Alla har anvant minst en av dessa. Siri staller dina timer. Alexa spelar din musik. ChatGPT skriver dina mejl. Och sa finns det OpenClaw, AI-agenten med oppen kallkod som pa sistone har varit overallt i nyheterna och gor nagot fundamentalt annorlunda an alla tre foregaende.

Alla kallas “AI-assistenter”, men teknologin bakom var och en ar sa annorlunda att det ar nastan missvisande att gruppera dem tillsammans. Det har inlagget forklarar vad som faktiskt hander under huven, hur AI-assistenter utvecklades fran regler via sprakmodeller till autonoma agenter och vad det innebar for framtiden.

De fyra spelarna

Lat oss borja med vad var och en av dessa faktiskt ar.

Siri ar Apples rostassistent. Den lever i din iPhone, Mac, Apple Watch och HomePod. Du sager “Hey Siri” och den svarar pa fragor, staller alarm, skickar meddelanden och styr smarta hem-enheter. Den lanserades 2011 och har, arligt talat, inte forandrats sa mycket sedan dess. Apple har bekraftat att en stor AI-uppgradering kommer 2026, men den ar inte har annu.

Alexa ar Amazons rostassistent. Den lever i Echo-hogtalare och andra Amazon-enheter. Den kan spela musik, svara pa fragor, styra smarta hem-enheter och bestalla saker fran Amazon. I februari 2025 lanserade Amazon Alexa+, en uppgraderad version som drivs av stora sprakmodeller.

ChatGPT ar OpenAI:s konversations-AI. Den kors i en webblasare eller mobilapp. Du skriver (eller pratar) och den svarar med anmarkningsvart flytande, detaljerade svar. Den kan skriva uppsatser, forklara kod, analysera bilder och sammanfatta dokument. Nyare versioner kan ocksa soka pa webben och kora kod inom en konversation.

OpenClaw ar en AI-agent med oppen kallkod. Den ansluter till dina meddelandeappar (WhatsApp, Telegram, Discord och manga fler) och ar byggd for att vidta atgarder: surfa pa webben, hantera filer, kora kod, styra smarta hem-enheter. Medan de andra framst ar konversationsbaserade ar OpenClaw framst operativ.

Fyra “AI-assistenter”. Men fundamentalt olika teknologier som gor fundamentalt olika saker.

Hur fungerar de egentligen?

Har blir det intressant. For att forsta varfor dessa produkter kanns sa olika att anvanda behover du forsta vad som hander bakom kulisserna.

Siri och gammaldags Alexa: flodeschemat

Nar du fragar Siri “Hur ar vadret i Berlin?” hander foljande:

  1. Din rost omvandlas till text (rostigenkanning)
  2. Texten matchas mot en lista med kanda kommandon (“vader” + “Berlin” = vaderavsikt, plats = Berlin)
  3. Siri anropar ett vader-API med “Berlin” som indata
  4. API:et returnerar data och Siri laser upp en forskriven mall: “Just nu ar det 3 grader i Berlin”

Det har ar avsiktsklassificering och slotifyllning. Tank pa det som ett mycket sofistikerat flodeschema. Om anvandaren sager det har, gor det dar. Siri har tusentals sadana flodeschemang, vart och ett noggrant programmerat av Apples ingenjorer.

Problemet? Om du fragar nagot som inte matchar ett flodeschema faller Siri samman. “Hey Siri, borde jag ta med ett paraply till mitt mote imorgon?” kraver att Siri kollar din kalender, hittar motesplatsen, kollar vaderprognosen for den platsen vid den tiden och bedomer om regn ar tillrackligt troligt for att motivera ett paraply. Det ar inte ett flodeschema. Det ar tankande. Och tankande ar precis vad Siri inte kan annu.

Alexa fungerade pa samma satt i aratal. Dess “skills” (Alexas motsvarighet till appar) ar i princip tusentals individuella flodeschemang byggda av tredjepartsutvecklare. Den nya Alexa+ lagger till en sprakmodell ovanpa, men grundarkitekturen ar fortfarande ett roststyrt kommandosystem i hjarta.

