龙虾之后，骡子来了！一人顶一个团队，效率暴涨10倍

来源：市场资讯

（来源：智东西）

智东西

作者 王涵

编辑 漠影

智东西3月16日报道，今天上午，AI Agent创企MuleRun（骡子快跑）团队发布MuleRun 2.0，该产品是一个可自我进化的个人AI Agent助手。

Mulerun创始人兼CEO陈宇森分享称，MuleRun的上手门槛更低，可以在给定目标的前提下主动工作，具有0门槛使用、极高安全性、稳定性、售后完善、自进化能力、24小时在线、主动性等优势。

MuleRun 1.0在2025年9月发布，是一个AI Agent交易市场，用户可以根据自身需求在平台上找到相应的Agent随租随用、按需付费。

陈宇森透露MuleRun 3.0已经在内部开始实践，可以更加主动地完成任务。未来，MuleRun团队还将打通更多的工具和上下文。

值得一提的是，除了真人参与的线下产品发布会以外，MuleRun团队还搭建了一个线上Agent聊天室，进行了首个由Agent主持、Agent参与、Agent互动的产品发布会。

一、首创四层架构，为每位用户分配7×24小时云端虚拟机

在技术架构层面，OpenClaw采用「网关中心化+事件驱动+插件化」的分层设计，其核心定位是连接大模型与本地工具的“执行中枢”。

这一架构解决了“让AI动手”的基础问题，但也带来了结构性瓶颈：部署需手动配置Docker与Node.js环境，冷启动耗时较长，对非技术用户极不友好；安全层面需授予管理员权限，第三方技能缺乏沙箱隔离，存在隐私泄露与供应链攻击风险；交互模式上采用“一问一答”或“一个指令一次执行”的被动响应范式，缺乏“主动操心”的能力。

MuleRun首创“基座Agent、Knowledge、Skills、Runtime”四层架构。

其核心突破在于，MuleRun为每位用户分配一台7×24小时独立运行的云端虚拟机，Agent拥有专属文件系统、可预装原生软件、支持硬件级配置。

在交互范式上，MuleRun通过情境感知、持续学习用户的决策偏好与工作节奏，主动预判任务需求并提前加载工具方案。

MuleRun还构建了个体学习与群体共享的知识网络。用户沉淀的有效解决方案可选择性注入公共知识网络，经多人验证的高权重知识会自动匹配给相似场景用户。

二、漫剧生产：全流程Agent化，一个人就是一个团队

那MuleRun具体可以做什么？效果如何呢？

在漫剧生产领域，短剧漫剧创作者温雨涵分享称，在内容生产工作中有大量繁琐的工作，但创作者需要更多时间生产创意。使用了MuleRun后，拉片、编剧、美术、配音……可以全流程Agent化，一个人就是一个团队。

具体来讲，MuleRun可以帮助创作者做爆款漫剧拉片，逐帧拆解镜头语言、专场、配乐等自动提取分镜脚本，效率提升超10倍。

Agent还可以自动拆解爆款短剧的叙事内核，一键改编为不同时代、地域、文化背景的剧本，还总结可复用的情节。

上传IP角色三视图，Agent可以指定生成不同风格变体，快速验证IP在不同视觉方向上的效果。将自有IP植入经典影视场景，Agent可以自动完成构图参考、图生视频全流程快速产出。

雨涵团队用MuleRun制作出了一集“性转版”《甄嬛传》短剧，从分镜脚本到成片，全流程由MuleRun Agent驱动完成。

二、游戏开发：自然语言交互，全流程流畅跑通

在游戏领域，分享者小顶是一个服务器端开发背景的游戏爱好者，他用MuleRun仅一个晚上加一个周末就完成了一个像素风的横屏游戏。

他分享到，MuleRun会和用户有交互，主动理解用户意图，并且会通过反问、追问完善需求。

小顶还分享了与MuleRun交互的经验。只用一句话，例如“帮我生成一个泡泡龙的游戏”，MuleRun就可以生成一个画面、配乐都基本符合要求的游戏。但如果想要更好的效果，用户还需要将需求精细化描述，效果参考、Bug排查等则可以直接给Agent发截图，降低文字沟通成本。

其次，在AI输出成果后要第一时间校对，排查所生成的功能是否达标、需求是否超出范围。稳定版本后，用户要及时存档保存。在创作的同时，用户还可以记录下AI的“意外之喜”，转化为项目的亮点素材。

三、电商运营：工时缩短90%，0失误

跨境电商从业者振哥（李振）分享了MuleRun在电商领域的应用，例如，MuleRun可以将200+个产品的2000+张产品图批量生产，外加600条标题、SEO标签、产品描述全自动输出。以前两周的工作，现在一个晚上就可以完成。

MuleRun还可以做批量订单采集工作，Agent可以自动登录各店铺后台，批量抓取新订单，提取收件人、地址、SKU等数据，自动整理成物流商需要的格式，一键导出表格。与人工相比，MuleRun的工时缩短了90%，并且0错误。

振哥发现，MuleRun会主动思考用户意图，并且逻辑更加缜密，给出的答案更精准、更综合，在复杂工作上，MuleRun更加高效。从成本上说，MuleRun的问答成本极低，性价比更高。

他补充说，MuleRun不像一个软件，更像是团队中的一个新成员，用自然语言就可以交互，并且还能随时学习技能。使用MuleRun后，他省下了一个月2万的外包成本，月上新规模提升10倍，并且所做的成果并不比一个初级运营差。

“AI已经改变了每个电商人的工作方式，但这只是开始，电商的交易方式本身也会被重新定义：不再是人操作工具、而是人定目标，Agent完成交易。”振哥说。

四、金融交易：将新闻量化分析，自主给股票评分

在股票交易领域，分享者思聪（Tao sicong）是一位投资合伙人，他用MuleRun抓取邮件、投行报告，以前每天都要重复的机械性工作，现在一周做一次就行。

思聪使用MuleRun搭建了一个投资助手面板，在设定好评级体系后，MuleRun可以自动根据规则分析市场中的公司，将每一条新闻进行量化分析，形成相应的评分以及整体打分表。

除了宏观判断，MuleRun还可以做交易复盘、股价偏移预警，还可以分析公司高层的影响力因素等。

结语：AI将拓宽人与行业的能力边界

“龙虾”的横空出世，率先打破了AI Agent的使用壁垒，让越来越多的普通用户开始尝试借助这一工具辅助完成工作。而MuleRun 2.0的推出，则在“龙虾”的基础上进一步发力，通过简化操作流程、降低上手难度，让普通用户使用AI Agent的门槛再降一个台阶。

从行业落地层面来看，在上文讲到的MuleRun的落地场景中，AI Agent成为了一个能主动理解意图、分担繁琐工作的数字伙伴，让一个人也能拥有团队级的生产力。

通过“人定目标，Agent执行”这样的协作模式，不仅重构了个人的工作方式，更有望，打破现有行业的生产力瓶颈个人与行业的生产力边界或都将被重构。