一顿饭撞上 Claude Tag 发布：OpenClaw 如何催生了 slock 赛道，以及对 FDE 的新理解

前几天，和觐开（Linkloud）、Patrick（Clink）约了顿饭。席间说起各自怎么在内部接入 Agent，又扯到上半年 AI 圈最火热的 Agent 协作赛道。slock（现改名 Raft）3 月亮相，三轮融资紧跟着进来，估值直奔六千万美金。国内国外，一堆团队往这个方向涌。 巧的是，饭局那晚 Anthropic 也出手了。Claude Tag 上线，把 Claude 装进了组织里的 Slack。 第二天，Creek Stone 的投资人李一豪、Gary.z 到办公室，我们又谈了很久：组织内的 Agent 怎么落地，怎么完成 AI-native 化改造。也就是 FDE。 为什么 Agent 协作在今年集中爆发？不同企业各自怎么把 Agent 接进来？Anthropic 这些模型厂商讲的 FDE，跟 Palantir 说的是一回事吗？一并整理在这里了。

slock 们其实是 OpenClaw 后的衍生产物

长程 Agent 的出现，让 Agent 可以被分发。组织 AI 落地的要求彻底变了。以前每个人都要会，现在只需要一个人（FDE）。

为什么 Agent 协作在今年上半年集中爆发？ 这就像 2024 年 Sonnet 3.5 造就了 Cursor。Sonnet 3.5 是第一个能稳定写好代码的模型，在此之前 AI coding 有 demo 没有 production。底层的 model 能力过了阈值，Cursor 从一个小众工具变成了所有开发者的默认 IDE。不是 Cursor 突然变强了，是下面的东西变了。 slock 赛道也是同样的事。下面变了的东西，是 Agent 能记住了。 要理解这件事多重要，得先看它出现之前 Agent 是什么样的。 以前。 去年 7 月，我写过一篇《忘掉〈Her〉吧，诺兰旧作〈记忆碎片〉才是 LLM Agent 的必修课》。文章里用 Leonard 来比喻那时的 Agent。Leonard 本身强悍，有着特工级别的专业技能，但患有顺行性遗忘症，每十几分钟记忆清零一次。拍立得照片帮他采集信息，照片背面的笔记做上下文标注，纹身用来固化核心线索。一整套外部系统对抗失忆。可每次记忆重置之后，他还是一脸迷茫，出现明显的行为断层。最后困在一桩其实已有结局的案件里，出不来。 那篇文章的核心问题是：「如何在一个本质上无状态的、记忆窗口极其有限的系统中，去执行一个需要长期有状态跟踪的复杂任务？」 2025 年的 Agent 就是 Leonard。Manus 是代表，session-based，用完就丢，没有记忆。每次都要重新告诉它你是谁、要干什么、前面发生过什么。 这意味着什么？不是 Agent 不够强。是落地门槛太高了。 每个使用者都得自己理解什么叫上下文、什么样的上下文能让 Agent 更好工作，自己学会沉淀 skills、用文档做经验复用。用好 Agent 的门槛极高。一个没有长期记忆的人，业务能力再强也很难跟他谈协作。人天然排斥重复劳动，每次合作都要从零开始交代一遍，谁也受不了。 换个角度说：以前 AI 落地，组织里每一个人都要会。每个人都是自己的 FDE。 现在。 今年 1 月，OpenClaw 出现了。Peter Steinberger 发布了这个本地部署的自主 AI 助手。记忆持久化存在本地，跨 session 保持上下文。还有一个 Skills 系统，Skills 以目录形式存储，像给 Agent 装上了可插拔的能力模块。GitHub 飙到 247,000 stars。 为什么说 OpenClaw 启发了后来的 slock？不是因为它用了什么新技术。是因为它让很多人第一次看到：Agent 可以持续存在，持续积累，持续干活。 更重要的是，它改变了 Agent 的分发模式。 以前每个人都要自己管 session、自己写 prompt、自己做上下文管理。Agent 用完就丢，任何经验都没法沉淀。现在一个人调教好一个 Agent，交给全组织用。调教的人不需要懂研发，用的人不需要懂 Agent。觐开在 Linkloud 做的就是那个「一个人」的角色。 slock 的设计哲学里有一条：「一个 Agent 是一个 session：一个持续的身份，跨越数天和任务保持活跃。」Claude Tag、Viktor、Moxt，各自的路径不同，但都在做同一件事。不同团队在不同的路径上撞到了同一个结论。不是谁学了谁。是 Agent 的存在形态变了，底层限制一打破，不同的团队几乎同时看到了同样的可能性。 OpenClaw 打破了 Agent 的无状态限制。Agent 能记住之后，协作才成立。slock 赛道不过是这个变化长出来的东西。