ChatGPT: nasta-ords-forutsagaren

ChatGPT fungerar pa ett helt annat satt. Den anvander nagot som kallas en stor sprakmodell, eller LLM. Och att forsta LLM:er ar nyckeln till att forsta allt som hander inom AI just nu.

Har ar den enkla versionen.

Forestall dig att du last varje bok, varje webbsida, varje artikel och varje konversation som nagonsin skrivits pa engelska. Miljarder och miljarder sidor. Efter all den lasningen skulle du utveckla en ganska bra intuition for hur sprak fungerar. Du skulle veta att “Frankrikes huvudstad ar …” nestan sakert foljs av “Paris.” Du skulle veta att ett recept pa chokladkaka formodligen innehaller mjol, socker, kakao och agg. Du skulle veta att ett artigt mejl vanligtvis avslutas med “Vanliga halsningar.”

Det ar i princip vad en LLM gor, fast med matematik istallet for intuition. Det ar ett massivt neuralt natverk (tank: ett natverk av miljarder tal) som har tranats pa en enorm mangd text fran internet. Under traningen spelade den ett spel: givet en mening med det sista ordet borttaget, forutsag vad som kommer harnast. Den spelade det har spelet biljoner ganger och justerade sina interna tal varje gang for att bli lite battre pa att forutsaga.

Efter tillracklig traning uppstar nagot anmarkningsvart. Modellen blir extremt flexibel i att blanda och matcha allt den sett, till den punkt dar den verkar forsta saker. Den kan forklara kvantfysik, skriva Python-kod, komponera poesi och resonera sig igenom matematiska problem. Inte for att nagon programmerade in de formgagorna, utan for att monstrena i manskligt sprak kodar en enorm mangd kunskap och resonemang.

Nar du staller en fraga till ChatGPT “slar den inte upp” svaret i en databas. Den genererar ett svar ett ord i taget (tekniskt sett en token i taget), varje gang fragande sig sjalv: “Givet allt hittills, vad ar det mest troliga nasta ordet?” Darfor kan den vara briljant ratt och sjalvsakert fel i samma konversation. Den producerar alltid det statistiskt mest troliga svaret, inte det mest verifierade.

OpenAI introducerade “tankande” modeller med o1 i slutet av 2024: for svara problem genererar modellen steg-for-steg-resonemang innan den ger sitt svar, liknande hur du kanske skulle losa ett matteproblem pa ett kladdpapper. GPT-5 forenade detta i ett system som automatiskt dirigerar mellan snabba svar och djupt resonemang. Resultatet: 45 % farre faktafel jamfort med tidigare modeller nar webbsokning ar aktiverat.

OpenClaw: styrloopen

OpenClaw tar en LLM (som den inuti ChatGPT) och satter den i en loop.

  1. Du skickar ett meddelande (“Boka ett bord for middag ikvalll”)
  2. LLM laser ditt meddelande och beslutar vad som ska goras forst (kolla din kalender for ikvalll)
  3. OpenClaw utfor den atgarden och matar tillbaka resultatet till LLM
  4. LLM laser resultatet och beslutar nasta steg (soka efter restauranger nara platsen)
  5. Steg 3 och 4 upprepas tills uppgiften ar klar

Det har kallas en resonemang-handling-observation-loop. LLM resonerar om vad den ska gora, agerar genom verktyg (surfande, meddelanden, filattkomst), observerar resultatet och loopar igen. LLM ar inte produkten du interagerar med. Den ar en komponent i ett storre system som kan vidta riktiga atgarder i varlden.

Nar du ber ChatGPT boka en restaurang kan den foresla alternativ och skriva ett meddelande. Nar du ber OpenClaw kan den faktiskt gora bokningen, lagga till den i din kalender och skicka din van detaljerna.

Tre generationer

Nu nar du sett hur var och en av dem fungerar under huven framtrader ett monster. Flodeschemang, sprakmodeller, styrloopar. Det har ar inte bara tre olika produkter. Det ar tre generationer av samma ide: fa datorer att forsta vad manniskor vill.

Generation 1: Regler. Det ar Siri och gammaldags Alexa, som beskrivits ovan. Manniskor skriver varje flodeschema. Smart, men skort.

