Ep 58. 从零实现龙虾需要什么？Bub 开发者访谈

本期播客围绕 AI Agent OpenClaw 展开，探讨了其爆火的原因及使用方式。嘉宾们分享了各自使用 OpenClaw 的经验，例如用于股票投资分析和信息聚合。讨论深入到嘉宾自研的 AI 项目 Bub，着重介绍了 Bub 在群聊环境下的独特设计，如身份识别和记忆机制，并对比了 OpenClaw 在群聊应用上的不足。此外，还探讨了 Agent 的自我进化、Prompt 工程、模型能力与隐私等问题，并对未来 Agent 的发展方向进行了展望，包括模型与芯片的深度绑定以及 Agent 自训练的可能性。

Outlines

Part 1: 背景与嘉宾介绍

Part 2: OpenClaw 使用体验与对比

Part 3: Bub 项目的起源与核心工具

Part 4: Bub 的群聊交互与用户识别

Part 5: 纸袋模型与记忆机制

Part 6: Agent 的进化与自主性

Part 7: 部署、成本与端侧模型

Part 8: 提示词工程与软件工程反思

Part 9: 未来展望与嘉宾推荐

Sign in to continue reading, translating and more.

Open full episode in Podwise

捕蛇者说

Part 1: 背景与嘉宾介绍

00:14捕蛇者说新一期：聚焦 AI Agent OpenClaw 及其创新应用

捕蛇者说新一期：聚焦 AI Agent OpenClaw 及其创新应用

00:50嘉宾介绍：数据库专家与 AI 框架开发者共话 OpenClaw

嘉宾介绍：数据库专家与 AI 框架开发者共话 OpenClaw

Part 2: OpenClaw 使用体验与对比

03:48OpenClaw 用户体验：个性化股票扫描与 IM 交互的便捷性

OpenClaw 用户体验：个性化股票扫描与 IM 交互的便捷性

06:54OpenClaw 与 Cursor 对比：开源调试与商业订阅的权衡

OpenClaw 与 Cursor 对比：开源调试与商业订阅的权衡

08:54OpenClaw 信息聚合：语音交互与个性化信息筛选

OpenClaw 信息聚合：语音交互与个性化信息筛选

Part 3: Bub 项目的起源与核心工具

11:17群聊 Agent：模拟相亲、表情包制作与烂梗挖掘

群聊 Agent：模拟相亲、表情包制作与烂梗挖掘

15:06Bub 的起源：从 Coding Agent 到通用 AI 助手

Bub 的起源：从 Coding Agent 到通用 AI 助手

16:42Coding Agent 核心工具：文件读写、编辑与工具调用

Coding Agent 核心工具：文件读写、编辑与工具调用

Part 4: Bub 的群聊交互与用户识别

18:23Bub 的群聊改造：解决多人协作与信息过载问题

Bub 的群聊改造：解决多人协作与信息过载问题

21:25群聊机器人交互设计：Mention 激活与活动窗口机制

群聊机器人交互设计：Mention 激活与活动窗口机制

23:35Bub 的用户识别：提升群聊体验的关键

Bub 的用户识别：提升群聊体验的关键

Part 5: 纸袋模型与记忆机制

25:04Bub 的记忆机制：技能驱动与背景知识引用

Bub 的记忆机制：技能驱动与背景知识引用

25:58Bub 的记忆存储：纸袋模型与事件记录

Bub 的记忆存储：纸袋模型与事件记录

27:51Bub 的双层记忆：底层对话记录与总结性 Memory

Bub 的双层记忆：底层对话记录与总结性 Memory

29:25Bub 的上下文管理：锚点机制与频繁 Head of

Bub 的上下文管理：锚点机制与频繁 Head of

31:18Bub 的索引机制：抽象表达与灵活实现

Bub 的索引机制：抽象表达与灵活实现

33:06纸袋模型的灵感：可观测性与历史记录

纸袋模型的灵感：可观测性与历史记录

36:40Tape 接口：锚点信息存储与机制表达

Tape 接口：锚点信息存储与机制表达

Part 6: Agent 的进化与自主性

38:39Bub 的进化：自动锚点与生命周期掌握

Bub 的进化：自动锚点与生命周期掌握

40:26减少限制：Agent 的自由探索与不确定性

减少限制：Agent 的自由探索与不确定性

42:27龙虾的诞生：Bub 的自我构建与能力缩减

龙虾的诞生：Bub 的自我构建与能力缩减

45:00事务性代码：Agent 自主编写与人工指导

事务性代码：Agent 自主编写与人工指导

47:14Token 消耗：确定性代码与 Agent 自主生成

Token 消耗：确定性代码与 Agent 自主生成

Part 7: 部署、成本与端侧模型

48:30Scale 共享：构建 Agent 的基石

Scale 共享：构建 Agent 的基石

51:23自部署 Agent：模型压缩与私域数据

自部署 Agent：模型压缩与私域数据

53:00端侧模型：4B 规模与技能优化

端侧模型：4B 规模与技能优化

57:05模型与芯片绑定：家用场景与 Token 速度

模型与芯片绑定：家用场景与 Token 速度

1:00:22模型成本：多人使用与日常消耗

模型成本：多人使用与日常消耗

Part 8: 提示词工程与软件工程反思

1:02:14Agent 能力：模型能力与 Prompt 工程的集合

Agent 能力：模型能力与 Prompt 工程的集合

1:03:32Prompt 工程：开放性与通用性

Prompt 工程：开放性与通用性

1:05:10Cursor 模式：Plan、Agent 与 Debug

Cursor 模式：Plan、Agent 与 Debug

1:07:38脱手与参与感：Agent 使用模式的偏好

脱手与参与感：Agent 使用模式的偏好

1:09:16软件工程：基线建设与接口稳定性

软件工程：基线建设与接口稳定性

1:11:35模型自欺：测试用例与 Prompt 强制

模型自欺：测试用例与 Prompt 强制

Part 9: 未来展望与嘉宾推荐

1:12:54Bub 的下一步：组件可替换与 Agent 资源化