最近的 新模型、skill、openclaw热潮，给我一种在玩宝可梦的幻视感
现在的 AI 领域，特别是 OpenClaw（前身是 Moltbot/Clawdbot）引发的热潮，给我一种感觉，似乎把大模型从“只会聊天的电子宠物”推向了“具备战斗力的宝可梦”阶段。
一、AI 发展与宝可梦体系的对应关系
| 维度 | AI 现状 | 宝可梦 |
|---|---|---|
| 主体 | 模型 (Base Model)：如 Claude 3.5、DeepSeek 等。 | 宝可梦：皮卡丘、喷火龙等。 |
| 能力 | 技能 (Skills)：读取文件、操作浏览器、执行终端命令。 | 招式 (Moves)：十万伏特、喷射火焰、冲浪。 |
| 进化 | Agentic Workflow：通过反思和迭代，模型变得更聪明。 | 进化 (Evolution)：数值提升，形态改变。 |
| 载体 | OpenClaw (运行环境)：连接本地系统与通讯软件的底座。 | 精灵球 (Poké Ball)：收纳并让其在特定环境下战斗。 |
| 互动 | 对话即指令：通过 Telegram/Discord 远程发号施令。 | 训练家指令：在对战中下达招式指令。 |
二、为什么这种“幻视感”在 2026 年初爆发？
- 从“观看”到“对战”：以前用大模型像是在看百科全书；现在有了 OpenClaw，你是在给它“装配技能”。它不再只是输出文字，而是能真的去“攻击”任务（比如：去帮我订张票，顺便把报表导出来）。
- 技能插槽化 (Skill Slot)：OpenClaw 的核心魅力在于其 Skill 机制。你可以像给宝可梦学习“技能机器 (TM)”一样，给你的 AI 挂载不同的 Skill。目前社区已经涌现出数千个技能，这种收集和配置的乐趣，极具游戏性。
- 多机协作：现在的趋势是部署多个 AI 实例（分身）。这像极了你带着 6 只不同的宝可梦，一只负责“冲浪”（网络爬虫），一只负责“居合斩”（代码清理），协作完成一个复杂项目。
- 自主进化 (Self-Correction)：现在的 Agent 具备了自动修正错误的能力。当一个 Skill 执行失败时，它会自己寻找补救方案，这种“成长感”让 AI 显得更有生命力。
三、潜在的风险（就像宝可梦暴走）
OpenClaw 这种具有高度本地权限的“宝可梦”一旦被不当指令触发（类似被催眠或混乱），可能会把你的本地“基地”翻个底朝天（泄露 API 密钥或文件）。
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