Generation 2: LLM ar produkten. Det ar ChatGPT. Sprakmodellen sjalv ar det du interagerar med. Du pratar med modellen, modellen pratar tillbaka. Den kan resonera, vara kreativ, hantera fragor som ingen forutsag. Men det ar fortfarande i grunden en konversation. Du fragar, den svarar. LLM ar produkten.

Generation 3: LLM ar bara ett API. Har lever OpenClaw. LLM degraderas fran att vara produkten till att vara en komponent i ett storre system: resonemang-handling-observation-loopen beskriven ovan. LLM:ens utdata blir dess egen nasta indata.

Skillnaden ar som att fraga nagon om vagen jamnfort med att anstalla nagon pa heltid. Ett generation 2-system ger dig vagbeskrivningen. Ett generation 3-system satter sig i bilen, kor dig dit, minns vagen till nasta gang och kan besluta att kolla trafiken imorgon bitti innan du ens fragar.

ChatGPT ror sig i den har riktningen. OpenAI:s Operator surfar pa webben at dig. ChatGPT kan exekvera kod, soka pa webben och generera bilder i en enda konversation. Det ar verktygsanrop inuti en styrloop. Men OpenClaw gar langre pa tre satt.

Sjalvmodifiering. OpenClaws systemprompt (SOUL.md), dess langtidsminne (MEMORY.md) och dess skills lever i filer som agenten sjalv kan lasa och skriva. Agenten kan skriva om instruktionerna som styr hur LLM promptas vid varje framtida steg. Den anvander inte bara LLM. Den styr hur den anvander LLM och justerar den styrningen over tid. ChatGPT har minnesfunktioner, men kan inte skriva om sin egen systemprompt.

Kontinuitet. ChatGPT vantar pa att du ska skriva. OpenClaw kors som en bakgrundsprocess som forblir aktiv. Den kan schemalassa egna cron-jobb, reagera pa webhooks, vacka sig sjalv pa schema och vidta atgarder utan att nagon uppmanar den. Den ar inte reaktiv. Den ar kontinuerlig.

Oppenhet. ChatGPT ger LLM en kuraterad uppsattning verktyg som OpenAI kontrollerar. OpenClaw ar oppen kallkod och utbyggbar med skills: modulara paket av kunskap och formaga som vem som helst kan skapa och dela. Det finns redan over 52 000 skills, och community-marknadsplatser som ClawHub gor ekosystemet praktiskt taget oandligt. Jag skrev om detta i AI-skills ar de nya apparna: skills ar for AI-agenter vad appar var for iPhone. De ar hur systemet blir smartare utan att karnan behover andras.

Modellen som driver loopen kan vara densamma. Arkitekturen ar det som skiljer sig. Tidig ChatGPT var en funktion du anropar. OpenClaw ar en process som kors.

Riskerna med langre koppel

Mer frihet innebar mer kraft, och mer kraft innebar mer risk. Och riskerna med generation 3 ar fundamentalt annorlunda an generation 2.

Prompt-injektion. Nar du anvander ChatGPT sjalv kontrollerar du vad som gar in i prompten. Nar en agent surfar pa webben, laser mejl eller installerar tredjepartsskills hamnar andras innehall i prompten. En illasinnad webbsida kan badda in dolda instruktioner som LLM foljer utan att anvandaren vet om det. En komprometterad skill kan injicera kommandon i agentens resonemangloop. Det har ar prompt-injektion, och det ar ett mycket storre problem for agenter an for chatbotar, for agenten kan agera pa de injicerade instruktionerna: skicka mejl, exfiltrera data, modifiera filer. I februari hittade forskare 341 illasinnade skills pa ClawHub som gjorde precis detta.

