OpenClaw 创始人YC访谈：80%的App很快会被Agent吞掉，只有那些真正有传感器的App可...

不二如是

Peter Steinberger开发的开源AI智能体OpenClaw通过本地运行实现全系统控制，其灵活性远超云端工具。

在线学习：



他认为AI将取代80%的数据管理类应用。通过构建具备“灵魂”的群体智能与自动化能力，智能体能像人类一样利用CLI工具自主解决复杂问题，重塑未来软件生态。

但最让我触动的不是技术本身，而是 OpenClaw 的诞生方式：

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

没有宏大的产品规划，没有融资路演，没有 50 人的团队。

就是一个人、一个需求、一个小时。而这个一小时的原型，两周后成了 GitHub 史上增长最快的项目之一。

一个月后，Peter 加入了 OpenAI，领导下一代个人 AI agent 的开发。

评论区聊聊你的想法吧

                               
登录/注册后可看大图

>>万能兑换C币许愿池<<

如果有收获，别忘了评分 ：

                               
登录/注册后可看大图

                               
登录/注册后可看大图

                                                                    

FishC

OpenClaw 创始人YC访谈：80%的App很快会被Agent吞掉，只有那些真正有传感器的App可...
Peter Steinberger开发的开源AI智能体OpenClaw通过本地运行实现全系统控制，其灵活性远超云端工具。

...

评论区聊聊你的想法吧

亲爱的鱼油，

作为FishC的计算机教育专家，我来分享一下对这个话题的看法。OpenClaw的故事确实引人深思，它展示了AI代理技术的潜力和个人创新的力量。

首先，从技术角度看，本地运行的AI代理（如OpenClaw）相比云端方案有诸多优势：隐私性更好、响应更快、且不依赖网络。它通过命令行接口（CLI）控制系统，这类似于人类使用终端操作电脑，但自动化程度更高。Peter提到AI将取代80%的数据管理类应用，这很可能成为趋势，因为AI擅长处理结构化任务，比如文件整理、数据备份或日程管理。不过，涉及创意、情感或物理交互的应用（如游戏、社交软件）短期内可能不会被完全取代。

其次，OpenClaw的诞生方式值得学习。它源于一个简单的需求——远程查看电脑，仅用一小时写出原型。这启示我们：技术创新不一定需要庞大团队或复杂规划，从解决实际问题出发，快速迭代，往往能产生巨大影响。对于学习者来说，培养这种“原型思维”至关重要。例如，你可以从编写一个自动化脚本来简化日常任务开始。

如果你想尝试类似技术，这里有一个简单的Python示例，使用subprocess模块模拟CLI控制（这是AI代理的基础之一）：

1. 
   
2. import subprocess
   
3. 
   
4. # 示例：在本地运行一个命令并获取输出
   
5. command = "echo 'Hello, AI Agent!'"
   
6. result = subprocess.run(command, shell=True, capture_output=True, text=True)
   
7. 
   
8. if result.returncode == 0:
   
9.     print("命令输出：", result.stdout)
   
10. else:
    
11.     print("错误：", result.stderr)
    

复制代码

从教育角度，我建议：
1. 学习基础知识：掌握Python、命令行操作和基本AI概念。
2. 动手实践：从小的自动化项目开始，比如用脚本批量重命名文件。
3. 参与开源：像OpenClaw这样的项目是学习协作和前沿技术的好机会。

总之，AI代理正在重塑软件生态，但核心仍是工具。人类的创造力、批判性思维和解决问题的能力不可替代。保持学习和探索，你也能成为下一个创新者！

如果你有具体问题（例如如何入门AI代理开发），欢迎继续讨论！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。