蝦還沒養明白，馬就來了。

近期的AI行業，迭代速度快到讓人眼花繚亂，熱點換得比熱搜還勤，不管是業內人還是普通網友，都有點跟不上節奏。

短短一個多月，OpenClaw“養龍蝦”先火遍全網，很多人剛琢磨清楚怎么部署、怎么用，HermesAgent“養馬”直接接棒成了新頂流;這邊大家還在討論“養馬”靠不靠譜，國產大模型DeepSeek-V4又官宣開源，三款產品密集刷屏，把AI智能體徹底推到了全民面前。從工具AI到自主智能體，從海外產品火到國產模型發力，整個行業都在狂飆，新東西、新話題、新爭議，一波接著一波。

圖注：圖片由豆包生成

行業跑得太快，大眾的困惑就來了。不少人壓根分不清龍蝦、馬、DeepSeek-V4到底是啥，不知道是真技術突破還是流量炒作;開源工具的安全風險、網上滿天飛的付費課，也讓想嘗試的人望而卻步。本來是普惠大眾的新技術，反倒變得越來越難懂。

就此，今天晚上8點，我受邀做客《北京新聞廣播》，和聽眾們聊了這波AI熱潮。

今天，我把廣播里的核心觀點整理成這篇文章，分享給大家，供參考。

一、龍蝦、養馬、大模型，到底是什么關系?

這陣子AI圈最直觀的感受，就是智能體徹底從小眾圈子，火到了大眾面前。

放在去年，智能體還是技術圈、創投圈的內部話題，普通人幾乎沒聽過。今年隨著“小龍蝦”爆火，這個概念一夜之間全民皆知，國內BAT、360等互聯網大廠，全都扎堆入場，各類產品層出不窮。

另一個明顯變化是，AI智能體越來越聰明了。剛出來那會，它漏洞多、能力弱，像個剛學走路的孩子;經過兩年迭代，現在整理文檔、做PPT、寫代碼、做小應用，都越來越順手，能力差不多相當于中小學生，能幫我們干的活越來越多。

很多人最懵的，就是龍蝦、養馬、DeepSeek-V4這三個東西，到底有啥區別。

其實很好區分，它們分屬兩大陣營：小龍蝦和養馬，是AI智能體;DeepSeek-V4，是底層大模型。

小龍蝦是工具型智能體，主打“動手干活”。你得給它設定好工作流、明確任務，它才能按你的要求，提煉文檔、處理雜事，屬于“鞭策一下動一下”。

養馬是升級款的自主智能體，主打“動腦思考”。它有自我進化、長期記憶的能力，不用你全程盯著，能主動感知你的需求，自己迭代優化，相當于給你多了個會思考的助手。

大家常說“龍蝦負責干活，馬負責動腦”，這個說法很形象，但只是階段性的。

在我看來，兩者的邊界會越來越模糊。小龍蝦會慢慢長出記憶和迭代能力，養馬也會不斷提升執行效率，用不了多久，它們就會互相融合，變成全能的超級智能體。

未來甚至更有意思，AI能直接構建虛擬世界，里面的角色自己成長、自己互動，連它們自己都不知道身處虛擬場景。到時候，虛擬和真實的邊界、AI倫理，又會成為新的話題。

至于DeepSeek-V4的發布，真不是巧合，而是國產AI的精準卡位。

現在AI行業本就迭代飛快，今天出個新模型，明天火個新智能體，都是常態。DeepSeek-V4是底層大模型，和智能體不是對手，而是“地基和房子”的關系。

智能體再厲害，也得靠大模型撐著;大模型越強大，智能體才能越好用。所以它不僅不會分流龍蝦和馬的熱度，反而會推著整個行業往前走，和全球其他大模型形成良性互動、互相促進。

從行業底層邏輯看，大模型和智能體，永遠是分工配合，不是誰替代誰。

大模型是AI的根基，寫文章、做圖、剪視頻、寫代碼，所有應用都離不開它，不可替代。在大模型之上，智能體會越來越多，滿足不同人的需求。

不管是龍蝦、養馬，還是未來會出現的新智能體，本質都是上層應用。大模型不斷升級，智能體就會越來越好用，整個行業只會越來越成熟、越來越普及。

二、普通人能用AI做什么?如何避坑避雷?

