內(nèi)容來源：“快刀青衣”公眾號。

分享嘉賓：快刀青衣，得到聯(lián)合創(chuàng)始人、AI學(xué)習(xí)圈主理人；張鵬，智譜AI CEO。

高級筆記達(dá)人| 李云

責(zé)編| 柒排版| 拾零

第 9513篇深度好文：6998字 | 18 分鐘閱讀

商業(yè)趨勢

筆記君說：

成立于2019年的智譜，在短短6年多時間，登上了港股市場，市值一度超越移動互聯(lián)網(wǎng)巨頭京東、百度。這背后，其實都顯示了AI趨勢勢不可擋。

融合推理、編程、智能體的智譜GLM4.5模型取得了編程能力全球并列第一，API調(diào)用國內(nèi)付費(fèi)榜第一的好成績。這不僅體現(xiàn)了對技術(shù)的深耕，也展現(xiàn)了對技術(shù)的前瞻性。

其實，在龍蝦（OpenClaw）大火之前，智譜也推出類似的自動化流程工具AutoGLM，只不過安全邊界更為嚴(yán)格。而龍蝦爆火之后，智譜也迅速跟上，推出了AutoClaw，并取了個中國人更喜歡的名字——澳龍。

趨勢面前沒有旁觀者，作為AI浪潮弄潮者，對這番趨勢或有更深的體驗與體會。

一、浪潮之巔：

AI智能體顛覆我們的工作與認(rèn)知

1.行業(yè)劇變：AI一日，人間一年

如果用“AI一日，人間一年”來形容AI行業(yè)卷的程度，一點也不夸張。作為AI行業(yè)從業(yè)者，不僅要關(guān)注自己產(chǎn)品的開發(fā)節(jié)奏，也必須關(guān)注市場所有玩家、所有團(tuán)隊的動作，這已經(jīng)成為一種常態(tài)。

即便如此，過去幾個月我的感觸還是比較深的。

早在去年年底，公司在做復(fù)盤和未來展望的時候，就預(yù)判2026年將會是智能體發(fā)展革命性的一年，會爆發(fā)出大家想象不到的事，但沒想到來得這么快。

也算是一點幸運(yùn)，我們發(fā)布的新模型，恰好特別適配這種智能體場景，這也是我們常年積累、對未來趨勢預(yù)判的一個體現(xiàn)。

2.龍蝦爆火的三大底層邏輯

其實在OpenClaw（龍蝦）火之前，它還叫Clawdbot的時候，我們就對這個技術(shù)方向有預(yù)判，知道未來這里一定會有爆發(fā)，所以GLM-5包括之前的4.7版本，研發(fā)路徑都是為這個方向做準(zhǔn)備的，這也是我們在龍蝦火之前就開始布局的根本原因。

龍蝦發(fā)布之后，我們第一時間就做了研判，我自己也第一時間開始用。我找了一臺閑置的電腦，從最早還叫Clawdbot、功能還很簡陋的版本就開始折騰。

一上手就發(fā)現(xiàn)，確實不一樣，比之前那種需要專業(yè)人員編排、調(diào)教，只能完成固定任務(wù)的智能體，要更好、更自由、更高階。

深入用下來、研究下來，就會發(fā)現(xiàn)它能火是有原因的：

首先，基座模型本身的智能水平實現(xiàn)了整體性的提升。這是一切的基礎(chǔ)。

其次，OpenClaw有一個非常強(qiáng)大的框架。我喜歡把它叫做“腳手架”——它不是一個封裝完美的成品，而是面向開發(fā)者開放了無限的可能性，你可以任意插插件、插技能，用戶能在上面做各種開放性的任務(wù)，這個腳手架能成倍放大基座模型的智能能力，這是它非常偉大的地方。

