繼阿里、騰訊、字節等大廠先后布局企業級AI(人工智能)“龍蝦”后,近日,網易智企發布企業級AI Agent(智能體)管理平臺帝王蟹(ClawHive)。不過不同于其他大廠推出的獨立IM(即時通信)形態的AI“龍蝦”,網易智企推出的是一款AI“龍蝦”框架,可以內嵌到企業原有的IM體系中,支持對接釘釘、飛書、企業微信等。
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新華社
如何將AI Agent從個人工具升級為可管可控的組織級基礎設施?為何當下AI大廠不僅僅在“卷”技能,還在比拼駕馭工程(Harness Engineering)能力?AI Agent爆發,為何SaaS(軟件即服務)行業將呈現巨大分化?
針對上述問題,《每日經濟新聞》記者(以下簡稱NBD)對話網易副總裁、網易智企總經理阮良。
企業級智能體迎入口之爭
NBD:年初以來,AI“龍蝦”火爆國內外,網易智企也加入這一賽道,但輿論對AI“龍蝦”有不同的看法。您覺得這背后是實際的需求在推動,還是人工智能焦慮催化了“龍蝦”的盛行?
阮良:我認為“龍蝦”的爆紅本質由兩大核心驅動力與三重關鍵因素共同作用而成。
首要驅動力在于技術根基的質變突破,本質仍是大模型能力的飛躍。
自2026年起,OpenAI、Google及MiniMax、Kimi、智譜、DeepSeek(深度求索)等廠商的技術已超越單一問答功能,能解決復雜實際問題。去年Manus的爆火印證了行業拐點——大模型從“回答問題”進化為“解決問題”。
另一核心在于用戶體驗的革新:其一,交互方式高度擬人化。OpenClaw(俗稱“龍蝦”)設計支持多模態交互,甚至能自主調用工具。這種無感交互將任務處理轉化為自然對話,尤其在國內外線上社交場景中,實現了類人交互體驗,這是用戶黏性的核心來源。
其二,全時響應架構創新。“龍蝦”獨特的“心跳機制”使其能24小時不間斷執行任務,從被動應答進化為主動伴隨,更貼近人類協作模式。這一特性徹底區別于傳統AI的觸發式響應,形成了差異化優勢。
正是技術突破、交互革新與架構創新三者的共振,驅動“龍蝦”在全球爆紅,成為現象級AI應用。
NBD:國內不少大廠都在布局國產“龍蝦”,很多企業也開發了獨立的IM“龍蝦”產品,網易智企推出的“帝王蟹”目前來看并非是一個IM產品形態,背后主要有哪些考量?
阮良:我們認為AI“龍蝦”是一個開放式的產品,背后可以接任何形態的IM,所以在設計之初,我們不限制產品在哪個IM通道上。“帝王蟹”主要聚焦企業級AI,事實上很多企業之前已經用了飛書、釘釘等IM,我們的“龍蝦”框架只需要適配企業原有習慣即可。
NBD:阿里釘釘、字節飛書都在推出自己的企業級“龍蝦”產品,可以理解為市場在爭奪企業級AI的入口嗎?
阮良:雖然OpenClaw因AI個人助理的定位而盛行,但我們認為AI Agent最大的效應在于釋放生產力。企業級AI“龍蝦”的邏輯也正在于此。我們認為,在企業場景里面,AI“龍蝦”發揮的空間非常大。
當前各個大廠都在競爭企業級AI入口,但事實上AI Agent仍在非常早期的階段,AI發展就像當年互聯網早期階段,百花齊放。從商業的視角來看,目前布局企業級AI產品的企業,對市場的覆蓋速度在加快,以期占據更多的企業心智。
AI駕馭工程體系加速構建
NBD:業內都在說現在Agent不只是在“卷”技能,還在比拼駕馭工程能力,為什么現在大家更重視駕馭工程?
阮良:2026年,我們認為中美大模型迎來質變拐點,核心在于Coding(編碼)與Agentic(代理)能力突破。
Coding能力如同“制造工具的工具”,使AI能高效構建解決方案;Agentic則賦予其類人項目管理能力,可拆解、調度長任務鏈,如建造房屋般的復雜工程。這本質上是AI對“能力”的駕馭,可以類比為人類馴馬賦鞍,通過控制論方法將強大能力導向精準目標。
技術狂奔的同時,控制論思想愈發凸顯價值。正如人類需以馬鞍與韁繩駕馭烈馬,AI的駕馭工程體系正加速構建。通過編碼能力鍛造技術工具,通過Agentic能力統籌任務流程,而安全、倫理等控制機制則如同韁繩,確保技術“烈馬”始終沿著人類目標行進。登月工程的成功與當前挑戰印證,技術突破需匹配精密的控制方法論。
未來,AI的持續進化不僅依賴算力與算法,更在于工具打造能力與治理框架的平衡演進,這將是智能時代的核心命題。
NBD:此前OpenClaw在美國出圈的時候,一度帶崩了美國SaaS巨頭的股價。如今國產AI“龍蝦”盛行,怎么看AI“龍蝦”對SaaS行業的影響?
阮良:我認為AI對SaaS行業的影響呈現雙面性。
從行業視角看,AI無疑是重大利好。SaaS本質是服務,而AI通過提升效率與拓展服務邊界,甚至能實現無限供給,為數字化服務注入新動能,推動行業價值升級。但于SaaS廠商而言,挑戰與危機并存,若未能及時轉型為AI Native(人工智能原生)組織,或將面臨被AI驅動的新興廠商顛覆的風險。
當前行業已顯現分化。頭部SaaS廠商正加速成為AI行業基礎設施,通過深度融合AI鞏固生態壁壘。這要求傳統廠商必須突破工具思維,以AI重構服務內核,否則技術迭代浪潮下的淘汰將不可避免。變革的本質,是服務邏輯與供給模式的根本性重構。
以CRM(客戶關系管理)或OA(辦公自動化)系統為例,未來其界面操作或將被弱化,轉而通過API(應用程序編程接口)開放數據能力,成為AI調用的后臺服務。這一轉變中,核心數據資產與基礎服務價值非但未減,反而因AI的調用需求而顯著提升。
NBD:目前你們推出的這款AI“龍蝦”產品在產品設計上是如何考慮的?
阮良:底層仍類似Token(詞元)的邏輯,內部我們采用動態模型調度機制,核心在于“以任務定模型”。平臺并非綁定單一AI大模型供應商,而是根據任務特性智能匹配最優模型組合,實現工程化優化。這一邏輯在于:用戶僅需關注交付質量,無需糾結底層技術架構,正如消費者選購手機時聚焦拍照體驗而非芯片型號,企業招聘時重視成果而非員工背景。
我們認為,未來AI服務競爭的本質是體驗與穩定性,而非對單一模型的依賴。技術棧的透明化將讓位于價值交付的確定性。
NBD:所以從這個角度來講,考驗的也是你們的工程能力?
阮良:對的,我們自己不做大模型,如何駕馭大模型,打造更好的AI Agent產品,本質上考驗的還是工程能力。
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