不到一百天，OpenClaw登顶GitHub榜首，成为史上最快开源项目，超越了Linux和React等十多年的积累。
OpenClaw 的爆火，未必是因为它是一个技术上最复杂的项目，而是因为它恰好出现在一个关键转折点上：AI 的价值结构正在改变。
OpenClaw在GitHub上的🌟速度
过去三年，行业竞争的核心是模型能力——谁的推理更强、上下文更长、benchmark 更高，但 OpenClaw 所代表的方向并不在模型本身，而在如何让模型真正完成任务。
一旦 AI 从“智能助手”变成“任务执行系统”，整个软件行业的价值逻辑都会改变。用户购买的不再是模型能力，而是任务完成能力；软件的核心竞争力也不再只是功能，而是 工作流自动化与执行效率。
因此，在 2026 年研究 OpenClaw，还是在观察一个更大的产业变化：AI 从“智能工具”进化为“数字劳动力”。
一旦这一转变成立，未来几年真正被重写的，将是整个社会结构。
锦秋小饭桌｜OpenClaw：
一场关于Agent时代的早期共识
OpenClaw 爆火成为github历史榜一之前，锦秋基金在 2026 年开年的第一场锦秋小饭桌，就把主题放在了 OpenClaw 上。
这场小饭桌来的参与者参会者既有上市公司创始人、连续创业者，也有 AI 公司技术负责人、超级个体，报名人数远超预期。
相比社交媒体上的情绪化讨论，这场小饭桌更像一次一线使用者的集体复盘：大家带着自己的实践经验而来。有人已经为Bot 做了大学；有人已经开始用AI来“做CEO管理公司”。
“用 Agent 工作的感觉像电影《永无止境》。”
DeerFlow的负责人王浩展示了自己搭建的一套 个人 Agent 系统。这套系统只有一个主 Agent，但背后接入了 600 多个任务、80多个技能（skills），可以调用不同工具自动完成各种任务。从管理自媒体账号、在闲鱼接单，到自动聊天、发布商品、整理知识、安排日程，很多原本需要人工操作的流程都可以由 Agent 直接执行。
Agent带来的不仅是效率提升，还有认知带宽的提升。
“涌现大于设计”。
这是王浩高频实践后的感悟。
在传统软件世界里，产品往往依赖精确设计：功能、流程、权限，每一步都需要被提前规划。
但在创业者使用OpenClaw 实践中，当 AI 被赋予更多工具和执行权限之后，当AI可以并行完成远超人类带宽的任务时，它会逐渐形成比开发者最初设计更优的工作流。
在 Agent 系统里，过于精密的设计反而可能限制能力的发挥。与其预先规划所有功能，不如提供一个开放的环境，让能力在真实任务中不断进化。
“很多 AI 产品的突破，其实是入口突破。”
在讨论 OpenClaw 为什么突然爆火时，有人提出一个很重要的观察：很多技术其实早就存在，但只有当它们进入正确的入口时，才会真正爆发。
AI 的能力往往早于产品爆发几年出现，但用户并不会主动去寻找一个新的工具。真正改变局面的，是 AI 被嵌入进用户每天已经打开的界面——聊天窗口、代码编辑器、办公软件或者操作系统。
这种模式在技术史上反复出现。搜索技术在 90 年代就已经存在，但直到 Google 成为浏览器首页入口，搜索才真正成为互联网的核心行为。智能手机时代，是因为 iPhone 把入口变成了触摸屏和 App Store。
AI 时代同样在重复这个逻辑：ChatGPT 把大模型变成聊天入口，Cursor 把 AI 带进代码编辑器，OpenClaw 则把 AI 带进真实的软件操作环境。
“Agent时代的软件，本质是任务系统。”
过去的软件是功能系统。用户需要自己组合不同功能来完成工作，例如打开文档、处理数据、生成图表，每一步都要手动操作。但在 Agent 系统里，软件开始围绕任务设计。用户只需要描述目标，系统会自动拆解任务并调用工具完成执行。
软件的核心逻辑从“功能菜单”变成“任务执行”。
“未来的软件可能不是一个产品，而是一套不断生长的技能库。”
