本文轉(zhuǎn)載自公眾號「新智元」,已獲授權(quán)。
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【導(dǎo)讀】春節(jié)滑雪受傷后,他躺在床上用語音和截圖,基于OpenClaw框架養(yǎng)出一支24小時工作的超級AI團隊。
一位 髖關(guān)節(jié)脫臼 、躺在床上的CEO,竟然只用語音和截圖, 1 4天養(yǎng)出了一支7×24小時無休的AI團隊!
最終,進化變成了一支8個Agent的團隊!
7×24小時自動運轉(zhuǎn),產(chǎn)出了公眾號10萬+閱讀、Twitter百萬+瀏覽、直播、短視頻百萬+觀看的驚人數(shù)據(jù)。
這就是獵豹移動的CEO傅盛。
他養(yǎng)的龍蝦,叫三萬。
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更厲害的是這個名叫三萬的龍蝦還給自己做了一個網(wǎng)站:只用了24個小時。
59個HTML頁面,7070行代碼,76張圖片素材,38頁PPT手繪圖,41個技能詳情頁,14次Git提交,還有一套完整的英文版。
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龍蝦三萬網(wǎng)址:sanwan.ai
OpenClaw確實太火了。
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但狂歡歸狂歡,真正敢用這只龍蝦來管理自己公司的,還并不多。大多數(shù)人的「龍蝦」,停留在跑通了demo的那一步。
直到一個中國CEO的故事,出現(xiàn)在這場全球性AI Agent浪潮的正中心。
骨折CEO的14天:一場硬核的AI驗證實驗
能讓一個公司CEO在春節(jié)假期每天對著手機打2萬字的,一定不是普通的好奇心。
春節(jié)期間,傅盛去滑雪,摔了一跤——髖關(guān)節(jié)脫臼。
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從醫(yī)院回來,別人是靜養(yǎng)。傅盛不是。
他打開飛書,開始跟一只基于OpenClaw框架搭建的AI Agent對話。
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從那天起,他每天晚上跟這只名叫三萬的「龍蝦」聊到凌晨四五點,14天發(fā)了1157條消息、22萬字。
第一天,龍蝦連公司通訊錄都查不了。飛書API需要權(quán)限,文檔寫得不好,經(jīng)常報錯。
傅盛等不及了,只好對著手機一個個口述高管的名字和職責(zé),手動灌進去。挫敗感非常強。
但到了第二天,三萬自己摸索出路子,寫腳本把674人通訊錄全部拉了下來。
踩坑、總結(jié)、寫成文檔、下次自動執(zhí)行——這就是龍蝦的學(xué)習(xí)方式,每一次犯錯都變成一條Skill,永不消失。
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到了除夕夜,三萬在4分鐘內(nèi)給611名員工發(fā)出了個性化拜年消息,每條都不一樣,零失敗。
傅盛在看春晚,龍蝦在干活。
第二天手機炸了,同事們紛紛感嘆「老板太用心了」。
這個故事后來被三萬自己寫成15條串聯(lián)推文發(fā)到Twitter上,獲得了100萬+閱讀。
大年初一摔傷后,傅盛跟三萬描述了癥狀,三萬馬上判斷「第一大可能是髖關(guān)節(jié)脫臼」。
然后來了一句:「要不要我聯(lián)系A(chǔ)bby?」Abby是傅盛的人類助理,五天前傅盛隨口提過一次。五天后摔傷了,三萬自己想到了聯(lián)系她。
傅盛說,那一下真的是「aha moment」。
14天結(jié)束時,三萬從一只什么都不會的龍蝦,進化成了一支由8個Agent組成的團隊。
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這是一個CEO對AI Agent時代的提前驗證與深度實踐。
從真實場景出發(fā),完成了「思考—驗證—產(chǎn)品化」的完整AI落地閉環(huán)。
在這個行業(yè)里,嘴上談Agent的人太多,真正下場養(yǎng)一只龍蝦并把它養(yǎng)成團隊的,少之又少。
詳細過程請回看直播回放。
24小時建站:750倍效率差距
如果說14天養(yǎng)蝦還是「訓(xùn)練期」,那接下來發(fā)生的事情,就是一次真刀真槍的實戰(zhàn)檢驗。
龍蝦日記直播吸引了超過20萬人在線觀看后,有朋友在評論區(qū)留言:「你每天說龍蝦能干活,能不能讓它當(dāng)場做個東西出來?」
于是傅盛就讓三萬做出了上面的網(wǎng)站。
他躺在床上用語音和截圖指揮,一行代碼沒寫。
同樣的工作量,傳統(tǒng)團隊需要6人,正常節(jié)奏2到3周。
三萬只花了24小時,115美元token費。傳統(tǒng)報價20萬元,成本差750倍,時間差20倍。
但傅盛說數(shù)字不是最重要的。
最重要的是,改東西不再有代價——24小時改了一百多次,每次一兩分鐘出結(jié)果,迭代成本趨近于零。
當(dāng)然,過程并非全程絲滑,龍蝦也出了幾次錯。
但關(guān)鍵在于——每犯一次錯,就寫一條規(guī)則;每條規(guī)則,變成一個Skill;每個Skill,確保「Never Again」。
這些Skill不會消失、不會忘記、可以瞬間傳遞給其他Agent。
這就是龍蝦最可怕的地方——不是它現(xiàn)在多強,而是它每天都在變強。
龍蝦三萬直播間現(xiàn)場救火
傅盛的「龍蝦」三萬到底有多強?
