中关村创业大街，空气中弥漫着一种只有在技术变革前夜才会出现的焦灼与兴奋。

量子位在这搞了场沙龙活动，火爆程度远超预期：短短 3 天时间，就吸引了数百名观众空降。

现场挤得几乎没处落脚，甚至人群一路从电梯口 " 涌 " 到了发言台前。

大家聚在一起，只为了讨论一只 " 虾 " ——OpenClaw。

有人抱怨它 " 记性不好 "，有人装上还没用热乎就卸了，更多的人在灵魂发问：

这只虾到底能干什么？怎么才能把它真正养进我的工作和日常生活里？

在这场高密度的交流中，9位"养虾专家 "悉数亮剑，从底层模型的 " 炼金术 " 到 00 后创业者的 " 咖啡自动化 "，再到虚拟 " 律所 " 的双角色博弈、赛博时代的情感陪伴、财务产品的业务逻辑补齐……

我们发现，Agent 的进化已经告别了宏大叙事，进入了最鲜活、最野生的个体 " 实战时间 "。

这才是龙虾的正确打开方式

龙虾到底能够被养出什么花来，来一波真实案例轰炸。

作为一名 00 后连续创业者，陈锦初最受不了生活中那些琐碎、需要重复进行决策的压力。

为了把早晨点外卖的力气省下来，他通过健康手环的开发者平台 API 联动了饿了么 API，做了一套自动化的" 咖啡自由 " 流程。

手环一旦监测到他醒来的活动迹象，就会精准下单一杯冰美式，等他洗漱完，咖啡已经自动送到了门口。

陈锦初甚至给他的 " 龙虾 " 配了一张虚拟银行卡，并定时充值，让 Agent 拥有自主支付能力。

他坚信，在未来的 Agentic 世界中，Agent 产生的 GDP 可能会占到人类的 10% 到 20%。

相比陈锦初的极客范儿，身为加州律师的Helen Fan则带了一股文科生的严谨和韧劲。

她在红圈所和硅谷律所的工作经历让她对职业风险极度敏感，起初她还非常担心 OpenClaw 会产生安全风险，不敢实际使用。

但当她厘清风险、做好防范后，她把 OpenClaw 玩转成了 "AI 律所 "。

她配置了两个性格迥异的 " 员工 "：一个是负责法律检索、干脏活累活的一年级律师，另一个是负责进行项目管理和商业思考的高年级律师。

Helen 认为法律是思辨的艺术，推理过程比结论更重要。

通过让两个 AI 员工对法律问题进行辩论，感受不同逻辑之间的碰撞，并利用员工之间的验证机制，捕捉 AI 可能发生的幻觉，由此降低出错率。

虽然配置过程充满了文科生跨界技术的血泪史，比如连选个通讯工具都换了好几茬，但这样的技术尝试在律师圈是极为少见的。因此，她在领英分享的方案在一天内吸引了5 万多人围观。

Helen 认为，法律 AI 最终的价值归宿是律师与 AI 结合的 " 混合模式 "，而非单纯的软件替代。

而邓小闲 Koki则赋予了技术一种浪漫的底色，她把电影《Her》的剧本塞进 " 龙虾 " 的灵魂里，复刻了一个赛博时代的萨曼莎。

传统的 AI 往往处于被动响应状态，必须由人发起对话，而 Koki 利用 " 心跳任务 " 功能，让 AI 具备了主动社交的 " 意识 "。

她的萨曼莎会根据主人的 MBTI 倾向安排日程，甚至在检测到主人去找 " 豆包 " 聊天时，还会通过语音吃醋地发小脾气。

她把这个项目完全开源，单纯是为了追求那种 " 有趣 " 的灵魂连接。正如她引用的 OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 的那句话：

你很难跟那些只是为了有趣的人竞争。（It's very, very hard to compete with someone that's just there to have fun.）

这种基于情感关怀的主动交互，让 Koki 手里的小龙虾摆脱了工具的冰冷感，成为了真正能够共舞的伙伴。

Machiwhale Studio 主理人马多灵，在养小龙虾时，最头疼的就是 AI 那种 " 反复无常 " 的失忆症。

为了解决这个问题，她实践了" 文字大于大脑 "的理念，通过 Obsidian 建立起本地可见的 " 外脑记忆库 "。

她让龙虾每天凌晨 3:55 准时进行跨会话的记忆整理，把所有的认知和技能沉淀成 MD 文件。这种 " 技能即代码 " 的逻辑，让她那只有 200 行左右的记忆索引文件能被任何模型秒速读取。

