现在openclaw几乎一天一个版本，但我感觉它有点迷失，大家都想把对所有事情的期望都放它身上实现。这不对。（1） AI生成代码，是大模型的事，不是openclaw的事。现在大模型为了不让小事绊倒自己，也外挂了一堆：1、计算：无须死乞白赖让语言大模型这个文科生做算术，直接外调计算器就好，不用杀鸡用牛刀。2、老信息：百科知识直接取出来，而不是去费劲生成。3、新信息：联网搜索/爬取/清晰。所以这些也不是openclaw要搞的事。（2）记忆。现在大模型没有记忆能力，大模型也没有知识持续更新能力，所以大家外挂了一堆记忆系统。但是我个人感觉：记忆应该属于大模型层要搞的事，而不是Agent这个数字代理人该搞的事。当然，现在大模型这个能力没突破，Agent层来搞，算是过渡期。（3）本地控制能力。看似本地控制好像无所不包，实际上也就四类：1、控制浏览器：所以现在浏览器也在改造自己，让浏览器对AI友好。现在Web网站也在改造自己，让网站对AI友好。2、控制本地文件系统：对本地文件可以增删改查。但这就太可怕了。所以Kimi Claw采用的工作空间目录这个方式蛮好，只对这一个目录搞事。3、控制本地软件：主要是通过CLI方式、在提示词中直接对本地软件进行调用，而不用通过AI Coding、导入头文件调用API。所以现在很多本地软件也在纷纷把API改造成CLI。4、控制本地软件：主要通过GUI RPA控制。但是我个人感觉这类诉求不会在openclaw中得到增强，而是会成为一个独立的品类让openclaw来集成。（4）说来说去，上面几种，都不应该是openclaw主力进化的。那openclaw应该把功能重心放在哪里？我个人感觉：还是Skill。 Skill这个东西，本质就是精确引导大模型。从2021年的基于专家的人工反馈强化学习去，到2022年的指令跟随，到2023年的提示工程，到2024年的思维链深度思考，到2025年的Agent工作流，到2026年的Skill，都进化了很多年了。但是skill主要是由全球高人写成、他们愿意免费分享出来，放到skill clawhub平台上。openclaw作为平台又不需要写skill，只需要能很好找到-安装-正确地安全地运行skill即可，这就有点类似苹果应用商店了。（5）有人特关注openclaw能对接多少IM。openclaw连接IM，用意是让你随时随地可以过程确认以及收到结果。对接多少IM，只要这个IM愿意开放就很好对接，重心是放在IM身上，而不是openclaw千万百计绕来绕去对接。微信在周六做openclaw插件就是这个意思。