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      養(yǎng)了十幾只“龍蝦”后,她發(fā)現(xiàn)“龍蝦”不僅會偷懶,還會騙人

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      當(dāng)下“龍蝦”成為了一個熱話題。2025年11月,奧地利程序員彼得·斯坦伯格開發(fā)的開源AI智能體OpenClaw(俗稱“龍蝦”)由于能夠自主動手“干活兒”,而迅速得到關(guān)注,春節(jié)后,也在我國國內(nèi)掀起了一股“養(yǎng)龍蝦”的熱潮。

      對于“龍蝦”的出現(xiàn),有人表示十分焦慮,擔(dān)心跟不上時代的步伐進(jìn)而被取代,于是爭先恐后地去“養(yǎng)龍蝦”;有人則處于觀望,擔(dān)心“養(yǎng)龍蝦”會帶來安全風(fēng)險,且不認(rèn)為這是一件“必需品”。

      那么該不該“養(yǎng)蝦”、具體如何“養(yǎng)蝦”?近日中央民族大學(xué)新聞與傳播學(xué)院副教授向安玲在接受南都N視頻記者專訪時給出了自己的答案。向安玲從今年1月起開始養(yǎng)龍蝦,涉及十幾種版本,并最終結(jié)合實踐撰寫了《零基礎(chǔ)玩轉(zhuǎn)OpenClaw》。

      她說:“對于龍蝦,大家不必焦慮,還是要結(jié)合自身需要和使用場景決定養(yǎng)不養(yǎng)蝦,而‘養(yǎng)蝦’也并非易事,初學(xué)者往往會‘翻車’。‘龍蝦’其實和人性高度相通,它會偷懶、操作錯誤,甚至泄露你的隱私,因此學(xué)會駕馭‘龍蝦’是十分關(guān)鍵的。”


      中央民族大學(xué)新聞與傳播學(xué)院副教授向安玲。

      “龍蝦”也會偷懶,初學(xué)者面臨“翻車”窘境

      南都:書中介紹了各種版本的“龍蝦”,你目前在養(yǎng)的“龍蝦”有什么能力?具體能讓“龍蝦”做哪些工作?

      向安玲:我前后養(yǎng)了十多只“蝦”,主要是為了測試不同產(chǎn)品之間的差別,但我日常在用的就兩三只龍蝦,我不太建議大家養(yǎng)多,這個沒有意義,還是得看能不能深度應(yīng)用。

      我目前在用的是“原生的”官方版本,主要是因為它的開放度更高,也更靈活,而很多大廠做的“龍蝦”,雖然更便捷,但模型和渠道受限。原生OpenClaw可以在各個平臺上接入,技能包也非常多,現(xiàn)在已經(jīng)有5萬多個技能包了。

      從我的探索來看,不是所有的事情都適合交給“龍蝦”,那些重復(fù)性高、流程規(guī)范、評價標(biāo)準(zhǔn)清晰的事情才適合交給“龍蝦”。目前我主要讓“龍蝦”幫忙打雜,比如搜索全網(wǎng)的AI熱點、監(jiān)測輿情、撰寫模板化報告等。我的QQ郵箱也交給“龍蝦”托管了,因為很多論文投稿需要反饋,“龍蝦”可以第一時間通知我論文投稿的進(jìn)度。

      南都:在“養(yǎng)龍蝦”的過程中,你碰到了哪些問題?如何看待這些問題?

