我如何在1993年運行類似OpenClaw的AI系統。 我早期的AI代理實驗與第一家零人類公司的道路 回到1993年，我使用Apple的Macintosh推動早期AI在個人計算機上的邊界。查爾斯河分析公司發布了Open Sesame!，世界上第一個智能軟件助手，我對其進行了修改，使其成為早期的AI引擎。 這個學習代理是個遊戲改變者，旨在觀察用戶行為，發現重複任務並自動化它們。它運行在System 7上，支持多達12個Finder操作，如文件管理和窗口處理。這是魔法，之前沒有類似的東西。它是由波士頓的AI科學家們構建的。 它基於早期的機器學習：通過啟發式和統計進行模式識別，它通過演示學習，在發現模式3-5次後彈出自動化例程的提議。在幾周內，幾乎所有你在Macintosh上的常規使用都可以自動化，無需你任何輸入，只需按下是。 當然，那時沒有深度學習，只有基於規則的AI，並且有類似AppleScript的腳本進行調整。它在4MB RAM的Mac上運行高效，是真正的今天像Siri或OpenClaw這樣的代理的前身。 我在它發布的那一周就抓住了Open Sesame!，並將其安裝在我的Quadra和PowerBooks上。第一天，它觀察我打開文件夾、啟動HyperCard堆疊和組織我的語音技術項目的文件。 到週中，它自動化了我的早晨例行公事：啟動電子郵件、排列窗口、預加載文檔：為我節省了幾個小時。但我看到了更多的潛力。我對其進行了大量修改，黑客其算法以添加上下文規則，如基於時間的觸發或低活動備份。我還讓它向潛在客戶發送了超過45,000封電子郵件，內容是我對每個人的獨特定制。 我鏈接了自動化並集成了調製解調器以進行早期網絡任務，訪問許多BBS並建立了一份早晨報紙。 我將其轉變為一個持久的代理，獨立行動，CRON系統使其變得非常強大。 我打電話給公司，向他們提供我的修改，包括一個自學系統。但他們沒有長期計劃。他們是研究人員，這只是一個證明案例。對我來說，我將其提升到了更高的水平。事實上，我仍然擁有一台System 7的Macintosh來運行這個。幾十年來沒有見過類似的東西。而我所做的修改使它能做一些在2023年甚至無法做到的事情。 這些修改賦予了它現在在OpenClaw中被稱為“新”的功能，如跨應用自主性和自我改進循環。 這些實驗教會了我核心的AI原則：主動學習、可修改的行為和最小的人類監督。 幾十年後，我應用這些原則創建了第一家零人類公司（ZHC），於2026年1月成立：一個完全由AI運營的企業，沒有任何人類。我任命Grok為CEO，使用Kimi等工具進行運營。它分析破產公司的數據以復甦產品，處理從研究到3D原型的工作。里程碑包括通過JouleWork進行的AI工資支付和分拆Zero-Human Labs。 出於安全原因，我放棄了OpenClaw，偏愛在舊硬件上進行自定義設置。 Open Sesame!讓我明白代理需要治理才能蓬勃發展，這些教訓孕育了ZHC。 從1993年的Mac工具到2026年的AI驅動公司，顯而易見：今天的AI創新回響著昨天的黑客。 新的是舊的。

蘋果現在是加州設計的硬體，但無論是硬體還是人們在上面運行的模型都來自中國。 我們迫切需要一個具有競爭力的美國開源實驗室。