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【AI工具】AI 助手骡子快跑(MuleRun)2.0 专为 “一人公司” 服务的多智能体 AI 助理骡子快跑(MuleRun)2.0 来啦。和龙虾(OpenClaw)一样,它能够指挥多个智能体 7 x 24 为你干活。但它不用自己部署,全程在云端工作,更安全、更可靠!勤勤恳恳,使命必达! 它和龙虾最大的不同,是它所有的操作都在云端,打开即用,不用自己折腾环境、更新和维护,长期记忆和数据留存也都放在一套持续在线的系统里。对普通用户来说,这种体验上的差别很大,完全没有配置的门槛。 它的另一个关键点是知识系统。简单来说,就是把一次次有效的提示方式、任务经验和专业流程沉淀下来,变成可复用的知识,再在后续任务里调用。比如识别和解释医疗处方,不是临时发挥,而是基于已有知识去输出更稳定的结果。更有意思的是,这套知识既可以是你自己的,也可以是社区共享的。个人经验和社区经验一起叠加,意味着 AI 不只是 “会聊天”,而是在慢慢变成一个能积累工作方法的数字员工。 MuleRun 的目标场景也很务实,比如店铺巡检、客服、审核商品、监控市场、定时汇报信息,还能在 Discord、Telegram、WhatsApp 和浏览器里协同工作。这个方向很像很多人理解中的 “分身助手”,不需要你每一步都发号施令,而是你先交代目标,它持续执行,中途按节点反馈,必要时再让你确认。尤其在交易这类高频信息场景里,自动扫描、分析、汇报,只把最终决策权留给人。 在安全方面,MuleRun 反复强调云端运行、沙盒隔离、未经授权不碰关键目录、高风险操作不自动执行,交易前需要确认。对个人 AI 助理来说,不仅得能干,还得可控! 如果你担心龙虾是否安全,不妨试试骡子快跑! #AI个人助理 #Mulerun #一人公司
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龙虾OpenClaw爆火背后,为什么?适合谁? 最近大家都在“养龙虾”。这里的“龙虾”,是目前全球最火的开源AI智能体项目——OpenClaw。 为什么OpenClaw能引爆全民“养虾”热? 首先,我们要理解它和ChatGPT、deepseek,豆包这种大模型的区别。如果说大模型是“大脑”,那AI Agent就是“手和脚”。以前的AI只会动嘴聊天,但小龙虾可以直接动手。它能接管你的键盘鼠标,跨App替你读邮件、改文档、甚至发社交动态。它就像一个24小时在线的“赛博替身”,在你睡觉时,它还在帮你干活。 第二,这已经不是极客的小众狂欢了,而是演变成了大厂的军备竞赛。这两天,腾讯、阿里、字节跳动、智谱等厂商纷纷下场,推出各种兼容OpenClaw的智能体产品。腾讯大厦门口甚至排起了长队,就为了找工程师帮忙安装这只“虾”。这种从大模型到“能办事的数字人”的跨越,让所有人看到了AI真正落地的样子。 看到大家都在晒“养虾”心得,很多朋友产生了严重的FOMO情绪,也就是“错失恐惧症”。但我自己深度体验下来,觉得大可不必。目前的OpenClaw远没有到“有手就能用”的程度,问题其实不少: 部署门槛高:尤其是本地部署,对于没有技术背景的朋友来说,光是环境配置就能让你折腾半天。 稳定性存疑:目前的版本还在高速迭代,动不动就报错、死机,离真正的“工业级稳定”还有距离。 安全隐患大:这是最核心的一点。因为它要替你干活,就必须获得极高的系统权限。一旦配置不当或者被恶意插件攻击,你的隐私数据和文件系统基本就是“裸奔”。 成本不低:养虾是很费“粮食”的。Agent在执行复杂任务时会反复调用模型,Token消耗非常快,如果不精打细算,一个月几百美金的API账单是很正常的。 到底谁才适合“养虾”? 我觉得这三类人可以率先入场: 有明确、重复性任务的人。如果你只是想找它聊天,那用网页版对话框就够了;只有当你真的有繁琐的工作流程需要自动化,养虾才有意义。 账算得过来的人。你的产出增加或者节省的时间成本,要能覆盖掉消耗的Token费用。 有耐心且动手能力强的人。把它当成一个成长中的“赛博宠物”,愿意花时间去调试和优化。 OpenClaw标志着AI正式进入了Agent时代,但它目前还是个“早产儿”。我们可以保持关注,等待更加成熟的产品迭代出来,不需要焦虑 #openclaw #养龙虾 #ai智能体 #kimiclaw
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