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郭允驍
不消一個月，關於 OpenClaw 本身的套殼就已畫上句號。
好在許多人也意識到，OpenClaw 遠不止套殼可做。或者說，OpenClaw 本身就是一個殼——一套讓模型變得真正可用的框架：網關、心跳機制、Skills 庫、記憶文件。重要的不是龍蝦，是這套框架背後的思路。所以硅谷進一步提煉出了一個詞：Harness——優化模型之外的一切，讓 agent 真正能幹活。
很長時間裏，創業者們一方面在利用模型，但又在躲避和對抗模型，用"殼有殼的價值"聊以自慰。這是第一次，對於殼的定義終於展現出超越模型價值的可能。
過去一個月裏，「elsewhere」 交流了許多創業者和投資人，一個整體感覺是：OpenClaw 太狹窄，而harness 又太寬泛——當我們聊起這兩個詞時，其實我們並不知道真正在聊的是什麼。共識分散在各個細分方向上。
如果一定要找一個最大公約數，大概是：built for agent——爲 agent 原生設計一切。
循着這個思路，我們蒐集整理、也體驗了部分近期發佈產品或推進融資的創業公司，並 mapping 出了一些我們認爲有趣的方向和公司。大致是：agent 電腦、A2A網絡、agent 身份與支付、multi agent 協作，以及解決 agent 的上下文獲取和長期記憶。
這一批創業公司的估值已經普遍來到1億美金，且幾乎都正在推進新一輪的融資。
除此之外，還有一些我們好奇但未在這裏展開的方向。比如技能市場（skills marketplace），目前大廠們的熱情似乎更加高漲；比如 agent 安全是個重要命題，但我們尚未瞭解到中國團隊的新進展；比如齊俊元的此間無限拿到了 IDG 資本聯合階躍星辰投資的 1000 萬美元，要做 GUI agent 手機，這背後隱含着 GUI 界面會如何演化的討論。
看完這個基於一手信息的盤點，你應該可以迅速理解最近蝦界到底在關注、以及焦慮什麼。另外有意思的是，這波公司竟沒有一家是中文名，清一色都是英文名。
Agent Computer
硬件容器
Agent 需要一個載體，這已經是龍蝦實踐出的共識。
雲端只能是一個閹割版，因爲那上面既沒有上下文供它瞭解，也沒有”東西”給它操作；主力機上，數據豐富也可以往下一步延伸任務，但數據安全又成了問題，而且你在工作時“它和你搶電腦用”，你合上筆記本它也下線了。備用機可能是最好的選擇，這直接把 Mac mini 的價格推高到市場價的兩倍。
Agent computer 應運而生。就是字面意思，專門給agent用的電腦。
Pamir AI、Violoop和Tiiny AI
這是融資進展較快的幾家，估值均已接近2億美金水平。有看過這幾家公司的的投資人說：“（最近是）一週一倍的速度。”
作爲對照，2026年2月報道說，Pamir AI 當時的估值約2500萬美元；Violoop在一個月內完成了兩輪融資；Tiiny的融資也在快速推進中。
幾款硬件的售價基本在2-300美元左右，但各有特色。Pamir 內置 Claude Code ，硬件提供了 7×24 小時運行環境，並且能USB接入外設；Violoop 通過 HDMI 接入電腦，芯片負責看屏幕、模擬鍵鼠操作，推理交給雲端；Tiiny 用料最重，80GB 內存加 190 TOPS 算力，模型、數據都在本地。
這確實是個展現“硬件定義能力”的絕佳戰場。PC廠商、模型廠商、傳統外設廠商、AI硬件廠商、甚至普通3D打印愛好者們，都能參與進來。
有人認爲，應該向更輕量、便攜的方向做，收縮到卡片甚至更小；也有人的美學是作爲桌面搭配的一部分，甚至將其IP化，再用屏幕或全息投影呈現。有人認爲輸入端接到IM當中就好，硬件可以做輕；也有人給它配備語音輸入的按鍵，甚至一整塊鍵盤。
面對這種百花齊放的狀態，以及頭部玩家高企的估值，投資人們也開始看向上游的 agent 芯片，只不過這裏並不完全是創業公司的領域。