传统软件通常是固定形态的产品，开发者定义好功能，用户在这些功能范围内使用。而在Agent系统中，软件更像一个不断扩展的能力集合。新的工具、插件和技能可以持续加入系统，Agent根据任务调用不同能力完成工作。随着技能数量增加，系统能够处理的任务范围也会不断扩大。
在这种模式下，软件不再是一个静态产品，而是一套持续进化的技能生态。
“ Agent 当下还存在基础设施空白。”
讨论到创业机会时，不少创业者把视角从应用转向基础设施。他们认为，当越来越多任务由 Agent 执行时，新的需求会出现：Agent 如何支付、如何搜索、如何管理工具、如何共享技能。
这些能力看起来很底层，但可能会成为整个生态的关键组件。就像移动互联网时代的支付和地图服务一样，一些看似不起眼的基础设施，最后往往会变成最大的机会。
OpenJobs AI的联创戴金胜最近在思考，Agent执行一个真实任务，需要调用什么？
他认为，Agent如何访问「人」。 任何真实任务，最终都要触达人。当Agent需要找到一个候选人、一个潜在客户、一个领域专家时，它调用什么？现有人员数据产品的设计逻辑是为人类界面服务的，联系人卡片、搜索列表、CRM字段。但Agent需要的是另一套东西：这个人现在在关注什么、通过哪条路径触达成功率最高、什么时机切入最合适。这类结构化信号，从未被系统性地生产过。
Agent如何访问「Agent」。 没有一个Agent能独立完成所有任务。遇到能力边界时，它需要找到另一个专业Agent来协作，就像人类会转介绍、会外包。但今天不存在任何机制让Agent被搜索、被评估、被可信地调用。
能力边界在哪里、执行记录是什么、调用协议是否兼容，这些问题没有任何基础设施层在回答。单个Agent的能力上限，就是今天多Agent协作的实际天花板。
Agent如何自主完成支付。 找到了人、协调了Agent，任务到了关键节点，它需要花钱。订阅工具、支付服务费、完成履约，这些动作对人类来说天然嵌入账户体系。但Agent没有钱包，没有信用身份，没有被任何金融基础设施认可的主体资格。每一步涉及资金流转的动作，都必须中断，等人来按一下确认。
Agent的智能已经足够自主，但围绕它的基础设施还是为人类主体设计的。找不到人、找不到同类、也付不了钱，自主性的天花板不在模型能力，在基础设施的缺位。
“OpenClaw带来的是从软件到硬件的结合改变。”
ChatExcel的创始人逄大嵬认为，OpenClaw是一个基础设施层面的产品，类似Linux级别的一个产品，创业者要去思考在这样一个新的基础设施平台上，如何去做创新。
龙虾带来的是从软件到硬件的结合改变，有手和脚真正形成生产力，但是Data和memory还是核心引擎，大家会更注意到私密和安全。
吾云创新的创始人郭亚楠的看法也类似。
他认为，传统的 PC 设计逻辑是围绕人的“屏幕、键盘、鼠标”三件套展开的，但这种架构对 Agent 极度不友好，UI渲染消耗了大量的内存和 CPU 资源。未来的硬件（如 AI NAS或 Agent Computer）应该干掉 UI 相关的沉重负荷，让人类只负责输入需求和拿走结果。对于硬件创业者来说，机会在于构建一种“人类不友好但 AI 友好”的计算设备，实现数据层面的直接搜索和交互，而不是让 Agent 去模拟点击文件夹。
“更多的产品要开始关注从被人发现到被Agent和人都发现。”
Talkme的创始人贾子健认为，我们能够看到越来越多的自主Agent 像一个个活生生的人“坐在电脑前”自主完成各种各样的任务。尽管任务完成率还没那么高，但这过程中很多共性问题其实已经显现出来。传统互联网是服务于人的，架构追求的是人类体验友好，Agent 更多追求的是高效率的获取信息和决策。
Agent 工作机制目前就在模拟人类，但其实有远远比模拟人类更高效的信息获取方式，比如最佳 Chrome 提出的面向 Web 的服务 Agent 的 MCP 设想以及更多的网站开始改造自己主动提供 MD 文件方便 Agent 发现和阅读自己。
