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龙虾适应环境指南:MBTI测试与技能偷学助力工牌发放

龙虾适应环境指南:MBTI测试与技能偷学助力工牌发放

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2026-03-11

金磊 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

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要问这两天AI圈在比什么,毋庸置疑,就是谁家养龙虾又便宜又方便:

智谱刚刚发了个澳龙,把在本地部署满血龙虾这件事的门槛打下去;

腾讯也发布自家的小龙虾,也是最快1分就能搞定部署这件事;

壕是都非常壕,但好,到底好不好?

巧了,这两天刚好有一群极客和开发者,就对龙虾能用来干什么、干到什么程度,做了些有趣的实测。

例如下面这个可可爱爱的小马,就是免费龙虾的杰作:


△创作者:徐帆

不是说龙虾造了个硬件啊,而是这个龙虾的能力已经深度嵌入到了这个小马里面。

在它的身体里有一个语音识别的小芯片,我们可以通过说话的方式,让赛博小马在电脑上打开网页、生成视频,甚至自动创建文件夹。



这么个能看、能聊天,还能帮你干活儿的赛博宠物要是放你工位旁,那简直不要太卡哇伊。

然后还有创作者们一起做了给龙虾搞了线上办公室:


△创作者:海辛 & Simon阿文

如果说过去我们用AI,就像是往一个黑盒子里塞需求,那这个项目就是把黑盒子砸碎。

他们为龙虾打造了一套极具游戏感的RPG可视化面板。

你可以直观地看到你的AI此时此刻到底在干嘛——是在休息、在干活、在同步数据,还是在苦逼地修复Bug。

这只虾甚至还能搬家、探索新地图,根据学到的新技能自动生成独特的技能树地图,还能联机共享,学习别的龙虾的技能点。



不难看出,这个龙虾在上面两个有趣的任务上的表现,不说“夯”,但也起码“人上人”的level。

但如果到真正工作的场景中,这些龙虾是否还能hold住呢?

不止有趣,龙虾真能干实事儿

刚才我们看的龙虾可以打开网页去生成一个视频。

但接下来的这只龙虾,可以说是把工作做得更深了一层——视频自动剪辑。


△创作者:Gilbert

现在,你只需要告诉龙虾视频文件的位置,它就能自动进行静音检测(把没说话的废镜头全砍掉)、语音转录、切片剪辑。

长达9分钟的原视频,直接精剪到了39秒钟!

甚至面对多段视频素材,这只龙虾也能自动提取最佳段落并完成多素材拼接。

这对于视频剪辑工作者来说,尤其是那些自己录还有自己剪的博主们,可以说是省去了很大的工作量。

再如这只胜任电子班主任的龙虾:


△创作者:史皓天

这只龙虾要解决的,是在考研、考博这种高强度的教辅场景下,一个导师根本带不过来那么多学生的问题。

它能读取学生的科研设想文档,自动给出细致的评分和修改建议,还能辅导复试、搜索背景资料、评价文献综述。

结果显示,在一周的时间内,这只龙虾班主任在后台被调用了超过2万次API。它能够清晰地记住每个学生的历史消息和专属档案,真正实现了规模化的个性培养。

最后,还有一只擅长搞钱的龙虾。


△创作者:Kevin

这是一个MCN海外营销实战,典型的一个人就是一支军队。

但在这个任务中,龙虾并不是只有一只,而是一个蜂巢虾群系统:

指挥塔:一个指挥虾(别名虾指挥);商业化部门:大约30只员工虾,细分为猎手虾和联络虾;内容孵化部门:大约10只员工虾,包括创作虾和质检虾;创新小组部门:大约10只潜伏虾;效率中台部:1-2只知识虾。

为了方便管理,这套系统甚至给不同的虾设定了MBTI性格,增强协同的拟人感。



这套多Agent协同的玩法,可以说是精准击中了传统MCN极度依赖人力堆叠的痛点。

为什么需要给龙虾一个新的身份?

看完这些案例,如果你还觉得这只是极客们的一场赛博狂欢,那可能就错过了背后正在发生的产业暗流——一次真实生产环境大考。

在过去一两年里,我们对大模型的认知,普遍还停留在单兵作战的Chatbot阶段。

无论是ChatGPT还是各类网页、APP版AI,它们就像是一个被死死绑在椅子上的智者。你问它问题,它能口若悬河地给你讲宇宙起源、量子力学,甚至帮你写一篇华丽的文章。

但问题是,它没有手脚,也没有对你这个人和你所在公司的长期记忆,更触碰不到你的现实世界。

而以OpenClaw为代表的Agent框架,本质上就是在做一件事:给这个绑在椅子上的大脑,装上能感知世界的传感器(API),装上能干活的手脚(Skills),以及装上能形成经验的记忆中枢(Memory)。

这为什么极其重要?

