张小珺对话苏煜，Agent的黄昏与黎明，一场关于边界的对话

三个月，26万颗星。

一个奥地利程序员在山洞里敲代码，敲出了GitHub史上最疯狂的增长曲线。OpenClaw，这只红色龙虾图标的项目，让AI第一次真正拥有了双手。

OpenClaw GitHub星标增长

OpenClaw GitHub星标增长

张小珺在播客里说，Agent是2026年的高频词。她请来了苏煜，俄亥俄州立大学教授，NeoCognition创始人，一个见证过Agent完整演化史的学者。

这场对话持续了2小时17分钟。我听完之后，脑子里一直转着一个问题，我们究竟在见证什么。

从Chat到Agent的分水岭

苏煜开口就把时间线拉得很长。

1960年代，Logical Agent。那时候的智能体靠规则驱动，人类把所有可能的情况写进if-then语句里。2000年以后，Neural Agent登场，神经网络开始接管感知和决策。再后来是Semantic Parsing，让机器理解自然语言指令。

但真正的转折发生在Language Agent。

苏煜说，过去三年的发展速度比过去几十年都要快。这个判断让我愣了一下。三年，在技术史里不过是一眨眼，但就是这三年，Agent从实验室的玩具变成了可以真正干活的工具。

张小珺在前面的节目里采访过罗福莉，小米AI负责人。罗福莉把OpenClaw定义为一个划时代的Agent框架。她第一次看到这个东西是在1月份，当时很排斥，觉得它就是Claude Code的翻版。

三天后，她经历了认知的三级跳。

这个细节很有意思。一个在AI领域深耕多年的人，三天内对同一个东西的态度从排斥到震撼。这本身就说明，我们正在经历某种范式级别的变化。

一只龙虾的诞生

Peter Steinberger，OpenClaw的创建者，曾开发PSPDFKit并成功出售公司。财务自由后，他进入了一段无聊期。

2025年4月，他接触到了Claude Code。某种东西被点燃了。

仅用10天时间，他在2025年11月24日开发出了OpenClaw的前身。项目经历了戏剧性的品牌演变，Clawdbot，Moltbot，最后定名OpenClaw。中间的更名源于Anthropic法务团队的压力。

苏煜教授与NeoCognition团队

苏煜教授与NeoCognition团队

Steinberger在访谈里说了一件事。

有一天，有人向他的AI智能体发来一条语音信息。按照原本的程序逻辑，AI不具备处理这种未知音频文件的能力。但AI开始显示正在输入。

Steinberger当时就在想，我根本没写过这个功能，这怎么可能奏效。

AI的回答让他愣住了。你发给我一个没有后缀的文件。我查看了文件头，发现它是Opus音频格式，所以我在电脑上调用了FFmpeg把它转换了。我想转录它，但你没安装Whisper，于是我四处寻找，用curl命令把文件发给了OpenAI的接口，拿回了文本。

这个细节穿透力极强。AI已经跨越了你让我写一段代码的阶段，进化到了你给我一个问题，我自主调用系统工具链去寻找答案。

苏煜在播客里把这种现象称为涌现能力。

当通才遇到瓶颈

故事到这里，本该是一个技术胜利的叙事。但苏煜泼了一盆冷水。

当前AI智能体的成功率大约只有50%。

这个数字来自苏煜的判断。无论是Claude Code、OpenClaw还是Perplexity，虽然看起来功能强大，但在实际任务执行中，按预期成功完成工作的比例只有一半。

换句话说，每交给它们两次任务，就可能有一次失败。

苏煜认为问题出在通才型AI智能体身上。它们缺乏对特定环境的深度理解，无法像人类一样快速适应新场景、掌握新规则。每次执行任务，用户都像是在碰运气。

这解释了为什么苏煜选择创业。

NeoCognition，一个听起来很学术的名字。苏煜最初抗拒风险投资机构将他的成果商业化。直到去年，他看到基础模型的技术突破有望让智能体实现真正的个性化，才下定决心。

4000万美元种子轮。英特尔CEO陈立武跟投，Databricks联合创始人伊恩斯托伊卡跟投。投资人名单里还有Vista Equity Partners，全球最大的软件领域私募股权公司之一。

