如今，Agent经济早已不再是科幻概念，它带来的不只是效率的跃迁，更是经济组织方式的重构与再分配。特别是开源项目OpenClaw在全球爆火，进一步推动大模型从实验室走向规模化应用，各方争相加入Agent入口争夺战。
那么，大模型到底该选哪一家？Token资源能否足够支撑长期使用？不跟随OpenClaw（龙虾）潮流就会被时代淘汰？在这场加速演进的AI变革中，个人又该如何自处与突围？
带着这些疑问，4月3日，徐家汇科创、上海市分布式共识技术协会、PANews和曼昆律师事务所联合举办了名为“别‘虾’焦虑”的主题活动。
在“拥抱不可预测的AI浪潮”的主题演讲中，Conflux树图首席架构师李辰星表示，目前将更多自主权交给AI，而非以人类有限经验过度约束，是当前技术阶段的必然趋势。AI目前表现出的“欠考虑”问题，本质在于其在复杂场景中难以稳定捕捉并持续记忆关键上下文约束。从技术结构来看，AI主要依赖参数记忆、上下文记忆与外部记忆，但这些机制仍存在更新困难、窗口受限与调用效率不足等问题。因此，未来应重点强化外部记忆调用能力，探索持续学习与经验复用机制，并通过垂直领域实践逐步沉淀经验型记忆，以提升AI在真实复杂场景中的决策完整性与可靠性。
他还指出，当前AI的核心进展主要体现在自主分析与反思能力的增强，未来随着记忆能力的提升，有望突破关键瓶颈，并对各行业产生深远影响。比如，目前数字身份与数字支付体系上的潜力长期受制于开发与用户门槛，而AI有望通过降低开发成本、以代理方式替代用户学习过程来释放其价值。总体来看，AI不应被视为就业威胁，而是推动生产力提升和新机会诞生的关键工具，个人与行业应保持开放心态，主动探索AI融合路径。
据腾讯云Workbuddy产品架构师冯河清指出，随着大模型能力显著提升，AI已从早期仅支持代码补全等基础辅助开发，发展到能够独立完成复杂任务；其中，自定义Agent的核心能力体现在全流程任务支持、多角色协作、分层记忆系统以及基于上下文的智能任务拆解，同时通过多Agent协同实现任务间的数据流转与并行处理，并在安全层面采用本地数据存储与关键操作人工确认机制以保障数据安全。在应用层面，WorkBuddy已覆盖简历筛选、PPT自动生成、数据分析与周报整合等典型办公场景，并可通过企业级集成能力对接企微等系统，实现统一任务管理；其技术架构强调全栈自研、执行环境隔离及企业级权限管控，支持本地与云端部署。在商业模式上，可以面向企业研发及高频数字化办公岗位用户等。整体来看，WorkBuddy旨在通过自定义Agent与多任务协同能力提升企业生产效率，并通过持续优化任务拆解能力与生态扩展，进一步强化其在复杂企业场景中的适配性与落地能力。
Biteye和XHunt创始人Teddy主要围绕数字员工实践、大模型应用与成本问题、技术配置与安全风险以及协作方式优化等内容展开分享。其中，在数字员工实践方面，为了降低模型幻觉和代码出错率，需要引入更高阶的审查型Agent对低阶Agent生成的代码进行二次复查，形成强制性的代码评审流程；由于当前Agent编写代码仍然存在一定bug，可以通过规范化开发流程、强化提示词设计以及增加多轮校验机制来减少错误。同时，在运营类场景中，需要重点控制发帖频率，并尽量通过后端API进行统一调度以保证稳定性。在复杂团队协作环境下，Discord通常比Telegram更适合Agent协同与任务分发，而在资源管理方面需特别注意Token消耗。此外，Agent系统仍然需要人类投入时间进行训练、调优与行为校正。
在OpenClaw的安装与部署方面，Teddy建议可选在闲置电脑或Mac Mini上运行，具备较高的自主控制权，整体代码开源，强调隐私保护能力，并能够接入国际化生态体系，但其安装与配置门槛相对较高。在使用过程中需要特别注意模型与频道配置的修改风险，避免因配置不当导致系统异常；出现问题时可借助Grok和Gemini等工具进行辅助排查。同时，在安全层面需防范提示词攻击及恶意skill注入等风险。在资源与成本方面，也需要关注Token消耗控制，以避免运行成本过高。
曼昆律师事务所合伙人律师赵暄在主题演讲中，分享了AI时代创业者需关注的三大法律问题及解决方案。其一是组织外壳，即一人公司（OPC）所营造的“虚假隔离”，表面上形成独立实体，实则难以真正隔离责任与风险，需要建立真正的物理和法律隔离，包括架构上引入合伙人，使用专属对公信用卡并在合同中插入AI免责声明与赔偿上限；其二是核心资产所有权问题，努力不等于权利，需要证明自身统治权，完整记录创作过程并存证；其三是平台霸权带来的“拔网线”的系统性风险，包括上帝条款、技术锁定等，分离核心数据与第三方服务，提前规划替代方案，且引入去中心化技术。
“从狂热到清醒，VC眼中的AI真需求与伪命题”的圆桌中，多位投资人对AI的发展阶段、应用边界与投资逻辑等方面进行了分享。