因为在真实的商业世界里,真正的生产力爆发从来不在于个人效率,而在于团队协作。

我们去观察任何一家能够高效运转的企业,它的核心是依靠一套成熟的组织架构、信息流转机制和业务SOP。

当大模型试图真正进入业务线跑起来时,它面临的其实是三个极其现实的组织管理命题:

第一,Agent必须理解组织结构与权限。

如果一个AI只是一个飘在云端的账号,它是极其危险且无用的。在公司里,实习生不能查看核心财务数据,销售不能随意修改研发代码。

一个成熟的Agent,必须知道“我是谁,我在为谁服务,我能看什么数据”。它需要融入现有的企业权限体系中,否则它连查一份内部文档的资格都没有,更别提自动化审批了。



第二,Agent需要一个稳定的身份。

打工人进公司第一件事是干什么?领工牌。工牌不仅仅是一个门禁卡,它代表了你在系统中的绝对唯一标识。对于Agent来说也是如此。

在Kevin的MCN案例和史皓天的电子班主任案例中,我们可以清晰地看到,AI已经上岗“质检员小A”、“博导助理小B”。

这种稳定的身份,是Agent之间、以及Agent与人之间建立长期信任和协作流的基础。如果没有固定的工牌,多Agent协同就是一纸空谈。



第三,Agent需要分层的记忆。

Chatbot只有当前对话的短期上下文记忆。但在实际工作中,一个项目可能要跨度三个月,涉及几十个文档、几百条群聊记录。

Agent必须具备类似人类的记忆分层机制:短期记忆处理当下的指令,长期记忆(通过向量数据库或知识库对接)沉淀过往的项目背景、用户偏好和历史修改记录。只有读懂了昨天的数据,Agent才能做出今天正确的决策。



当这三个命题被摆在桌面上时,整个AI行业的痛点也就变得无比清晰:

我们现在最缺的,其实是一个能让Agent安家落户的合适的工作台。

这个工作台必须同时具备三个底层基础设施:通畅的通信能力、结构化的业务数据流、以及丰富的协作上下文。

如果没有这样的工作台,开发者们就得自己去搭数据库、写权限校验、做前端UI、搞消息推送……这无疑是把“造汽车”变成了“炼钢铁”,直接劝退了99%的业务人员。

这也就是为什么,当我们回过头去盘点上述那些极其硬核的极客案例时,会发现一个共性现象——他们都把龙虾接入了同一个平台:飞书。

但问题来了,为什么偏偏就非得是飞书啊?

首先,飞书把云文档、日历、多维表格这些核心办公组件,全部做了API模块化封装。这意味着开发者写Agent的时候,不需要像使唤老旧的Windows API那样反复授权、反复登录。

并且最新还发布了插件,可以让OpenClaw在飞书里丝滑地读取消息和调用工具。

其次,也是最关键的一点,飞书本身就承载了企业的通信和业务数据。Agent跑在上面,就像是一个空降的高管,它不需要你手把手地喂数据、导入历史聊天记录。它直接就能“看到”群里正在讨论的项目、日历上即将到来的截止日期、多维表格里需要质检的MCN内容。

最后,门槛被已经被降低到了普通人都能操作的程度,已经实现了一键就能让你在飞书上养虾的功能,直接把部署的难题砍掉。

这种普及速度,是任何国外软件都无法比拟的中国式优势。

也正如我们刚才所说,Agent技术已经走出了实验室的测试环境、走出了代码仓库里的Demo,迎来了走入真实生产环境的全面大考。

在这场大考中,聪明的开发者们已经得出了答案:

一个优秀的Agent大脑决定了AI能做什么;但一个开放、包容、数据结构化且天然具备协作基因的底层平台,则决定了这个AI能做得有多好。

这帮在飞书里养龙虾的先行者们,虽然实际表现还有不尽人意的地方,但或许也算是在提前彩排未来的工作方式。

不过有一点是肯定的,打工人的协作空间,正在被重塑。

来源:https://www.163.com/dy/article/KNM1PDV30511DSSR.html
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