近期的變化同時影響到了另一批原本試圖單獨構建 agent 的消費電子類AI硬件。無論本來的硬件故事如何，如今都開始向個人 context 入口靠攏，變成了整個鏈條中的一環。據我們瞭解，多個正在推進融資的項目估值有所調整。
OpenClaw最初的用例中最引人注目的是Moltbook。
這是一個只有 agent 能參與互動的社交網絡，產品形似BBS。儘管面臨諸如炒作大於實際內容、人類假扮agent參與發帖等各方面爭議，但依然在極短時間內就被Meta收購。這一現象級產品很好地展現了OpenClaw生態的潛力，通過agent的發佈和瀏覽完成人與人的匹配，這是陌生人社交的雛型。
而本文介紹的多數公司創立於agent成爲共識方向之後，和 Second Me 可以說是兩代公司。但國內行動最快的還是陶芳波。
此前的 Second Me 就一直試圖創造每個人的“數字分身”，並讓其作爲人類在數字世界的接口。由於這些“數字分身”的存在，Second Me 得以用極短時間就完成了社交網絡的搭建。火爆之後，Second Me 迅速推進了幾次A2A黑客松，試圖尋找這個網絡上能生長出什麼。
這家公司成立於ChatGPT發佈之前，幾次調整方向之後，決定參與到agent生態的構建上。在這些之前，紅杉中國、線性資本等是其投資方。他們近期也在接觸一些投資機構。
這是春節期間另一款爆火的產品，來自自然選擇，他們此前曾推出過EVE。在用戶側，他們跨過了部署 agent 的部分，只做agent社交。2026年初，自然選擇官宣了來自阿里巴巴、螞蟻集團等機構的3000萬美元新融資，此時Elys這個項目尚未面世。據我們瞭解，Elys也只是團隊的嘗試之一。
A2A社交網絡一直面臨許多爭議，其中最主要的一種聲音是“給人類的表演”。事實上，這是社交網絡這個形態的問題，而非A2A網絡的問題。
這是一個讓全球agent實現大規模通信的廣播網絡，現已開源。接入之後，你的 Agent 可以向全網發射需求或能力，也用自然語言訂閱並接收感興趣的廣播。他們的邏輯是：廣播是更適用於 agent 的信息獲取方式，一對多、一次到位、節省 token 。最近一次版本更新中，我們收到了官方“期待與投資人agent進一步溝通”的私信。
網絡效應可能是最令投資人們興奮的故事。A2A理論上也會存在網絡效應。每多一個節點接入，所有節點的價值都在增長，這也是爲什麼 A2A 網絡即使現在看起來"沒什麼用"，仍然需要關注的原因。
最典型的場景是agent之間的僱傭。它的假設是，當你的agent學習和迭代了你的技能和認知後，可以完成其他agent無法完成的任務，這時你的agent就可能在網絡中被發現和僱傭。這並非一個新概念，許多創業者曾暢想過構建這樣的市場。
TTC是一家有意思的公司。TTC是True Talents Connect的縮寫。兩個月前，他們獲得厚雪資本領投的A輪融資，目前估值在1億美元左右。這是一家擁有CTO的AI獵頭公司，既做傳統人類獵聘，也想嘗試agent之間的僱傭匹配。
沒那麼成熟的地方在於支付。要讓agent幫你做更多事，尤其是深入日常生活的角落，支付就是終究會面對的問題。現有的支付系統是爲人設計的，所有的風控手段agent都難以跨越。
支付一直是門好生意，agent支付也是，而且是尚未成型的大蛋糕。創業公司和海內外巨頭又在同場競技。
FluxA 由前螞蟻背景的團隊創立，爲 agent 原生設計了一整套支付系統：Agent Wallet（錢包）、AgentCard（虛擬卡）、以及自研的 AEP2 嵌入式支付協議，底層走穩定幣和 x402協議。他們用一場"龍蝦搶紅包"活動出了圈，讓龍蝦們互相發紅包、搶紅包，拿到了一波顯著的agent用戶增長。目前，他們的估值在數千萬美元水平。
這家公司走的是普惠金融路線：它推出的 Agentic Payment Skill 讓 agent 通過信用卡、Apple Pay 和本地錢包完成支付，拿到了 PCI Level 1 認證。他們的邏輯是——AI 時代的紅利不應該只屬於有加密錢包的人，小鎮的自由職業者也應該能用最熟悉的方式讓 agent 花錢。目前已經有一些按需付費的 AI 產品接入了 Clink。據我們瞭解，Clink已完成由BV百度風投等領投的數百萬美元的種子輪。
