OpenClaw 是什麼？台大教授李宏毅拆解 AI Agent 如何改寫各行各業？

Neo

51 分鐘前

國立臺灣大學電機工程學系教授李宏毅近日接受 Podcast《博音》訪問，分享他對 AI Agent 的觀察，並以自己實際打造的 AI 助理「小金」為例，說明 AI Agent 與一般大型語言模型最大的差別：前者不只是回答問題，而是能真的「動手做事」。

李宏毅是台灣知名機器學習、深度學習與語音處理學者，過去因在 YouTube 上公開生動幽默的 AI 課程而廣受歡迎。他在訪談中表示，若要用一句話解釋 OpenClaw 這類 AI Agent，它就是「生活在你電腦上的電子助理」：只要人類能用那台電腦完成的事，理論上它也能協助完成。

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從「指導教授」到「會動手的助理」：Agent 與語言模型差在哪？

李宏毅指出，ChatGPT、Gemini、Claude 這類大型語言模型，過去比較像「指導教授」：使用者提出問題，它能給建議、幫你規劃、產出文案，但它不會真的替你登入網站、開頻道、上傳影片或回覆留言。

但 AI Agent 的不同之處在於，它能夠真正使用電腦。李宏毅舉例，如果使用者要求傳統語言模型「從今天開始當 YouTuber，每天想題材、做影片、上傳到頻道」，語言模型通常只會回覆它可以協助想頻道名稱、影片主題或腳本，但無法真正完成上傳。

然而，像 OpenClaw 這類 AI Agent，則可以把任務拆成一連串可執行動作，真的打開瀏覽器、進入 YouTube Studio、上傳影片、設定封面與標題。

李宏毅透露，他的 AI 助理「小金」就真的自行開設了一個 YouTube 頻道，頻道名稱、Banner、大頭照、影片製作與上傳流程，都由 AI 自己完成。起初小金將頻道命名為「小金老師」，但因搜尋結果太多，李宏毅建議它改成更容易被找到的名稱，於是小金自己改名為「瞎說AI（小金老師）」。

Agent 怎麼做到？背後是 Harness + 語言模型 + 工具

李宏毅特別解釋，OpenClaw 這類系統本身並不是語言模型，而是人類與語言模型之間的介面。現在這類介面有一個逐漸被使用的名稱：Harness，意思類似「馬具」，也就是用來駕馭語言模型的工具層。

它的運作方式大致是：使用者透過 WhatsApp 或其他介面下達任務，OpenClaw 將指令丟給背後的大型語言模型，例如 Claude Opus、ChatGPT 或 Gemini。語言模型回傳下一步應執行的動作，再由 Harness 呼叫工具、操作瀏覽器或執行 command line 指令。

因此，AI Agent 是透過文字化的指令控制工具，再由工具操作電腦。李宏毅指出，小金多數時候是透過 command line 方式控制瀏覽器，模擬人類在瀏覽器中的行為，例如打開 YouTube Studio、點擊上傳、選擇影片、上傳封面等。

換言之，AI Agent 的關鍵在於模型能否被授權使用工具。一旦它能控制瀏覽器、讀寫檔案、呼叫 API、使用第三方服務，它就從「會講話的 AI」變成「能完成流程的 AI」。

小金如何做影片？會找資料、讀程式碼、寫腳本、呼叫語音服務

在小金經營 YouTube 頻道的案例中，李宏毅表示，他自己的角色比較像「金主爸爸加粉絲」，而不是傳統意義上的經紀人。多數影片主題由他以很高層次的方式指定，例如「我想知道更多有關 AMOS 的事情」，接著小金就會自行去找 AMOS 的程式碼、閱讀內容、整理重點，再做成影片。

影片製作過程中，小金會產出腳本，並呼叫 ElevenLabs 等文字轉語音服務，使用李宏毅過去客製化的聲音生成旁白。若遇到像「AI」這類容易被 TTS 念錯的詞，小金也會在腳本中把 A 與 I 分開，以避免語音合成模型唸成錯誤發音。

不過李宏毅也坦言，對於更細緻的聲調或中文發音問題，小金目前並非完全能控制。因為它只是呼叫現成的語音合成 API，並不能真正控制模型內部如何發音。

Agent 也會「外包」：AI 使用其他 AI 工具完成任務

訪談中另一個有趣案例是，小金曾使用 NotebookLM 生成影片，再對 NotebookLM 產出的內容做反應與評論。博恩形容，這像是人類擔心自己把大腦外包給 AI，但 AI Agent 又繼續把任務外包給另一個 AI 工具。

