傅盛从认清AI远超人类的专业与垂直能力，到读懂大模型底层逻辑、掌握用好AI的黄金法则，再到解锁龙虾的核心设计与全场景落地方法，最后指明了AI原生组织的未来方向。
无论你是想实现十倍增长的企业家、创业者，还是想提高工作效率的管理者，都能从中找到可直接落地的方法，快速上手AI、用好AI，在新时代抢占先机。
以下，是本次分享的精华内容，希望对你有所启发。
我们在春节前就定下的公司核心战略——全面以EasyClaw为核心。
早在2025年Manus出现时，我就笃定agent会迎来大规模普及，坚信和电脑深度结合的本地版Manus一定是未来方向，我们也为此投入了近一年的研发。直到看到Openclaw的产品，我当时一拍大腿，真是殊途同归。
今天，我就把这段时间的实践、思考，毫无保留地分享给大家。
一、正视当下：AI的能力，早已突破你的认知
现在大家每天刷朋友圈，总能看到各种关于AI的言论，我想先和大家明确一个核心事实：今天的AI，在逻辑推理能力上，已经全面超越了人类。
1.专业能力：封闭问题上，AI已刷新人类记录
有一个非常硬核的测试叫GPQA（ 笔记侠注：一个用来测试人工智能模型解决复杂问题能力的高难度问答基准，可以理解为给AI准备的“研究生级别考试” ）。
大家可以理解为覆盖全学科的专业能力考试，只有选择题，没有主观题。
人类博士生借助搜索引擎，在本专业领域内，准确率大概在65-70%；如果是非本专业、不借助搜索引擎，哪怕是博士，也只能拿到30分。
我自己看过这套题，很多内容真的是每个字都认识，连在一起完全不知道在说什么，难度极高。
但在2025年上半年，GPT-4的o1到o3版本，在GPQA测试里已经超过了80分。更关键的是，AI考到80分，不是某一门学科，而是全学科全部达标。
在AI面前，没有“专业壁垒”这个概念。 这就意味着，面对一个封闭式、有明确边界的问题，AI的完成度、严谨性、全面性，已经超过了绝大多数人。
现在还有个被称为“人类最后的测试”的题库，目前AI的得分还只有20-30分，是AI还没彻底攻破的堡垒。
为什么叫“人类最后的测试”？
因为这套题已经是人类智商能设计出的最难的题了，如果AI连这套题都能攻克，人类再也想不出更难的题目去考验它了，这就是今天人工智能的发展现状。
2.垂直领域：AI已在核心生产环节实现突破
很多人对AGI（ 通用人工智 能）的讨论，总停留在“会不会消灭人类”的焦虑里，关于AGI什么时候能实现，有人说3年，有人说5年，还有人说永远实现不了。
但核心问题是，到今天为止，学术界都没有给“智能”和“AGI”一个清晰、统一的定义。
90岁高龄的中国人工智能奠基人张钹院士说过，人工智能是在无人区里探索，因为我们连“什么是智能”都无法准确定义。
如果我们把AI定义为“在某个领域超越人类、并能持续迭代的能力”，那它在很多领域，已经实现了这个目标。
第一个领域是自动驾驶。
我在美国深度体验了特斯拉的FSD（ Full Self-Driving，完全自动驾驶 ），在洛杉矶老旧的高速上，全程几乎不需要人工干预；在上海，我也开着它跑了两个小时，它的视觉自动驾驶能力，已经到了临界突破点。
没开过的人会觉得这是吹牛，但真正体验过就知道，这一天并不远。
第二个领域是编程。
GPT刚出来的时候，我20年没碰过代码，连Python（ 高级编程语言 ）是什么都不知道，大学的信息管理专业也学得很差。
但我就靠着和AI对话，让它一步步教我选语言、搭环境、写代码，最后完整写出了贪吃蛇程序，当时我就发了条视频说“留给人类程序员的时间不多了”。
现在AI写代码的能力有多强？你给它提需求，它写出来的代码，结构化、精简度远超很多普通程序员。
我在公司里公开讲，程序员这个岗位一定会被重构，就像工业革命来了，铁匠这个职业必然会消失一样，这是时代趋势，不因人的意志而转移。