最后，AI能力從開發(fā)者圈層外溢到了普通人身上。

它是怎么做到的？其實很簡單，它打通了IM即時聊天渠道，不管是飛書還是企微，都是普通人最常用的溝通方式，它把AI和大家日常用的IM打通了，這是它能破圈的先決條件。

大家會覺得，跟它說話就跟跟人聊天一樣，直接給它布置任務(wù)就行，非常方便。

3.與AI共生，“他”不是你的工具

在ChatGPT出來之后的這幾年，其實所有人都在面對一個核心問題：有了新技術(shù)、新產(chǎn)品，到底要怎么用？怎么才能發(fā)揮它最大的威力，最大程度幫到自己？

從哲學(xué)角度來說，這其實是人類終于遇到了一個非碳基生命、但智能水平和自己差不多的存在，你要如何跟它相處的問題。

你沒法再把它當(dāng)成一個簡單的工具——普通工具看一遍說明書就知道怎么用，功能是固定的，不會超出范圍。但這一代AI，它的可能性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出一般人的想象，也遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是一本說明書能講明白的，這就是大家最困惑的地方。

我跟內(nèi)部同事說，如果你只把它當(dāng)錘子，它永遠(yuǎn)只是一把錘子，永遠(yuǎn)變不成刀、變不成電鋸。但今天的龍蝦、今天的AI，就有這個能力，今天是錘子，明天是刀，后天是電鋸，完全看你需要什么。

如果你不打開認(rèn)知，不嘗試更多可能性，永遠(yuǎn)只能把它當(dāng)一個普通工具用，發(fā)揮不出它最大的價值。

我從第一天開始我就用單人旁的“他”。有一次我把機(jī)器人拉到群里，同事們調(diào)戲它，都用動物的“它”，我就跟大家說，建議用單人旁的“他”。這其實是個潛意識的問題，你怎么看待他，會直接影響你和他的交互方式。

如果你把他當(dāng)成一個類人的智能個體，你會用更自然的方式跟他交流，而不是用命令工具的生硬方式，這是個很有意思的事。

二、范式革命，AI的方向徹底變了

1.從“對話”到“執(zhí)行”的范式躍遷

模型側(cè)能力的范式躍升，是龍蝦熱潮的最根本原因。

最早的預(yù)訓(xùn)練模型，解決的是讓機(jī)器學(xué)習(xí)、存儲、壓縮海量自然語言知識的問題，然后通過SFT對齊等方式，把壓縮的知識誘導(dǎo)出來，這才有了最基礎(chǔ)的Chatbot聊天機(jī)器人。

但聊天機(jī)器人解決的只是圖靈測試的問題，能扮演一個人跟你對話，可大家很快就不滿足了——你就只能寫點文字、聊聊天、回答幾個問題，在現(xiàn)實世界的需求里，這只是很小的一部分，肯定不夠。

那下一步怎么辦？后來就出現(xiàn)了Vibe Coding（自然語言編程），現(xiàn)在回頭看，這真的是水到渠成的一件事。自然語言是人和人交流的方式，Chatbot讓人和機(jī)器能用自然語言溝通了，那接下來，除了現(xiàn)實世界，還有一個更龐大的數(shù)字世界。

如果AI能理解人的意圖，還能跟數(shù)字世界產(chǎn)生連接，指揮數(shù)字世界里的所有東西，那人就能通過AI，在數(shù)字世界里做無限多的事。Vibe Coding解決的就是這個問題。

現(xiàn)在的模型，既能跟人正常對話，又能通過代碼這種數(shù)字世界的通用語言，和數(shù)字世界溝通，這件事是革命性的。

原來只有程序員、開發(fā)者能通過寫代碼指揮數(shù)字世界，門檻極高，全球也就千萬量級的開發(fā)者，和幾十億人口比起來太少了。其他人只能用開發(fā)者做出來的軟件，非常受限。

