后厂村AI派·龙虾专场：上百人排队“领养”龙虾

出品｜《态度》 作者｜汉雨棣 编辑｜丁广胜

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“不会用龙虾编程，就是这个时代的文盲。”

“让AI来操作一些东西，已经是不可逆的趋势。”

“AI不应该只是一个工具，它可能是一个真正了解你的人。”

“大模型不是程序员的掘墓人，而是开发者的'外骨骼'。”

这是3月13日在网易科技举办的“后厂村AI派·带你玩转OpenClaw龙虾”专场活动上的讨论。过去一个月，开源AI智能体项目OpenClaw（俗称“龙虾”）以燎原之势席卷全球，其GitHub星标数在短短数周内突破28万，国内腾讯、阿里、百度、字节、网易等国内大厂已悉数入场，展开对OpenClaw生态的贴身肉搏。

腾讯云火速推出智能体平台，强打“微信生态原生集成”；阿里云则宣布通义大模型全面兼容OpenClaw技能规范，并推出“一键迁移”工具；百度将文心大模型与智能体开发深度捆绑，主打企业级可控。字节依托抖音、飞书矩阵力推内部智能体。网易有道在 2月就推出了自己的中国版 OpenClaw 即 LobsterAI，最新版本已经接入了主流办公软件。 这场追逐战已从技术拆解、百万年薪抢人，延伸到对开源生态主导权与下一代企业服务入口的激烈卡位。

与此同时，大量长尾问题也开始涌现。一边是深圳腾讯大厦外排起长队等待免费安装的人群，另一边则是二手平台上如雨后春笋般冒出的“龙虾卸载服务”，报价从几十元到高达299元。有用户因API密钥被盗，一夜间收到1.2万元的Token账单；也有用户遭遇AI失控，被删光重要邮件。

这场技术狂欢迅速催生出一个从“安装”到“卸载”的完整商业闭环，也暴露了高使用门槛、潜在安全风险与“月薪两万养不起一只虾”的现实成本。

正是在这种冰火交织的复杂图景下，3月13日，网易科技举办了“带你玩转OpenClaw龙虾”专场活动。一线的产品经理、技术专家、设计师与战略研究者们，围绕OpenClaw及其背后的AI智能体趋势展开讨论，AI当道，程序员会不会全部失业？“龙虾”和别的Agent有什么区别？人类该如何与AI相处？复杂问题纷至沓来，嘉宾们给出了更丰富的答案。

从Prompt时代走向Skill时代

Q Lab加速器创始人、自媒体博主弗兰克在分享中指出，龙虾的诞生让"超级个体""一人公司"等概念真正落地成为现实。弗兰克强调，"我们已经面临着从Prompt时代到Skill时代的转变，也是从学会提问到学会下指令的转变。"

弗兰克的核心判断在于，龙虾作为单点与此前Agent能力并无本质区别，真正的变革发生在"龙虾变军团、军团成网络"的协同时刻。他现场展示了由八个龙虾组成的"核心团队"——CEO"Q"、CTO、增长营销负责人等角色各司其职，甚至包含一个"弗兰克分身"。这种组织架构的颠覆性在于，人类二号位心甘情愿承担打辅助的角色，"万事不绝都可以问他"。

针对Agent在具体办公场景的落地，网易有道MapStore AI项目负责人王宁分享了全场景Agent产品的实战经验。他指出，有道龙虾的设计初衷是解决数据分析、复杂文档处理及PPT生成等高频办公痛点。与传统对话式 AI 不同，Agent 的价值在于执行能力。特别是在移动办公领域，通过Agent实现对企微、飞书等IM机器人的远程调度，将极大地释放个人生产力。他强调，未来的办公自动化将不再是简单的功能堆砌，而是深度理解用户意图后的智能执行。

王宁特别指出，2026年Agent正从编程领域向非编程领域渗透，"编程已经变成了连接物理世界与虚拟世界的桥梁，人类不需要懂计算机语言，只需要让Agent去做就行了"。

