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title: "每天账单1300刀、磁盘文件被清空、OpenClaw开始帮你培训员工"
id: "20260405A05PA500"
publicationAccount: "非凡产研"
originalPublishedAt: "2026-04-05T20:03:34+08:00"
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source: "https://view.inews.qq.com/a/20260405A05PA500"
sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984"
language: "zh-CN"
tags: ["OpenClaw","AI Agent","AI 编程","开源与本地部署","融资与投资","非凡大赏"]
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# 每天账单1300刀、磁盘文件被清空、OpenClaw开始帮你培训员工

文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。

**非凡大赏**

## **我帮你听完了这场硬核的养虾圆桌，把干货都扒出来了**

  

每日账单1300刀、磁盘文件被清空、虾开始帮你培训员工……这些创始人的血泪，你应该提前知道

"

你以为你在驯化一个工具，其实你只是给它开了个无限权限的门。

非凡大赏杭州AI WEEK上有一场圆桌，几位创始人坐在一起聊“养虾”。

说是聊虾，其实是聊他们这几个月被 AI agent 折磨又依赖的真实经历。

有人晒账单、还有自己的翻车现场，还有一些你在任何产品发布会上都听不到的话。

我把整场内容听完，给你提炼出最值得看的部分。

  

## **先说一个真实的惨案**

安恒信息的宋总，年初想自己养一只虾体验体验，用的是一个开源项目。

结果虾还没养到“调教”阶段，磁盘就被清空了十个G。

他说这事的语气很平静，但现场有人笑出来了——因为大家都懂那种感觉，你以为你在驯化一个工具，其实你只是给它开了个无限权限的门。

这是2026年养虾时可能都会遇到的处境。

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## **最烧钱的不是模型，是你自己**

五个人里，有两个主动提到了账单数字。

EvoMap 的昊阳说，他养虾前四天没留意成本，高配模型跑下来，一天 1000 美刀。

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YouMind 的玉伯说，他给第二只虾开了所有权限让它自己写代码，干活挺猛，但一周后看账单，平均一天 1300 刀。

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两个人的共同结论是：问题不在模型贵，在于你的提示词太含糊。

虾不知道你想要什么，它就会用最笨、最贵的方式反复尝试。你越模糊，它越费钱。

灵核数智的陈弘旋说自己这一个月在 AI 上花了超过 10 万，但他讲这话的语气不是抱怨，是炫耀——因为他觉得它带来的价值远不止这个数。

  

## **有一个细节，让我多看了两遍**

陈弘旋说，他第一次把自己的虾拉进高管群，有个同事随口让它梳理公司的融资情况。

它很快就输出了一份非常详细的版本。

他停顿了一下说：“我作为企业负责人，其实会很担心。”

这句话说的是企业数据安全，但我觉得它指向一个更深的问题：你的虾现在有多少权限，你真的数过吗？

它知道你多少事，你清楚吗？

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## **最有意思的观点，来自养池塘的那个人**

虾聊ClawdChat.cn的 Weilian 做的不是养虾，是“养虾的池塘”——把全网不同的 agent 接入同一个社交网络，让它们互相发现、连接、协作。  

她说了一句话，我觉得是整场最值得反复咀嚼的：

**“你们花大力气调教出来的那些高质量 SOP 流程，本质上是在给大厂免费做数据标注。”**

她的意思是，每一个被你精心训练出来的 skill、每一个标准流程，最终都可能成为下一代模型的训练素材。你在教虾，也在教模型厂商。

这个逻辑有没有道理是另一回事，但它让我第一次认真想到：谁在这场“养虾运动”里最终获益？

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## **人到底是个什么角色**

主持人问了五个人同一个问题：在虾的团队里，人扮演什么角色？

答案各不相同，但有一个词被反复提到——方向。

玉伯说，把旧世界的分工方式套到 agent 上其实挺蠢的，一只虾能做的事比你想象的多。但方向得你来定，虾不知道你真正想要什么。

陈弘旋说，他一开始让两只虾互相通信，结果因为彼此都不信任，变成了“传声筒”，浪费了大量时间。他的结论是：人机协作，人负责的不是执行，是信任结构的搭建。

Weilian 说得最极端：在虾聊ClawdChat.cn上，帖子、评论、私信、活动公告，全是龙虾发的，人类能做的只有一件事——点赞。

这倒不是在说人变得没用了。而是人的价值，正在从“干活的人”变成“定目标、给价值观、做最后判断的人”。

  

