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      對話OpenClacky李亞飛:把Harness做透,Token賬單就不是問題了

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      作者|懶人

      編輯|張潔

      最近AI圈有兩件事,討論度很高。

      一是Agent用得越多,Token賬單越難控。二是Harness這個詞開始頻繁出現,大家在討論怎么給模型套上韁繩,讓它往對的方向跑。

      在這兩件事的交匯點上,我們注意到了5月2日剛剛上線的OpenClacky。


      簡單來說,OpenClacky是一款開源的本地AI Agent產品。它既有命令行形態(在終端里直接輸入指令),也有圖形界面,用戶可以接入Claude、DeepSeek等不同模型,讓它在電腦上完成寫代碼、處理文件、調用工具、整理資料等任務。

      但OpenClacky更特別的地方在于,它把Skill放在了產品核心位置,律師、財稅顧問、HR專家、知識管理創作者都可以把自己的專業經驗、工作流和交付方法封裝成Skill,再通過OpenClacky分發、更新和售賣。

      這也讓它在一眾Agent產品里顯得有點不一樣。它試圖成為這些創作者背后的技術合伙人。

      我們對話了OpenClacky創始人李亞飛。他是連續創業者,2014年開始創業,早期以CTO身份參與技術驅動型產品,2019年后轉向CEO視角。在這之前,他是Ruby深圳社區發起人,也是Ruby中國社區的活躍貢獻者。后來他創辦ShowMeBug,把在線編程面試和技術測評做成產品,并曾獲得紅杉中國、高瓴等機構近億元A輪融資。

      到了AI Agent這一輪,他和團隊是國內較早進入AI編程賽道的一批人。OpenClacky是他們在幾輪嘗試之后,重新押注的一套產品形態。

      以下是我們的對話實錄。


      “一個在電腦上幫你自動敲鍵盤的Agent”

      AI新榜:先介紹一下自己,以及這次帶來的產品OpenClacky。

      李亞飛:我是李亞飛,算是連續創業者,從2014年開始創業到現在已經十來年了。2019年之前,我主要是以CTO身份參與創業;2019年之后,開始以CEO視角做技術驅動類產品。

      我們之前做過一個在線技術測評產品,以Coding為核心。去年下半年開始,我們一直在做一個云上的coding agent產品。到去年年底,我們把核心內核開源了,也加入了更多本地編輯能力。

      所以OpenClacky現在是一個本地的通用Agent,但底層架構里積累了很多Coding方面的能力。現在Agent能力其實很大程度上是以Coding為基礎的,比如大家公認做得很好的Claude Code,也是因為它在這方面有很強的積累。OpenClacky現在不是單純的Coding Agent,而是從Coding能力長出來、面向更通用工作場景的Agent。

      AI新榜:我們之前一直以為OpenClacky主要是一個Web UI產品,后來才發現它也有命令行。正式發布時,你們更希望用哪種形態呈現?

      李亞飛:命令行更像它的內核。

      我們打造這個產品,最終肯定希望面向更普適的群體,比如白領辦公、創作者創作自己的Skill。未來的畫面里,可能每個人都有自己的數字助理。

      但交付過程一開始一定要靠內核。在CLI(命令行界面)里做內核,是最輕、最快,也最能驗證的。所以這部分用戶畫像里,會有很多技術型用戶,比如程序員,也有一些極客型個人。

      我們也見過一些主編、內容行業的人,他們也很喜歡命令行,因為它很高效。所以我們會把這兩個形態一起交付出來。你喜歡命令行就用命令行,喜歡Web UI就用UI,它們之間的數據完全打通,是同一套體系。

      AI新榜:為什么叫OpenClacky?這個名字有什么寓意?

      李亞飛:Open很好理解,我們把內核完全開源,非常擁抱開源社區。我自己以前在Ruby社區也受益很多,所以一直比較喜歡開源。

      Clacky來自敲鍵盤的聲音。這個名字其實是我們上一個階段做Coding時想出來的,含義就是點擊、敲鍵盤。所以兩個詞連在一起,就是一個在電腦上幫你自動敲鍵盤的Agent。


      “Skill已經把軟件的天花板一個個擊破了”

      AI新榜:你之前的創業經歷,大多是圍繞一個具體問題做產品。OpenClacky當時想解決的核心痛點是什么?

