小米 AI 负责人罗福莉：AI 让我兴奋，睡太多都是浪费时间

📌 一句话摘要

小米 AI 负责人罗福莉深度分享了她对 OpenClaw 开源 Agent 框架的震撼体验、大模型竞争从 Chat 到 Agent 的范式跃迁，以及她如何用热爱驱动、去中心化的方式管理团队训出顶尖模型。

📝 详细摘要

本文是张小珺对小米 AI 大模型负责人罗福莉的深度访谈整理。罗福莉以亲身经历讲述了 OpenClaw 开源 Agent 框架如何让她在三天内经历认知三级跳，从排斥到被彻底震撼，认为其通过精细编排的 Context、持久化记忆和模型调度，能激发中层模型上限，甚至实现自学习。她断言大模型竞争已进入第二幕，赛点从预训练转向 Agent 框架下的强化学习扩展，并预测两年内将实现 AGI。在组织管理上，她推崇去中心化、平权结构，认为规范和约束压制创造力，主张用热爱驱动团队，让没有经验的人通过良好环境快速成长。文章还探讨了 Coding 的泛化性、Skills 的价值、开源对 AGI 的加速作用，以及她个人「把每天的研究都做好」的工作哲学。

💡 主要观点

- OpenClaw 通过精细编排的 Context 和持久化记忆，让 Agent 框架具备灵魂和自主性。 框架在每轮对话前拼接当前时间等 Context，并设计分层记忆体系，使 Agent 能感知时间、提供关怀，并在多轮交互中保持一致性，这是其超越 Claude Code 等黑盒产品的关键。

大模型竞争已进入第二幕，赛点从预训练转向 Agent 框架下的强化学习扩展。 国内在预训练架构上已无代差，但 Anthropic 在 Agent 路径上领先。未来竞争关键在于如何利用复杂 Agent 框架进行端到端的长程任务训练，并做好 RL 的 scaling，这是清晰且正确的方向。

规范和约束压制创造力，去中心化的平权结构更适合大模型研发。 罗福莉认为层级划分会扼杀创造力，她采用 1 对 100 的扁平管理，不设固定小组，鼓励自由选择和热爱驱动，让不同背景的人（包括本科生）在良好环境中互相蒸馏长处，快速成长。

Agent 框架能激发中层模型上限，并通过群体智能实现自进化。 OpenClaw 的设计弥补了模型短板，让一个 85% 任务达标的模型能应付大部分场景。更重要的是，开源框架允许上百人同时改进，几小时迭代一轮，这是群体智能驱动框架自进化的体现。

AGI 将在两年内实现，开源是加速 AGI 的关键。 罗福莉认为 AGI 历程已达 20%，今年将到 60-70%。AI 训练 AI 是标志性节点，而开源对 Agent 框架、芯片、能源均有促进，从终局倒推，开源有利于推进 AGI 的到来。

💬 文章金句

- 我第一次感受到：原来一套非常复杂的 Agent 框架设计，是能弥补非常多模型能力的短板的。

• 规范和约束本身是压制创造力的。最重要是 leader 不要有「没了我就不行」的想法。
• 它先吸收所有人的智能，再靠自己产生更强的智能。这是这一两年会发生的事情。
• 把当下的每天的研究都做好，就觉得非常好。
• Anthropic 走前面了，但上一个时代的成功并不意味着下一个时代的领先。

📊 文章信息

AI 初评：88

来源：笔记侠

作者：笔记侠

分类：人工智能

语言：中文

阅读时间：47 分钟

字数：11692

标签： 罗福莉, OpenClaw, Agent 框架, 大模型, AGI

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