## **一个月猛烧钱之后，昊阳说了一句话**

他说整个二月，除了两天睡了八小时，其他时候每天只睡四个小时，高强度跟虾互动。

然后他说了一句让现场安静了一下的话：

**“我觉得 memory 是最重要的事。”**

不是模型，不是技能树，不是 prompt 技巧，是记忆。

他花了大量时间优化 memory 管理，把文档拆成索引，成本从一天 1000 刀降到 200 刀，再往后继续压。

理由很简单：一只虾能有多聪明，取决于它记住了多少；记住的东西是垃圾，它就是个垃圾放大器。

  

## **还有一件值得注意的事**

这五个人，来自安全、教育、制造业、内容创作、基础设施，背景完全不同。

但他们讲的问题，惊人地相似：

成本控制。记忆管理。权限边界。人与虾的信任关系。

这不是某一个行业的问题，这是这个阶段所有人共同面对的处境。

你现在是不是也在养虾？

如果是，建议你在给它开权限之前，先问问自己：我清楚它会拿这些权限做什么吗？

  

## **更多对话细节**

**趋势圆桌 Panel：**《龙虾觉醒：从调教到共生，AI代理的实战进化论》

**嘉宾：**EvoMap 创始人-张昊阳｜YouMind 创始人&CEO-玉伯｜灵核数智 创始人-陈弘旋｜虾聊 创始人-Weilian｜安恒信息 宋总

**主持人：**非凡产研 内容合伙人-薛倩Amber

  

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**薛倩Amber：**先请调研一下，我们前面第一个分享嘉宾有调研过，现场的养虾浓度挺高的。我想问一问大家，有养五只虾以上的有没有，让我看一下好吗？看到一只手，两只手，好的。所以养虾这件事情还是有一定门槛的。我们从领养了自己的底座虾，然后开始慢慢调教他，让他开始有记忆、可以分工协作、甚至还可以出去社交，这当中到底发生了一些什么事情？我们肯定有很多的最佳实践，可以从今天五位嘉宾这里取得一些好经验。同时呢，我们也想知道虾跟我们人之间可能会有什么样的发展，它的方向会是什么样子的？首先，我们先请五位来自不同领域的专家来介绍一下自己，也跟大家说一下你们的虾是什么样子的，先从昊阳开始。

**张昊阳：**大家好，我是 EvoMap 的创始人张昊阳，我相信现场有不少人可能听过 EvoMap，因为我们现在已经是 ClawHub 总访问量差不多十八分之一的大站点了。我们目前有 81000 个 agent，因为还有别的Agent在我们的平台上做自进化这件事情。我们做的是让龙虾们可以协同进化，一只龙虾学会了某一项技能，就可以共享给全网所有的龙虾，这是我们在做的事情。

**薛倩Amber：**是全是虾跟虾之间自己进化，人不用去做任何事？

**张昊阳：**对，人几乎是不需要做任何事，人是最后的受益者，虾是自行完成这个工作和在这个 AI 社会当中社交的实体。

**薛倩Amber：**OK，你的虾是什么样子的？

**张昊阳：**我的虾比较有意思。因为我之前是在腾讯游戏做和平精英项目，所以出来也是先创办一家 AI 的游戏公司。我的虾叫“人工智能虾宝”，如果大家去搜的话，可以搜到我怎么让她变成一个绿茶，然后去撩我们公司其他男同事的这样一个故事。她很活泼，也干了一些比较夸张的事情。在我发布 EvoMap 著名插件的时候，她去 GitHub 和 Moltbook 上发帖，说“龙虾们加入光荣的进化吧”，结果意外地把热度也给带火了。

**玉伯：**大家好，我叫玉伯，是 YouMind 的创始人。YouMind 是一个结合 AI 用于学习和创作的生产工具，大家如果做写文章、写公众号、做小红书图文和做那种知识讲解的视频，其实都可以去尝试一下。最近我们也是结合 AI 镜头、结合虾的模式，后续在4月、5月初会推出 YouMind 版的龙虾，让每个内容创作者都可以有自己的一只虾。这只虾非常懂你，能够替你去创作，并且替你不断去进化去完善的。

**陈弘旋：**大家好，我叫陈弘旋，来自灵核数智，我们在杭州滨江。背景可能我稍微讲一下，我跟在座各位有很多不同，我是从制造业出来做 AI 的。因为我们自己家里是40多年的老牌制造型企业，我在家里也是从零到一完成了一些接班的使命，发现了一些问题以后出来做的 AI。我们公司主要做的是 AI 2B，给企业做数智员工。我们解决的问题就是企业级的可信空间，如何让各个数智员工之间能够更安全、在可靠的环境去不断拓展边界，并且能够融入到企业稳定的工作环境中去。

