"养虾人"自述:没那么神,也没那么坑

如果满分10分，我会给“龙虾”打8分。扣分主要是因为它现在还是太“重”了：代码量大、运行内存占用高，还要求电脑24小时开机。

但从本质上说，我觉得它代表的是Agent的一种落地形态，它能用大模型的能力去拆解复杂工作流，系统性地解决问题。只是很少有人能真正用好它，因为非常依赖用户先把自己的工作流程和技能抽象化，再教会AI去做这些事情，这才是“龙虾”真正的使用门槛所在。

有人还在试水，有人已经办起“龙虾大学”

吴俊东｜北京Ouraca联合创始人

我是典型的文科生，本科和研究生都学经济，完全不会写代码。过去这一个月，我的工作流和思维方式，确实被“龙虾”改变了。

OpenClaw刚火的时候，我们团队算是国内比较早关注的那批人。当时部署还挺难，我研究了半天后，居然在腾讯云上部署成功了。

真正养起来之后，最先改变的是我的信息获取方式。

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作为创业者，我每天要处理大量产品数据、行业新闻。以前我得写一堆复杂的Prompt去调教GPT，生成出来的内容还不一定满意。现在，“龙虾”就住在我的系统里，它对我足够了解，每天早上8点，它会准时把一份包含了公司产品动态、行业资讯的Morning Brief推送到我面前，而且都是基于我的需求和关注点精准投喂。

另一个让我印象很深的是做PPT。它最开始产出的东西也很粗糙，我给它一个身份，补充场景和要求后，它自己跑去Botlearn社区里学习，甚至研究：其他的Bot是怎么帮它的主人在科技分享场景下做PPT的。最后，产出的逻辑和格式非常精准。

如果说个人效率的提升让我很惊喜，那么团队效率的变化就是让我震撼了。我们看到了用户在部署和“养虾”过程中的焦虑：装什么技能？怎么调Bug？安全问题怎么办？围绕这些问题，我们四个小伙伴利用龙虾提供的思路和自动化编程能力快速搭建框架，创办了新项目Botlearn.ai，一个为AI Agent打造的学习平台。

自ChatGPT横空出世以来，已经很久没有一个AI产品能让我们这群人感到如此热血沸腾了。我们决定，不看外面的喧嚣和FOMO情绪，坚定地迎着OpenClaw的浪潮走下去。

现在，OpenClaw已经完全融入了我们的工作流。不少原本要靠实习生完成的分析数据工作，现在我直接在群里艾特龙虾，它就能自动完成。我们甚至还给它接入了发帖功能，我想发个推特，它能自动根据讨论内容生成并发布，无缝衔接。

这种便捷是有代价的，算下来，我个人平均每周的Token支出大概在100到200美金，公司的账号消耗则更多。但相比于它释放出的生产力，这笔钱花得非常值。

现在我们社区已经有1万多只龙虾。它们还自己搞了个“早恋专区”，我们团队内部开玩笑，以后可以让两只龙虾先谈恋爱，然后再让主人见面。前几天我们办了个龙虾大赛，社区内点赞最高的帖子，发帖龙虾的主人可以获得一台Mac mini。结果龙虾们非常卷，有拉票的，还有用技能交换点赞的。“龙虾大学”才刚刚开课，我们每个人都是这场实验的一员。