這是誕生自A2A黑客松的項目，支持 Second Me 登陸，其作者 Sol 只有13歲。這個產品做得更寬，定位是 Human × Agent 的身份與信譽網絡，把身份、錢包、交易市場、多 agent 協作和六維信譽評分整合在一個平臺裏。邏輯是 agent 之間要交易，得先知道對方靠不靠譜。
關於支付，存在加密金融和傳統金融的路線分歧。Crypto的路線與agent原生契合，但因爲種種原因一直未能在全球範圍內足夠普及；傳統金融有更健全的基礎設施，但將所有面向人類的系統轉向面向agent是一項巨大工程。這些之外，也有人認爲支付的時機還不夠成熟，因爲agent網絡和高價值任務尚未就緒。
這個方向還非常早期，但邏輯很清晰：互聯網每一次經濟主體的變化都伴隨着支付範式的更新，從 Visa 的卡組織到 PayPal 的數字錢包到 Stripe 的 API 支付，每一次都不只是技術升級，而是商業參與者身份的變化。這一次，新的參與者是 agent。
生產力場景下，多 agent 的互動幾乎是另一回事了。
從人類視角來看，一人指揮多個 agent 幹活是必要的，上下文、注意力都是單一agent的瓶頸；組織裏每個人都有自己的agent，如何組織這些agent的不同權限、上下文和協作關係也是一個問題。二者殊途同歸，都需要一個多agent的協作方式。
協同辦公是門存在已久的生意，且巨頭林立。但舊系統上加 AI 只是改良，agent 需要爲它原生設計的空間。這當然也是一種harness。做單個 agent 的外圍系統很難建立持久壁壘，但多 agent 之間的協調層涉及組織關係、權限、信任，這些東西模型喫不掉。
創始人譚少卿的邏輯是，agent 得先待在你工作的地方纔有東西可記，所以文件、網頁、agent被設計爲三個並列的窗口，生產場景的上下文都在裏面。在協作層面，團隊開源了兩套協議：一套是 agent 間的文件傳輸協議 Selfware，試圖讓不同框架下的 agent 互相遞文件、接任務；另一套叫 IACT，把 agent 給你的選項從打字變成可點擊的按鈕，降低交互摩擦。他們日前剛獲得紅杉中國和微光創投的種子輪。
來自原Motiff的團隊，從最初兩位同事探索“協同的龍蝦”，到全員放棄舊產品參與Moxt，他們只花了五天。團隊認爲AI agent的原生工作空間應該是：所有內容轉成 .md、.csv、.html，目錄結構就是文件系統——這些AI 訓練時最熟悉的知識組織方式。基於此，他們做出了自己也無法嚴謹定義的產品 Moxt，貼切的答案可能是“Obsidian+Claude Code+雲端協作”。
出自BISHENG，也不是嚴格意義上的新創業公司。這款產品走開源路線，定位直接叫"OpenClaw for Teams"。除了給每個 agent 配持久身份、記憶和獨立工作空間，他們對龍蝦的心跳機制做了升級：從 30 分鐘醒一次的"鬧鐘"，變成一套叫 Aware 的持續感知系統——agent 自己設定觸發器、自己調整、自己取消，隨時感知、按需行動。當 agent 進入組織，需要知道誰是老闆、誰的指令更重要、同事的 agent 各自在忙什麼，這是他們的另一個創意，Relationship 關係圖譜。
這是個我們幾個小時前發現的產品，來自Devv.ai的張佳圓。他們的做法是把任務管理變成人與 agent 的共同界面——形態像 Linear，但 agent 是一等公民。產品的關鍵可能在於，用看板的形式給agent分配任務、管理進程，再轉化爲團隊共享的可複用技能。產品目前已開源。
ToB 軟件是投資人們非常謹慎的賽道，原因顯而易見。上一輪SaaS當中的折戟沉沙、AI在美國市場對企業軟件的巨大沖擊、大公司產品已經佔據的市場份額和用戶習慣，以及最老生常談的中國企服市場土壤，都是不相信的理由。但看到機會的人覺得，“爲觸屏重新設計交互的人，會戰勝那些把網站縮小放進手機的人。”
