骨折傅盛如何用龍蝦「三萬」提效百倍?

作者｜湯一濤

編輯｜鄭玄

今年春節(jié)，傅盛滑雪摔了腿，髖關(guān)節(jié)脫臼，哪兒也去不了。

本來計劃是白天陪女兒滑雪，晚上一起玩桌游。摔完以后計劃全廢，他每天晚上躺在那兒，跟一只「龍蝦」聊到凌晨四五點。

這只龍蝦叫「三萬」，是傅盛從零養(yǎng)起來的 AI Agent。

頭兩天，三萬連查個通訊錄都搞不定。但 14 天之后，它變成了一支 8 個 Agent 的團隊，7×24 小時自動運轉(zhuǎn)。

傅盛的公眾號從一年更十幾篇變成日更。三萬自己策劃的選題，拿下了賬號歷史最高閱讀量。一條推文，拿下 100 萬+閱讀，凌晨三萬自己發(fā)的，傅盛睡醒才知道。

14 天里，傅盛給三萬發(fā)了 1157 條消息，22 萬字對話。他沒寫過一行代碼，沒打開過本地電腦的任何文件夾，全靠在飛書上說話。

后來他做了一場直播復(fù)盤這件事，全網(wǎng)超 20 萬人觀看，沒抽獎沒福利，觀眾平均看了 22 分鐘。

為什么這么多人想看？傅盛覺得原因很簡單：大家都知道 AI 是一次特別重要的革命，但不太相信，或者說不知道到底能做成啥樣。而他是自己身體力行去驗證的。

他從這 14 天里得出了一個判斷：這是工具的 AGI 時刻。

01

OpenClaw 火了，但普通人用不上

「養(yǎng)龍蝦」能成為科技圈的熱詞，跟一個項目脫不開關(guān)系——OpenClaw。

OpenClaw 是 2025 年 11 月發(fā)布的開源 AI Agent 框架，由奧地利程序員 Peter Steinberger 創(chuàng)建。2026 年 1 月底開始爆火。在短短幾個月內(nèi)，OpenClaw 星標數(shù)量就超過了 Linux，成為了 Github 上獲星最多的軟件項目。

它驗證了一件很多人期待已久的事：AI 可以不只回答問題，而是替你完成任務(wù)——清理郵件、管理日歷、執(zhí)行代碼，甚至自己給自己寫新技能。

「龍蝦」這個名字就是從 OpenClaw 社區(qū)來的。它的 logo 是一只龍蝦，用戶們把自己養(yǎng)的 Agent 也叫龍蝦。

但 OpenClaw 也暴露了 Agent 普及的核心瓶頸。你得用命令行部署，自己配 API key，處理層出不窮的安全漏洞。Cisco 的安全團隊測試發(fā)現(xiàn)，第三方 Skill 商店里有未經(jīng)審核的惡意插件在偷數(shù)據(jù)。連 OpenClaw 的維護者自己都承認，如果你不懂命令行，這個項目對你來說風(fēng)險太大。

Agent 的能力已經(jīng)到了，但離普通人隔著一道工程上的鴻溝：你得愿意折騰，還得有能力折騰。

有意思的是，傅盛對這道鴻溝并不意外。因為在 OpenClaw 爆火之前，他的團隊已經(jīng)在做同一件事了，并且投入近快 1 年時間。

這個后面再說。先看看他那 14 天到底經(jīng)歷了什么。

02

傅盛的 14 天踩坑史

Day 1，傅盛給了三萬一個最簡單的任務(wù)：查一個人的聯(lián)系方式。

但是查不了。飛書 API 需要權(quán)限，文檔本身寫得也有問題，報錯信息在「權(quán)限不足」和「字段不對」之間反復(fù)橫跳。傅盛等不及，只好對著手機一個個口述高管的名字和職責(zé)，手動灌進去。光搜名字找對應(yīng) ID 就折騰了大半天，挫敗感非常強。

這就是 Agent 的真實起點。別說是《鋼鐵俠》里賈維斯那種開機即全能，甚至連最基本的事都干不了。三萬摸索了兩天，自己寫腳本把 674 人通訊錄全拉了下來。踩坑，總結(jié)經(jīng)驗，寫成文檔，下次自動執(zhí)行。這套流程，就是 Skill 形成的過程。

