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      在EasyClaw上,我輕松養出了自己的AI“龍蝦”

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      撰文| 吳坤諺

      編輯| 王 潘

      “裝龍蝦(OpenClaw)”,突然成了一門顯學。

      3月6日,騰訊大樓外排起了長隊,有人抱著電腦等待安裝;小紅書上,收費上門服務、免費教學和代裝教程,層出不窮;甚至連路過的大爺大媽,也拎著電腦來湊熱鬧。這番景象,像極了ChatGPT橫空出世的時候。

      就在同一天,上百位網友從全國各地出發,齊聚獵豹移動位于北京朝陽的總部大樓,他們都是來參加上周末由獵豹移動舉辦的“EasyClaw三萬龍蝦局”,他們有的來自西安、有的來自上海、有的來自香港……

      現象級熱潮的源頭,是當下人們對AI Agent的期待。按照設想,Agent本應該能自主完成一些任務,但在過去很長一段時間內,它更多時候還是停留在對話框中,等待人類一條條輸入指令。

      OpenClaw打破了這種情況,它強調“交付”的邏輯,不僅停留在搜索和調取工具上,而是直接替人把活兒干了。

      不過,現階段OpenClaw也只能在一定程度上滿足“期待”。AI幫人類打工的故事雖然美妙,實施起來卻有難度。

      它本質上還是一套給極客玩的開源框架,不是我們日常中接觸的那種封裝好了的產品。本地安裝部署中,涉及命令、環境、配置等環節,任何一個環節沒跑通,都可能讓它還沒“出生”就先趴窩。正是技術上的難度,限制了Openclaw的用戶范圍。

      正是在這樣的背景下,結合“三萬”的養蝦經驗,傅盛和獵豹移動推出了“EasyClaw”,可以被視為對OpenClaw的一種產品化封裝。


      如果說OpenClaw更像一套需要自己動手組裝、慢慢調試的開源方案,那么EasyClaw更像是一臺已經替你裝好、調順、能直接開始用的“裝機版”的Agent。

      對大多數用戶而言,工具的價值不在于炫技,而在于能否降低使用門檻和解決實際問題。

      人人都想擁有OpenClaw那樣的“萬能之手”,但大多數人真正需要的,是EasyClaw這樣一雙戴上就能用的“現成之手”。

      傅盛給“養蝦人”的避坑指南

      一切始于春節前的一次意外。

      當時,傅盛因為骨折在家休養,行動受限,反而突然多出了一段完整時間,開始認真搗鼓基于開源OpenClaw框架的Agent。短短14天里,他平均每天對著手機打上2萬字,一點點把一只名為“三萬”的AI龍蝦養了出來。


      三萬問世第一日,甚至連查找飛書通訊錄中的聯系方式都做不到。往后的14天里,它在傅盛的塑造下,不斷學習、犯錯、積累技能(Skills),從一個連通訊錄都翻不明白的“笨蛋”,進化成了能自主處理任務、全天候在線的員工團隊。

      這14天,與其說是傅盛“養蝦”,不如說是他把當下大伙玩OpenClaw會踩的坑全踩了一遍。

      第一個問題當然就是被做成生意的安裝部署。大多數普通用戶和中小企業,很難像傅盛這樣,從頭開始養出一只“三萬”來。

      傅盛很快意識到,“養蝦”不能只停留在少數人的手工活里,它需要一個更簡單、更通用的產品形態,讓普通人能少折騰幾步。

      接下來的環節同樣充滿挑戰。剛把“龍蝦”孵出來的傅盛很快面臨的現實,是他的“龍蝦”什么都不會。說白了,剛裝好的“龍蝦三萬”只是一個徒有調度能力的空殼,“三萬”不認識他,不知道他的工作是什么,自己該干什么。

      所謂“養蝦”,就是讓Agent理解你,記住你,然后替你干活。

      在傅盛最近的直播中,他把自己高強度“養蝦”的經驗濃縮成了幾條很實在的原則。比如任務指令交待得要完整,別怕啰嗦;重要指令多說幾遍,防止它偷懶;定時任務一定要追問有沒有認真寫進系統里。

