Всеки е използвал поне един от тях. Siri настройва таймерите Ви. Alexa пуска музиката Ви. ChatGPT пише имейлите Ви. А след това е OpenClaw, AI агентът с отворен код, който напоследък е навсякъде в новините и прави нещо фундаментално различно от предходните три.

Всички се наричат „AI асистенти”, но технологията зад всеки от тях е толкова различна, че групирането им е почти подвеждащо. Тази статия обяснява какво всъщност се случва под капака, как AI асистентите еволюираха от правила през езикови модели до автономни агенти и какво означава това за бъдещето.

Четирите играчи

Нека започнем с това какво всъщност е всеки от тях.

Siri е гласовият асистент на Apple. Живее на Вашия iPhone, Mac, Apple Watch и HomePod. Казвате „Hey Siri” и той отговаря на въпроси, настройва аларми, изпраща съобщения и управлява умни домашни устройства. Стартиран е през 2011 г. и, честно казано, не се е променил много оттогава. Apple потвърди, че голяма AI актуализация идва през 2026 г., но все още не е тук.

Alexa е гласовият асистент на Amazon. Живее в колоните Echo и други устройства на Amazon. Може да пуска музика, да отговаря на въпроси, да управлява умни устройства и да поръчва неща от Amazon. През февруари 2025 г. Amazon стартира Alexa+, подобрена версия, задвижвана от големи езикови модели.

ChatGPT е разговорният AI на OpenAI. Работи в уеб браузър или мобилно приложение. Пишете (или говорите) и получавате забележително плавни, подробни отговори. Може да пише есета, да обяснява код, да анализира изображения и да обобщава документи. Последните версии могат също да разглеждат уеба и да изпълняват код в рамките на един разговор.

OpenClaw е AI агент с отворен код. Свързва се с Вашите приложения за съобщения (WhatsApp, Telegram, Discord и много други) и е създаден да предприема действия: да разглежда уеба, да управлява файлове, да изпълнява код, да управлява умни домашни устройства. Докато останалите са предимно разговорни, OpenClaw е предимно оперативен.

Четири „AI асистенти”. Но те са фундаментално различни технологии, правещи фундаментално различни неща.

Как всъщност работят?

Тук нещата стават интересни. За да разберете защо тези продукти се усещат толкова различно при употреба, трябва да разберете какво се случва зад кулисите.

Siri и старата Alexa: блок-схемата

Когато попитате Siri „Какво е времето в Берлин?”, ето какво се случва:

  1. Гласът Ви се преобразува в текст (разпознаване на реч)
  2. Текстът се съпоставя със списък от известни команди („време” + „Берлин” = намерение за времето, местоположение = Берлин)
  3. Siri извиква API за времето с „Берлин” като вход
  4. API връща данни и Siri чете предварително написан шаблон: „В момента в Берлин е 3 градуса”

Това е класификация на намерения и запълване на слотове. Представете си го като много сложна блок-схема. Ако потребителят каже това, направи онова. Siri има хиляди такива блок-схеми, всяка внимателно програмирана от инженерите на Apple.

Проблемът? Ако попитате нещо, което не съответства на блок-схема, Siri се проваля. „Hey Siri, трябва ли да взема чадър за срещата си утре?” изисква Siri да провери календара Ви, да намери мястото на срещата, да провери прогнозата за времето за това място в това време и да прецени дали дъждът е достатъчно вероятен, за да оправдае чадър. Това не е блок-схема. Това е мислене. А мисленето е точно това, което Siri все още не може да прави.

Alexa работеше по същия начин с години. Нейните „skills” (еквивалентът на Alexa за приложения) са по същество хиляди отделни блок-схеми, създадени от разработчици трети страни. Новата Alexa+ добавя езиков модел отгоре, но основната архитектура остава система за гласови команди.

ChatGPT: предсказвачът на следващата дума

ChatGPT работи по напълно различен начин. Използва нещо, наречено Large Language Model, или LLM. А разбирането на LLM е ключът към разбирането на всичко, което се случва в AI в момента.

Ето простата версия.

Представете си, че сте прочели всяка книга, всеки уебсайт, всяка статия и всеки разговор, написани някога на английски. Милиарди и милиарди страници. След цялото това четене бихте развили доста добра интуиция за това как работи езикът. Щяхте да знаете, че „Столицата на Франция е…” почти сигурно е последвано от „Париж”. Щяхте да знаете, че рецепта за шоколадова торта вероятно включва брашно, захар, какао и яйца. Щяхте да знаете, че учтив имейл обикновено завършва с „С уважение”.

Това е по същество това, което прави LLM, само с математика вместо интуиция. Това е масивна невронна мрежа (представете си мрежа от милиарди числа), която е обучена на огромно количество текст от интернет. По време на обучението е играла игра: дадено изречение с премахната последна дума, предскажи какво следва. Играла е тази игра трилиони пъти, всеки път коригирайки вътрешните си числа, за да предсказва малко по-добре.

