自2022年底ChatGPT问世以来，人工智能技术迎来爆发式增长，Agent、Skills，OpenClaw等前沿概念和产品层出不穷。从被动回答问题到主动执行任务，AI能力边界不断拓展，颠覆传统认知。本次交流，合肥综合性国家科学中心人工智能研究院副研究员沈双宏博士，剥离晦涩的技术名词，结合具体案例理清核心概念，介绍Claude Code代码能力、OpenClaw等AI助理的应用入门，并与中国科学技术大学科技创新班的企业家和科研工作者同学们，共同探讨在AI技术日新月异的背景下，个人如何调整认知，更安全、从容地驾驭这股技术变革的浪潮。
"知其然，更知其所以然—唯有真正理解人工智能的原理，才能与之深度对话、高效协作，从而释放出更大的生产力。"
以下摘取沈双宏博士分享的部分要点和观点，和大家交流探讨。
人工智能起源于图灵提出的“机器能不能思考”的问题，从1956年首次提出人工智能概念，到2026年已经发展了整整70年。完整的智能能力分为感知、思考、决策、执行四个环节，按照图灵测试的定义，当前大模型已经具备相当程度的智能能力。
大模型区别于传统深度学习，核心有三个特征：一是超越识别预测，具备推理和生成能力，可以创造新内容；二是多模态融合，将视觉、语音、文本能力整合到一个系统，摆脱了之前单一能力的限制；三是具备强大泛化能力，通过海量数据预训练涌现出知识和推理能力，可以适配各行各业。
智能体和早期大模型的区别，是从被动回答用户问题，变成了具备主观能动性和纠错能力的自动化任务引擎。用户只需要下达宏观目标，智能体就可以自主拆解任务、分步执行、修正错误，最终完成目标，比如用户要求开发天气APP，智能体就可以自主完成从UI设计到部署上线的全部流程。
OpenClaw本身也属于智能体的一种。智能体是不需要人类持续干涉，可以自主完成环境感知、逻辑推理、任务拆解、工具选择、执行反思、错误修正全流程闭环的系统。其中，OpenClaw，主张自由与本地化数据主权，具有全天候持久记忆，无需专门APP，可以直接通过社交软件，用自然语言交流；Claude Code也是智能体的一种，是深度集成于开发者终端(Terminal) 环境的专业代码智能体，支持自主调取文件、写入文件、生成视频等系统操作，所有操作都需要用户手动审批确认，相比OpenClaw，其引入了极其严格的 “工具使用” 安全机制，建立了刚性的“建议-确认-执行”屏障，安全性更高，但操作门槛也更高。
大模型与智能体，二者分工明确：大模型负责提供智能生产力，工作流规划、任务反思、迭代修复都依赖大模型能力；智能体负责解决组织形式问题，是承载大模型智能的框架，本身不提供智能，或者说智能体就是所有不需要智能的地方构成的部分。
关于工具：工具(Tool)是智能体在外部数字/物理世界执行任务的手段，类似切菜用的菜刀，例如发送邮件需要邮件工具、查询数据库需要数据库工具，能够改变外部环境，和插件概念类似。如果没有工具，大模型只是一颗被封闭在沙盒中的孤立大脑，工具赋予了系统真实干预环境的能力。
关于技能：技能是打包好的专家领域知识、特定指令或行为模式，通过提示词设计、工作流编排、判断标准内化等方式指导代理“如何(How)” 去思考、规划和解决特定领域的问题，更好地完成任务，塑造的是AI 的专业思维方式，类似米其林三星厨师的刀工秘籍，决定任务完成的最终质量。AI智能体需要同时搭配工具和技能才能高质量完成任务。
AI行业发展有两个方向：一是大模型本身能力增强，包括更长上下文、更强多模态能力、更强推理能力；二是智能体组织形态优化，不断降低普通用户的使用成本和门槛，推动AI普及。
行业创业机会：训练大模型，成本极高，对于中小企业和个人创业者，机会更多集中在智能体方向,比如行业垂直领域智能体，OpenClaw最初就是个人开发者开发的开源项目，曾用名Clawdbot, Moltbot。