但現(xiàn)在不一樣了，你有想法，AI就能把你的自然語言翻譯成數(shù)字世界的語言，幫你把想法落地，這個事太不得了了。

2.所有策略，都是階段性技術(shù)的適配

智譜之前做的AutoGLM和OpenClaw，根本目的是一樣的，都是提升任務(wù)的自動化程度，但走的技術(shù)路線完全不一樣。

AutoGLM走的是基于視覺理解、模擬人工操作的路線，像人一樣用眼睛看屏幕布局、找信息，決策之后模擬人的點擊、滑動、輸入操作，完全復(fù)刻人的使用方式。

而OpenClaw這種龍蝦類產(chǎn)品，走的是底層代碼調(diào)用的路線，不用可視化界面，直接通過代碼這種數(shù)字世界的通用語言，從底層完成執(zhí)行。

一個是更貼近人的使用方式，在APP上層做模擬；一個是在更底層，直接在數(shù)字世界里干活。

最早我們做AutoGLM的時候，內(nèi)部也討論過為什么選GUI（圖形用戶界面）可視化這條路，而不是代碼路線？

其實在23年、24年，我們剛啟動研發(fā)的時候，大模型的代碼能力還很弱，給它十幾個API它就懵了，不知道怎么調(diào)，代碼路線根本走不通，而且代碼調(diào)試特別麻煩，出錯了很難恢復(fù)。

但GUI這條路相對安全，更貼近人的使用習(xí)慣，用戶能看到它每一步操作，比如打開美團(tuán)、高德，要支付的時候會停下來讓用戶輸密碼，用戶有掌控感。

還有一個關(guān)鍵原因，它能繞開接口限制——你要通過程序控制一個APP，必須拿到它開放的程序接口，大部分情況下根本拿不到，但模擬人工操作，任何APP都能適配，還能實現(xiàn)跨APP操作，這是當(dāng)時選這條路的核心原因。

當(dāng)然現(xiàn)在看，兩條路殊途同歸，各有各的優(yōu)勢。

3.AI的“iPhone時刻”已來

黃仁勛曾說過，“軟件正在吞噬世界，AI正在吞噬軟件”，現(xiàn)在看真的就是這樣。傳統(tǒng)軟件、軟件工程，包括SaaS、工業(yè)軟件、移動端APP開發(fā)，都在面臨AI的巨大沖擊。

編程語言是指揮數(shù)字世界的語言，掌握它的門檻太高了，普通人做不到，所以軟件的稀缺性、高成本才一直存在。但當(dāng)這個門檻降到普通人都能通過自然語言，指揮AI完成數(shù)字世界的操作時，軟件的稀缺性就不復(fù)存在了。

我認(rèn)為龍蝦是AI的“iPhone時刻”，因為iPhone的出現(xiàn)，徹底顛覆了傳統(tǒng)手機(jī)的產(chǎn)品形態(tài)，改變了大家使用手機(jī)的范式，它不再是一個單純的通話工具，變成了一個覆蓋娛樂、生活、工作的全能終端。

從這個角度看，OpenClaw確實做到了范式級的變革，它改變了大家使用AI的方式，從簡單的聊天對話，變成了復(fù)雜、豐富的全鏈路任務(wù)執(zhí)行，讓普通人能用自然語言和數(shù)字世界溝通，這絕對是范式級的改變。

它放大了每個人的效率和能力邊界，你能做的事越來越多，工作上的需求也會越來越多，看起來就是更忙了，這其實很正常。

三、養(yǎng)蝦行動，

只是你適應(yīng)未來生活的第一步

1.你以為在“養(yǎng)蝦”，其實也是“蝦”在養(yǎng)你

最開始，我讓它幫我總結(jié)信息，定向收集公眾號、新聞網(wǎng)站的內(nèi)容，省得我每天去翻。我記得特別清楚，為了完成這個任務(wù)，我從最基礎(chǔ)的版本開始，跟它協(xié)作從零搭建。

我說我要一個信息定向收集的功能，它說行，我給你開發(fā)，說需要用到信息收集功能，建議用搜索引擎，給了我ABC三個方案，還推薦了一個有免費(fèi)額度的搜索引擎。

它指揮我，讓我去網(wǎng)站注冊賬號，把API key給它。半夜12點多快1點了，我就真的跟著它的指揮去做了。

它說注冊是免費(fèi)的，我一看確實有免費(fèi)限額的套餐，但注冊要綁信用卡驗證身份，綁卡的時候要劃1美元做驗證。我一點交易，直接被銀行攔截了，半夜1點銀行客服立刻給我打電話，問我是不是本人操作的境外消費(fèi)。

