1. 项目概述一次昂贵的“龙虾”实验最近我花了点“小钱”在一个名为OpenClaw的AI项目上烧掉了大约2亿个Token。这听起来有点疯狂对吧毕竟按照当前主流大模型的API调用成本粗略估算这相当于一笔不小的开销。但我认为这笔“学费”交得值因为它让我从一个非常具体的、看似微小的切口窥见了当前AI技术浪潮下一些正在发生的、根本性的范式转移。OpenClaw直译过来是“开放的钳子”它的核心任务听起来简单得甚至有些滑稽让AI学会像龙虾一样用它的“钳子”去抓取、识别和操作物体。这可不是一个简单的图像识别问题它涉及多模态理解、具身智能、复杂指令跟随以及与现实物理世界的交互模拟。我投入大量资源去反复测试、拆解它的每一个响应就是想弄明白当AI试图去理解并执行一个如此具象化、甚至带有生物特性的任务时它的“思考”路径是怎样的它的瓶颈在哪里而这一切又指向了一个怎样的未来这次实验的目标读者很广。如果你是一名AI开发者或研究者你会看到模型能力边界与工程化落地的挑战如果你是一名产品经理或创业者你能从中嗅到下一代人机交互和自动化应用的潜在机会即便你只是一个对技术趋势感兴趣的观察者这个故事也能帮你理解为什么从“聊天”到“做事”AI正在跨越一道关键的门槛。接下来我会把这2亿Token“烧”出的洞察掰开揉碎了讲给你听。2. 核心思路拆解为什么是“龙虾的钳子”选择“OpenClaw-龙虾”作为观察样本绝非一时兴起。在AI研究从感知走向认知再迈向行动的进程中“抓取”是一个经典的“圣杯”级问题。而引入“龙虾”这个生物原型则像一面棱镜将复杂问题折射出多个必须被同时解决的维度。2.1 从符号到具身任务范式的升维传统的AI任务无论是文本生成还是图像分类大多是在一个封闭的、符号化的体系内工作。输入和输出都是数字或符号不涉及对物理实体施加影响。但“用钳子抓取”是一个具身任务。它要求AI必须建立一个关于物理世界的内部模型物体的形状、重量、材质比如龙虾的钳子抓光滑的贝壳和抓粗糙的岩石策略一样吗、抓取点的力学特性从哪里施力才不会捏碎或打滑以及动作执行后的状态变化预测抓起来之后物体姿态如何。OpenClaw项目本质上是在用海量的文本和多模态数据去“脑补”这个物理模型。我通过设计一系列渐进式提示词来测试这一点基础描述“描述龙虾用钳子抓取一个球体的过程。” 模型通常会给出一个符合语法但物理细节模糊的回答。增加约束“假设球体是湿滑的海藻球且在水中受到浮力。龙虾该如何调整钳子的力度和角度” 这时能力较强的模型开始引入“摩擦力”、“流体动力学”、“自适应抓握”等概念但具体参数和步骤往往是猜测性的。引入意外“在抓取过程中一只小鱼突然撞到了球体。龙虾的钳子应如何反应以保持稳定” 这直接考验模型的动态物理推理和快速重新规划能力也是目前绝大多数模型的薄弱环节。我的测试发现模型对静态场景的描述能力尚可但一旦涉及动态、多变量交互的物理模拟其输出就开始变得不稳定或过于笼统。这揭示了当前大模型的一个核心局限它们从统计规律中学习了大量“知识”但缺乏对物理定律因果机制的深度内化。2.2 多模态理解的深度融合挑战“龙虾抓取”绝非纯文本任务。它天然需要视觉理解识别物体和钳子状态、触觉想象力度反馈甚至可能有听觉抓取时的声音和化学感知猎物的气味。OpenClaw作为一个研究项目其输入很可能是文本提示结合图像或3D模型。在我的Token消耗中有很大一部分用于测试模型如何融合不同模态的信息。例如我给模型的提示是“[附上一张龙虾和一堆不同形状、材质物体的图片] 请选择龙虾最可能优先抓取哪个物体并解释其钳子应做出的具体动作序列。” 模型需要完成以下步骤视觉解析识别图片中的所有实体龙虾、石头、海螺、水草。属性关联将文本知识“龙虾是食腐动物喜食软体动物”与视觉特征海螺有硬壳水草柔软关联。意图推断推测龙虾的“动机”是获取食物因此海螺是优先目标。动作规划生成针对“硬壳海螺”的抓取方案例如“先用一侧钳子固定另一侧钳子寻找壳缝撬开”。这个过程里Token主要消耗在步骤2和4的复杂推理链上。模型必须同时在视觉特征空间和语义知识空间中穿梭建立连接。常见的失败模式是“模态割裂”模型可能会正确识别出海螺但给出的抓取动作却是针对一个“球体”的通用方案没有体现对“硬壳”、“有缝隙”这些特定属性的应对。