水滴资本创始合伙人巨蟹认为，AI仍处于发展早期，要真正达到用户体验成熟、被广泛认为“有意义”的阶段，还需要较长时间。他指出，AI技术迭代速度极快，单纯依赖技术领先难以形成长期护城河，因此投资应更关注具备不可替代性的基础层能力，例如算力等核心资源。在应用层面，他举例称，类似“龙虾”这类工具对普通编程用户并不友好，但未来可能更适合被封装成“家庭医生”等垂直场景应用，通过实时健康数据提供专业建议。同时，他认为AI在企业侧可以替代研报等信息生产工具，但无法替代最终决策角色，只能作为辅助决策工具存在。
Enlight Capital创始合伙人Tang Yi则表示，目前AI投资领域较难形成明显的非共识机会，大模型的快速迭代可能持续“抹平”应用层公司的优势。他相对看好Web3与AI的结合方向，认为两者分别代表各自领域的先进生产力。针对OpenClaw等开源工具，他认为其相当于为大模型赋予“手”和“脚”，增强了与外部系统和社交应用的连接能力，但同时也带来较高的安全与数据风险，因此需要复杂配置，不适合普通用户，目前更理想的路径是通过封装提升整体易用性与体验。
First Rule Ventures投资人Yinghao则从用户与产品角度出发，关注深水区行业应用、AI创作、软硬件结合等方向的应用机会，并通过用户行为与互动数据来评估项目潜力。他指出，即便不亲自尝试所有新兴AI产品，也不意味着会错过关键趋势，因为技术能力往往会被快速模块化并融入现有产品体系。
相比单一产品，他更关注三点长期结构性变化：一是AI交互是否正在形成新的记忆载体，让用户的认知与工作沉淀在某个系统中；二是这种记忆是否具备跨产品迁移的能力，还是会逐渐被绑定在单一产品中，从而形成高迁移成本与体验锁定；三是是否会出现新的超级入口，成为AI交互与流量分发的核心枢纽。
曼昆律师事务所合伙人律师赵暄在AI产品使用中，更多把工具用于数据处理、检索和分析，并期待未来能出现更多一体化产品来整合这些能力。他也强调，AI创业中更重要的是避免一次性重大失败，建议企业在早期就重视数据合规、仲裁条款、免责条款等关键法律设计，以在出现不可控风险时尽可能实现风险隔离与责任保护，从而避免单点风险导致公司整体崩溃。另外，他还展望道，未来Agent将成为主要的经济执行主体，负责数据获取、信息购买、策略执行甚至跨系统交易，从而形成机器对机器的经济活动与支付体系。
在主题为“AI的N种打开方式，聊聊创新者的机遇”的圆桌讨论中，多位嘉宾从不同视角探讨了AI正在带来的变化。矩阵智能CEO Zeno提出，用户可以通过自己更改脚本或插件，把多设备打通，实现多位一体的记忆同步与状态一致性，让信息不丢失、任务不断线，同时还可以加入每日净化/复盘机制来维持系统稳定。相比使用现成工具，用户基于企业级权限或平台能力进行深度定制更高效、更自由，也更容易做出符合个人习惯的工作流。展望未来，他认为AI会成为一个统一入口，用户只需要通过一个AI中枢进行交互，就能调用各种工具和系统完成所有任务。随着使用增加，AI会不断积累用户的记忆、偏好和工作流，形成数据与能力的飞轮效应，变得越来越懂用户、效率越来越高。这种趋势下，个人通过配置AI系统与支付订阅成本，可能获得远超传统人力的生产力提升，从而显著拉开人与人之间的效率差距。
ClawFirm.dev联合创始人0xOlivia披露，AI实际使用中，仍然存在系统不稳定、记忆与自动化能力碎片化等问题，用户需要像搭乐高一样不断去拼接各种工具和脚本。对于非高阶用户，直接采用成熟的商业平台并结合官方应用与持续迭代能力，往往比高度碎片化的自建系统更稳定、更高效，同时过引入开源组件可以进一步增强数据处理与内容生成能力。她强调，当前AI的主要限制并不在模型能力本身，而在于工程化使用方式尚未完全匹配模型能力，因此仍有巨大的优化与落地空间。未来随着大模型能力正在快速增强，AI的应用场景会逐步覆盖工作与生活的各个方面，并持续与不同产品形态融合。
Biteye/XHunt创始人Teddy在谈到AI数字员工时指出，可以通过API或自动化接口将AI接入内部系统，使其承担代码生成、需求实现、内容处理等具体执行任务，而人类则专注于产品设计与需求定义，从而保留关键决策权。这种协作模式，更具稳定性与扩展性，不仅能提升整体开发效率，还能显著降低错误率，使AI更像一个可调度、可管理的外包团队，而不是单一工具。他同时还强调，凡是流程化、重复性强的工作，都具备被AI改造或替代的可能，即使初期效果不稳定，长期也会持续优化并逐步增强生产力。在复杂任务与管理决策领域，AI也已开始展现出显著辅助能力，并正在向更高阶业务场景渗透。
AI应用开发高级工程师豆哥补充指出，大家普遍认同AI外包化、自动化与工具化协作的趋势，而从企业角度，则更需要重点考虑安全性、权限管理、员工协作机制以及资产沉淀。目前市场存在多种AI开发框架与工具生态，分别在轻量化、低代码、高集成与安全控制等方向上各有侧重，企企业在选择时需要在灵活性与可控性之间做出平衡，并结合实际业务场景进行架构设计。而真正理解和落地这些AI系统不能只停留在理论层面，而是需要实际投入与使用成本。他强调，AI正在加速重塑工作流与组织结构，无论是个人还是企业，都必须快速适应这一变化，通过持续学习与工具化应用提升效率，否则很容易被技术迭代速度所甩开。