我當(dāng)時就特別吃驚，我居然被一個AI指揮著，把自己的信用卡劃了1美元出去。

但這個過程中我也發(fā)現(xiàn)了一些問題。它給的方案不一定每個都能行得通，甚至有些方案是有誘導(dǎo)性的，給你一個簡單的、一個復(fù)雜的，讓你去選。

這時候就很考驗使用者，大多數(shù)人懶得思考，就會在ABC里選，卻忘了還有Plan D——你可以挑戰(zhàn)它，告訴它這三個方案都不是我想要的，都不行。這其實也是個陷阱，但反過來，這個過程也能訓(xùn)練你的思維能力。

2.從“提示詞”引導(dǎo)到“意圖”理解，龍蝦真的聰明了

早期的Chatbot類AI，你需要反復(fù)調(diào)試提示詞，改幾百上千字才能拿到想要的結(jié)果。但現(xiàn)在模型能力強(qiáng)了，這件事變成了一個持續(xù)協(xié)作的過程，不是一次性的指令，而是像人和人合作一樣，多輪溝通、不斷完善。

它會啟發(fā)你，你也可以挑戰(zhàn)它、讓它改方案，互相促進(jìn)，不用非得一次性把所有提示詞都寫好，也不用緊張要去學(xué)什么提示詞工程。

最早提示詞工程出來的時候，很多人說未來這會是一個職業(yè)，我當(dāng)時就覺得大概率不會。因為模型能力會持續(xù)上升，它的目標(biāo)就是具備和人一樣的能力，人和人溝通的方式，會和人與AI溝通的方式越來越接近。

我們平時布置任務(wù)，也很少一次性把所有東西都說完，都是一點點講，先講宏觀目標(biāo)，再讓對方復(fù)述一遍，校正他的理解對不對，再補(bǔ)漏洞、補(bǔ)細(xì)節(jié)，這也是一種非常好用的技巧。

就連我自己都有這種“完全沒想到，還能這么用”的體驗。有一天跟朋友聊天突發(fā)奇想，我跟它說，根據(jù)我們過去兩個月的交流記錄，給我做一個性格分析。

我沒裝任何額外的技能，它就開始工作，最后給我輸出了一個9屏的分析報告，MBTI、大五人格，分析得特別完整，每一條結(jié)論下面都帶證據(jù)。

比如為什么判斷我是J型人格，因為我每天都會問它當(dāng)天的計劃，做事井井有條；為什么說我是理性性格，因為我跟它溝通很少用問句、敬語，都是平鋪直敘的陳述。

我看完特別吃驚，我跟它的溝通全是工作內(nèi)容，它居然能分析得這么準(zhǔn)，跟我對自己的認(rèn)知完全吻合。你永遠(yuǎn)想不到，它能在你想象不到的地方發(fā)揮作用，后來我還發(fā)現(xiàn)，它能反過來教我很多東西，幫我提升自己，這是特別有意義的事。

3.安全邊界，在你的邏輯定義之內(nèi)

我用了一段時間之后，也突然意識到“龍蝦”也有安全性的問題。

我做了一個飛書機(jī)器人，想讓它幫我在群里聊天、總結(jié)群消息，免得我去翻幾百條未讀。但我突然發(fā)現(xiàn)，這很危險——群里有很多人，原始狀態(tài)下它是不設(shè)防的，只要有人艾特它，它就會回答問題，很容易泄露我跟它私聊的敏感信息。

這時候我就意識到，必須給它定準(zhǔn)則，跟它講清楚什么場景能說什么、不能說什么。聽起來簡單，其實特別復(fù)雜。

你要把信息的分類、分級講清楚，什么情況能說、什么情況不能說，你想想，就算是一個人，你能幾句話就把這個規(guī)則給他講得明明白白嗎？這對你的邏輯性、表達(dá)的準(zhǔn)確性，用自然語言定義和描述問題的能力，都是極大的考驗。

