如果說26年ai只選一個關鍵詞來描述的話，我認為是迴歸式自我迭代 對c端用戶來說，clawdbot的自己完善自己就是對這個詞的最形象的理解

ClawdBot可能是未來（至少這兩年）c端（當然也包括b端）ai 應用落地的一個方向 --- 極致agent化 這也很可能將改變個人計算（邊緣計算）。 ClawdBot 這樣的應用，本質是一個長期常駐的智能代理。模型負責“想”，但本地系統負責“做”：監聽事件、維護狀態、調度工具、執行命令、管理權限。 這直接改變了硬件的側重點。本地GPU 不需要是核心算力，只需承擔界面渲染、瀏覽器自動化和少量兜底計算即可，集顯已基本夠用。 但 CPU 不但不能簡化，反而被重新擡高了地位。 Agent 型應用高度依賴單核性能、低延遲響應、頻繁上下文切換和 IO 能力。它們不需要堆核心數，卻極度依賴“隨叫隨到”的執行能力；不追求峰值算力，卻要求 24 小時低功耗常駐、快速喚醒、穩定可控。 換句話說，本地（邊緣） CPU 正在從通用算力變成系統中樞。 而本地（邊緣） GPU跑常用的，高io，低延遲的推理 未來的電腦（或手機），不是為了跑最大模型，而是為了託管一個隨時能行動的智能代理。 我們已經可以依稀看出未來的應用形態和計算架構