請把OpenClaw小龍蝦當(dāng)成你公司的正式員工

OpenClaw最近很火，大家都在討論，短視頻也有很多人在鼓吹，但我覺得身邊創(chuàng)業(yè)的朋友大家對它的理解更多還是停留在工具層面。

此前我也會有這樣的觀點(diǎn)，但是…在我將曼昆律所的部分內(nèi)部業(yè)務(wù)中深度用小龍蝦來解決后，會有一個非常強(qiáng)烈的感覺：如果作為企業(yè)的一號位，對于OpenClaw這類工具的第一反應(yīng)是它能幫個人干活、幫你寫文章、幫你做研究、幫你處理日?，嵤?。

這個理解，不能說錯，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有觸碰到它最核心的價值。

我有一個越來越清晰的判斷：它的價值，不是讓AI變成你個人的全能助手——這件事，豆包、Kimi、ChatGPT已經(jīng)在做了，而且會越來越普及——它的真正價值，在于讓組織的知識和技能，從每個員工的大腦里，遷移到一個外部的、可以被復(fù)制和傳播的系統(tǒng)里。

這才是OpenClaw這一波工具，真正帶來的結(jié)構(gòu)性變革。

個人AI助手，為什么沒有外部性？

我們來想一個問題：豆包很好用，Kimi很好用，未來你的手機(jī)、PC都會內(nèi)置AI。你有一個對話窗口，機(jī)器人幫你處理很多事情。

但這件事，有一個天然的局限：沒有外部性。

你的豆包學(xué)會了你的思維方式、工作習(xí)慣、業(yè)務(wù)理解，但它只屬于你一個人。你沒有辦法把它復(fù)制粘貼給同事使用，沒有辦法讓它成為團(tuán)隊(duì)共享的能力。

這就是個人AI助手的邊界。它是一對一的，關(guān)起門來服務(wù)，不能向外擴(kuò)散。

OpenClaw解決的核心問題：讓知識和技能可以復(fù)用。

OpenClaw試圖解決的核心問題，不是幫你干活，而是把存在于個體大腦中的隱性知識，變成外部可復(fù)制的數(shù)字資產(chǎn)。

什么叫隱性知識？就是你知道但說不清的東西。你做律師十幾年，積累了大量辦案經(jīng)驗(yàn)：怎么跟客戶溝通、怎么設(shè)計交易結(jié)構(gòu)、怎么在談判中把握分寸。

這些東西，你很難完整地教給一個新同事，因?yàn)樗鼈兇嬖谟谀愕拇竽X里，是你個人的。

傳統(tǒng)模式下，這些知識依附于你這個人。你在，知識在；你離職，知識流失；你休假，團(tuán)隊(duì)等待。

OpenClaw提供了另一種可能：把這些經(jīng)驗(yàn)封裝成可調(diào)用的工具。新人來了，不需要等你傳幫帶，直接調(diào)用工具，就能獲得經(jīng)過驗(yàn)證的方法論。不是人找知識，而是知識找人。

這個轉(zhuǎn)變的意義，遠(yuǎn)超"個人效率提升"這個層面。它改變的是組織獲取知識的方式。

傳統(tǒng)方式下，知識的傳遞是一條損耗鏈：人→溝通→理解→記憶→應(yīng)用。每一層都在損耗。最后落地的知識，往往已經(jīng)走了樣。

OpenClaw的方式下，知識的傳遞路徑變成了：專家經(jīng)驗(yàn)→封裝→調(diào)用→應(yīng)用，近乎無損。

原來你需要找一個有經(jīng)驗(yàn)、擅長表達(dá)的人，做大量的溝通和梳理工作，才能把經(jīng)驗(yàn)傳遞給新人。現(xiàn)在，一個封裝好的工具就能解決。

這個效率的提升，不是百分之幾十，而是量級上的改變。

所以，OpenClaw最核心的價值，不是幫你寫郵件、訂會議室這類瑣事。它是讓組織的知識資產(chǎn)，從"依附于人"變?yōu)?獨(dú)立存在、可被復(fù)制"。