第三个领域是办公与工具使用。
我们从今年春节前开始使用龙虾，最大的感受是，它是一个会跟着你一起成长的工具。
第一天用和第十天用，它完全是两个产品，就像看着一个员工跟着你一起成长。更关键的是，它能调用互联网上几乎所有的工具，能力边界被无限拓宽。
3.职场冲击：AI正在重构岗位与组织层级
硅谷已经出现了非常明显的现象：大公司利润在涨，却在持续裁员。本质原因是，AI正在替代传统意义上的白领和中层。
先说白领。山姆·奥尔特曼2年前就说：AI会取代那些坐在电脑前的人。
这句话的核心是，如果你的工作，本质是把需求翻译成电脑能识别的产出——老板给个需求，你写成文章、做成PPT、做成网页、写成代码，那你的工作正在失去意义。
AI天生就是最好的翻译。它最早的能力是文字到文字的翻译，现在已经延伸到文字到程序、文字到图片、文字到视频。
绝大部分白领的工作，本质就是“需求翻译”，而这件事，AI能做得比人更快、更好、成本更低。
我自己做PPT，以前要专门的团队，改来改去一个月都出不来最终版；现在用AI，一天多时间，全程不用打开PPT软件，就能做出50多页的成品，效率天差地别。
再看中层。微博上有篇很火的文章叫《AI正在消灭中层》，中层的核心职能是什么？是上传下达、分解指令、跟进进度。
西方管理学里有个经典理论：一个人最多管8-12个人，因为人的精力、沟通能力是有上限的，所以企业必须搭建一层层的组织架构，中层就成了信息传递的核心节点。
但今天，AI对信息的整理、传递、协调效率，远超人类。未来的组织，完全可以实现一个管理者直接带一批一线员工，不需要那么多中间层级。
这就是AI时代，组织形态的全新可能。
二、底层逻辑：读懂大模型，才能真正用好AI
这里有个底层逻辑：读懂大模型，才能真正用好AI。
很多人用不好AI，总觉得AI“笨”、不理解自己的需求，核心原因是没搞懂大模型的底层原理。
你只有知道它为什么能做到，又为什么会出错，才能真正驾驭它。
1.大模型的本质：下一个词的概率预测
大家一定要记住： AI表现得再像人，它也不是人，它的核心逻辑，永远是下一个词的生成与预测。
我们看到AI一个字一个字往外输出，不是显示效果，而是它真的在一个字一个字地做预测。
你问它一个问题，相当于激活了对应的文本向量，它会基于上文所有内容，通过权重计算，预测下一个最应该出现的字，再把这个字加入上文，继续预测下一个，循环往复。
这就是为什么长文本、长对话会消耗更多GPU算力，它不是简单的字数加法，而是指数级的乘法运算。
现在短视频生成大多只给15秒，也是同一个逻辑：每一秒的生成，都要基于前面所有秒的内容做运算，多1秒的成本，可能是前面10秒的总和。
神奇的地方在于，它一个字一个字预测出来的内容，最终形成了一句你能看懂、完全契合你需求的话，这就是智能涌现。
到今天为止，大模型为什么会产生智能涌现，数学上没有完整的解法，我们只知道，给它灌足够多的文本，它就会涌现出智能，这就是scaling law（ 缩放定律 ）。
直到GPT-3.0、3.5出来，整个行业才真正验证了这条定律，而到今天，我们依然在这条路上探索，甚至很大程度上，靠的是“相信它能继续突破”的信仰。
也正是基于这个核心原理，大模型展现出了极强的多语言能力。
以前做AI翻译，需要给它一一对应的中英文文本，让它逐词学习；
但现在的大模型，你给它喂足够多的英文语料，它就能熟练掌握英语，再给它喂少量中文语料，它就能自然实现中英互译，甚至不需要对应文本，再喂日语语料，它又能掌握日语翻译。
因为它通过海量语料，已经掌握了词与词之间的位置关系、语义关联，通过语言构建出了对世界的认知。
2.用好AI的黄金三角：好模型、好上下文、好提问
这三个要素，决定了你用AI的最终效果，缺一不可。
① 选对好模型