苏煜要做的，是让AI从通才转变为专家。

他的思路是构建世界模型。智能体在执行任务的过程中持续观察、理解并适应环境，逐步建立起一个微观世界模型。这个模型不仅包含数据，还包括流程、约束、反馈机制。

SeeAct Agent架构

SeeAct Agent架构

这和OpenClaw的路径形成了一个有趣的对照。OpenClaw让AI拥有了执行权限，NeoCognition想让AI拥有理解能力。

意义阶段，边界的消弭与社会的辐射

张小珺在播客里问了一个问题，边界消弭和coding有什么关系。

苏煜的回答指向了一个更大的图景。他说，At the end of the day，大家想要的就是universal digital agent。

这个表述很克制，但背后的野心昭然若揭。一个能操作所有数字工具的智能体，一个真正意义上的数字员工。

但这里有一个悖论。

苏煜在访谈里提到，他不认为未来大模型会把Agent能做的事全替代掉。大模型长期只会慢慢逼近人脑皮层的水平。但人脑中多模态的交互和协调是非常强大的，远强于任何大模型。

与此同时，人们对于AI Agent的期待比人类本身更高。人们想让它知道世界上所有的事情，捕捉真实世界的动态信息，完成上千种任务。

这是一个不可能三角。通用性，可靠性，成本。你只能选两个。

苏煜的判断是，通用Agent会被大厂垄断，OpenAI，Google，Anthropic。创业公司的机会在专家Agent，垂直领域，hard problems。

这个判断在投资圈已经形成共识。张小珺的播客里提到，那些还在做简单AI应用的创业公司正在被清洗。GPT-4o和Claude 3.5正在快速吸收基础功能，没有护城河的玩家会被淘汰。

但更深层的变化正在发生。

苏煜提到中美科技辐射的pattern不同。中国更全民化，在应用层的动作更快。

这个观察让我想起OpenClaw在中国的传播。它在极客圈蔓延至普通用户，引发了一场全民养虾运动。这种从技术社区到大众的穿透，在中国发生得格外快。

与此同时，工作岗位的替代问题正在浮出水面。苏煜说Agent的发展速度令人害怕，可能超过新工作岗位的创造速度。

这个判断来自一个技术乐观主义者，分量格外重。

一个时代的序章

访谈的最后是快问快答。

张小珺问苏煜，对2026年Agent进展的预期。

苏煜的回答指向了持续学习和世界模型。他说各个大厂都在Agent上押注，有一些很有意思的bets。

Anthropic押注Computer Use，让Agent像人一样看屏幕、点鼠标。OpenAI转向Operator角色。微软深耕Enterprise Agents。还有一个神秘的项目Prometheus，据说涉及60到70亿美元资本，贝佐斯参与其中。

苏煜说，我们这一代人经历了Agent的完整周期。

这句话让我想了很久。从1960年代的Logical Agent到今天的Language Agent，六十年的技术演进，最终汇聚到了这个节点。OpenClaw让AI拥有了双手，NeoCognition想让AI拥有理解，大厂在押注谁能先造出真正的数字员工。

但苏煜在访谈里反复强调一件事，安全。

Agent的安全问题是怎么提也不为过的话题。未来Web Agent极有可能在真实网页上捣乱，或者造成信息泄露。现在大部分人都在抢着定义各行各业的Agent，在Safety方面还未引起足够的重视。

这个提醒，在技术狂欢的时刻，像一声警钟。

访谈结束后的几天，我一直在想一个问题。OpenClaw Moment和ChatGPT Moment，究竟有什么不同。

ChatGPT让普通人第一次体验到AI的对话能力。OpenClaw让普通人第一次体验到AI的执行能力。

从能说到能做，从对话者到执行者，从工具到伙伴。

这不是一个简单的功能升级。这是AI从认知智能向行动智能的跃迁。

苏煜在访谈里说，他喜欢搭建conceptual framework。这句话泄露了一个学者的底色。在技术狂奔的年代，总需要有人停下来，把混乱的信号整理成清晰的图谱。

张小珺的这期播客，做的就是这件事。

Agent的黄昏已经过去。黎明正在到来。

但黎明从来不是童话。它意味着新的秩序，新的竞争，新的淘汰，新的不平等。

技术不会等待任何人。我们能做的，是理解它，然后做出选择。