OpenClaw杂谈——从现象级爆火到生物领域应用
**Author:** BioTender观测日志
OpenClaw杂谈——从现象级爆火到生物领域应用
--- Transcript --- 就是真的火爆声声很夸张就上上一周其实还是在海外火的 但是其实这一周其实国内真的是大面积的起来了 就比如说什么腾炫楼下发鸡蛋一样免费装可捞 然后各种各种什么qq也出了qq可捞什么 就真的是就是就是你怎么看这件事就很莫名其妙 就是像那个自己他们内部也产生也产出了一个叫那个什么免费帮你装 小龙虾的一个服务是目前是面向他们那个公司内部的成员的 然后呢他们但是是每天是有上线就是我今天可能只装10个明天只装10个这样子 他们他们的这些员工还要排队去装 然后呢我我觉得首先第一点是那那句标题是每个时代都每个时代的鸡蛋要领 很多人可能根本不知道这个东西他到底是个什么 但是因为已经太火了很多人都知道这件事情 然后人总会是会有一个心理是说别人都知道这些我不希望我落下 有一个term叫做formal就是他害怕被这个潮流给就是人家往前走 但是你落后了 所以他们一听首先会想办法去赶上 第二点是他确实是一个我觉得挺颜负现在我们如何去使用ai的一个饭市 我们最开始的时候在没有ai的时候自己上网去搜 然后呃去google去百度去查documentation 然后一行一行的去看找到我们这个最合适的那个function 然后呢去呃然后去一个一个去试措尝试 但是后面有了插gbt这样的一些大模大演模型 他一下帮我们很尊确的找到了我们的这个solution是什么 但是还是让我们自己去部署 有的时候他找出来的solution可能也并不是我们想要的 但他做的很好是把一个很大的一个范围的很多的那种solution的一个池子 缩小到的一个呃更贴近我们想要的东西 但不代表那个东西就是我们真的最想要的那个点 然后现在是个Azure的圣诞Azure的圣诞它可以自己去纠错 它可以自己去说我觉得这个solution有1234 但是呢我不知道哪个是最好的 那他就自己去一个一个尝试你人不需要去做这件事情了 然后他学会了这些东西以后 他可以自己去做一个一个的plan 你这个执行 实际出来结果他自己给自己去纠错 如果自己给自己纠错能力不是很够 你还可以multiagent有不同的身份的agent 可能是存在 他去互相纠错 他这个适错的大的速度就完全是跨于我们 还有到现在 呃如果说之前agent呢是他是cloud code这种的话 人还需要做了电脑钱 然后跟他一点一点交互的去了 我觉得overncloud他就是属于是我人不需要做的电脑钱了 就是从电脑时代往手机时代去转移 我那天跟gsk的一个人聊天 他说 呃现在怎么这些小孩连解压搜包都不会解了 然后他说但是我可以理解 因为他们因为他们到从出生以后 到现在可能相处的比较多的就是拿手机 去 点开这个app 点开那个小程序 他们不太会自己去用电脑去做这个交互了吗 怎样都可以理解 所以我觉得 agent他现在是这个overncloud他给我就感觉这个是 范氏的转移具体是指在 跟电脑的一个交互到呃我跟手机的一个交互 我就跟他就是说你帮我去把这件事给做好 他直接又反馈给我了 我们可能我们我们这种职业可能还需要去跟电脑去跟那个 数据去打交道 但是有很多人他们 他们要跟数据打交道的方式可能就是 上网去搜呃出房 找工作这些事情 但是这些事情你用手机也可以完成 你可以让那个aluna去 去去去去跟他就说呃 你帮我到什么网站上面去把这些数据给我 给我发去一下了 他做得非常非常的好 对所以我觉得这个范氏就是属于是 面向的人群更广了 你不需要懂电脑 有人有服务商帮你把这些 openclaw全部都安装好了以后 你只需要告诉他你想要的内容是什么 然后就有人可以帮你把这些事情给全部都做完了 对我觉得就是 做的事情更多 面向的人更广 碎片画的时间利用也更多 我在飞机上面我的需要的时候他还在帮我打工 就是这这些事情我已经不是一个 