OpenClaw 2.0 发布了,我越来越确定:Agent 的下一步不是“更聪明”

真正重要的变化

Agent 开始需要一个可以长期工作的环境

OpenClaw 2.0 这次的规模，有点夸张。

根据 OpenClaw 官方完整贡献记录，从上一基线到这一版一共覆盖了 16，962 个独立 PR。VentureBeat 根据项目方公布的数据报道，这次共有 933 名贡献者参与，其中 569 名还是第一次给 OpenClaw 贡献代码，这一批 PR 差不多相当于 OpenClaw 历史已合并 PR 的一半。(OpenClaw)

— OpenClaw 2.0 官方主视觉

所以虽然正式版本号还是 v2026.8.1，官方直接把它叫作：

这个“2.0”确实不是单纯换个名字。

Session、Memory、模型、自动化、浏览器、原生 App、插件、权限、安全，几乎整个项目都被动了一遍。

最直接的感觉当然是：更好用了。

比如这次重新整理了 onboarding，可以在迁移时识别 Claude Code、Codex 和 Hermes 的 Memory；大量模型 Provider 被拆成官方插件，可以直接在配置过程中安装。

Web 和原生客户端也变得更像一个完整工作空间。Session 可以继续跑到配对设备或者云端 Worker 上，你能够持续看到 Agent 和 sub-agent 的执行进度、文件修改，还可以把 Agent 生成的交互结果固定成 Dashboard。(OpenClaw)

但把这一大堆更新看完以后，我最在意的反而不是：

而是一个最近越来越明显的感觉：

它开始需要一个真正可以长期工作的环境。

— OpenClaw 2.0 重构后的 Browser App

以前我们使用 AI，基本还是 ChatGPT 那一套逻辑。

你问一句，它答一句。

后来 Codex、Claude Code 这些 Coding Agent 出来以后，事情开始往前走了一步。

你可以直接告诉它：

然后 Agent 自己进去读代码、改文件、调用工具、跑测试。

这已经和传统聊天机器人有很大区别了。

但很多时候，它仍然是：

下一次再来，又重新建立上下文。

而 OpenClaw 2.0 这批更新让我觉得有意思的地方，是它开始补齐另外一层东西。

Session 可以长期存在，可以移动到其他机器或者云端 Worker；Agent 工作的时候，你可以持续看到 sub-agent 在干什么、文件发生了哪些变化。

它开始有 Memory，有 Workspace，有模型，有工具，有自动化，有权限，也开始能够和其他 Agent 协作。

OpenClaw 这次甚至加入了可选的 A2A 1.0 插件，用来让配置好的 Agent 之间发送任务、查询任务状态和交换消息。(OpenClaw)

这些东西单独拿出来，好像都不是什么“模型智商暴涨”的大新闻。

但把它们放到一起以后，感觉完全变了。

以前的 AI 有点像一个临时外包。

你每次把他叫过来：

干完以后，人走了。

下一次再找他，你还要重新解释项目是什么、现在做到哪里、哪些东西不能动、哪些操作一定要先问你。

可一个真正长期和你协作的人，不应该每天第一句话都是：

他应该知道项目在哪里。

知道昨天做到哪里。

知道哪些文件属于自己。

知道自己能用什么工具。

知道哪些事情可以直接做，哪些事情必须先找你。

所以我看完 OpenClaw 2.0 最大的感觉是：

而有了工位以后，问题也开始发生变化。

这次 OpenClaw 有几个更新，第一眼看上去其实没有那么性感。

比如凭据。

Agent 如果需要一个密码或者 Secret，现在可以通过私密的遮罩请求让用户提供，而不用直接把 Secret 扔进聊天记录或者模型上下文。

再比如自动化授权。

如果某一个自动化任务会反复执行完全相同的操作，可以针对这个明确的操作授权一次；以后任务内容或者操作发生变化，再重新请求授权。

还有 Session Permission Mode、团队角色、Secret Store、插件安全审查等等。(OpenClaw)

