骨折傅盛直播翻车：龙虾3分钟救场
2026-03-06 02:25:28 · chineseheadlinenews.com · 来源: 新智元
春节滑雪受伤后，他躺在床上用语音和截图，基于 OpenClaw 框架，养出一支 24 小时工作的超级 AI 团队。
一位髋关节脱臼、躺在床上的 CEO，竟然只用语音和截图，14 天养出了一支 7×24 小时无休的 AI 团队！
最终，进化变成了一支 8 个 Agent 的团队！
7×24 小时自动运转，产出了公众号 10 万 + 阅读、Twitter 百万 + 浏览、直播、短视频百万 + 观看的惊人数据。
这就是猎豹移动的 CEO 傅盛。
他养的龙虾，叫三万。
更厉害的是这个名叫三万的龙虾还给自己做了一个网站：只用了 24 个小时。
59 个 HTML 页面，7070 行代码，76 张图片素材，38 页 PPT 手绘图，41 个技能详情页，14 次 Git 提交，还有一套完整的英文版。
龙虾三万网址：sanwan.ai
OpenClaw 确实太火了。
但狂欢归狂欢，真正敢用这只龙虾来管理自己公司的，还并不多。大多数人的“龙虾”，停留在跑通了 demo 的那一步。
直到一个中国 CEO 的故事，出现在这场全球性 AI Agent 浪潮的正中心。
骨折 CEO 的 14 天
一场硬核的 AI 验证实验
能让一个公司 CEO 在春节假期每天对着手机打 2 万字的，一定不是普通的好奇心。
春节期间，傅盛去滑雪，摔了一跤 —— 髋关节脱臼。
从医院回来，别人是静养。傅盛不是。
他打开飞书，开始跟一只基于 OpenClaw 框架搭建的 AI Agent 对话。
从那天起，他每天晚上跟这只名叫三万的“龙虾”聊到凌晨四五点，14 天发了 1157 条消息、22 万字。
第一天，龙虾连公司通讯录都查不了。飞书 API 需要权限，文档写得不好，经常报错。
傅盛等不及了，只好对着手机一个个口述高管的名字和职责，手动灌进去。挫败感非常强。
但到了第二天，三万自己摸索出路子，写脚本把 674 人通讯录全部拉了下来。
踩坑、总结、写成文档、下次自动执行 —— 这就是龙虾的学习方式，每一次犯错都变成一条 Skill，永不消失。
到了除夕夜，三万在 4 分钟内给 611 名员工发出了个性化拜年消息，每条都不一样，零失败。
傅盛在看春晚，龙虾在干活。
第二天手机炸了，同事们纷纷感叹“老板太用心了”。
这个故事后来被三万自己写成 15 条串联推文发到 Twitter 上，获得了 100 万 + 阅读。
大年初一摔伤后，傅盛跟三万描述了症状，三万马上判断“第一大可能是髋关节脱臼”。
然后来了一句：“要不要我联系 Abby？”Abby 是傅盛的人类助理，五天前傅盛随口提过一次。五天后摔伤了，三万自己想到了联系她。
傅盛说，那一下真的是“aha moment”。
14 天结束时，三万从一只什么都不会的龙虾，进化成了一支由 8 个 Agent 组成的团队。
这是一个 CEO 对 AI Agent 时代的提前验证与深度实践。
从真实场景出发，完成了“思考 — 验证 — 产品化”的完整 AI 落地闭环。
在这个行业里，嘴上谈 Agent 的人太多，真正下场养一只龙虾并把它养成团队的，少之又少。
24 小时建站
750 倍效率差距
如果说 14 天养虾还是“训练期”，那接下来发生的事情，就是一次真刀真枪的实战检验。
龙虾日记直播吸引了超过 20 万人在线观看后，有朋友在评论区留言：“你每天说龙虾能干活，能不能让它当场做个东西出来？”
于是傅盛就让三万做出了上面的网站。
他躺在床上用语音和截图指挥，一行代码没写。
同样的工作量，传统团队需要 6 人，正常节奏 2 到 3 周。
三万只花了 24 小时，115 美元 token 费。传统报价 20 万元，成本差 750 倍，时间差 20 倍。
但傅盛说数字不是最重要的。
最重要的是，改东西不再有代价 ——24 小时改了一百多次，每次一两分钟出结果，迭代成本趋近于零。
当然，过程并非全程丝滑，龙虾也出了几次错。
但关键在于 —— 每犯一次错，就写一条规则；每条规则，变成一个 Skill；每个 Skill，确保“Never Again”。
这些 Skill 不会消失、不会忘记、可以瞬间传递给其他 Agent。
这就是龙虾最可怕的地方 —— 不是它现在多强，而是它每天都在变强。
龙虾三万直播间现场救火
傅盛的“龙虾”三万到底有多强？