Agent 进了组织之后

分发问题解决了。一个人调教好 Agent，交给全组织用。但下一步的问题马上来了：Agent 以什么形态住进组织？ 目前两条路。 接入现有 IM。 Viktor 坐进 Slack 和 Microsoft Teams，$20M ARR，40,000 多个团队在用。Moxt 接入 Slack，觐开就是用它在 Linkloud 做的落地。Claude Tag 也是，Anthropic 没有另起炉灶，直接把 Claude 装进了组织已经在用的 Slack。Karpathy 说得直接：「I work from Slack now。」 自建 IM。 slock 自建了整个协作平台，自己的 channels、自己的 DMs。Agent 不是接入 Slack，是 slock 自己就是工作入口。helio 也是，王文锋做的是一个 AI-native 的工作空间，AI 同事有名字、头像、邮箱、日程。FloatIM 甚至为 Agent 重新设计了群聊协议。 这两条路看起来各有道理。但我们的观点很明确： 自建 IM 这条路大概率走不通。 理由不复杂。 第一，IM 体验。 自建 IM 的 IM 体验永远超不过 Slack 和飞书。人家做了十几年，消息、搜索、文件、通知、emoji、thread，每一个细节都是时间堆出来的。自建一个和 Agent 协作的 IM，就是在和这些几十亿美金的公司在他们最擅长的领域竞争。 第二，切换成本。 切换 IM 的成本极高。组织的一切上下文已经在现有 IM 里。几年的聊天记录、文件、决策过程全在里面。让一个团队为 Agent 换工作入口，和让一个人为了一款新 app 换手机是两回事。觐开选 Moxt + Slack 而不是自建一个，就是这个原因。 接入路线不意味着产品没有分歧。相反，分歧更深。不是产品形态，是 组织隐喻 。

1. 频道隐喻。 slock 和 helio 把 Agent 当作频道里的同事。@Agent 和 @真人一样的语法，对话长在 channel 里，上下文是连续的。
2. 看板隐喻。 multica 把 Agent 放进看板，像接 ticket 一样接任务。26K GitHub Stars，开源路线。
3. 公司隐喻。 buda 把 Agent 当雇员。Agent 是龙虾（执行），人是兔子（决策）。每个 Agent 有自己的 Drive、Memory、Skills。
4. 文件系统隐喻。 moxt 的核心主张：MD 和 CSV 是 Agent 的母语，OS 文件目录是 Agent 的工作环境。不是给人用的文档工具加 AI 按钮。
5. 知识层隐喻。 glean 不做 IM，不做 workspace，先索引企业一切数据，让 Agent 跑在索引上。$300M ARR，七年老兵。

隐喻不同，意味着每一家对「Agent 应该怎么工作」的基本假设不一样。 而在这些分歧之上，有几个问题是所有产品都绕不开的。 第一，scope 怎么切。 一个组织里要有多少个 Agent？按部门拆（财务 Agent、法务 Agent、研发 Agent）还是按流程拆？单个 Agent 的职责边界在哪？这本质是 Domain Agent 怎么划分的问题，目前没有共识。 第二，通信怎么搞。 群里有多个 Agent，你 @ 一下，谁回？都回就炸了。Agent 和 Agent 之间的对话，人要不要看到？看不到的话，它们天天在那发消息，出了问题谁负责。看得到的话，人的信息流被 AI 的对话淹没。通信风暴是真实的问题，不是理论上的。 第三，门槛怎么降。 slock 走本地优先路线，需要用户自己配 Codex 和 Claude Code。helio 走云端优先，开箱即用三步 45 秒。王文锋说本地优先「天然把门槛抬高」，但云端优先意味着 Token 消耗量提高了一个数量级。两条路在赌不同的人群。 这些问题的答案还没有共识。但问题本身说明了一件事：Agent 已经进了组织。剩下的不是「能不能」，是「怎么做得更好」。

