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李惟文2天前
OpenClaw不一定适合现在的你 最近很火的AI智能体“OpenClaw小龙虾”,很多人都在讨论甚至排队安装。但我想说,它很强,却不一定适合大多数人。 首先要明白,小龙虾其实是一种可以在电脑上自动运行的AI智能体,你只需要输入指令,它就能自动帮你执行任务。但它的门槛并不低。 第一是成本问题,包括硬件成本、安装成本和使用成本。 想要稳定运行通常需要较好的设备,比如Mac Mini;安装过程复杂,很多人甚至需要付费找人上门安装;而真正运行时,每一次调用大模型都会消耗token,长期使用并不便宜,所以大家才会说是在“养龙虾”。 第二是使用能力的问题。很多人用AI时只是简单扔一句话,希望AI完全理解自己的想法,但这往往做不到。AI效果很大程度取决于提示词,你描述得越清楚、信息越完整,结果才会越精准。专业的提示词工程师甚至会写几千字的指令。如果不会正确使用,即使装上了强大的AI智能体,也很难发挥真正价值。 第三是安全问题。要让智能体自动帮你完成任务,就意味着要给它很高的系统权限,甚至涉及文件、账号甚至支付信息。是否愿意把这些权限交给一个程序,本身也需要认真考虑。 所以总结来说,小龙虾AI当然很强,但关键是看需求是否匹配。就像出门办事一样,去门口取个快递没必要坐飞机。只有当你的工作需要大量自动化处理和数据整理时,这类智能体才真正有价值。对于普通文职来说,可以先观察一下,等技术和平台更加成熟,再决定是否使用。 #AI智能体 #人工智能 #AI趋势 #OpenClaw #OpenAI
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今天你养龙虾了吗?OpenClaw作为首个能直接控制电脑的AI智能体,自2026年初问世后迅速引发国内跟风潮,一时间“养龙虾”成为科技圈热议话题。然而,当文字处理型AI已让职场人紧张时,代表仿真领域的CAEClaw是否会带来更大冲击? OpenClaw的本质是本地化AI助手,核心仍在人类手中。当前网上“AI代替论”多是贩卖焦虑,即便未来AI介入仿真,也绝非现有技术架构能轻易实现。实现CAEClaw需攻克三大难点: 一、标准化难题 仿真依赖高质量模型,而汽车等行业初期几何数据常存在缺面、少件、装配错误等问题,AI无法自动修复。即使模型完美,CAEClaw还需学习企业规范、识别各类单元库,这需要庞大且反复调试的指令集,消耗海量计算资源。 二、错误排除困境 仿真流程中Bug频发。异常终止的模型可依据日志定位,但能正常计算却结果错误的模型,AI难以识别——它无法理解物理逻辑,可能对隐性错误视而不见。 三、结果评价局限 即便前两步可行,AI对仿真结果的判断仍局限于预设阈值,无法真正理解物理世界。最终决策必须依赖人类工程师的经验与洞察。 综上,AI仿真时代的主场依然是人。CAEClaw的工程化之路任重道远,即便未来落地,其优先级也永远不会高于人的智慧。工具再强,也只是辅助。#OpenClaw#养龙虾#CAEClaw#汽车CAE
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