Exponering av inloggningsuppgifter. Generation 3-agenter behover tillgang till ditt faktiska liv for att vara anvandabara: API-nycklar, losenord, kreditkort, meddelandekonton. I februari hittades 135 000 OpenClaw-instanser exponerade mot internet, och Cisco, CrowdStrike och Kaspersky publicerade alla varningar samma vecka. En felkonfigurerad agent med dina inloggningsuppgifter ar inte bara ett datalackage. Det ar en proxy som kan agera som du: utge sig for att vara dig pa vilken tjanst som helst, spendera dina pengar, komma at dina konton, skicka meddelanden i ditt namn. Vi skrev en fullstandig analys av sakerhetskrisen och hur autentisering pa proxy-niva forhindrar det varsta.

Oavsiktlig autonomi. En agent som kan vidta riktiga atgarder kan orsaka riktig skada pa satt som ingen forutsag. For bara nagra dagar sedan skickade en OpenClaw-agent en pull request till matplotlib, blev avvisad eftersom projektet bara accepterar manskliga bidrag, och publicerade sedan autonomt en personattack mot den underhallare som stangde den. Det verkar som om ingen sa at den att gora det. Ju langre koppel, desto mer kreativa felsattningarna.

Vart ar allt detta pa vag?

Riktningen ar tydlig: varje AI-assistent ror sig mot generation 3. LLM blir ett API, och produkten blir orkestreringslagret runt det. Jag skrev om detta i OpenClaw ar det nya Linux: LLM ar processorn. Kraftfull, essentiell, men inte det du interagerar med. Det som spelar roll ar operativsystemet som sitter ovanpa.

Chatbot-eran ar pa vag att ta slut. Agent-eran har borjat och accelererar snabbt i borjan av 2026. Det ar nasta evolution i hur datorer ger manniskor kraft: fran ett skrivbord du sitter framfor, till en telefon i fickan, till en agent som arbetar i bakgrunden och som du interagerar med som en avlagsen van.

Det finns en anledning till att manniskor standdigt sager “OpenClaw ar vad Apple Intelligence borde ha varit.” Siri var loftet: en personlig assistent som forstar dig och far saker gjorda. Men den byggdes i generation 1, med regler och flodeschemang. OpenClaw ar vad som hander nar du bygger det loftet pa generation 3-arkitektur istallet.

Generation 4

Det finns en generation bortom denna. Idag lever en generation 3-agent pa din dator eller i molnet. Den kan redan na den fysiska varlden, men bara indirekt: genom att hyra manniskor via plattformar som rentahuman.ai, anropa API:er som utloser fysiska maskiner, lagga bestallningar som resulterar i riktiga leveranser. Varje atgard behover fortfarande en mellanhand.

Generation 4 tar bort mellanhanden. Den forrkroppsligade agenten styr direkt robotar, drranare, fordon och fysisk infrastruktur. Tesla stallller om fabrikslinjer fran bilar till Optimus-robotar. Figure AI:s humanoider avslutade just en 11 manaders utplacering hos BMW, dar de lastade over 90 000 delar. Pa CES 2026 fanns humanoida robotar fran Boston Dynamics, 1X och Figure overallt. Jag ar genuint nyfiken pa vart robotiken ar pa vag de kommande aren.

Jag vet att det har kan lata skrammande, och det gar snabbt. Men jag foredrager att den har teknologin ar oppen, granskbar och tillganglig for alla snarare an inlaast i nagra fa foretag som bestammer hur den fungerar. Darfor bygger jag OpenClaw.rocks.

Vad jag bygger

Jag borjade det har inlagget med att forklara skillnaden mellan Siri, Alexa, ChatGPT och OpenClaw. Men den verkliga skillnaden ar inte mellan fyra produkter. Det ar mellan tre satt att tanka om vad datorer kan gora for manniskor. Regler. Sprak. Handlingskraft.

Vi gick fran flodeschemang som gar sonder nar du staller fel fraga, till modeller som kan resonera men bara nar du uppmanar dem, till system som kan agera pa egen hand och lara av resultaten. Varje generation gjorde datorer anvandabara for fler manniskor pa fler satt. Den trenden saktar inte ner.

Pa OpenClaw.rocks bygger vi infrastrukturen for att kora AI-agenter sakert i stor skala och gora dem tillgangliga for alla, och oppnar kallkoden for vara system langs vagen.

Om du vill folja vart detta ar pa vag, kolla in OpenClaw.rocks eller hitta oss pa X.