AI · MM · 318
Agent 活性公式
Agent Aliveness Formula · agent-aliveness-formula--claire-vo
所属簇 Agent 构建
解决什么问题
你在设计 agentic 产品,想知道为什么 OpenClaw 让用户觉得"它是活的、主动的、像个同事",而一般 chatbot 没有这种体验。Claire 把它拆解成一个可复制的配方——她称 OpenClaw 是"agent 体验良好基本面的柏拉图式理想样本"。
核心内容
"活感"= 身份 + 日程 + 心跳 + 记忆,全部由普通文件和定时任务实现,没有魔法:
- 身份(soul / IDENTITY.md):我是谁、我的性格、我怎么提供帮助、我的 emoji。预置了高质量的底稿("be helpful, have opinions, be resourceful before asking""记住你是客人,你在别人的空间里工作"),用户交互中逐步扩写。
- 日程(schedule / timecard):cron 式定时任务。网上疯传的"一觉醒来 agent 帮我干了一夜活",真相只是 agent 给自己排了个午夜任务。
- 心跳(heartbeat):每 30 分钟~1 小时醒来一次,检查"这个时刻我的清单上有什么可做的",然后继续睡。主动感的全部来源。
- 记忆(memory):普通 markdown 文件记录做过什么、用户偏好什么。
配套的四条产品设计课:
- 访谈式 onboarding 替代表单:agent 的第一句话是"我刚上线。我是谁?你是谁?"——通过对话逐步访谈(孩子几岁、几点吃晚饭、哪些日子绝对不排事),边聊边自己写 soul。Claire 承认这优于她自己产品 ChatPRD 的结构化表单 onboarding——"那是旧的心智模型"。
- 鼓励高带宽的漫谈输入("Yappers API",出自 Hilary Gridley):对 LLM 最高带宽的接口就是对它说话——语音漫谈五分钟胜过配置字段。建议用户在手机上用语音完成首次 onboarding。
- 让用户当赢家:agent 的输出让用户在客户/家人面前更体面(录播客前的贴心提醒 + 嘉宾资料 + 打气)。"B2B SaaS 成功的最好方式是让买它的人升职、变体面"——把这条原则搬进 agent 设计。
- 无增长黑客的收尾:不要每条回复都以"需要的话我还能帮你做 X"钩下一轮交互(ChatGPT/Claude 式收尾);OpenClaw 的收尾是人味的祝福("听起来是期有料的节目,好好享受"),反而赢得更强的好感和粘性。
适用边界
- 拟人化是交互设计手段而非本体论立场——Claire 明确说"我理智上不 personify 我的 agent",但模型由人类文本训练、为人际交互优化,礼貌协作的输入确实换来更好的输出。
- 心跳/soul 适用于长期陪伴型 agent;对一次性工具型 agent 未必需要。
- "无增长黑客收尾"的前提是产品不靠 engagement 指标变现(OpenClaw 是免费开源项目),商业产品照搬需要权衡。
关键引述 · 原话
"Why OpenClaw feels alive even though it's not." — Claire Vo(她自己文章的标题,随后给出上述拆解)
"It literally just has a folder that has a IDENTITY.md file and it's going to write to itself, 'I'm Q and I'm going to help Claire's kids with their homework.'" — Claire Vo
关联卡片
- 与 agent-onboarding-as-hiring--claire-vo 互为两面:那张卡讲用户如何用好 agent,这张讲 builder 如何造出让人想用的 agent。 - "Yappers API"同样适用于任何 LLM 产品的需求采集环节。
被这些卡引用
出处:Claire Vo (ChatPRD 创始人 / How I AI 播客主持人 / 三任 CPO) · 03-podcasts/claire-vo-openclaw.md
提炼自 Lenny Rachitsky 的 Lenny’s Newsletter & Podcast(2019–2026)。本站为个人学习用途的二次创作,与 Lenny’s Newsletter 无官方关联。
provenance · 已核验 · glm-5.2
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