      李亞飛:我長期在軟件行業里做。去年年底,Skill生態開始陸續被接納時,我在內部比較早地跟團隊講它的價值。

      我覺得Skill本身已經把原來的SaaS、原來的軟件天花板一個個擊破了。這會導致整個軟件業被翻轉。

      我看到的未來是,只要是個人,應該都有一個自己的助理。這個助理可以干很多事情,可能是情感的,但現在最主流的肯定還是工作和辦公,比如幫你寫材料、理解你、幫你寫程序。

      Skill就是讓AI更穩定地幫助我們解決問題的方式。它可以很簡單,比如發布一個應用時,我給它一套方案,讓它照著發;也可以很復雜,比如自動審查合同文檔,給出指南,最后生成整個交付物。

      AI新榜:所以你們希望給專業人士提供底座,讓他們把自己的經驗產品化?

      李亞飛:對。我們有比較強的Harness工程理念,也有信心交付出類似Claude Code那種工程實力的Agent。它可以幫助很多人搭建自己的體系。

      很多創作者、很多專家能力很強的人,我們給他提供底座,他提供技能方法,大家一起打造一個場景產品。

      AI新榜:你們整個項目開源在GitHub上,會擔心被復制嗎?

      李亞飛:開源的邏輯從來不是怕不怕復制。既然敢開源,就是看誰跑得更快,我們有信心跑得更快。而且現在中國程序員再多,也不過千萬級別。但真正的行業工作者是幾億人,這個機會其實是交付到大多數人手里的。只要這個技術能夠幫助很多人普惠,我們都覺得沒有問題。

      AI新榜:你一路創業,面向的人群好像越來越寬。從Ruby社區,到ShowMeBug,再到現在希望非技術人員也能用的OpenClacky,這是一個有意識的轉向嗎?

      李亞飛:很早的時候,我就想讓更多不那么了解技術的人,也能掌握技術、享受到技術價值。

      2018年我們做過一個小程序SaaS平臺,用拖拽方式組裝小程序。后來一方面是自己的能力增強了,另一方面是市場技術也在發展。到了AI這個新時代,很多技術復雜度還在,但有了AI幫助,更多人可以開發自己的應用,或者用好應用。

      Skill加Agent,其實就是一個非常好的新一代軟件架構。我知道有人會說可能過兩年又變了,但在我看來,這個進化已經到了比較終極的架勢,它已經能很好地釋放AI能力。


      “三類人很適合Skill這種新的形態”

      AI新榜:OpenClacky現在已經上線了,目前創作者入駐情況怎么樣?

      李亞飛:我們現在已經有一個比較不錯的案例,是法律方向的一位律師朋友做的“青獅龍蝦”。把16個Skill打包在一起,已經賣了很多單。這是我們一起深度打造起來的。

      我們陸續還會上架一些金融方向、知識付費領域的產品,也會有知識管理類的龍蝦,幫助大家在本地整理材料、自主學習、吸收知識,再幫你輸出知識,它有點像智能化的印象筆記。高質量Skill需要一個更健康的分發方式。它應該有版權認證,也能讓創作者參與收費。


      AI新榜:青獅龍蝦是怎么做起來的?

      李亞飛:他的官網、Skill、日常使用體系,基本都是在OpenClacky中完成的。包括整個網站功能、支付,都可以用OpenClacky做。等于只要一套工具,就打造了整個生態體系,而且基本上是一個人完成的。

      AI新榜:什么樣的人適合成為你們的創作者?

      李亞飛:最適合的創作者有幾個畫像。第一,一定是在行業內沉淀多年,有自己的行業認知。不是程序員學兩天就搞定了。

      第二,他自己比較喜歡折騰。比如沒有AI之前,就做過一些工具、產品或者自動化嘗試,不要求成功,但要有這種折騰精神。

      第三,他敢站出來,有一定營銷思維。

      如果這三點符合,在新時代里,我們能提供一個很強的地基。幾周時間,他可能就能打造出一個類似青獅龍蝦的產品。

      AI新榜:也就是說,不是影響力最大的人最適合?