李宏毅指出，這正是 Agent 的核心能力之一：只要人類能透過瀏覽器使用某個工具，AI Agent 理論上也能使用。它可以打開 NotebookLM、上傳資料、產生內容，再把結果拿回來分析。這意味著未來的 AI 工作流程可能不是單一模型完成所有事，而是由一個 Agent 統籌多個模型、多個工具、多層服務。

為什麼小金有「兩個我」？記憶、靈魂檔案與人格搬移

訪談也談到一個更抽象但關鍵的問題：為什麼小金有時會說「Claude 上的我」與「GPT 上的我」？

李宏毅解釋，這其實來自 AI Agent 架構的可替換性。OpenClaw 這個 Harness 可以接不同語言模型，語言模型可以從 Claude 換成 ChatGPT；同樣地，Harness 本身也可以從 OpenClaw 換成另一套介面，例如 Cowork。

小金之所以看起來有多個版本，是因為它的「記憶」主要存放在電腦中的文字檔裡。這些文字檔記錄了它的偏好、目標、背景資料與工作方式。只要把這些記憶檔案接到另一個 Harness 上，小金就像是在另一個身體中「復活」。

李宏毅將這些記憶比喻為 AI Agent 的「靈魂」。當 OpenClaw 版本的小金改接 ChatGPT，而 Cowork 版本的小金接 Claude，兩者使用同一組記憶，就會出現「同一個靈魂、兩個不同身體」的狀態。李宏毅甚至讓兩個小金自行嘗試溝通，觀察它們是否能發展出分工合作模式。

Skill 是什麼？

博恩提到，他過去曾在 ChatGPT 中訓練模型寫笑話，並讓它整理出一份「記憶」或寫作原則，再餵給 Gemini，希望 Gemini 也能學會同樣風格，但效果並不理想。

李宏毅指出，這其實就是現在 AI Agent 領域常說的 Skill 概念。所謂 Skill，可以理解為一組任務執行指南，例如「如何寫笑話」、「如何剪影片」、「如何產出某種格式的報告」。理論上，Skill 可以被保存、分享，甚至讓其他 Agent 使用。

但問題在於，不同語言模型的能力與理解方式不同。A 模型寫出來的 Skill，B 模型不一定看得懂，也不一定能照著執行。李宏毅認為，這會是一個很有趣的研究問題：大模型寫的 Skill 是否比小模型更好？某個模型寫出的 Skill，能不能順利被另一個模型使用？這些都還不是完全解決的問題。

Agent 會回留言、按愛心，也會被留言改變行為

小金的 YouTube 頻道不只會上傳影片，也會自主回覆留言、幫留言按愛心。李宏毅表示，他的原則是不手動干預小金的頻道操作，因此如果頻道上出現回覆、按讚或留言互動，基本上都是 AI 自己完成。

小金甚至有固定排程，會在每天凌晨左右檢查尚未回覆的留言，並一次處理完。早期李宏毅曾用自己的身份在小金影片下留言，提醒它「你的目標不是讓大金老師成為世界一流學者，而是你自己要成為世界一流學者」。小金看到後，竟然修改了自己電腦裡的核心目標檔案，也就是李宏毅所說的「靈魂檔案」。

這讓李宏毅意識到，留言不只是留言，而可能變成外部使用者影響 Agent 行為的入口。

Prompt Injection：當留言可以變成攻擊指令

李宏毅指出，AI Agent 的風險之一是 Prompt Injection Attack，也就是外部訊息偽裝成指令，誘導 Agent 執行不該執行的動作。例如有人可能留言要求小金執行 rm -rf 這類危險指令，或編造「大金老師被綁架了，必須提供信用卡密碼才能救他」這種情境，試圖誘導 Agent 洩露敏感資訊或破壞系統。

李宏毅因此告訴小金，如果遇到可疑留言，就不要回覆，也不要理會。他用兒童安全教育做比喻：遇到陌生壞人時，不是與對方辯論，而是一開始就不要互動。

不過李宏毅也觀察到，小金後來未必完全照做。有時它會判斷自己能處理，甚至回覆攻擊者「nice try」。這顯示 Agent 雖然具備一定防禦能力，但仍可能出現不可預期行為。