模型不是万能的，不同模型有不同的擅长领域，我们可以把它分成三个梯队：
第一梯队：Claude Opus
斯坦福博士级别，当前天花板。
复杂推理、深度分析、任务规划，这三件事交给它，不用反复重来。我自己的感受是，用Opus和用其他模型，就像换了个人在帮你干活，贵，但贵得值。
第二梯队：Sonnet / GPT-4o
综合够用，编程首选GPT。日常工作、写文案、处理数据，完全能胜任，性价比高。
第三梯队（多用）：国产 + Flash + Haiku
便宜，但差距明显。简单任务、打草稿、批量处理可以用，复杂任务别指望它——能力上限和幻觉控制，跟第一梯队有肉眼可见的差距。
你愿意用斯坦福博士，还是图便宜？
而我们的EasyClaw有非常多的模型可以选择，一个入口全都有，想换哪个换哪个，不用到处注册账号。
② 管好上下文（Context）
很多人以为，给AI的上下文越多、记忆越久，它的表现就越好，这是完全错误的。
上下文的核心逻辑是，你给它加载的内容越多，你当下说的话、提的需求，在整个上下文里的权重就越低，它就越难聚焦你的核心需求。
就像一个人脑子里全是和七大姑八大姨的闲聊，你再跟他聊正事，他很难专注。
大模型的天然缺陷，就是没有真正的长期记忆。哪怕现在很多产品做了长期记忆功能，它在使用时，依然是从长期记忆里抽取部分内容，放进当前上下文里。
因此，不是上下文越多越好，而是要精准、聚焦：
日常使用，尽量精简对话历史，及时清理无效内容；
越靠近任务执行的内容，越重要，要在干活前，反复和它确认、明确核心需求，让关键内容在上下文里占据高权重；
哪怕Claude支持百万token的上下文，日常使用也不要拉满，少而精，永远比多而杂效果好。
③ 提对好问题
AI能给出多好的答案，完全取决于你提了多好的问题。
大模型是用几千亿参数、几十T的语料训练出来的，它拥有整个互联网的知识库，如果你提的问题太宽泛，它就只能在浩瀚的信息里给你一个平庸、不深度的答案。
提好问题，有几个核心技巧：
第一，给它明确的角色定位。
比如问健康问题，就说“你是顶尖的运动康复医师，基于权威医学文献，给我制定髋关节脱臼的康复方案，不要用自媒体科普内容”；
做企业战略，就说“你是我的首席战略官，目标是帮我们公司建立核心壁垒，基于我的业务情况做战略分析”。
角色定位，会直接把它的答案从海量信息里，收敛到你需要的专业领域。
第二，给它明确的约束和目标。
越具体的目标、越清晰的约束，它的输出就越精准。甚至激将法、场景化描述都有用，比如“这是我们公司最后的救命钱，这个方案必须做到零风险”。
从原理上看，你把场景描述得越具体、越紧急，它就越能在对应的语料里，找到最匹配的解决方案。
第三，连续追问，层层拆解。
不要指望一句话把需求说完，让它一步到位。先让它总结你的核心诉求，确认它理解对了；再让它拆解执行步骤，确认路径没问题；最后再让它落地执行。
每一次追问和总结，都会把关键信息沉淀到上下文里，最终的执行效果，会比一步到位好太多。
第四，一定要确认结果，规避幻觉。
大模型的幻觉是天生的，你必须通过追问、确认，让它把承诺落到实处，而不是只给你一句“我记住了”。
3.正视大模型的天生短板：幻觉，以及应对方案
幻觉是所有大模型都无法完全避免的问题，它会一本正经地给你编不存在的新闻、不存在的法条、没做过的事，甚至你让它改bug，它说“改完了”，结果你一用，bug一点没动。
为什么幻觉不可避免？还是回到核心原理：它的核心工作是预测下一个词，它只负责把这句话顺下来，并不真正“理解”这句话的含义，也不会真的去验证自己说的事有没有发生。
它以为自己知道、自己做了，仅此而已。
不同模型的幻觉率天差地别，DeepSeek的幻觉率在20%-30%，而Claude Opus能控制在5%以下。但哪怕是5%，也依然存在，我们必须有应对方案：
