# 罗福莉

摘要

这篇访谈围绕“AI 范式正在发生怎样的巨变”展开，核心人物是罗福莉。文章认为，2026 年是大模型战争的第二幕：行业正在从以 Pre-train（预训练） 为主的 Chat 时代，转向以 Post-train（后训练） 和 Agent 为核心的新阶段。

罗福莉的一个重要判断是：上一个时代的成功，并不意味着下一个时代还能继续领先。随着模型能力逐渐接近，真正拉开差距的，已经不只是基座模型本身，而是围绕模型构建的 Agent 框架、后训练范式、推理系统和组织协作方式。她特别强调，未来的竞争重点将是如何在 Agent 上做好 RL scaling，以及如何把模型能力和框架能力一起推进。

文章中一个非常重要的主题，是她对 OpenClaw 这类 Agent 框架的评价。她认为，一个好的框架应该尽量弥补行动上的缺陷：比如更强的 memory、更丰富的消息通道、更主动的任务执行、更好的多模型协同，以及更完善的评估机制。她一开始也对 OpenClaw 持怀疑态度，但在深度使用后发现，这类框架不仅能显著提升体验，还能把中层模型的能力上限大幅抬高。

在她看来，OpenClaw 之所以令人震撼，不只是因为它“像 Claude Code 加了一个壳”，而是它把 Agent 框架做得足够开放、足够可改、足够厚重。用户可以直接改 memory、multi-agent 流程、skills 和工作流，这种可操纵性会极大激发创造力。她认为，真正强大的不是单一产品界面，而是产品背后那层负责调度、记忆、评估和任务编排的中间层。

文章还讨论了组织层面的变化。罗福莉提到，在新的范式下，团队需要更强的敏捷性和更高的研究效率；同时，资源分配也会改变，后训练的重要性会显著上升。她甚至提到，在顶尖团队中，预训练和后训练的资源比例可能已经接近 1:1。与此同时，组织结构也在变化：更平权、更少层级、更少约束的组织，可能更有利于创新。

另一个值得注意的观点，是她对“自学习”的理解：未来的模型进步，不只是模型单独变强，而是模型和 Agent 框架同步演化。模型在训练中变强的同时，也会反过来改变框架设计，包括静态的 memory、skills，以及动态的调度和工作流。换句话说，真正的竞争不再只是“谁的模型更大”，而是“谁能把模型、框架、组织一起升级”。

体会

这篇访谈最大的价值，在于它把“AI 变革”从抽象口号落到了具体工程和组织层面：模型不再是唯一主角，Agent 框架、后训练、评估体系、组织方式都成了决定性变量。它传达出的信号很明确：下一阶段的领先者，可能不是单纯把模型做得更大的人，而是最会把模型能力转化为系统能力的人。