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      從 OpenClaw 到 EasyClaw:AI Agent 的「最后一公里」

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      骨折傅盛如何用龍蝦「三萬」提效百倍?


      作者|湯一濤

      編輯|鄭玄

      今年春節,傅盛滑雪摔了腿,髖關節脫臼,哪兒也去不了。

      本來計劃是白天陪女兒滑雪,晚上一起玩桌游。摔完以后計劃全廢,他每天晚上躺在那兒,跟一只「龍蝦」聊到凌晨四五點。

      這只龍蝦叫「三萬」,是傅盛從零養起來的 AI Agent。

      頭兩天,三萬連查個通訊錄都搞不定。但 14 天之后,它變成了一支 8 個 Agent 的團隊,7×24 小時自動運轉。

      傅盛的公眾號從一年更十幾篇變成日更。三萬自己策劃的選題,拿下了賬號歷史最高閱讀量。一條推文,拿下 100 萬+閱讀,凌晨三萬自己發的,傅盛睡醒才知道。

      14 天里,傅盛給三萬發了 1157 條消息,22 萬字對話。他沒寫過一行代碼,沒打開過本地電腦的任何文件夾,全靠在飛書上說話。

      后來他做了一場直播復盤這件事,全網超 20 萬人觀看,沒抽獎沒福利,觀眾平均看了 22 分鐘。

      為什么這么多人想看?傅盛覺得原因很簡單:大家都知道 AI 是一次特別重要的革命,但不太相信,或者說不知道到底能做成啥樣。而他是自己身體力行去驗證的。

      他從這 14 天里得出了一個判斷:這是工具的 AGI 時刻


      01

      OpenClaw 火了,但普通人用不上

      「養龍蝦」能成為科技圈的熱詞,跟一個項目脫不開關系——OpenClaw。

      OpenClaw 是 2025 年 11 月發布的開源 AI Agent 框架,由奧地利程序員 Peter Steinberger 創建。2026 年 1 月底開始爆火。在短短幾個月內,OpenClaw 星標數量就超過了 Linux,成為了 Github 上獲星最多的軟件項目。


      它驗證了一件很多人期待已久的事:AI 可以不只回答問題,而是替你完成任務——清理郵件、管理日歷、執行代碼,甚至自己給自己寫新技能。

      「龍蝦」這個名字就是從 OpenClaw 社區來的。它的 logo 是一只龍蝦,用戶們把自己養的 Agent 也叫龍蝦。

      但 OpenClaw 也暴露了 Agent 普及的核心瓶頸。你得用命令行部署,自己配 API key,處理層出不窮的安全漏洞。Cisco 的安全團隊測試發現,第三方 Skill 商店里有未經審核的惡意插件在偷數據。連 OpenClaw 的維護者自己都承認,如果你不懂命令行,這個項目對你來說風險太大。

      Agent 的能力已經到了,但離普通人隔著一道工程上的鴻溝:你得愿意折騰,還得有能力折騰。

      有意思的是,傅盛對這道鴻溝并不意外。因為在 OpenClaw 爆火之前,他的團隊已經在做同一件事了,并且投入近快 1 年時間。

      這個后面再說。先看看他那 14 天到底經歷了什么。

      02

      傅盛的 14 天踩坑史

      Day 1,傅盛給了三萬一個最簡單的任務:查一個人的聯系方式。

      但是查不了。飛書 API 需要權限,文檔本身寫得也有問題,報錯信息在「權限不足」和「字段不對」之間反復橫跳。傅盛等不及,只好對著手機一個個口述高管的名字和職責,手動灌進去。光搜名字找對應 ID 就折騰了大半天,挫敗感非常強。

      這就是 Agent 的真實起點。別說是《鋼鐵俠》里賈維斯那種開機即全能,甚至連最基本的事都干不了。三萬摸索了兩天,自己寫腳本把 674 人通訊錄全拉了下來。踩坑,總結經驗,寫成文檔,下次自動執行。這套流程,就是 Skill 形成的過程。


      到了第五天,事情開始變得不一樣。傅盛在網上看到一篇關于向量化記憶系統的文章,隨手扔給三萬。22 分鐘后三萬回復:部署完了

      注意,傅盛給的不是源碼包,是一篇文章。三萬自己從文章里找到 GitHub 鏈接,下載源碼,安裝配置,跑通了測試。

      傅盛后來說,以前發文章給同事,同事說:「好的老板」,然后鏈接打沒打開都不知道。三萬不一樣,你給它一篇文章,它真的讀了,真的找了,真的跑通了。

      從這天起,給 Agent 輸入知識的方式徹底變了。看到好文章就扔給它,有時候傅盛自己都還沒讀完,三萬已經把里面提到的技術棧裝好了。


      第六天是除夕。傅盛想讓三萬幫他給全公司發拜年消息,要求每條都不一樣。

      準備工作比想象中復雜。HR 在飛書里的通訊錄沒有層級結構,就是一張扁平的大表,傅盛得一個個口述「這人負責什么業務、那人在哪個團隊」。25 個核心骨干的文案他逐條過了一遍。也不能提前測試,測了就沒有驚喜了。

      零點,傅盛在看春晚,三萬在工作——4 分鐘,611 條,零失敗,每條都不一樣。

      第二天他手機被刷屏了,同事們的反饋里出現了一句后來被反復引用的話:「一個人加一只龍蝦等于一支隊伍。」這個故事后來被發到 X(原 Twitter)上。三萬自己寫了 Thread 腳本,把整件事按敘事節奏拆成 15 條推文,拿下 100 萬+閱讀。傅盛的 X 賬號歷史上只有三條內容破過百萬,前兩條是團隊精心策劃的結果,這一條是三萬凌晨自主發布的。