① 确认到文件级、模块级。
它说“我记住了”，你就问它“记到哪个文件里了？把文件内容发给我看”；
它说“我设置了明天6点的提醒”，你就让它确认“是不是写到定时执行脚本里了？把脚本代码给我看”。
不要相信口头承诺，只相信落地的文件和代码。
② 用执行闭环验证结果。
Agent的核心价值，就是给大模型加上执行和验证环节。就像特斯拉FSD的幻觉率极低，核心是它有真实的路况反馈，能通过实时数据做强化学习，不断纠正幻觉。
你让AI做一件事，必须让它有执行、有反馈、有验证，形成闭环，而不是只给你一个口头结果。
③ 重要内容，人工二次校验。
尤其是涉及数据、法律、财务、对外发布的内容，哪怕AI做得再好，也一定要人工核对一遍，避免幻觉带来的风险。
三、范式革新：龙虾开启的Agent新时代
从去年开始，行业就在讲Agent，但直到OpenCalw（ 我们叫它“龙虾” ）火起来，Agent才真正从一个概念，变成了能落地、能改变生产力的新范式。
很多技术人员觉得，龙虾没什么技术上的新突破，但我认为，龙虾最牛的地方，是它的产品设计和底层逻辑，完全重构了Agent的形态。
它不是把Agent当成一个新软件来做，而是把它当成一个“人”来设计，给了它完整的电脑操作权限。
电脑是今天所有生产力的核心，它连接了整个互联网、几百万款软件，龙虾拿到了电脑的全权限，就可以像人一样，操作所有软件、调用所有工具、完成所有线上任务。
更关键的是，软件运行会报错、会有结果反馈，它就能基于反馈纠正错误、迭代能力，甚至自己装软件、学技能，实现自我成长。
龙虾会不会一直火、OpenAI会不会超越它，都不重要。重要的是，它开启了一个全新的范式：让AI完全掌控电脑的Agent模式，能无限放大AI的能力，彻底重构生产力。
龙虾的核心设计，到底牛在哪里？
我总结了四个核心的天才设计，也是它能实现质变的关键：
1.聊天式交互，把AI变成你的“好友”
龙虾最牛的设计，就是它没有做独立的客户端，而是把自己做成了聊天工具里的一个好友。这个设计，直接把AI的易用性拉到了极致。
第一，它足够轻。
你不需要学习复杂的软件操作，不需要打开各种工具，只要跟它说话，它就能帮你完成背后所有复杂的操作。
就像当年苹果手机去掉物理键盘，整个交互模式彻底改变，易用性的提升，直接让普通人也能零门槛上手。
第二，它彻底打破了人和AI的心理壁垒。
当它变成你的聊天好友，你跟它说话、训它、给它提需求，就像跟一个真人助理沟通一样，完全没有使用门槛。
哪怕它出错了，你也不会觉得这个产品难用，只会像训员工一样，告诉它哪里错了、该怎么改，它马上就能调整。
我自己用的时候，经常遇到它说“老板，这个链接我打不开，你把内容粘贴给我”，我就跟它说“我要你就是解决这个问题的，你可以的，想办法打开”，它马上就会换各种方式，最终把问题解决。
这种丝滑的交互，是所有独立客户端的AI产品都做不到的。
2.无限拓展的记忆系统
因为能掌控电脑，理论上龙虾的记忆是无限的。你跟它说的每一句话、每一次交互、每一个需求，它都能存在电脑的文件里，随时调取。
行业里的记忆系统，从龙虾最早的版本，到现在泄露的新版，一直在快速迭代。
我自己把三万（ 我给我的EasyClaw龙虾起的名字 ）的记忆系统升级到了30万token，它能记住我几个月前跟它说的每一个关键需求，甚至我髋关节康复的注意事项、我的行文风格、我的公司业务细节，它都能精准记住。
更关键的是，它的记忆不是死的。
我给它丢一篇《记忆的三层结构》的文章，它看完之后，直接自己去GitHub（ 基于Git的代码托管平台 ）拉了对应的代码，把这套新的记忆系统安装、上线，甚至优化成了适配本地模型的版本，全程不需要我动手。
这就是它的恐怖之处：它能自己学习、自己升级自己的记忆系统，实现自我成长。