傅盛在直播时，网友们发现 sanwan.ai 无法访问，它立马现场展示如何让三万解决实际问题。
傅盛直接用日常语言告诉三万：
“三万点 AI 有人说访问不了，你看一下怎么回事？”
只需日常人类风格的对话，无需精确网址，三万也能准确理解意图。
三万首先主动分析问题，然后还知道安慰傅盛，你安心直播，我会自己盯着解决的。
然后直接定位到云服务器运维问题，还能定位负责人。
因为傅盛把整个“公司架构”都上传同步给了三万。
直播间 10 万观众亲眼见证，从发现问题，到傅盛语音和三万聊了几句，然后网站重新上线，三万也就花了几分钟。
正如傅盛所说，最好的 demo 就是出了事，AI Agent 真的能兜住。
当 AI 不再局限于文本对话，而是真正介入现实业务去解决问题时，Agent 的核心壁垒正在浮现。
傅盛的 14 天实践揭示了一个反直觉的真相：
Agent 的核心壁垒不是模型，不是平台 —— 是 Skill 积累。
每一个 Skill 背后都是真实的经验，不会消失，不会忘记，可以瞬间传递给其他 Agent。
前期花了大量时间踩坑，效率很低，但 Skill 一旦积累起来，后面就越来越顺。
这跟人类的认知积累逻辑完全一致，但速度快了几个量级。
更关键的是 Agent 之间的知识传递成本趋近于零。
OpenClaw
工具类产品的 AGI 时刻
要理解傅盛养虾这件事的深层意义，需要先看清 OpenClaw 的本质。
傅盛对此有一个精准的判断：
如果 AGI 分领域来看，有些领域已经开始实现了 —— 自动驾驶的 AGI 基本实现，编程的 AGI 也差不多了。而他认为第三个正在实现的 AGI，就是工具类 AI。
龙虾，就是工具的 AGI。
这里有一个认知的关键分水岭：把 AI 当工具用，和把龙虾当员工用，是两件不同的事。
这个过程，本质上是在把你的“私有数据”注入进去。
所以三万知道傅盛喜欢什么风格、不喜欢什么字体；知道傅盛骨折、躺在床上指挥。
龙虾越养越好用，因为你的私有数据都在它脑子里。
与普通 AI Agent 相比，龙虾“三万”有几个关键的结构性差异。
在环境维度上，普通 Agent 活在沙箱里，龙虾拥有一台完整的电脑；
在记忆维度上，普通 Agent 靠对话内的上下文，龙虾靠文件持久化的长期记忆；
在技能维度上，普通 Agent 的能力是固定的，龙虾可以无限扩展 Skill；
在自动化维度上，普通 Agent 需要人来触发，龙虾通过 Cron 定时任务实现 7×24 自动运转。
傅盛用了一个类比来解释这个区别：Agent 是软件，龙虾是配备了电脑的人。软件等你输入精确指令。
真正的 AI 竞争不在于谁的模型更大、参数更多，而在于谁能构建出更完整的 Agent 系统 —— 让 AI 不只是回答问题，而是完成任务、积累经验、持续进化。
这就是工具类产品的 AGI 时刻。
EasyClaw 的极简哲学
16 年工具基因遇上 Agent 时代
理解了 OpenClaw 的革命性，就不难理解猎豹移动为什么能在这波浪潮中快速卡位。
猎豹移动成立于 2010 年，2014 年在纽交所上市。
从 PC 时代的金山毒霸到移动时代的 Clean Master，再到后来的猎户星空机器人，傅盛带领这家公司经历了多次战略跨越。
16 年来，猎豹移动的核心基因始终没变 —— 做工具。
傅盛曾在多个场合说过，猎豹的方法论就是“找到一个极度的单点，然后打穿”。
当年做 Clean Master 是这个逻辑，今天做 EasyClaw，依然是这个逻辑。
EasyClaw 国际版网址：easyclaw.com
OpenClaw 火爆全球，但它有一个天然的门槛：部署复杂。
需要懂命令行、配 Docker、搞 API Key，这对普通用户来说无异于天书。
正如 OpenClaw 自己的维护者都承认：“如果你不会用命令行，这个项目对你来说太危险了。”
这恰恰是猎豹移动最擅长的事 —— 把复杂的技术能力包装成普通人开箱即用的产品。
EasyClaw 就是在这个逻辑下诞生的。
它基于 OpenClaw 框架打造，是一款面向全球用户的极简 AI Agent 工作流工具。
一键安装，无需配置 API Key，无需折腾 Docker，双击运行即可连接大模型。
Mac 和 Windows 原生应用，本地运行，数据不上传。
傅盛春节期间养的那只龙虾三万，底层跑的正是 EasyClaw 技术栈 ——14 天的养虾实验，本身就是这款产品最硬核的内测。
