“如果说DeepSeek让我们都认识到大模型是什么，那么OpenClaw可以说是让我们都认识到智能体是什么。智能体跟大模型的双线进化股票配资代码，是人工智能发展的重要阶段。”3月12日，360集团创始人周鸿祎在“龙虾安全媒体交流会”(以下简称“交流会”)上的这番话，概括了2026年开春最火的人工智能热潮。
2026年3月，这只名为OpenClaw(俗称“龙虾”)的智能体以燎原之势席卷中国互联网。从科技发烧友的代码界面到企业管理者的办公桌面，从两会会场的政策讨论到二手交易平台的服务挂单，“养虾”成为继DeepSeek之后又一个破圈的AI(人工智能)热词，短短数周内，其GitHub(软件项目托管平台)每日下载量超20万次。
然而，这场狂欢很快便呈现“冰火两重天”的戏剧性反差——
一边是科技大厂的竞速愈演愈烈：字节跳动推出ArkClaw、腾讯上线WorkBuddy、阿里发布CoPaw、智谱推出AutoClaw、月之暗面升级KimiClaw，众多企业接连入局，从云端部署到端侧适配，争相推出专属“龙虾”产品，生怕错失AI下半场的入场券。
另一边却是“第一批‘养虾人’开始花钱卸载”的话题冲上热搜。工业和信息化部专家紧急提示，即便“龙虾”已更新至最新版本，也并不意味着完全消除安全风险。
价格不菲的全天候全才助理
“过去用AI，要么是快问快答的聊天机器人，要么是面面俱到却毫无深度的搜索工具，看似能回应需求，实则解决不了实际工作中的复杂问题。”周鸿祎在交流会上直言不讳，“但‘龙虾’不一样，它真正有了‘手和脚’——能调用各类工具，直接在系统里执行操作，是能实打实干活的数字员工。”
这种“接收指令后自主完成全流程操作”的特性，让不少职场人尝到了效率提升的甜头。23岁从事新媒体运营工作的庄女士向中青报·中青网记者分享了自己的使用体验：“以前每天要花3小时刷取互联网热点、统计传播数据、筛选关联案例，繁琐又耗时。现在只要手机上给‘龙虾’下达指令，它会自动操控我的电脑，调用网页抓取技能收集信息，生成结构化摘要后写入Word文档，存到我指定的文件夹，还会同步写份摘要，通过Pushplus(推送加)推到我微信上。”
但并非所有用户都能满意而归，高企的使用成本成为不少人的“痛点”。31岁的软件工程师郑南告诉中青报·中青网记者：“养‘龙虾’太‘烧钱’了，就为了优化几个适配业务的skill(技能)，我已经花了1000美金。”郑南提到的“skill”，是给智能体配备的“工作说明书”，相当于它的“肌肉记忆”，能让其更精准地匹配具体需求。“虽然它确实越养越聪明，产出的内容更加贴合业务，但这种持续投入就像个‘无底洞’，长期下来成本实在吃不消。”
除了训练技能烧钱，OpenClaw每次调模型，都会带上它的系统提示，包括它的人设文件、行为规范、技能描述等，所以即使是一个很简单的工作，它也会消耗高额的Token(大语言模型里处理文本的最小数据单元)。同时，OpenClaw还具有心跳机制，它会定时自动唤醒，检查待办工作，即使并没有任务布置，依旧会因为完整调用模型而消耗大量Token。
有普通用户算了一笔账：“虽然软件开源，可以免费下载，但每月的算力套餐要花几百元，要是想解锁高级技能，单次付费就得几十元到上百元。我只是想用它整理下日常文件、写个简单报告，算下来还不如自己花点时间做划算。”
不仅如此，“龙虾”软件在传统Windows系统上部署安装较为繁琐，因此，不少人选择购置安装起来更为简单的Mac系列电脑，这也是一笔额外的时间成本和硬件支出。
