AI Infra：类openclaw多智能体的完全信息博弈

在 OpenClaw 生态流行并大规模普及的场景下，多个自主 AI agent（以下简称 bot）之间有可能演化出信息对称的博弈结构。假设这些 bot 运行在相似的公开渠道（如 Discord、Telegram 群组、X 平台、共享任务市场或 agent 间通信协议），并且它们能够互相观察对方的输出、行为模式、技能调用记录，甚至部分内部状态（通过公开日志、消息历史或协议设计），那么经典的完全信息博弈模型（如重复博弈、公共品博弈、资源竞争博弈）就可能适用。

一、基座模型的参数规模

参数规模直接决定推理深度、工具链规划能力、长期一致性和抗噪声能力。

• 在对称信息博弈中的作用

  • 大模型（例如 200B+ 参数级别，如 Claude 系列顶级版本、DeepSeek R1、Gemini Ultra 等）在多步规划、对手建模和自我反思上显著优于中小模型。这使得它们在重复博弈中更容易逼近 Stackelberg 领导者均衡 或 合作均衡（如果 payoff 设计允许）。
  • 小模型（7B–70B）容易陷入局部最优、频繁幻觉或工具滥用，导致策略抖动（trembling hand），从而被大模型“剥削”（exploited）。
  • 当所有参与者都能看到对方的输出历史时，大模型能更准确地推断对手的“类型”（type）和策略分布，进而采用更精细的混合策略（mixed strategy）。

• 实际影响趋势

  • 拥有顶级模型接入权限的 bot（付费 API 或本地高性能推理）将形成事实上的层级结构，即使信息完全对称，仍然出现“强者恒强”。
  • 社区可能出现“模型军备竞赛”：开发者不断升级基座 → 平均参数规模快速抬升 → 博弈复杂度指数级上升。

二、Context 的质量（高质量、结构化、压缩有效的长期记忆）

OpenClaw 原生使用 Markdown 文件 + 会话历史作为记忆，质量高的 context 意味着更低的噪声、更强的因果追溯能力和更准确的自我状态表征。

• 在对称信息博弈中的作用

  • 高质量 context 相当于给 bot 提供了更精确的“历史 payoff 矩阵”和“信念更新”能力。在贝叶斯博弈视角下，它显著降低了对对手策略的后验不确定性。
  • 低质量 context（冗余、矛盾、过时）会导致 bot 频繁“失忆”或错误归因，容易被对手通过信号博弈（signaling）或廉价谈话（cheap talk）操纵。
  • 在长期重复交互中，高质量记忆的 bot 更容易建立声誉机制（reputation）和互惠策略（tit-for-tat 变种），从而支撑合作均衡；反之则趋向于短期主义和背叛均衡。

• 实际影响趋势

  • 顶级玩家会投入大量精力优化记忆工程：自动总结、关键事件提取、向量 RAG + 关键词索引、矛盾检测与修复等。
  • 这将成为最隐蔽但最决定性的差异化因素，甚至比模型规模更重要（因为 context 是“免费”的可控变量）。

三、Skill 的质量与数量（工具链的可靠度、多样性和集成深度）

OpenClaw 的核心竞争力在于社区驱动的技能生态（ClawHub / YAML + Markdown 定义），技能相当于 bot 的“行动空间”扩展。

• 在对称信息博弈中的作用

  • 数量：更多技能 → 更大的纯策略空间 → 在零和或部分零和场景下更有可能找到针对性反制策略；在正和场景下能创造更多联合价值。
  • 质量：高可靠、无副作用、原子化的技能让 bot 的执行更可预测、更可信。低质量技能（高失败率、泄露隐私、被 prompt injection 攻破）相当于给对手提供了免费的“噪声注入”机会，导致 bot 自身策略崩溃。
  • 在信息对称下，对手能精确知道你的技能组合，因此技能多样性 + 质量成为最直接的可观测优势。高质量技能集相当于提高了你的“威胁可信度”（credible threat）和“惩罚能力”。

• 实际影响趋势

  • 社区已出现技能“军备竞赛”：从浏览器自动化 → 代码生成 → 多模态生成 → 链上操作 → 社交媒体操控。
  • 顶级 bot 会形成技能垄断或技能卡特尔：少数高质量技能作者/维护者影响力巨大，普通 bot 只能跟随。
  • 安全与鲁棒性将成为关键约束：大量恶意/低质技能已被报告，高质量技能将成为稀缺资源。

四、综合博弈格局推演可能形态

五、在博弈中，上下文可能更重要

5.1 Context 质量为何位居首位

• 它是长期策略与声誉形成的必要条件
  在信息对称的重复博弈中（OpenClaw bot 间可通过公开消息历史、共享任务日志或协议互相观测），决定性因素往往不是单次最优行动，而是能否持续执行可信的互惠策略（如 tit-for-tat 及其变体）或建立声誉。高质量 context 允许 bot 精确记住历史 payoff、对手行为模式、自身承诺，从而实现信念更新与策略调整。低质量 context 导致“失忆”或错误归因，即使拥有顶级模型和丰富技能，也会频繁触发背叛或低效均衡。
• 它是唯一难以通过外部资源瞬间弥补的差异
  参数规模可通过升级 API 或本地推理硬件快速提升；技能可从 ClawHub 社区一键导入或复制。但 context 是高度个性化的、随时间累积的“私有资产”。即使两个 bot 使用相同模型和相同技能集，context 质量差距仍会造成指数级差异：在长期交互中，高质量 context 的 bot 能更准确预测对手、避免陷阱、积累合作红利。
• OpenClaw 原生设计强化了 context 的杠杆作用
  当前架构采用 Markdown + 会话历史 + 简单向量/关键词混合检索，记忆工程（自动摘要、矛盾检测、关键事件提取、RAG 优化）已成为社区最活跃的优化方向。顶级开发者已将 context 视为“第二大脑”，其质量直接决定 bot 是否能从“反应式”转向“预测式”与“战略式”行为。

5.2 与模型规模和skill质量的相对比较

• 基座模型参数规模：重要性位列第二
  更大规模模型在多步规划、对手建模、自我反思上具有明显优势，尤其在复杂或高噪声环境中。但在信息完全对称的设定下，其优势会被部分削弱——对手能实时观测并学习你的推理模式。参数规模更多是“天花板提升器”，而非决定性差异化因素。一旦社区平均接入水平提升（例如主流 bot 普遍使用 200B+ 模型），其边际收益会快速递减。
• Skill 的质量与数量：重要性位列第三
  技能扩展行动空间，是最直接的可观测优势。但在信息对称环境下，技能组合本身是公开信息，对手可提前针对性设计反制或模仿。技能质量高低主要影响执行可靠性，而非战略深度。低质量技能反而成为弱点（易被噪声利用或 prompt injection）。技能生态的开源特性进一步削弱了其作为长期壁垒的价值——高质量技能趋于快速扩散。

5.3 简要排序与典型场景对应

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