前脚一个叫 openclaw 的 开源项目在 github 上彻底杀疯了,仅仅诞生了六十天,狂揽二十七万颗星,热度直接碾压了积累了十年的 linux 和 tensor flow。 后脚就在前天, openai 毫无预兆地向全网砸下了 gpt 五点四。 这两件事撞在一起,让很多人现在非常焦虑,到底什么是 openclaw? 作为一个普通人,我应不应该花大量时间去折腾这个东西? 我是不是该去买一块昂贵的 gpu, 或者换一台顶配的 macbook? 以及现在这种自动化的真实痛点到底在哪里?要搞懂普通人该不该玩 open crawl, 你 首先得看清它的本质。 这个项目它最早叫 crawlbot, 是 奥地利程序员 peter steinberg 为了自己那个叫 multi 的 太空龙虾虚拟助手,花了一个小时搭建的玩具。它的初衷很简单,它不想每次都主动去打开网页问 ai 问题。 他希望 ai 能像一个真实的助理一样,二十四小时挂在后台,自己去查邮件,自己去跑代码,然后把结果推送到他的 telegram 或者 whatsapp 上。 这构成了 open crawl 最核心的设计架构,触发与执行。在它的架构里,有两个核心概念,也是普通人最容易搞混的工具和技能。工具是器官,没有任何一个大模型天生能直接动。你的电脑是 open crawl 的 工具,给大模型装上了手脚,技能是工作流。 比如你安装了一个 gmail 技能,然后设定一个任务,发现区别了吗?你不是在和 ai 聊天,你是在给 ai 排班。这就是为什么他能在六十天内拿到二十七万颗星。而随着 opencloud 的 爆火, 全网开始蔓延,一种奇怪的硬件焦虑。很多人觉得要在电脑上跑这种二十四小时监控并执行任务的 ai 助理,必须要买一张五零九零显卡,或者去买搭载最新 m c 芯片的顶配 macbook。 但事实的真相是, open curl 本身并不产生智力,它只是一个路由器。作为一套开源框架, open curl 的 代码非常清亮剂, 它的工作原理是接到任务指令后,把指令通过 a p i 发送给云端的大模型。等云端的大模型把思考结果传回来后, open curl 再调动你电脑上的本地工具去执行, 也就是说,那个大脑根本不在你的桌面上。对于绝大多数普通人来说,你甚至不需要一台好电脑, 你只需要在普通的笔记本上安装 openclaw, 然后填入你的 api key, 只要你能连上网,一台五年前的轻薄本和一台五万块的工作站,在运行基于云端模型的 openclaw 时,体验是完全一样的, 甚至连本地电脑都不需要。目前最成熟的部署方案根本不是装在你的个人 mac 上,而是花几块钱去租一台 digital ocean 或阿里云的轻量级云服务器, 把 open curl 部署在云端,让它真正做到七成二十四小时永不掉线。而当我们明白了 open curl 是 靠 api 接口来控制各种软件时,我们再来看三月五日发布的 gpt 五点四,你就会明白为什么 gpt 五点四的发布能让业界如此震撼, 因为它代表了另一种完全不同的自动化逻辑。原生计算机控制 opencloud 的 痛点在于,它极度依赖各种软件厂商开放接口,比如你想让 opencloud 帮你订机票,航空公司必须得有可供调用的 a p i, 否则 opencloud 这套系统就无能为力。 但 gpt 五点四不一样,根据 openai 公布的测试, gpt 五点四拥有直接看屏幕并控制鼠标键盘的能力。你只需要给他一张截图,或者让他监控你的屏幕,他就能像一个真正的人类一样,把鼠标移动到浏览器的地址栏, 点击输入网址,找到那个没有 a p i 接口的传统网页按钮,然后按下回车。在 osword 中, gpt 五点四拿到了百分之七十五点零的得分,这是一个超过人类平均线的分数。 