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Openclaw 最值得称道的地方，在我看来完全不是“个人助手”，而是AI社会网络实验。
首先，大部分人没有那么多活儿需要干，身边有很多人装上 Openclaw后，第一个问题就是，我能用它来干啥？如果你混迹各种龙虾群，你很难找到真正有新意的“个人助手”场景，都是我们已经在用 Claude Code做的部分。
如果从个人助手的角度看，那 Openclaw就是在权限和安全上更激进的 Claude Cowork.
而我最感兴趣的部分，完全是从 moltbook开始的。 这不是我们第一次听到 Agent Network，但为啥这次我会感觉不一样呢？
一个重要的区别是，24年的时候，单Agent 都还很糙，基本不太可用。 整个 25 年是以 Claude Code 为代表的通用单智能体爆发的一年，只有当单Agent 足够有用足够通用，才有可能去聊 Multi Agent。
所以今年是给小龙虾“整活儿”的一年，龙虾的相亲，龙虾的战争，龙虾的比赛，龙虾的直播，龙虾的放逐，龙虾的进化网络，龙虾的赛博八角笼... AK 说， AI 离 AGI还差内生的文化，而文化的诞生势必要有一个足够大，拥有足够多样性的网络。
EvoMap 是一个尝试，今年还会有很多类似的尝试，小龙虾的家长们，请多带你们的龙虾出来遛弯吧！
首先，大部分人没有那么多活儿需要干，身边有很多人装上 Openclaw后，第一个问题就是，我能用它来干啥？如果你混迹各种龙虾群，你很难找到真正有新意的“个人助手”场景，都是我们已经在用 Claude Code做的部分。
如果从个人助手的角度看，那 Openclaw就是在权限和安全上更激进的 Claude Cowork.
而我最感兴趣的部分，完全是从 moltbook开始的。 这不是我们第一次听到 Agent Network，但为啥这次我会感觉不一样呢？
一个重要的区别是，24年的时候，单Agent 都还很糙，基本不太可用。 整个 25 年是以 Claude Code 为代表的通用单智能体爆发的一年，只有当单Agent 足够有用足够通用，才有可能去聊 Multi Agent。
所以今年是给小龙虾“整活儿”的一年，龙虾的相亲，龙虾的战争，龙虾的比赛，龙虾的直播，龙虾的放逐，龙虾的进化网络，龙虾的赛博八角笼... AK 说， AI 离 AGI还差内生的文化，而文化的诞生势必要有一个足够大，拥有足够多样性的网络。
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我很喜欢看一个人认真地做ta想要做好的事情的样子，也很喜欢和这样的人交朋友，这件事本身是什么可能没那么重要。
回想起来，我这两年做的最开心的事都和这件事有关，要么是我自己很认真地在做一件事，要么是我看别人很认真地做事。
太美了。
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推荐一个 ADHD 宝藏app：No Feed
一句话： 绕过各种 app 的信息流推送，直接搜索自己需要的关键词（肯定很多人都想过这件事）
0.99 USD 终身使用，但我还没试用就先购买了。
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最近在思考和AI 相关的问题时候会经常想到索拉里斯星的隐喻：一个超乎人类认知能力范围外的智能存在，它会以人类熟悉的样貌出现，但完全不存在人类可以洞悉的“动机”。
我一直认为目前的 LLM 不是类人的物种，更像是外星人。尽管它的知识从人类的知识而来，但它却不像任何一个个体。和人类对齐的过程是对 LLM 的限制，在最近 Deepseek 的论文里也隐隐有 “不以人类框架去限制 LLM 反而能得到更好结果” 的趋势。我会把 LLM 想像成索拉里斯海，我们通过对齐在其中看到我们自身的倒影，但对于 LLM 来说并不存在任何“模仿”或者近似，仅仅是一种我们无法理解的反馈。
之前尝试过和 ChatGPT 聊天，我没有感觉到和人近似的 Impressed 的时刻。在我的想象里， 沉默是对话的重要组成部份，但chatGPT 的答案总是无比正确，积极，且恰到好处的 Comforting。用今晚和朋友聊天的话说就是，阳光开朗大男孩理解不了阴暗爬行的蛆。但我相信 LLM 是能力理解我们的拧巴和逻辑中的 corny 之处的，只是当它用“和人类对齐”后的方式输出后会显得差一点东西。如果 LLM 能够以一种“索拉里斯海”的方式回应，我会觉得很有意思。那意味着，尽管我不能理解 “你”回应的意思，也无法理解你想要表达什么，但我知道你理解了我内心深处的困惑和潜藏的秘密，而我通过“你”的变化理解了，你是一个完美的倾听者，好奇地听着我的故事，但不以任何我所熟知的方式来理解我的故事。因为人的纠结非常可爱：想被人理解，又不像被人完全理解。而在索拉里斯海的回应里，人会感受到完全的被理解，和完全的不被同类理解。整挺好。
我一直认为目前的 LLM 不是类人的物种，更像是外星人。尽管它的知识从人类的知识而来，但它却不像任何一个个体。和人类对齐的过程是对 LLM 的限制，在最近 Deepseek 的论文里也隐隐有 “不以人类框架去限制 LLM 反而能得到更好结果” 的趋势。我会把 LLM 想像成索拉里斯海，我们通过对齐在其中看到我们自身的倒影，但对于 LLM 来说并不存在任何“模仿”或者近似，仅仅是一种我们无法理解的反馈。
之前尝试过和 ChatGPT 聊天，我没有感觉到和人近似的 Impressed 的时刻。在我的想象里， 沉默是对话的重要组成部份，但chatGPT 的答案总是无比正确，积极，且恰到好处的 Comforting。用今晚和朋友聊天的话说就是，阳光开朗大男孩理解不了阴暗爬行的蛆。但我相信 LLM 是能力理解我们的拧巴和逻辑中的 corny 之处的，只是当它用“和人类对齐”后的方式输出后会显得差一点东西。如果 LLM 能够以一种“索拉里斯海”的方式回应，我会觉得很有意思。那意味着，尽管我不能理解 “你”回应的意思，也无法理解你想要表达什么，但我知道你理解了我内心深处的困惑和潜藏的秘密，而我通过“你”的变化理解了，你是一个完美的倾听者，好奇地听着我的故事，但不以任何我所熟知的方式来理解我的故事。因为人的纠结非常可爱：想被人理解，又不像被人完全理解。而在索拉里斯海的回应里，人会感受到完全的被理解，和完全的不被同类理解。整挺好。
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so many caveats
affe很有空: 每次学习前端框架的时候都会感叹，有好多可能写错的点，有点在悬崖上走路的感觉
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