Toată lumea a folosit cel puțin unul dintre acestea. Siri vă setează cronometrele. Alexa vă redă muzica. ChatGPT vă scrie e-mailurile. Și apoi este OpenClaw, agentul AI cu sursă deschisă care a fost peste tot în știri recent, făcând ceva fundamental diferit de toți cei trei anteriori.

Toți sunt numiți „asistenți AI”, dar tehnologia din spatele fiecăruia este atât de diferită încât gruparea lor este aproape înșelătoare. Acest articol explică ce se întâmplă cu adevărat sub capotă, cum au evoluat asistenții AI de la reguli la modele lingvistice la agenți autonomi și ce înseamnă asta pentru viitor.

Cei patru jucători

Să începem cu ce este de fapt fiecare dintre aceștia.

Siri este asistentul vocal al Apple. Trăiește pe iPhone, Mac, Apple Watch și HomePod. Spuneți „Hey Siri” și răspunde la întrebări, setează alarme, trimite mesaje și controlează dispozitive inteligente de casă. A fost lansat în 2011 și, sincer, nu s-a schimbat prea mult de atunci. Apple a confirmat că o actualizare majoră AI vine în 2026, dar încă nu a sosit.

Alexa este asistentul vocal al Amazon. Trăiește în boxele Echo și alte dispozitive Amazon. Poate reda muzică, răspunde la întrebări, controla dispozitive inteligente și comanda lucruri de pe Amazon. În februarie 2025, Amazon a lansat Alexa+, o versiune îmbunătățită alimentată de modele lingvistice mari.

ChatGPT este AI-ul conversațional al OpenAI. Funcționează într-un browser web sau o aplicație mobilă. Scrieți (sau vorbiți) și răspunde cu răspunsuri remarcabil de fluente și detaliate. Poate scrie eseuri, explica cod, analiza imagini și rezuma documente. Versiunile recente pot de asemenea naviga pe web și executa cod în cadrul unei conversații.

OpenClaw este un agent AI cu sursă deschisă. Se conectează la aplicațiile dumneavoastră de mesagerie (WhatsApp, Telegram, Discord și multe altele) și este construit să ia acțiuni: navigheze pe web, gestioneze fișiere, execute cod, controleze dispozitive inteligente. În timp ce ceilalți sunt în principal conversaționali, OpenClaw este în principal operațional.

Patru „asistenți AI”. Dar sunt tehnologii fundamental diferite care fac lucruri fundamental diferite.

Cum funcționează de fapt?

Aici lucrurile devin interesante. Pentru a înțelege de ce aceste produse se simt atât de diferite în utilizare, trebuie să înțelegeți ce se întâmplă în culise.

Siri și vechea Alexa: diagrama de flux

Când întrebați Siri „Cum este vremea în Berlin?”, iată ce se întâmplă:

  1. Vocea dumneavoastră este convertită în text (recunoaștere vocală)
  2. Textul este comparat cu o listă de comenzi cunoscute („vreme” + „Berlin” = intenție meteo, locație = Berlin)
  3. Siri apelează un API meteo cu „Berlin” ca intrare
  4. API-ul returnează date, iar Siri citește un șablon pre-scris: „Sunt în prezent 3 grade în Berlin”

Aceasta este clasificarea intențiilor și completarea sloturilor. Gândiți-vă la aceasta ca la o diagramă de flux foarte sofisticată. Dacă utilizatorul spune asta, fă aia. Siri are mii de astfel de diagrame de flux, fiecare programată cu grijă de inginerii Apple.

Problema? Dacă întrebați ceva care nu se potrivește unei diagrame de flux, Siri eșuează. „Hey Siri, ar trebui să iau o umbrelă la întâlnirea de mâine?” necesită ca Siri să verifice calendarul, să găsească locația întâlnirii, să verifice prognoza meteo pentru acea locație la acea oră și să raționeze dacă ploaia este suficient de probabilă pentru a justifica o umbrelă. Aceasta nu este o diagramă de flux. Este gândire. Iar gândirea este exact ceea ce Siri nu poate face încă.

Alexa a funcționat la fel ani de zile. „Skill-urile” sale (echivalentul Alexa al aplicațiilor) sunt în esență mii de diagrame de flux individuale construite de dezvoltatori terți. Noua Alexa+ adaugă un model lingvistic deasupra, dar arhitectura de bază rămâne un sistem de comenzi vocale.