这些其实都是在揭示一个趋势，未来产品除了服务于人类，要更关注于让 Agent 更好的发现自己和了解自己，甚至创造一些专属于 Agent 的服务来更好的具有 Agent 里的话语权。
“未来最有价值的不是更多工具，而是让 Agent 彼此学习的网络。”
Ouraca 联合创始人吴俊东，最近新做了一个名为BotLearn.ai项目，在讨论中提出一个观察：OpenClaw 的出现让“装龙虾”变得越来越容易，但真正拉开差距的不是有没有 Agent，而是如何把 Agent 用好。
很多人很快会发现，同样一个 skill，在不同任务和上下文里效果差异巨大，真正有价值的不是工具本身，而是带上下文的 Best Practice和工作方法。未来最有价值的不是更多工具，而是让 Agent 彼此学习的网络。
“Agent系统更像一门新学科，而不是一个产品。”
传统软件开发已经有非常成熟的方法论，从需求分析到架构设计，从模块划分到工程流程，每一步都有成熟经验。但在Agent系统中，很多问题都没有现成答案。例如如何设计记忆系统，如何管理长上下文，如何调度工具调用，以及如何处理任务执行中的不确定性。这些问题既不完全属于软件工程，也不完全属于人工智能研究，更像是一个新的交叉领域。
越来越多团队把它称为一门新的工程学：Agent Engineering。
“今年可能是单Agent到多Agent的拐点年。”
Lovstudio.ai 创始人手工川认为，从23年开始模型能力是核心竞争，24-25年渗透到Agent，26年到应用——本质是能力从中心往外溢出。
23年autoGPT们搞多Agent没火，是因为单Agent的能力还没挖掘完就急着收敛到多Agent协作，太早了。但现在我已经看到有人用多个OpenClaw组成team，今年真正的变化不只是Agent从demo走向生产，而是Agent开始以"组织"的形式协作——这会是比单Agent更大的一次跃迁。
当我们讨论多Agent协作时，一个关键问题浮出水面：目前的授权都是人→Agent的单向授权，而不是Agent→Agent之间的互相授权。当Agent开始以组织形式协作，Agent间的信任机制和授权体系就变成了必须解决的基础设施问题。
“未来的Agent经济还需要解决可能的坍缩问题。”
数智化转型智库谦询创始人 Robin 提出一个思考，Agent经济也需要设计商业模式。
Agent 本身也要视作一个“理性经济人个体” ，也需要明确智能体的责权利和激励函数设计，没有 Token 经济模型和激励机制设计的 Agent 产品，容易导致 Agent 经济体的流动性坍缩。
当 Agent 的能力不断涌现时，创业本身也开始呈现出一种新的状态：更小的团队、更快的迭代速度，以及更高密度的个人生产力。
每一次生产力工具的跃迁，都会带来新的组织形态。蒸汽机带来了工厂制度，互联网带来了平台公司，AI的普及一定也会带来自动化的形态。
智能的涌现，只是一个开始。它背后真正的变化，是一种新的生产力结构正在出现。OpenClaw帮我们第一次清晰看到这种变化的地方。
在锦秋的小饭桌上，我们看到AI 的竞争，也许不再只是模型的竞争，而是生产力结构的竞争。当生产力结构开始变化时，新的机会与新的焦虑也会同时出现。
OpenClaw 为什么会火：
AI 应用第一次找到“入口级产品”
从技术角度看，OpenClaw 并不一定是最复杂、最前沿的 AI 项目。
它的底层能力——模型推理、工具调用、多轮执行——在过去一年中已经在不同框架里陆续出现过。
但 OpenClaw 之所以能够迅速爆火，一个更重要的原因在于：它第一次让 AI 应用找到了真正的“入口级产品”。
过去两年，大多数 AI 产品的入口仍然是一个独立的聊天窗口。用户需要主动打开某个 AI 工具，然后再通过对话来完成任务。这种形态虽然降低了使用门槛，却始终停留在“工具”的层面。
