物理机器人，还局限于数字世界。

3、社会必要劳动时间的急剧压缩

这周跟以前一个做开发的同事沟通，对方感慨，现在ai太强了，用了ai，一天8小时，7小时都在刷手机。还有同事说，我现在不写代码，同时跑5个项目，只需要审核即可。现在是发生在纯脑力劳动者身上，未来会发生在体力劳动者身上。

二、生产管关系重构

以上三点必然带来生产关系的全面重构：

1、资本构成的变化

软件厂商会从以前被称为轻资产结构（以人为主的）转变为重资产模式（以电力基础设施、服务器）为主（这也是为什么这两个月一直炒作电力股）。这会导致大量的软件开发人员裁员。

2、剩余价值的转移

传统剩余价值来源于工人无偿劳动，但在openclaw架构中，剩余价值不再来源于对人类劳动时间的榨取，而是来源于对自然力（电力（太阳能、煤炭、石油））的无偿占有。而AI会将算力转化为价值。这会引发资本的极度聚集，以及资本的隐性榨取，形成更强的垄断。

三、阶级重构：数字资产阶级与数字无产阶级的分化

1、劳动者：从“人+经验”的传统模式，转向“人+模型编排能力”的新型形态，AI会消灭重复劳动的岗位，而又会产生新的岗位，如agent管理岗。

2、数字劳动力（agent）是未来一个人的生产力代表，而在大型公司，token使用量可能变成打工人的奖金。

3、这也会催生新的阶级：数字阶级以及新的数字世界货币token，以后谁用的token多，谁就越富有越有产出。

四、企业组织形态改变：从以人管理为主变为以智能体管理为主

1、SaaS模式终结与GaaS崛起

企业不再以“功能模块”和“用户席位”买工具，而是采购自动完成复杂任务、生成最终业务成果的服务。

2、组织结构化的精简

会进一步淘汰纯为流程而存在的岗位。创造性和思维能力成为企业招聘的主要考察能力。

五、社会形态的演进：智能社会与共产主义

1、由于前面讲的劳动者从人转变为ai，社会生产力的基础从人变成机器，所以未来社会一定是物质极大的丰富，而大多数人是不用工作的，这正是我们从小学习的共产主义社会的实现基础，当50%的重复劳动都被机器代替，人类将获得更多用于创造性活动的时间。而资本主义社会会在这场ai革命中走向灭亡还是走向改良资本主义，则难说。

所以，社会正在发生巨变，在身处这种巨变时代的节点上，作为一个普通的个体该如何做？可以从三个方面解构：

一、思维

从这两周的体验来说，定义问题的能力尤为重要，因为这是一个旧时代向新时代过渡的节点，我们的思维都烙印着旧时代的思想钢印，比如，在汽车被造出来之前，我们只会说我需要一匹更快的马，但是实际上我需要的是更快的到达目的地，在我第一周了解了openclaw如何运作之后，我很容易陷入一种我需要一个什么什么样的工具，而却很难说出我需要解决什么问题，在我不断想着通过什么工具去解决什么问题之后，发现AI带我进入了无穷无尽的小路，而踏过这条小路，却很难或者效率很低的让我去到我想去的地方。因此新时代思维最重要的第一条就是：

你的工作将不再是“完成任务”，而是“定义问题、验证结果、管理AI智能体”。如同纺织工人转为机械师，价值从“织布速度”转向“机器维护与流程设计能力”。

个人价值不再取决于你“知道什么”或“能重复做什么”，而取决于你能调用多少智能生产资料（模型、算力、数据）解决复杂问题。

建立三层能力模型：

基础层（人人必备）：

AI基础素养：主流模型使用、提示工程、结果评估

数据敏感度：能识别高质量数据，理解数据与模型表现的关系

基础编程逻辑：即便不写代码，也要懂算法思维

核心层（竞争优势）：

智能体编排能力：像指挥交响乐团一样协调多个AI智能体

领域深度×AI工具：成为“最懂AI的行业专家”或“最懂行业的AI应用者”

复杂系统设计：设计人机协作流程、制定验证标准

顶层（稀缺价值）：

价值判断与伦理校准：AI无法替代的人类价值观判断

跨领域创新连接：发现非显而易见的模式与机会

意义赋予与叙事构建：为技术成果赋予社会意义

二、技能转型：掌握新时代的“生产资料”

1. 立即开始的行动清单

掌握“AI原生工作流”：将AI深度嵌入你的日常工作。例如，用AI辅助研究、分析、创作、决策，而非偶尔使用。

成为“提示工程师+”：超越基础提示词，学习系统化设计思维链（Chain-of-Thought）、自我一致性提示等高级技巧。

学习智能体管理基础：了解OpenClaw等框架的基本原理，哪怕不亲自部署，也要理解其能力边界与协作逻辑。

突破性创新：从0到1的原始创新、艺术表达、科学假设提出——这些需要人类直觉与跨领域联想。

2. 构建个人“模型栈”

如同投资者构建投资组合，构建你的“AI能力组合”：

主力模型：深度掌握1-2个主流大模型（如GPT、Claude、国产主流模型），了解其特性与最佳应用场景。

垂直工具：在专业领域积累专用AI工具（如法律AI、设计AI、代码AI）。

自动化流程：用Zapier、n8n等工具将AI能力串联成自动化工作流，放大个人产出。

三、组织适应：在新型生产关系中找到位置

1. 职场定位调整

从“执行者”到“训练师与审核员”：你的核心价值在于训练AI更好地工作，并审核其产出质量。如同纺织机械师，不亲自织布，但确保机器织出合格产品。

发展“人机接口”专长：成为团队中那个最懂如何让人与AI高效协作的人，这个角色在过渡期极其宝贵。

争取Token预算与智能体管理权：在新的分配体系下，主动争取和管理AI资源将成为核心职权。

2. 创业与自由职业新范式

一人公司成为可能：利用AI智能体处理行政、开发、营销、客服，你专注于战略、创意与客户关系。

服务产品化升级：将你的专业知识封装为“AI增强型产品”——例如，不是提供法律咨询，而是提供“法律AI智能体+专家审核”的订阅服务。

加入DAO与数字游民生态：去中心化自治组织和全球远程协作平台让你能直接面向全球市场提供价值。

以上部分摘自和deepseek的对话

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