      之所以要這么養,源于OpenClaw特有的Skill積累與Cron機制。

      前一個可以理解成“龍蝦”會不斷積累技能,完成了一件事、踩了一個坑,都可以被沉淀成Skill。再遇到相似任務,就不必重頭摸索;后一個是它的排班表,讓它在固定時間自動執行任務,比如抓取新聞、巡檢網站、提示日程。

      按傅盛的說法,養“龍蝦”最怕兩種情況:一種是用戶自己說得太省,以為AI懂了;另一種是AI嘴上答應了,用戶就真信了——每天2萬字就是這么出來的。

      在這個過程中,三萬從“笨蛋”慢慢長成了一個真正能扛事的本地Agent。

      它會每天早上9點自動抓取新聞,整理成簡報發給傅盛;會在直播中接到一句“把今晚首秀的海報更新到網站首頁”,兩分鐘后把網站改完。更關鍵的是,當演示網站在傅盛直播中突然掛掉時,三萬沒有等人類排查,而是自己去定位服務器、診斷云運維問題、聯系技術負責人,從收到指令到網站重新上線,前后只用了3分鐘。

      當然,頻繁讓AI思考、推理、行動,會消耗大量Token。傅盛也在直播中說出了三萬的“省錢”心得,按任務的精細程度與重復程度,去指定“龍蝦”調用價格合適的模型。比如一些抓取新聞這種任務,三萬調用的就是價格極低的國產模型,“一天就幾塊錢”。

      這套經驗能被一步步講出來、跑出來,背后用的,正是獵豹自己做的EasyClaw。

      把“用蝦”的門檻打下來

      養出了三萬的傅盛站在了“養蝦”風潮的潮頭,個人用戶與企業組織能否也擁有同款三萬,讓AI為自己做事,給自己打工?

      “你已經是個成熟的本地Agent了,該學會自己裝自己、自己配權限、自己修bug、自己找工具、自己長出Skills了。”

      在EasyClaw上,現實與這句玩笑相去不遠。

      過去,本地Agent想真正跑起來,需要經歷部署、訓練、任務試錯等流程。拿安裝來說,假如養三萬的是一個普通用戶,他需要忍受枯燥的前期學習,面對復雜的配置,還得親自下場處理各種沒完沒了的維護和踩坑。

      這就像是給了你一堆頂級的賽車零件,卻沒給你說明書,能不能跑起來全憑天意。

      OpenClaw需要用戶去適應其技術門檻,而EasyClaw則是主動降低門檻,讓產品向用戶靠攏。

      EasyClaw最先解決的就是“裝機”痛點,將復雜的安裝部署壓縮成了開箱即用的極簡流程。


      目前EasyClaw已推出國內、海外及企業版。用戶無需折騰命令行、尋找API或處理各種環境報錯,只需在官網點擊對應系統版本,就能像安裝普通軟件一樣一鍵完成。

      這種“下載即用”的形態,最大限度地抹平了本地Agent的準入門檻。登錄賬號后,用戶即可直接開始交互,所有的對話記錄與配置文件都會安全地保存在本地。與此同時,獵豹還推出了EasyClaw的手機聯動助手,方便用戶在手機端與EasyClaw進行交互。

      從獵豹目前給出的產品形態來看,開箱即用的EasyClaw,已經盡可能把最容易勸退的那部分前置工作壓縮掉了。

      問題來了,我們能用EasyClaw做什么?

      傅盛在直播中提到,“養蝦”第一件事就是讓它“認主”,知道自己是用戶的數字員工。接下來,按照常規“養蝦”流程,我們還需要不斷和它對話,讓它學習知識,積累Skill。

      這樣繁復的流程,也被EasyClaw簡化了。

      經我們測試發現,EasyClaw在左上角設置了三個入口,分別是技能商店、龍蝦商店與定時任務。


      用戶可以在技能商店中任意下載三萬學會的、打包好的Skill,比如抓新聞、做簡報、生成PPT,一鍵即可為自己的“龍蝦”解鎖;龍蝦商店,則是獵豹在三萬的基礎上,另外為不同行業從業者訓練的專屬行業Agent,支持一鍵裝配,即可開工。