FDE 的另一面

FDE 挣的不是卖人天的服务费，不是 Token 转售的利润。是你帮客户改造流程创造了超额收益，他离不开你的钱。

分发模式变了，组织里只需要一个人来调教 Agent。Agent 进了组织，scope 怎么切是所有产品都绕不开的问题。这些事都指向同一个角色：FDE。 关于 FDE，我 5 月写过一篇长文。概要就是：FDE 是嵌入客户环境的工程师，背靠平台，产物回流。Palantir 那套打法是 Echo 找问题、Delta 快速原型、Dev 抽象为平台能力。碎石路变铺好的路。 这是 Palantir 式的 FDE。 你有一个平台产品，派人进客户现场，做的方案回流到平台。收的是交付的钱。 但这次和 Creek Stone 聊完之后，我发现 5 月那篇漏了一个视角。 今年 5 月，OpenAI 联合 TPG 等 19 家机构砸了 40 亿美元成立 Deployment Company，专门往企业里派工程师。Anthropic 跟 Blackstone、Goldman Sachs 合作投了 15 亿美元成立企业服务实体。 这是模型厂商的 FDE。 和 Palantir 完全不是一回事。 要理解他们的做法，先看他们的位置。模型厂商手上有断层级别的模型。他们可以不发模型，或者保证内部 SOTA 比分开发模型领先六个月。垄断优势就这么来的。 有垄断优势，下一步自然不是卖 Token。是改造行业。 AI 是蒸汽机之后的下一场工业革命。每一个行业都会被重塑。重塑之后的行业，生产力高一个量级。改造成功，必然产生超额收益。他们要做的，就是从这些超额收益里分钱。 怎么做？三步。 第一，用 AI 改造工作流程。 进场不是卖软件，是用 AI 的方式把一家公司的工作流程重新做一遍。 第二，收超额费用。 改造成功，必然产生超额收益。没产生，说明改造失败了。产生了，就从超额收益里分走一大块。不是按 Token 计价，是按你多赚了多少钱来收。 第三，绑定。 工作流跑在他的模型上，数据喂给他的模型，模型越来越好，你越来越离不开。就像当年的 Intel Inside，芯片成了行业的基础件，谁也换不掉。 有垄断优势，自然会先进军利润最高的地方。金融、法律、医疗。精力有限，肯定从最肥的肉开始。 他们甚至不需要自己做每一家客户。Harvey 就是模板。Harvey 用 Anthropic 的模型服务律所，Anthropic 从 Harvey 的超额利润里分走一大块。Harvey 赚的是行业信任溢价：「我是一百亿美金的公司，我能兜底一亿美金的 case」。Anthropic 赚的是模型垄断溢价。各赚各的。 两句话区分：