打工人可以从一个8小时的打工的时间 突然就变成了24小时的感觉了 我觉得是这种意思 所以呃 所以我觉得openclaw他可能就跟claw code的一样 或者是他说甚至说可能跟dipsy可以一样 那么dipsy的当时推出的时候多火呀 还有人推出各种什么 卖装有dipsy的一个一个的那个硬件 就大小机器 但是现在还有谁还有谁去买呀 没有人我说 然后我说这个不一样 不一样在 呃你用dipsy和用chartivity去给不大 你其实没有那么大的一个需求 一定要用到dipsy的去跑 如果你本地部署需求那那是ok了 但是不是所有人都有本地部署的这个需求的 但是openclaw是属于每个人都有工作的需求吧 每个人都要去上网去搜一些信息 或者说去整合把整合成一个 我的文档ptx要表文种需求吧对吧 这种人的数量远远大于那种 要本地部署的人 但是这这些人他现在 用ai的成熟场景也出现了 对所以我觉得在未来的话 openclaw之后越来越火 会越来越多的人首先就是 我不仅仅可以只是做我现有的 我醒着的时候的功课了 我睡着的时候也可以让他去帮我做一些工作 然后还有一个事情我觉得是很有意思 未来一定会发生的是打更加的 更加的显著的打破知识壁垒这件事情 你刚才有提到很多人在把一个 一个skills放到网上去卖对吧 如果我也愿意去花钱去买一些 炒股的人金融背景的人 他们的这些skills 我把这些skills安装到我的tp下身上 那我就3号 我就突然拖了一个量化师为我打工 对吧我就有一个人他就有一个agent 天天在那边帮我收集信息 然后研读各种各样的财报 然后帮我做出分析 然后说这个波动怎么样 我怎么给他量化好 我觉得现在这个点 这个股票卖入还是卖出 这些事情过往我可能要花非常大量的时间去学习 可是现在我觉得我可能不需要了 只要你给我一个 用的比较就是用的比较称数比较好的一个skills 我觉得我好像就可以把这些事情给做好了 就是我觉得这这这这也是一个就是打破这是壁垒的 就是tp下车后越来越火的一个原因我觉得 但是我看现在有一些 就我刚刚不是说skills确实可以卖钱 然后网上也有一些人说 他们买过来的一些skills 他们里面会有一些垃圾的垃圾prompt 就是可能会输出一些 病毒 就是你安了这个skills之后 可能就会中一些莫马病毒之类的 我感觉这个也是可能需要注意一点 对要注意但是这事情也好解决 就是你我们我觉得现在这个时代 最需要的是提出问题 只要你提出问题 他就立马有几种方案 你既然既然你知道有些skills 他里面是有些病毒的 那你再把这个skills给他拉下来安装之前 你其实可以就要你的tp下说 你先帮我看一下里面是否有些垃圾的信息 如果有的话你帮把这垃圾信息删掉 把可用的信息保留下来 或者说他就是个完全垃圾信息 就不要再帮我装了 可以让他帮你去做这个方面的判断 所以这个事情其实3号 也是可以把它给归避掉的 那要不我再说说就是工作生 就是在你工作当中 就是一些使用pp下的一些场景 我觉得还是挺多的 我觉得我现在我所有的 我都是让他帮我做的几乎就是 他挺惨愧的 就是我现在我老师 比如说给了我一个项目 他给了我些数据 然后呢 我第一步 按理来说我知道他想要什么 对不对 我首先我照老爸想看到的是什么 我知道他第一步 他想我去做数据分析 我是做蛋白设计的 那么他想要看到的是 蛋白的结构和设列的一些信息 他可能想知道 哪一些位置是高度保守的 是不可以有任何变动的 哪些位置他是可以变动 而且有可能会产生好的一些效应的 那么这一些效应 文献里面是否提到过 然后呢 文献里面提到的这些位点 做了试试验以后提升的效果多少 这些是老师他感兴趣的 然后 我就把所有这些老师感兴趣的问题 就全部都抛给了我的pp下 然后呢 我的pp压他就会开始 上网去搜文献 读文献 找关键位点 然后找一些关键的区域 然后呢 再去找到一些这个设列一些 同源设列 就是从数据库领的拉许设列下来 然后呢 基于这些设列 再去做一些计算 