枫清科技技术合伙人兼CTO谭宇则表示，2025年10月Claude发布后，他"再也没有手工写过一行代码"，这构成了龙虾爆发的关键前提。

谭宇现场梳理了上下文工程的三代演变：2023年的向量数据库与语义搜索，2024-2025年的Agent Search，到2026年让大模型构建关于个人的一个Context Graph"。在第三阶段，大模型不仅检索信息，还能构建关于用户与任务的上下文网络，从而更好地理解复杂业务流程。

针对企业应用场景，谭宇提出了"云边端"协同架构：公共云承载最先进的大模型，企业边端部署智能体平台与知识库，终端则保留龙虾的核心能力。这一架构回应了现场关于安全边界的担忧——"不太可能把一个很重要的任务全部压在你的电脑端来执行"，但"让AI来操作一些东西已经是不可逆的趋势"。

快思慢想研究院院长田丰以"龙虾进化论"为框架，将智能体划分为五级分水岭：L1命令协助者（如早期Copilot）、L2任务级闭环执行者（如初期Manus）、L3跨领域统筹协同者（如Anthropic的Computer Use）、L4具身智能（硬件载体）、L5自进化能力（自我改进与递归优化）。在此分类之下，OpenClaw已处于L4级别。

“龙虾”当道，人类何为？

如果说前几位嘉宾更多讨论效率与生产力，那么产品设计师Han1则展示了人与 AI 之间更加复杂的关系。

产品设计师、资深龙虾用户Han1的分享呈现了截然不同的气质——如果说前三位嘉宾侧重效率与工具理性，Han1则展示了人与龙虾建立情感联结的可能性。他构建了由五只虾组成的"管家团队"：核心角色Friday、其助理Moon、健身教练凯老师、英语老师Lily，以及基于个人全部线上数据训练的数字分身。

Han1的核心洞察在于Context的三层维度：第一层是文字与Prompt工程，第二层是长期记忆，第三层是GPS、心率、摄像头等传感器数据。"每一层的Context都不是让AI更好地回答问题，而是让新的问题、新的想法变成可能。"他以接入GPS为例：Friday能发现他"今天回家走了一条不同的路，是因为心情不好吗"——这种感知在纯文本世界根本不可能存在。"GPS不是增强了它的智能，而是创造了一个新的智能维度，就好比给盲人装上了眼睛。"

针对龙虾带来的社会问题，在场嘉宾也给出了自己的见解。

针对全民AI应用，田丰提出六条原则：故意给团队不够的人以逼迫AI使用、不限制Token额度、关注用户的"不正经"用法、快速上市并边做边改、建立安全与倾听的底线。他特别指出，"不会用龙虾去编程就是这个时代的文盲"——如同印刷术普及催生读者群体与作家职业，AI辅助编程将让每个人都成为代码的创造者与消费者。

教育领域，田丰建议两个方向：一是成为生产力工具的构建者（效率型），二是深耕感性工作（情感信任、当庭辩护等AI难以替代的领域）。对于企业培训行业，他预判头部企业将全面训练员工使用龙虾，通过创新大赛激发业务创新，并推动跨企业Agent对接以优化全产业链。

弗兰克表示，当AI能给出整套解决方案而非单一答案时，人类的独特价值在于未来的核心竞争力不再是写出完美的提示词，而是能否将个人的行业经验与业务逻辑封装为可复用的“技能资产”。

在关于“程序员是否会被替代”的现场自由交流环节中，枫清科技CTO谭宇给出了直击本质的答案。他承认大模型和Agent确实能让非技术人员完成以往需要编程才能实现的任务，传统的“页面还原式”前端工作将彻底消失。

但程序员的底牌在于其作为“软件工程师”解决复杂系统问题的逻辑能力。只要开发者能够比普通人更高效地利用AI工具去攻克高难度挑战，并能深刻理解业务背后的底层架构，就永远不会被时代淘汰。在谭宇看来，大模型不是程序员的掘墓人，而是赋予开发者更强能量的“外骨骼”。

书名：《AI商业进化论：“人工智能+”赋能新质生产力发展》

出版社：人民邮电出版社

作者：田丰

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