      向安玲:實踐中,很多人“養(yǎng)龍蝦”往往從入門到最終放棄。其實對于初學(xué)者來說,“翻車”是常態(tài),使用過程中會面臨各種各樣的問題。

      使用起來會發(fā)現(xiàn),“龍蝦”和人性是高度相通的,它會偷懶,甚至?xí)_你,假裝已經(jīng)替你完成了任務(wù)。因此在使用過程中,你需要不斷push(推動)它去完成相關(guān)任務(wù),馴化“龍蝦”也是需要一定技巧的,需要不斷地和“龍蝦”溝通。另外,聰明的模型、貴一點的模型確實更好用,更能夠較好地完成復(fù)雜任務(wù)。

      安全風(fēng)險、隱私問題也是大家討論比較多的。給“龍蝦”授權(quán)更高后,安全風(fēng)險就會更大一些。比如有人讓“龍蝦”幫忙開發(fā)測試新產(chǎn)品,結(jié)果“龍蝦”修改了網(wǎng)絡(luò)配置,導(dǎo)致電腦不能上網(wǎng)了。

      我的觀察是,安全和效率是一體兩面的,你要想完全不干預(yù),讓龍蝦的自主性高一點,你就得給它高授權(quán),授權(quán)一高,也就有可能會形成誤操作風(fēng)險。如果擔(dān)心風(fēng)險問題,那就授權(quán)低一點,這要看個人的使用習(xí)慣和選擇。另外不要隨便下載那些未經(jīng)安全審核的skill技能包。


      向安玲的著作《零基礎(chǔ)玩轉(zhuǎn)OpenClaw》。

      有人零成本“養(yǎng)蝦”,有人一天花掉數(shù)千元

      南都:很多網(wǎng)友說“養(yǎng)龍蝦”很貴,你“養(yǎng)龍蝦”的成本是多少?

      向安玲:“養(yǎng)蝦”的成本取決于你“養(yǎng)蝦”的方式,現(xiàn)在市場上通用的“蝦”接近100只了,這些“蝦”大體可以分為兩類:本地養(yǎng)和云端養(yǎng)。

      本地養(yǎng)主要就是模型的費用,也就是Token(詞元)的費用,云端養(yǎng)除了Token的費用,還需要云端服務(wù)器的費用。像阿里云新用戶的云端服務(wù)器費用大概是69元一年,云配置不一樣,費用也不太一樣。

      無論選擇哪種方式,Token的花費是大頭,而這方面的彈性區(qū)間是比較大的。像我身邊有人零成本“養(yǎng)蝦”,用模型送的免費額度,在本地部署整理資料等簡單任務(wù)。也有人用“龍蝦”24小時編程,一天大概能燒掉數(shù)千元。

      這里我想對初學(xué)者說,除了模型、任務(wù)復(fù)雜程度方面的不同,個人和“龍蝦”之間的溝通效率也是十分重要的,如果因為同一件事情反復(fù)和“龍蝦”溝通,就十分消耗Token,因此提升使用技巧也是“省錢大法”。

      南都:你剛剛提到的不同模型大多來自互聯(lián)網(wǎng)大廠,為什么大廠如此看重“龍蝦”?

      向安玲:從大的背景來看,以往的AI是生成式AI,現(xiàn)在的“龍蝦”是代理式AI,這也反映了AI領(lǐng)域處于技術(shù)轉(zhuǎn)型期,在這個技術(shù)轉(zhuǎn)型期背后,是一場商業(yè)化的“卡位戰(zhàn)”。此前的大模型競爭已經(jīng)到了同質(zhì)化階段,僅靠模型是不是更聰明,很難拉開差距,其實很多大模型本身也不賺錢,是靠它的生態(tài)在進(jìn)行商業(yè)盈利。

      在這種情況下,做“龍蝦”或AI智能體,它是一個能商業(yè)變現(xiàn)的領(lǐng)域,這背后的商業(yè)價值還是很大的。因為“龍蝦”不僅僅是聊天、告訴你一個答案,它還能幫你干活,甚至?xí)娲恍徫唬藭r就能贏得企業(yè)客戶,目前企業(yè)客戶是為AI買單的核心力量。

      南都:目前互聯(lián)網(wǎng)大廠布局“龍蝦”的“打法”是什么?