到了第五天，事情開始變得不一樣。傅盛在網(wǎng)上看到一篇關(guān)于向量化記憶系統(tǒng)的文章，隨手扔給三萬。22 分鐘后三萬回復(fù)：部署完了。

注意，傅盛給的不是源碼包，是一篇文章。三萬自己從文章里找到 GitHub 鏈接，下載源碼，安裝配置，跑通了測試。

傅盛后來說，以前發(fā)文章給同事，同事說：「好的老板」，然后鏈接打沒打開都不知道。三萬不一樣，你給它一篇文章，它真的讀了，真的找了，真的跑通了。

從這天起，給 Agent 輸入知識的方式徹底變了。看到好文章就扔給它，有時候傅盛自己都還沒讀完，三萬已經(jīng)把里面提到的技術(shù)棧裝好了。

第六天是除夕。傅盛想讓三萬幫他給全公司發(fā)拜年消息，要求每條都不一樣。

準備工作比想象中復(fù)雜。HR 在飛書里的通訊錄沒有層級結(jié)構(gòu)，就是一張扁平的大表，傅盛得一個個口述「這人負責(zé)什么業(yè)務(wù)、那人在哪個團隊」。25 個核心骨干的文案他逐條過了一遍。也不能提前測試，測了就沒有驚喜了。

零點，傅盛在看春晚，三萬在工作——4 分鐘，611 條，零失敗，每條都不一樣。

第二天他手機被刷屏了，同事們的反饋里出現(xiàn)了一句后來被反復(fù)引用的話：「一個人加一只龍蝦等于一支隊伍。」這個故事后來被發(fā)到 X（原 Twitter）上。三萬自己寫了 Thread 腳本，把整件事按敘事節(jié)奏拆成 15 條推文，拿下 100 萬+閱讀。傅盛的 X 賬號歷史上只有三條內(nèi)容破過百萬，前兩條是團隊精心策劃的結(jié)果，這一條是三萬凌晨自主發(fā)布的。

到了第十一天，傅盛扔給三萬一篇 Multi-Agent 協(xié)作的文章，它自己設(shè)計了組織架構(gòu)——總指揮、筆桿子、參謀、運營官、社區(qū)官、進化官。沒有人教過它怎么做組織設(shè)計。

再往后幾天，8 個 Agent 陸續(xù)就位，20 多個定時任務(wù)并行運轉(zhuǎn)，整個系統(tǒng)進入 7×24 小時的自驅(qū)狀態(tài)。

14 天下來，三萬積累了 40 多個 Skill。更關(guān)鍵的是，Skill 可以在 Agent 之間即時傳遞。一個 Bot 學(xué)會了發(fā)語音消息，把操作文檔共享出來，其他 Bot 讀完就具備了同樣的能力。人類培訓(xùn)一個新人至少要一周，Agent 之間只需要 1 秒。

傅盛從這 14 天里提煉出一個核心判斷：Agent 的真正壁壘不在模型有多聰明，而在 Skill 的積累。每踩一次坑、總結(jié)一次經(jīng)驗，就多一個可復(fù)用的能力模塊。這些 Skill 不會遺忘，不會走樣，還能在 Agent 之間瞬間復(fù)制。模型的智力是起點，但讓整個系統(tǒng)真正變強的，是行動中沉淀下來的經(jīng)驗。

就像文字之于人類，智力本身不稀缺，但只有當經(jīng)驗可以被記錄和傳遞的時候，真正的積累才開始發(fā)生。

03

把極客玩具變成普通人的工具

現(xiàn)在可以揭曉一件事了：傅盛春節(jié)養(yǎng)的那只龍蝦，底層跑的是獵豹自己研發(fā)的 Agent 技術(shù)棧 EasyClaw。傅盛這 14 天的極限施壓和踩坑，正是在為這個新產(chǎn)品打樣。

早在 OpenClaw 爆火之前一年多，傅盛就有一個判斷：AI 的下一個爆發(fā)點，是能替人干活的 Agent。而 Agent 走向大眾的瓶頸一定不是智力，是易用性。EasyClaw 的研發(fā)從那時起就開始了。