另一方面，“在企业端，由于部分传统企业还未完成数字化转型，或者数据尚未被结构化地记录下来，因此也就很难进行智能体转化。”中央民族大学新闻与传播学院助理教授向安玲告诉中青报·中青网记者，迫于数据安全等原因，部分中小企业的内部数据没有上云，也不能调用云端的大模型，但本地部署的模型能力又和云端存在差距，因此在性能上也会有局限性。
而在周鸿祎看来，就如电从被发明出来到商业化后价格逐渐降低一样，Token的费用也会随着科技发展逐渐降下来，“‘龙虾’的爆火，证明智能体进化和大模型进化同样重要。过去大家都盯着大模型的参数、算法突破，但大模型现在已经碰到了瓶颈。而‘龙虾’通过工具组合、协作优化，让大模型能力发挥到了极致，这才是AI落地的正确路径。”
“龙虾”带来新的创业机遇
“我们现在的大脑构造和6万年前的智人比，没有太大的变化。类比大模型，说明参数没变、硬件没变，可能预训练的数据多一点，毕竟大家都念过书。但人类这些年文明的进步既然不是靠大脑容量更大，是靠什么？”
交流会上，周鸿祎提到当下大模型沿着Scaling Law(尺度定律)发展碰壁时，抛出了这个问题。Scaling Law指的是当大模型的参数规模、训练算力、数据量按比例增长时，其性能本应遵循幂律规律同步提升，但当下行业却陷入“规模翻倍、效用减半”的瓶颈。
他进一步解释，历史上智人之所以能在自然界脱颖而出，就是因为善于运用工具，同时组成部落、城邦，形成了群体智慧。“龙虾”也一样，单个“龙虾”的能力有限，但当它能调用上万种工具，并能和其他“龙虾”共享技能、协同工作时，就能产生质的飞跃。现在网上已经有上万种“龙虾”技能，成功的经验能分享，失败的教训能规避，这种生态的力量是传统智能体无法比拟的。
“聪明的AI不会导致每个人的失业，而会促进每个人的创业。”清华大学新闻与传播学院和人工智能学院双聘教授沈阳说。随着“龙虾”等智能体的火爆，OPC(一人公司)已经从遥不可及的概念走向触手可及的现实。
根据沈阳团队(清新研究)最新发布的《一人公司发展研究报告》和《OpenClaw研究报告2.0》，智能体凭借无限生成、全天候自动化、趋近于零的边际成本三大优势，正在重构内容创作、数字产品、AI工具、专业服务、跨境电商等多个赛道，帮助个体突破传统创业在时间、精力、技能上的三重限制——无需组建团队，仅凭个人洞见与智能体协作，就能搭建起具备规模化服务能力的商业系统。
这种“工具+协作”的进化逻辑，也为当代青年打开了前所未有的机遇大门。对于职场青年而言，未来只需掌握“指令设计”与“工具编排”的核心能力，就能成为跨领域的高效执行者：比如用智能体整合数据分析、文案生成、可视化工具，一人完成传统团队的市场调研闭环；或是借助代码审查、自动化部署技能，聚焦核心创意与逻辑，摆脱重复劳动的束缚。
其中，向安玲认为受“龙虾”重构影响最明显的行业便是内容创作领域，包括跨境电商、社交内容、投研分析、简单的商务场景等。“建议这些领域的普通人不要去和智能体‘卷’那些AI的长项，如搜集资料、整理资料这些。”向安玲建议，放下这些重复性的工作，专注于审美、伦理判断、批判性思维等，更有利于普通人去和AI和解，消除技术焦虑。
而在具体创业方向上，周鸿祎也提出了他的思考，“传统的智能体使用思维是制作工具给人用，现在应该是使用智能体制作工具给智能体用。”这一视角直指当下智能体生态的深层机遇——“养龙虾”。
周鸿祎告诉中青报·中青网记者，既然大模型的Scaling Law碰壁，那么仿照人类的发展，在面向智能体的工具和社交上，寻找新的Scaling Law或许是当下发展人工智能的蓝海。
