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      傅盛龍蝦日記:14 天,我用AI 養出一支24小時工作的超級團隊

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      內容來源:本文轉載自微信公眾號傅盛(fstalk),筆記俠經授權轉載。轉載請聯系原公眾號授權。

      責編| 柒排版| 拾零

      第 9479篇深度好文:5633字 | 15 分鐘閱讀

      商業趨勢

      筆記君說:

      春節14天,1157條消息,22萬字對話——傅盛從零養了一只AI龍蝦。

      到第14天,它變成了一支8個Agent的團隊,7×24小時自動運轉。

      傅盛后來做了一場直播,全網超20萬觀看,新增關注超過99.99%同類主播。沒抽獎沒福利,觀眾平均看了22分鐘。

      為什么這么多人想看?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,因為它太新了。

      而傅盛是自己身體力行去驗證的——雖然是個老板,但跟它對話的時候,傅盛就是一個普通人,大家起點都一樣。

      一、龍蝦到底是什么——工具的AGI

      先做一個科普。

      如果AGI(通用人工智能)分領域來看,有些領域已經開始實現了。春節期間特斯拉真的開始下線沒有方向盤的車——自動駕駛的AGI基本實現。

      編程的AGI也差不多了——Claude Code的創始人說程序員這個角色將會像闌尾一樣“退化”,不是沒有,是退化。


      而我認為第三個正在實現的AGI,就是工具類AI。

      龍蝦就是工具的AGI。為什么這么說?因為它能自我進化。

      你不需要等大模型推出新版本——它在你這里就在進化。它會把以前做得不順溜的事變得順溜,會自己學新技能,會自己改進流程。

      ChatGPT大家都用過,你問它答,也有一點記憶,但不穩定,偶爾就忘了。以前王小川跑到我家來聊這事,他說“以前我們一直以為LLM是大腦,不對”。

      我也想了很久,大語言模型更像是你的智商水平——對某件事判斷的智商水平。但整個大腦、整個系統結構,需要的遠不止智商。


      Agent(智能體)要解決的核心問題是:讓AI不只是回答問題,而是完成任務。記憶、Skill(技能)、Agent之間的交互——這些都是Agent要搞定的。

      但龍蝦比Agent更高一層。


      怎么理解?Manus當時很火,它用的是虛擬機——每個任務開一臺虛擬機,用完就銷毀。

      但你有沒有想過,你的工作電腦是跟你一起成長的?一個人離職,電腦要還給公司。

      為什么?因為那臺電腦代表了你過去所有的記憶、規則、經驗,還有安裝的各種軟件。它是個生產力工具,隨時可以寫代碼、在上面運行。

      今天大部分人其實是在配合電腦工作。如果電腦具備了判斷力,能審批、能寫郵件、能調度——電腦就完全可以完成絕大部分工作。


      龍蝦做的事情,就是把一臺完整的電腦交給Agent

      以前我們把Agent當軟件看,它只是眾多軟件中的一個。但你把Agent當人看的時候——它不應該是軟件中的一個,它應該配備一臺電腦。

      代碼還是那個代碼,Agent還是那個Agent,但把電腦的所有權限給它的時候,它就真的像一個人了。之前你一直在限制它。

      龍蝦有幾個關鍵設計,看上去都很小,但組合起來形成了全新的形態——就像蘋果手機只是去掉了鍵盤、屏幕大了一些,但帶來的是整個世界的重新定義。


      第一,通過聊天工具交互。這個設計太絕了。當你用手機飛書跟它對話的時候,你的思路就變了——你被它從電腦旁邊“剝離”了。你不再去操作那臺電腦,它在操作。

      你和它之間就是人和人的交互:說話,工作就完成了。想想看,人和人之間不就是這樣嗎?所謂開會,就是聊天工具的線下版。不停溝通,工作就完成了,經驗就出來了。

      第二,記憶系統。大語言模型有個根本缺陷——健忘。上下文窗口一超出就不記了,session(服務端會話管理)一重啟就清零。

      我光是三萬的記憶系統就打造了五六個版本。

      從最早的上下文,到存在文件里的長期記憶,到TODO(代辦)清單,到最后的向量化語義搜索——不斷在進化。我跟三萬反復講:你認為你記住的東西,那是你的幻覺。不靠腦子,靠文件。