      點開定時任務入口,我們可以清晰地看到自己給龍蝦下達的所有自動定時任務。這么一來,在用戶有調整需求的時候,便不需要對話調取,而是直接上手調整。

      足夠傻瓜式的操作外,傅盛也在最新的直播中,把“養蝦”該怎么養、能干什么、不同版本差在哪等細節掰開揉碎,介紹給更多普通用戶。

      極低的上手門檻與用戶教育,為EasyClaw甚至是更寬廣的全民Agent時代鋪好了路。

      EasyClaw,長在獵豹的基因上

      AI時代,個人的創造力會被持續放大。OpenClaw只是一個人人都可以調用的開源框架,從白紙一般的框架到扛事兒的三萬,再到EasyClaw,傅盛和獵豹跑出了一條讓高科技變得“好上手”的進化之路。

      當然這還不是獵豹的全部,從傅盛近日數場直播與記錄“養蝦”的sanwan.ai來看,EasyClaw早已跳出CEO臨時起意的試驗,開始成為獵豹在AI浪潮中的航向。

      傅盛想要做的,是讓人人都能擁有自己的三萬。

      通過這個產品,獵豹開始把OpenClaw這套只屬于少數人的能力,向更多普通用戶與企業組織的手里推。

      在一些廠商還忙不迭推出部署“龍蝦”服務的時候,獵豹已經走在了前面。原因也很簡單,因為獵豹和傅盛手里本來就有承接這件事的底子。

      這是獵豹過去十幾年做工具軟件攢下來的老本事。

      以前我們用獵豹安全、清理大師這類工具產品,是因為獵豹懂電腦、懂系統,也懂怎么和這些底層系統打交道。到了AI Agent時代,這些過去藏在工具軟件里的能力,開始被重新翻譯成EasyClaw的Skill,變成用戶裝上就能直接調用的現成能力。

      安裝只是第一層,更往下看,是獵豹熟悉的本地操作和安全能力。

      比如,EasyClaw能直接調動獵豹積累了十幾年的文件識別和系統清理能力,一邊識別哪些是垃圾緩存、哪些是重要文檔,一邊像個熟練的管家一樣,直接在本地完成搬運和歸檔。

      三萬能在直播現場排查網站故障、找到配置文件的問題,不只是因為它會“想”,更因為它能真的去碰電腦、碰系統、碰各種本地環境。

      也就是說,獵豹把過去十幾年在工具軟件與系統底層積累的能力,變成了AI的“手和腳”。

      以前的AI像是一個被關在透明房間里的天才,它能看懂一切,但夠不到外面的按鈕。獵豹最擅長的就是和各種系統底層打交道。他們給EasyClaw裝上了一個叫作GUI(圖形用戶界面)自動化的引擎,這意味著AI不再需要依賴軟件廠商是否提供API接口,就能像真人一樣識別屏幕上的按鈕、搜索框和菜單。

      這也是傅盛在最新直播中反復演示的重點,除卻用AI更新網站、修復網站Bug外,他還展示了AI“龍蝦”控制微信發送紅包、登錄賬號等操作。Agent的價值被不斷指向同一個方向——本地部署以及在此之上的操作權限。

      有了這層能力之后,EasyClaw可以像一個真正坐在電腦前的人一樣,通過點擊、輸入、切換窗口來執行任務。


      從這個角度看,傅盛這14天的個人實驗,其實也是一次基于獵豹工具基因,跑通EasyClaw整套技術棧的過程。

      與此同時,EasyClaw還把三萬“邊用邊長”的邏輯保留下來。三萬靠不停補Skill、補規則、補流程,在短短14天內成長為8-Agents的團隊矩陣,EasyClaw同樣可以隨著用戶真實使用,繼續往上疊Skill。

      我們還了解到,獵豹不會只讓用戶自己去技能市場里慢慢練,而是會把一些已經驗證過的能力直接打包成更完整的解決方案。

      這也意味著,隨著越來越多用戶把自己的“三萬”養出來,EasyClaw便會從一個工具產品,慢慢長成一個承接這些能力的平臺。

      得益于既有本地工具軟件的老底子,以及傅盛個人把底層能力、用戶需求和新場景快速捏合起來的產品節奏,傅盛在14天內親手養出了一個本地Agent樣板。

      這是獵豹的機會,某種程度上也是所有人的機會。三萬讓傅盛看見了本地Agent能走多遠,EasyClaw要做的,是把這段路盡量替更多用戶先走一遍。

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