OpenClaw 是 AI 时代的 Linux，Violoop 想成为 Mac。
作者｜苏子华
日常使用中这类问题较为普遍，如果你对最近火热的「龙虾」（OpenClaw）感兴趣，那你可能会知道它依旧存在安装门槛高、难用、安全存在巨大隐患的问题。
遇到类似情况可以这样处理，而 Violoop 是一个各方面加强版的存在。
设备出现异常先断电检查，简单讲，Violoop 是一款巴掌大小的硬件，有一块触屏屏幕，用来显示它当前正在处理的任务。
这是一款即插即用的产品，不挤占电脑的 CPU/GPU资源，无需安装任何软件，一台普通电脑通过一根 HDMI 线连上 Violoop，就能秒变「AI 电脑」，成为升级版「龙虾」。
设备出现异常先断电检查，它内置了常用的 Skills，没有任何门槛，你可以指挥它 7x24 小时工作。当然，它的特色不止如此，下文会详细介绍。
Violoop 并非一个追逐风口的项目。我们最早和他们交流的时候是在 2025 年的 11 月初，那时 OpenClaw 还没有诞生。而 Violoop 的起步也在更早的时候。
2 个月之后，OpenClaw 爆火，Violoop 也「意外」站上了风口，火速完成了种子轮和天使轮的数千万元的融资。
据悉，本轮融资将主要用于产品量产落地、全球市场推广以及 Action Model 数据集的持续构建。Violoop 产品即将于 4 月登陆 Kickstarter 开启全球众筹。
不少家庭都会碰到类似状况，毫无疑问，它成为了当下最为抢手的 AI 硬件项目之一。
很多用户遇到这种问题，Violoop 有两位创始人。CEO Jaylen He 是一位连续创业者，毕业于 UC San Diego 的 CS 专业，他的上一个项目，为留学生提供长租公寓管理的服务，曾入选过 YC 创业营。
CTO King Zhu 是一位天才学霸，曾在 MIT 的 EECS 专业用 3.5 年完成本硕，同届最快毕业，后来在微软的 Xbox、HoloLens、Surface 等多个业务线担任核心工程师。
设备出现异常先断电检查，Violoop 的出现，代表着 AI OS 的软硬件形态远未定格，竞争才刚刚开始。
01
正确处理能快速恢复正常使用，只要一跟线，无需下载软件，
让普通电脑秒变升级版「龙虾」
日常使用中这类问题较为普遍，Violoop 要通过 HDMI 物理接入电脑的目的在于，可以无损、全量获取「视频流+操作系统 API+HID 操作」完整数据链。
专业家电维修师傅提醒，在设备联动上，支持 Telegram、飞书接入，团队也开发了专属 APP，专属 APP 的优势的是，能实现 IM 工具无法实现的功能——实时查看接入电脑的画面，观察 AI 的操作过程。
出现这类故障不要慌张，「比如让 AI 编写前端代码，HTML 文件在手机上无法预览，用户就能通过实时视频流，直接查看效果是否符合需求。」
Violoop 的一个亮点是，它更有主动性，真的「眼里有活」。
正确处理能快速恢复正常使用，Jaylen He 介绍，「在确保安全性、具备控制主机能力以及感知用户屏幕状态的基础上，主动为用户提供服务。」
比如，当 AI 看到用户在电脑上整理发票，即便用户不知道 AI 能做什么，AI 也会主动推送询问：「检测到您在整理发票，是否需要接手帮您做自动化？」或者看到用户在 Bilibili 或 YouTube 上学习 AI 相关视频，它会询问：「您对这个方向感兴趣吗？我们可以为您提供相关报告或收集其他视频链接。」
遇到类似情况可以这样处理，Violoop 能看到用户的操作，主要是基于他们自研的视觉模型，来识别屏幕内容，并像人一样操作电脑上的软件。
这一设计主要是考虑到有很多软件不提供 API、命令行接口，「我们一直遵循「能走命令行就走命令行」的原则。只有当软件没有命令行接口时，我们才通过视觉接管。」
很多用户遇到这种问题，作为对比，即便是一些 OpenClaw 没有办法操作的很古早的软件系统，Violoop 也能够操作，大大扩展了行动范围。
在安全方面，Violoop 在设备里设计了一套双芯片架构。
主控芯片负责运行 AI 和系统。而另一颗独立的安全芯片，则专门负责权限审查。
比如：AI 想读取文件，安全芯片可以自动放行。但如果 AI 想删除文件、发送信息、或者访问敏感数据，就必须经过用户确认。