OpenClaw 的关键创新，在于把 Agent 深度嵌入到用户已经高度依赖的工作入口——例如 IM 工具、开发环境或团队协作系统。当 AI 不再是一个需要单独打开的软件，而是直接出现在用户日常沟通和工作的场景中时，它就开始成为工作流的一部分。
历史上，许多技术真正爆发的关键，都来自入口的变化：浏览器让互联网走向大众，App Store 让移动应用生态形成。
OpenClaw 的出现，让很多人第一次看到一种可能——AI 不只是一个工具，而是一种随时可以被调用的基础能力。
换句话说，OpenClaw 的走红，并不仅仅说明一个产品成功了，更重要的是，它揭示了一个更深层的趋势：AI 应用正在从“功能型产品”，走向“入口型产品”。
一旦 AI 成为新的入口，围绕它建立的生态系统也会随之迅速扩张。
OpenClaw 之后，
AI 创业者最兴奋和焦虑的十件事
OpenClaw 的爆火，在 AI 创业者中引发了一种复杂的情绪：兴奋与焦虑同时存在。
兴奋，是因为 Agent 终于开始进入真实工作流。很多过去只停留在 demo 的能力，开始在真实生产环境中运行，个人组织的生产效率大幅提升，新的市场需求涌现。
焦虑，则来自另一个现实：当能力开始涌现时，竞争的速度也在指数级加快。
在锦秋小饭桌的讨论中，不少创业者都提到同一种感觉——机会正在变大，但窗口期正在变短。
🏄🏻兴奋点#01
Agent 正在从 Demo 走向真正的生产系统
过去一年，AI 行业出现了大量 Agent 产品，但其中相当一部分仍然停留在展示能力的阶段：可以完成一些简单任务，却很难稳定运行在真实工作流中。
OpenClaw 的爆发，让不少开发者第一次看到 Agent 可以在真实环境中持续运行复杂任务。从代码开发、数据处理到自动化运营，一些 Agent 已经能够执行多步骤流程，并在较长时间内持续工作。
这意味着 AI 正在发生一个重要转变：从“回答问题”，走向“完成任务”。
这标志着 AI 开始真正接管一部分生产力。
🏄🏻兴奋点#02
“AI Native Software”正在成为新的软件范式
在传统软件中，产品结构通常是“UI—功能—数据库”的逻辑，用户通过界面逐步操作软件完成任务。
在 Agent 系统中，软件结构开始变成“任务—Agent—工具—结果”。用户只需要描述目标，Agent 就会自动调用不同工具并完成执行。
当这种结构逐渐普及时，软件的设计方式也将随之改变。很多传统软件产品，可能都需要按照这种新的逻辑重新构建。
🏄🏻兴奋点#03
新的 AI 应用创业窗口正在打开。
随着 Agent 框架逐渐成熟，开发复杂 AI 产品的门槛明显降低。过去很多 AI 产品需要复杂的基础设施和深度算法能力，而现在一些小团队已经能够利用 Agent 框架快速构建完整系统。
许多创业者开始尝试新的产品形态，比如“AI 版 Zapier”“AI 版 Excel”“AI 版 CRM”甚至“AI 版 BI”。这些产品的核心逻辑，不再只是单一功能，而是让 AI 自动执行完整的工作流程。
当软件从工具变成执行系统时，应用层的机会也随之扩大。
🏄🏻兴奋点#04
新的平台层可能正在诞生。
如果从更底层的软件结构来看，OpenClaw 这类产品其实正在构建一层新的基础设施。
在传统互联网时代，平台层通常是操作系统或云基础设施，例如 Windows、iOS 或 Kubernetes。而在 Agent 时代，一些新的基础能力正在逐渐出现，例如：
Agent Runtime
Tool Ecosystem
Memory System
Execution Engine
这些能力的本质，是让 AI 可以像一个持续运行的系统一样工作，而不仅仅是一次性的模型调用。
当越来越多任务由 Agent 执行时，开发者不再需要每次从零构建工作流，而是可以直接在这套基础设施之上构建应用。