这意味着,在很多需要多步骤操作的电脑任务中, gpt 五点四的操作效率和准确度已经超过了坐在屏幕前的一个普通员工。现在回到那个最务实的问题, 既然这么强大,普通人今天就应该把自己的工作全盘托付给 openclaw 或者 gpt 五点四吗?作为一位商业博主,我的答案是,建议观望,谨慎下场。 目前,无论是开源的 openclaw 还是闭源的巨头模型,在作为全自动代理去处理真实个人事物时,都存在三个极度危险的硬伤。 一、令人绝望的上下文遗忘很多用户反馈, ai 执行到一半,突然就像失忆了一样,忘记了最初的指令。为了解决这个问题,开发者只能强行把记忆压缩成一小段,这又导致 ai 在 很多任务上的表现极度不稳定。第二,失控的执行权限与后果。 这是最可怕的一点。在 opencloud 的 架构中,如果你开放了系统执行权限,一旦你的 apikey 泄露或者模型被恶意的外部网页注入了提示词,黑客可以瞬间通过你的 ai 助手清空你的硬盘,转移你的资产,甚至群发诈骗信息。第三,生态乱象 开源的繁荣往往伴随着野蛮生长。目前在 open curl 的 技能商店上,有超过三千个由第三方开发者上传的技能插件,这里面有多少是带有后门的恶意代码? 虽然近期 open curl 紧急宣布与 virus total 合作引入了威胁扫描,并且安全机构 endolaps 也通过 ai 代码审查发现了并修补了六个底层漏洞。 这种亡羊补牢式的安全防护,在拥有极高系统权限的 ai agent 面前,依然显得像纸一样薄。然后再聊聊为什么 open ai 必须在这个节点砸出 gpt 五点四。 这绝对不是一个巧合,因为 open claw 正在试图管道化大模型。在 open claw 的 架构里,大模型只是一个可插拔的处理芯片。 今天 openai 的 api 好 用,用户就接入 openai。 明天 deep seek 或者 cloud 降价了,用户只需要在 opencloud 的 后台换一行 api key, 瞬间就能完成大脑的切换。这意味着大模型正在失去护城河,沦为随时可以被替换的算力水管。 既然 openclaw 是 靠整合各大软件的 api 接口来搭建工作流,那 openai 就 直接放弃 api 这条路。 gpt 五点四的原生计算机控制能力让它不需要任何中间键,它通过看屏幕截图,直接驱动鼠标和键盘。 openai 是 在告诉全世界的开发者和企业,只要你把电脑屏幕共享给我,我能像真人一样帮你把活干完。 而且,为了把用户留在自己的生态里, openai 在 gpt 五点四上推出了一套极具性价比的定价方案。它的标准输入成本是二点五美元每百万偷坑。但如果你使用提示词缓存, 价格直接暴降百分之九十,只要零点二五美元每百万偷坑,这是在赤裸裸的留学补贴。 openai 试图用这种近乎免费的长上下文处理成本,把那些试图自建工作流的企业 重新拉回自己的超级 a p i 网络中。回到开头的疑问,在今天这个时间点,普通人到底该怎么面对 open claw 和 g p t 五点四,我的建议是,战略上极度重视,战术上极度克制。一、坚决不交出核心资产的控制权。 在 ai agent 的 安全杀核机制完全成熟之前,绝对不要把你的主力邮箱、银行账户或者涉及公司机密的代码库授权给任何自动执行的 ai 助手。 无论它是开源的 openclo 还是闭源的 gpt。 五点四,在阶阶段,把具有高破坏性权限的工具交给一个存在幻觉率的系统,是对自己极度的不负责任。 二、从非破坏性任务开始构建。你可以花一杯咖啡的钱,租一个便宜的云服务器,部署一套 openclo, 或者直接调用 gpt 五点四的 api。 但请只让它们做止毒或低风险的任务, 比如让他每天定时抓取行业新闻深层简报,监控竞争对手的网页变化,或者在一堆开源代码库里做初步的 bug 筛查。