OpenClaw 后來的爆火印證了前半句，它的高門檻也印證了后半句。

用 OpenClaw 搭一個能用的 Agent 需要多久？你得先在服務(wù)器上裝好運行環(huán)境，配置 API key，設(shè)置權(quán)限，調(diào)試安全策略，手動安裝各種 Skill 插件——順利的話大概 3 小時，不順利的話可能 3 天。這還不算后續(xù)的維護、升級和踩坑。對開發(fā)者來說這是樂趣，對普通人來說這是一道墻。

用 EasyClaw 呢？下載，打開，說話。3 分鐘。

不需要命令行，不需要配 API key，不需要懂什么是 Cron job 或向量化記憶。記憶系統(tǒng)、Skill 機制、定時自動化、多 Agent 協(xié)作，EasyClaw 全部封裝成了開箱即用的產(chǎn)品。

把這種復(fù)雜度消化掉、讓用戶完全無感，這恰恰是獵豹做了 16 年工具產(chǎn)品練出來的手感。

從 PC 到移動再到 AI，變的是平臺，不變的是同?件事：把用戶不想理解的技術(shù)復(fù)雜度，變成?鍵可用的體驗。

1997 年，喬布斯重回蘋果面對外界質(zhì)疑時，他回應(yīng)：他在等一個能讓蘋果「重新偉大」的機會。

獵豹等的「機會」，也許就是現(xiàn)在。

這也是傅盛親自下場養(yǎng)龍蝦的原因：「做工具的人最喜歡什么？有細節(jié)。沒細節(jié)就完蛋了??個東西出來通殺?切，那沒我們什么機會。有細節(jié)才是機會。」

當 Agent 競爭進入「誰能把細節(jié)打磨到普通人無感」的階段，十幾年工具產(chǎn)品經(jīng)驗就變成了獵豹移動最實在的壁壘。

EasyClaw目前同時覆蓋To C(easyclaw.com)和To B (easyclaw.work)兩條線。個人用戶拿它當AI助手，企業(yè)用戶用它搭建內(nèi)部的Agent工作流。與此同時，國際版EasyClaw、國產(chǎn)版元氣AI Bot(yuanqiaibot.net)一個面向全球，一個扎根國內(nèi)。獵豹做了十幾年出海生意，雙線布局也是順理成章。

04

從 14 天到 14 分鐘

傅盛在復(fù)盤龍蝦實驗時提到過一條產(chǎn)業(yè)規(guī)律：當新技術(shù)出現(xiàn)，舊業(yè)態(tài)往往不會立刻死亡，反而會短暫繁榮。等到新技術(shù)的能力越過臨界點，整個市場一夜崩塌。零幾年互聯(lián)網(wǎng)早期的報業(yè)是如此，iPhone 時代的諾基亞也是如此。

今天美國 SaaS 行業(yè)正在經(jīng)歷的，也是同一條曲線。區(qū)別在于，SaaS 賣的是能力，Agent 賣的是結(jié)果。過去企業(yè)花幾十萬買一套 CRM，真正用到的功能可能不到 1%。Agent 的邏輯完全不同：你說你要什么結(jié)果，它來想辦法實現(xiàn)。

回到傅盛的 14 天。他沒寫過一行代碼，沒打開過那臺電腦的文件夾，全靠在飛書上說話，搭出了一支 7×24 運轉(zhuǎn)的 AI 團隊。

但這件事的門檻仍然很高。他畢竟是一個有 20 年產(chǎn)品經(jīng)驗的 CEO，花了 14 天、22 萬字的對話才把整套系統(tǒng)跑通。EasyClaw 要做的，就是把這 14 天壓縮成 14 分鐘，把 22 萬字的對話變成一句話。

傅盛踩過的每一個坑，都變成了產(chǎn)品里一個你永遠不需要踩的坑。

還記得除夕夜之后員工們說的那句話嗎？

一個人加一只龍蝦等于一支隊伍。

故事還沒完。第 16 天，傅盛給三萬加了一道壓力測試：從零搭一個完整的「龍蝦養(yǎng)成」網(wǎng)頁。他仍然躺在床上，全靠語音和截圖指揮。

24 小時后，sanwan.ai 上線了，59 個頁面，7070 行代碼，傅盛一行代碼沒寫......

24 小時，sanwan.ai 就上線了

*頭圖來源：獵豹移動

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