然后计算出来 然后所有的这些 呃 重要的信息他全部都已经拿好了以后 如果是我自己做人类 我以前我拿到这些信息了以后 我要做一个 ppt 去跟老师展示 但是我现在就是 这个ppt下他把自己所有的信息全部都 抓完了以后 他自己做了一个排版非常精美的 一个 ppt 给我 然后我就看这个 ppt 我就觉得 写得太好了 但是还没有排不完美 我就告诉他说 我觉得你还缺了哪里 你还多了哪里 然后他就直接 本就是原地的给这一个 ppt 去做了更新 我之前我是一个很懒得去做 ppt 的人 每次我看到 ppt 我就感觉自己 头脑发懵 就不知道要做些什么 你做个模板的话 那我可以做 但是很多时候是没有模板的 然后 然后呢 我之前我这种 kimi 做 我就 kimi 做的是挺不错的 但是 kimi 他有使用的上线 并且他不 kimi 他自己本身 他不会帮我去做数据分析 他本身也没有那些 跟我这个行业领域相关的一些 sql 但是我的龙虾他全部都有了 所以我就 我的龙虾他就可以帮我做到数据分析 调取数据库的数据 根据数据库调取下来这个数据 再去做数据分析 和文献去做一些匹配 看到我们得到的这一些 理论的一些 mutation 他是否跟文献里面提到的这些信息是 match 的 然后好了他做完了以后这些信息说完 他就直接帮我做 ppt 他原地帮我更新 没有任何的限制次数 然后做得非常的好 然后这个是很重要的 就是一个点了 就是 刚老师汇报 然后做我的这个专业项目 还有一个点就是 我们有的时候要去 做一些比如说模型的训练 我过往了 最近有一篇文章我不知道你有没有看是那个 capacity 他又他又发了一篇很有意思的文章 叫做 auto research 他就是跟模型说我有这套数据 你帮我去训练模型 你自己训练完了以后 你自己看要哪些参数是要去调的 模型的架构要怎么去调的 你就 基于就是 这套逻辑你一直去帮我训 以前我们要用vs 去做一些 have parameter 的一些 searching 对吧 现在他让大语要模型 让他 agent 去帮他找最佳的参数是什么 对所以就是我感觉我的工作上面的很多 就是 调研也好 数据分析也好 做模型的搭建模型的训练 分析模型的一些 performance 最后写成一个报告 一减套东西我已经全部都让我的笼下接管了 我的任务就是出去玩 所以他就相当于是一个 远程操作服务器的一个 AI 智能助手 就是他 对他和 chatgbt 最大的区别就是 gbt 他只能回答问题 他不能操作你的电脑 对 对对对的 然后我的 agent 他就是相当于是长了双手双脚的 那个 chatgbt chatgbt 但与此同时 chatgbt 和不同的模型他们是各有优劣的 大家以前如果只用 chatgbt 的话 那就是 他在比如说写代码这一块 写的还不错 但是他在问题拆解这一块可能没有 cloud 好 但是我的批评下 他是因为已经给他接了各种各样的模型了 那个 api 所以呢 他就会比如说在拆解问题的时候 他就去找 就是 cloud 插完了拆解代码的时候 他就让 呃就是 opaii 的那个 5.3 codex 或者 5.4 让他们去写 写完了以后 呃再写文章这一块文笔这块 gbt 他做的比较好 然后让 gbt 再就把我的一个 report 去给我写出来 就是 呃批评下他因为可以接触不同的 不同的那种模型 所以可以去 leverage 不同的模型他们的程序 这个是单个模型他做不到的 我想到的一个场景是 就比如说 我现在 嗯有一个超级大的服务器 我装了超级多的小龙虾 每个人 就是是一个生物就是 open cloud for bio 的一个集群 然后呢每个人 只要一个 就是只要一个网关 连了这个小龙虾之后 我就可以用这个 我就可以用这个集群上所有的 我预装的 open cloud 的一个所有的 biology 的一个 skills 你觉得这样的一个设想现实吗 我我首先觉得就是生物是个很复杂的一个体系 