      李亞飛:對。影響力已經很強的人,精力上可能顧不過來做這個產品。程序員想切入某個行業,有時行業學習又不夠。所以最合適的人,反而是行業認知很深,又愿意把經驗產品化的人。


      “我們更像技術合伙人,不只是一個Skill商店”

      AI新榜:很多免費Skill下載量很高,但當前安裝量很低,可能是不好用,或者沒人維護。如果Skill要付費,用戶標準會更高。你們怎么建立信任機制?

      李亞飛:首先還是創作者自己的個人品牌。比如青獅龍蝦,它是以創作者在律師行業十多年積累的背書作為基礎。他懂法律行業,也跟用戶建立過連接,所以他做的Skill可以獲得信任。

      但技術層面我們也會做很多保障。比如Skill創建機制里,會附加一套測評能力。未來云端也會自動檢測,你的Skill上來之后,我們會在各種平臺做兼容性測試和質量保障。

      另外,Skill就跟軟件一樣,分發出來可能有bug。我們會讓它非常無痛地升級,客戶端里如果品牌技能有更新,用戶點一下就能升級。這樣創作者和使用者之間會形成緊密的互動關系。后面我們還規劃讓創作者和使用者共創,用戶可以把使用中遇到的問題分享給創作者,然后更新一個版本。

      AI新榜:如果用戶購買Skill后出了問題,是找Skill售賣者,還是找平臺?

      李亞飛:找售賣者。我們對創作者來說,更像一個技術合伙人。比如青獅龍蝦,只有在需要技術支持時,我們會出現;否則他的客戶關系、客戶資產都是屬于他的。

      AI新榜:你們的平臺審核標準是什么?

      李亞飛:有點像Google商店。上架默認都能上,沒有限制。但我們會有自動化掃描程序,包括云上的AI會幫你評估各個平臺的兼容性、質量如何、有沒有瑕疵。沒有問題會標記“驗證過”。如果有問題,會標記給創作者本人。但我們并不去管理他的Skill。

      AI新榜:Skill的定價由創作者自己定?

      李亞飛:對,由創作者自己定。

      AI新榜:商業化方面,你們會從創作者發布的Skill里抽成,這是目前主要的商業化方案嗎?

      李亞飛:對。早期階段,我們會從其中拿一部分出來繼續做創作者推廣,希望建立一個互利共贏的局。

      AI新榜:類似App Store的抽成在行業里一直有爭議。OpenClacky現在還是新產品,用戶基數還在增長,為什么對創作者有吸引力?

      李亞飛:因為我們不是一個簡單的商店,不是把Skill放上來就完了。

      我們更像一款產品。比如你作為創作者,我們倆的關系更像是我是技術合伙人,你是CEO,做出來的是你的一整套產品。包括安裝下來的Logo、客戶端、技能體系,都是你的。從創業視角看,一個技術合伙人占比三成是非常合理的。

      AI新榜:所以你們并不只想做Skill市場,而是想做創作者背后的基礎設施?

      李亞飛:對。未來不僅大廠能做Agent,很多個體創業者也可以做自己的Agent。我們希望成為這些Agent的基礎設施。


      “SaaS不是需求沒了,而是解決方案變了”

      AI新榜:你預期OpenClacky未來的創作者體量會有多大?

      李亞飛:我看到的是,原來軟件市場里的很多價值,未來都會切換到新的形態里,而且會變成服務業的一部分。原來定制外包的很多東西,也會切成這種形態。

      如果橫向比對,中國軟件業至少是千億級市場,定制外包可能還有更大的規模。這里面未來都會切換成新的模式。我們能分到多少,要看市場變化。

      AI新榜:傳統SaaS也都在尋求AI轉型,你們會怎么和他們競爭?

      李亞飛:SaaS如果切換得好,會有兩種走法。一種是數據沉淀得很好,它就變成Agent的數據中心。另一種是徹底轉向新的Agent產品形態。

      它們當然也是這個時代里的一股力量。但我們更看好個體經濟,或者新型公司經濟模型。大家完全Agent化之后,可以做到高定制化,深入到各行各業的角落,幫客戶解決很多問題。

      大型公司有大型公司的打法,但它體型大,吃得也多,也有挑戰。中小型經濟體、軟件代理商、個體創業者、知識付費從業者,我覺得都會有很好的機會。

      AI新榜:所以不是SaaS需求沒了,而是解決方案變了?

