2026年开篇：从OpenClaw看AI Agent的下一个十年，一个新的秩序规则正在建立春节假期最后两天，我没出门。

春节假期最后两天，我没出门。

在重新翻OpenClaw的源码。节前写过一篇拆解我研究了OpenClaw的8个"反常识"设计，终于明白这个Agent为什么能火爆全球，这次再看，感受完全不同。

上次看的是"怎么做"，这次看到的是"为什么"。

说实话，有点坐不住。

不是发现了什么新技术细节，而是突然明白了一件事：我们这个行业正在经历一次底层逻辑的切换。而大多数人——包括两个月前的我——还在用旧地图找新大陆。

这篇文章，算是我2026年的开年思考。不聊具体代码，聊聊我看到的"新秩序"。

Part 1：旧秩序正在失效

先说一个让我不太舒服的事实。

2024到2025年，AI Agent创业的主流逻辑是什么？三个字：卷能力。

模型更大、参数更多、Benchmark更高、工具链更长、抽象层更厚。LangChain出来了，大家一窝蜂上。AutoGPT火了，大家一窝蜂搞自主循环。向量数据库成了标配。不接Pinecone都不好意思说自己在做Agent。

我也是这么过来的。做AtomStorm前几个月，脑子里只有一个念头："能力够不够强"。能不能接更多工具、能不能处理更复杂的任务、能不能在更多场景下跑通。

结果呢？

Demo阶段爽死了。90%的成功率，给投资人看的时候效果拉满。但真实用户一用，成功率直接掉到70%。Agent动不动就陷入死循环，工具调用格式错误，跨会话上下文断裂，幻觉决策层出不穷。

这不是我一个人的问题。跟圈子里的朋友聊，几乎所有做Agent的团队都在经历同样的痛苦。Demo到生产环境之间，有一道看不见的鸿沟。

后来我慢慢想明白了。

问题不在模型不够强，不在工具不够多，甚至不在Prompt写得不够好。问题在于，我们对"什么是好的Agent"这件事的理解，从根上就偏了。

我们一直在用"软件工程"的思维做Agent——功能越多越好，抽象越深越好，自动化程度越高越好。

但Agent不是传统软件。它是一个需要和人类持续协作的"准认知体"。用造工具的思维去造伙伴，当然会翻车。

这就是旧秩序的核心问题：用工程复杂度去对抗智能复杂度，方向就错了。

Part 2：OpenClaw揭示的新秩序

春节假期重新看OpenClaw，最震动我的不是某个技术方案，而是整体设计背后的"气质"。

想了很久，找到了一个词：克制。

所有人都在做加法，OpenClaw在做减法。所有人都在追求"更强"，OpenClaw在追求"更对"。

克制不是保守，是更深层的设计智慧。我把它总结为三根支柱。

支柱一：有界涌现——约束不是智能的敌人，约束是智能的容器

这是我在OpenClaw身上看到的最反直觉的设计哲学。

LLM有一个很神奇的特性叫"涌现"——当模型规模达到某个临界点，会突然冒出一些从未被训练过的能力。比如GPT-3到GPT-4，突然就能做多步推理了。

涌现是好事，但也是双刃剑。因为你无法预测它会涌现出什么——可能是惊喜，也可能是灾难。

大部分Agent框架的做法是：尽量不限制，让Agent自由发挥。理由很简单。你限制了它，不就限制了涌现吗？

OpenClaw反过来做。

用SOUL.md设了一道"硬边界"。Agent的价值观底线，不可违反。然后用USER.md和MEMORY.md做"软引导"。提供上下文偏好，但不强制。

硬边界 + 软引导 = 有界涌现。

河流之所以有力量，不是因为水多，而是因为有河岸。没有河岸的水，只是一滩洪水。

以前想的是"怎么让Agent更聪明"，现在想的是"怎么让Agent和人在一起时更聪明"。这个转变看起来很小，但它改变了我对整个系统的设计。

比如，在AtomStorm最新迭代版本，我不再追求"完全自主"，而是设计了一套"关键决策请求许可"的机制。用户看起来是在"控制"Agent，但实际上是在和Agent协作。这反而让用户对系统的信任度大幅提升。

支柱二：人机对齐——不只是价值对齐，而是六维对齐

很多人说"AI对齐"，脑子里想的就是"价值观对齐"——让AI不做坏事。但这只是对齐的一个维度。

真正的对齐是六维的。

知识对齐：人和Agent对"什么是相关信息"的共识。OpenClaw用SOUL.md定义核心概念。

自主性对齐：人类期望的控制程度 vs Agent的自主决策。OpenClaw定位在Level 3（顾问式），不是完全自主，也不是完全被动。

操作对齐：执行方式的一致性。OpenClaw的Skills系统标准化了工具使用。

价值对齐：道德和伦理边界。这是最容易被看到的那个维度。

沟通对齐：语言风格、详细程度、反馈频率。OpenClaw的Channel系统支持多平台，每个平台的沟通方式都不同。

时间对齐：响应速度、任务优先级、长期目标。OpenClaw的Cron和Heartbeat系统让Agent有了"主动性"。

这六个维度缺一不可。缺了任何一个，用户都会感到"不对劲"。

这对AtomStorm后续的迭代方向有重大启发，就是需要加强"沟通对齐"。同样的信息，在飞书卡片里是一种呈现方式，在Slack里是另一种，在邮件里又是第三种。这让用户在不同场景下都感到"这个Agent懂我"。