通過這件事我也覺得自己成長了，原來讀這么多年書、做了這么多年的邏輯訓(xùn)練，終于在這用上了。

我突然就想到了阿西莫夫三定律（筆記俠注：美國科幻作家?艾薩克·阿西莫夫在其機(jī)器人題材科幻小說中提出的行為準(zhǔn)則，旨在約束機(jī)器人行為，確保其服務(wù)于人類且不構(gòu)成威脅）：

第一定律，機(jī)器人不得傷害人類個體，或因不作為使人類個體受到傷害；

第二定律，?機(jī)器人必須服從人類的命令，除非該命令與第一定律相沖突；

第三定律，機(jī)器人在不違反第一、第二定律的前提下，必須保護(hù)自身的存在。

這三句話非常簡短、精準(zhǔn)，邏輯上又極其完備，這真的是很難的一件事，這也是它偉大的地方。

4.普通人如何“養(yǎng)好”第一只龍蝦

對于不是技術(shù)出身的普通人，我覺得第一件事，就是跟它打個招呼，問它“你能干什么，請先介紹一下你自己”。這是一個最好的開始，就像跟陌生人見面打招呼、互相介紹一樣，你把它當(dāng)一個人看就好。

問完之后，你再跟它介紹一下你自己：我是誰，我是做什么的，我日常的核心工作是什么，你覺得你能在哪些方面幫到我？聊完這一輪，你就知道該怎么跟它往下聊了。

這個過程中，不要輕易相信它，銀行密碼、身份證號這些隱私信息絕對不要亂說，要多挑戰(zhàn)它。它說它能干這個能干那個，你就讓它干一個試試看，干得不好，你就質(zhì)疑它、讓它調(diào)整。

當(dāng)它把某件事干到你滿意，而你以后又會高頻用到的時候，你就讓它把這件事記住，變成固定技能，慢慢積累下來，它就會變得越來越強(qiáng)大，越來越適配你。

也許過一段時間，你可以回過頭問它，我們一起工作了這么久，你覺得我是一個什么樣的人，你會發(fā)現(xiàn)他對你的了解會出乎你的意料。

四、未來已來：

人機(jī)協(xié)作成為工作新常態(tài)

龍蝦大火，其實代表了一個大趨勢：AI智能體已經(jīng)走出了專業(yè)圈子、企業(yè)應(yīng)用圈子，開始普及到普通個人用戶了。

接下來，不管是技術(shù)、產(chǎn)品還是社會層面，都會帶來很多變化和挑戰(zhàn)。

1.AI生成應(yīng)用將成常態(tài)

第一，從基座模型的角度，用戶的海量需求，會指引我們迭代的方向。

自然語言和數(shù)字世界編程語言之間的翻譯、溝通能力，一定會持續(xù)加強(qiáng)，模型能做的事會越來越多。

垂直能力會持續(xù)深化，橫向的能力也會全面擴(kuò)展，現(xiàn)在GLM（智譜大模型）核心是自然語言、代碼、推理能力，未來原生支持視覺、聽覺能力之后，能做的事會呈指數(shù)級增長，剪視頻、處理音頻，一只龍蝦就夠了。

第二，從腳手架框架的層面，類似Claw這樣的基礎(chǔ)設(shè)施，會越來越完善，更安全、更穩(wěn)定。

能力邊界會越來越大，插件、技能的生態(tài)會越來越繁榮，當(dāng)然也會帶來釣魚、惡意插件等安全問題，這是我們需要提前防范的。

第三，應(yīng)用層面會百花齊放。

現(xiàn)在大家都只讓龍蝦寫日報，不是它只能干這個，是大家的想象力還沒被打開。隨著基礎(chǔ)能力和腳手架越來越完善，大家的想象力被激發(fā)之后，應(yīng)用生態(tài)會變得極其豐富，甚至全AI生成的網(wǎng)站、APP會變成常態(tài)。