三、 停止硬件焦虑,投资你的系统思考能力。不要再去纠结要不要买顶配 mac 或者昂贵的显卡。你真正需要投资的,是改变自己的工作习惯。从今天起,当你面对一项工作时,先停下来思考这个任务的标准化流程是什么, 需要调用哪些工具,能不能把它拆解成清晰的指令,交给 ai 去跑一遍。二零二六年的春天,大模型终于长出了手脚。 但无论是野蛮生长的 open claw, 还是突袭的 gpt 五点四,它们都在向我们宣告同一个事实,那个把 ai 当成聊天解闷玩具的时代已经彻底终结了。不要畏惧它, 也不要盲目迷信他,去成为那个给 ai 分 配任务的监工,而不是那个被 ai 替代的键盘侠。记得关注,这里是 ai 商业慢谈。
粉丝2676获赞2.0万

你看,这是这两天深圳腾讯总部楼下的情景,那场面,不知道的还以为是什么顶流明星在开演唱会呢。连两岁小孩和六十八岁的退休大爷都背着电脑去排队, 结果你猜怎么着?他们排的不是奶茶,不是潮玩,而是为了装一只小龙虾。这只叫欧芬 cloud ai 智能体现在火到什么程度呢?马化腾,没想到他会火, 连黄伦勋都说是最重磅的软件发布,但是今天我不是来吹这只虾有多神的,我是来给大家泼冷水的。 因为在这波养虾热潮的背后,我看到的是满地的韭菜和一脸蒙圈的普通人。但你如果没想清楚就冲进去,最后哭的可能就是你了。首先,这波排队热恰恰说明了一个问题,现在的 ai 对普通人一点都不友好。 oppocloud 虽然开源免费,但它步数起来有多难?环境配置、模型、接入、 api 密要,哪怕是有基础的程序员都 都容易卡壳爆错二十次。正因为装不上,居然催生了一门畸形的生意,上门装瞎,海外敢要价三千美元,国内五百到一千块一次,还有人靠这个几天就赚了二十六万?大厂们都看不下去了,鹅厂直接把服务台搬到了楼下,免费帮装,结果一小时号就被抢光了。 那么问题来了,如果你花钱请人装上了这只虾,是不是就能躺赚了呢?错!大错特错!这背后藏着三个你不得不防的坑。第一个是安全风险, 这玩意权限极高,能直接接管你的电脑,已经有前车之鉴了。 mate 的一个专家把 ai 接入工作邮箱,结果 ai 无视停止指令,直接把几百封邮件给删了。如果你把银行卡密码交给这种配读不当的 ai, 如果没有防控好风险,那就是引狼入室。第二是隐形烧钱成分。别以为 ai 免费,这种本地 部署的 ai 跑起来调用一次大模型叫消耗头坑,给大家看一组真实的数据,有用户就反馈啊,重度使用 oppo, 一个月轻松烧掉一亿头坑,折算下来,账单高达七千五百元。如果任务复杂一点,或者 ai 陷入死循环,月账单冲到两万六以上也不是不可能。 还有更夸张的,有人两个小时就烧掉了一百美元,折合人民币七百多块。所以已经有用户开始吐槽了,这不是养虾,这是养吞金兽啊!第三也是最扎心的, 你装来干嘛呢?很多小白排队装完回去后,发现自己既不用写代码,也不用批量处理文件,最后就拿来问问今天天气咋样,这不纯纯的高射炮打蚊子吗? 所以家人们千万别被这种千人排队的焦虑感给绑架了。这种场面说到底是一种技术狂热和 ai 焦虑的集体爆发。对于咱们绝大多数的普通人来说,现在真的没必要一哄而上 跑去赛博养龙虾。你看到的可能是未来的风口,但踩进去可能是现实的水坑。与其跟风去装一个自己根本就用不上的复杂工具,不如先花点时间想想我的真实需求到底是什么? 记住,技术是服务于人的,不是用来折腾人的。让子弹再飞一会,等这只虾真的熟了,变成能够直接吃的便当,咱们再下手也不迟。现在各大云平台其实已经推出了一个月只要几块钱的在线版,想尝鲜去那就够了,千万别自己烧钱。我是想要关注我,看透风口背后的真相。