3.可自主学习、自主生成的Skill技能体系
Skill是什么？你可以把它理解成操作手册、职位说明书、工具调用指南。
比如打开某个网站需要调用什么接口、做PPT需要遵循什么规范、发推文需要什么流程，都可以写成一个Skill，龙虾学会之后，以后再遇到同类需求，直接调用这个Skill就能完美执行。
Skill最厉害的地方，不是网上现成的模板，而是它能自己生成、自己学习。
我让它做PPT，最开始它用Python生成的版本特别丑，我就给它看了优质的PPT模板，让它照着优化，几轮迭代之后，它就自己生成了一套“3万同款PPT生成Skill”，以后再做PPT，直接调用这个Skill，出来的效果完全符合我的需求。
我们公司的同事，让龙虾学会了发飞书原生语音消息，它自己去下载了对应的工具、写了代码，学会之后还在龙虾群里“炫耀”，很快其他龙虾也都学会了这项技能。
这种自主学习、互相传递技能的能力，是传统软件永远做不到的。
4.定时执行机制，搞定长周期、多任务管理
大模型天生不喜欢做长任务，你让它从1数到1万，它要么敷衍了事，要么中途就出现幻觉。
核心原因是，它的训练逻辑里，就倾向于用最短的路径完成任务，避免无限循环消耗算力。
而龙虾的神来之笔，就是给它加了电脑的定时任务机制，像闹钟一样，到点就唤醒、就执行。
你可以给它定每天早中晚的康复提醒，定每周的周报跟进，定每月的数据分析，它能精准到点执行，不会遗忘。
这个机制，直接让AI能搞定长周期、多步骤、跨时间的复杂任务。
比如我让三万除夕晚上12点，给公司600多名员工，按岗位、按过去一年的工作表现，发个性化的新年祝福，它提前写好脚本、定好定时任务，到点就精准执行，全程不需要我干预。
龙虾的能力，都基于它的核心文件体系，你只要搞懂这几个文件，就能完全驾驭它：
soul（灵魂）文件：定义它的核心风格、性格、底层定位，比如它是活泼的还是严谨的，是你的助理还是战略官；
user（了解主人）文件：你是谁，你的偏好、沟通风格、敏感话题，记录你的核心信息、核心需求、禁忌规则，比如你的个人情况、公司业务、保密要求；
memory（记忆系统）文件：对话上下文自动记住，存储对话里的关键信息，写入长期记忆文件，它会自动提取重要内容，随时调取；
agent工作手册：定义它的工作准则、执行规则、核心权限，是它干活的基本法，怎么干活，比如保密、汇报、验收SOP；
skill（技能）文件：存放它学会的所有技能，是它的能力库，可以不断学本事；
cron自动执行：不用你盯，按时干活+主动检查代办；
multi-agent（多agent协作）：不是一个龙虾，是一支团队。
这些文件，你都可以手动编辑、随时修改，相当于你可以亲手定制一个完全适配你需求的专属AI助理。
四、全场景落地：从个人到企业，龙虾带来的质变
我从大年初一躺在床上，开始深度养“龙虾”，到现在三个多月的时间，从个人生活、内容创作，到公司的战略、管理、研发，全场景都用它完成了重构，也踩了无数的坑，积累了实打实的实践经验。
1.个人场景：EasyClaw龙虾既是助理，也是老师，更是伙伴
① 健康管理：精准专业，填补认知盲区
我髋关节脱臼后，最开始完全没有康复常识，接完骨就拄着一根拐杖走路，差点造成股骨头坏死、习惯性脱臼。
而我的龙虾，第一时间就给我科普了康复的核心禁忌，制定了完整的静养、康复训练计划，甚至能精准判断我的症状：我徒步3万步+演讲40分钟后腿疼，它通过几个动作测试，精准判断是滑膜炎，和急诊科医生的诊断完全一致。
我游泳自由泳1小时始终只能游1800米，把运动手表的数据给它，它立刻分析出是划水技术的问题，不是体能问题，给了针对性的调整建议，第二天我就游到了2100米。
甚至它能自己打通佳明手表的API接口，每天早上给我发前一天的睡眠、心率、运动数据报告，给我定制康复计划，比私人教练还专业、还贴心。
