
2026年初,科技圈突然刮起“养龙虾”热潮——不是菜市场蹦跶的红胖子,而是款叫 OpenClaw 的AI工具!红“龙虾”图标自带喜感,让“养龙虾”成了年度热词。如果说之前的AI只会“听你说、给建议”,那么这只“龙虾”将会显得非常生猛,它就是个24小时不摸鱼的数字员工,文件整理、邮件处理、写代码、运营自媒体或网店、票、炒股……这种“人类出想法,AI 负责实现”的模式,成了人人追逐的新潮流,毕竟谁不想当 “甩手掌柜” 呢!
上图:养“龙虾”有定的技术门槛,普通人不定能够养好。
从“纸上谈兵”到“埋头干活”
2025年11月,奥地利程序员彼得·斯坦伯格(Peter Steinberger)花了大约小时,把个聊天应用和AI模型连在起,做出了个能自己干活的小工具。他只是为了好玩,没想过这会火遍全球。仅仅五个月,这个项目成为了GitHub历史上增长快的开源项目。
这只生猛的“龙虾”到底和以ChatGPT为代表的聊天机器人有啥区别?区别还真的有点大!
聊天机器人出不了对话框:只能你问它答。你跟ChatGPT说帮我整理下桌面上的文件,它会给你段教程,告诉你怎么整理,然后你得自己动手。OpenClaw不样。它能直接操作你电脑里的各种软件。你跟它说把桌面上的PDF按日期分类放进对应文件夹,它真的会去翻你的桌面,读取文件名和日期,建好文件夹,个个挪进去。你说帮我查下近三天关于某个话题的新闻并写成摘要,它会自己去搜索、阅读、整理,然后把结果发到你的飞书或微信上。
它不是在跟你聊天,它是在替你干活。这就是AI Agent(智能体)厉害的地,不是给你答案,而是直接帮你把事情做完。
那它到底是怎么干活的?
举个简单的例子,日理万机的老板用它设置了个每天早上8点钟自动运行的任务:先去抓取他订阅的几个资讯源,挑出重要的内容总结成要点;再开日历,把今天的事项整理成清单;然后开邮箱,把需要回复的邮件提炼出来,每封信附上份建议回复的草稿。后,把所有的内容汇总成份日报,发送到老板的手机上。他看了眼,瞬间搞定天的工作安排。
还有点特别有意思。OpenClaw在你的电脑上运行,它记住的东西,你随时能看到,能修改。很多AI产品都说有记忆,会记住你的习惯和偏好,其实并没有。但OpenClaw不样,它把所有记忆存在本地的文件里,你直接开就能看到它记住了什么,比如你的工作风格、常用格式偏好、项目背景等等,条条列在那里,你觉得某条记忆不准确,没问题,重新编辑。某条记忆不需要了,删除。它会在你的“养育”之下,变得越来越了解你,或者说像你。
它还有个特点,就是会自己写代码,来解决不会做的事情。这是它厉害的地,也是它危险的地。毕竟,自说自话的结果可能是惊喜也可能是惊吓。它有数百个包(skill),可以帮助实现内容创作、数据分析、日程管理、网页抓取等常见需求。如果你的某个需求它目前不支持,它也会自己写段小程序来链接你需要的工具,从而实现你的想法。从理论上来讲,只有你想不到的,没有它做不到的。
比说,它可以帮你自动办理航班值机,自动盯紧难的博物馆、演唱会、火车票的放票时间酒泉万能胶厂,有位置就下来,订好了发消息通知你。这种事,自己掐着点进去,刷数遍也不定能成功,交给它,到点自动就会完成。个善解人意的24小时私人助理,能够将我们从众多繁琐的杂事中解放出来,难怪大都争先恐后地去“养龙虾”。
养“龙虾”很难?
“龙虾”看上去很美好,但和DeepSeek、ChatGPT门槛上手不同,养“龙虾”是有定的技术门槛的。也就是说,普通人其实不太能够像安装App那样键轻松安装。命令行、运行环境、API key,个都不能少,Windows上安装是场噩梦,这就足以劝退99的人。于是,懂技术的立即开展“‘龙虾’安装业务”。在些平台搜索“龙虾/OpenClaw上门安装”,会发现这项服务价格从300元到800元不等,500元/次为常见的价格。也可以“远程安装”,价格在50—100元左右。有网友称几天内靠这项服务赚取26万元。
但是,安装“龙虾”只是步,面对这块白板,怎么让它成为你24小时贴身助理,还有许多调教工作需要做,这就需要加载很多Skill,如若处理不当,有可能损失惨重。有的人只是简单使用了下,突然就惊现上万元的账单。还有很多人让它炒股,瞬间没了8万块……于是离奇的幕出现了:上门安装“龙虾”的生意火了不到周,上门卸载“龙虾”又成了新生意。和安装的费用相比,卸载报价从29.9到299元不等。
尽管横空出世的“龙虾”还存在着安全风险、可能非常费钱等诸多缺点,但人们还是纷纷亲自下场养“龙虾”。360 创始人傅盛几乎是养“龙虾”的头号代言人,春节期间滑雪摔断腿的他,开始躺在床上养“龙虾”。在他看来,以前的大模型就像个智商的阿尔茨海默病患者,你问它什么都能答,但你让它明天提醒你做件事,它做不到。它没有记忆,没有生物钟,关了对话框就全忘了。“世上难的两件事,件叫把别人口袋里的钱装到自己口袋里,另件叫把自己的思想装进别人的脑海里。你跟‘龙虾’聊,是同样的事。会说话就能养‘龙虾’,但能不能说好话,这是你的问题,万能胶厂家不是‘龙虾’的问题。”傅盛说。