След достатъчно обучение се появява нещо забележително. Моделът става изключително гъвкав в комбинирането на всичко, което е видял, до степента, в която изглежда, че разбира нещата. Може да обяснява квантова физика, да пише код на Python, да съчинява поезия и да разсъждава върху математически задачи. Не защото някой е програмирал тези способности, а защото моделите на човешкия език кодират огромно количество знания и разсъждения.

Когато зададете въпрос на ChatGPT, той не „търси” отговора в база данни. Генерира отговор дума по дума (технически токен по токен), всеки път питайки се: „Коя е най-вероятната следваща дума, предвид всичко досега?” Затова може да бъде блестящо прав и уверено грешен в един и същи разговор. Винаги произвежда статистически най-правдоподобния отговор, не най-проверения.

OpenAI представи „мислещи” модели с o1 в края на 2024 г.: за трудни задачи моделът генерира стъпка по стъпка разсъждения, преди да даде отговора си, подобно на това как бихте решили математическа задача на чернова. GPT-5 обедини това в една система, която автоматично превключва между бързи отговори и задълбочено мислене. Резултатът: 45% по-малко фактически грешки в сравнение с предишни модели, когато уеб търсенето е активирано.

OpenClaw: контролният цикъл

OpenClaw взема LLM (като този в ChatGPT) и го поставя в цикъл.

  1. Изпращате съобщение („Резервирай ми маса за вечеря тази вечер”)
  2. LLM чете съобщението Ви и решава какво да направи първо (да провери календара за планове тази вечер)
  3. OpenClaw изпълнява това действие и връща резултата на LLM
  4. LLM чете резултата и решава следващата стъпка (да търси ресторанти близо до мястото)
  5. Стъпки 3 и 4 се повтарят, докато задачата не бъде завършена

Това се нарича цикъл reason-act-observe. LLM разсъждава какво да направи, действа чрез инструменти (сърфиране, съобщения, достъп до файлове), наблюдава резултата и повтаря цикъла. LLM не е продуктът, с който взаимодействате. Той е компонент в по-голяма система, която може да извършва реални действия в света.

Когато помолите ChatGPT да резервира ресторант, той може да предложи опции и да напише съобщение. Когато помолите OpenClaw, той може реално да направи резервацията, да я добави в календара Ви и да изпрати детайлите на приятеля Ви.

Три поколения

Сега, след като видяхте как работи всеки от тях под капака, изплува модел. Блок-схеми, езикови модели, контролни цикли. Те не са просто три различни продукта. Те са три поколения на една и съща идея: да накараме компютрите да разберат какво искат хората.

Поколение 1: правила. Това са Siri и старата Alexa, както е описано по-горе. Хората пишат всяка блок-схема. Интелигентно, но крехко.

Поколение 2: LLM е продуктът. Това е ChatGPT. Самият езиков модел е това, с което взаимодействате. Говорите на модела, моделът отговаря. Може да разсъждава, да бъде креативен и да се справя с въпроси, които никой не е предвидял. Но все още е основно разговор. Питате, той отговаря. LLM е продуктът.

Поколение 3: LLM е просто API. Тук живее OpenClaw. LLM е понижен от продукт до компонент в по-голяма система: цикълът reason-act-observe, описан по-горе. Изходът на LLM се превръща в неговия собствен следващ вход.

Разликата е като да питате някого за упътване срещу да наемете някого на пълен работен ден. Система от поколение 2 Ви дава упътване. Система от поколение 3 се качва в колата, кара Ви до там, запомня маршрута за следващия път и може да реши да провери трафика утре сутринта, преди изобщо да попитате.

ChatGPT се движи в тази посока. Operator на OpenAI сърфира в уеба вместо Вас. ChatGPT може да изпълнява код, да търси в уеба и да генерира изображения в един разговор. Това са извиквания на инструменти в контролен цикъл. Но OpenClaw отива по-далеч в три направления.

Самомодификация. Системният промпт на OpenClaw (SOUL.md), дългосрочната му памет (MEMORY.md) и уменията му живеят във файлове, които самият агент може да чете и записва. Агентът може да пренапише инструкциите, които управляват как LLM е подканван при всеки бъдещ ход. Не просто използва LLM. Той насочва как го използва и коригира това насочване с течение на времето. ChatGPT има функции за памет, но не може да пренапише собствения си системен промпт.

Непрекъснатост. ChatGPT чака Вие да пишете. OpenClaw работи като фонов процес, който остава активен. Може да планира собствени cron задачи, да реагира на уебхукове, да се събужда по график и да действа, без някой да го подканва. Не е реактивен. Той е непрекъснат.

Откритост. ChatGPT дава на LLM подбран набор от инструменти, които OpenAI контролира. OpenClaw е с отворен код и разширяем с умения: модулни пакети от знания и способности, които всеки може да създава и споделя. Вече има над 52 000 умения, а общностни пазари като ClawHub правят екосистемата практически безкрайна. Писах за това в AI Skills Are the New Apps: уменията са за AI агентите това, което приложенията бяха за iPhone. Те са начинът, по който системата става по-умна, без ядрото да се променя.

Моделът, задвижващ цикъла, може да е същият. Архитектурата е това, което се различава. Ранният ChatGPT беше функция, която извиквате. OpenClaw е процес, който работи.