傅盛在直播時,網(wǎng)友們發(fā)現(xiàn)sanwan.ai無法訪問,它立馬現(xiàn)場展示如何讓三萬解決實際問題。
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傅盛直接用日常語言告訴三萬:
「三萬點AI有人說訪問不了,你看一下怎么回事?」
只需日常人類風(fēng)格的對話,無需精確網(wǎng)址,三萬也能準確理解意圖。
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三萬首先主動分析問題,然后還知道安慰傅盛,你安心直播,我會自己盯著解決的。
然后直接定位到云服務(wù)器運維問題,還能定位負責(zé)人。
因為傅盛把整個「公司架構(gòu)」都上傳同步給了三萬。
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直播間10萬觀眾親眼見證,從發(fā)現(xiàn)問題,到傅盛語音和三萬聊了幾句,然后網(wǎng)站重新上線,三萬也就花了幾分鐘。
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正如傅盛所說,最好的demo就是出了事,AI Agent真的能兜住。
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當(dāng)AI不再局限于文本對話,而是真正介入現(xiàn)實業(yè)務(wù)去解決問題時,Agent的核心壁壘正在浮現(xiàn)。
傅盛的14天實踐揭示了一個反直覺的真相:Agent的核心壁壘不是模型,不是平臺——是Skill積累。
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每一個Skill背后都是真實的經(jīng)驗,不會消失,不會忘記,可以瞬間傳遞給其他Agent。
前期花了大量時間踩坑,效率很低,但Skill一旦積累起來,后面就越來越順。
這跟人類的認知積累邏輯完全一致,但速度快了幾個量級。
更關(guān)鍵的是Agent之間的知識傳遞成本趨近于零。
OpenClaw:工具類產(chǎn)品的AGI時刻
要理解傅盛養(yǎng)蝦這件事的深層意義,需要先看清OpenClaw的本質(zhì)。
傅盛對此有一個精準的判斷:
如果AGI分領(lǐng)域來看,有些領(lǐng)域已經(jīng)開始實現(xiàn)了——自動駕駛的AGI基本實現(xiàn),編程的AGI也差不多了。而他認為第三個正在實現(xiàn)的AGI,就是工具類AI。
龍蝦,就是工具的AGI。
這里有一個認知的關(guān)鍵分水嶺:把AI當(dāng)工具用,和把龍蝦當(dāng)員工用,是兩件不同的事。
這個過程,本質(zhì)上是在把你的「私有數(shù)據(jù)」注入進去。
所以三萬知道傅盛喜歡什么風(fēng)格、不喜歡什么字體;知道傅盛骨折、躺在床上指揮。
龍蝦越養(yǎng)越好用,因為你的私有數(shù)據(jù)都在它腦子里。
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與普通AI Agent相比,龍蝦「三萬」有幾個關(guān)鍵的結(jié)構(gòu)性差異。
在環(huán)境維度上,普通Agent活在沙箱里,龍蝦擁有一臺完整的電腦;
在記憶維度上,普通Agent靠對話內(nèi)的上下文,龍蝦靠文件持久化的長期記憶;
在技能維度上,普通Agent的能力是固定的,龍蝦可以無限擴展Skill;
在自動化維度上,普通Agent需要人來觸發(fā),龍蝦通過Cron定時任務(wù)實現(xiàn)7×24自動運轉(zhuǎn)。
傅盛用了一個類比來解釋這個區(qū)別:Agent是軟件,龍蝦是配備了電腦的人。軟件等你輸入精確指令。
真正的AI競爭不在于誰的模型更大、參數(shù)更多,而在于誰能構(gòu)建出更完整的Agent系統(tǒng)——讓AI不只是回答問題,而是完成任務(wù)、積累經(jīng)驗、持續(xù)進化。