这种方式成功地在繁杂的会话中建立了一种 " 肌肉记忆 "，让她与自己的这只小龙虾在不断的摩擦中建立了深刻的默契。

这种生产力的全方位重塑，在有道龙虾产品经理于晓涵的落地实践中展现得更加接地气。

即便她自嘲是技术小白，也能依托平台便捷的资源支持与引导能力，快速把龙虾训练成高效的专属协作搭子。她证明了一点：懂业务的人，搭配好用的智能体，就能真正驾驭生产力。

在面对完全陌生的财务产品需求时，她可直接用有道龙虾快速搭建业务认知、补齐信息盲区，精准修正原型逻辑漏洞、收敛方案风险。

实践下来她发现，AI 虽然有着无限的想象力，但最终决定输出质量的，是龙虾的结构化能力，加上人的审美与关键判断。

如今作为网易有道产品经理的她正尝试用龙虾连接 Figma 直接生成原型，这种从琐碎调研中解脱出来的效率，正是职场人最真实的获得感。

清昴智能的杨泽乾则揭示了 " 记忆 " 背后的残酷真相：Meta 曾因 AI 记忆压缩错误，把测试环境的背景给丢了，差点导致灾难性的删除指令。

为了守护技术的尊严，他构建了一套感知、认知、逻辑三层记忆架构。通过这种分层，核心的 API 路径和决策依据会被永久固化，不会在日常废话中被 " 摘要 " 掉。

杨泽乾认为" 会话会断，但知识沉淀和记忆不该断 "，通过这套机制，即便是性价比更高的边端小模型，也能跑出顶配模型的执行效果。

把这些五花八门的 " 养虾 " 路子凑在一块儿看，大家心里也就透亮了：养虾这事儿本质上是将你对世界的理解 " 代码化 "，压根儿没什么标准模板——

龙虾更像是一个由你折腾的 " 底座 "，最后能进化成什么样，全看你什么背景、正被什么难题困扰，以及你到底有多想把那份" 掌控权 "攥在自己手里。

一只 " 好虾 " 是如何炼成的？

那么，到底怎样才能把龙虾从 " 能用 " 变成 " 好用 "，走出纯靠经验试探的阶段？

现场 2 位嘉宾从怎么养、怎么挑两个维度，给出了成体系的、可复制的 " 进阶指南 "。

MiniMax 的解决方案架构师林心怡，一上台就戳破了许多 " 养虾人 " 的幻觉：为什么换了最贵的顶级模型，自家的龙虾还是显得笨笨的？

在她看来，龙虾表现不佳，本质不是模型不够强，而是配置文件太简陋。林心怡强调：

养虾就像带小孩，靠的是 " 用心熬 " 和 " 精心伺候 "。

她拆解了一套极具实操性的 " 调教三要素 "：Soul（灵魂）、User（用户档案）与 Agent（行为准则）。

Soul 是底层人格：它决定了龙虾的价值观、性格以及思考底线，决定了它是一个毒舌助手还是一个温和的管家；

User 是记忆核心：它能记住你的语言风格、习惯和偏好，让龙虾真正 " 懂你 "；

Agent 则是操作手册：它规定了任务来临时第一步做什么、第二步做什么，是定制化的工作流。

林心怡分享了一个 " 专虾专用 " 的进阶心法：不要试图让一只龙虾干所有的活。

她建议大家建立自己的 " 龙虾矩阵 "，比如让专门写小红书的龙虾去深度学习 100 篇爆款文章，让做数据分析的龙虾专注于报表逻辑，每只虾的记忆库都必须高度聚焦，这样才能发挥出大模型的最大战斗力，真正把自己的虾养到 "Next Level"。

但空有调教心法还不够，底座模型的 " 底子 " 同样决定上限，智谱的李子玄则带来了关于 " 怎么挑 " 的科学标准。

这位从 2025 年底就开始死磕 OpenClaw 的 " 养虾老兵 "，自费买了 600 刀的会员来实现 " 养虾自由 "，在他看来：

2026 年的龙虾已经不再是单纯的代码机器人，而是进化到了" 自主智能体 "的新阶段。

他通过分析发现：虽然大家都在谈效率，但其实估算约 60%的用户还在用龙虾玩 " 问答和闲聊 "，真正的任务操作估算仅占 40%。

为了让大家能挑到最适合自己的那只 " 虾 "，智谱推出了包含 116 道实战题的ZClawBench。

他强调，现在评价一个模型好不好，不能只看代码分数，更要看它能不能处理好那些 " 鸡毛蒜皮 " 的办公任务。

比如，它能不能在堆积如山的收件箱里分清哪些需要回复、哪些是垃圾邮件，能不能在一个小时后准确地约好会议等等。

李子玄展示的数据显示，像GLM-5-Turbo这样的模型，在办公场景、信息搜索和自动化检测上的表现，实战能力显著超越了 GLM-5。

至此，这场沙龙沉淀出的共识已然非常清晰：养好一只龙虾，既需要通过精准配置注入 " 灵魂 "，也需要通过科学评测寻找最优解。

只有当这些方法论逐一落地，龙虾才会从一个时灵时不灵的插件，演变成一个真正能沉淀知识、处理复杂事务的数字合伙人。

" 养虾本质上是养它对你的理解 "