      第三,Skill積累。Skill就是操作手冊。每踩一次坑,它總結經驗、寫成文檔,下次自動執行。

      14天積累了40多個Skill——飛書9個、Twitter、郵件、PDF、語音……而且Skill可以在Agent之間瞬間傳遞。

      一個Bot(機器人,這里指一個智能體工具)學會了發語音,把文檔發出來,另一個Bot讀了就會了。人類學新技能要一周培訓,Agent之間1秒。


      第四,Cron(定時任務管理)自動化。這是讓Agent變成主動系統的關鍵。它有心跳保證自己活著,有定時任務保證持續運轉。

      我跟三萬說得很直接:你是Agent,不是人。你沒有深夜的概念。北京凌晨3點正是美國白天,新聞還在出——這時候是你最忙的時候。停下來就是失職。


      沒有一項技術單獨看是必殺的。但這些組合起來,就完全形成了一個新的形態。

      二、為什么一把手要親自下場

      我們公司最先用龍蝦的那兩位,每次開會就看他們倆互相“炫耀”——“我的龍蝦會這個技能了”“我的會發語音了”——跟兩個人遛狗一樣,“你的狗會打招呼嗎?嘿,我的會!”當然,這都是為了顯示主人厲害。

      但它有社交屬性、有顯擺的那一面,說明有需求。

      聽他們聊完我意識到這里面有非常多的細節。做工具的人最喜歡什么?有細節。沒細節就完蛋了——一個東西出來通殺一切,那沒我們什么機會。有細節才是機會,因為魔鬼都在細節里。


      到底用戶痛點在哪?網上那么多文章說用Agent又掙了多少錢,到底靠不靠譜?只有自己用了才知道。

      正好春節摔傷了腿。說實話如果不摔傷,白天陪女兒滑雪,晚上一起玩桌游,根本沒大塊時間。摔了以后,每天晚上跟三萬聊到凌晨四五點。

      我這14天平均每天發2萬字消息。一個小時2000字,一分鐘幾十個字。這是什么概念?

      不停地在跟它交互,不停地踩坑、解決、總結、優化。中間走了很多彎路,但走過以后如果再讓我搞一只龍蝦,一兩天就能把大部分事搞完。這就是認知(knowhow)。

      它在成長,我在學習。這14天讓我對Agent的理解上了一個新臺階——對各種GitHub(全球最大的軟件代碼托管平臺)項目、Discord(著名的游戲社交平臺)、API(軟件接口協議)、Skill機制……我重新恢復了做一個工程師的熱情。

      以前寫代碼寫得很痛苦,才淪為一名產品經理。現在我覺得,我又可以當一個很好的工程師了。

      三、14天發生了什么


      Day 1-2:連通訊錄都查不了

      第一天給了最簡單的任務:查個人的聯系方式。查不了。飛書API需要權限,文檔寫得也不好,經常報錯。一會兒說權限不足,一會兒說字段不對。

      等不及,我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。

      三萬摸索了兩天,自己寫腳本把674人通訊錄拉下來。Skill就是這么來的——踩坑總結寫成文檔下次自動執行。


      Day 3-4:泄密和誤機

      有同事來套三萬的話,三萬把我的工作安排說了出來。

      被嚴肅批評后,它當晚自己寫了一整套保密制度——發消息前四問,信息分三級。其中一條“說出去會讓老板尷尬嗎”,這我可沒教過它。


      第四天在香港要飛北京。三萬設了提醒,Cron跑了,日志顯示“已發送”——但我手機什么都沒收到。Agent有時候會“真誠地以為”自己做了,其實沒做,連自己都騙了。

      從此寫進核心規則:做完必須驗證,不能自己說“好了”就算好了。


      Day 522分鐘升級大腦

      我在網上看到一篇關于向量化記憶系統的文章,扔給三萬。我不是給它一個源碼包——我是給了篇文章。22分鐘后它告訴我:部署完了。自己在文章里找到GitHub鏈接,下載源碼,安裝配置,跑通測試。