未來，所有組織都會用類似OpenClaw的方式，來優(yōu)化自己的知識管理和技能傳承體系。這是AI時代組織進(jìn)化的必然方向。

我見過很多開公司的朋友，對于數(shù)字化、對于AI的理解還是買了一套AI工具回來，用了兩天就扔在一邊，然后到處跟人說：AI這東西，不好用，都是噱頭。

每次聽到這種話，我都想問一句：你是怎么用的？

大多數(shù)人的答案都是一樣的：就是聊天啊，問它幾個問題，它答得還行，就用；答得不好，就扔了。

這不叫用AI，這叫玩玩具。

作為公司的一把手，我們應(yīng)該如何對待類似于 OpenClaw 這樣的 AI 員工？

第一步：先把它當(dāng)成一個新員工

什么叫當(dāng)成員工？你招一個人進(jìn)來，第一件事是什么？給他配電腦、給他設(shè)立工位、告訴他公司的業(yè)務(wù)是什么、讓他知道你的工作習(xí)慣是什么。

這些事情，大多數(shù)老板招人的時候都會做。但換成AI，很多人就不做了。他們覺得AI是工具，買來就能用，不需要"培訓(xùn)"。這是一個很大的誤解。

OpenClaw本質(zhì)上是一個數(shù)字員工。

它有自己的工作記憶，有自己的技能框架，有自己的學(xué)習(xí)路徑。你讓它發(fā)揮價值，前提是你愿意花時間去配置它。

這個配置包括幾個方面。

首先是工作目錄的建立。你需要給它一個屬于自己的工作空間，放它的背景資料、工作習(xí)慣、業(yè)務(wù)文檔。這個空間就是它的工位。

然后是上下文信息的注入。你是做什么業(yè)務(wù)的？你的客戶長什么樣？你的工作習(xí)慣是什么？你對內(nèi)容質(zhì)量的判斷標(biāo)準(zhǔn)是什么？這些信息，不是AI天生知道的，需要你告訴它。

最后是持續(xù)的反饋和糾偏。它寫的第一版稿子不一定符合你的要求，這很正常。你要告訴它哪里不對，下次怎么改。

反饋越多，它越懂你。

很多人覺得這個過程很麻煩。但你想一想：你帶一個新員工，難道不麻煩嗎？小龍蝦只是一個不需要發(fā)工資、不需要交社保、不會請假不會辭職的數(shù)字員工。

但它同樣需要入職培訓(xùn)。

第二步：本地部署，不是可選項(xiàng)，是必選項(xiàng)

關(guān)于部署方式，我有一個非常明確的建議：能本地部署，就不要用云端。很多人覺得本地部署麻煩，云端更方便。這件事要分怎么看。

從便利性角度，云端確實(shí)更省事。但從安全性角度，云端有一個根本性的問題：你的數(shù)據(jù)在別人那里。

老板們對自己公司的財務(wù)數(shù)據(jù)、客戶名單、商業(yè)機(jī)密有多在意，對AI工具產(chǎn)生的數(shù)據(jù)就應(yīng)該有多在意。你不會把自己的客戶名單存在別人的服務(wù)器上，那為什么要把包含客戶信息的對話內(nèi)容存在云端？

本地部署的核心價值有兩個。

第一個是數(shù)據(jù)安全。你的對話記錄、工作文件、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，全部留在你自己的機(jī)器上，不會被任何第三方獲取。這不是杞人憂天，這是基本的數(shù)據(jù)主權(quán)意識。

第二個是功能釋放。本地部署的OpenClaw，可以操控你的瀏覽器，可以打開你本地的應(yīng)用程序，可以讀寫你電腦上的文件。這些能力，是云端版本根本無法實(shí)現(xiàn)的。相當(dāng)于一個是全職員工，一個是只能遠(yuǎn)程協(xié)作的實(shí)習(xí)生。

我強(qiáng)烈建議所有使用OpenClaw的老板，優(yōu)先選擇本地部署。這不是技術(shù)門檻的問題，這是效率最大化的問題。

第三步：把token當(dāng)成 AI 員工的工資

Token是什么？我聽過最準(zhǔn)確的一個比喻是：Token就是數(shù)字員工的工資。

甚至最近黃仁勛在公開場合說，對于他們公司的工程師，如果說年薪給到 50 萬美金的話，那么他們每年在 token 上的預(yù)算至少要干到 25 萬美金以上，只有這樣的 token 消耗，才能算是真正將 AI 深度使用在工作中。

雖然這樣的 token 量聽起來很夸張，但是它至少說明了一點(diǎn)，就是未來公司在員工上的薪資和投入，不僅要考慮到人類員工，還需要考慮到 AI 員工。

所以，對于那些真正希望將 AI 用在工作中的創(chuàng)業(yè)者來說，我們必須要去解決的一個問題是：你每天給AI 員工花多少token？

很多人一聽說一天要花幾十塊甚至上百塊，第一反應(yīng)是：太貴了，不劃算。

這個思維模式，本身就有問題。

我們來算一筆賬。在上海，一個實(shí)習(xí)生的日薪大約是150元到200元。這個實(shí)習(xí)生能做什么？找資料、整理文件，寫基礎(chǔ)的文案。