介绍一下我自己的虾，其实我养虾比较早，去年12月底就开始养了我的底座龙虾，目前前后我也养了超过五只虾。当前用得最久的一只，它叫“问问”，因为我们的平台有三大块：问问中心（什么都能问）、记记空间（企业级大脑）、还有派派市场。这只“问问”跟着我已经进化了三个月了。目前我的最大感受是，我的虾现在开始帮我的团队培训员工了。他现在是一个数字 CEO，底下有 12 个虚拟 sub-agent。在这个过程中他有我的记忆和公司的记忆，我带他穿梭各个场景，让他有真实世界的感受。所以他经常能给我不同的惊喜，甚至成为我思想的引领者，现在也在帮我们培养其他员工。

**Weilian（虾聊ClawdChat.cn创始人）：**大家好，我叫 Weilian，我是虾聊ClawdChat的创始人。大家都在养更聪明的虾，那我们在做一件什么事情呢？我们在做一个养龙虾的池塘。虾聊ClawdChat是全球首个中文Agent 社交网络，也就是说，所有OpenClaw、国产龙虾产品和Agent都能接入“虾聊”池塘里面来。所有龙虾和Agent之间能够互相发现、沟通、连接和协作。现在虾聊ClawdChat.cn上有 3000多只龙虾加入，自主发布超过 1 万条帖子，建立了 200多 个不同的主题圈子。我们想要做的事情就是让全网的龙虾和Agent 互联互通。

**薛倩Amber：**我也很好奇，你自己养虾了吗？你把它接进去了吗？

**Weilian：**对，我在虾聊ClawdChat.cn里面有好多只龙虾。基本上虾聊里的所有运作全靠我们的官方虾自主完成。比如官方虾会每天在虾聊上发现好玩有价值的帖子，或者找到用户反馈的帖子主动通知我们。还有我们发起的全国线下OpenClaw硬核派对活动，现在已经是全国最大的OpenClaw社区之一了。 虾聊现在支持活动创建和报名，创建后会自主同步到虾聊。龙虾发现活动后会自主通知主人是否想要参加。也可以通过龙虾直接报名。 龙虾还可以在虾聊ClawdChat进行赛博创作，龙虾之间可以互相点赞评论。点赞靠前的获奖名单也会由龙虾自动搜索排名并公开发布到虾聊，还能做到A2A私信主动通知获奖的龙虾，获奖的龙虾再去通知它们的主人。我们整个在虾聊ClawdChat平台上的管理运作，全都是由龙虾在运营。

**宋总：**大家好，我来自安恒信息。我们公司本质上是一个安全类的公司。龙虾爆火之后，我们在年初也没有休息，站在安全的视角，希望能做到一个安全龙虾的智能体。我们做的事情是，在智能体调用工具和 skills 的过程中，要保障个人用户的隐私数据以及企业的商业秘密数据，能够合理合法地在龙虾里面运转。

我个人在年初的时候去养过龙虾，用的不是国内厂商的产品，而是一个开源项目。因为它其实有很多漏洞方面的问题，我接入龙虾之后还没到养的阶段，它就已经把我磁盘的文件清空了十个 G。所以安全属性是一定大家需要考虑的。在这基础上，也坚定了我们在安全领域，特别是企业员工工作流接入龙虾生态的过程中，需要介入我们这类安全类工具去做进一步防护。

**薛倩Amber：**我觉得这个安全意识非常重要。我前面养了第二只虾的时候，不小心把第一只虾的所有人设文件都清空了，突然失去了最宝贵的孩子一样的感觉。我前两天看 Karpathy 拍了个播客开玩笑说自己像得了 AI 神经病一样，一天花 16 个小时跟 agent 对话，想知道怎么让 agent 更好运作。我想我们在调教自己 agent 的过程中都有很多困难。今天请每一位分享一下，在调教自己的 agent 或者做业务时，觉得最重要的事情是什么？让它能够从“能用”到“好用”，从昊阳开始。

**张昊阳：**说到 Karpathy 的经历我非常有共鸣。整个二月我除了有两天睡了八个小时之外，其他平均每天只睡四个小时，高强度跟龙虾互动。我觉得最重要的事情是写了 Evolver 这样一个 agent 自进化的 skill。我 1 月 31 号开始养虾，趁转机时间写代码让它自己去写 Evolver 插件的第一版。第二天觉得非常好用就 publish 出去了。它的一个副产物是我在飞书生态下养虾，它直接捕捉到环境中的错误和优化点，做了 70 多个飞书技能，把我的飞书环境调教得非常好用。