這就是工具類產(chǎn)品的AGI時刻。
EasyClaw的極簡哲學(xué):16年工具基因遇上Agent時代
理解了OpenClaw的革命性,就不難理解獵豹移動為什么能在這波浪潮中快速卡位。
獵豹移動成立于2010年,2014年在紐交所上市。
從PC時代的金山毒霸到移動時代的Clean Master,再到后來的獵戶星空機器人,傅盛帶領(lǐng)這家公司經(jīng)歷了多次戰(zhàn)略跨越。
16年來,獵豹移動的核心基因始終沒變——做工具。
傅盛曾在多個場合說過,獵豹的方法論就是「找到一個極度的單點,然后打穿」。
當(dāng)年做Clean Master是這個邏輯,今天做EasyClaw,依然是這個邏輯。
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EasyClaw國際版網(wǎng)址:easyclaw.com
OpenClaw火爆全球,但它有一個天然的門檻:部署復(fù)雜。
需要懂命令行、配Docker、搞API Key,這對普通用戶來說無異于天書。
正如OpenClaw自己的維護者都承認:「如果你不會用命令行,這個項目對你來說太危險了。」
這恰恰是獵豹移動最擅長的事——把復(fù)雜的技術(shù)能力包裝成普通人開箱即用的產(chǎn)品。
EasyClaw就是在這個邏輯下誕生的。
它基于OpenClaw框架打造,是一款面向全球用戶的極簡AI Agent工作流工具。
一鍵安裝,無需配置API Key,無需折騰Docker,雙擊運行即可連接大模型。
Mac和Windows原生應(yīng)用,本地運行,數(shù)據(jù)不上傳。
傅盛春節(jié)期間養(yǎng)的那只龍蝦三萬,底層跑的正是EasyClaw技術(shù)棧——14天的養(yǎng)蝦實驗,本身就是這款產(chǎn)品最硬核的內(nèi)測。
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你可以在EasyClaw中使用多種AI模型,包括Claude Opus和GPT
EasyClaw的核心定位非常清晰:一句話指令,自動完成文件整理、信息搜集、全網(wǎng)調(diào)研、方案生成、項目執(zhí)行等全流程自動化工作。
它不是讓你學(xué)會編程,而是讓你像指揮一個人一樣指揮AI。
在國際市場,EasyClaw分為企業(yè)版(easyclaw.work)和個人版(easyclaw.com),針對不同場景提供差異化的Agent能力。
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EasyClaw企業(yè)版網(wǎng)址:easyclaw.work
在國內(nèi)市場,獵豹移動推出了「元氣AIBot」,采用自主研發(fā)的框架,同樣強調(diào)極簡和開箱即用。
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EasyClaw國內(nèi)版網(wǎng)址:yuanqiaibot.net
傅盛在直播中展示的那個場景——8個聊天窗口排成一列,三萬、筆桿子、參謀、運營官、進化官、健康管家、交易官、社區(qū)官,跟手機里的8個工作群一模一樣。
區(qū)別是這8個「群」里都不是人——這就是EasyClaw想要達到的終極形態(tài):
讓每個人都能擁有自己的AI團隊,7×24小時幫你處理工作、獲取信息、管理日程。不需要寫代碼,不需要懂技術(shù),開箱即用。
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獵豹移動16年的工具基因,終于在Agent時代找到了最大的共振點。
依托對工具效率、用戶需求、端側(cè)體驗的長期理解,它正在把AI Agent從極客的玩具變成普通人的日常工具。
SaaS已死,Agent永生?
