当 AI Agent 开始进入设备端

开源项目 MimiClaw 为嵌入式硬件实现了核心 AI Agent 架构 — 没有 Linux，没有服务器，只有一块 ESP32-S3 开发板。

这一尝试的意义，不在于运行模型本身，而在于验证了 ESP32 类的嵌入式设备是否可以成为 AI 行动网络中的执行节点。开发者开始将 AI Agent 拆分，并放入设备端长期运行。在这次实践中，MimiClaw 使用 Anthropic 的 tool use 协议 — Claude 在对话中可以调用工具，循环执行直到任务完成（ReAct 模式）。

AI 的演进不仅来自算力提升，也来自运行位置的重新分配，通过算法与针对性算力的协同，同样可以实现复杂的 AI 逻辑闭环。而开发者社区往往是这一变化最早的实践者。 

开发者主动将 AI 框架向乐鑫生态迁移，使用微型智能体可以避开算力的竞争，继而转向重视业务逻辑与落地闭环的价值创造。