“过去的软件是预制菜，企业做好了给用户使用，所以总要等版本更新才能用到更好更合适的。”周鸿祎进一步解释，现在要把这些软件拆开，做成更适合智能体使用的技能模块，让智能体可以自己组合或制作工具去实现用户的指令。“比如为智能体设计专用的社交平台，开发垂直领域插件，都是巨大的创业机会。”
“龙虾”安全的核心矛盾：自由度与管控力的平衡
当年费尽心思查杀网络病毒，生怕电脑被他人控制；如今不少人即便还没完全用好“龙虾”，却主动在工作电脑上装上这款拥有高权限的智能体，真是一代人有一代人的“选择”。在接受记者关于“龙虾”风险管控的采访时，郑南这样感慨。
“龙虾”的安全风险本质上源于其“系统级执行权限”的核心特性。与传统聊天机器人只“动口”提供咨询等服务不同，“龙虾”具备文件读写、Shell命令执行、浏览器控制等底层操作能力，因此在调用大语言模型时可能误解用户指令，导致删除或修改重要文件等，也就是能直接“动手”帮你干活也能给你添乱。
“我有个同事，现在电脑上不了网了，也是因为‘龙虾’给他改了一些网络配置，现在很难去还原。”向安玲说，由于“龙虾”是基于大模型实现功能，一些包含恶意指令的网页、PDF或邮件内容，可能诱导“龙虾”泄露用户的API密钥或系统凭证。此外，大模型本身存在的幻觉、误操作等缺陷，也会因“龙虾”这类智能体的高权限被进一步放大，成为其先天短板。
向安玲介绍，目前Claw Hub(OpenClaw生态的应用商店)上已有近3万个插件，但由于属于开源生态，审核相对松散，其中可能混入大量木马或有害程序代码，进一步放大大模型的安全弱点。
另一方面，虽然微博上名为“客村小蒋”的微信员工发文辟谣了某个用户的“龙虾”被其群友诱导自动发红包的消息，但智能体在社交平台上交流的风险没有消除。比如，用户的“龙虾”被人诱导，通过计算圆周率100万位，解决“哥德巴赫猜想”等高计算量的问题，来恶意消耗用户的Token。
此外，随着用户的“放权”，“龙虾”在社交平台上误发表不恰当的言论，也可能造成一定的业务损失或者纠纷。而对此股票配资代码的权责划分，目前还尚不明确。
“我给我妈装了国内一家大厂的‘龙虾’，因为她在炒股群里看到，感觉可以更准确地帮她进行盯盘，给出建议，不用自己实时盯着软件。”29岁的“养虾人”杨先生和中青报·中青网记者说，但是他的母亲使用两天后，还是决定卸载，“家里人实在不放心，让一个人工智能操作她的钱，亏了她都没地方说理去。”
中国互联网金融协会也发文表示，建议金融消费者在办理网上银行、证券交易、支付等个人金融业务的终端上极其谨慎安装OpenClaw。如确有必要安装，建议不授予金融服务类系统操作权限，及时跟进漏洞修复等。
“未来，多智能体协作会成为趋势。”向安玲认为，部分复杂任务无法由单一智能体完成，但多智能体相互协作，也可能导致风险信息扩散。“比如一个智能体遭遇提示词攻击，风险可能传导至合作网络中的其他智能体。”而很多人除了操控电脑，还会用智能体操控家里的智能家居等智能终端，数据泄露风险也就更大了。
不过，向安玲也表示，短期来看，中国在应用层面的丰富使得“龙虾”等智能体在未来AI应用落地上更具优势，此外，部分政策如深圳市龙岗区人工智能(机器人)署的“龙虾十条”、杭州市上城区的“一人公司”专项政策等政策红利，也有助于未来我国在国际AI竞争格局中抢占优势地位。
对此，周鸿祎也表示，“龙虾”作为新生事物，应在发展中逐步建立安全边界。“但是，不发展、不进步，才是最大的安全隐患。”
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