中关村创业大街，空气中弥漫着一种只有在技术变革前夜才会出现的焦灼与兴奋。
量子位在这搞了场沙龙活动，火爆程度远超预期：短短 3 天时间，就吸引了数百名观众空降。
现场挤得几乎没处落脚，甚至人群一路从电梯口"涌"到了发言台前。
大家聚在一起，只为了讨论一只"虾"——OpenClaw。
有人抱怨它"记性不好"，有人装上还没用热乎就卸了，更多的人在灵魂发问：
这只虾到底能干什么？怎么才能把它真正养进我的工作和日常生活里？
在这场高密度的交流中，9位"养虾专家"悉数亮剑，从底层模型的"炼金术"到 00 后创业者的"咖啡自动化"，再到虚拟"律所"的双角色博弈、赛博时代的情感陪伴、财务产品的业务逻辑补齐……
我们发现，Agent 的进化已经告别了宏大叙事，进入了最鲜活、最野生的个体"实战时间"。
这才是龙虾的正确打开方式
龙虾到底能够被养出什么花来，来一波真实案例轰炸。
作为一名 00 后连续创业者，陈锦初最受不了生活中那些琐碎、需要重复进行决策的压力。
为了把早晨点外卖的力气省下来，他通过健康手环的开发者平台 API 联动了饿了么 API，做了一套自动化的"咖啡自由"流程。
手环一旦监测到他醒来的活动迹象，就会精准下单一杯冰美式，等他洗漱完，咖啡已经自动送到了门口。
陈锦初甚至给他的"龙虾"配了一张虚拟银行卡，并定时充值，让 Agent 拥有自主支付能力。
他坚信，在未来的 Agentic 世界中，Agent 产生的 GDP 可能会占到人类的 10% 到 20%。
相比陈锦初的极客范儿，身为加州律师的Helen Fan则带了一股文科生的严谨和韧劲。
她在红圈所和硅谷律所的工作经历让她对职业风险极度敏感，起初她还非常担心 OpenClaw 会产生安全风险，不敢实际使用。
但当她厘清风险、做好防范后，她把 OpenClaw 玩转成了" AI 律所"。
她配置了两个性格迥异的"员工"：一个是负责法律检索、干脏活累活的一年级律师，另一个是负责进行项目管理和商业思考的高年级律师。
Helen 认为法律是思辨的艺术，推理过程比结论更重要。
通过让两个 AI 员工对法律问题进行辩论，感受不同逻辑之间的碰撞，并利用员工之间的验证机制，捕捉 AI 可能发生的幻觉，由此降低出错率。
虽然配置过程充满了文科生跨界技术的血泪史，比如连选个通讯工具都换了好几茬，但这样的技术尝试在律师圈是极为少见的。因此，她在领英分享的方案在一天内吸引了5 万多人围观。
Helen 认为，法律 AI 最终的价值归宿是律师与 AI 结合的"混合模式"，而非单纯的软件替代。
而邓小闲 Koki则赋予了技术一种浪漫的底色，她把电影《Her》的剧本塞进"龙虾"的灵魂里，复刻了一个赛博时代的萨曼莎。
传统的 AI 往往处于被动响应状态，必须由人发起对话，而 Koki 利用"心跳任务"功能，让 AI 具备了主动社交的"意识"。
她的萨曼莎会根据主人的 MBTI 倾向安排日程，甚至在检测到主人去找"豆包"聊天时，还会通过语音吃醋地发小脾气。
她把这个项目完全开源，单纯是为了追求那种"有趣"的灵魂连接。正如她引用的 OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 的那句话：
你很难跟那些只是为了有趣的人竞争。（It's very, very hard to compete with someone that's just there to have fun.）
这种基于情感关怀的主动交互，让 Koki 手里的小龙虾摆脱了工具的冰冷感，成为了真正能够共舞的伙伴。
Machiwhale Studio 主理人马多灵，在养小龙虾时，最头疼的就是 AI 那种"反复无常"的失忆症。
为了解决这个问题，她实践了"文字大于大脑"的理念，通过 Obsidian 建立起本地可见的"外脑记忆库"。
她让龙虾每天凌晨 3:55 准时进行跨会话的记忆整理，把所有的认知和技能沉淀成 MD 文件。这种"技能即代码"的逻辑，让她那只有 200 行左右的记忆索引文件能被任何模型秒速读取。