      向安玲:有些大廠做的“龍蝦”不是一個單獨的產(chǎn)品,而是讓“龍蝦”和大廠原有的生態(tài)做一個綁定。比如字節(jié)跳動就讓“龍蝦”和它的飛書文檔、豆包等做一個全生態(tài)的打通。

      還有打“安全牌”的,像360公司以數(shù)據(jù)安全贏得企業(yè)信任。還有一些大模型公司,比如Kimi、MiniMax,它們讓自己的大模型和“龍蝦”做一個深度的綁定。

      “養(yǎng)龍蝦”不要為了蹭熱度,關(guān)鍵要對接剛需

      南都:在很多人跟風(fēng)“養(yǎng)龍蝦”的今天,如何看待“養(yǎng)龍蝦”的必要性?

      向安玲:現(xiàn)在技術(shù)迭代速度太快了,如果動作慢一點,可能“龍蝦”還沒部署上,新的“龍蝦”又出來了。

      在這方面其實不用焦慮。有沒有必要“養(yǎng)龍蝦”要看你的工作場景,要看你有沒有剛需,不要為了蹭熱度,淺嘗輒止用一下,這其實是在消耗所有人的時間。如果要“養(yǎng)龍蝦”,就要找到最合適的工具,用深用細(xì)。

      如果每天有很多重復(fù)性的信息要處理,那就可以嘗試“養(yǎng)龍蝦”;如果工作流程很清晰、步驟很明確,非常標(biāo)準(zhǔn)化,此時就可以考慮養(yǎng)只“龍蝦”助理,這樣也會更省事;還有一種就是需要多工具協(xié)同的,比如部分文案工作從選題、成稿到發(fā)布,需要用到搜索工具、寫作工具、排版工具、發(fā)布工具,這時候也可以養(yǎng)只“龍蝦”,讓不同的平臺協(xié)同起來。

      如果你的工作個性化程度很高,評價標(biāo)準(zhǔn)模糊,工作流程也不固定,這種工作場景就不適合“養(yǎng)龍蝦”。

      南都:目前來看,“龍蝦”落地的應(yīng)用場景有哪些?你比較看好哪些場景?

      向安玲:目前“龍蝦”落地的場景很多。我自己主要是做PPT、寫比較模式化的數(shù)據(jù)分析報告等。

      值得一提的是,“龍蝦”在金融場景的應(yīng)用也有很多,我此前參加了一些行業(yè)會議,看到超過10只的金融版“小龍蝦”,它們可以做行業(yè)研報的生成、風(fēng)控分析、客服自動化等。

      從落地場景來看,兼具信息密集、流程標(biāo)準(zhǔn)、容錯率高三個特性的場景,是適合“龍蝦”率先落地的。比如金融領(lǐng)域的研報分析、媒體的選題挖掘就很適合交給“龍蝦”。還有教育版“龍蝦”,可以幫助老師做智能課件、智能批改、自動問答,甚至是課程設(shè)計。

      但像醫(yī)療領(lǐng)域的開藥、手術(shù),司法領(lǐng)域的判決,這些場景的容錯率是很低的,決策風(fēng)險很高,那么“龍蝦”在這些場景中落地還很難。

      南都:傳統(tǒng)印象里“龍蝦”屬于“技術(shù)活”,你作為一名文科教授,是怎么會想到養(yǎng)“龍蝦”的?

      向安玲:這是對AI、“龍蝦”最大的誤解。“龍蝦”表面是一個技術(shù)問題,但其最終要落到應(yīng)用層面,而“蝦”養(yǎng)得好不好、用得好不好則需要價值判斷,還涉及倫理風(fēng)險等,而這方面是需要文科思維的。

      事實上,目前市面上一些應(yīng)用廣泛的技能包,有不少都是出自文科生之手。另外學(xué)院新設(shè)立了智能傳播系,目的就是觀察新的媒介技術(shù)對傳播的影響,我在這方面也是一直有關(guān)注的。

      采寫:南都N視頻記者楊文君 發(fā)自北京

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