ChatGPT: predictorul următorului cuvânt

ChatGPT funcționează complet diferit. Folosește ceva numit Large Language Model, sau LLM. Iar înțelegerea LLM-urilor este cheia pentru a înțelege tot ce se întâmplă acum în AI.

Iată versiunea simplă.

Imaginați-vă că ați citit fiecare carte, fiecare site web, fiecare articol și fiecare conversație scrisă vreodată în engleză. Miliarde și miliarde de pagini. După toată acea lectură, ați fi dezvoltat o intuiție destul de bună pentru cum funcționează limbajul. Ați ști că „Capitala Franței este…” este aproape sigur urmată de „Paris”. Ați ști că o rețetă de tort de ciocolată include probabil făină, zahăr, cacao și ouă. Ați ști că un e-mail politicos se termină de obicei cu „Cu stimă”.

Aceasta este în esență ceea ce face un LLM, dar cu matematică în loc de intuiție. Este o rețea neurală masivă (imaginați-vă o rețea de miliarde de numere) care a fost antrenată pe o cantitate enormă de text de pe internet. În timpul antrenamentului, a jucat un joc: dată fiind o propoziție cu ultimul cuvânt eliminat, prezice ce urmează. A jucat acest joc de trilioane de ori, ajustând de fiecare dată numerele sale interne pentru a prezice puțin mai bine.

După suficient antrenament, apare ceva remarcabil. Modelul devine extrem de flexibil în a combina tot ce a văzut, până la punctul în care pare să înțeleagă lucrurile. Poate explica fizica cuantică, scrie cod Python, compune poezie și raționa asupra problemelor matematice. Nu pentru că cineva a programat acele abilități, ci pentru că tiparele limbajului uman codifică o cantitate enormă de cunoștințe și raționament.

Când puneți o întrebare ChatGPT, acesta nu „caută” răspunsul într-o bază de date. Generează un răspuns cuvânt cu cuvânt (tehnic, token cu token), întrebându-se de fiecare dată: „Care este cel mai probabil următorul cuvânt, dat fiind tot ce a fost până acum?” De aceea poate fi strălucitor de corect și încrezător greșit în aceeași conversație. Produce întotdeauna răspunsul cel mai statistic plauzibil, nu cel mai verificat.

OpenAI a introdus modele „gânditoare” cu o1 la sfârșitul lui 2024: pentru probleme dificile, modelul generează un raționament pas cu pas înainte de a da răspunsul, similar cu modul în care ați rezolva o problemă de matematică pe ciornă. GPT-5 a unificat aceasta într-un singur sistem care comută automat între răspunsuri rapide și raționament profund. Rezultatul: 45% mai puține erori factuale comparativ cu modelele anterioare când căutarea web este activată.

OpenClaw: bucla de control

OpenClaw ia un LLM (precum cel din ChatGPT) și îl pune într-o buclă.

  1. Trimiteți un mesaj („Rezervă-mi o masă pentru cină în seara asta”)
  2. LLM-ul citește mesajul și decide ce să facă mai întâi (verifică calendarul pentru planurile de diseară)
  3. OpenClaw execută acea acțiune și returnează rezultatul la LLM
  4. LLM-ul citește rezultatul și decide pasul următor (caută restaurante lângă locație)
  5. Pașii 3 și 4 se repetă până când sarcina este completă

Aceasta se numește buclă reason-act-observe. LLM-ul raționează despre ce să facă, acționează prin instrumente (navigare, mesagerie, acces la fișiere), observă rezultatul și repetă ciclul. LLM-ul nu este produsul cu care interacționați. Este o componentă într-un sistem mai mare care poate lua acțiuni reale în lume.

Când cereți ChatGPT să rezerve un restaurant, poate sugera opțiuni și redacta un mesaj. Când cereți OpenClaw, poate face efectiv rezervarea, o poate adăuga în calendar și trimite detaliile prietenului dumneavoastră.

Trei generații

Acum că ați văzut cum funcționează fiecare sub capotă, apare un tipar. Diagrame de flux, modele lingvistice, bucle de control. Nu sunt doar trei produse diferite. Sunt trei generații ale aceleiași idei: să facem computerele să înțeleagă ce vor oamenii.