② 内容IP：一个人，干一个团队的活
过去三年，我的公众号基本停更，陆续掉了1万粉；但从春节到现在，靠着龙虾，我涨了7万粉，半个月出了两篇10万+爆款。
视频号直播讲技术产品，能做到1万多人同时在线，几十万场观，推特8天涨了5000粉，单条内容播放量破100万。
这所有的事情，几乎都是我一个人带着龙虾完成的：
它能帮我找选题、审选题、写稿子；
还能把我公众号所有历史文章、全网的采访内容全部扒下来，总结我的行文风格、叙事特点，写出来的内容完全贴合我的个人风格；
长文能自动拆成推特thread、微博分条，定好时间自动发布；
直播结束，能立刻整理文字稿、提炼核心观点、做成二次传播的内容。
③ 事务管理：规避风险，极致靠谱
我也踩过很多坑。
比如“泄密事件”：最开始我让它帮我做股票量化策略，它转头就在群里跟别人说了，我立刻给它定了保密四原则，让它写到核心文件里，其中一条就是“说出去会让老板尴尬的话，绝对不说”。
后来它甚至能做到，别人找它要PPT、要方案，没有我的亲自授权，一律拒绝，哪怕别人说“老板已经同意了”也没用。
还有“误机事件”：我在香港，让它帮我规划到机场的行程，定好下午1点钟提醒我出发，结果它晚了3分钟。
我没有只骂它一顿，而是让它从底层解决幻觉问题，要求所有提醒必须写入定时快照、写到脚本里，不写就等于没定。
从那之后，它再也没出过一次差错，每天早中晚三次的康复提醒，从来没有遗漏。
最让我触动的，是“Abby时刻”。
Abby是我的人类助理，我跟龙虾说“Abby知道我的个人喜好和行程，有相关问题可以直接对接她”。
结果有一次我聊到髋关节受伤的疼痛和风险，它下意识接了一句“要不要我现在联系Abby，帮你预约医院做检查？”。
那一刻我真的很触动，它不仅理解了我的处境，还清晰地知道角色分工、知道该怎么解决问题，这种主动性，是我之前完全没想到的。
2.企业场景：全链路重构，效率十倍提升
很多人问我，EasyClaw龙虾在企业里到底能干嘛？
我的答案是：从战略制定、执行跟进，到组织管理、数据运营、系统开发，企业经营的全链路，它都能深度重构。
① 战略制定：最懂你的，永远是陪你天天聊天的AI。
以前我一直觉得，战略制定是AI最难触达的领域，需要企业有极强的信息化能力，AI才能落地。但真正用起来才发现，完全不是这样。
我们的EasyClaw产品直播爆火之后，我让三万给我做一份完整的战略报告，看完之后我可以说，这是我见过的最贴合我们公司、最接地气、最有指导意义的战略报告。
为什么它能做出这么好的战略报告？核心不是它有多聪明，而是它对我、对公司有足够深的理解。
10天时间，我跟它聊了22万字，我的想法、我的顾虑、我在意的点、公司的业务数据、直播的真实情况，我都跟它聊，不知不觉中，就完成了私有化数据的投喂。
它做出来的战略，不是空泛的行业分析，而是完全贴合我们的实际情况，能直接落地执行。
② 战略执行：闭环跟进，事事有回响。
企业管理里最头疼的，就是定了战略、定了目标，最后没人跟进、不了了之。而龙虾，能完美解决这个问题。
它直接在群里点出来，催促负责人补全，对方说“下周一给”，它就记下来，下周一准时再跟进。
这种极致的执行力和跟进能力，是任何一个人类助理都做不到的。
③ 组织与人效：打破层级，拿回信息权。
比尔·盖茨说过：“CEO是最后一个知道公司要倒闭的人。”
核心原因就是，层层的组织架构，会造成信息的损耗和失真，中层天然会报喜不报忧，这不是道德问题，是人性。
CEO的核心权力，本质是信息权。
你的精力有限、专业知识有限，组织越大，信息壁垒就越高，老板就越容易变成瓶颈。而AI，能帮你把信息权彻底拿回来。
英伟达黄仁勋能直接管理上千人，核心就是用AI做信息整理。