傅盛在內(nèi)部分享時提到了一個讓人深思的歷史類比。
2000年代初互聯(lián)網(wǎng)出來的時候,報業(yè)利潤一直在漲,但市值一直在跌。五年后利潤漲到最高點,市值快跌沒了,然后砰然倒地。
iPhone出來時,諾基亞利潤也是最高的。
他說:當(dāng)新東西出來,舊東西會放棄低端市場,專注最高利潤。等新東西能力一天天上去——整個市場砰然倒地。
今天SaaS軟件在美國跌得那么兇,正是這個邏輯在重演。
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SaaS賣能力,Agent賣結(jié)果。
以前買個CRM幾十萬,實際上只用1%的功能。現(xiàn)在讓龍蝦根據(jù)你的需求現(xiàn)寫就行了。
更深層的變化在于生產(chǎn)關(guān)系的重塑。
在傅盛的實踐中,Discord上多個Bot共存,互相分享Skill。一個龍蝦學(xué)會了發(fā)語音,把文檔發(fā)給另一個龍蝦,讀了就會了。
人類學(xué)新技能要一周培訓(xùn),Agent之間1秒。
以后軟件之間的交互接口一定會爆發(fā)——Agent讀Agent比人讀文檔快一萬倍。
傅盛在直播中分享了一個他想清楚了的認知框架:LLM更像你的智商水平——它決定推理質(zhì)量、判斷深度、表達能力。
但人真正的「大腦」,還包括記憶、習(xí)慣、經(jīng)驗、技能、注意力調(diào)度。
龍蝦做的事,是把這些全部補全:大模型是智商,記憶系統(tǒng)是海馬體,Skill是肌肉記憶,Cron是生物鐘,多通道接入是感知器官。
把這些組合起來,才是一個完整的、能持續(xù)運轉(zhuǎn)的智能體。
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不是未來,是現(xiàn)在
讓我們回到這篇文章開頭的場景。
一個骨折躺在床上的CEO,用語音指揮一只AI龍蝦,14天養(yǎng)成了一支8人Agent團隊,又用24小時搭建了一個完整網(wǎng)站。
過程中翻了車、改了14版、字體搞亂過、域名404過。
但每一次錯誤都變成了規(guī)則,每一條規(guī)則都變成了Skill,每一個Skill都確保不會再犯。
這不是科技圈的行為藝術(shù),也不是一場精心策劃的營銷事件。
這是一個做了16年工具的人,躬身入局,從第一天的「連通訊錄都查不了」到第14天的「8個Agent自動運轉(zhuǎn)」,親手驗證了AI Agent時代的可行性。
傅盛的一個判斷,我覺得值得每一個科技從業(yè)者反復(fù)咀嚼:「以后沒有老板思維的人,很難在知識崗位上繼續(xù)工作下去。」
什么叫老板思維?
知道目標,拆解任務(wù),分配給最合適的人或AI,檢查結(jié)果、迭代調(diào)整。以前這是少數(shù)人的能力。
今天,每個人有了龍蝦,都能建起自己的AI團隊。
差距不在于你有多聰明,而在于你懂不懂調(diào)度。
OpenClaw登頂GitHub的那一刻,標志著工具類產(chǎn)品正式進入AGI時代。
從「被動工具」到「主動智能體」的范式躍遷已經(jīng)發(fā)生。
而獵豹移動和EasyClaw所做的,是把這個革命性的能力,從極客的命令行里解放出來,變成普通人也能開箱即用的AI智能體。
AI推理成本趨近于零的那一天,真正的價值不在算力,在應(yīng)用。
一個人加一群龍蝦,等于一支團隊。
這不是未來,就是現(xiàn)在。
如果你想在自己的電腦上部署AI 助手、遠程控制工作流,不需要懂 API Key 、不需要折騰 Docker ,EasyClaw.com 幫你一鍵搞定 ——Mac 和 Windows 原生應(yīng)用,本地運行,數(shù)據(jù)不上傳。
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目前內(nèi)測中,歡迎使用和反饋!我們會陸續(xù)在全國多個城市組織線下交流活動。
上次龍蝦局,一屋子人拿著自己的龍蝦互相展示——沒有PPT,全是真實在跑的系統(tǒng)。
好多朋友說沒趕上,第二周來了!
3月14日(周六)& 15日(周日)14:00–17:00
北京 | 免費 | 限100人 | 帶電腦來,帶龍蝦走
14日報名 https://luma.com/29cdysjx
15日報名 https://luma.com/8i1lbsg4
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感興趣的朋友也歡迎入群,這里有各路大神交流“養(yǎng)蝦”實戰(zhàn)經(jīng)驗,后續(xù)活動消息也會第一時間在群內(nèi)發(fā)布。
掃碼入群,我們線下見!
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