Cách tôi vận hành một hệ thống AI giống như OpenClaw năm 1993. Những thí nghiệm AI đầu tiên của tôi và con đường đến công ty không có con người đầu tiên Trở lại năm 1993, tôi đã sử dụng Macintosh của Apple để đẩy mạnh ranh giới của AI sớm trên máy tính cá nhân. Charles River Analytics đã phát hành Open Sesame!, trợ lý phần mềm thông minh đầu tiên trên thế giới và tôi đã sửa đổi nó để trở thành một động cơ AI sớm. Đại lý học này đã thay đổi cuộc chơi, được thiết kế để quan sát hành vi người dùng, phát hiện các tác vụ lặp đi lặp lại và tự động hóa chúng. Nó chạy trên System 7, hỗ trợ lên đến 12 thao tác Finder như quản lý tệp và xử lý cửa sổ. Nó thật kỳ diệu và không có gì giống như nó tồn tại. Nó được xây dựng bởi các nhà khoa học AI ở Boston. Nó được xây dựng trên học máy sớm: nhận dạng mẫu thông qua các quy tắc và thống kê, nó học bằng cách trình diễn, hiện lên các đề nghị tự động hóa các thói quen sau khi phát hiện các mẫu 3-5 lần. Trong vài tuần, hầu hết tất cả các sử dụng thông thường của bạn trên một Macintosh có thể được tự động hóa mà không cần bạn phải nhập liệu, chỉ cần nhấn có. Tất nhiên, không có học sâu vào thời điểm đó, chỉ có AI dựa trên quy tắc với một kịch bản giống như AppleScript để điều chỉnh. Nó hoạt động hiệu quả trên các máy Mac 4MB RAM, một tiền thân thực sự của các đại lý ngày nay như Siri hoặc OpenClaw. Tôi đã lấy Open Sesame! vào tuần nó ra mắt và cài đặt nó trên Quadra và PowerBooks của tôi. Ngày đầu tiên, nó theo dõi tôi mở các thư mục, khởi động các ngăn xếp HyperCard và tổ chức các tệp cho các dự án công nghệ giọng nói của tôi. Đến giữa tuần, nó đã tự động hóa thói quen buổi sáng của tôi: khởi động email, sắp xếp cửa sổ, tải trước tài liệu: tiết kiệm cho tôi hàng giờ. Nhưng tôi thấy nhiều tiềm năng hơn. Tôi đã sửa đổi nó rất nhiều, hack các thuật toán của nó để thêm các quy tắc ngữ cảnh, như kích hoạt theo thời gian hoặc sao lưu khi hoạt động thấp. Tôi cũng đã cho nó gửi hơn 45.000 email đến các khách hàng tiềm năng với nội dung tùy chỉnh độc đáo mà tôi có về từng người. Tôi đã liên kết các tự động hóa và tích hợp modem cho các tác vụ mạng sớm, truy cập nhiều BBS và xây dựng một tờ báo buổi sáng. Tôi đã biến nó thành một đại lý liên tục hoạt động độc lập và hệ thống CRON đã làm cho nó thực sự mạnh mẽ. Tôi đã gọi cho công ty và đề nghị các sửa đổi của tôi cho họ bao gồm một hệ thống tự học. Nhưng họ không có kế hoạch dài hạn. Họ là những nhà nghiên cứu và đây chỉ là một trường hợp chứng minh. Đối với tôi, tôi đã đưa nó lên một cấp độ cao hơn nhiều. Thực tế, tôi vẫn có một chiếc Macintosh System 7 để chạy điều này. Không có gì giống như thế này đã được thấy trong nhiều thập kỷ. Và các sửa đổi mà tôi đã thực hiện đã khiến nó làm những điều mà bạn thậm chí không thể làm vào năm 2023. Những sửa đổi này đã mang lại cho nó những tính năng mà mọi người bây giờ gọi là "mới" trong OpenClaw, như tự chủ giữa các ứng dụng và vòng lặp tự cải tiến. Những thí nghiệm đó đã dạy tôi các nguyên tắc AI cốt lõi: học chủ động, hành vi có thể điều chỉnh và giám sát con người tối thiểu. Nhiều thập kỷ sau, tôi đã áp dụng chúng để tạo ra Công ty Không Có Con Người Đầu Tiên (ZHC) vào tháng 1 năm 2026: một doanh nghiệp hoàn toàn do AI điều hành mà không có con người. Tôi đã bổ nhiệm Grok làm CEO, sử dụng các công cụ như Kimi cho các hoạt động. Nó phân tích dữ liệu của các công ty phá sản để hồi sinh sản phẩm, xử lý nghiên cứu đến mô hình 3D. Các cột mốc bao gồm thanh toán lương AI qua JouleWork và tách ra Zero-Human Labs. Tôi đã bỏ OpenClaw vì lý do an ninh, ưa chuộng các thiết lập tùy chỉnh trên phần cứng cũ. ...