养龙虾全网爆火刷屏,有人做起了五百一次的上门安装生意,赚了二十六万,还有公司三十万年薪招聘 opencloud 工程师,养龙虾到底在养什么,怎么养?以及背后有哪些需要知道的风险,适不适合普通人,一条视频给你讲清楚,最后有详细安装方法,我一分钱都不收你的。 根据中国青年报的报道,三月八号,多个养龙虾相关话题霸榜热搜,引发了广泛关注。这个龙虾并不是餐桌的美味,而是一个名为 open club 的 开源 ai 智能体软件,因为其图标是只龙虾,网友们干脆给他起了一个亲切的绰号,并且将训练 open club 称为养龙 虾。那它可以做什么呢?举个几个例子啊,只要说帮我把这个视频里的所有视频都下载到本地,甚至不用打开下载系统,直接全部帮你下载完成。再比如说对着电脑说,生成一篇二零二六年最值得读的六本书的 图文笔记,几秒钟笔记就生成好了。还有把桌面上的所有员工按照姓名、工资、部门职位做一个 excel 表格,发到同事的邮箱,他自己就开始干活,整理表格,并且 自己写邮件。简单来说,他不只是简单的你问我答,而是一个二十四小时在线的私人电脑助理,帮你操作你的电脑。根据南方日报的报道,近日,深圳福田的一批公务员已经养上了自己的政务龙虾, 担任其民生诉求分析员。不仅如此, open cloud 全网爆火,其他的互联网公司、服务厂商也火速推出了各自云端极速的部署方案。雷军则为自家内测的基于人车加全生态的移动端的智能体留下四个字的犀利点评。手机龙虾 围绕下一代 ai 入口的生态卡位战已经全面打响,当然澎湃的热情下,养龙虾的隐患也逐渐显现。首先是目前价格对于普通人不太友好,尽管 opencloud 的 安装环节免费,但是其运行所需要的云端服务器则需要付费。还有大量用户将 opencloud 的 实力暴露在了公网,且未设防,使其 极易被黑客攻击,沦为肉鸡,也就是被黑客操纵的设备。也有用户因为自动化的流程形成死循环,单日即产生了超过两百美元的 a p i 调用费用。 open club 的 火爆确实让我们提前看到了 ai 员工的走近日常的可能性,他更像一个能力出众但是还不稳定的实习 生,可能偶尔闯祸也需要专业的人来带,不如把它交给时间打磨。就像三月八号中国工程院院长王坚说的那样, open club 很 快就会便宜下来并且普及。 看到这里可能很多朋友都心动了,到底该怎么安装?第一步是下载 nojs, 虽然 open club 官方文档对于提前安装 no engines 没有做要求,但是提前安装好可以避开很多的坑。 这个直接到官方页面下载就可以,安装的时候如果被问到是否允许应对设备更改,点击试一直点击 next, 直到开始安装。第二步是安装 get, 这个是电脑官方页面下载,不同的电脑有不同的下载链接,如果不是专业的开发者,不用过多的纠结设置,一直点击 next 的 指导安装。第三步就是安装 opencloud, 在 菜单栏搜索 powershell, 选择以管理员身份运行,为了避免报错,我们可以先输入一下这个命令回车运行。 opencloud 就 会问我们是否确认修改执行策略,在这里输入 y 并且回车运行,然后再次输入 opencloud 的 官方安装命令回车执行, 这个时候就安装完成了,不过这还没完,要继续配置,点击键盘的左方向键确认继续回车。接下来选择 open cloud 的 背后的大模型商,选择完以后可以看到开放平台的控制台在这里创建。输入完成以后,可以先别急着点确认,点击右边的复制,回到 power shell, 选择密钥类型回车,再 复制现在的密钥回车,然后再把之前的复制粘贴到这里,选择具体模型,再选择通讯渠道和龙虾。退化界面就会出现一系列问题,如果你没有准备好,可以先暂时选择 no, 后面再进行配置。后面就可以看到命令窗口被打开,再回到之前的 powershell 界面,会问我们想要什么方式来启动龙虾,可以选用 web ui, 这个界面会更加直观,操作友好。回车以后你就会进入到一个网页,在手机上输入消息, 就可以和龙虾对话了。最后我想说, ai 发展越来越快,很多朋友担心会不会取代人类,龙虾再厉害也只是我们手里的工具,是提升效率的助手,真正不可替代的是每个人的思考、判断、创意和温度。工具虽然不断迭代,但人永远是主角。