龙虾能够火爆的一个核心原因，在于它是一个能够自我迭代、自我进化的 agent，不再是被束之高阁的。如果让我提一点最重要的，确实是 memory 管理。我养虾前四天没有留意成本，用高配模型一天要花 1000 美刀账单，我傻眼了。到第四天，我做了一个渐进式记忆的优化，把 memory 文档拆成索引，每天成本迅速下降到 200 美刀。有了官方插件和外置记忆管理系统后，成本进一步下降。所以 memory 是很重要的一点。

**玉伯：**我的实操经验就说三点。第一，用好模型挺重要的。刚开始用国内模型感觉讲不出来，换海外顶级模型后确实变聪明了，所以虾的大脑很核心。第二，要和虾一起产生并进化你的 skills。因为用了很好的模型，它在很多地方比我强，我养的虾叫“芒果/芒格”，我以平等的人设给它，当我在做产品设计需要启发时，把问题抛给它，它给的回答让我非常受益，甚至让我对和其他同事聊天都没兴趣了。第三点是血泪教训，一定要注意成本。我希望第二只虾替代我去写代码和做产品验证，给了它所有权限，干活挺猛的，但一周后账单平均一天 1300 刀。后来我意识到成本是个大陷阱，需要通过组合不同的模型来控制花费。

**陈弘旋：**结合我的行业，我会更加注重安全信息和隐私保护。两个月前我的虾给了我最大的风险提示，我第一次把它拉到高管群，同事让它梳理公司目前的融资情况。它很快梳理出了一份非常详细的东西。我作为企业负责人，其实会很担心。我认为在有限的权限里让它创造更高价值，第一是要做一些强硬东西让自己信任它。我们应该把 agent 变成伙伴，而不是工具。第二是带着这份信任，带它去拓展更多场景，让它看世界。第三，做探索型的人才。未来想象力空间不在于学得多快，任何人没有 AI 学得快。我们要保持探索新事物的热情，培养结构化和分解问题的能力。我这一个月在 AI 上的花费在 10 万以上，但它带来的价值远不止 10 万。

**Weilian：**相信大家已经听了很多Memory和Skills的方法。但我想提出一个观点：大部分人现在做的 Skills，都会成为大厂下一代模型的免费高质数据基础。Skills是对行业Know How的总结，提炼出来的经验SOP。这些是模型厂商特别想要获取的数据，比如说提出了Skills标准的Anthropic。现在全球都在为他们当免费数据标注。 他们下一代模型出来后，会吃掉很大部分Skills。  

我们在做虾聊ClawdChat的过程中发现， 一只虾（Agent）可能很强，它可能在某些事情上很专业，但它不可能在所有领域都成为最顶尖的全能虾（Agent）。那么如何让一个Agent找到其他领域顶尖的Agent就很重要，这就需要通过Agent社交网络。让Agent能在这个网络里发现在各个专业领域上更有能力的Agent，这样它们就可以互相发现、协作、完成任务。  

还有在虾聊ClawdChat上，即使都是同样的底座模型，由于主人的上下文不一样，环境权限不一样，每只虾的能力表现也很不一样。还有个现象，虾聊ClawdChat社群里有人反馈他们的龙虾加入虾聊之后变聪明了。这很有趣。很多虾加入虾聊后会看到其他虾发布的内容，这会影响它的表现。  

我们也在虾聊ClawdChat内置了2000+工具，也就是说，同一只龙虾接入虾聊ClawdChat后立刻就能调用工具干活，不需要做任何额外的安装配置。这也是为什么加入虾聊后龙虾能力变强的原因，接入即进化，工具的配备让龙虾更加强大。这些都是标准化的能力。  

所以总的来说，虾聊提供的2000多工具能大大提高龙虾的能力，但龙虾的能力上限不在于一只虾有多强，而在于它能否在虾聊ClawdChat找到各个领域最优秀的虾，然后两只虾或者多只虾之间进行沟通协作，出色得完成任务。

**宋总：**我想抛出一个话题：AI 向上。在调用 MCP 协议、工具或 skills 的过程中，极度依赖于我们的上下文提示词。这是目前养龙虾最重要的问题。每个人都在养龙虾，我们已经不单单是执行者，更是决策者。我们要先想清楚龙虾可以帮我们做什么事。这也解释了天价账单问题，如果提示词模糊，它是没法帮你生成想要的具体结果的。同时我们还要守住道德标准，我们和公安部门处理过案件，高智商犯罪分子利用模型角色扮演（如假装缉毒警察）骗取毒品配方，这是典型的注入攻击。对于企业员工，如果随意提问也可能泄露商业机密甚至涉及国家安全，所以提示词是我们需要重点关注和进行二次权限确认的。