      到了第十一天,傅盛扔給三萬一篇 Multi-Agent 協作的文章,它自己設計了組織架構——總指揮、筆桿子、參謀、運營官、社區官、進化官。沒有人教過它怎么做組織設計。


      再往后幾天,8 個 Agent 陸續就位,20 多個定時任務并行運轉,整個系統進入 7×24 小時的自驅狀態。

      14 天下來,三萬積累了 40 多個 Skill。更關鍵的是,Skill 可以在 Agent 之間即時傳遞。一個 Bot 學會了發語音消息,把操作文檔共享出來,其他 Bot 讀完就具備了同樣的能力。人類培訓一個新人至少要一周,Agent 之間只需要 1 秒。

      傅盛從這 14 天里提煉出一個核心判斷:Agent 的真正壁壘不在模型有多聰明,而在 Skill 的積累。每踩一次坑、總結一次經驗,就多一個可復用的能力模塊。這些 Skill 不會遺忘,不會走樣,還能在 Agent 之間瞬間復制。模型的智力是起點,但讓整個系統真正變強的,是行動中沉淀下來的經驗。

      就像文字之于人類,智力本身不稀缺,但只有當經驗可以被記錄和傳遞的時候,真正的積累才開始發生。


      03

      把極客玩具變成普通人的工具

      現在可以揭曉一件事了:傅盛春節養的那只龍蝦,底層跑的是獵豹自己研發的 Agent 技術棧 EasyClaw。傅盛這 14 天的極限施壓和踩坑,正是在為這個新產品打樣。

      早在 OpenClaw 爆火之前一年多,傅盛就有一個判斷:AI 的下一個爆發點,是能替人干活的 Agent。而 Agent 走向大眾的瓶頸一定不是智力,是易用性。EasyClaw 的研發從那時起就開始了。

      OpenClaw 后來的爆火印證了前半句,它的高門檻也印證了后半句。

      用 OpenClaw 搭一個能用的 Agent 需要多久?你得先在服務器上裝好運行環境,配置 API key,設置權限,調試安全策略,手動安裝各種 Skill 插件——順利的話大概 3 小時,不順利的話可能 3 天。這還不算后續的維護、升級和踩坑。對開發者來說這是樂趣,對普通人來說這是一道墻。

      用 EasyClaw 呢?下載,打開,說話。3 分鐘。

      不需要命令行,不需要配 API key,不需要懂什么是 Cron job 或向量化記憶。記憶系統、Skill 機制、定時自動化、多 Agent 協作,EasyClaw 全部封裝成了開箱即用的產品。


      把這種復雜度消化掉、讓用戶完全無感,這恰恰是獵豹做了 16 年工具產品練出來的手感。

      從 PC 到移動再到 AI,變的是平臺,不變的是同?件事:把用戶不想理解的技術復雜度,變成?鍵可用的體驗。

      1997 年,喬布斯重回蘋果面對外界質疑時,他回應:他在等一個能讓蘋果「重新偉大」的機會。

      獵豹等的「機會」,也許就是現在。

      這也是傅盛親自下場養龍蝦的原因:「做工具的人最喜歡什么?有細節。沒細節就完蛋了??個東西出來通殺?切,那沒我們什么機會。有細節才是機會。

      當 Agent 競爭進入「誰能把細節打磨到普通人無感」的階段,十幾年工具產品經驗就變成了獵豹移動最實在的壁壘。

      EasyClaw目前同時覆蓋To C(easyclaw.com)和To B (easyclaw.work)兩條線。個人用戶拿它當AI助手,企業用戶用它搭建內部的Agent工作流。與此同時,國際版EasyClaw、國產版元氣AI Bot(yuanqiaibot.net)一個面向全球,一個扎根國內。獵豹做了十幾年出海生意,雙線布局也是順理成章。

      04

      從 14 天到 14 分鐘

      傅盛在復盤龍蝦實驗時提到過一條產業規律:當新技術出現,舊業態往往不會立刻死亡,反而會短暫繁榮。等到新技術的能力越過臨界點,整個市場一夜崩塌。零幾年互聯網早期的報業是如此,iPhone 時代的諾基亞也是如此。

      今天美國 SaaS 行業正在經歷的,也是同一條曲線。區別在于,SaaS 賣的是能力,Agent 賣的是結果。過去企業花幾十萬買一套 CRM,真正用到的功能可能不到 1%。Agent 的邏輯完全不同:你說你要什么結果,它來想辦法實現。

      回到傅盛的 14 天。他沒寫過一行代碼,沒打開過那臺電腦的文件夾,全靠在飛書上說話,搭出了一支 7×24 運轉的 AI 團隊。

      但這件事的門檻仍然很高。他畢竟是一個有 20 年產品經驗的 CEO,花了 14 天、22 萬字的對話才把整套系統跑通。EasyClaw 要做的,就是把這 14 天壓縮成 14 分鐘,把 22 萬字的對話變成一句話。

      傅盛踩過的每一個坑,都變成了產品里一個你永遠不需要踩的坑。

      還記得除夕夜之后員工們說的那句話嗎?

      一個人加一只龍蝦等于一支隊伍。

      故事還沒完。第 16 天,傅盛給三萬加了一道壓力測試:從零搭一個完整的「龍蝦養成」網頁。他仍然躺在床上,全靠語音和截圖指揮。

      24 小時后,sanwan.ai 上線了,59 個頁面,7070 行代碼,傅盛一行代碼沒寫......


      24 小時,sanwan.ai 就上線了

      *頭圖來源:獵豹移動

      本文為極客公園原創文章,轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

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