2026年4月13日 · 阅读 —

OpenClaw 创始人反着写代码:砍掉中间层,反而更快

Agent 与 SkillsAI 工程实践

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OpenClaw 创始人反着写代码:砍掉中间层,反而更快

AI 编程圈这两年有个迷信: 工具越全、架构越像样、流程越“规范”,产出就越稳。

但 OpenClaw 创始人的开发方式,几乎是朝着“最佳实践清单”的反方向狂奔——而且还跑出来了一个爆火的开源 AI Agent。

先把话挑明:这不是反智,也不是摆烂。 这是一种更狠的工程判断:能直连就别加层,能用 CLI 就别造平台,能讲清楚就别先搭架子。


1)他到底“反”了哪些共识?

不用 Plan Mode:别给新模型打旧补丁

他的观点很直接:

  • “Plan Mode 是给老模型打的补丁,新模型不需要你帮它规划。”

当大家还在卷“怎么写更好的计划提示词”,他直接把这一步跳过。

潜台词是:把计划做成强约束,很多时候是在 替模型做低质量的提前承诺。后续一旦发现理解偏了,修正成本更高。

不用 MCP:大多数工具就该是 CLI

更狠的一句:

  • “大多数 MCP 应该是个 CLI。”

社区在搞生态、搞协议、搞统一入口,他的判断是:很多场景没必要先协议化。

如果一个工具调用,最终就是“传参→执行→读 stdout/stderr→返回结果”,那先把它变成稳定 CLI,往往比先把它包装成复杂中间层更划算。

不用 RAG:把事说清楚,比搭检索强

一句话:

  • “Just talk to it.”

这不是否定检索增强,而是强调优先级: 把需求、约束、上下文讲清楚,通常比“先搭一套检索增强架构”更能立刻提升成功率。

不用子 Agent:多智能体?开几个终端就行

别人做多 Agent 编排器,他开几个终端窗口:

  • 一个窗口跑一个 Agent
  • 各干各的
  • 简单粗暴

这听起来像偷懒,但它有个现实优势: 可观察性强、可控性强、失败隔离强。


2)这些选择背后,其实是同一个敌人:中间层

把这堆“反最佳实践”放一起,会发现他砍掉的都是同一类东西:

  • Plan Mode:你和模型之间的中间层
  • MCP:工具调用的中间层
  • RAG:知识获取的中间层
  • 编排器:多 Agent 之间的中间层

每多一层抽象,就多三类成本:

  1. 出错点:多一层就多一层失败模式
  2. 调试面:多一层就多一层日志、状态、边界条件
  3. 心智负担:你得先理解这层,再去理解业务

所以他的逻辑其实很朴素:

模型能力已经够强了。 很多脚手架与其说是在帮它,不如说是在挡它。


3)为什么这路子能跑通?因为它不是“想出来的”,是“试出来的”

这个判断不是拍脑袋来的。 据说 OpenClaw 爆火之前,他做过 43 个项目:

  • 终端优先
  • 快速验证
  • 不搞花活

这类人往往形成一套条件反射:

  • 先跑通最短链路
  • 再把问题打碎
  • 最后才考虑抽象与平台化

换句话说:先要“能用”,再要“优雅”。


4)续写:从工程角度看,这套方法更像“降维打击”

所谓“最佳实践”,经常默认一个前提: 团队大、协作复杂、需求稳定、质量门槛极高。

但个人/小团队做 AI 产品,最稀缺的资源不是规范,是:

  • 反馈速度
  • 试错次数
  • 问题定位效率

中间层越多,反馈闭环越长。 闭环一长,就会出现一种最恶心的现象:

  • 明明是需求没讲清
  • 结果去调 Plan
  • 再去调 RAG
  • 再去调工具协议
  • 最后把自己调成“平台工程师”

产品没做出来,仪式感倒是拉满。

这也是为什么他更偏向“直连”:

  • 能直接对话,就别先写一堆 plan prompt
  • 能直接跑命令,就别先做一套工具调用中台
  • 能把上下文塞清楚,就别先上检索系统

一句话:优先消灭链路长度。


5)经验与感想:AI 时代的工程能力,正在从“搭架子”转向“控变量”

传统工程里,能力经常体现为:

  • 设计更漂亮的抽象
  • 搭更完整的架构
  • 把边界画得更清楚

AI 时代,另一个能力更值钱:

  • 识别当前问题的“主因变量”
  • 用最短路径验证
  • 让失败尽快暴露

中间层往往会把变量混在一起:

  • 模型理解错了?
  • 工具返回慢了?
  • 检索召回偏了?
  • 编排器状态乱了?

最后就变成: “看起来每个模块都没问题,但整体就是不对。”

所以这套“砍中间层”的哲学,本质是在追求:

  • 更清晰的因果链
  • 更短的调试路径
  • 更低的系统熵

少即是多,不是鸡汤,是维护成本的数学题。


6)怎么落地:一套“反过度工程化”检查清单

下面这套清单,适用于任何 AI 编程/Agent 项目(尤其是 0→1):

先问 3 个问题

  1. 这层中间层解决的是什么具体失败?(要能说出失败案例)
  2. 如果不加它,最短路径能不能先跑通?
  3. 加了它之后,调试成本会上升多少?有没有观测闭环?

再按顺序上工具(别跳级)

  • 第 1 级:直接对话 + 明确约束(先把事讲清楚)
  • 第 2 级:稳定 CLI 工具(可复用、可观测)
  • 第 3 级:必要的结构化(配置/模板/最小权限)
  • 第 4 级:再谈协议/生态/平台化

一个很实用的“停手条件”

  • 只要问题还能通过“讲清楚 + 少量脚本 + CLI”解决,就别急着上编排器和 RAG。

推荐标签:#OpenClaw #AI编程 #Agent #工程实践 #过度工程化 #CLI