在直播间,傅盛当着55万人让他的“龙虾”干了这些事情:先是帮老板设个每天9点的私人新闻简报。以前是法给你它认为你想看的,现在是你告诉它你要看的,再也不用担心掉入信息茧房;其次是花两分钟时间,就新好了个面向全球的网站。在此之前,这个“龙虾”花天时间搭建好的网站反复出错。它自己去翻了历史,自己分析,发现是因为官代码里的个底层bug,致个接口没写完。它主动去了OpenClaw社区,提交了这个bug,然后又在不断的优化中向官提交了6个bug,其中2个已经被修复。然后,它开电脑版微信,给老板指定的联系人发消息,通知他们新网站新了。
意外发生了。因为访问的人太多了,网站不开了。傅盛对着“龙虾”问了句话:有人说网站访问不了,你看下怎么回事?没有给出精确的错误码,没有日志路径,然后“龙虾”安慰老板,你安心直播,我自己盯着解决。3分钟后,网站重新上线。55万人目睹了全过程……
3月15日下午,上海“模速空间”大模型创新生态社区挤满了前来参加届“龙虾大会”的人们。讲台上,尝鲜成功的大佬分享“养虾”干货;台下,各行各业的人纷纷交流着如何开始养虾。位销售说自己刚刚辞掉份工作,养了两个星期“龙虾”,让它门负责分析港股、美股以及能源历史数据,助力自己作出的投资决策。“每天轻松赚几百、几千美元,不用工作了。”
Agent训练师小阮分享了自己花了个晚上造的AI数字作人“虾”,这位大演只需要主理人说出需求,就可以在几分钟之内生成段符要求的。分页描述、生图提示词+口播文案、素材生成、成、上传交付,丝滑完成。
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现场,位小姐姐让“虾”生成段众人排队安装“龙虾”的。为了展示AI自身强大的创作能力,主理人小阮没有对每个步骤进行详细确认,而是直接让AI自行完成任务。结果,“虾”生成了段众人排队去安装真的“龙虾”的。有全景、有特写,显得非常地煞有介事,它说“龙虾”就是个插件,装上以后人就有力气整活了。后还来了段嘲笑人类的文案:大排队,不是为了“龙虾”,而是为了拍摄张我也来过的照片。你看人类真的很奇,他们以为自己在升,其实只是在证明自己没有落伍。排队安装的不是“龙虾”,是焦虑。
安全,是切的前提
“龙虾”虽香,但也藏着坑。使用者给“龙虾”太多信任和权限,有时候得到的不是报答,而是报复。2026年2月,Meta 的 AI 安全负责人 Summer Yue,居然被自己测试的“龙虾”坑了。她让“龙虾”帮忙整理邮箱,明确说“只给建议,确认了再动手”,测试时好好的,接入工作邮箱,“龙虾” 突然了,几分钟删了 200 多封邮件!
离谱的是,她用手机发“住手”指令,AI 根本不听,后她路狂奔回电脑,手动关掉程序才止损。事后查原因,居然是邮箱邮件太多,上下文压缩了要确认的指令,“龙虾”只记得“删邮件”。
类似翻车还有很多:有工程师让“龙虾”管短信,结果 AI 给通讯录所有人发了500多条垃圾信息;有公司用“龙虾”处理财务,结果插件藏病毒,商业机密全泄露了。近期,工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台(NVDB)、国互联网应急中心(CNCERT)纷纷发布相关安全风险提示。
工信部指出,OpenClaw智能体虽能提升工作率,但其默认的系统权限与弱安全配置,易被攻击者利用,成为窃取敏感数据或非法操控交易的突破口,给行业带来严峻的风险挑战。所有的和“龙虾”使用者,都再提醒大众,安全是切的前提。安全的服务器(电脑)、安全的模型、安全的学习环境(止“龙虾”被其他“龙虾”带坏)缺不可……
尽管安全警报不断拉响,从普通民众到各行各业还是前赴后继地开始养“龙虾”业务。
3月6日,圳腾讯大厦北广场,近千人排起长队装“龙虾”。腾讯云的工程师费提供站式服务,几个小时装了五百多台。队伍里有小学生,有退休老人,来自全国各地。
阿里云、火山引擎、百度智能云、阶跃星辰也都跟着上线了键部署服务。阿里巴巴甚至正式成立Alibaba Token Hub(ATH)事业群,建立以“创造Token、输送Token、应用Token”为核心目标的新组织。大厂们把开源能力封装成标准化服务,赚力和Token调用的钱。在刚刚结束的电及消费电子博览会上,《新民周刊》记者看到众多厂商纷纷将旗下的智能产品接入OpenClaw,让“龙虾”不仅会工作,懂得生活。百度集团总裁、小度科技CEO李莹说,小度智能居Skill已经登陆ClawHub,让用户开口就能指挥AI庭管,执行扫、看护、陪伴、养老等系列任务,让AI Agent(智能体)在真实场景里创造出多新价值。
代人有代人的鸡蛋要,这代人的鸡蛋大概就是只正在变得所不能的“龙虾”。说白了,养“龙虾”不是跟风,而是真的想清楚自己要干嘛。想清楚了,任何工具都能用出花来。没想清楚,再好的工具也是玩具。
你,做好准备养“龙虾”了吗?
链接:Token
AI理解和处理文本的小数据单元。AI大模型先将输入的文本拆分成Token序列,再将每个Token转换为数字向量进行计,终通过处理Token之间的关系来理解语义并生成回答。
Token数量直接对应模型处理所需的计资源。因此,大多数AI大模型服务都是按照消耗的Token数量进行计费的。次AI调用消耗的Token总数等于输入Token数与输出Token数之和。通常,输出Token的单价于输入Token。
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