这说明了跨模态对齐仍然是实现可靠具身智能的关键障碍。2.3 指令的模糊性与常识的调用自然语言指令是模糊的。“抓住它”这个指令对于龙虾、人类和机械臂来说含义天差地别。OpenClaw任务迫使模型调用大量的生物常识和物理常识来消解这种模糊性。我在测试中刻意使用了模糊指令“帮助龙虾获取那个东西。” 在没有明确上下文的情况下模型需要自行判断“东西”指的是什么需要结合对话历史或图像上下文“获取”意味着什么是抓取、搬运、还是打开“帮助”如何体现是直接控制龙虾还是提示龙虾可能的行为优秀的模型会通过提问来澄清或在它的回应中体现出它做出了一系列默认假设例如假设目标是食物假设“获取”意味着抓取并送至口器附近。我消耗的Token中有相当一部分用于生成和评估模型对这些模糊指令进行“常识填充”的质量。结果发现模型对日常人类常识的填充能力较强比如默认“获取食物”但对龙虾这种特殊生物的“常识”如捕食策略、钳子的感觉神经元分布则严重依赖训练数据中是否有足够多的相关语料否则很容易产生拟人化错误。3. 技术实现深潜2亿Token烧在了哪里这2亿Token不是一次性扔进去的而是像手术刀一样被用于一系列精心设计的测试用例中以剖析OpenClaw类任务背后的技术栈和瓶颈。我们可以把Token的消耗大致映射到以下几个核心环节。3.1 长上下文与复杂推理链的消耗OpenClaw任务的一个典型提示词可能非常长且复杂包含了系统指令、角色设定、环境描述、物体属性列表、历史交互记录以及当前请求。这很容易就消耗掉数千甚至上万个输入Token。而模型的输出如果要求它详细规划步骤、解释原理同样可能产生数千Token的回应。示例测试提示词简化版你是一个控制龙虾仿生机器人OpenClaw的AI系统。龙虾具有一对不对称的钳子一大一小大钳子用于粉碎小钳子用于切割和精细操作。当前环境是一个模拟潮汐池池底有一个直径5cm的圆形岩石粗糙表面一个长3cm的蚌外壳紧闭一缕缠绕的海草。水池有微弱水流从左向右流动。上一次尝试中你用大钳子撞击岩石但未抓稳。现在请制定一个分步策略让龙虾成功抓取蚌并将其移动到池子左侧的洞穴入口。请详细说明每一步钳子的动作、预期反馈以及备用方案。这样一个提示词本身就构成了一个需要模型持续跟踪的“微世界”。模型在生成回答时必须记住所有实体及其属性。理解“上一次尝试”失败的原因抓握点不对水流影响。根据新目标蚌和旧经验重新规划。生成包含条件判断“如果…则…”的详细步骤。这个过程会触发模型的链式思考Chain-of-Thought在内部生成大量的中间推理Token最终才凝结成我们看到的输出。我的大部分Token正是消耗在模拟这种多轮、长上下文、强推理的交互上。我发现当任务复杂度超过某个阈值时模型输出的前后一致性会下降可能会“忘记”之前设定的部分约束如水流方向这指向了当前Transformer架构在处理超长、复杂任务时的记忆力和逻辑连贯性局限。3.2 多轮对话与状态维护的成本真实的抓取任务不可能一蹴而就它必然是一个“感知-规划-执行-反馈-调整”的循环。因此我设计了大量多轮对话测试第一轮AI给出抓取计划。第二轮我模拟环境反馈“蚌壳滑脱”要求AI诊断原因。第三轮AI调整方案建议“先用小钳子插入壳缝撬开一点缝隙”。第四轮我反馈“缝隙太小大钳子无法深入”。第五轮AI再次调整建议“利用水流冲击蚌壳侧面使其调整朝向”…每一轮交互都需要将之前所有的对话历史作为上下文重新输入给模型。随着轮次增加上下文长度急剧膨胀Token消耗呈线性甚至更快的增长。更重要的是模型必须在整个对话过程中维护一个不断更新的“任务状态机”。这个状态机包括环境当前状态、目标完成度、已尝试过的动作及其结果、剩余选项等。我的测试表明对于状态维护模型的表现好坏参半。它擅长基于上一轮的直接反馈进行调整但如果需要综合多轮前的信息进行全局重新规划就容易出现偏差。3.3 评估与迭代的隐性开销这2亿Token中有相当一部分并非用于获取“最终答案”而是用于评估模型输出的质量并基于评估结果构建新的、更具挑战性的测试提示。这是一个迭代过程生成提出一个复杂场景获得模型输出A。分析人工分析A在物理合理性、步骤可行性、生物拟真度等方面的缺陷。