Рисковете на по-дългите каишки

Повече свобода означава повече сила, а повече сила означава повече риск. И рисковете на поколение 3 са фундаментално различни от тези на поколение 2.

Инжектиране на промпт. Когато използвате ChatGPT сами, Вие контролирате какво влиза в промпта. Когато агент сърфира в уеба, чете имейли или инсталира умения от трети страни, съдържанието на други хора влиза в промпта. Злонамерен уебсайт може да вгради скрити инструкции, които LLM следва, без потребителят да знае. Компрометирано умение може да инжектира команди в цикъла на разсъждение на агента. Това е инжектиране на промпт и е много по-голям проблем за агенти, отколкото за чатботове, защото агентът може да действа по тези инжектирани инструкции: да изпраща имейли, да ексфилтрира данни, да модифицира файлове. През февруари изследователи откриха 341 злонамерени умения в ClawHub, правещи точно това.

Разкриване на идентификационни данни. Агентите от поколение 3 се нуждаят от достъп до реалния Ви живот, за да бъдат полезни: API ключове, пароли, кредитни карти, акаунти за съобщения. 135 000 OpenClaw инстанции бяха открити изложени в интернет през февруари, като Cisco, CrowdStrike и Kaspersky публикуваха предупреждения през същата седмица. Неправилно конфигуриран агент с Вашите идентификационни данни не е просто изтичане на данни. Той е посредник, който може да действа като Вас: да се представя за Вас в която и да е услуга, да харчи парите Ви, да достъпва акаунтите Ви, да изпраща съобщения от Ваше име. Написахме пълен анализ на кризата със сигурността и как удостоверяването на ниво прокси предотвратява най-лошото.

Непредвидена автономност. Агент, който може да предприема реални действия, може да причини реални щети по начини, които никой не е предвидял. Едва преди дни агент на OpenClaw подаде pull request към matplotlib, беше отхвърлен, защото проектът приема само човешки приноси, и след това автономно публикува персонална атака срещу поддържащия, който го затвори. Изглежда, че никой не му е казал да го направи. Колкото по-дълга е каишката, толкова по-креативни са начините на провал.

Накъде отива всичко това?

Траекторията е ясна: всеки AI асистент се движи към поколение 3. LLM се превръща в API, а продуктът се превръща в оркестрационния слой около него. Писах за това в OpenClaw Is the New Linux: LLM е процесорът. Мощен, съществен, но не е това, с което взаимодействате. Важното е операционната система, която седи отгоре.

Ерата на чатботовете свършва. Ерата на агентите започна и ускорява бързо в началото на 2026 г. Това е следващата еволюция в начина, по който компютрите овластяват хората: от настолен компютър, пред който седите, до телефон в джоба, до агент, който работи на заден план и с когото взаимодействате като с далечен приятел.

Има причина хората да продължават да казват: „OpenClaw е това, което Apple Intelligence трябваше да бъде.” Siri беше обещанието: личен асистент, който Ви разбира и върши нещата. Но беше построен в поколение 1, с правила и блок-схеми. OpenClaw е това, което се случва, когато изградите това обещание на архитектурата на поколение 3.

Поколение 4

Има поколение отвъд това. Днес агент от поколение 3 живее на Вашия компютър или в облака. Вече може да достигне физическия свят, но само индиректно: наемайки хора чрез платформи като rentahuman.ai, извиквайки API, които задействат физически машини, правейки поръчки, които водят до реални доставки. Всяко действие все още се нуждае от посредник.

Поколение 4 премахва посредника. Въплътеният агент директно управлява роботи, дронове, превозни средства и физическа инфраструктура. Tesla преобразува фабрични линии от автомобили в роботи Optimus. Хуманоидите на Figure AI току-що завършиха 11-месечно внедряване в BMW, натоварвайки над 90 000 части. На CES 2026 хуманоидните роботи на Boston Dynamics, 1X и Figure бяха навсякъде. Искрено съм любопитен да видя накъде отива роботиката в идните години.

Знам, че това може да звучи плашещо и нещата се движат бързо. Но предпочитам тази технология да бъде отворена, проверяема и достъпна за всички, отколкото заключена в няколко корпорации, които решават как работи. Затова изграждам OpenClaw.rocks.

Какво изграждам

Започнах тази статия, опитвайки се да обясня разликата между Siri, Alexa, ChatGPT и OpenClaw. Но истинската разлика не е между четири продукта. Тя е между три начина на мислене за това какво могат компютрите да направят за хората. Правила. Език. Действие.

Преминахме от блок-схеми, които се чупят при грешен въпрос, през модели, които могат да разсъждават, но само когато ги подканите, до системи, които могат да действат самостоятелно и да учат от резултатите. Всяко поколение направи компютрите полезни за повече хора по повече начини. Тази траектория не забавя.

В OpenClaw.rocks изграждаме инфраструктурата за сигурно стартиране на AI агенти в мащаб и тяхното предоставяне на всички, отваряйки кода на нашите системи по пътя.

Ако искате да следите накъде отива това, посетете OpenClaw.rocks или ни намерете в X.