“养虾”两个月，我卖出五个数字员工

采写/ 梁思懿

编辑/ 石爱华

龙虾问世后，蔡百看到了商机

龙虾（OpenClaw）出现之后，蔡百听到了两种声音。有人说这是web4.0的先潮，这个时代从此只分旁观者和创造者。也有人调侃说这又是一次集体幻觉，就像上世纪末有人要头顶铁锅练气功，新世纪的人类必定要人手一只龙虾。

在岸边观望的人很多，下场的人是少数，蔡百选择去做。他学软件工程出身，如今在一家矿业公司做数据分析。作为技术人员，蔡百最早接触到了OpenClaw，他发现，像龙虾这样装载着定制技能模块（skill）的AI Agent，可以成为企业需要的、稳定的、能完美执行标准化工作流程的数字员工。“人有人性，AI没有”，这是数字员工最大的优点。

他将自己比喻成数字猎头公司里的“高级职业经理人”，企业对他提需求，他训练定制化的数字员工卖给企业。开展业务两个月，他给律所、期货公司、水务公司、电商公司卖出了五个不同工种的数字员工。他也让龙虾给自己打工，帮自己找客户、写代码、修bug。养虾至今，龙虾已经接手了他50%的工作。

这些数字员工究竟代替了谁的工作？它们长期的表现如何？身边的同事真的可能在某一天变成被蒸馏的skill吗？蔡百发觉，在AI时代，技术已经不再是刷掉人的门槛，真正的门槛在于，当你不知道屏幕对面的是人还是龙虾时，如何去找到人、与人沟通。

以下是蔡百的讲述。

蔡百利用龙虾去梳理目标客户和他们的需求

“我成了数字员工经理人，调教没有人性的AI”

我学软件工程专业出身，主业在一家矿业公司做数据分析。今年春节，OpenClaw在GitHub的star数猛涨，很快超过了著名的Linux和React，我也去尝了一下鲜。对于技术人员来说，部署OpenClaw没有门槛，一条命令的事。

其实在OpenClaw出现之前，市面上已经有了很多类似的AI Agent产品，它引爆大众的原因在于它恰好开发了一个Gateway（统一入口）功能，用户可以通过社交软件直接接入Agent，给它下指令，它自己在后台跑，技术门槛一下子从“懂技术语言”变成了“发消息就行”。

一开始，我让它先干了点杂活，帮我运维服务器、监控后台跑的一些脚本，也开始把闭源软件上的部分功能迁移到上面，让它给我处理Excel表格和图片。

用了一小段时间，我就发现OpenClaw有很大的商机。现阶段，它的价值不在“一人公司”那种自己当老板的创业项目上，而在于为企业赋能。企业内部有成熟的标准流程，也存在大量冗杂的工作，这就是AI能发挥作用的地方：它可以把所有流程性、技巧性的东西蒸馏成一个skill，接手那些标准化的工作。我就琢磨，能不能通过给企业提供定制化的Agent来赚钱。你可以把我想象成开了一家猎头公司，我是职业经理人，Agent就是我的人才库，我“调教”它们，把功能固定下来，再卖给企业。

OpenClaw的skill本质是技能的凝练模块，它能自动执行那些被确定下来的重复性工作，而且它有一个很重要的优点：没有人性。虽然听起来很怪，但人性就是会对一些事情的执行有影响。有一本书叫《噪声》，说的就是人会被很多东西影响，哪怕是天气、气温，这就导致企业的标准流程没有办法被很好地执行。机器填补的就是这一点，因为没有人性，它可以很听话，不会被情绪左右，也不会和人唱反调。

所以从一开始，我就确定OpenClaw不是一个面向大众的产品，直接锚定了企业作为主要客户，然后让AI帮我找客户。我先做了一个Agent去模拟人工爬帖子，帮我梳理互联网上企业发布的各种各样的“员工”需求，再去判断要不要接。这和线下推销自己没什么区别，都是向客户展示我能做什么、我手下的数字员工能做什么。

当时OpenClaw刚热起来，很多人都想尝鲜，只要报价不是很离谱，客户基本都愿意试试。对我来说，只要我觉得大概能做到，我都会接。说实话，现在有AI帮忙，已经没有什么东西是做不到的。沟通前期，我会给客户提供一份“数字员工使用手册”，告诉对方数字员工能做什么、你可以怎么去用，以及我能提供的服务，客户也能通过这个小的验证摸到数字员工的价值。这其实是一个双向过滤的过程，客户可能会更愿意付钱，也可能直接放弃。

我最近接触的客户是一家期货公司，他需要Agent帮他梳理各种期货的价格、库存和销量，我就帮对方写一个skill去抓取数据、清洗归档，相当于做一个AI数据分析师。AI能快速地让工作从1进展到100，我做的就是从0到1地搭建它的架构、训练Agent，让它更稳定。大模型的本质其实是成语接龙，喂再多数据，它还是会有幻觉，这就需要人去校对。这个数字员工本质上做的还是爬虫工作，人工去做一般是两三千一单，但只是一次性的。数字员工的价格会翻个倍，但它长期、稳定。

每完成一单，我都会复盘工作里能够被标准化的东西，同样把工作固定下来交给Agent去做。现在我的副业里，Agent能做的事情占了50%，比如“员工手册”可以让它去写，代码也可以让它去写，但技术架构、后续运维、和客户在业务上的沟通还是我自己来。如果客户知道是龙虾在回他的消息，他肯定扭头就走。