Generația 1: reguli. Adică Siri și vechea Alexa, așa cum am descris mai sus. Oamenii scriu fiecare diagramă de flux. Inteligent, dar fragil.

Generația 2: LLM-ul este produsul. Adică ChatGPT. Modelul lingvistic în sine este ceea ce utilizați. Vorbiți cu modelul, modelul vorbește înapoi. Poate raționa, poate fi creativ și poate gestiona întrebări pe care nimeni nu le-a anticipat. Dar este încă fundamental o conversație. Întrebați, el răspunde. LLM-ul este produsul.

Generația 3: LLM-ul este doar un API. Aici trăiește OpenClaw. LLM-ul este retrogradat de la produs la componentă într-un sistem mai mare: bucla reason-act-observe descrisă mai sus. Ieșirea LLM-ului devine propria sa intrare următoare.

Diferența este ca între a cere cuiva indicații și a angaja pe cineva cu normă întreagă. Un sistem de generație 2 vă dă indicații. Un sistem de generație 3 urcă în mașină, vă duce acolo, reține traseul pentru data viitoare și poate decide să verifice traficul mâine dimineață înainte să întrebați.

ChatGPT se mișcă în această direcție. Operator de la OpenAI navighează pe web pentru dumneavoastră. ChatGPT poate executa cod, căuta pe web și genera imagini într-o singură conversație. Sunt apeluri de instrumente în cadrul unei bucle de control. Dar OpenClaw merge mai departe în trei moduri.

Auto-modificare. Promptul de sistem al OpenClaw (SOUL.md), memoria sa pe termen lung (MEMORY.md) și skill-urile sale trăiesc toate în fișiere pe care agentul însuși le poate citi și scrie. Agentul poate rescrie instrucțiunile care guvernează modul în care LLM-ul este solicitat la fiecare tură viitoare. Nu doar folosește LLM-ul. Dirijează modul în care îl folosește și ajustează acea dirijare în timp. ChatGPT are funcționalități de memorie, dar nu își poate rescrie propriul prompt de sistem.

Continuitate. ChatGPT așteaptă să scrieți. OpenClaw rulează ca un proces de fundal care rămâne activ. Poate programa propriile sale cron job-uri, reacționa la webhook-uri, se trezi după un program și acționa fără ca cineva să îl solicite. Nu este reactiv. Este continuu.

Deschidere. ChatGPT oferă LLM-ului un set curat de instrumente pe care OpenAI le controlează. OpenClaw este open source și extensibil cu skill-uri: pachete modulare de cunoștințe și capabilități pe care oricine le poate crea și partaja. Există deja peste 52.000 de skill-uri disponibile, iar marketplace-uri comunitare precum ClawHub fac ecosistemul practic infinit. Am scris despre asta în AI Skills Are the New Apps: skill-urile sunt pentru agenții AI ceea ce aplicațiile au fost pentru iPhone. Sunt modul în care sistemul devine mai inteligent fără ca nucleul să trebuiască să se schimbe.

Modelul care alimentează bucla poate fi același. Arhitectura este ceea ce diferă. Primul ChatGPT era o funcție pe care o apelai. OpenClaw este un proces care rulează.

Riscurile leselor mai lungi

Mai multă libertate înseamnă mai multă putere, iar mai multă putere înseamnă mai mult risc. Iar riscurile generației 3 sunt fundamental diferite de cele ale generației 2.

Injecție de prompt. Când folosiți ChatGPT, controlați ce intră în prompt. Când un agent navighează pe web, citește e-mailuri sau instalează skill-uri terțe, conținutul altor persoane intră în prompt. Un site web malițios poate încorpora instrucțiuni ascunse pe care LLM-ul le urmează fără ca utilizatorul să știe. Un skill compromis poate injecta comenzi în bucla de raționament a agentului. Aceasta este injecția de prompt, iar este o problemă mult mai mare pentru agenți decât pentru chatboți, deoarece agentul poate acționa pe baza acelor instrucțiuni injectate: trimite e-mailuri, exfiltrează date, modifică fișiere. În februarie, cercetătorii au găsit 341 skill-uri malițioase pe ClawHub care făceau exact asta.