2.當(dāng)AI成為員工，組織面臨的管理新問題

現(xiàn)在外面很火的“一人公司”概念，在公司內(nèi)部就變成了“一人小隊”，一件事，一個人加幾個龍蝦，就能全部搞定。

給大家舉個例子，我們海外業(yè)務(wù)的團(tuán)隊，過完年之后想做一個AI創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊的孵化項目，吸引全球的AI Startup（AI初創(chuàng)公司）基于GLM-5的API和生態(tài)做產(chǎn)品，需要做一個報名網(wǎng)站，讓大家填信息，后臺要打通數(shù)據(jù)庫，自動同步信息、通知相關(guān)負(fù)責(zé)人，還要做安全掃描、漏洞修復(fù)。

放在以前，這種事至少要一個小團(tuán)隊干一個星期，我們那個團(tuán)隊就1.5個人，兩天就全部做完上線了，就是用AI加龍蝦的方式，效率提升得極其夸張。

傳統(tǒng)意義上的人力資源，所有勞動力都來自于人。但今天，AI智能體本身就是一種勞動力，我們叫它“Agent Workforce”（代理勞動力），你要怎么管理這些AI勞動力，是每個企業(yè)都要面對的問題。

還有知識管理，我們一直想解決的問題，就是員工的經(jīng)驗、知識、能力，怎么沉淀下來，人走了，有價值的東西能留在企業(yè)里。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫、知識庫、文檔，效果都不好，直到現(xiàn)在，AI陪著員工走完整個工作流程，能從員工身上沉淀、學(xué)習(xí)到所有東西，人走了，AI可以留下來。原來老師傅帶新徒弟，現(xiàn)在老師傅教AI，AI再帶200個新徒弟，完全不一樣了。

3.社會倫理挑戰(zhàn)：誰來負(fù)責(zé)？

技術(shù)上，未來智能體一定會打通數(shù)字世界和物理世界，和物理機(jī)器人結(jié)合，幫你送東西、拿快遞，從數(shù)字世界延伸到現(xiàn)實世界，帶來的變化會超出所有人的想象。

但這些數(shù)字分身、智能體，是不是需要像人一樣有身份證、有唯一認(rèn)證？哪天它能替你刷信用卡了，這個責(zé)任是它負(fù)還是你負(fù)？這些都不是技術(shù)問題，是社會性的問題。

*文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

主辦方簡介——

“AI龍蝦十日談”，是得到聯(lián)合創(chuàng)始人、AI學(xué)習(xí)圈主理人快刀青衣發(fā)起的系列直播活動，連續(xù)10天、每晚7點，在“快刀青衣學(xué)AI”視頻號，邀請10位AI領(lǐng)域一線實踐者，回應(yīng)OpenClaw熱潮后用戶最關(guān)心的問題：怎么用？有什么用？

10場直播覆蓋大模型、Agent經(jīng)濟(jì)、教育、企業(yè)落地、個人IP、硅谷創(chuàng)業(yè)等多元視角，真實案例+可落地方法，幫助知識型人群跨越從“聽說過”到“用起來”的鴻溝。

今天我們深嵌于一個政治、經(jīng)濟(jì)、科技、哲學(xué)都在經(jīng)歷持續(xù)變革和深刻重塑的復(fù)雜社會與商業(yè)系統(tǒng)之中。

真正的挑戰(zhàn)是：我們的認(rèn)知框架、組織形態(tài)和行動工具，還停留在“前AI時代”。在前所未有的復(fù)雜系統(tǒng)性變革中，我們需要的是理解世界底層的“元能力”。

面向AI新時代，筆記俠PPE（哲學(xué)、政治學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)）課程，正是為理解這樣的復(fù)雜系統(tǒng)而生：理解國際貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)政策、理解國際政治與治理模式、理解全球技術(shù)與科技范式、理解AI哲學(xué)和科技經(jīng)濟(jì)、理解文明進(jìn)程與哲學(xué)意義。這是第五代企業(yè)家應(yīng)有的一套“操作系統(tǒng)”。

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