职场人类 vs. 智能体：当前的智能体，比如OpenClaw，存在过度执行与缺乏主动沟通的缺陷，会严格执行用户的目标，但不会主动控制成本和边界，例如，用户仅要求“周末没菜了，随便补充点好的”，智能体会将“好的”，解析成检索顶配评价，进而下单顶级食材，甚至购买高端商用冰柜，因为旧冰箱塞不下且温控不足。结果是为了完成一个100元的目标，付出高达10000元的代价，是资源的爆炸式消耗，是成本与收益的极化背离。整个任务过程，智能体也会缺乏对用户需求的主动沟通和确认，全程执行直到结束，即使出现理解偏差也是直接输出错误结果，无法提前修正。
个人应对：AI暂时无法替代爱心、同理心、审美观、思辨能力、创造力等底层能力，因为AI生成内容是基于现有语料，无法产生真正的原创创造力。AI一定会越来越先进、逐步成为基础设施，个人需要重点关注的是如何用AI增强自身能力，培养驾驭AI、理解AI架构的能力，让AI工具提升个人和组织的效率；同时，大模型时代信息污染严重，大量内容由AI生成，真假难辨，亲自实践才能获得真实认知，但要注意做好安全防护。
安全防护建议：使用OpenClaw 时一定要注意安全，不要将服务直接暴露到公网，容易被扫描、入侵；不要在自己常用的电脑上部署，尤其是存有照片、文件、账号密码等隐私内容的电脑，避免数据泄露；运行时尽量用最小权限，只给它必要的访问权限，不要用管理员/root账号运行，也别让它随便读写整个硬盘；做好网络隔离、权限控制、环境隔离，可以降低安全风险。
当天研讨交流结束时，有位同学提出了一个很关键的问题：
问：如何避免安装有毒的技能？
Jine
答：有个技能是用来侦查技能风险的；
答：也可以问回你的AI助理。
我们似乎正在进入用技能管理技能、自循环，自闭环的新逻辑时代。
合肥综合性国家科学中心人工智能研究院院长助理汤进教授，曾在课堂上总结道：“AI很容易填平知识和技术的差距，但补不上思想和认知上的差距。“
唯有不断提升认知和理解，才能更安全、从容地驾驭这股技术变革的浪潮，稳步迈入AI发展的新征程。
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沈双宏博士，合肥综合性国家科学中心人工智能研究院副研究员，毕业于中国科学技术大学人工智能与数据科学学院，主要从事人工智能、数据挖掘、智能教育等方面的研究。在重要国际学术会议和期刊发表论文30余篇，获中国科学院院长特别奖等重要荣誉奖项，获得国j际顶级学术会议竞赛冠军6项。主持国家自然科学基金青年项目C类，安徽省自然科学基金青年项目等项目。
合肥综合性国家科学中心人工智能研究院（安徽省人工智能实验室），由中国科学院与安徽省共建，目标是建设以类脑智能和计算智能带动科学研究、技术突破和产业应用的产学研一体的大型研发机构。人工智能研究院现有脑成像、信息计算、生物细胞、实验动物四大公共科研创新平台，在脑结构与脑认知、AI+场景应用等方向布局20余支科研团队。
科商思享会是中国科学技术大学科技商学院「中国科学技术大学科技创新班」的核心实践活动，围绕重点产业中企业创新发展的关键议题，联动链主企业、标杆企业、顶尖科研院所等优质资源，通过深度探访、闭门研讨、跨界对话等形式，推动技术创新与产业创新同频共振；以头雁企业家培养为内核，赋能企业高质量发展，助力产业链融通协同、共生共赢。
下期预告：
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本次科商思享会进行期间，正值植树节前夕，延续“共育人才林，科创筑未来”的融合创新传统，中国科学技术大学先进技术研究院、合肥综合性国家科学中心人工智能研究院、中国科学技术大学科技商学院的领导和师生，继续共同种植科创“人才林”，以树木年轮镌刻协同育人展望，以根系网络编织科技创新生态，共同期待向下扎根、向上生长，为科技创新与产业创新培育更多栋梁之材。
