openclaw体验四周:祛魅与真正的生产力工具体验

openclaw已经实际体验四周，已经完全了解其架构和工作原理，以及初步实现了多agent协作，但是openclaw还是一个半成品 或者说是一个社区产品，或者是一个实验产品，很多产品化agent在可控性、可靠性、稳定性方面比openclaw更强，比如现在的claude code 或者codex，因为在软件开发领域，可控、可靠、稳定输出是基本要求，否则开发出来的东西就不能用。

openclaw核心还是llm，换一个ai大模型，对其任务的可控性、可靠性、稳定性会是很好的提高，目前国内大模型还不太行。

然后就是openclaw的设置太繁琐，它只适合对接沟通，不适合具体执行任务。

所以我在本周弃用了openclaw，但是openclaw的意义是重大的，是它让所有人看到agent世界的到来，ai应用的落地形态就是各类agent，提供了一个通用agent框架，这也是为什么刚接触openclaw，给我的震撼不亚于黑客帝国的实现，只是目前的阶段是刚刚踏入这个agent平行世界，还不够完善，但是首先掌握这门技术的人，他的真实时间感会和现实世界不同。

因为我这周二开始用codex，我已经让他自己开发了一个飞书对接插件。还开发了一个多agent对接的工作中台，我把他叫做clawmate，可以汇集所有我的agent工具的聊天记录，后期会在此基础上扩展为我和agent协作的工作台，这样就可以摆脱各个agent工具丑陋难用的chatbox形式或者命令行形式，而且飞书作为移动沟通，让我可以随时随地和我mac上的agent工具进行交流，让他干活。

我还用codex直接做了基于md文档的多会话协作机制，这样我在codex中就能多会话进行项目推进，一个会话相当于一个agent，比如我现在推进的ai辅助交易系统litrader，就分需求侧会话和实现侧会话。

这种架构比在openclaw上设置两个agent 要快速的多，可靠的多。不需要什么skill、人格文件模版，直接开始干活。

用了codex之后，真的感觉自己像在坐火箭一样，现实世界的时间似乎太慢了，因为我2天就能和ai产出一个可用工具，然后后期每一次改动都会非常轻松。

ai之前产出文档记录的时间都是以天，我现在要求他以小时记录，因为agent的产出实在是太快，一个架构调整，只需要30分钟。一个功能开发只需要几分钟。

现在的harness工程和之前的prompt工程一样只是一个过渡产物，当达到AGI（山姆奥特曼说是2029年达到），这些都是过渡产物，但是核心的人机交互界面只要人类还是用眼睛作为主要信息接入来源，那么clawmate这类基于agent底座的人机交互协作平台就是必须的模块。

我已经全面让ai接管我的工作目标、流程、沉淀，为此我3天消耗了3个chatgpt plus会员额度。

minimax token用量也用了3亿token。

尽快用起来各类agent工具，你的人生会开始开挂！

后面我计划把我的工作中台开源出来供大家使用。因为soft is cheap，idea is all you need！

如果有想交流的，加微信，后面会建群。