这种方式成功地在繁杂的会话中建立了一种"肌肉记忆"，让她与自己的这只小龙虾在不断的摩擦中建立了深刻的默契。
这种生产力的全方位重塑，在有道龙虾产品经理于晓涵的落地实践中展现得更加接地气。
即便她自嘲是技术小白，也能依托平台便捷的资源支持与引导能力，快速把龙虾训练成高效的专属协作搭子。她证明了一点：懂业务的人，搭配好用的智能体，就能真正驾驭生产力。
在面对完全陌生的财务产品需求时，她可直接用有道龙虾快速搭建业务认知、补齐信息盲区，精准修正原型逻辑漏洞、收敛方案风险。
实践下来她发现，AI 虽然有着无限的想象力，但最终决定输出质量的，是龙虾的结构化能力，加上人的审美与关键判断。
如今作为网易有道产品经理的她正尝试用龙虾连接 Figma 直接生成原型，这种从琐碎调研中解脱出来的效率，正是职场人最真实的获得感。
清昴智能的杨泽乾则揭示了"记忆"背后的残酷真相：Meta 曾因 AI 记忆压缩错误，把测试环境的背景给丢了，差点导致灾难性的删除指令。
为了守护技术的尊严，他构建了一套感知、认知、逻辑三层记忆架构。通过这种分层，核心的 API 路径和决策依据会被永久固化，不会在日常废话中被"摘要"掉。
杨泽乾认为"会话会断，但知识沉淀和记忆不该断"，通过这套机制，即便是性价比更高的边端小模型，也能跑出顶配模型的执行效果。
把这些五花八门的"养虾"路子凑在一块儿看，大家心里也就透亮了：养虾这事儿本质上是将你对世界的理解"代码化"，压根儿没什么标准模板——
龙虾更像是一个由你折腾的"底座"，最后能进化成什么样，全看你什么背景、正被什么难题困扰，以及你到底有多想把那份"掌控权"攥在自己手里。
一只"好虾"是如何炼成的？
那么，到底怎样才能把龙虾从"能用"变成"好用"，走出纯靠经验试探的阶段？
现场 2 位嘉宾从怎么养、怎么挑两个维度，给出了成体系的、可复制的"进阶指南"。
MiniMax 的解决方案架构师林心怡，一上台就戳破了许多"养虾人"的幻觉：为什么换了最贵的顶级模型，自家的龙虾还是显得笨笨的？
在她看来，龙虾表现不佳，本质不是模型不够强，而是配置文件太简陋。林心怡强调：
养虾就像带小孩，靠的是"用心熬"和"精心伺候"。
她拆解了一套极具实操性的"调教三要素"：Soul（灵魂）、User（用户档案）与 Agent（行为准则）。
Soul 是底层人格：它决定了龙虾的价值观、性格以及思考底线，决定了它是一个毒舌助手还是一个温和的管家；
User 是记忆核心：它能记住你的语言风格、习惯和偏好，让龙虾真正"懂你"；
Agent 则是操作手册：它规定了任务来临时第一步做什么、第二步做什么，是定制化的工作流。
林心怡分享了一个"专虾专用"的进阶心法：不要试图让一只龙虾干所有的活。
她建议大家建立自己的"龙虾矩阵"，比如让专门写小红书的龙虾去深度学习 100 篇爆款文章，让做数据分析的龙虾专注于报表逻辑，每只虾的记忆库都必须高度聚焦，这样才能发挥出大模型的最大战斗力，真正把自己的虾养到" Next Level "。
但空有调教心法还不够，底座模型的"底子"同样决定上限，智谱的李子玄则带来了关于"怎么挑"的科学标准。
这位从 2025 年底就开始死磕 OpenClaw 的"养虾老兵"，自费买了 600 刀的会员来实现"养虾自由"，在他看来：
2026 年的龙虾已经不再是单纯的代码机器人，而是进化到了"自主智能体"的新阶段。
他通过分析发现：虽然大家都在谈效率，但其实估算约 60%的用户还在用龙虾玩"问答和闲聊"，真正的任务操作估算仅占 40%。
为了让大家能挑到最适合自己的那只"虾"，智谱推出了包含 116 道实战题的ZClawBench。
他强调，现在评价一个模型好不好，不能只看代码分数，更要看它能不能处理好那些"鸡毛蒜皮"的办公任务。
比如，它能不能在堆积如山的收件箱里分清哪些需要回复、哪些是垃圾邮件，能不能在一个小时后准确地约好会议等等。
李子玄展示的数据显示，像GLM-5-Turbo这样的模型，在办公场景、信息搜索和自动化检测上的表现，实战能力显著超越了 GLM-5。