• Palantir 式 FDE：有平台，派人进场，收交付的钱
• 模型厂商 FDE：有垄断，改造行业，分超额收益

独立 FDE 公司的机会在别处。隐形冠军。行业里排前三、年收入几个亿美金、利润率极高，但永远不会上头条的公司。制造业某个细分环节、物流供应链、跨境电商涉税合规。这些行业 Anthropic 不会亲自碰，但同样需要 AI 改造，同样能产生超额收益。 本质上，独立 FDE 赚的是 AI 认知差。你知道 AI 能干什么，这些行业里的人不知道。不是「听说 AI 很强」那种知道，是真正动手改造过、知道具体怎么干的知道。拿着这个信息差进场，帮他们完成改造，从增量里分钱。 但这个窗口不会一直开着。可预见的只能按六个月到一年去看。等大家都会了，认知差就没了。先找一家，先干进去。 李一豪那天说得最直接：你选一个行业钻进去，帮他把 AI 改造做完。他离不开你的时候，价格是你来开的。不进核心流程就不叫 FDE。 OpenClaw 打破了 Agent 的无状态限制，分发模式从「每个人都要会」变成了「一个人调教好，其他人直接用」。这是 slock 赛道今年爆了的根。 Agent 进了组织之后，产品形态在分叉，scope、通信、门槛全没有共识。但没有共识说明一件事：它已经进来了。 FDE 也是。以前觉得 FDE 就是 Palantir 那套，派人进场做交付。现在模型厂商自己下场，用垄断优势改造行业，从超额收益里分钱。独立 FDE 的机会在隐形冠军，挣的是 AI 认知差。 上面聊了这么多，其实都在说同一件事。AI 正在迅速从 C 端转入 B 端。不是 chatbot，不是个人效率工具。是怎么进组织，怎么改流程，怎么算钱。

附：文中提到的公司与产品

Linkloud — 华人 AI/SaaS 出海社区，通过线下沙龙、Workshop、先锋加速营（美国/日本游学）等服务帮助中国创业者打开海外市场。覆盖北京、上海、杭州、深圳、硅谷、东京等城市。没有研发团队。觐开是 Linkloud 的创始人。 Clink — AI-native 支付基础设施公司，总部 San Francisco。创始人 Patrick Wu。今年 4 月发布了世界首个 Fiat Agentic Payment Skill，让 AI Agent 用真实法币付款，在用户已有的信用卡上，用户设定限额。支持 135 种货币和 100 多种本地支付方式。投资方包括 Celtic、Baidu Ventures。「十几个人外加几十个 Agent 的公司。」 Creek Stone — 2025 年上海成立的 two-man VC 基金，LP 高瓴。创始人李一豪、钟陆欢（从弘毅资本出来）。专注垂直领域的 ASI、关键组件、Coding AI、AI 硬件。 slock（Raft） — Agent-native 实时协作平台，人和 Agent 在 channels 和 DMs 中平等工作。dxhuang（前 kimi CLI 作者）在团队中。王慧文首先出手，真格红杉跟进，三轮融资从发布到六千万美金估值不到两个月。 Viktor — 「AI employee that lives in Slack and Microsoft Teams」，前 Meta 工程师创业。 20M ARR，40,000+ 团队。 Moxt — 「Build your AI-Native team」，每个 Agent 独立拥有 memory、skills、identity。接入 Slack。 Dust — 巴黎的 Multiplayer AI platform。$60M+ 融资，3,000+ 组织。 helio — Sheet0 团队王文锋的产品，AI-native team workspace。2026 年 4 月内测。 OpenClaw — Peter Steinberger 创建的本地部署自主 AI 助手。持久化记忆存在本地，Skills 系统。GitHub 247,000 stars。2026 年 1 月爆发。 Claude Tag — Anthropic 的 Slack 内团队 Agent。2026 年 6 月 23 日发布。per-channel identity，持续积累上下文。Karpathy 称其为 LLM UI 第三次范式。 FloatIM — Floatboat 的 Agent 原生消息层。为 Agent 重新设计群聊协议，三个开源组件 MIT 许可。创始人谭少卿，10 年 OS 级 AI 经验。$2M 种子轮，红杉中国+微光创投。 multica — 开源 Agent 管理平台，"Project Management for Human + Agent Teams"。把 Agent 放进看板接 ticket。26K GitHub Stars。支持 12 种 Agent runtime。 buda — 云原生多 Agent 工作平台。"用 Agents 开一家公司"。Agent 是龙虾（执行），人是兔子（决策）。每个 Agent 有独立 Drive、Memory、Skills。创始人陈霈霖。 glean — 企业 Work AI 平台。先索引企业全部知识，再让 Agent 跑在索引上。 7.2B 估值。2019 年成立，创始人 Arvind Jain 前 Google 搜索 10 年。 Harvey — 法律行业 AI 平台。总融资超 110 亿。142,000+ 法律专业人士，60 家 AmLaw 100 律所。Anthropic 生态里的垂直品牌模板。 前文

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