全网都在疯狂“养龙虾”？亲自踩坑后，说点我的想法

最近，我发现朋友圈里不管是不是搞技术的朋友，都在疯狂讨论“养龙虾”。

大家说的不是海鲜市场的大龙虾，而是最近火得一塌糊涂的AI Agent框架——OpenClaw。

（上图为程序员圈子对OpenClaw的热度，红色的是openclaw，蓝色为发展快两年的另一个AI框架comfyui）

现在网上的风评可以说是严重两极分化。

一拨人兴奋得满眼放光，高呼“Agent马上就要颠覆世界了”；

另一拨人则在各个交流群里破口大骂，抱怨这玩意儿简直反人类，难用到令人发指，Bugs一大堆，而且巨烧钱。

（github issues）

那这只“龙虾”到底好不好养？到底有没有网传的那么神乎其神？

今天咱们在荔枝AI圈，不吹不黑，聊点接地气的大实话。

01. 被骂上热搜的槽点，真的是死穴吗？

我翻了翻各大社群和论坛，大家对OpenClaw的吐槽，火力基本集中在以下几个方面。

第一个槽点：太费Token了，简直是碎钞机！

费吗？摸着良心说，确实费。

Agent在执行任务时的自我反思和多步调用，消耗量不是普通的对话能比的。

但这事儿有解，而且解法很有意思：用魔法打败魔法。

你完全可以让OpenClaw“自己卷自己”，给它设定Prompt，让它去自动优化自己的配置文件，精简冗余的逻辑。

他会分步骤优化，包括关闭或者延长心跳检测。

再配合上现在各大模型平台都在疯狂送额度，只要稍微花点心思去薅一薅各家的羊毛，组合调用，低成本跑通全流程完全不是梦。

比如：最近阿里的qwen 和字节的seed2.0，推出了包月套餐，按次收费非常划算，但是智商低于OpenAI。

第二个槽点：疯狂报错，满屏Bug根本看不懂。

很多人一运行，看到满屏红色的报错提示就崩溃了。

说实话，这玩意儿现在确实还在非常早期的阶段，它不是一个已经打磨得油光水滑的C端消费级产品。并且网上大量吐槽代码冗余，bug奇多。

如果你在使用openclaw，记得及时更新最新的版本（目前几乎每天都在更新版本，迭代速度非常快）。

大道理说再多，不如看实操，这是我的助手：贾维斯（烂大街的名字）。

很多人养了龙虾不知道干嘛，我目前主要把它当成我的“小外包”，主要做这三件事：

每日信息的“前置收集器”每天开工前，我会让它先帮我把当天需要关注的行业动态、技术文档或者特定主题的资料，全网扫一遍。等我坐到电脑前，一桌子“食材”已经备好了，我只需要负责下锅炒菜，省去了大量无效检索的时间。
公众号的“头脑风暴搭子”比如咱们荔枝AI圈的文章，如果卡壳了不知道写啥，我会让它帮我从信息里发散出几个文章主题。我不指望它能直接替我写出内容（真写出来那股AI味也让人头疼），但我可以从它的点子里挑出最亮眼的那几个，然后自己慢慢细化、填充血肉。
砍掉重复性劳动其实Agent最核心的价值，不是一上来就帮你完成什么惊天动地的创举，而是帮你一点点啃掉工作流里的“脏活累活”。这是一个迭代的过程，没有办法一次马上就成功，需要磨合，找一个助理都需要磨合，何况是一个机器人助手。

想了下，未来的文章排版，图片填充生成，电商竞对数据采集等等，都可以用它来完成。

这是一个慢慢迭代优化的过程，你越调教，它就越懂你的习惯，最终才会真正成为你得心应手的好助手。

我很喜欢脑洞一下，这也是荔枝AI圈的传统，大家就当科幻片来听一听吧。

当这帮小助手越来越厉害，能帮你处理的事情越来越多的时候，它们的身份就不再仅仅是“工具”，而是变成了你的“数字代理人”。

类似现在的客服工作，大部分都已经是机器人了，当涉及到复杂问题，背后的真人才会接入。

那再扩展一下，想象一下未来的沟通和社交场景：你需要跟另一家公司谈个合作，或者哪怕只是约个朋友吃饭。

可能根本不需要你在微信上先寒暄半天。你的Agent会直接去对接对方的Agent。这两个AI会在后台以毫秒级的速度交互，对齐你们俩的日程表、确认需求细节、甚至完成初步的讨价还价。

等它们对接完了，把一份完美的最终方案端到你面前时，人与人之间需要做的，就只剩下最后那句确认：“行，没问题。”

A to A（Agent to Agent）的沟通，可能会成为未来最基础的社交方式。

当然那个时候，每个人的Agent都是非常简单可以使用的，不像现在接入这么复杂。

到那个时候，谁的“龙虾”养得好，谁的Agent更聪明，技能更强，谁就能在这个新世界里掌握主动权。