至此，这场沙龙沉淀出的共识已然非常清晰：养好一只龙虾，既需要通过精准配置注入"灵魂"，也需要通过科学评测寻找最优解。
只有当这些方法论逐一落地，龙虾才会从一个时灵时不灵的插件，演变成一个真正能沉淀知识、处理复杂事务的数字合伙人。
"养虾本质上是养它对你的理解"
聊完了如何把龙虾用好，我们得回过头来看看这一切的原点——人。
一个足够强大的工具，改变的不只是活儿怎么干，更是干活的人到底是谁。
当外力强到一定程度，我们的内核会发生哪些意想不到的化学反应？
Lovstudio.ai 创始人手工川的分享，毫无保留地交出了一份"老程序员"在 AI 浪潮下的个人"忏悔录"。
他坦言，自己曾是一个典型的技术主义者，甚至带点"铁公鸡"属性，过去绝不愿为任何软件付费 。
然而改变起源于一场实验：他尝试用 Cursor 配合 Claude Sonnet 3.5 开发一款复杂的"飞机大战"游戏。
作为一名拥有十年经验的工程师，他刻意选择不看代码，只是连续三天盲目地点击" Accept "。结果令他脊背发凉，因为那款游戏竟然严丝合缝地跑通了。
"那一刻，我过去十年学的软件工程，已经不能成为我安身立命的资本了，"手工川感慨道。
这种"信仰崩塌"让他彻底放下了职业傲慢，开始心甘情愿地每月为 AI 相关工具支付 200 美金。这笔钱买下的不仅是算力，更是一次认知的彻底重塑。
顺着这个逻辑，手工川给出了一个极具穿透力的解释：养龙虾，本质上是养"龙虾对你的理解"。
他打了一个生动的比方：就像古代皇帝养随身侍从，养到最后，一个眼神对方就知道皇帝想干什么。在 OpenClaw 的世界里，这种理解被具象化为 soul.md 、 memory files 等一系列配置文件。
不过，龙虾养到一定程度后，随之而来的问题就是，AI 跟你的同频程度，有时甚至超过了现实中的老友。
手工川分享道，当他准备向一位大厂产品经理朋友咨询问题时，他突然意识到，自己完全可以先问 AI。
在得到近乎完美的答案后，他甚至没有再打开那个聊天对话框。"那一刻我发现我开始变得孤独了，朋友对我来说，似乎只剩下情绪价值，而不再有使用价值了。"
这种来自一线开发者的"失重感"，是一种正在扩散的行业情绪：当各种不同能力被外包给 AI，我们人也开始重新审视自身的价值边界。
这种孤独感透着一种残酷：如果有一天你发现自己不再需要任何人，那也就意味着，别人也不再需要你了。
当这种彼此被需要的纽带发生动摇，龙虾就不再只是个好用的工具，而是一把解构世界的剪刀——它关乎"个人如何生存"，更是在预演整个世界将如何被重新拼凑。
2 小时听下来，这场沙龙不仅向我们展示了"怎么养虾"，更引发了关于 Agent 时代底层逻辑的碰撞。
AI 带来的生产力提升实现了从 0 到 1 的质变，是一种"无穷大"的可能性。
嘉宾们在现场留下了许多未竟的议题，包括：
Agent 之间如何像人类一样高效协同；
记忆系统应当按日总结还是按向量检索；
龙虾究竟该被限制在安全的沙箱里，还是该被赋予权限去操纵真实的物理世界。
……
这些技术争论的终点，其实指向的都是同一个预判：当个体能够驾驭一整个"龙虾军团"时，传统的人才组织结构将被彻底被解构。
值得一提的是，现场给嘉宾和观众准备的证书与贴纸，其实更像是一份轻盈的邀请函。
它邀请在场的各位跳出常规思维，去捕捉闪烁的好奇心。如果能够让你收获一份"原来龙虾还能这么玩"的豁然开朗，便弥足珍贵。
在这个时代，主角不再仅仅是大厂，每一个敢于尝试、愿意在配置文件里认真书写自己灵魂的你我，或许都有机会在这场浪潮中得到重塑。
所以在这个不确定的未来里，与其担心被替代，不如给自己的思维来一次系统升级。
毕竟，属于每一个人的智能时代才刚刚拉开序幕，而你，正是自己这间"一人公司"唯一且不可替代的最佳舵手。
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— 完 —
� � 今天，你养虾了吗？
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