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

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。

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。

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。

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。

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。

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？

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？

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”。

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。

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？

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

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。