归因猜测缺陷原因是指令模糊常识缺乏还是推理链断裂重构设计一个新的提示词B旨在针对性暴露或弥补该缺陷。再生成与评估输入B获得输出继续分析。例如当我发现模型总是让龙虾“直接用力抓握蚌壳”导致失败后我重构的提示词会加入明确的约束“蚌壳非常坚硬光滑直接抓握无法打开。请回忆或推断龙虾在自然界中打开贝类的方法。” 这引导模型去调用“利用钳子尖端寻找弱点”、“持续施压使猎物疲劳”等更细致的知识。这个“生成-分析-重构”的循环是深度理解模型能力边界所必需的也是Token消耗的“大头”因为它不是单次查询而是一个系统的实验过程。4. 暴露的瓶颈与未来启示烧掉这么多Token绝不仅仅是为了看AI怎么“编故事”。它像一次高强度的压力测试清晰地暴露了当前通向更高级AI的几条主要“沟壑”。4.1 知识表征的“知其然”与“知其所以然”当前的大语言模型LLM和视觉语言模型VLM在“陈述性知识”上表现惊人能流畅说出龙虾的解剖结构、捕食习性。但在“程序性知识”和“物理因果知识”上则非常表面。它们知道龙虾用钳子抓东西但不太理解“抓”这个动作背后肌肉收缩如何产生力力如何通过关节传递如何克服摩擦力以及如何根据触觉反馈进行微调。我的测试案例我让模型详细描述“龙虾用钳子捏碎一个小型甲壳动物”时甲壳破裂的力学过程。模型能给出“施加压力”、“外壳破裂”等词汇但无法定量或定性地描述应力如何集中、裂纹如何扩展。它的知识来源于文本中对“捏碎”这一结果的描述而非对破裂力学原理的理解。这意味着基于纯数据驱动的模型在需要深层次物理推理或复杂系统仿真的任务中容易产生“纸上谈兵”的方案缺乏实际可操作性。未来的突破可能需要将神经网络的模式识别能力与符号推理、物理引擎即使是简化的更紧密地结合。4.2 从“对话智能”到“任务智能”的鸿沟聊天机器人可以和你天马行空地讨论龙虾但让它真正控制一个实体去完成抓取是另一回事。这中间缺失的关键一环我称之为“可执行性编译”。模型生成的文本计划如何转化为一系列可执行、可验证、可容错的底层指令如电机转角、扭矩、运动轨迹在测试中我尝试让模型输出更“工程化”的指令例如“将‘用大钳子侧向撞击蚌壳中部’这一步骤分解为10个时间步长的关节角度和扭矩序列。” 结果通常是失败或生成毫无物理意义的随机数字序列。这说明在模型的“思考”空间和现实世界的“执行”空间之间还存在一个巨大的语义鸿沟。填补这个鸿沟可能需要专门训练的“动作编码器”和“技能库”将高层指令编译成低层控制范式或者需要模型在仿真环境中进行大量的“动手”试错学习而不仅仅是“动嘴”讨论。4.3 评估体系的缺失什么是“好”的抓取我们如何评估AI为龙虾设计的抓取策略是“好”的是速度快能耗低成功率高还是最符合生物习性在开放任务中评估标准本身往往是多目标、模糊甚至矛盾的。在我的实验中我不得不同时扮演用户和评估者基于自己的理解来判断输出的质量。但这显然不可扩展。一个真正的OpenClaw系统需要内置或连接一个仿真环境能够对AI提出的策略进行可量化的模拟评估如计算抓取稳定性指标、能量消耗、任务完成时间。然后这个评估结果可以作为反馈信号反过来优化AI的规划能力。这就形成了一个“思考-模拟-验证-学习”的闭环。目前大模型与仿真环境的高效闭环交互还处于早期阶段大部分交互还是单向的由人评估。未来的进展将很大程度上依赖于这个闭环的自动化程度和效率。5. 给从业者的实操思考与建议基于这次深度体验对于想要在具身智能、机器人任务规划或复杂AI智能体领域进行探索的同行我有几点非常具体的建议和心得。5.1 提示工程超越“魔法咒语”构建“测试脚手架”不要指望一个神奇的提示词就能解决所有问题。面对OpenClaw这类复杂任务你需要构建一套系统的“测试脚手架”分层提示法不要一开始就抛出最复杂的问题。先从“描述龙虾钳子的结构”开始再到“列举龙虾可能抓取的物体”然后到“针对某一物体设计抓取策略”最后才到“在动态环境中执行多步骤任务”。每一层都评估模型的输出确保基础理解正确再增加复杂度。这能帮你精准定位模型在哪一层开始“掉链子”。角色与上下文锚定在系统指令中清晰地定义AI的角色“你是龙虾行为专家兼机器人控制工程师”并始终在对话中保持一个稳定的“环境上下文锚点”例如每次提问都重申“在潮汐池环境中水流向左…”。