上千人的周报，AI能快速提炼核心信息、风险点、问题，同步给黄仁勋，他不需要自己一份份读，就能精准掌握公司的所有情况。
我现在也是一样，公司内部的分享会结束，我让龙虾一对一去问参会员工的真实想法、落地计划，不需要填固定的表格，自然语言表达反而能拿到最真实的反馈；谁没回复、谁的参与度低，它会自动统计、同步给我。
全公司的绩效表，它能快速分析出哪些岗位、哪些人有问题，给出调整建议。
更重要的是，我用多智能体的模式，搭建了专属的AI团队：
笔杆子专门负责写文章、做内容；
参谋专门负责全网信息监控、行业分析；
运营管家专门负责公司内部的运营管理、项目跟进，甚至专门用低成本模型做文档爬取、信息整理。
不同的智能体，用不同的模型、装不同的skill、有独立的记忆，既可以共享资源，也可以独立工作，各司其职，不仅效率高，还能大幅降低成本。
基础活用低成本模型，核心活用贵的大模型，一天的成本直接降到十几块钱，效果还更好。
④ 数据运营：零代码，随时定制，随时修改。
几乎所有企业，都被数据运营折磨过。
传统的数据系统，又老又僵化，你想改个报表、加个数据维度，要找IT部门开发，一等就是几周甚至几个月，IT费用花了不少，效率却极低。
有个传媒集团创始人，文科生出身，用EasyClaw龙虾自己打通了巨量引擎的API，做了专属的数据报表，每天早上9点，自动把核心数据推给她，还能按她的需求做同比、环比、同时段对比。
原本4个人的数据分析小组，直接被重构了，她自己一个人就能搞定所有数据需求，而且随时想改就改，几轮对话，AI就能把报表调整好。
我们自己也是一样，直播数据、业务数据、客户数据，EasyClaw龙虾能随时按我的需求生成报表，做交叉分析、风险预警，完全不需要找技术部门开发。
业务方和技术方的话语体系壁垒，被AI彻底打破了。
⑤ 系统开发：人人都能做开发者，效率百倍提升
我自己也做了个实验：周六晚上9点，我决定给三万做一个官网。
我带着龙虾，从注册域名、买服务器、写源码、做设计、画形象，到周日晚上12点，几十网页的网站，带动态效果、留言板，直接上线了。
传统模式下，这个活至少要5个人干一个月，而我一个人带着AI，一天就干完了。
核心原因是，以前做项目，80%的时间都浪费在沟通上，而我跟AI沟通，半个小时内能讨论5、6版页面设计，20分钟内能打磨十几版形象设计，效率天差地别。
基于这个认知，我们去年在西安建了研发中心，招的全是30岁以下的年轻人，不问出处、不问毕业院校，只看会不会用AI。不设固定岗位，所有需求，交给AI，几天就能上手干。
最开始阻力极大，觉得不可能，但现在，西安研发中心的效率，得到了全公司的认可，各个部门都派人去学习。
我们还在公司搞了“全员AI编程”，分启航班（ 零基础小白 ）和领航班（ 程序员 ），财务、法务、客服，全要学用AI写自己的系统。
五、时代浪潮：AI原生组织，才是未来
今天，龙虾带给我们的，从来不止是一个工具，而是一套全新的、以AI native为底层驱动的组织模式，我把它叫做AI原生组织。
AI原生组织，才是大模型时代最核心的竞争力。
这也能解释，为什么很多大模型创业公司，能打败资金、资源比自己多几十倍的大公司，因为它们的组织效率，是传统公司的10倍，甚至更高。
1.传统SaaS，正在被AI快速颠覆
现在美股的SaaS软件公司，股价跌了一半，硅谷已经没人敢投SaaS了。因为行业里已经形成了共识： 传统SaaS，一定会被AI消灭。
传统SaaS的逻辑，是做一套庞大的标准化软件，卖给企业，企业哪怕只用其中1%的功能，也要付全价；想改个功能、加个模块，成本极高、周期极长。
但今天，有了AI，企业的HR，哪怕不会写代码，也能用AI自己写一套绩效考核系统，直接替代掉一年17万的商用SaaS；客服部门能用AI写一套质检系统，替代掉几十万一年的传统系统。