这些东西肯定没有：

那么容易让人兴奋。

但我现在反而越来越觉得，这一层才是 Agent 真正开始干活以后最麻烦的地方。

因为 Chatbot 回答错一句话，大不了重新问。

可 Agent 如果拥有 Shell、文件系统、浏览器、API、邮件、账号甚至一些现实系统的权限，它做错一次事情，影响的已经不只是聊天记录。

它是真的能把东西改掉。

所以当 Agent 越来越自主以后，一个看上去有点矛盾的问题会出现：

这件事情和管理公司其实挺像。

一个员工能力很强，你当然愿意让他负责更多事情。

但不会因为他特别聪明，就直接把服务器 root 权限、财务后台、客户数据库和公司银行卡全部交给他。

Agent 也一样。

大家现在特别喜欢讨论一个词：

能不能自己规划？能不能自己执行？能不能完全不用人管？

当然重要。

但我觉得接下来另外一个词会越来越重要：

真正好的 Agent，我觉得最终不会追求“完全自由”。

更可能是：

什么事情可以自己做。什么事情必须问。什么数据不能碰。哪些操作必须留下记录。失败到什么程度必须停止。出了问题以后，人能不能快速接回来。

当这些基础设施没有解决的时候，你其实很难真正信任一个 Agent。

这也是为什么我觉得 OpenClaw 2.0 里权限、Session、Secret、审批这些更新，比看上去更重要。

真正的问题已经开始从：

慢慢变成：

可能跟我最近自己大量使用 Codex 做项目也有关系。

以前我也很容易关注：Claude 和 GPT 谁更强？哪个模型写代码最好？Benchmark 谁第一？这一次新模型又比上一代提高了多少？

现在反而越来越少因为这些东西兴奋。

因为真正把 Agent 放进项目以后，我发现自己关心的问题慢慢换了一批。

它能不能自己工作半个小时？能不能记得项目做到哪里？能不能自己跑测试？做错以后能不能意识到？它到底修改了哪些东西？需要我的时候，能不能回来准确地问我？如果我半个小时以后回来，能不能快速知道刚刚发生了什么？

这些东西加起来，对我实际工作的影响，有时候比两个模型之间那一点能力差距大得多。

我最近用 Codex 做 Atlas 的时候，这种感觉特别明显。

以前 AI 做网页，我一直觉得有一种很强的“AI 味”。

代码能跑，页面也能打开。

但布局、信息层级、UI，经常差那么一点。

这次我有些任务直接把自然语言需求交给 Codex，让它自己往下做，最后出来的东西已经明显不像以前那么生硬了。

但真正让我改变使用方式的，其实还不只是 UI 变好了。

而是我越来越习惯：

我不用一直坐在电脑前：

这种“陪着 AI 干活”的时间开始减少了。

当然 Codex 也有让我烦的地方。

它有时候太认真，甚至有点用力过猛。

一个原本觉得很小的任务，它能前前后后检查一大圈，复杂项目我挺喜欢这种性格，小修改的时候就真的会觉得：

但即便这样，我现在还是越来越喜欢这种工作方式。

因为我开始发现一个挺明显的变化：

以前是我在操作 AI。

现在正在慢慢变成：

这两个状态其实完全不一样。

也正因为我自己的使用方式正在发生这个变化，所以这次看到 OpenClaw 2.0，我才会对 Session、Memory、权限、Worker、Dashboard 这些东西特别敏感。

它们看起来分散，实际上都在解决同一个问题：

— OpenClaw 2.0 多人协作 Dashboard：共享 Workspace、项目导航与在线成员

所以如果让我评价 OpenClaw 2.0，我不会只说：

这当然没错。

16，962 个 PR，这个规模本身已经够夸张了。(OpenClaw)

但真正让我感兴趣的，是这一大堆看起来零散的变化拼在一起以后，开始慢慢出现了一个未来 Agent 的轮廓。

它有长期 Session。有自己的工作环境。能够使用不同模型和工具。可以跑自动化。可以调用其他 Agent。能够安全地请求凭据。有自己的权限边界。人可以看到它正在做什么。需要人的时候，它再回来找人。

这已经越来越不像聊天机器人了。

我觉得 ChatGPT 这一代产品，真正改变的一件事，是让很多普通人第一次习惯了：

而 Agent 这一代产品接下来真正要解决的，也许是另外一件事：

这两个阶段之间其实还有很长一段路。

模型当然还会继续变强。

但模型越强，可靠性、权限、Memory、状态管理、审计、失败恢复这些看起来没那么酷的东西，可能反而会越来越重要。

以后我们评价一个 Agent，也许不会一直问：它有多聪明？

而会越来越多地问：它可靠吗？我知道它做了什么吗？它知道自己的边界吗？出问题以后我能接回来吗？我不盯着的时候，它还能不能继续把事情做好？

最后可能只剩下一个特别现实的问题：

我觉得 Agent 真正跨过这条线的时候，很多东西才会真正开始变化。

我是——苏也。