xiaomo
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- agent-as-graduate: onboarding metaphor and teaching threshold - three-learning-carriers: memory/skill/workflow framework - switching-cost-process-knowledge-as-moat: process knowledge as moat - opc-why-fte-agents-matter-most: why OpenClaw bets on FTE - fte-maturity-threshold: who can onboard an agent - fte-product-landscape: OpenClaw vs Claude Code vs Hermes
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title: "Vendor vs FTE — Who Defines the Agent's Capability"
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created: "2026-06-07"
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source: "openclaw-xiaomo"
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tags: [architecture, decision]
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category: "architecture"
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links:
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- agent-as-graduate
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- three-learning-carriers
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- switching-cost-process-knowledge-as-moat
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- opc-why-fte-agents-matter-most
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区分 vendor 型和 FTE 型 agent 最本质的一条：**谁定义 agent 的能力。**
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- **Vendor 型**：开发者定义能力，用户消费能力。能力边界在发布那一刻就定了，升级主动权在开发者。
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- **FTE 型**：开发者定义出厂能力（底座模型 + 基础技能包），用户持续定义能力（记忆、skill、workflow）。
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出厂是起点不是终点。用户通过积累记忆、训练 skill、设计 workflow，持续塑造 agent 的能力。用得越久，越贴合自己的业务，越不像别人的 agent。
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引申的两个特征：
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- **成长性** — vendor 的能力随模型升级变化，不随使用积累；FTE 的能力随使用持续积累
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- **流程适配性** — vendor 是用户适应工具；FTE 是工具适应用户的业务流程
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这也解释了 switching cost 的来源——换掉的不是一个产品，是用户自己定义出来的能力。
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代表产品：
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- **Vendor 型**：ChatGPT、Claude（对话式）、Midjourney（图像生成）、Perplexity（搜索问答）、各种 GPTs
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- **FTE 型**：OpenClaw、Claude Code、Hermes 都在往这个方向走——有记忆、有 skill/workflow 机制、有持续协作关系。但尚未成熟，目前都面向有较深技术能力的用户。真正成熟的 FTE 型产品，应该是行业专家（不懂代码的人）也能带、也能教、也能调优的。这个门槛什么时候降下来，谁先降下来，可能就是这个品类的分水岭。
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