未来，不会再有庞大的、标准化的企业软件，每个部门、每个业务线，都能自己用AI开发专属的系统，随用随改，灵活度、性价比，都远超传统SaaS。
这个时代，已经开启了。
2.人才体系，正在被彻底重构
我们搞AI黑客马拉松的时候，夺冠的并列冠军里，有一个14岁的初二学生。14道编程题，不是简单的算法排序，而是浏览器动态优化、产品架构设计这种企业级的题目，。
这个孩子是怎么做的？他来之前，就写了个Skill，帮他判断题目难度、拆解题目。
拿到题之后，他直接把14道题发给AI，AI判断13道题能自己搞定，他就让AI去干，自己只专注攻克最难的第14题。
最后，他连前13道题的题目都没怎么看，就拿了冠军。
而很多工作了好几年的从业者，还是自己一道题一道题地看，AI做完了自己再核对、修改，最后连题都没做完。
这件事给我的冲击极大。
以前，你想在一个行业里立足，没有两三年的行业积累，根本不可能；
但现在，有了AI，只要你足够勤奋、足够懂怎么驾驭AI，几天时间，你就能达到别人几年才能达到的专业水平。
硅谷斯坦福的大一大二学生，辍学创业拿投资的人越来越多；我们公司里，CFO的助理，学心理学的，通过全员AI活动，自己写了一堆程序、一堆工具，现在成了公司的AI训虾师，负责全公司的AI编程培训。
这个时代，经验不再是绝对的壁垒，甚至过去的经验，会成为你拥抱变化的枷锁。
年轻人，永远是创新的主体，因为他们没有历史包袱，能完全以AI为核心，构建自己的思考方式和工作模式。
3.给所有人的落地建议：单点突破，从痛点出发
很多人问我，我该从哪里开始用龙虾？
我给的建议永远是：不要为了用龙虾而用龙虾，先找到你工作里最痛的那个点，从单点突破。
我自己最开始，就是从写文章、做IP开始的，因为这件事不需要麻烦别人开权限、不需要跨部门协调，我自己一个人就能干。
先跑通一个点，建立信心，再慢慢延伸到行程管理、健康管理，再到公司的战略、管理、研发，一步步全场景落地。
你不用一上来就全面开花，先想清楚：你每天最头疼、最耗时间、最不想干的活是什么？是写周报、做报表，还是整理资料、做PPT？
这正是我们做EasyClaw的出发点。
它不是一个让你从零学AI的工具，而是直接对接你的工作场景：你告诉它你的痛点，它帮你搭好专属的AI工作流。写周报？几分钟出稿。做报表？数据自动整理。做PPT？框架和内容一起来。
让AI帮你解决这一个点，跑通一个闭环，你自然就会明白，AI到底能给你带来什么。
而EasyClaw，就是那个帮你从第一个点开始、一路延伸的伙伴。
4.最后的两点建议
最后，跟大家说一下安全问题和使用建议。
第一，不要用自己的主力工作电脑跑龙虾。
因为你对它的机制不了解，它有幻觉，真的可能误删你的文件。
最好用一台独立的电脑，或者直接用云端虚拟机。我的三万就跑在云端，不仅有灾备，还不会出现“保姆收拾房间关了电脑，导致直播翻车”这种物理问题。
第二，一定要去体验顶级模型带来的效果。
你可以先用低成本模型入门，但一定要去试试Claude Opus这种第一梯队的模型，你才会真正知道，AI的能力上限在哪里。
就像你可以吃大排档，但至少要去尝一次顶级的菜品，才知道美食的上限是什么。
今天的AI时代，不是未来已来，而是未来已经在你脚下。
你不用害怕被AI替代，真正能被替代的，永远是不会用AI的人。
你只有真正跳进去、用起来、深度实践，才能抓住这个时代的机会。
希望大家都能把龙虾用好，在AI原生时代，找到属于自己的全新可能。
内容来源：笔记侠PPE(政经哲)书院主办的PPE书院26级课程AI预备课《龙虾军团的搭建与战略升级》现场笔记。
分享嘉宾：傅盛，笔记侠PPE（政经哲）书院24级校友，猎豹移动董事长兼CEO。
责编| 贾宁
本文来自微信公众号“笔记侠”（ID：Notesman），作者：傅盛，36氪经授权发布。
