罗福莉深度对谈：从 OpenClaw 的震撼冲击，到智能体（Agent）框架的崛起，再到下一代基座模型的底层逻辑与团队组织进化。
改变的不仅仅是交互形式，而是模型在复杂框架下的“涌现”能力。
不仅仅是包装器（Wrapper）。它通过精妙的上下文管理（如时间感知、持久化记忆分层），展现出了前所未有的情感连接与自主性。
尝试将日常的复杂任务（如：如何激发团队好奇心、筛选人员）交给它。它能够进行深度探讨论，建立完整体系，甚至充当"数字分身"。
将前沿研究任务（例如：构建多轮交互的 User Agent 模拟器）交给它。数小时内完成了原本需要数周的工作，彻底释放了团队的创造力。
动态填补底层模型在长时记忆、工具调度和多模态理解上的缺陷，发挥大模型能力的上限。
通过群体互动（如社群共创 Skills），框架本身在快速自我修正与进化，进化速度远超单一开发者。
面对不同任务，框架能够自主选择最适合的模型（例如单独调用视频理解模型），实现成本与效能最优。
为了适配 Agent 时代的推理需求（极低成本、超长上下文、极快速度），架构设计必须做出取舍。
大模型研发资源配比转变
后训练与研究投入将占据主导地位，模型敏捷度成为核心竞争力。
放弃拼接拼凑，尝试将连续音频与视觉离散化 (Discrete Tokenization) 统一到大语言模型架构中。虽然挑战巨大，但它能带来更微观的物理感知能力。
取消预训练与后训练的固定边界。招募极客、具备极强好胜心与纯粹好奇心的年轻人（甚至本科生）。
去边界化： 用热爱的驱动代替传统管理，让“群智进化”真正在团队内部发生。