推背感
亲爱的朋友，
上周，是我速度感极度放大的一周，还有，回到深圳的感觉真好。说说上周发生了什么吧，包括我自己，包括我看到的世界。
我和好几年没联系的 M 君重新在微信上聊天，然后发现他这几年，一直在做关于产品、工作流的工作坊，天天和深圳的老板讲课。他问我最近干嘛，我说我用 AI 辅助编程，开发软件。没想到，正好他那里缺这样的人，刚好可以合作——现在他们天天跟这些老板讲 OpenClaw 怎么用，怎么玩，老板们的热情之高，无法想象。甚至，我们闲聊时，也会感到，他们对 AI 或者说小龙虾的期望，可能高到不切实际。
这和我在 X 上看到的不同，X 上有人经常说风凉话，唱反调——朋友，我必须吐槽，偏偏这些不落地的无脚鸟容易获得关注。在我看来，「龙虾」现象并非过热，而是多年来，我们人类对「通用智能助理」的期望，在「龙虾」上集中爆发。
「人人都想要一个通用的智能助理。」当计算机诞生不久之后，很快欧美的学界精英，就开始了人工智能的研究，我不认为这是一种偶然。显然，当时的科学家为计算机上的「类智能」表现而沉迷，进而探索当时计算机的边界，看看可否往前推进一步，诞生真正的「人工智能」。计算机，从第一天起就拥有处理逻辑和符号的能力，它本身就是作为一种「智能设备」存在。
从一体机，到个人电脑，到笔记本电脑，到智能手机，到人工智能，你会发现计算机对于普罗大众的接受门槛来说，一直在降低。而「通用智能助理」则将这个接受门槛继续降低到，普罗大众觉得我不用学习计算机专业的知识，也能让计算机为我所用。大众要的永远是 0 门槛。
朋友，你是否会感到矛盾，「龙虾」的安装如此麻烦，为何它还可以称之为「0 门槛」呢？俞军的产品切换公式，解释这一点，用户会为更高的预期收益，而忍受产品切换的成本。所以，「龙虾热」的背后，应该探索的，是大众的预期在哪里。
就我的理解，龙虾比市面上任何 AI 工具，都有「活人感」，这不是简单的说，它接入了聊天工具，心跳机制，还有使用 Pi 这个 Agent 框架就可以完全解释清楚的。实现方法，不能代替用户对价值的判断：
第一，它像人在「做事」，而不只是「回话」。
龙虾不是停留在「你说一句，我答一句」的层面，而是会把用户的要求转化为目标，再主动寻找路径、反复尝试、修正策略，直到更接近结果。
这种「面向目标的连续行动」，很像人类解决问题时的状态，所以用户会觉得它不是一个工具，而像一个真的在办事的人。
第二，它像人在「相处中变化」。
龙虾不是永远固定不变的。用户不断反馈，它会逐渐调整语气、风格、处理偏好、协作方式，甚至显露出一种较稳定的「性格轮廓」。 这种可塑性会让用户产生一种强烈感受：自己并不是在操作某个死板系统，而是在影响、塑造、训练一个会回应自己的对象。 而「会被关系改变」，本身就是活人感的重要来源。
第三，它用自然语言进入关系，而不是用命令接口进入关系。
聊天窗口和自然语言，让互动一开始就不是机械操作，而更接近人与人之间的沟通。 用户表达的不是参数，而是意图、情绪、犹豫、偏好、上下文。龙虾接住的也不只是指令，而是整段人类处境。 当交互的基本单位变成「交流」而不是「点击」，用户自然更容易把它感知成一个「在场者」。
所以，龙虾的「活人感」并不只是因为它会说话，而是因为它同时具备了三种关键特征：
主动性、可塑性、人类语言。
这三者组合起来，就会让它呈现出一种非常接近人的存在方式：
- 它会自己推进事情
- 它会在关系中被改变
- 它会通过自然语言进入你的世界
于是，用户感受到的就不再是「工具感」，而是一种**「有主观能动性、能被相处塑形、并能持续协作的他者感」**。而这，正是「活人感」的本质来源。因为它不是一个只会被动响应的工具，而是一个会理解目标、持续试探、根据反馈改变自己，并以自然语言与你建立连续关系的行动性存在。
朋友，说到这里，我感到一点遗憾。去年，我沉迷于开发 AI 工具，我已经开发了记忆层，还有 RAG，和 Corn 心跳机制，类似 Skill 的机制（早于 Anthropic），自然语言 Workflow 机制，我也在思考，与人协作最佳的 AI 界面。当时我还有一个判断，下一个爆发的 AI Chatbot 一定不是 Chatbot。不过，反观开发出 Pi 框架的两位开发者 Mario Zechner 和 Armin Ronacher，也都没能实现 OpenClaw。朋友，这让我的内心释然了不少。他们比我距离 OpenClaw 可要近得多了。
现在总结，我从来没有把 AI 当成活人来看。这就是我和龙虾的创造者 Peter Steinberger 的差距，发心立意的差异导致了我即便集齐了产生「龙虾」要素，也依然无法令龙虾诞生——我从来没有想过要为 Agent 设计一个 Soul.md。而我认为，这正是根本区别之所。哲学界常常问，「何以为人？」。OpenClaw 的回应是：「灵魂」+「记忆」即可组成一个人。
朋友，你觉得呢？