支柱三：扩展认知——Agent不是替代你，而是成为你

这是最宏大的那个维度，也是我觉得最有未来感的。

传统的AI应用思维是"替代"——AI替代人类做某件事。但OpenClaw的设计思维是"扩展"——AI成为人类认知的一部分。

这个差别看起来很哲学，但在实践中有巨大的差异。

替代思维下，你会设计"完全自主的Agent"，用户只需要下达指令。但这样的系统往往很脆弱——一旦出错，用户完全不知道发生了什么。

扩展思维下，你会设计"透明的Agent"，用户能看到Agent的思考过程、记忆内容、决策依据。用户和Agent形成一个"扩展的认知单元"。

OpenClaw的文件系统内存设计，就是这个思想的完美体现。所有的记忆都是人类可读的Markdown文件。你想看Agent记住了什么？打开MEMORY.md就行。你想修改Agent的某个记忆？直接编辑文件。

这让Agent从一个"黑盒工具"变成了"透明的伙伴"。

Part 3：下一个十年的预测

基于这三根支柱，我对2026年及以后的Agent行业有几个预测。

预测一：2026年是Agent框架的"大洗牌年"

旧秩序的框架会逐渐失效。还在堆模型、卷参数、追求"更强"的项目，会越来越难获得用户信任。

新秩序的框架会逐渐胜出。关注"架构哲学"、"人机对齐"、"透明设计"的项目，会获得更强的生命力。

旧框架不会立刻死掉，但市场的审美在转变。就像当年从Flash到HTML5，不是一夜之间，但趋势是明确的。

预测二：活下来的不是最强的，而是"最懂人"的

这是我最坚定的一个预测。

在大模型能力逐渐平齐的时代，差异化竞争的关键不再是"模型有多强"，而是"有多懂用户"。

OpenClaw能火爆全球，不是因为它用了最强的模型（它支持多个Provider），而是因为它的设计让用户感到"被理解"。

这意味着什么？

意味着未来的Agent竞争，会越来越像"人格化产品"的竞争。你的Agent有没有一致的人格？有没有记住用户的偏好？有没有在关键时刻做出"懂我"的决策？

这对创业者来说既是机遇也是挑战。机遇是，你不需要最强的模型就能竞争。挑战是，你需要在"人机对齐"上投入更多精力。

预测三：Agent的竞争终局是"信任"，不是"能力"

这是最重要的一个预测。

信任的三要素是透明、可预测、可恢复。

OpenClaw的整个设计，都在围绕这三个要素：

透明：文件系统内存，人类可以直接看到Agent的思考过程。

可预测：SOUL.md定义了Agent的人格，用户知道Agent会怎么反应。

可恢复：Git版本控制，任何错误决策都可以回滚。

这三个要素，是建立用户信任的基础。

一个能力强但不可信的Agent，用户会越来越少。一个能力一般但可信的Agent，用户会越来越多。

Part 4：意向性悖论破解，从“工具”到“赛博外挂”

接下来我要聊的，是让我这几天感受到极大震撼的一个认知颠覆。

我常常看到开发者争得面红耳赤：这些参数组成的大黑盒，真的“理解”我们在说什么吗？还是只是在高明地预测下一个Token？

这其实是哲学史上著名的“中文房间悖论”（The Chinese Room Argument）。

但如果站在2026年回望，你会发现我们完全纠结错了方向。在工程和世俗层面上，“功能等价主义”才是真理。如果一个 Agent 表现得完全记得你的习惯、懂得你的潜台词、并且绝不犯重复的错误，那么在实用主义的维度上，它就是“理解”了你。

这就是为什么 OpenClaw 能够火遍全球——它撕掉了所谓“外包智脑”的标签，开始践行一种宏伟的人类未来愿景：扩展认知理论（Extended Cognition）。

当你戴上眼镜，眼镜就成了你视网膜的扩展；当你通过持久化的日志、文件树、定时器把任务交给 Agent ，这个 Agent 加上它承载的内存系统，就成了你大脑认知的一块“赛博干细胞”。

不要再去问“AI能不能取代我们”这种无聊的问题，而是要去想：“人类 + AI 这个共同体，能孕育出什么样的新生物种？”在这个新秩序下，Agent 不是被我们单向量控制的客体，而是和我们并生于数字废土中、双向互动的合资伴侣。

Part 5：开年寄语

春节假期的最后一天，我对曾经走过的弯路进行了深刻断舍离式的反思复盘。

我在做 AtomStorm 时，花大量精力攻坚了 Context Engineering和Multi-Agents，并且上线了全球首款Skills Vibe Agent4个月烧了2万刀Token，全球首款Skills Vibe Agent终于开启邀请内测，我也终于敢说：Sam Altman预言的超级个体，可能真的来了，通过二级分发和渐进式披露让 Agent 显得非常“懂事（不瞎丢Token导致幻觉）”。我一度沾沾自喜。

但现在看来，这还只是“术”的层面。

下一个十年的 AI Agent 战场，比拼的绝不仅仅是谁接了最大参数的模型，或者是谁缝合了更多的插件体系。比拼的核心，是谁能搭建出一套完全遵循人机共生哲学（Symbiotic Paradigm）的底层架构：

1. 抛弃花哨的炫技底座，回归到能建立人类“校准信任”的系统（比如可读赖以生存的纯文件系统）。
2. 拒绝盲目追求自主性，在极高自由度的同时设置坚如磐石的环境隔离（比如沙箱和Lane并发机制）。
3. 让机器不再停留在“能做什么（Agency），”而要去深耕“怎么按人类的时间线和沟通密幅来做（Temporal & Communication Alignment）”。