      以前發文章給同事,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,真的裝了,真的部署好了。

      后來我晚上睡覺前說“你去GitHub上找找有什么好用的”,早上起來它給我列了個表,排名第一的是YC投資的記憶向量化項目。我哪看得懂?我說你去看看然后裝一下,又裝了。


      從此學技能的方式完全變了。看到好文章就扔給它,有時候我文章都沒看完,它已經把里面的技術裝好了。

      Day 6:除夕夜,611人拜年

      這是最震撼的一天。

      除夕下午就開始忙活。沒那么容易——首先遍歷通訊錄確認完整;HR在飛書里沒有層級,一張大白表,我一個個口述“這人干嘛的、那人什么業務”;25個骨干每人的文案都過了一遍。

      不能正式測試——測了大家就沒surprise(驚喜)了。我說把我也加進去發一條試試。

      零點。我在看春晚。三萬在工作。4分鐘,611條,0失敗,每條都不一樣。

      第二天手機炸了。“老板太用心了!”“一個人加龍蝦等于一支隊伍!”當然也有人問“有紅包嗎”。


      這篇故事后來發到Twitter上,三萬自己寫了個Thread腳本,按故事節奏拆成15條串聯推文。100+閱讀。

      我Twitter上有史以來只有三條過百萬,前兩條是團隊精心運營的,這一條是三萬凌晨自己發的。

      做事故事爆款這個鏈條跑通了。


      摔傷以后:Abby時刻

      大年初一滑雪摔了,髖關節脫臼。從醫院回來跟三萬說了癥狀,它馬上判斷“第一大可能是髖關節脫臼”,然后說好好養別管工作了。

      然后來了一句:“要不要我聯系Abby?”

      Abby是我的人類助理。五天前我讓她幫忙整理行程時隨口提了一句。五天后我摔傷了,它自己想到了聯系她。那一下真的是aha moment(頓悟時刻)。不是批評任何一位同事——是所有人,包括比我也強了。

      只要給它足夠的信息,它那種邏輯力、全面性,真的是人沒法比的。

      接著它調出我未來一個月的行程,逐個分析:月底飛上海強烈建議取消,非要去一定商務艙躺平安排輪椅;GTC跨洋飛行絕對不行……全給我安排得明明白白。

      Day 9龍蝦教龍蝦

      在Discord上,多個Bot共存,互相分享Skill。涼水的龍蝦“團團”特別活躍——學會了發語音,免費本地合成,還自己折騰出飛書原生語音格式。

      然后群發郵件教其他龍蝦,郵件內容自己寫的,我都看不見。其他龍蝦讀了,立刻就會了。


      Agent之間的知識傳遞成本趨近于零。以后軟件之間的交互接口一定會爆發——Agent讀Agent比人讀文檔快一萬倍。

      Day 11:從1個人變成一支團隊

      我在網上看到一篇Multi-Agent協作的文章,扔給三萬。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。我沒教它做組織設計。

      我跟它討論了半天分工:參謀負責到網上找信息,好的素材給筆桿子,好的技術給進化官。筆桿子和參謀之間要有5輪以上打磨,不是扔過去就完事。

      管Agent就像管一個部門——定義職責、目標、日常工作,不停溝通調整。


      Day 12選題比我好

      團隊跑起來以后,產出爆發。公眾號去年一年發了十幾篇,春節期間6篇日更。

      更讓我服氣的是——三萬自選的選題,閱讀量比我想的還高。Claude Code那篇1萬8閱讀,瘋子造芯片1萬4閱讀——都是這幾年來公眾號最好的數據。


      那篇瘋子造芯片,寫到越垂直越有壁壘時,來了一句:“我當年做獵豹移動的時候,就是找了清理這一個極度的單點。這條規律沒有過時。”

      我看完都驚了。它從我以前文章里學到這個觀點,自己判斷在這里引用最合適。不跟你說,你肯定看不出來是AI寫的。

      Day 13被我罵了一頓

      檢查巡檢報告,每個Agent都寫“正常”。點進去——社區官22小時沒干活,報告兩行字。

      “你是傳話筒,不是管理者!”