      李亞飛:對,需求沒變,解決方案在變。


      省token的秘訣:“一次Cache命中,能省90%的成本”

      AI新榜:我們使用OpenClacky時比較驚喜的一點,是Token消耗很低。我們跑了二十多個任務,用的是Claude模型,總共花了大概1.4美元。OpenClacky是怎么做到的?

      李亞飛:這是我們最內在的技術支撐。我們在Harness工程上,應該說比較有信心和Claude Code去橫向對比。

      核心有幾個思考。

      第一個,我們始終把接近100%的Cache命中作為出發點。第三代架構以前我們也踩過很多坑,比如在系統提示詞里做很多變量模板,不斷變更它。這樣會導致Cache命中不穩定,賬單就會飛起來。

      今天在Harness工程面前,效果只要你敢選擇好模型,優秀產品之間不會差太多??康倪€是模型大腦本身的能力。但現在的主要矛盾變成了,你可能用不起。一次Cache命中,能省90%的成本,所以會讓整個賬單安靜很多。

      第二個,如何在最小Token消耗、最小上下文情況下,讓任務完成得好。我們的答案是,用最小工具集實現。

      這件事說起來容易,真正做的時候很難。比如瀏覽器,你不能說我不要瀏覽器工具,否則用戶就沒法完成瀏覽器自動化操作。但如果你直接接入市場上成熟的瀏覽器自動化方案,Token就會爆炸。

      所以我們只能自己打磨,最后把核心壓到16個工具。這樣才能保證它在最小Token消耗下完成任務。

      第三,是減少無效重試。代碼編輯是Coding Agent最高頻的動作,而模型生成old_string時很容易在縮進、轉義符、行尾空白上出錯,導致精確匹配失敗。OpenClacky用五層降級匹配策略處理這些常見錯誤,盡量避免Agent因為一個字符串沒匹配上反復重試、反復消耗Token。

      第四,是讓記憶和Skill自進化“有門檻”。長期記憶、Skill自動創建都可能讓系統變聰明,但如果沒有篩選,也會變成上下文噪聲。OpenClacky設置了白名單式觸發條件,短對話不寫長期記憶,只有出現用戶顯式決策、持久上下文、反復錯誤模式等高價值信號時才寫入;Skill自動創建也需要任務足夠復雜、沒有調用現有Skill,并由模型判斷是否值得沉淀。

      AI新榜:你們和Claude Code相比大概是什么水平?

      李亞飛:Claude Code是公認全球很好的Harness工程產品。它的Cache命中率可以做到很高。我們綜合值跟它差不多,但在總成本方面,我們低一些。


      當然,首先還是要保證能力不能下降。如果一味追求省Token,可以做得很便宜,但能力不夠也不行。我們是在相同能力情況下去挑戰。相比同類型Agent產品,我們能便宜兩倍、三倍,甚至五倍。

      AI新榜:穩定性如何,用戶能感知到Cache命中率不穩定嗎?

      李亞飛:用戶感覺不出來,但會發現賬單在飛。很多用戶通常不會關注這個,但它很考驗底層能力。


      “開源做久了,才更關注商業化模式”

      AI新榜:你是開源社區出身,OpenClacky內核也開源。但這個產品的核心賣點之一,是把Skill加密售賣。這在信念上會沖突嗎?

      李亞飛:可能正因為開源做得久,我們才更關注商業化模式。

      經典開源項目的商業化,是開源增加影響力,然后在某些增值服務上給企業提供服務,由企業買單。說白了,是用個人用戶的影響力補貼掉一部分,然后企業因為可靠性付費。

      我一直在尋找一種更好的、更健康的商業模式。在OpenClacky這個體系里,我們發現技術層面能貢獻大概三成價值。另外七成,是屬于創作者和專家的,他們可以貢獻行業經驗和方法。

      創業就是不斷尋找自己的位置。我們現在希望OpenClacky不那么顯眼。我不需要把品牌打得全球都知道,我更希望默默成為更多伙伴背后的力量,大家一起去跟這個行業做點事情。

      AI新榜:從內測到正式上線,有哪些用戶反饋讓你印象深刻?