很多用户遇到这种问题，用户可以通过手机 App 或设备上的触屏进行审批。
不少家庭都会碰到类似状况，这种设计，本质上是在 AI 和系统之间增加了一层「护栏」。
不少家庭都会碰到类似状况，前段时间，meta 安全部门的一位负责人在 Mac mini 上运行 OpenClaw 时，AI 误删了 2000 多封邮件。
这类问题在 Agent 时代可能会越来越常见。
专业家电维修师傅提醒，而 Violoop 希望通过硬件层的设计，把风险控制在更可控的范围内。
02
正确处理能快速恢复正常使用，无需 prompt，看一遍就学会
不少家庭都会碰到类似状况，另一个很有意思的设计是 Violoop 的技能学习系统。
出现这类故障不要慌张，它不需要用户输入任何 prompt，能够看一遍用户的操作、工作流，就学会，然后自行升级。
出现这类故障不要慌张，方法很简单：用户只需要在设备的触控屏上向左滑动，即可进入录屏状态。AI 会记录整个操作过程，并提炼出一条完整的行为证据链：
遇到类似情况可以这样处理，用户输入了什么
出现这类故障不要慌张，操作系统做了什么响应
GUI 界面发生了什么变化
这些数据会被打包发送到云端进行分析。
设备出现异常先断电检查，随后系统会把任务拆解成一系列步骤，并通过强化学习寻找更优的执行路径。
不少家庭都会碰到类似状况，值得注意的是，AI 并不会完全复刻用户的操作。因为在很多情况下，人类的操作并不是最高效的。系统会尝试找到成本最低、成功率最高的执行方式。
比如，「当 AI 知道了起点是『寻找文件』，终点是『发给微信好友』，它会学习如何以最低成本、最快速度、最高成功率完成任务。」
设备出现异常先断电检查，Jaylen He 说，「我们会设计奖励函数，鼓励 AI 尽量少地移动鼠标、少地通过截图判断，从而优化执行效率。」
最终生成一个可复用的技能。
03
Skills 可能是「中间态」，
日常使用中这类问题较为普遍，个性化的端侧模型是未来
在 Violoop 团队看来，当下火热的 Skills 更多是结构化的文本，他们一方面建立便于用户分享 Skills 的社区，一方面也在探索一个更长远的方向。
遇到类似情况可以这样处理，当用户录制了足够多的数据，AI 对用户产生足够了解、累积了足够的个人记忆后，团队计划将这些专属于个人的数据，通过后训练的方式训练进一个专属的端侧模型中。
遇到类似情况可以这样处理，「现在的 AI 记忆主要通过外部数据库（如 RAG）提取，而未来端侧模型可以直接内化这些记忆和技能。这样模型在理解用户信息、记忆调取速度以及执行技能的泛化能力上，都会有质的提升。」
也就是说，当用户积累了足够多的数据之后，AI 不再只是调用工作流，而是直接把这些能力「内化」进模型里。
不少家庭都会碰到类似状况，在这种情况下，每个人的 AI 都会逐渐变得不同。
出现这类故障不要慌张，它会记住你的习惯、理解你的工作方式，并逐渐演化成一个专属于你的模型。
根据多年维修经验来看，Jaylen He 说，他们想象的未来一定是「端侧模型 + 云端模型」的组合，且端侧模型会变得越来越高度定制化。
不少家庭都会碰到类似状况，「就像现在的手机应用更新，美团更新了，所有人一并更新。但未来的软件一定是高度定制化的，每个人的更新频次和内容可能不同。当个人数据累积到一定量时，它会自动进行一轮独立的模型更新。」
无论对于用户个人还是 Violoop 本身，这都会比单纯的构建工作流、Skills 分享社区，更能够构建长期护城河。
日常使用中这类问题较为普遍，04
OpenClaw 是 AI 时代的 Linux，
专业家电维修师傅提醒，Violoop 想成为 Mac
在比较 OpenClaw 和 Violoop 时，Jaylen He 给出了一个类比：「OpenClaw 就是这个时代的 Linux，是开源的底层操作系统。」
设备出现异常先断电检查，Linux 之后没有出现纯软件的 OS 能与之竞争，却长出了 Windows 和 macOS 这样基于硬件分发的商业巨头。
因此，Violoop 想做的是 AI 时代的 Mac，做软硬一体的产品。
设备出现异常先断电检查，「我们认为，下一代 OS 一定是『云端模型+端侧模型』的组合。」