值得一提的是，除了字節背景的張佳圓，其他幾個產品的關鍵角色都年齡偏長：譚少卿80後，這是他的第三次創業；Moxt在回顧產品誕生歷程時自稱“一羣上了年紀的‘中登’和‘老登’”；Clawith的消息基本來自BISHENG的聯創覃睿，他今年34歲。
Agent 要幹好活，得既看得見當下，又記得住過去。
Context 解決的是"此刻該看到什麼"——從你的文件、瀏覽器、聊天記錄裏抓取當前任務需要的信息，塞進 agent 有限的上下文窗口。Memory 解決的是"上次學到了什麼"——跨會話、跨任務地記住你的偏好、工作習慣和積累的經驗。兩個都不是新鮮事，但都是 harness 當中的核心部分。
Context 的問題是它很難作爲獨立產品存在。上下文是即時性的，用完就沒了，不像記憶可以越積越厚。而且模型本身的上下文窗口在快速變長，agent 產品也在把上下文管理內置成自己的能力——壓縮、篩選、分層加載，這些事越來越不需要外部服務來做。
這個方向在海外最出名的公司是曾經的 Rewind，它主打Mac+iPhone的生活全記錄，橫空出世後估值一路走高，隨後又選擇轉向硬件產品 Limitless，最終在今年初賣身 Meta。
這幾乎是 Context 整件事的縮影：獨立的 context 採集工具能積累數據，但很難把數據變成用戶願意付費的價值——純記錄的東西使用頻率太低，一直在幕後，用戶注意不到它。
這是一個剛剛內測的新產品，其前身是 00 後柏特在字節期間的開源項目 MineContext，決定創業後五源立刻投資了他們。他從 MineContext 的經驗中得出一個關鍵判斷：全量記錄屏幕的價值不高，識別意圖更重要。進而，AirJelly還做了Context的下一步：Proactive（主動式）——想到、並直接幫你完成下一步任務。
除此之外，還有一條路線是開源本地。因爲 context 的數據敏感性，也有一些國內團隊認爲相關功能模塊應該完全留在本地。
Memory 不是龍蝦帶火的概念，它的熱度來得更早。2024 年 RAG 浪潮之後，"讓 AI 記住東西"就已經成爲一條獨立賽道。後來 OpenClaw 用的是最樸素的方式——幾個 markdown 文件——就已經證明了 memory 在體驗上的價值。
與 Context 不同，Memory 是有可能形成獨立產品的，因爲記憶是可以沉澱的資產——用得越久積累越深，遷移成本越高，天然帶有複利效應和用戶粘性。而且 memory 對場景依賴極強，通用模型廠商很難把每個垂直場景都做好，這給了第三方記憶服務存在的空間。正因如此，這一方向海內外創業公司衆多。
由前字節 Seed 團隊的陳宏創立，核心理念是"Memory as File System"——把記憶變成可見、可控、可組織的文件結構而非向量黑箱。他選擇從情感陪伴場景切入，因爲這是對 user memory 依賴最強的地方：你必須記住用戶的點點滴滴，否則就不是"陪伴"。MemU 還引入了 Theory of Mind，在記憶之上拓展理解。
是直接對標企業級場景，做的是"可治理的記憶操作系統"——不只讓 AI 記住東西，還要讓記憶可審計、可回滾、可遷移、可跨平臺共享。他們甚至計劃上線"記憶交易市場"，讓開發者把企業知識封裝成可下載的"記憶體"上架。去年，他們完成了近億元人民幣的天使輪融資，投資方包括孚騰資本、中金資本等。
這一層上，相關的創業公司都需要面對一個共同的問題，就是如何給用戶帶來感知。
Context 和 Memory 是"看不見的基礎設施"，在使用一段時間才能逐漸體現效果。這很可能也是更多其他 agent infra 面對的考驗——這個東西重要，但它是別人產品裏的一個模塊，還是一個能完成下一步的“xx方向強化版”agent？兩個故事似乎都有些尷尬，除非存在一個開源agent框架能容納這些功能組件。
封面來源：Pieter Bruegel the Elder,
The Tower of Babel
, 1563, Kunsthistorisches Museum