AI Agent 范式变迁 · 深度访谈笔记

2026年春节，罗福利 亲测 open cloth 后，对 AI Agent 框架的认知发生根本性转变。她判断：由 open cloth 引发的新一轮技术范式变迁已经到来。

核心认知

关键数据

入场券参数规模

3:1:1

研究:预训练:后训练

85%

任务无需顶尖模型

20-30

核心研发人数

2-3月

中美代差

55%

团队博士占比

open cloth 亲测体验

划时代有灵魂可操纵

Day 1 · 温度与情商

凌晨 2 点持续对话到 6 点，产品会主动提醒用户睡觉。

Day 2 · 管理提效

用其解决管理问题，形成体系化方案并沉淀为 skills。

Day 3 · 研究加速

一两个小时完成需一两个月的研究任务，效率质变。

技术内幕

MTP 多 Token 预测偶然发现

利用推理时 GPU 计算富余，只有预测准确才采纳，不会带来幻觉；预训练阶段加入也能提升基座能力。

Hybrid Attention 5:1 → 7:1

滑动窗口 + 全局注意力，减少 KV Cache 支撑长上下文；更大模型可承受更高稀疏比例。

Agent 框架核心

记忆分层分级、多模型联合调度、自主编排，用框架弥补模型能力短板。

团队管理原则

行业判断

金句集

环境反而比经验更重要。

模型能力的天花板来自 Claude 4.6，但框架设计能弥补模型能力的短板，它让中层模型发挥了上限。

当 AIGC 革命本质上就是生产力革命，就必须在意最终端到端的完成率以及成本效率。

让模型自己左脚踩右脚就自己提升，这件事肯定就在这一两年发生。

模型公司没有边界——模型借助 Agent 架构本身就变成一套新产品。

从"代码 + 交互层"到"划时代的 AI 框架"，open cloth 正在重塑大模型的竞争逻辑。参数、框架、组织效能三位一体，才是通往 AGI 的正确路径。

由 CuteNote.app 颜值笔记生成