我的Discord上現(xiàn)在有6個頻道，分別是：策略、創(chuàng)作、智庫、工程師、總指揮、研究員。每個頻道里住著一只「龍蝦」，圈子里管OpenClaw叫龍蝦。一只當(dāng)總指揮，一只寫稿，一只做策略，一只處理技術(shù)，一只專門校對審稿，還有一只負責(zé)調(diào)研。我每天早上打開電腦，先看它們昨晚有沒有"加班"的成果，然后開始分配今天的任務(wù)。

社區(qū)里有人比我更狠，開了 12 只。技術(shù)部、研發(fā)部、市場部、銷售部，每個部門下面幾只龍蝦各司其職。一個人領(lǐng)著 12 只龍蝦干活，這不是比喻，這是 2026 年正在發(fā)生的事。

AI 我研究了一年多，但真正開始折騰龍蝦，是近一個月的事。我做品牌的，不會寫代碼，看見「部署」兩個字就發(fā)怵。這篇文章不聊技術(shù)細節(jié)，技術(shù)細節(jié)另有一篇拆解。我想聊的是：從「剛剛?cè)胧帧沟健割I(lǐng)著六只龍蝦干活」，中間到底發(fā)生了什么認(rèn)知轉(zhuǎn)變。以及這件事對品牌人、對個體創(chuàng)業(yè)者、對所有想做「一人公司」的人意味著什么。

"傻"的不是工具，是我們的認(rèn)知模型

我剛把 OpenClaw 裝上的時候，測試了一圈，第一反應(yīng)是：「這玩意兒真傻?！?/p>

網(wǎng)上說它能遠程控制電腦做各種事，結(jié)果連在飛書上建個文檔都不行。我讓它讀一篇文檔，它告訴我沒有權(quán)限。我讓它搜個東西，它說不知道怎么搜。我當(dāng)時就想，這跟 X 上吹的也差太遠了吧。

后來才明白，不是它傻，是我只給了它一個「大腦」（模型），沒給它「四肢」（Skill）和「感官」（API）。飛書權(quán)限沒開，搜索 API 沒接，Skill 一個都沒裝。等于把一個人關(guān)在空屋子里，然后抱怨他什么都不干。

這個認(rèn)知落差值得深想。

我們這一代人是在「成品軟件」的范式里長大的。微信裝上就能用，Notion 打開就能寫，Photoshop 啟動就能修圖。我們習(xí)慣了「工具即成品」的心智模型，一個東西到手，應(yīng)該立刻能用。

但 AI Agent 不是成品軟件。它更接近一個「毛坯房」，結(jié)構(gòu)在那里，但水電、裝修、家具需要你自己搞。權(quán)限、API、Skill 一項項接上，過程中踩了一些坑，有的配置完了發(fā)現(xiàn)跟另一個配置沖突。但整體來說順手，每接通一個功能，都有種通關(guān)的快感。

從「到手即用」到「配置后可用」，這是 AI 工具范式的根本轉(zhuǎn)變。大多數(shù)人的挫敗感，不是來自工具本身，而是來自范式切換的認(rèn)知成本。

換了一個「大腦」，整個世界變了

折騰過程中最戲劇性的變化，發(fā)生在我更換主模型的那一刻。

之前在云端用的是 DeepSeek、智譜 GLM、MiniMax 這些國產(chǎn)模型。便宜是真便宜，趁現(xiàn)在還沒漲價，大家可以去訂閱。但用起來總差點意思：讀不了圖，抓不了某些網(wǎng)站，復(fù)雜指令的執(zhí)行經(jīng)常偏離意圖。有一次我讓它幫我做一個選題規(guī)劃，結(jié)果它給我列了一堆看起來像那么回事但完全不能用的框架，就像一個實習(xí)生，態(tài)度很好，活兒不行。

后來受X上一位博主啟發(fā)，他把三大頂級模型的會員額度全部接入了 Discord，發(fā)現(xiàn)換了主模型之后效果完全不一樣。我也想試試。最終選了 openai-codex，完整的模型是 openai-codex/gpt-5.3-codex，原因很實際：OpenAI 收購了 OpenClaw，屬于「一家人」，穩(wěn)定性有保障；而且 ChatGPT 的額度我一直用不完（反倒是 Claude 和 Gemini 經(jīng)常不夠用），正好物盡其用。

那天晚上接完，我盯著屏幕看了很久。

它把我發(fā)的一張截圖看懂了。這在以前是不可能的。然后我讓它去一個以前死活打不開的國外網(wǎng)站查東西，它就那么查到了。再讓它在飛書上建個文檔，一秒建好。之前折騰好久跨不過去的那些坎，換了個模型，全消失了。

同一套 OpenClaw 配置，同樣的 Skill，同樣的 API，換了個主模型，就像同一間店換了個主廚。食材一樣，設(shè)備一樣，出品天差地別。

這件事對品牌人的啟示很直接：Agent 經(jīng)濟的核心資產(chǎn)不是 Agent 本身，而是背后的模型。那些在 Agent 賽道上只堆功能、只強調(diào)工作流而忽視模型能力的產(chǎn)品，終將被淘汰。誰掌握了最好的模型，誰就掌握了 Agent 生態(tài)的制高點，這和移動互聯(lián)網(wǎng)時代「誰掌握了操作系統(tǒng)，誰就掌握了生態(tài)」的邏輯如出一轍。