蔡百使用数字员工去抓取数据

“只要是数字资产，我就可以用数字员工代替”

我的客户群体画像基本是小微企业主。从2月到现在，我已经对接了五个客户，除了期货公司，还有律所、水务公司、电商企业。我给Agent的定义是“数字世界的操作员”，各行各业都会用到一些数字资产，只要是数字资产，我就可以用AI来代替。

律所的需求是整理他们线上系统的数据，把表单中的客户信息清洗出来，以Excel的格式交给他们。水务公司需要抽取视频的内容，把每一个页面提到的信息都提取下来。有意思的是，不同行业的公司对OpenClaw的恐慌程度真的不一样。我接触过电商客户，他们的恐慌情绪就特别强，那种工作被替代或者效率被超过的恐慌要比传统企业重很多。

电商行业传统的流程就是网络运营、商品销售，运营占大头，包括做广告、库存管理、线下发货。大模型出来以后，运营这部分完全可以交给AI去做。文案、视频的编辑，都可以固化为一个skill，交给数字员工。训练出一套适合自己品牌的skill之后，企业完全可以把运营放手给AI，再从这里省下一大部分成本，甚至以后都不需要招人专门做运营。我给这个电商客户做的就是内容运营类数字员工，它能去做账号矩阵，自动发消息、发帖子、挂商品。价格也高一点，大概是期货公司那单的两倍。

恐慌程度也和企业的性质有关，传统企业会考虑数据的安全性。我所在的矿业公司规模比较大，我也在推OpenClaw的使用。原来的工作里，我得先做一个产品经理的角色，去做技术架构、对接客户。现在我只需要做一个产品，代码完全不用我去写，甚至和客户对接都会有AI辅助。OpenClaw加入到我的工作流以后，我1天能干10天的活，效率至少提升了90%。

在我身边的“技术圈子”里，早期接触到OpenClaw的人并不少，有认同的，也有抵触的，认为这玩意儿的传播有点像“邪教”，但大多数人都是旁观者。我记得，朋友圈有人发了一张表情包，文案是“21世纪web4.0时代只分创造者和旁观者”，图上大家都戴着龙虾的帽子，下面的对比图是有人把电饭锅戴在头上练气功，讽刺意味拉满。但这个朋友后来自己也把龙虾用起来了，加入了国产龙虾的行队。

我觉得OpenClaw就是互联网一次新的大航海，就像十年前的社交媒体一样。很多人会挤进来尝新，同时也有大量的人迅速退场。

我去卖数字员工，说实话，客户对我的服务预期并不高。我不害怕客户对数字员工的功能或者技术架构有不满，也不怕对我的指责，但现实是，我并不知道这些客户里真正长期使用数字员工的人有多少。一般一单做完就结束了，客户周末能回几条消息就算好的，除非有新的需求才会继续接触。但也没有，客户的需求都是短暂的、一次性的。

蔡百为客户提供的员工手册也是通过AI完成的

“AI可以代替人，但没法替人背锅”

现在大模型都很卷，上游的资源成本很低。OpenClaw是开源的，不花钱。我给客户提供的相当于一个带着skill的机器人，我的成本分两块，一是计算机服务器的钱，二是token消耗。我做到现在，一个月的开销就7.9元，还有平台的折扣活动。

所以现在其实是一个很好的创业时机。我直接对接第三方的需求，这个需求是被企业验证过的，所以有钱赚、有需求市场。很多人用OpenClaw做一人公司，觉得能减少人力成本，但一人公司能运转起来的核心在于它本身就能赚钱，也就是创业者设想的需求本身能被市场验证。

我的逻辑是反过来的，我考虑的不是我有了A，所以我去做A，而是直接去和客户聊，先去尝试。虽然我是写代码出身的，但我现在已经一行代码都不写了。现在做一个产品根本不需要自己写代码，AI vibe coding（一种‌以自然语言描述需求、由 AI 生成代码‌的新型编程范式）已经非常成熟。技术不是真正的门槛，甚至随着大模型的发展，技术不会再是门槛，真正的问题在于，怎么找到那些愿意为你付费的客户。

现在，我没考虑过去做面向大众的产品，比如做一个类似豆包的对话助手，个人一定杠不过大企业。相反，定制化的服务反而有市场，每家企业的需求都不一样，降本增效的要求也一直存在，它其实是一个比较新的商业模式。

我现在基本一两周完成一单。如果按100%的精力投入来计算，我完成一单需要在16个小时到32个小时之间。相比起定下“未来要做100个客户”这种目标，我更想把现在手头上有的客户都积累下来。在完成每一单的过程中逐渐把流程固定为一个标准的SOP，再把这些东西全都打包起来，交给别人去做。如果客户多了，我甚至觉得可以做一个中台，我自己做中介。卖产品是比卖自己的时间更好的选择，产品可以卖很多份。

做“经理人”做到现在，带给我成就感最多的其实是和各行各业的人交流，去看看大家都在干什么，沟通本身很有价值。

现在，OpenClaw的热潮明显退下去了，但这也不是坏事，大家更有空间去思考能够被替代掉的需求是哪些，没有办法被替代掉的需求又是哪些。就算OpenClaw在我的主业中提升了90%的效率，但那剩下的10%是永远没办法被AI替代的，包括去校正AI的行为，AI也没办法给人背锅。

（应采访对象要求，文中蔡百为化名）

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