Să spunem mai întâi concluzia, OpenClaw a fost utilizat pentru o perioadă de timp, nu este greu, dar a adus și unele gânduri și șocuri (nu la nivel tehnic) după ce am terminat formarea companiei în urmă cu câteva zile, planific să finalizez 2.0 și să încep încercările în direcția 3.0.
1.0 etapă, explorare completă, încercări, joacă până la prăbușire
11月26日，群友Ni提示clawdbot最近很火，有空可以研究。
Comunicarea timpurie cu Ni provine din discuțiile despre modelele mari localizate, atunci am simțit că modelele mari în cloud sunt susceptibile de a dezvălui confidențialitatea, antrenamentul specializat într-o anumită direcție nu este suficient, implementarea localizată poate viza câteva domenii de interes pentru antrenament concentrat, crearea unei baze de date vectoriale personalizate etc.
Desigur, odată cu utilizarea openclaw, am renunțat temporar la modelele de localizare, această abordare „corectă” și consumatoare de energie.
Despre modelele de localizare, există oportunități de a discuta din nou, în general, ieri am șters temporar Ollama și #LM Studio, câteva modele 7b, desigur, am lăsat notițe.
Să revenim la openclaw
Prima practică, după ce am citit introducerea, prima impresie este că este o pregătire completă, provenind de la un mac independent, poate fiecare persoană cu un fundal tehnic are un vis de a construi propriul său Jarvis (J.A.R.V.I.S).
Am descoperit că este un corp inteligent fără creier (LLM) și fără membre (skill).
Am trecut prin numeroase încercări ale Skill.
Am experimentat o cădere din cauza consumului excesiv de token-uri, simțind pe pielea mea costurile ridicate ale API-ului modelului mare.
Am experimentat cum openclaw a deranjat fișierele de memorie pe termen lung.
În această perioadă am văzut prea multe povești fantastice despre abilitățile sale, ca programator „ridic din sprâncene”, chiar mă întreb dacă acești oameni au folosit cu adevărat?
Prin 1.0 obținută, creșterea productivității și crearea de productivitate merită un astfel de asistent AI.
Folosirea etapei 2.0 ---- rezolvarea problemelor de utilizare din 1.0, dintr-o perspectivă mai profesionistă de programator și analist de industrie.
Pregătiri și operațiuni înainte de a începe 2.0
1 Organizarea și descompunerea sarcinilor zilnice:
Organizarea prompt-urilor de afaceri este deosebit de importantă, organizarea prompt-urilor în sine este o organizare a afacerii, acest pas trebuie să fie bine gândit înainte de a începe. Standardele prompt-ului, cum ar fi: markdown este standardul de digestie pentru LLM, identificarea clară a identității, cerințe, chiar și standarde de audit, am observat că logica Task-ului încorporat în OpenClaw se aliniază perfect cu această logică.
2 Model și Token:
Configurarea mai multor LLM-uri, chiar și optimizarea utilizării token-ilor pentru canalele de proxy.
3 Focalizare pe schimbările fișierelor de bază:
Dacă fișierele „USER.md”, „IDENTITY.md” etc. au fost actualizate eficient, dacă sunt prea lungi.
4 agent divizarea afacerilor:
Definirea mai multor roluri, pentru a asigura o bună execuție a sarcinilor, prin definirea mai multor roluri, sarcinile complexe sunt descompuse în unități de execuție independente.
5 Skillificare:
Pentru a asigura acuratețea execuției, sarcinile frecvente sunt consolidate în module standardizate de Skill, prin API și alte metode se obțin date care reduc eficient iluzia AI, reducând complexitatea interacțiunilor necontrolate cauzate de simpla trimitere a unui prompt. S-a realizat execuția fără abateri, Token-uri controlabile, efecte semnificative, dar există și o reflecție despre asta, care va fi discutată mai târziu.
2.0 rezumat și reflecții:
1 Această parte a muncii seamănă mai mult cu o descompunere a OpenClaw din perspectiva unui programator, rezultatul este satisfăcător, dar a fost folosit ca un instrument pentru „programatori”. Clar, controlabil, costuri rezonabile, nu un instrument umanizat. Aceasta ridică o problemă: dacă este un instrument strict pentru programatori, există cu siguranță instrumente AI mai utile, stabile, plictisitoare și fără erori. Instrumentele pentru programatori nu vor ajunge niciodată la utilizatori non-tehnici, ci se vor răspândi doar între programatori. Focalizarea pe designul fișierelor de bază ale serverului devine tot mai plăcută, dar se îndepărtează de scenariile de utilizare ale publicului larg, părea că s-a abătut de la esența sa condusă de limbajul natural.
2 Openclaw se actualizează rapid, ecosistemul comunității este activ, cred că direcția finală de dezvoltare este condusă de limbajul natural, practicanții ar trebui să perceapă schimbările și semnificația micilor iterații. Produsele care nu pot fi promovate la oamenii obișnuiți, non „programatori” nu pot fi răspândite.
3 Din perspectiva abilităților, pentru cei anxioși în era AI, este necesar să stăpânești codul (cel puțin gândirea de cod), gândirea ingineriei este foarte importantă. Poți folosi alte instrumente AI pentru a ajuta la învățare, când opțiuni precum „mașina se apropie și tu te apropie de mașină?” sunt în fața ta, se sugerează profesioniștilor (VC, cercetare, analiști) să se apropie de mașină, pentru a evita a fi deviat de articolele iluzorii AI.
4 Ar trebui să învăț OpenClaw? Sugerez că, chiar și cu eforturi, ar trebui să încerci, revoluția AI asupra productivității devine inevitabilă, agentul OpenClaw permite angajaților să devină AI, AI este angajat.
5 Skill este brațul și piciorul real al AI, cum ar fi google care își îmbunătățește abilitățile și sarcinile pentru a forma un cerc ecologic, Openclaw are avantajul unui mediu independent și flexibilitate. Aceasta este o concluzie pe care am perceput-o în etapa 1.0 și am confirmat-o din nou în 2.0. Skill-ul în sine este un ecosistem bogat din care nu lipsesc proiecte de calitate care să iasă.
6 Planul 3.0 este o explorare mai bazată pe perspectiva limbajului natural.
Continua…