上周飞深圳，航班晚点了三个多小时。我在机场戴着耳机，把周鸿祎前段时间关于 Agent 的直播从头到尾听完了。
挺推荐现在做 Agent，或者天天在用 Agent 的朋友去听一听的。
我的办法很简单，直接把视频转成播客当音频听。毕竟这场直播里，有不少能让人琢磨的地方。我听完总结了四点。
第一点，周鸿祎有句话我特别有共鸣。
他说，教程越多，越说明这个产品不好用。这话我是真认同。我自己既写内容也做产品，太清楚一个道理：真正好的产品，不需要教育用户。
就像当年的 iPhone，谁用谁知道。一个六七岁的孩子，一位六七十岁的老人，拿上手凭本能就会滑、会点、会用。这才是真正的 C 端产品。
但你看这一波 Agent，尤其是 OpenClaw 最火的那阵子，全网铺天盖地全是教程。教程越多，门槛越高，这件事本身就说明它离普通人还远。
所以周鸿祎现在做 360 安全龙虾，本质上就是在干一件事：把 Agent 从工程师的玩具，变成普通人也能直接上手的产品。他们把安装、配置、训练、技能管理、权限管理、成本控制，全都重做了一遍。
这让我想起 PC 行业当年从 DOS 走向 Windows 的过程。DOS 是强，但只有少数人玩得转。真正让电脑进入千家万户的，是 Windows 把复杂的东西藏到了图形界面后面。我觉得，Agent 现在也走到了这个转折阶段。
第二点也挺有意思。
周鸿祎说，他不信超级 Agent。接下来 Agent 领域的趋势，一定是专业化 Agent。
这个方向我最近也一直在聊。包括我之前提到的 AI Expert Agent，本质上就是这个逻辑。现实世界的公司，从来不是靠一个万能员工运转的。财务的干财务，法务的干法务，运营的干运营，销售的干销售，每个人都有自己的专业护城河。
Agent 也应该一样。以后很可能不是什么超级 Agent 一统天下，而是一群各有分工、各有技能的 Agent 组成团队，互相协作。
你会发现，现在越来越多 Agent 产品开始往多 Agent、Agent Team、角色分工这些方向走。下面这截图，是 360 龙虾产品的设计思路，我觉得很妙。它里头预置了 100 多个开箱即用的龙虾专家，相当于我们不用再从头喂数据、喂流程、喂 Know-how 了，这些能力它默认就内置了。
第三点，我觉得是这场直播最核心的洞见。
周鸿祎提了个词，叫硅基领导力。很多人一听可能觉得又在造概念。但背后的逻辑其实非常清晰：未来大家不只是使用 AI，而是管理 AI。
这个变化太大了。
过去几十年，软件本质上是工具。Excel 是工具，Word 是工具，Photoshop 也是工具。但 Agent 越来越像一个数字同事。它开始能长期工作，能自己拆解任务、调用工具、积累经验，甚至还能互相协作。
那人的角色自然也跟着变。未来很多人的核心能力，会是怎么和这些 Agent 协同去达成目标。
德鲁克有句很经典的话：管理，就是通过他人拿结果。他也经常举一种反例：很多公司里，一个特别能打的业务骨干，成了团队 Leader 之后，还是习惯什么事都自己冲在第一线，最后 Leader 忙得要死，其他人都闲着使不上劲。
这说到底，是团队领导力的缺失。而接下来，我们每个人都会面临一模一样的问题——你的“团队”里，不止有人，还有 AI。
第四点特别现实，叫 Token 成本。
这个问题，现在行业里很多人还没真正当回事。因为如果只是做个 Demo，或者个人偶尔玩一玩，Token 贵一点问题不大。但 Agent 一旦进了企业，就完全是另一码事了。
一个公司几千人，每人每天都在高强度跑 Agent。如果系统默认什么任务都调最贵的模型，什么上下文都往里塞，什么工具都开着，那成本会变得非常恐怖，很多企业根本扛不住。
所以 Agent 真要大规模铺开，不能光看它能不能干活，还得看它能不能低成本地干活。这也是周鸿祎这场直播让我觉得很有启发的地方。他们的产品开始把 Agent 当成一套真实的企业基础设施来设计。而企业基础设施最重要的东西之一，就是成本可控。
比如简单任务，就不该默认调用最贵的模型。写封普通邮件、整理个会议纪要、做个简单归类，用便宜模型就够了。但面对复杂决策、深度研究、代码生成、商业分析，那就调用更强的模型。
这个逻辑特别像公司管理——没谁会派 CEO 天天去贴发票。同样，也没必要让最强模型处理所有琐碎任务。
更进一步看，Token 成本不单纯是模型贵不贵的问题，它背后是一整套系统设计的问题。
360安全龙虾在首页左上角可以选不同模式。
轻量模式特别适合简单问答。比如日常查资料、替代搜索这类场景，速度快、成本也低，比原版龙虾节省 90% 的 Token。
省钱模式适合做分析、内容创作这类任务。很多时候没必要全程调用最贵模型，这个模式大概能省 70% 的 Token。