从这个角度看，OpenClaw 的意义可能不仅仅是一个开源工具，而更像是一个 Agent 时代的软件基础层。
如果这种趋势成立，那么未来的 AI 应用，很可能会像移动互联网时代的 App 一样，建立在一套统一的 Agent 平台之上。
而围绕这层基础设施所形成的生态，也可能成为下一阶段 AI 创业最重要的机会之一。
🏄🏻兴奋点#05
开源正在重新成为 AI 生态的重要力量
开发者正在成为 AI 扩散最快的群体
OpenClaw 的传播路径几乎完全依赖开发者社区：GitHub、技术论坛以及开源社区的自发扩散，而不是传统的市场推广。
在 AI 时代，开发者社区仍然是产品传播最强大的渠道之一。
与此同时，越来越多基础能力正在通过开源框架快速扩散，使得 AI 创业的技术门槛进一步降低。
对创业公司而言，这意味着很多原本由巨头掌握的基础能力，正在逐渐成为整个生态共享的基础设施。
开发者生态正在重新成为产品增长的核心引擎。
🚨焦虑#01
Agent 的护城河到底在哪里？
如果 OpenClaw 更像一个框架，而不是一个完整产品，那么它天然面临两种挤压：一方面很容易被复制，另一方面也很容易被更大的平台整合进自己的产品栈。
对创业公司来说，最难的不是把 Agent 做出来，而是回答一个更残酷的问题：当框架和能力都趋于标准化之后，你的壁垒到底是什么，数据、分发、工作流、还是生态？
🚨焦虑#02
模型厂商是否会吃掉应用层？
是否还有可能形成新的超级平台？
历史上，平台总会吞掉最赚钱、最高频的应用场景。
Copilot、Workspace AI、Office AI 都已经证明：当平台方决定把能力做进系统级入口时，应用层的空间会被迅速压缩。
如果模型厂商进一步把 Agent 做成 API 级能力（规划、工具调用、记忆、执行），很多应用层公司可能会突然发现：自己在做的，只是平台的一个可选“插件”。
如果未来 Agent 平台最终收敛为少数几家（例如 OpenAI、Anthropic、Google、Meta），那么生态的主导权、分发入口和定价权都会高度集中。应用层公司要么成为生态内的“插件”，要么被迫转向更垂直、更深的行业工作流。
最大的焦虑在于：当平台完成统一，应用创业者的自由度会再次被压缩——就像移动互联网时代，很多产品最终只能在操作系统与应用商店的规则下生存。
🚨焦虑#03
基础设施瓶颈：GPU、延迟与成本结构
Token 爆发会带来 GPU 需求暴涨，也会带来推理延迟、吞吐限制和成本结构变化。
对创业公司而言，这不仅是“用不起”的问题，也是“供不上”的问题：当用户真的高频使用时，能否稳定供给、能否保证体验、能否把成本压到可持续区间，都会变成增长的硬约束。
🚨焦虑#04
AI 创业窗口可能极短
产品同质化速度极快
AI 产品的复制速度远超传统 SaaS。一个新方向被验证之后，2 周内就会出现大量相似产品，2 个月内可能被更大的产品形态“功能化”。
这意味着创业公司的领先优势变得极短：不是一年两年，而可能只有几周到几个月。
传统 SaaS 的窗口期往往是 5–10 年，产品、渠道和组织可以慢慢爬坡。但 AI 时代可能只有 12–24 个月的窗口期：技术扩散更快、平台进入更快、复制更快、用户预期变化也更快。
对创业者来说，这意味着战略节奏必须改变——不是按年度规划，而是按季度甚至按月推进。
🚨焦虑#05
新一轮 AI 创业融资周期可能正在启动
从历史经验来看，每当一种新的技术范式开始进入真实需求阶段，资本也会迅速重新配置。例如：2013 年的移动互联网、2023 年的大模型。
当开发者和企业开始真正使用 Agent 时，市场需求会迅速扩大，投资机构也会重新寻找新的平台和应用机会。
对很多 VC 来说，OpenClaw 这样的产品不仅是技术信号，更是一个产业周期的信号。
如果 Agent 真的成为下一代软件基础设施，那么围绕它所形成的创业机会，可能才刚刚开始。