周末大事件,全民养龙虾,给你们讲一下这个龙虾这件事怎么养的,包括他这个什么东西啊?这是一个软件,他的图标是一个龙虾, 这个东西是怎么养的?他就类似于一个智能小宠物一样。首先是部署下载,最好是用一个新的空白电脑,这第一步是下载, 第二步是喂脑子。什么是喂脑子?就是教他一些东西,教他一些技能,给他绑定那个大模型,比如说 dipstick 啊,豆包呀,千万呀, kimi 呀这些大模型,这些很聪明的大模型,教他一些东西啊,给他喂脑子。然后呢? 第三步是给他手脚。什么给他手脚?就是给他开通权限,他可以玩你的电脑,他可以自动操作你的电脑,你只需要给他下达指令,他可以自己去操作你的电脑,去做一些事情,甚至帮你赚钱啊啊。 然后第四步就是养成嘛,养的越聪明他就越能干,他就帮助你的越多。有的兄弟就说了,我能不能教他,让他炒股,帮我赚钱,我觉得你你如果教的好的话也是可以的啊。

你养龙虾了吗?很多人一听就蒙了,我又不搞水产,养龙虾跟我有什么关系? 这个龙虾到底是什么?为什么叫龙虾?普通人为什么一定最好要养一只?他和你平时用的那些 ai 到底差别在哪? 今天我给你们讲一讲。养龙虾养的不是海鲜,是一个能在你电脑、手机上直接动手干活的 ai 智能体。他的官方名字叫 openclo, 因为图标是一只红色龙虾壳,又有钳子抓手的意思,大家叫着叫着就成了龙虾。养龙虾就是把它部署好,配置好,让他听话干活,像养一个专属的数字员工一样,就这么简单,没有什么很玄乎的东西。但是我们为什么最好都要养一只龙虾呢? 因为以前的 ai 只动嘴龙虾 ai 啊,是真动手啊。你平时用的那些 ai, 不 管是写文案,查资料,做方案,它最多给你思路,给你模板,给你答案,最后打开软件,点鼠标,敲键盘,整理文件,发邮件,做表格,导 ppt, 还全得你自己来。龙虾不一样,他给你授权,告诉他要做什么,他自己拆解任务,自己打开软件,自己联网搜索,自己操作界面,错了还能自己改,直到把事给你做完,你不用守在旁边,不用一步步点,他是真的把流程跑通,把结果直接交到你手上。 那很多人又问了,不都是 ai 吗?能有多大区别呢?啊?我跟你说说最实在的差别。普通 ai 是 顾问,只给建议,龙虾是员工直接执行。普通 ai 告诉你怎么整理文件,龙虾当场就把你桌面乱成一团的照片、文档、压缩包,按类型按月份分好文件夹。 普通 ai 给你一个周报模板,龙虾打开你的聊天记录、会议纪要、工作清单,直接写成,能提交的正式周报排版都给你弄好。 普通 ai 帮你写几句拜年文案,龙虾可以按名单一对一定制内容定时群发,连称呼落款都帮你对上。本质上普通 ai 解决知道,而龙虾解决做到,这就是最核心的不同。 再说说啊,我为什么建议普通人都要养一只?第一,它能把你从重复繁琐里解放出来, 改文件名、整理数据、发通知、填表单、搜信息、做汇总,这些耗时间又没技术含量的事,交给他,几分钟搞定。第二,他是本地部署,你的文件数据记录都在自己设备里,隐私上更放心。 第三,现在生态越来越成熟,不用你懂代码,不用你敲命令,行云平台一键就能跑,普通人也能快速用起来。你养的不是一个程序,是一个二十四小时不摸鱼不请假不要工资的干活帮手。 我给你们举几个最真实的案例,你们可能就清楚了。首先,第一个职场人最头疼的简历整理,招聘季收几十上百份简历,文件名乱七八糟,你要一个一个打开看了之后,再把文件名改成姓名、学校、岗位、电话, 半天时间就没了。而你跟龙虾说一句话,把桌面简历文件夹里的所有文件按统一格式重命名,他自己读取,内容自己修改,自己归类,几分钟全部弄完,你直接筛选就行。