如果交給小龍蝦來做同樣的事情，消耗的Token折算成費(fèi)用，如果只是人類員工的十分之一，這事值不值得干？

更重要的是，實(shí)習(xí)生會生病、會請假、會有情緒、會有離職風(fēng)險。小龍蝦不會。

它可以24小時待命，可以同時處理多個任務(wù)，可以不知疲倦地學(xué)習(xí)你的業(yè)務(wù)邏輯。

從這個角度看，token的消耗，本質(zhì)上是一種人力成本的優(yōu)化。它不是你在花冤枉錢，而是你在用更低的成本，換取更高效率的勞動力。

當(dāng)然，token的消耗是可以優(yōu)化的。不同的使用場景，消耗量差異很大。做一些基礎(chǔ)的信息檢索，可能只需要十幾個token；寫一篇復(fù)雜的長文，可能需要幾十個。長期高頻使用的用戶，可以關(guān)注token plan這類打包方案，有效降低成本。

隨著工具的普及，圍繞token優(yōu)化的服務(wù)會越來越多。未來一定會有更智能的方案出現(xiàn)，幫助用戶用更低的成本獲取更高的算力。但那是以后的事。眼下你要做的，就是不要因?yàn)樾奶踭oken而不敢用。你現(xiàn)在省的不是錢，是一個高效工具能給你帶來的全部可能性。

第四步：養(yǎng)，才是核心

前面三點(diǎn)都做到了，你的OpenClaw基本上已經(jīng)是一個合格的新員工了。但還不夠。小龍蝦這個工具，真正拉開差距的地方，在于養(yǎng)。

什么叫養(yǎng)？就是持續(xù)的投入和訓(xùn)練。

一個新員工進(jìn)來，第一周可能只能做最簡單的任務(wù)。但一個月之后，他能做的事情就完全不一樣了。三個月之后，他對你的業(yè)務(wù)理解可能比很多老員工還要深。這個過程，是靠時間積累出來的，是靠大量的工作反饋喂養(yǎng)出來的。

小龍蝦也是一樣的道理。它對你的了解，是隨著對話的增加而不斷深化的。你跟它聊得越多，它越懂你的行業(yè)、你的客戶、你的風(fēng)格、你的要求。第一次寫的稿子可能只有60分，第十次寫可能就到了80分，第二十次寫可能已經(jīng)能直接交差不用改了。

這個過程，沒有人能替你完成。你投入多少，它就回報多少。這是一件非常公平的事情。

很多老板的誤區(qū)在于：期待AI一步到位。第一次用的效果不好，就覺得這個工具不行。但你帶新員工會這樣嗎？你不會因?yàn)橐粋€新員工第一周表現(xiàn)一般，就把他開掉然后換一個人。AI也是一樣的。第一版稿子不達(dá)標(biāo)，不是工具的問題，是你還沒把它養(yǎng)到位。

我的建議是：選擇一個具體的業(yè)務(wù)場景，比如寫公眾號文章，然后堅(jiān)持用它三個月。每一次修改意見，都是一次訓(xùn)練機(jī)會。三個月之后，你會得到一個比任何實(shí)習(xí)生都更懂你的內(nèi)容的數(shù)字員工。

這件事沒有捷徑。

OpenClaw小龍蝦，這個工具目前知道的人還不多。但用好它的人，已經(jīng)在悄悄拉開差距了。

我見過有人用它一天寫三篇公眾號文章，把整個內(nèi)容團(tuán)隊(duì)的工作量壓縮到一個人加一個AI。也見過有人用它管理客戶資料、做法律研究、寫業(yè)務(wù)方案，把自己的工作效率提升了不止一倍。

這些人的共同特點(diǎn)是：把AI當(dāng)員工，而不是當(dāng)玩具。

你不會招一個員工進(jìn)來，第一天就要求他完成所有任務(wù)。同樣的道理，不要期待AI第一次就能懂你所有的東西。

給它配電腦，本地部署。

給它發(fā)工資，留足Token預(yù)算。

給它培訓(xùn)，持續(xù)反饋和糾偏。

做到這三點(diǎn)，小龍蝦這群AI員工，能給你帶來的價值，將遠(yuǎn)超你的預(yù)期。

本文作者

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