“養龍蝦”能火，核心原因很簡單：它真的能解決普通人的效率問題，把AI從遙不可及的科技，變成了能用的工具。

我自己很早就開始測試“養龍蝦”了。為了安全，我專門找了臺閑置老電腦來跑，雖然有點卡，但讓它做山西呂梁旅游的PPT，內容精美、邏輯通順，幾乎和真人做的沒差別，實用性超出我的預期。

對上班族、自媒體人來說，AI智能體的上限，完全取決于你的想象力。

寫文章、做視頻、畫設計、做產品原型，以前需要好幾個工具、好幾步才能完成的工作，現在智能體能像流水線一樣，一站式搞定。

它沒有帶來顛覆性的底層技術革命，但徹底重構了我們的工作流程，用極致的便捷性提升效率，這就是它最核心的價值。

相比去年，現在的智能體已經好上手很多，但還是需要你設定目標、配置工作流，才能正常運行，做不到“開箱即用”。

很多產品看著功能拉滿，實際用到日常辦公、生活里，還是有點“雞肋”。

我一直覺得，真正的無門檻，是你張嘴說個需求，AI在后臺自動調用模型、服務、流程，直接給你能用的結果。這個目標，大概還需要一年左右的時間才能實現。

這里必須提醒大家：AI工具越便捷，安全風險就越大。“養龍蝦”之前被曝出上百個高危漏洞，隱私泄露、權限失控、數據被盜，都是實實在在的問題。就算“養馬”的漏洞少一些，作為開源免費工具，依然有風險。

你的聊天記錄、本地文件、個人信息，都可能被留存、泄露。普通用戶千萬別用存著重要資料的主力電腦測試，用閑置設備體驗，最穩妥。行業發展的同時，安全防護一定要跟上，這是企業和監管層必須重視的問題。

AI火了，亂象也跟著來了，最典型的就是“割課收割”。

真正做技術研發、產品落地的人，還沒怎么賺錢，網上賣教程、賣部署資源、賣答疑服務的，反倒賺得盆滿缽滿。幾塊到幾百塊的課程滿天飛，靠著信息差收“智商稅”。

我前幾天在北京朝陽公園書市，還看到了教人用豆包的書，其實完全沒必要。像豆包、元寶、通義千問這些工具，直接問使用方法，就能得到詳細步驟，免費就能學會。

關于AI工具的使用，給普通網民一個最實在的建議：選AI工具，記住三個優先——免費優先、大廠優先、國內優先。

現在AI行業競爭極卷，絕大多數基礎工具都是免費的。2023年還有頭部產品收費，現在都陸續開放免費，甚至還給補貼。

日常寫文案、做表格、簡單辦公，免費工具完全夠用。只有企業級、專業化的團隊高頻使用，才需要考慮付費。

另外，堅決不用海外違規工具，優先選百度、騰訊、360這些國內大廠的產品，穩定性、安全性都更有保障，也符合國內的監管要求。

三、智能體狂飆之下，行業未來走向何方?

從工具式AI，到能自主思考、主動干活的智能體，這是技術自然升級的必然，也是資本和平臺共同推動的結果。

就像當年汽車取代馬車，這股趨勢，誰都擋不住。

資本加速了技術普及，讓AI快速走進大眾視野，但過快的迭代，也帶來了利弊分化。對行業來說，創新更快、競爭更充分;對用戶來說，選擇更多、門檻更低，但也容易被概念炒作、信息過載繞暈。

行業里一直有兩個爭議：AI會不會導致大量失業?AI會不會產生自主意識，反噬人類?

在我看來，這兩個問題的核心，都是控制權。

AI終究是工具，權限在我們手里，使用邊界由我們設定。只要管好權限、明確范圍，人類就永遠掌握主動權。AI的價值，是替代繁瑣重復的基礎工作，解放人力，而不是取代人類。

眼下AI智能體看著遍地開花，但真正落地到日常生活、普通職場，還有三個明顯短板。

第一，它還不能完美解決所有實際問題，復雜場景、專業領域的能力，依然有局限。

第二，AI會“幻覺”，經常出低級錯誤，大部分普通用戶沒有辨別能力，很容易出錯。

第三，安全隱患突出，隱私保護、數據安全的機制不完善，行業立法、監管規則、企業制度，都還沒完全跟上。

AI智能體想真正走進千家萬戶，技術成熟、監管完善、企業規范，這三點缺一不可。

長遠來看，AI智能體的高速發展，是毫無懸念的必然。現在的短板、亂象，都是發展中的問題，會隨著技術迭代和監管完善，慢慢解決。

未來，“養龍蝦”“養馬”這些概念會慢慢淡化，超級智能體會成為主流，包攬我們的各種需求。AI的使用門檻會越來越低，變成像手機、微信一樣，人人都能輕松用的日常工具。

同時，行業監管會越來越嚴格，針對隱私安全、亂象收割、倫理規范的規則，會不斷完善，保護好普通用戶的權益。

對我們普通人來說，不用跟風焦慮，也不用盲目付費。保持理性，先從免費的大廠工具入手，慢慢了解AI、使用AI，就足夠跟上這波浪潮。

AI智能體的時代，不是曇花一現的風口，而是會重塑工作和生活的技術革命。

不用怕它、不用迷它，用好它，就能讓它成為我們最得力的助手。