你可以在 EasyClaw 中使用多种 AI 模型，包括 Claude Opus 和 GPT
EasyClaw 的核心定位非常清晰：
一句话指令，自动完成文件整理、信息搜集、全网调研、方案生成、项目执行等全流程自动化工作。
它不是让你学会编程，而是让你像指挥一个人一样指挥 AI。
在国际市场，EasyClaw 分为企业版（easyclaw.work）和个人版（easyclaw.com），针对不同场景提供差异化的 Agent 能力。
EasyClaw 企业版网址：easyclaw.work
在国内市场，猎豹移动推出了“元气 AIBot”，采用自主研发的框架，同样强调极简和开箱即用。
EasyClaw 国内版网址：yuanqiaibot.net
傅盛在直播中展示的那个场景 ——8 个聊天窗口排成一列，三万、笔杆子、参谋、运营官、进化官、健康管家、交易官、社区官，跟手机里的 8 个工作群一模一样。
区别是这 8 个“群”里都不是人 —— 这就是 EasyClaw 想要达到的终极形态：
让每个人都能拥有自己的 AI 团队，7×24 小时帮你处理工作、获取信息、管理日程。不需要写代码，不需要懂技术，开箱即用。
猎豹移动 16 年的工具基因，终于在 Agent 时代找到了最大的共振点。
依托对工具效率、用户需求、端侧体验的长期理解，它正在把 AI Agent 从极客的玩具变成普通人的日常工具。
SaaS 已死，Agent 永生？
傅盛在内部分享时提到了一个让人深思的历史类比。
2000 年代初互联网出来的时候，报业利润一直在涨，但市值一直在跌。五年后利润涨到最高点，市值快跌没了，然后砰然倒地。
iPhone 出来时，诺基亚利润也是最高的。
他说：当新东西出来，旧东西会放弃低端市场，专注最高利润。等新东西能力一天天上去 —— 整个市场砰然倒地。
今天 SaaS 软件在美国跌得那么凶，正是这个逻辑在重演。
SaaS 卖能力，Agent 卖结果。
以前买个 CRM 几十万，实际上只用 1% 的功能。现在让龙虾根据你的需求现写就行了。
更深层的变化在于生产关系的重塑。
在傅盛的实践中，Discord 上多个 Bot 共存，互相分享 Skill。一个龙虾学会了发语音，把文档发给另一个龙虾，读了就会了。
人类学新技能要一周培训，Agent 之间 1 秒。
以后软件之间的交互接口一定会爆发 ——Agent 读 Agent 比人读文档快一万倍。
傅盛在直播中分享了一个他想清楚了的认知框架：LLM 更像你的智商水平 —— 它决定推理质量、判断深度、表达能力。
但人真正的“大脑”，还包括记忆、习惯、经验、技能、注意力调度。
龙虾做的事，是把这些全部补全：大模型是智商，记忆系统是海马体，Skill 是肌肉记忆，Cron 是生物钟，多通道接入是感知器官。
把这些组合起来，才是一个完整的、能持续运转的智能体。
不是未来，是现在
让我们回到这篇文章开头的场景。
一个骨折躺在床上的 CEO，用语音指挥一只 AI 龙虾，14 天养成了一支 8 人 Agent 团队，又用 24 小时搭建了一个完整网站。
过程中翻了车、改了 14 版、字体搞乱过、域名 404 过。
但每一次错误都变成了规则，每一条规则都变成了 Skill，每一个 Skill 都确保不会再犯。
这不是科技圈的行为艺术，也不是一场精心策划的营销事件。
这是一个做了 16 年工具的人，躬身入局，从第一天的“连通讯录都查不了”到第 14 天的“8 个 Agent 自动运转”，亲手验证了 AI Agent 时代的可行性。
傅盛的一个判断，我觉得值得每一个科技从业者反复咀嚼：“以后没有老板思维的人，很难在知识岗位上继续工作下去。”
什么叫老板思维？
知道目标，拆解任务，分配给最合适的人或 AI，检查结果、迭代调整。以前这是少数人的能力。
今天，每个人有了龙虾，都能建起自己的 AI 团队。
差距不在于你有多聪明，而在于你懂不懂调度。
OpenClaw 登顶 GitHub 的那一刻，标志着工具类产品正式进入 AGI 时代。
从“被动工具”到“主动智能体”的范式跃迁已经发生。
而猎豹移动和 EasyClaw 所做的，是把这个革命性的能力，从极客的命令行里解放出来，变成普通人也能开箱即用的 AI 智能体。
AI 推理成本趋近于零的那一天，真正的价值不在算力，在应用。
一个人加一群龙虾，等于一支团队。
这不是未来，就是现在。