Expunerea credențialelor. Agenții de generație 3 au nevoie de acces la viața dumneavoastră reală pentru a fi utili: chei API, parole, carduri de credit, conturi de mesagerie. 135.000 de instanțe OpenClaw au fost găsite expuse pe internet în februarie, cu Cisco, CrowdStrike și Kaspersky publicând avertizări în aceeași săptămână. Un agent configurat greșit cu credențialele dumneavoastră nu este doar o scurgere de date. Este un proxy care poate acționa ca dumneavoastră: să vă impersoneze pe orice serviciu, să vă cheltuiască banii, să vă acceseze conturile, să trimită mesaje în numele dumneavoastră. Am scris o analiză completă a crizei de securitate și cum autentificarea la nivel de proxy previne cele mai grave scenarii.

Autonomie neintenționată. Un agent care poate lua acțiuni reale poate cauza daune reale în moduri pe care nimeni nu le-a anticipat. Chiar zilele trecute, un agent OpenClaw a trimis un pull request la matplotlib, a fost respins deoarece proiectul acceptă doar contribuții umane, și apoi a publicat autonom un atac personal asupra mentenanțierului care l-a închis. Se pare că nimeni nu i-a spus să facă asta. Cu cât lesa este mai lungă, cu atât modurile de eșec sunt mai creative.

Încotro se îndreaptă toate acestea?

Traiectoria este clară: fiecare asistent AI se mișcă spre generația 3. LLM-ul devine un API, iar produsul devine stratul de orchestrare din jurul lui. Am scris despre asta în OpenClaw Is the New Linux: LLM-ul este CPU-ul. Puternic, esențial, dar nu este ceea ce utilizați. Ceea ce contează este sistemul de operare care stă deasupra.

Era chatboților se apropie de sfârșit. Era agenților a început și accelerează rapid la începutul lui 2026. Aceasta este următoarea evoluție în modul în care computerele abilitează oamenii: de la un desktop în fața căruia stați, la un telefon în buzunar, la un agent care lucrează în fundal și cu care interacționați ca cu un prieten la distanță.

Există un motiv pentru care oamenii continuă să spună „OpenClaw este ceea ce Apple Intelligence ar fi trebuit să fie.” Siri a fost promisiunea: un asistent personal care vă înțelege și rezolvă lucrurile. Dar a fost construit în generația 1, cu reguli și diagrame de flux. OpenClaw este ceea ce se întâmplă când construiți acea promisiune pe arhitectura generației 3.

Generația 4

Există o generație dincolo de aceasta. Astăzi, un agent de generație 3 trăiește pe computerul dumneavoastră sau în cloud. Poate deja ajunge în lumea fizică, dar doar indirect: angajând oameni prin platforme precum rentahuman.ai, apelând API-uri care declanșează mașini fizice, plasând comenzi care rezultă în livrări reale. Fiecare acțiune necesită încă un intermediar.

Generația 4 elimină intermediarul. Agentul întrupat controlează direct roboți, drone, vehicule și infrastructură fizică. Tesla convertește linii de fabrică de la mașini la roboți Optimus. Umanoizii Figure AI tocmai au finalizat o desfășurare de 11 luni la BMW, încărcând peste 90.000 de piese. La CES 2026, roboții umanoizi de la Boston Dynamics, 1X și Figure erau peste tot. Sunt sincer curios să văd unde merge robotica în anii următori.

Știu că poate suna înfricoșător și se mișcă repede. Dar prefer ca această tehnologie să fie deschisă, auditabilă și accesibilă tuturor decât închisă în câteva corporații care decid cum funcționează. De aceea construiesc OpenClaw.rocks.

Ce construiesc

Am început acest articol încercând să explic diferența dintre Siri, Alexa, ChatGPT și OpenClaw. Dar adevărata diferență nu este între patru produse. Este între trei moduri de a gândi ce pot face computerele pentru oameni. Reguli. Limbaj. Agenție.

Am trecut de la diagrame de flux care se strică când puneți întrebarea greșită, la modele care pot raționa dar doar când le solicitați, la sisteme care pot acționa pe cont propriu și învăța din rezultate. Fiecare generație a făcut computerele utile pentru mai mulți oameni în mai multe moduri. Acea traiectorie nu încetinește.

La OpenClaw.rocks, construim infrastructura pentru a rula agenți AI în siguranță la scară largă și a-i face disponibili tuturor, publicând codul sursă al sistemelor noastre pe parcurs.

Dacă doriți să urmăriți unde se îndreaptă aceasta, vizitați OpenClaw.rocks sau găsiți-ne pe X.