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此外，谢清鹏：最早遇到的就是振镜运动控制的精度问题。因为没有现成的供应商，我们自己搭了一套系统。怎么让激光走到准确的位置上？这个挺难的，我们一点点去磨，光这一点可能就花了大半年时间。还有工程维度，比如散热。因为我们要做到最小，热量怎么散出去？光散热仿真我们也做了很多次。整个过程大概花了一年半到两年。
最后，具体而言，用户要让OpenClaw执行医疗相关任务时，更适合采用“任务分解 + 多智能体协作”的方式落地。也就是说，不应让单一智能体直接承担复杂任务，而应将任务拆分为多个简单、明确、可验证的步骤，再由多个智能体分别执行。
展望未来，Methylation的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。