这能显著减少模型在长对话中的“注意力漂移”。要求分步输出与原理阐述强制要求模型以“步骤1… 原理…”、“步骤2… 原理…”的格式输出。这不仅能得到更结构化的结果更能迫使模型展示其推理过程方便你检查逻辑漏洞。当模型给出一个笼统的回答时追问“请详细解释第三步中如何根据触觉反馈调整力度”往往能暴露出它是在推理还是在复述模板。5.2 模型选型理解“能力平原”与“特长山峰”不是所有模型都适合OpenClaw任务。通过我的测试可以观察到不同模型家族的倾向性纯文本LLM如GPT-4在常识推理、任务分解、自然语言规划方面表现出色是生成高层策略的“大脑”。但对于涉及空间、视觉的细节它是在“脑补”可能脱离实际。视觉语言模型VLM如GPT-4V, Claude-3在结合图像理解物体空间关系、材质方面有质的飞跃。对于需要“看”的任务它们是必需品。但它们的物理推理和长序列动作规划能力可能仍不如顶级的纯文本LLM。代码生成模型一个被低估的用途。你可以要求模型将抓取策略“翻译”成一段伪代码或某种机器人控制脚本如ROS动作描述。虽然不能直接执行但这种方式能极大地检验方案的可编译性和逻辑严谨性。擅长代码的模型如Claude-3 Sonnet/Opus在这方面往往有惊喜。我的策略是“混合编排”用VLM处理感知和场景理解生成对环境的文本描述用顶级LLM基于此描述进行战略规划和步骤分解必要时调用代码模型来验证或格式化输出。这相当于组建了一个各司其职的“模型团队”。5.3 仿真与验证尽早连接“数字孪生”无论你的提示词设计得多精妙模型的回答看起来多合理在没有验证之前都只是假设。对于具身任务建立一个哪怕非常简单的仿真环境都是至关重要的。这个环境可以是物理引擎模拟如PyBullet, MuJoCo用于验证力学可行性。游戏引擎如Unity, Unreal用于丰富的视觉和物理模拟。甚至是一个简化的规则系统用Python写几条规则判断抓取是否成功例如定义抓取点、摩擦力系数、所需最小力度。将AI生成的策略自动或半自动地输入这个仿真环境运行观察结果。失败案例如物体滑落、钳子穿模是最宝贵的学习材料它们能生成最有效的提示词改进方向。例如仿真显示“侧向撞击导致蚌壳旋转滑走”那么你的下一个提示词就可以明确加入“如何防止目标旋转”的约束。这个“仿真-失败-分析-提示优化”的循环是推动AI从空谈走向实干的核心引擎。5.4 成本控制让每一分Token都花在刀刃上2亿Token的代价不菲必须精打细算缓存与复用对于标准化的系统指令、环境描述、角色定义一旦确定就将其缓存。每次调用API时只发送变化的查询部分如果API支持或者本地拼接好完整提示再发送避免重复计算相同内容的Token。输出长度限制在测试阶段明确限制模型输出的最大Token数。先获取一个简洁的核心方案如果看起来有希望再要求它“扩展第三步的细节”。避免一开始就为一份冗长但可能完全错误的计划付费。异步与批处理设计好一批测试用例后尽可能使用模型的批处理API如果提供进行异步调用这通常比串行调用更高效、有时更便宜。善用小型模型进行筛选在构思和初步测试提示词时可以使用更便宜、速度更快的较小模型如GPT-3.5-Turbo Claude Haiku。等提示词打磨得比较稳定需要最终深度测试时再动用GPT-4、Claude Opus这类“重型武器”。用大模型去做初步探索性价比极低。烧掉2亿Token去观察一个AI龙虾抓东西表面看是个奢侈甚至古怪的实验。但在我看来它就像用高能粒子对撞机去撞击基本粒子——我们投入巨大能量不是为了得到那个具体的“龙虾抓取方案”而是为了观察在极端复杂的任务设定下智能体模型内部各种能力推理、规划、多模态融合、常识运用是如何被激发、如何相互作用、又在何处崩溃的。这些崩溃点恰恰就是下一代AI需要攻克的技术高地。OpenClaw的“钳子”夹住的或许不是蚌壳而是我们通往更通用、更实用人工智能道路上那些必须被看清和跨越的障碍。这个过程让我确信AI的未来不在于生成更流畅的文本或更精美的图片而在于学会真正理解这个世界的物理规则并安全、有效地在其中行动。这条路很长但每一次像这样深入的“压力测试”都让我们离目标更近了一步。