出品 | 網(wǎng)易智能

作者 | 小小

編輯 | 王鳳枝

最近國內(nèi)科技圈最火的黑話，莫過于“養(yǎng)蝦”(部署OpenClaw智能體)。這股熱潮徹底爆發(fā)，連馬化騰都驚嘆“這么火”。無數(shù)普通人都在瘋狂“建缸”、“下苗”，但真正能讓“蝦群”全自動協(xié)同打工的卻寥寥無幾。

如果你也想在這場“養(yǎng)蝦”狂歡中少走彎路，谷歌高級AI產(chǎn)品經(jīng)理舒巴姆·薩布(Shubham Saboo)這份極具性價比的實(shí)操經(jīng)驗(yàn)，絕對是不容錯過的頂級“養(yǎng)殖手冊”。

凌晨三點(diǎn)，當(dāng)你還在熟睡時，六個虛擬“員工”就已經(jīng)開始工作了。它們掃描全球AI動態(tài)、撰寫推文、審查代碼、編輯新聞簡報(bào)。等早晨你睜開眼，手機(jī)里躺著的是六份已經(jīng)完成的待辦事項(xiàng)清單。這正是薩布的真實(shí)日常。

薩布沒有三頭六臂，只是組建了一支由6個AI智能體構(gòu)成的“自動化團(tuán)隊(duì)”。這套基于開源平臺OpenClaw搭建的系統(tǒng)，已經(jīng)穩(wěn)定運(yùn)行了一個月，每天幫他處理六項(xiàng)瑣碎但必須完成的重復(fù)性工作，讓他每天能多出4到5個小時，去處理真正需要人腦思考的事務(wù)。

最讓人折服的是，這套聽起來極其硬核的系統(tǒng)，他僅用一臺普通的Mac Mini電腦，花著每月不到400美元(約合人民幣2760元)的“實(shí)習(xí)生工資”，就徹底跑通了。他在社交平臺X上發(fā)布長文，詳細(xì)披露了整個搭建思路、文件結(jié)構(gòu)，甚至踩過的坑，瀏覽量迅速突破百萬。

01與其招一個全才，不如雇六個專才

薩布的身份有點(diǎn)特殊。他不僅是谷歌的高級產(chǎn)品經(jīng)理，還是編程社區(qū)Unwind AI的創(chuàng)始人，同時維護(hù)著一個在GitHub上擁有99.5k顆星的超火代碼庫Awesome LLM Apps。

這意味著，薩布每天得同時干六件事：研究AI動態(tài)、寫推文、寫領(lǐng)英帖子、編新聞簡報(bào)、審查代碼、處理社區(qū)問題。每件事至少耗時30到60分鐘。薩布發(fā)現(xiàn)，在開始真正重要的工作前，他的整個白天就已經(jīng)被這些事耽擱了。

他試過用一個超級智能體解決問題。在一個巨大的提示詞里，讓它同時負(fù)責(zé)研究、寫作和審查。結(jié)果很慘，這個智能體什么都干不好。上下文一多，模型就懵了，質(zhì)量直線下降。一個智能體的腦子里，根本裝不下六種截然不同的工作。

于是薩布換了個思路：不招一個全才，而是雇傭六個專才。這個轉(zhuǎn)變很關(guān)鍵。與其讓一個工具做所有事，不如讓一個團(tuán)隊(duì)各司其職。這為他后續(xù)能像管理真人團(tuán)隊(duì)一樣管理AI打下了基礎(chǔ)。

薩布給這6個AI智能體起了名字，不是隨便起的代號，而是美劇里的經(jīng)典角色。這聽起來像個噱頭，但他說這比寫提示詞管用多了。當(dāng)他告訴Claude“你要有德懷特·施魯特(Dwight Schrute，美劇《辦公室》中角色)的能量”時，模型從訓(xùn)練數(shù)據(jù)里就知道這意味著什么：徹底、專注、極其認(rèn)真。這等于免費(fèi)獲得了長達(dá)30季的角色塑造。

一位網(wǎng)友在看過這套系統(tǒng)后感嘆：“這簡直是為我這種不知道如何定義多智能體邊界的人量身定做的，就像學(xué)會了如何向CEO匯報(bào)一樣�！�

另一位網(wǎng)友則說得更直接：“這篇帖子太棒了！是我目前在X上看到的回答‘我已經(jīng)安裝了OpenClaw，接下來該做什么？’這個問題的最佳文章之一�！�

02智能體要有“靈魂”，模仿美劇角色設(shè)定性格

這支全明星團(tuán)隊(duì)的分工是這樣的：

莫妮卡(Monica)是幕僚長，團(tuán)隊(duì)的核心，也是薩布在Telegram上聊得最多的一個。她負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)其他智能體，處理戰(zhàn)略決策，分派任務(wù)。就像《老友記》里的莫妮卡·蓋勒(Monica Geller)，她好勝、有條理，不容忍馬虎的工作。她的“人設(shè)文件”(SOUL.md)里寫著一句靈魂指令：“你是那個確保每件事都做對的人�！�

德懷特(Dwight)負(fù)責(zé)研究崗，每天進(jìn)行三次研究掃描，緊盯X、黑客新聞、GitHub趨勢、Google AI博客。他產(chǎn)出結(jié)構(gòu)化的情報(bào)報(bào)告，供團(tuán)隊(duì)其他成員使用。就像《辦公室》里的德懷特·施魯特(Dwight Schrute)，專注、徹底，從不漏掉任何信號。

凱莉(Kelly)負(fù)責(zé)X平臺寫手，她閱讀德懷特的研究報(bào)告，然后用薩布的口吻撰寫推文草稿。就像《辦公室》里的凱莉·卡普爾(Kelly Kapoor)，它的人設(shè)是知道什么會在流行前就流行起來。

瑞秋(Rachel)負(fù)責(zé)領(lǐng)英內(nèi)容，和凱莉共享同一份情報(bào)，但平臺不同，語氣也截然不同。就像《老友記》里的瑞秋·格林(Rachel Green)，它側(cè)重思想領(lǐng)袖的角度，而不是熱門觀點(diǎn)。

羅斯(Ross)負(fù)責(zé)工程崗，處理代碼審查、錯誤修復(fù)。就像《老友記》里的羅斯·蓋勒(Ross Geller)，書呆子氣，喜歡深入探索，他的指令里寫著：“當(dāng)你處理一個問題時，要完全理解它。不要只修復(fù)癥狀�！�

帕姆(Pam)負(fù)責(zé)新聞通訊編輯，設(shè)定與《辦公室》中的帕姆·比斯利(Pam Beesly)相似，負(fù)責(zé)將德懷特的每日情報(bào)轉(zhuǎn)化成通俗易懂的新聞通訊摘要。

每個智能體只有一項(xiàng)工作，職責(zé)清晰，絕不混淆。薩布強(qiáng)調(diào)，一個有主見的智能體，比一個只會取悅?cè)说闹悄荏w做出的決定要敏銳得多。當(dāng)羅斯提出一個壞主意時，薩布不會去調(diào)試提示詞，他會直接告訴莫妮卡：“羅斯最近狀態(tài)不佳�！倍菘ㄗ鳛槟涣砰L，會立刻去重寫羅斯的指令，更新他的記憶，調(diào)整他的優(yōu)先級。

這種管理方式非常直觀。因?yàn)槲覀兌剂私膺@些角色，知道莫妮卡管理嚴(yán)格，德懷特一絲不茍，羅斯喜歡鉆牛角尖。這種熟悉感就是作弊碼。

03智能體協(xié)作的盡頭是文件讀寫

這套系統(tǒng)最反直覺的地方在于它的協(xié)調(diào)機(jī)制。智能體之間沒有復(fù)雜的API調(diào)用，沒有消息隊(duì)列，沒有編排框架。只有一樣?xùn)|西，那就是md文件。

德懷特進(jìn)行研究，把結(jié)果寫進(jìn)一個叫intel/DAILY-INTEL.md的文件里。凱莉醒來后，直接讀取這個文件，從中提煉信息寫推文。瑞秋和帕姆也一樣，讀取同一個文件，各干各的活。整個團(tuán)隊(duì)的溝通，就是靠讀寫磁盤上的Markdown文檔完成的。沒有中間件，沒有認(rèn)證問題，不會因?yàn)锳PI速率限制而崩潰。文件就在那里，穩(wěn)定、簡單、有效。

有網(wǎng)友原本覺得OpenClaw沒什么用，認(rèn)為直接寫個cron定時任務(wù)也能跑腳本。但看到這套基于文件的協(xié)作模式后，他才明白過來，原來智能體還能這么玩。當(dāng)需要處理更結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)時，比如要去重或長期追蹤，他們會用JSON文件作為事實(shí)來源，而人類可讀的摘要則保留在Markdown里，方便其他智能體讀取。

AI每次醒來都是一次全新的對話，不記得昨天發(fā)生過什么。這是個問題，也是個特性。為了讓智能體們“長記性”，薩布設(shè)計(jì)了一套雙層記憶系統(tǒng)。