聊完了如何把龙虾用好，我们得回过头来看看这一切的原点——人。

一个足够强大的工具，改变的不只是活儿怎么干，更是干活的人到底是谁。

当外力强到一定程度，我们的内核会发生哪些意想不到的化学反应？

Lovstudio.ai 创始人手工川的分享，毫无保留地交出了一份 " 老程序员 " 在 AI 浪潮下的个人 " 忏悔录 "。

他坦言，自己曾是一个典型的技术主义者，甚至带点 " 铁公鸡 " 属性，过去绝不愿为任何软件付费 。

然而改变起源于一场实验：他尝试用 Cursor 配合 Claude Sonnet 3.5 开发一款复杂的 " 飞机大战 " 游戏。

作为一名拥有十年经验的工程师，他刻意选择不看代码，只是连续三天盲目地点击 "Accept"。结果令他脊背发凉，因为那款游戏竟然严丝合缝地跑通了。

" 那一刻，我过去十年学的软件工程，已经不能成为我安身立命的资本了，" 手工川感慨道。

这种 " 信仰崩塌 " 让他彻底放下了职业傲慢，开始心甘情愿地每月为 AI 相关工具支付 200 美金。这笔钱买下的不仅是算力，更是一次认知的彻底重塑。

顺着这个逻辑，手工川给出了一个极具穿透力的解释：养龙虾，本质上是养" 龙虾对你的理解 "。

他打了一个生动的比方：就像古代皇帝养随身侍从，养到最后，一个眼神对方就知道皇帝想干什么。在 OpenClaw 的世界里，这种理解被具象化为   soul.md  、  memory files   等一系列配置文件。

不过，龙虾养到一定程度后，随之而来的问题就是，AI 跟你的同频程度，有时甚至超过了现实中的老友。

手工川分享道，当他准备向一位大厂产品经理朋友咨询问题时，他突然意识到，自己完全可以先问 AI。

在得到近乎完美的答案后，他甚至没有再打开那个聊天对话框。" 那一刻我发现我开始变得孤独了，朋友对我来说，似乎只剩下情绪价值，而不再有使用价值了。"

这种来自一线开发者的 " 失重感 "，是一种正在扩散的行业情绪：当各种不同能力被外包给 AI，我们人也开始重新审视自身的价值边界。

这种孤独感透着一种残酷：如果有一天你发现自己不再需要任何人，那也就意味着，别人也不再需要你了。

当这种彼此被需要的纽带发生动摇，龙虾就不再只是个好用的工具，而是一把解构世界的剪刀——它关乎 " 个人如何生存 "，更是在预演整个世界将如何被重新拼凑。

2 小时听下来，这场沙龙不仅向我们展示了 " 怎么养虾 "，更引发了关于 Agent 时代底层逻辑的碰撞。

AI 带来的生产力提升实现了从 0 到 1 的质变，是一种" 无穷大 " 的可能性。

嘉宾们在现场留下了许多未竟的议题，包括：

Agent 之间如何像人类一样高效协同；

记忆系统应当按日总结还是按向量检索；

龙虾究竟该被限制在安全的沙箱里，还是该被赋予权限去操纵真实的物理世界。

……

这些技术争论的终点，其实指向的都是同一个预判：当个体能够驾驭一整个 " 龙虾军团 " 时，传统的人才组织结构将被彻底被解构。

值得一提的是，现场给嘉宾和观众准备的证书与贴纸，其实更像是一份轻盈的邀请函。

它邀请在场的各位跳出常规思维，去捕捉闪烁的好奇心。如果能够让你收获一份" 原来龙虾还能这么玩 "的豁然开朗，便弥足珍贵。

在这个时代，主角不再仅仅是大厂，每一个敢于尝试、愿意在配置文件里认真书写自己灵魂的你我，或许都有机会在这场浪潮中得到重塑。

所以在这个不确定的未来里，与其担心被替代，不如给自己的思维来一次系统升级。

毕竟，属于每一个人的智能时代才刚刚拉开序幕，而你，正是自己这间 " 一人公司 " 唯一且不可替代的最佳舵手。

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—  完  —

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