最后还有个满血模式，专攻复杂任务，比如复杂代码、深度全流程的数据分析。
我越来越觉得，未来的 Agent 产品一定会走向算力分层。不同任务，用不同模型。因为真正大规模跑起来之后，Token 成本一定会成为核心问题。360安全龙虾这个设计，确实在逐步成为主流。包括用 CodeX 的朋友也会发现，它右下角同样有类似的选项。
体验下新产品
周鸿祎这场直播也激起了我的好奇心，我直接去看了下他们的产品——360 安全龙虾云端版。下载地址就在：claw.360.cn。
正好我们 AI Maker Summit 深圳大会刚结束，我就琢磨着可以训练一个龙虾，帮我做做分析和复盘规划。
点击左上角创建龙虾，进入创建界面，就能跟左侧的龙虾教练交互了。
360 设计的这个龙虾教练，交互方式挺有意思，说白了就是问答引导。你想，让一个新手从零开始配置 identity 文件或者 user 文件，难度不小。他连 MD 是什么可能都不知道，更别提怎么配了。但换成引导式的问答，难度一下就降下来了。在你一问一答的过程中，教练其实就在理解你的需求。
等我把问题回答完，信息收集完毕，它就自动进入行业调研阶段了。
行业调研完成后，它帮我设计了架构方案，还建议我设置对应的定时任务。我确认没问题后，它就开始进行配置，生成了一个版本，我完全可以基于这个版本继续优化。
也就是说，以前我们玩龙虾要配置的各种 MD 文档，现在完全不需要理解它是什么，只需要回答问题，最终它就会帮我们把所有文件按意图填充好。
龙虾训练好后，我就让它直接干活了。这次 AI Maker Summit 深圳大会刚结束，我正焦头烂额地做复盘。我把大会的问卷调查数据、日程信息，还有所有的沟通信息都发给了它。
沟通信息这块我想多补充一句。大会当天我带了个录音卡，把一天将近十个小时的沟通全录了下来，最后导出成三个文件，加起来快十万字。我这个“大会运营负责人”龙虾收到这些信息后，充分消化，最后按要求给我输出了一份复盘文档。
说实话，这份文档我一个字都没改，直接放进了我们团队现在正在写的那份复盘里。它写得确实专业——问题都按 P1、P2 做了分级，问卷和录音里高频出现的关键问题，也一条条结构化地列了出来。
这点我觉得就是专业龙虾的价值：它能迅速站在一个大会运营负责人的角度，理解我们的业务。而且我还会在这个龙虾里持续跟它沟通大会的各种任务，这样它就能越用越聪明。
这个过程中，很多操作其实都是在它自己的云端环境里完成的，不是直接在我自己电脑上跑，所以不会影响我本地的文件、软件和系统环境，安全感还是很强的。手机端同样能用，不一定非得守在电脑前。我们也可以把它接入飞书、钉钉之类的 IM，或者直接下载 360 安全龙虾 App。
我还顺手用“培训视频制片人”这个内置专家龙虾，围绕电影《给阿嬷的情书》，生成了一个 45 秒的内容拆解短片。
写在最后
说一个我听完周鸿祎直播、以及实际用了他们产品之后，很深的感触。
OpenClaw 这个开源项目，当然是有价值的。它最大的意义，是开创了一种新范式。大家第一次真切地意识到，Agent 原来可以直接在电脑上工作，能操作浏览器、调用工具、长期运行，像数字员工一样替我们干活儿。这件事的意义非常大。
但我现在越来越觉得，OpenClaw 没有真正走完产品化的最后一公里。我之前的判断是，它的热度正在慢慢回落。观察下来，它现在又慢慢回到了最初的状态——一个工程师的大号玩具。
我也和不少还在深度使用 OpenClaw 的朋友聊过，他们现在基本是把它挂在家里的 Mac mini 上长期运行，处理些偏轻量、偏日常的任务。至少目前，趋势是这样。过去几个月，真正吃到 OpenClaw 红利的人，大部分还是那批本来就很会“折腾”的人。他们会写 Prompt，会用终端，知道怎么管理上下文。在互联网圈，尤其工程师、产品经理圈子里，大家觉得这没什么难的。
但别忘了，这个判断很容易有幸存者偏差。对真正的普通用户来说，中间横着一道非常高的门槛。所以 OpenClaw 声势虽大，它的深度用户，其实一直局限在一个很小的圈层里。
不过换个角度看，它开创的 Agent 范式正在往前走。包括这次 360 的龙虾云端版，已经不是简单复刻 OpenClaw 了。它更像是站在 OpenClaw 开创的范式之上，重新做了一遍产品化。比如安全隔离、云端运行、权限控制、Token 优化、多模型调度、Skill 管理、傻瓜式训练、多端接入。这些东西本质上都在解决同一个问题：怎么让 Agent 真正变成普通人也能长期使用的产品。
所以我现在越来越觉得，接下来真正决定一个 Agent 能不能像 ChatGPT 一样飞入寻常百姓家的，是产品化的能力。
想在 云栈社区 跟更多开发者聊聊你对 Agent 产品化的看法吗？
发表于 昨天 20:52
|
查看: 4|
回复: 0