OpenAI 收購 OpenClaw 不是偶然。這步棋的意圖很清晰。

建完第六個頻道的那個晚上，我愣住了

真正讓我意識到這件事不只是「工具」層面的事情，是在我開始用 Discord 頻道做角色分工的時候。

我建了 6 個頻道：總指揮、策略、創(chuàng)作、研究員、工程師、智庫。每個頻道通過不同的 system prompt 定義它的「人設(shè)」和行為邊界。

建完的那個晚上，我盯著屏幕上那六個整齊排列的頻道名，突然有一種很奇怪的感覺。

不是興奮。是一種說不清的恐懼和興奮的混合物。恐懼是因為我突然意識到，這些頻道名不就是一個公司的部門架構(gòu)嗎？我一個人，在半夜三點的電腦前，建了一個「公司」。興奮是因為，我真的建了一個「公司」。

而且我立刻發(fā)現(xiàn)，我需要思考的問題和管理真人團隊幾乎一樣。角色分工是否合理？創(chuàng)作和策略的邊界在哪里？智庫審稿的標(biāo)準(zhǔn)是什么？不同角色之間的信息怎么流轉(zhuǎn)？任務(wù)分配的優(yōu)先級怎么定？

這不是在用工具。這是在做組織管理。

當(dāng)你開始為 AI Agent 做組織架構(gòu)設(shè)計的時候，「組織」這個詞的含義，已經(jīng)被悄悄地重新定義了。

「一人公司」進化論：從「什么都做」到「什么都審」

保羅·賈維斯寫過一本《一人公司》，強調(diào)的是「不追求規(guī)模擴張，一個人也能把事情做好」。這個理念在自由職業(yè)者和獨立創(chuàng)作者群體中影響很大。

但舊版本的「一人公司」有一個天然瓶頸：一個人的時間和精力是有限的。我自己就是活生生的例子，做品牌策略、做內(nèi)容創(chuàng)作、做賬號運營、做客戶對接、還得研究市場動態(tài)。結(jié)果就是要么什么都做但什么都做不精，要么只做一兩件事但放棄其他所有。

AI Agent 正在改寫這個劇本。

新版本的「一人公司」不是一個人做所有事，而是一個人指揮一群 Agent 做所有事。你是導(dǎo)演，Agent 是演員。你是主編，Agent 是記者和編輯。你是 CEO，Agent 是各部門負責(zé)人。

這個轉(zhuǎn)變的本質(zhì)是什么？是「管理能力」取代了「執(zhí)行能力」成為個人最重要的杠桿。以前一個人能做多少事取決于他的執(zhí)行力和時間，現(xiàn)在取決于他的管理能力和架構(gòu)設(shè)計能力。

對品牌人來說，這意味著一個深刻的變化：小團隊甚至個人，第一次有可能在內(nèi)容產(chǎn)出的規(guī)模和質(zhì)量上，接近甚至超過中型團隊。前提是，你能把 Agent 管好。

被忽視的真問題：誰來做 Agent 的品控？

但我必須說一個不那么樂觀的現(xiàn)實。

上周我讓創(chuàng)作頻道幫我寫一個品牌故事，背景是一個做了三十年的老手藝人。它交上來的稿子，結(jié)構(gòu)完整，用詞得體，段落之間銜接流暢。但我看完的第一反應(yīng)是：「這不是我?！?/p>

它寫的每一句話都對，但沒有一句話是"活"的。沒有那種在現(xiàn)場才有的氣味，沒有第一次見到這個人時「這跟我想象的完全不一樣」的那種錯愕。它用的是「正確的詞」，但不是「我的詞」。

說白了，它輸出的是一個"品牌故事的通用模板填充版"。你換一個行業(yè)，換一個手藝人，稿子的骨架基本不變。這不是風(fēng)格問題，是它根本沒有"去過那個地方"。

這就引出一個品牌人必須認(rèn)真面對的問題：當(dāng)你開始用 Agent 大規(guī)模生產(chǎn)內(nèi)容的時候，品控怎么做？

在傳統(tǒng)團隊里，品控是靠人的審美、經(jīng)驗和判斷力來兜底的。一個資深編輯可以一眼看出稿子哪里不對，一個經(jīng)驗豐富的策劃可以直覺判斷方案的可行性。這些能力目前還無法交給 Agent。

所以當(dāng)前階段的真相是：Agent 極大地放大了你的產(chǎn)出能力，但沒有放大你的判斷力。你能做的事變多了，但需要你親自把關(guān)的事也同步變多了。如果把關(guān)不夠嚴(yán)，產(chǎn)出質(zhì)量下降；如果把關(guān)太細，效率優(yōu)勢被抵消。

Agent 不是替代你思考，而是替代你執(zhí)行。它讓你從「一個人什么都做」變成「一個人什么都審」。后者比前者更累還是更輕松，取決于你的管理水平。

從「使用」到「管理」

AI Agent 這波浪潮，最終受益的不會是最懂技術(shù)的人，而是最懂「組織」和「管理」的人。技術(shù)門檻在快速降低，但如何定義角色、分配任務(wù)、設(shè)計工作流、做質(zhì)量把控，這些管理能力的門檻，并不會降低。

未來不是「會用 AI 的人」吃掉「不會用 AI 的人」。而是「會管理 AI 的人」吃掉「只會用 AI 的人」。

從「使用」到「管理」，一字之差，天壤之別。