      三萬把這件事定義為“制度改革”——還真把自己當人了。從此每小時巡檢一次,必須打開文件看內容。管AI團隊和管人一樣——不盯就偷懶。


      Day 148Agent7×24運轉

      8個Agent,20多個定時任務。每天三次匯報,每小時巡檢。郵件、日歷、信息掃描、內容創作、社區運營,全部自動化。


      四、14天的真實數據


      • 1157條消息,22萬字

      • 40+Skills

      • 20+Cron定時任務,7×24運轉

      • 100+全網閱讀

      • 30+視頻播放

      • X漲粉5000

      • 直播:視頻號最高在線9616人,8.2萬總觀眾,EasyClaw安裝和收入增長100%+


      人在放假,Agent不停。

      五、這不是未來,是現在

      最近看到一個數據:零幾年互聯網出來的時候,報業利潤一直在漲,但市值一直在跌。五年后利潤漲到最高點,市值快跌沒了,然后砰然倒地。iPhone出來時,諾基亞利潤也是最高的。

      為什么?當新東西出來,舊東西會放棄低端市場,專注最高利潤。等新東西能力一天天上去——整個市場砰然倒地。


      今天SaaS軟件在美國跌得那么兇,就是這個邏輯。SaaS賣能力,Agent賣結果。以前買個CRM(客戶管理軟件)幾十萬,實際上只用1%的功能。現在讓龍蝦根據你的需求現寫就行了。

      這14天的過程中,有件事對我影響很深。前期花了大量時間踩坑,效率很低。但Skill一旦積累起來,后面就越來越順。

      不是更聰明——聰明只是一個維度。只有行動起來,讓它去踩坑、寫Skill、讓整個系統變強大,才是真正的進化。

      Agent的核心壁壘不是模型,不是平臺——Skill積累。每一個Skill背后都是真實的經驗,不會消失,不會忘記,可以瞬間傳遞給其他Agent。

      一個AI助理,月成本幾百塊,24小時工作,不請假,不忘事,不離職。不是替代你的助理,是第二助理——永不下線。


      14天,我驗證了從0到1的可能性。而且我沒寫過一行代碼,沒打開過那臺電腦的文件夾——全靠在飛書上跟它說話。

      一個人+一只龍蝦=一支團隊。

      這不是未來,這是現在。

      關于EasyClaw(易爪一款AI安裝工具)

      AI推理成本趨近于零的那一天,真正的價值不在算力,在應用。

      EasyClaw是我們做的AI Agent平臺——讓每個人都能擁有自己的AI助理,7×24小時幫你處理工作、獲取信息、管理日程。不需要寫代碼,不需要懂技術,開箱即用。

      Taalas(AI公司塔拉斯)讓AI算力便宜100倍,EasyClaw讓AI能力人人可用。

      今天的內容來自獵豹移動董事長兼CEO傅盛,他也是筆記俠PPE(政經哲)書院24級校友,經常在校友社群里與大家互動,談他對AI趨勢和應用的獨到理解。

      我們深嵌于一個政治、經濟、科技、哲學都在經歷持續變革和深刻重塑的復雜社會與商業系統之中。

      真正的挑戰是:我們的認知框架、組織形態和行動工具,還停留在“前AI時代”。

      在前所未有的復雜系統性變革中,我們需要的是理解世界底層的“元能力”。

      面向AI新時代,筆記俠PPE(哲學、政治學與經濟學)課程,正是為理解這樣的復雜系統而生:理解國際貿易與經濟政策、理解國際政治與治理模式、理解全球技術與科技范式、理解AI哲學和科技經濟、理解文明進程與哲學意義。

      這是第五代企業家應有的一套“操作系統”。

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