佩服,企千虾是真想把员工当成精英来培养……
两个月前,我写过一篇关于「企千虾」的解读(同时养1000只小龙虾,会发生什么?)。当时正值养虾热潮,企千虾将小龙虾带进了企业:一个中控就能快速为企业上千台电脑部署小龙虾,同时解决成本和安全问题。
但最近,企千虾迎来了一次更新。我看了那场直播,真的感觉还挺震撼的。
直播中演示了8个AI角色协作开发一个LLM对话应用,角色分别是Leader、PM、Architect、UI/UX、Backend、Frontend、QA和Code Reviewer。
Leader将任务拆解后分配给其他AI角色,由多个AI角色同时产出方案。随后,两个AI角色按照统一接口并行开发应用。最后再进行测试和审查,发现问题后由Leader重新分配任务并完成修复。最终总耗时仅4个小时,就完成了这个LLM对话应用,而且交付后即可直接使用。

这样一款应用,如果交给传统团队开发,可能需要5到7天。但现在只需1名员工+1台电脑+4小时,就能完成这样的项目,效率提升了10倍以上。
这不就是把一个普通员工变成一支精英团队吗?

为什么需要这次升级?
在详细讲这次升级之前,得先跟大家聊一下OpenClaw的局限性。不得不说,小龙虾在Agent工具领域起到了引领作用,但确实也存在一些问题。
我身边不少朋友都反馈过,单个Agent确实能解决一些问题,比如临时查数据等。可一旦进入真实的业务场景,就会出现各种问题。
问题一:记不住。
你今天刚教给它的业务流程,它明天就忘了。这次跑通的配置参数,下次还得重新解释一遍。这就导致企业不得不反复教OpenClaw,使用经验也无法沉淀下来。
问题二:缺乏并发协作能力。
就像开头提到的那个场景,完成一个任务时往往需要多个AI角色协作;但单Agent相当于只有一个人,既写代码,又自己审核,角色混乱,结果也不够可信。对于复杂流程来说,单Agent有很大的局限性。

这次升级了什么?
这次升级的核心思路就是把“一个人干活”变成“一群人协作”。在这两个月的实际使用中,企千虾收集并总结了这些问题,因此带来了以下三大升级。
升级一:双Runtime
可能很多不懂计算机的朋友不知道Runtime是什么意思。其实我一开始也不太明白,查了一下资料后,可以简单理解为:企千虾现在支持同时运行两种Agent工具:OpenClaw和Hermes。

Hermes是继OpenClaw之后受到关注的一款Agent工具,它具备“小龙虾”所不具备的三项能力:长期记忆、状态跟踪和经验沉淀。这两个Agent在企千虾的系统中形成了互补:OpenClaw负责短平快的任务,比如临时查天气、看一眼日志,这类小事它处理得很快。而Hermes更适合处理需要经验复用的工作,用得越久,就越懂你。
比如,直播中就演示了这样一个场景:让Hermes每天自动整理AI领域资讯,并生成一份排版完整的PDF简报。第一次执行这项任务时,它需要摸索很多步骤,比如如何寻找信息源、如何筛选新闻、如何完成排版等;而在完成之后,这个流程就会沉淀为一个Skill。下次再处理类似任务时,它就不需要重新摸索了,而是可以直接加载这个Skill并快速完成。

在企千虾的系统中,这两个Agent会在各自擅长的场景中工作,彼此互补。
升级二:Leader‑Worker智能编排
这也是开头直播演示中最直观的一项升级。简单来说,就是企千虾把AI分成了Leader和Worker两类角色。Leader负责拆分和分发任务,起到一个团队小组长的作用,而Worker就是需要执行具体工作的组员。每个组员负责不同的工作,项目被拆分、细化并分发给具体成员,这样可以最大限度降低出错概率。

在直播中展示了三种比较典型的协作方式:
- 工作流水线:简单来说就是一个Agent做完工作后,把成果交给下一个Agent继续做,直到达成最终目的。比如一份竞品分析的任务,就是这样一个工作流程:采集Agent→分析Agent→写作Agent→审核Agent。
- 工作并行:就是多个Agent同时做同一种工作,但是是同时开干。比如要检查50台服务器,多个Agent就可以分别负责不同的服务器,同时开展工作,从而提高效率。
- 工作讨论:不同角色的Agent围绕同一个话题展开讨论,最终由Leader拍板确认。比如某个功能是否要上线,用户价值Agent、技术成本Agent和风险Agent会分别站在各自立场上进行讨论。

当然,以上三种只是比较常用的协作方式,具体如何使用,企业可以根据自身业务需求灵活调整。
升级三:ClawManager升级
此前,ClawManager只是用于管理OpenClaw的工具。随着Hermes的加入,它也升级为一个可管理多个Agent的平台。之前的关于成本、安全和入口的功能,同样适用于Hermes。
统一入口:所有Agent都能在一个平台创建和查看,不用在多个工具中切换。
统一成本:AI Gateway计算所有模型的调用和算力消耗,哪个Agent用了多少Token,都能看清楚。
统一安全:每个Agent能访问什么、调用什么、做过什么,全都可以追溯和审查,不用怕Agent搞坏系统。
一个中控,就能统管全局。

对企业的实际意义
两个月前,我们提到企千虾解决了企业在使用“小龙虾”时的落地难题,实际上解决的是“能不能用”的问题。而这次更新,解决的是企业在具体使用场景中的局限性问题,实际上对应的是“好不好用”的问题。
从“能用”到“好用”,企千虾仅用两个月就完成了这次升级,也在这两个月里把AI从临时工具变成了数字员工团队。

企千虾在直播中已经给出了一个很好的例子:8个AI角色用4小时落地一个LLM应用。如果你的企业还停留在“不知道该怎么用AI”的阶段,可以参考企千虾直播中的例子,看看公司里有哪些业务可以用Agent进行优化。如果你的企业已经在使用Agent,但仍然受困于单Agent难以支撑复杂流程,或者多Agent权限杂乱等问题,那么企千虾确实值得尝试。