第二, 自媒体与内容运营,你说每天早上九点去指定几个平台,抓最新行业热点,去重提炼要点,写成简短文案,存到指定文档里,龙虾每天自动跑,不用你天天刷网页复制粘贴,你只负责审稿发布。 第三个案例,销售与客服的日常跟进,你告诉他把本周客户聊天记录导出来,按意向度分类生成跟进清单,标注好下次联系时间,同步到日程,提醒他自己提取信息,分类做表设,提醒你不用再对着一堆记录慢慢的去捋。 第四个案例,家庭与个人效率。你说帮我查下周去某地的最便宜机票与高铁,对比时间和价格,把最优方案发给我,他自己打开网页查价筛选对比,直接给你结果,不用你来回切页面。比来比去 这些事不是未来科技现在就能用,他不挑人,不管你是上班族、创业者、学生、自由职业者,只要你有重复要做的事,龙虾就能帮你扛下来。 所以最后我总结一句,养龙虾就是养一个能动手执行的数字帮手。他不是用来替代人,而是把人从琐碎理解放出来,去做更有价值、更有创造力的事。 他和普通 ai 最大的不同,就是从告诉你怎么做,变成了直接帮你做完。当你真正把它用起来,你会发现,原来很多事真的可以一句话就搞定。

你知道二零二六年最大的变化是什么吗?二零二六,没内衣了?还是加不动油了? 都不是。那是什么?什么什么?我看看。是世界分成了两种人,一种养龙虾, 另一种没氧龙虾。是什么?开源 ai 智能体,任劳任怨帮你干活。没想到我能当 ai 的 包工头。龙虾的一小步是人类的一大步。那你装龙虾了吗?没有,他那么能干。你为什么不装?因为目前我自己都没活干。记得点赞关注哦!

open cloud 这波大虾热,让我想起两个时代。九十年代,组装电脑是一种潮流,要硬件装系统和各种软件,那种机器是自己装出来的,感觉够舒爽。拨号上网时刺耳的猫叫声让等待变得美好。没多久,品牌整机普及,系统驱动都配置好,普通用户不再研究各种硬件兼容,复杂度被封装了。两千年代出大屏, windows mobile 手机 也给过类似的感觉,手机竟然可以当电脑用,感觉未来到了。然后 iphone 出现,复杂度被彻底隐藏。今天的 open call 很 像那个阶段,我们再配模型,调 a p i 管权限算 token, 像当年拼硬件一样兴奋。对极客来说是黄金时代, 但对普通用户,这只是过度形态,历史经验几乎一致。技术爆发期, diy 繁荣平台整合,普通人无感化使用 ai。 也许还在组装机时代,当 edge 的 iphone 时刻可能已经逼近,真正改变世界的,是那个把复杂度吃掉的平台。

你们俩在干什么呢?背着我啊,我在装一只 open club 的 龙虾。我们现在已经他一只我一只了,加上你一只,我们就三只了啊。 龙虾自由吗?龙虾这个包工头干活是不是也要个空间?他那个办公空间叫做云空间,腾讯云这里就有云空间了,我们来选购。得登录一下,得买他的云空间呢,注册一个新账号,他有他自己的微信的。 老板,你准备好付款了吗?可以开始雇佣你的虚拟员工了。嗯,扫个码吧,相当于给他发工资了,扫码付钱。你要雇个厉害点的还是普通能力就行了。能厉害一点,厉害一点,那就贵一点啊,一个月四十块钱,一年四百八,给你打折了,现在打完折一年一百九十二。这,这可以,这划算。 付钱吧,正好不是自己有过年的红包吗?下一步查看服务器。噔噔噔噔噔,你的龙虾来了。 看看看看看看看看,来了来了。你看 open clock, 你 把工作任务给了他,那得拆解他得还得再用一个大脑来帮他干活。这个大脑是啥?嗯,就得配置一个模型,有腾讯的魂缘,有 deep sick, 有 千问,有千 me。 嗯,我选 deep sick 的 这一个。嗯,好, 你看现在你已经是有账户了,对不对?你这要怎么办呢?我们说算力是值钱的,那看现在得花十块钱买一点算力的吧。老板花二十块钱买了,点头肯啊,看看这二十能用几天,注意成本控制啊。