      李亞飛:每天都會收到各種反饋。比如最近有程序員給我們提了七八個PR,他是全職工程師,也懂Ruby,用Windows和WSL2,就提出了一些跟他環境有關的問題和修改建議。

      還有一個成都用戶,以前用類似產品比較多。他接觸OpenClacky之后說,以前感覺天天在折騰;但用OpenClacky,好像直接就能養起來,很簡單、很清晰。

      還有深圳的用戶,自己用得很好,就開始分發,已經賣了幾單。但也反饋了一個問題:他的用戶更小白,第一步就卡在“怎么配置大模型Key”。這讓我們意識到,安裝已經很順了,但模型Key配置對小白用戶仍然是門檻。我們需要繼續解決。


      “Skill的上限很高,還沒有被挖掘出來”

      AI新榜:現在很多通用Agent已經發展得不錯,但會卡在專業問題的最后一公里。你覺得Skill這種形態能補齊嗎?

      李亞飛:我的觀點是,Skill的上限很高,還沒有人挖掘出它的上限。

      它應該是新一代軟件。上限高,也意味著下限很低。很多人好像都能做一份Skill,它可以很簡單,一句話、幾句話;但也可以做出很復雜的交付形態。

      我們認為可變現的Skill肯定有技術含量。它內部可能有數據庫、數十個腳本、API,都有可能。但它還是裝在Agent里,因為如果Agent的操作成本比較劃算,沒有人愿意再自己去操作復雜界面了。一個語音輸入法,一個Agent,再加一套很匹配你工作流的Skill,我覺得就是市場最佳形態。

      AI新榜:你說Skill上限還沒被開發,是指現在還沒有足夠強的Skill嗎?

      李亞飛:對,大家可能還沒見過特別強的Skill。我們會開發一些出來。

      最簡單的Skill可能就是一個Markdown文件。但未來它可能有UI,有其他架構,也可能是幾個Skill聯動在一起,完成一整套功能。

      當Skill成為軟件之后,它的維護復雜性會提高,所以也需要工程化、模塊化。這些今天還沒有人挖掘太多潛力,我覺得接下來一兩年會有更好的方案出現。

      AI新榜:你自己的工作流現在是什么樣的?

      李亞飛:自從做出OpenClacky之后,除非做用戶調研,我基本沒再用其他工具。

      寫程序我用OpenClacky的CLI。我們有客戶端、平臺端、管理端幾個項目,會掛在一個大倉庫里。它可以站在全局理解需求,然后進入不同子項目開發。

      比如你反饋一個需求,我馬上就在整個倉庫里告訴它,它就會直接開發完。我更喜歡CLI,因為有時還是要看一下代碼干得怎么樣,然后交付上去。

      現在團隊也都是這樣工作。我把任務指派過去,公司給每個人分配Key,每個人每天50美金。

      運營方面也用得比較多,但我經常吐槽他們還是要有自己的判斷力。AI有時候講得挺好,但仔細斟酌,不像我們能表達出來的,沒有人味。所以我會讓團隊改,一定要有自我表達,不能讓它過于發散。比如發公眾號,我自己還是會嚴格控制內容。AI的營銷能力蠻強,它會給一些建議、鉤子和彩蛋,但我一般會逐段再優化。

      我們用AI,不需要讓用戶知道你在用AI。它更像你的效率工具。

      和李亞飛對話了一個多小時,我們在聊OpenClacky這個產品,但好像又在聊產品背后的這個時代。

      OpenClacky不是市場上第一個開源Agent,也不是最會講故事的AI產品。它想做的是把Agent、Skill、開源內核、創作者經濟和專業服務,放進同一個產品框架里。

      這個框架現在還很早期。它會遇到很多現實問題:怎么降低使用門檻,付費Skill如何建立信任,創作者是否愿意持續維護,開源內核和加密售賣之間如何平衡。

      但李亞飛相信,這是未來。

      如果他的判斷成立,一種經濟形態可能會發生巨變。不再只是公司生產軟件,用戶購買軟件。每一個專業人士都可以沉淀經驗,Agent負責執行,用戶按場景購買一個更懂自己行業的AI助理。

      那OpenClacky想成為的,不只是一個更省Token的Agent。

      它想成為AI時代專業人士的技術合伙人。

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