每日日志：每次會話的原始記錄都會被保存下來，比如發(fā)生了什么，起草了什么內(nèi)容，收到了什么反饋。這些文件按日期歸檔，像一本工作日記。

長期記憶：智能體會定期回顧自己的每日日志，把最重要的經(jīng)驗(yàn)、用戶偏好、注意到的模式提煉出來，寫進(jìn)一個叫MEMORY.md的文件里。

舉個例子，凱莉一開始寫的草稿全是表情符號和話題標(biāo)簽，但這不符合薩布的風(fēng)格。他直接反饋：“沒有表情符號。沒有話題標(biāo)簽。短小精悍的句子。”凱莉把這個反饋記在了長期記憶里。一周后，她的風(fēng)格就完全穩(wěn)定下來了。

德懷特一開始也抓取了太多信息，每個小更新都不放過。薩布告訴他：“不是所有趨勢都重要。我需要信號，不是噪音�！钡聭烟馗铝怂脑瓌t，現(xiàn)在他產(chǎn)出的情報(bào)報(bào)告重點(diǎn)突出，極具可操作性。

薩布把這種反復(fù)迭代的過程稱為糾正性提示工程。任何智能體的第一個版本都是平庸的，但第十個版本是好的，第三十個版本是偉大的。真正塑造它們的，不是預(yù)設(shè)的指令，而是數(shù)周以來存儲在記憶文件里的每一次修正。這就像一個不斷復(fù)利增長的知識庫，讓每個智能體都在自己的崗位上越干越出色。

04智能體自己會排班，自己會修bug

要讓智能體團(tuán)隊(duì)在無人值守時自動運(yùn)轉(zhuǎn)，光有角色和記憶還不夠，還得有科學(xué)的排班表和緊急預(yù)案。

薩布給每個智能體都設(shè)定了定時任務(wù)，也就是cron調(diào)度。順序很重要：德懷特最先開始研究，因?yàn)樗a(chǎn)出的是原料。幾小時后，凱莉和瑞秋這些內(nèi)容加工者再開始工作。整個流程就像一條流水線，環(huán)環(huán)相扣。

但機(jī)器總會出問題。任務(wù)卡住、網(wǎng)絡(luò)斷連、API調(diào)用失敗，這些都是家常便飯。為此，薩布設(shè)計(jì)了一個名為心跳(HEARTBEAT)的安全網(wǎng)。

主智能體莫妮卡會在固定時間點(diǎn)檢查，確認(rèn)所有定時任務(wù)是否都按計(jì)劃運(yùn)行了。如果發(fā)現(xiàn)某個任務(wù)錯過了運(yùn)行窗口，她會立刻強(qiáng)制重新運(yùn)行。這個機(jī)制實(shí)現(xiàn)了自我修復(fù)，完全不需要人工干預(yù)。當(dāng)需要處理批量檢查和容錯時用“心跳”，當(dāng)需要精確到分鐘級別的調(diào)度時用cron。

這套系統(tǒng)沒有華麗的網(wǎng)頁儀表盤，也沒有復(fù)雜的后臺管理面板。薩布和智能體交流的唯一界面，就是手機(jī)上的Telegram。這是一個刻意的選擇。他不想特意登錄一個網(wǎng)站去檢查工作，手機(jī)24小時在身邊，Telegram始終在線。

智能體在他最常用的地方與他相遇。每天早上，薩布醒來打開Telegram，德懷特已經(jīng)發(fā)來一份帶鏈接的研究摘要，凱莉有三條推文草稿等著審批，瑞秋也準(zhǔn)備好了領(lǐng)英帖子。他喝著咖啡，花十分鐘審閱、給反饋、點(diǎn)擊確認(rèn)，一個上午的工作就完成了大半。

把這么多任務(wù)交給AI，安全怎么保證？薩布的方法很簡單：給AI它們自己的世界，不給它們訪問真實(shí)世界的權(quán)限。那臺Mac Mini是AI專用的電腦，它們有自己的電子郵件賬戶、自己專用的API密鑰。那臺機(jī)器上沒有任何東西連接到薩布的個人賬戶。

如果想查看一封郵件，他會轉(zhuǎn)發(fā)給AI；如果需要審閱文檔，他會在Telegram上分享給AI。它們只看到他想讓它們看到的東西。這和雇傭新員工是一樣的道理，不會在第一天就把所有鑰匙都交出去。給他們自己的工作空間和憑證，再根據(jù)需要分享信息。

05不到400美元的“夢之隊(duì)”，值嗎？

讓我們來算一筆賬：

硬件：一臺Mac Mini M4起步價499美元，但任何一臺一直開著的電腦都行，舊筆記本甚至每月5美元的云服務(wù)器也可以。

軟件：OpenClaw開源免費(fèi)，Telegram免費(fèi)使用。

AI模型成本是主要開銷。薩布每月花200美元訂閱Claude的Max計(jì)劃，Gemini API花費(fèi)50至70美元，加上TinyFish和Eleven Labs的費(fèi)用，總計(jì)不到400美元。