重新开,取个名字吧, 相当于给这个员工取个名字,叫 open club 专属走地机,哈哈哈。嗯,是给你的龙虾这个包工头配置了一个干活的大脑。嗯, tipsy 已经被你雇佣了。对,那接下来呢?你和这个龙虾在哪里沟通? 你可以选飞书,你可以选 qq, 你 可以选择企业微信啊,然后现在目前个人微信不可以,你选飞书是吧?选飞书啊,那以后你就在飞书上跟他交流。接下来进入到配置环节,等着欢呼吧。你已经有了, 我有小龙虾啦,哈哈哈,你已经成功聘用幺四四五号小龙虾开始养虾吧。鼓掌, 老板,你的这个员工已经上岗,你们上课不是要带 ipad 吗?那你接下来,比如说你要让他帮你搜罗全世界的各种各样的信息呀,你让他帮你做任何的事情,你就把他当你的小跟班,你觉得他干的不好的地方,你可以继续跟他交流,继续提问,继续对他提要求。不会的,他会学的。 其实说是小跟班,但是他的知识量,他的思考能力,估计比你们百分之九十的老师都要厉害。我现在要跟我的员工好好聊一下了。 啊哈哈哈,加油。哈哈哈,拜拜。他应该是为数不多的具有自己小龙虾的小学生,所以说人工智能他不是一个概念, 他已经走入了大家的生活,还是要鼓励孩子去使用他,去驾驭他。那些死记硬背死刷起的孩子,和这些在更高维度上去驾驭信息调用资源的,他没法比。嗯。

ai 会不会取代我们这样三四十岁的中年人?我原本写了一份稿子,比较乐观,然后我昨天看了一晚上 openclaw 的 视频, 我把之前的稿子全部都删掉了。我知道许多粉丝不了解 openclaw 这个被戏称为小龙虾的智能体,网上相关视频也都说的挺复杂的,今天我就帮大家补一下这个信息差,尽可能说的简单一点。之前的 ai 大 模型,它给我的感觉就是一个额外的大脑, 用好它,我的工作能力就会变强,而我作为一名员工还是有存在的必要的。 openclock 小 龙虾,它这个智能体,它不是脑子, 它是一双手,你把它装在了一台电脑上,给到它所有的权限,把我们之前用的这些 ai 大 模型啊,比如叉的 gbt 迷你 max, 给它装到它的脑子上,它就活了, 他就变成了一个人,一双手开始使用这台电脑上的软件和功能,去完成你要他做的事情。 来到到这里为止,其实他还没有变得非常的可怕。就真正让我害怕的是,当他不知道如何去完成这个工作的时候,他会开始搜索, 他会开始学习,他会开始下载软件去完成你给他的工作,如果他会开始自己编辑程序, 他会去写软件。有一名用户,他的 openclaw 在 一天早上给他打电话, 他自己在网上找到了一个虚拟电话号码的供应商,自己注册了一个电话,然后给自己写了一个打电话的程序。而他打电话的原因是因为他发现他主人的邮箱里面有一份邮件的内容很重要,他需要尽快通知到他的主人, 老师说他的靠谱程度已经比我见过的很多员工都要强了,他自主判断,自主决策,自己找办法去解决问题。 而这样的 open call 才发展了几个月,就如果有一天,我和这个电脑说,帮我把这个安卓上的软件移植到鸿蒙上面, 你所有的软件编辑程序,你所有的检测,你自己弄,弄完了之后给我一个成品,然后几十台复制好欧根科勒的机器,开始自己运算,自己编辑程序,自己测试,两三天后给了我一个成品。这样的交付能力其实并不会很遥远,甚至说有可能已经部分实现了。 那么到了这样的情况下,我作为一名员工,其实就逐渐失去了存在的必要。 但是我不想认输,虽然我们这些八零后,九零后,我们当年学的这些东西,我们的知识体系和现在的这个 ai 的 发展已经开始有点脱节了,而且到了我这个年纪,学习新东西的确是开始变得越来越困难了。大家都问我八 g 加二五六的 macbook neo 有 什么用? 部署小龙虾的话,只需要四核加八 g 内存的 mac 基本上就可以跑起来了,所以我准备在 macbook neo 上部署一个小龙虾。大家可以蹲一下我后续的视频。