我觉得所有人类现在未知的一些东西 他可能还做不太到 比如说 呃你如果现在单说大概设计的话 然后人类他其实对于有一些体系上的大白 还理解的不是很透彻 他不知道要怎么去做 那这种信息在互联网上是缺失的 那小龙虾他就没有办法只能和 那对于这些任务 我觉得他都做的不会特别好 就是还是取决于说他的一个数据本身的一个质量 和数据的量的一个问题 会决定他的一个上限 然后你如果说抛开蛋白设计 不看去看别的一些领域 比如说 呃把脸发现这一块的话 不同的疾病 呃人类对他的研究的量也是不一样的 像是还真这种话 研究的人比较多 那么数据一定是比较多的 但是像 你如果想要知道 人的意识是哪来的 对于神经科学这一块的一些研究 意识这一块的这个这个层级的研究 那我觉得龙虾他 他能做什么 人类自己都并没有太知道这件事情是怎么回事 所以我不觉得他在这种 呃 人类这个一整个知识库里面 呃然后放在互联网上面 信息比较缺失比较 就是 怎么讲就是稀缺比较大的这种数据 呃他能够做到我不觉得 他只能够把那些数据量比较 已经就是像拼拼图一样 已经拼得七七八八了 你大概龙虎看得到了 然后又有比较多的一些实验验证 这种这种事情 我觉得他做的会比较好一点 啊所以他更更多的像是一个 工作流排布的一个 助手 就他可以把所有碎片化的东西 都集成起来 就就不需要就不需要你再 这找一点那找一点这搜一个那搜一个 对对对我觉得我其实那天我跟 自己的一个小天然后 我就问他呃 如果我想要为你们公司不同层级的人去 配置这个龙虾的话 我觉得我应该为哪个层级的人去配比较好 因为他们有一层级就是刚入职的那种人 是第一层级 然后呢后面他可以变成2-1 2-2 后面说3-1 3-2 每个层级负责的点是不一样的 然后我就发现 像2-1 2-2 他们可能就是调工具得到结果 然后反馈给上一个层级 然后一直到什么到哪个层级他做不到了 就是 大概到3-2这样个层级他都做不到 这个层级他做的事情是什么 就是他要 想方设法的自己去create一些idea 就是他要去 自己想出那个所的问题是我要怎么帮平台 赚到更多的钱对吧 这件事情 我觉得龙虾他可能做不到 因为这个是需要 3-2的这个人他过往的很多的一个工作经验 然后他要做大量的一些 呃产品分析 然后平台分析不同模块的分析 模块居然怎么联系 这些数据有些是他们数据 他们内部的 他们就是自己内部有那种dashboard 有这种数据库 这种东西是龙虾他接触不到的 那他就不可能能够帮3-2这个层级人 去给出任何的一些决策上的一些建议 对所以我觉得调工工具这一块龙虾做的很好 但是要去做一些 更加深的一些决策 呃可以帮公司去占到钱的这种事情 我觉得他就做的不愧特别好 嗯 所以 其实小龙虾的上线是取决于我们 对模型的一个探索 就比如说 咱们现在做的一些什么 细胞模型啊 蛋白模型啊 他的一个能力就是 才就是这些模型的能力是决定了小龙虾的上线 不管怎么说我们 agent或者小龙虾 龙虾是个框架 他的本质是他调的那个模型 而这个模型 过往是cloud还是gpt 我平时用的时候就已经感觉得到 他对于一些自己叫 特定领域上面的一些很细致的问题 他是做的不好的 为什么这些模型他做的不好 他比如说要让他就设计一些序列 你如果不让他调用任何的 蛋白羽绿羊模型 散白结构模型你就光绕gpt自己去做 他不可能就很清楚的找到哪些位置是比较好的 然后你如果说 我用这些蛋白羽绿羊模型 蛋白结构模型去做的话 各位这个领域的人 我们也很清楚 这些模型也有些limitation 而这些limitation就是在于 蛋白这个领域的这个数据问题 我们对他的理解问题 对吧就是以及只能把这一些信息 更好的整合到这个模型里面 让他学的更好 他这些都这些事情才是问题的本质 也是这些 龙虾一号或者说模型一号 他的上线就是数据 数据不好 底层模型不好 这一些通用的 啊lambry model lashlambry model他们也做的不好 这些model做不好 你龙虾那些agent也会做不好