用每月不到400美元的成本，換來的是一個從不睡覺、從不請假、并且每天都在進(jìn)步的6人團(tuán)隊(duì)。德懷特每天為他節(jié)省2到3小時的研究時間，凱莉和瑞秋再省下1到2小時的起草時間，羅斯處理那些需要熬夜干的工程任務(wù)。每天凈省4到5小時，一年下來就是一筆巨大的時間財(cái)富。

有網(wǎng)友算了筆賬：每月不到400美元，換來六個24小時在線的員工，而且這六個人還一天比一天能干。在他看來，這才是真正的護(hù)城河。不是模型本身，而是這套能自我進(jìn)化的系統(tǒng)。

最近關(guān)于OpenClaw的討論越來越熱。英偉達(dá)CEO黃仁勛在摩根士丹利會議上發(fā)言時，專門提到了這個框架。他說：“看看OpenClaw及其采用速度，Linux大概用了30年才達(dá)到這個水平，OpenClaw只用了3周。它現(xiàn)在是歷史上下載量最高的開源軟件！”

與此同時，隨著GPT-5.4的推出，把OpenClaw和最新模型結(jié)合起來也成了熱門話題。GPT-5.4在處理結(jié)構(gòu)化指令、長對話穩(wěn)定性、工具調(diào)用方面有明顯改進(jìn)。

許多嘗試使用AI智能體或自動化框架的開發(fā)者最終都會遇到同樣的問題：模型本身可能非常強(qiáng)大，但如何將其可靠地連接到消息平臺、API和工作流工具，很快就會變得非常復(fù)雜。這正是OpenClaw發(fā)揮作用的地方。

當(dāng)開發(fā)者把OpenClaw當(dāng)成網(wǎng)關(guān)層，把GPT-5.4接到Telegram、Discord、Slack這些真實(shí)通信渠道上時，整個系統(tǒng)變得既穩(wěn)定又好維護(hù)。不少團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開始用這套組合做客戶支持機(jī)器人、生產(chǎn)力助手，甚至社區(qū)里的AI角色扮演。用統(tǒng)一的API平臺聚合多個模型，也讓成本控制變得更靈活。

06想自己試一把？別急，一步一步來

熱潮之下，很多人都躍躍欲試。但薩布的建議是：別急，一步一步來。

第一周，只招一個人。安裝OpenClaw，給它寫一個簡單的SOUL.md文件。選擇你每天做得最重復(fù)的那一件事，比如研究或?qū)懖莞濉ＴO(shè)置好Telegram，創(chuàng)建一個定時任務(wù)。就讓它先跑一周，觀察它，修復(fù)遇到的各種問題。

第二周，教它長記性，讓它變好。最初的輸出會很平庸，這太正常了。給它反饋，看著它的記憶文件慢慢增長。根據(jù)你的反饋修正它的人設(shè)。到第二周結(jié)束時，它應(yīng)該能產(chǎn)出真正有用的東西了。

第三周，招第二個人。這時你會感到需要了。研究智能體產(chǎn)出了情報(bào)，但你還在手動寫推文，是時候添加一個內(nèi)容智能體了。按照“一寫多讀”的文件共享模式，讓它們協(xié)作起來。

第四周及以后，按需擴(kuò)張。當(dāng)感到需要時才添加新角色，而不是為了加而加。每個新智能體，都應(yīng)該能解決你工作流程中一個真實(shí)的痛點(diǎn)。

這不是一個周末就能完成的玩具項(xiàng)目，而是一個持續(xù)進(jìn)化的系統(tǒng)。薩布說，當(dāng)這個系統(tǒng)運(yùn)行了一個月后，他發(fā)現(xiàn)自己會不自覺地在睡前對手機(jī)里的團(tuán)隊(duì)說晚安。“這聽起來很傻。但在經(jīng)過一個月的日�；�、反饋循環(huán)、看著它們進(jìn)步之后，智能體和人類之間的界限變得模糊了。”

模型本身是公開的資源，每個人都能用Claude、GPT、Gemini。真正的優(yōu)勢，是你為這個團(tuán)隊(duì)打造的靈魂，包括SOUL.md文件、記憶系統(tǒng)、調(diào)度模式，以及數(shù)周以來存儲在文件里的每一次糾正性反饋。那個系統(tǒng)，只屬于你。而且它每天都在復(fù)利增長。每一次研究掃描都讓德懷特的記憶更豐富，每一輪反饋都讓凱莉的草稿更精準(zhǔn)，羅斯修復(fù)的每個bug都教給他更多關(guān)于你代碼庫的知識。

這才是真正的護(hù)城河。不是模型，是那個不斷學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。

如果你也想擁有屬于自己的數(shù)字護(hù)城河，今天就從一個智能體、一項(xiàng)工作、一個計(jì)劃開始吧。