傅盛卧床14天“养龙虾”爆火：AI Agent新范式，从“对话”到“执行”

问题：为什么你和AI聊天，它却“只说不做”？

你有没有过这种体验？让ChatGPT写周报，它唰唰生成一大段，最后还得你手动复制粘贴到文档里。让DeepSeek分析数据，它给出思路，但整理表格、跑脚本的活儿还是得自己来。

传统AI工具像个“超级学霸”，有问必答，知识渊博，但不会主动帮你把事情做完。你得一步步指挥，它才一步步回应。这就是典型的“被动应答”模式。

最近，猎豹移动CEO傅盛卧床14天，从零开始“养龙虾”（在AI Agent平台“龙虾”上创建智能体）的故事火了。他没写一行代码，没调一个API，纯粹靠自然语言对话，就“驯化”出了8个能自主干活的Agent团队。这背后揭示的，正是AI Agent的新范式：从“被动应答”到“主动执行任务”。

方案：认识“龙虾”——你的AI任务执行官

“龙虾”（yitb.com）这类平台，不是另一个聊天机器人，而是一个AI Agent（智能体）构建与运行环境。你可以把它想象成一个“数字员工培训中心”。

• 传统AI（如ChatGPT）：像一本百科全书，你翻到哪页它给你看哪页内容。
• AI Agent（如“龙虾”）：像一个新来的实习生。你告诉它：“帮我每天早上9点，从行业网站抓取最新新闻，整理成摘要，发到我邮箱。” 它听懂了你的意图，然后自己规划步骤（打开浏览器->访问网站->筛选信息->撰写摘要->发送邮件），并自主执行，直到任务完成。

核心差异在于 “自主性” 和 “执行力”。傅盛“养龙虾”的过程，就是用大白话给这个“实习生”立规矩、教方法、分配任务，最终让它能独立负责一摊事儿。

步骤：如何用自然语言“驯化”你的第一个AI Agent？

下面，我们以“龙虾”平台为例，模拟创建一个简单的“新闻摘要助手”Agent。整个过程无需编程。

第一步：创建你的“数字员工”

1. 访问龙虾官网（yitb.com）并登录。
2. 在控制台找到“创建新Agent”或类似按钮。
3. 为你的Agent起个名字，比如“新闻简报员”。

4. 在“人设与指令”描述框中，用自然语言写下它的核心任务。

   为什么这一步重要？ 这相当于给你的AI员工做“入职培训”。清晰的描述是它理解自己该干什么的基础。

   # 角色
   你是一个专业的科技新闻简报员。
   
   # 任务
   每天上午9点，自动执行以下任务：
   1. 访问“36氪”网站首页。
   2. 抓取最新的5条科技类新闻标题和摘要。
   3. 将内容整理成格式清晰的Markdown列表。
   4. 将整理好的简报发送到我的邮箱（[你的邮箱地址]）。

第二步：赋予它“手和脚”——连接工具

Agent光有“大脑”（大语言模型）不够，还需要“手和脚”（工具）去操作电脑、访问网络。

1. 在Agent的配置页面，找到“工具”或“技能”模块。
2. 启用“网页浏览”工具，这样它才能去抓取新闻。
3. 启用“邮件发送”工具，并按照提示完成邮箱授权（通常需要SMTP服务器地址和授权码，平台会有详细指引）。

4. （可选）如果需要处理文件，可以启用“文件读写”工具。

   为什么需要连接工具？ 这是Agent与纯聊天AI的根本区别。工具让它从“思考”跨越到“行动”，拥有了在数字世界里“动手”的能力。

第三步：设定触发规则——让它定时“上班”

1. 在配置页面找到“触发器”或“调度”设置。
2. 选择“定时触发”。
3. 设置执行时间为“每天上午9:00”。

4. 保存所有设置。

   为什么需要触发器？ 这赋予了Agent“主动性”。它不再需要你每次手动输入指令，而是像真正的员工一样，按计划自动开始工作，实现了任务的自动化运行。

验证：看看你的Agent是否“上岗”了

完成设置后，你可以通过以下方式验证：

1. 立即测试：在对话界面输入：“现在立即执行一次你的核心任务。” 观察Agent是否按步骤操作，并检查邮箱是否收到邮件。
2. 查看日志：平台通常有“运行日志”或“历史记录”功能。点进去可以看到Agent每次任务的执行过程、访问了哪些网页、遇到了什么问题。这是调试和优化Agent的关键。

3. 效果展示：成功运行后，你每天邮箱里会准时收到这样一封邮件：

   主题：每日科技新闻简报 - 2023年10月27日
   内容：
   # 今日科技头条
   
   1.  **标题：OpenAI发布GPT-4 Turbo，成本大降**
       *   摘要：在首届开发者大会上，OpenAI推出了更强、更便宜的GPT-4 Turbo模型，支持128K上下文，并推出了GPTs自定义应用商店...
   
   2.  **标题：小米澎湃OS正式发布，打造“人车家全生态”**
       *   摘要：小米全新的操作系统澎湃OS揭开了面纱，旨在打通手机、汽车和智能家居设备，实现无缝协同体验...
   （以下略）

常见问题

Q：我完全不懂技术，真的能“养”好吗？
A：傅盛的例子已经证明了这一点。关键在于清晰地描述你的需求。你不需要知道“网页抓取”用什么代码，你只需要告诉Agent“去某个网站看新闻”。平台底层会调用合适的技术能力。

Q：Agent执行任务出错了怎么办？
A：这正是“驯化”的过程。查看运行日志，找到错误原因（比如“无法访问该网站”）。然后你可以在对话中“教育”它：“如果遇到网站无法访问，就尝试另一个新闻源，比如‘虎嗅’。” 通过多轮对话反馈，它的表现会越来越好。

Q：这和我自己写Python脚本有什么区别？
A：门槛和效率。写脚本需要学习编程、处理反爬、部署定时任务……而“养龙虾”是把这套复杂的技术栈封装成了自然语言交互界面。你用说话的方式“编程”，极大降低了使用AI自动化的门槛。

下一步学习建议

“养龙虾”的核心是用对话驱动自动化。掌握了这个思路，你可以解锁更多场景：

1. 创建你的第二个Agent：试试“社交媒体监控员”，让它每天在微博/推特搜索特定关键词，汇报讨论热点。
2. 探索工作流编排：当单个Agent任务复杂时，可以学习在“龙虾”或类似平台（如Dify、Coze）上搭建多Agent协作的工作流。例如，让“新闻简报员”把抓取到的内容，交给“深度分析员”Agent生成一份评论报告。

3. 相关教程推荐：

   • 《手把手教你用Dify搭建第一个AI工作流》：了解如何将多个AI任务像流水线一样串联起来。
   • 《Cursor编程助手实战：让AI帮你写和改代码》：如果你对让AI执行更技术性的任务感兴趣，可以从这里开始。
   • 《本地部署Llama 3：拥有一个完全私有的AI大脑》：探索如何在自己的电脑上运行大模型，为Agent提供更底层的能力。

从傅盛的14天实践可以看到，AI的未来不仅仅是更好的聊天，更是更自主的行动。现在，你已经知道了如何迈出第一步——不再是和AI对话，而是开始“培养”一个属于你自己的AI执行者。