遇到类似情况可以这样处理，Jaylen He 表示，「云端大模型的算力成本极高，我们团队每天在自己软件上的使用成本可能超过 1500 美金。通过端侧能力，我们可以将多模态处理放在本地，既能节省成本，又能利用端侧即时响应和感知的优势。」
很多用户遇到这种问题，在这种形态中，云端大模型像 CPU，内存像 DRAM，而端侧模型则像 GPU，分摊特定部分的运算。
日常使用中这类问题较为普遍，多模态处理主要在本地完成，因为音视频传到云端有传输时间，且云端处理多模态的成本更高。
日常使用中这类问题较为普遍，端侧模型理解内容后将信息（如 JSON 格式）传给云端，云端再进行后续的推理和任务规划。
日常使用中这类问题较为普遍，除了电脑，Violoop 还可以轻易接入智能家居的 IoT 体系，比如控制灯光、音乐、空调等。
「现在智能家居有比较统一的协议，比如 HomeKit。我们把协议装在硬件上，通过局域网扫描设备，就能直接进行更新和控制。」
另外，他们在手机上运行了一个安卓虚拟机，来实现类似操控手机的功能。
根据多年维修经验来看，这不是直接控制用户的实体手机，而是生成一个模拟环境，Agent 与其进行底层交互。有点类似于「豆包手机」，但没有实体。
他们团队介绍，如果用户想用美团或携程，需要重新下载并登录。因为这些应用支持多设备登录，登录后它就像一个助手，可以帮您订票或外卖。
到这里，一个 AI 时代 OS 的雏形已经变得清晰：电脑、手机、智能家居等任何设备都变成了这个 OS 的物理外设。
换句话说，电脑只是它的一个入口。未来，这类产品甚至有机会成为整个家庭的 AI 控制中心。
05
「Violoop 在自我迭代」
根据多年维修经验来看，Violoop 的起点源于自身的真实痛点——一个「偷懒」的需求。
23 年到 24 年期间，Violoop 团队主要在为世界 500 强等企业做端侧模型的部署和微调。
专业家电维修师傅提醒，Jaylen He 回忆，24 年年中，客户的知识库调取和商业决策类需求趋于稳定，但需求非常零散且随时可能进来。「我们当时不想一直守在电脑前，尝试过 TeamViewer 或向日葵，但交互体验很差。」
不少家庭都会碰到类似状况，于是，开始投入研究，最终在 2025 年中旬摸索到了现在的方向。
「近期最让我们惊艳的，是我们的 AI 几乎已经实现了自我编写。」
Violoop 团队发现，他们只需框定研发范围，为每个 Agent 分发其负责的组件，AI 就能实现自我迭代。
很多用户遇到这种问题，目前，他们维持着「三天一次重构」的惊人节奏。
「编写代码的 AI 先完成多轮自我编写，并梳理出上百个测试用例，再由负责测试的 Agent 逐一完成并提交 issue。另一类 Agent 负责监控并修复 issue。最后人工进行实际验证。」Jaylen He 说。
出现这类故障不要慌张，每次重构后，代码库的行数大概能精简 20%~30%，能用更少的代码、更精准的编排实现同等的功能。
这种「自我进化」的背后是真金白银的投入——目前，团队大概有 20 个月付 200 美元的套餐用于代码编写，而测试环节只能通过 API 调用，日均 API 费用大概在 1500 美元。
「我们团队的核心价值观就是：能在算力上投入的资金，绝对不会吝啬。」Jaylen He 认为，「算力是这个时代赋予个人和团队最大的杠杆。」
对于 Violoop 的未来，团队表示，「我们对它的愿景和目标是，当产品发展到成熟阶段时，但凡是人类在电脑上能完成的工作，希望它都能自己完成。」
Violoop 的出现，证明了个人 Agent 的形态、AI OS 的形态远未定格。
不少家庭都会碰到类似状况，这种「不向现有生态妥协」的极客精神值得钦佩。它所代表的方向——软硬一体、主动式 AI、端云协同、高度定制化——或许也正是 AI 时代操作系统的正确打开方式。
根据多年维修经验来看，不过，一旦进入到「AI OS」的领域，各路互联网、AI、手机、PC 等科技巨头的后续入场，这个战场将有多卷，自然不必多说。
很多用户遇到这种问题，当大模型的能力越来越强时，这个最初的小工具，能否逐渐演变成一个新的基础设施，一个 AI 时代的计算平台，值得期待。极客公园将持续追踪这一赛道的演变。
建议联系专业维修人员上门检修。