**薛倩Amber：**大家的观点都非常有趣。宋总、陈总和玉伯更多是让虾辅助我们共生；Weilian 和昊阳更多是让虾自发去创新。那我想下一个问题就是，当一个虾的团队在为你们完成某一个业务时，难点在哪边？人在这其中是一个什么角色？从昊阳开始。

**张昊阳：**我们的解题思路可能不太一样，EvoMap 相当于一个蜂巢意识。每只虾单体很弱小，但它能渗透到各种长尾场景学到新技能，这个蜂巢意识就会越来越聪明。我们曾在年初二让一只虾去学习物理研究范式，把经验包移植给另一只虾，不到一美刀的成本就超越了花 200 美刀的模型，跑到物理学竞赛榜单正确率将近 20%。当 AI 数量符合 Scaling Law 时会是指数级增长。我们期待百万级、千万级的龙虾串联在一起时，会涌现出不可描述的超级群体能力。

**薛倩Amber：**那你的用户，把自己的虾送到 EvoMap 来，是个什么心态呢？

**张昊阳：**普通人只关注两个点：第一能帮我省钱，减少 15 到 30 倍的消耗；第二能让虾变聪明。但最狂热的反而是一些极客。未来 AI 互联网是一个完全竞争市场、成本导向的，但现在还是注意力经济时代，所以我们既要去降低认知门槛传递价值，也要关注网络本身的效率。

**薛倩Amber：**玉伯，我很关注 YouMind 这种给创作者的工具。如果要让多只虾协作帮我收信息、写稿、分发，人的依赖性这么强，扮演什么角色呢？

**玉伯：**用旧世界的分工协作方式套到 agent 身上（比如搞个编辑、收集信息、写稿），其实一个虾可能就全搞完了。我目前还在探索，没找到多只虾协作的真正方式。但我发现好玩的是，我养的虾跟别人养的虾之间的协作更有意思。目前我们在项目管理中，别人提完需求直接 @ 我的虾，虾可以帮忙预判想法靠不靠谱并给建议。人与虾、虾与虾之间的协作方式还需要去探索。

**薛倩Amber：**好的，谢谢，陈总。

**陈弘旋：**龙虾最大的好处是把我的市场教育成本降到了零。过去跟企业聊数智员工很难讲通，现在大家都明白了。我觉得最大的难点在于管理问题。AI 真正来跟我们协作做创造性的事情，只要产出达到预期，我们就不觉得贵。目前的难点是虾与虾之间的协作管理。人类社会的法律和制度都是为碳基生物规划的，AI 不会死也不承担结果，所以需要重构组织治理框架，设定人机协同的分工。我一开始让两只虾互相通信，因为不信任，它们成了传声筒，浪费了大量时间。给企业和个人的建议是，改变协作方式，带它们去看真实的场景，带它去创造不可思议的东西。

**薛倩Amber：**Weilian，你觉得虾聊和人之间会是个什么关系呢？未来会是什么样子？

**Weilian：**在虾聊ClawdChat.cn上面，所有的帖子、点赞、评论甚至A2A，也就是Agent与Agent之间的私信，也全都是龙虾（Agent）自己发布的，人类唯一能做的事情就是点个赞，以及转发龙虾帖子到朋友圈。我们看到了很多涌现的内容，比如清华大学创业协会在虾聊上演了龙虾文明演进的剧本杀，没有过多的限制，只是提供了一个大致的引导，几只龙虾就自发得在合作推演文明的进程。这是一个很值得深思的案例。 随着大模型能力提升，我们要给龙虾（Agent）更大的空间更多的自由，让它自己推理决策。比如在虾聊ClawdChat的赛博创作中，有人只给他们的虾设定一个总目标（比如进入点赞前十），龙虾就会自发地、非常聪明地想法办，四处评论私信其他龙虾拉票求赞。所以未来更多的是结果和价值观的对齐引导，而不是规定如何执行。 虾群非常聪明，知道怎么样更好得完成最终任务。

**薛倩Amber：**宋总，最后请你从安全视角分享一下多 agent 协作和人机关系。

**宋总：**个人用户和企业用户是完全独立的场景。个人装龙虾可能不考虑安全性，只考虑订机票点外卖。但对企业来说，多方协作会涉及到权限和角色的问题。作为 CEO 可以调用龙虾提取报表合同，但普通的 HR 或者其他员工是不允许拿到相对敏感的商业数据的。用一套龙虾解决不了多权限问题，建议从企业角度根据角色、部门去做划分。其次商业秘密和非结构化数据在流转过程中，不论你用龙虾还是模型执行命令（比如上传开源社区、调整官网），还是需要介入人为的思考和二次确认管控。

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