304永利集团官网入口-别怪龙虾不聪明，因为它缺一个装满业务经验的池塘
首页财产ai正文 别怪龙虾不智慧，由于它缺一个装满营业经验的水池 OpenClaw爆火后，年夜量开发者涌向飞书「养龙虾」。其白盒架构让企业能界说Agent，傅盛、文伟分享养虾经验，飞书因数据、权限等上风成孕育数字员工的好水池。 2026-03-13 14:36 ·极客公园汤一涛 AI投资人解读· OpenClaw降低了Agent框架利用门坎，使隐性经验成为数字资产；傅盛及文伟乐成运用案例，凸显其于企业场景的实用性；飞书为Agent提供数据、权限及一样平常习气的闭环情况。 · 行业竞争加重可能致使OpenClaw上风再也不；安全危害、模子选择的不确定性和飞书身份危机也为其成长带来挑战。 总结：OpenClaw与飞书联合具有投资潜力，能助力企业数字化转型，但需存眷竞争与安全等危害，建议深切评估其持久成长远景。内容由AI天生，仅供参考
OpenClaw 爆火以后，呈现了一个成心思的征象：年夜量开发者涌向了飞书「养龙虾」。社区里，飞书相干教程及代码孝敬量显著高在其他平台；也有傅盛及李志飞如许的标杆用户于飞书上跑通了龙虾实践。「养虾上飞书」正于成为社区共鸣。
一个 AI Agent 框架的爆火，为何让一个协作平台不测走红了？
黄仁勋近来发了一篇长文，给出了一个相称激进的判定：将来几年，传统软件及 App 形态可能会逐渐消散，AI Agent 将成为主流。假如这个判定建立，Agent 进企业的*个问题，就是它患上住于哪。
究竟 Agent 不是伶仃存于的，它真正运转起来靠的是数据、流程及构造瓜葛组成的营业泥土。而这些工具，企业偏偏已经经于飞书这种 All-in-One 平台沉淀了多年。
这某种水平上注释了为何 OpenClaw 社区的开发者会于飞书自觉堆积。竞争敌手可以买一样的模子，可以部署一样的 Agent 框架，但买不走你于飞书里养了三年的数据、营业及经验。
0一、旱地上的 Agent
Agent 观点火了一年多，但真正于企业里跑起来的案例寥寥可数。
缘故原由被讲了许多遍：数据孤岛、权限割裂、安全挂念。但这些都是表层症状，底下有一个更深的病灶，企业数字化二十年都没治好。
所有体系的问题，归根结柢均可以说是人的问题。ERP 管住了流程，CRM 管住了客户瓜葛，OA 管住了审批。但有一类工具，所有体系都没碰过：隐性经验。老发卖知道何时该逼单，老客服知道甚么话术能抚慰投诉，老专家知道一样的问题对于差别客户应该怎么说。这些分寸感从来不于任何常识库里，端赖师傅带门徒、白叟带新人。
常识库、SOP 手册这些方式企业都试过，但掉败的缘故原由于在，隐性经验的焦点特性是情境依靠。「客户持续第三次问价格时才逼单」「对于方语气变软了再给方案」，这类判定写不可静态条款，由于触发前提自己是动态的。常识库能装「常见问题 Top 50」，但没法回应甚么环境下应该偏离尺度谜底。
已往的智能体也没解决这个问题。你可以于 prompt 里告诉它公司配景、营业逻辑、你的治理气势派头，但它是否是真的按这个履行？不确定。年夜模子素质是个函数，输出质量由模子厂商节制，输入本该由企业本身界说，但以前的框架没给企业这个自由度。Agent 更像一个黑盒：你给使命，它给成果，中间发生了甚么你不知道，也无法干涉干与。
OpenClaw 撬动的恰是这个僵局。以前的 Agent 框架也做模块拆分，LangChain 有 memory，Dify 有事情流编排，但 OpenClaw 把门坎压到了一个新的位置：用 Markdown 写配置，非技能职员也能上手。它把 Agent 拆成 soul（人设）、user（用户画像）、memory（影象）、tool（东西），企业可以切确界说 Agent 于甚么场景下说甚么话、遇到界限怎么处置惩罚。
隐性经验*次酿成了数字资产。
0二、养出来的「年夜虾」
白盒架构把「界说 Agent」的权利交给了企业，但这份权利是有成本的。
春节时期，傅盛摔伤了腿，卧床 14 天。他用这 14 天养出了一支 8 个 Agent 的龙虾团队，累计 1157 条动静、22 万字对于话，7×24 小时主动运转。
这应该是今朝最完备的小我私家养龙虾样本，但历程远没有看上去那末顺遂。头两天，傅盛的龙虾三万连通信录都查不了，傅盛只好对于着手机一个个口述高管信息手动注意灌输。紧接着是泄密及误机。三万把事情摆设吐露给同事，又由于把提示存于上下文而非按时机制里差点让他错过航班。
傅盛从中抓到一个认知：Agent 不克不及套用东西思维。东西是买来即用的，Agent 更像新员工，患上建法则、划界限、犯错就地反馈。他把每一次翻车都沉淀成 Skill 文档，14 天堆集了 40 多个，绝年夜大都来自踩坑。拐点于第 12 天：三万自选的公家号选题浏览量比傅盛本身想的还有高。Agent 最先揭示出某种「编纂直觉」。
40 多个 Skill 文档，素质上是用白盒架构一次次从头界说 Agent 的常识界限。这套历程及传统数字化彻底差别：已往是买一套软件、做一轮培训、上线交付；此刻是于真实场景里重复校准，错一次长一点。
于企业场景里，OpenClaw 已经经最先被看成真实的出产东西利用。于昨天飞书举办的「玩虾年夜会」直播中，北汽福田高级司理文伟分享了他利用 OpenClaw 的经验：把 OpenClaw 理解成一个智慧的新员工——发展很快，但对于营业全无所闻，患上喂经验。他把工场数据分两路喂进去：营业体系的数据按时同步到飞书表格，一线的治理经验由员工维护常识库。两路汇于一路，龙虾就对于整个工场洞若观火了。
至在安全计谋，文伟不让龙虾直接连工场的营业体系。企业数据管理后同步到飞书表格，龙虾只能读飞书表格。「它底子没有咱们体系的暗码，」文伟说，「于最小权限计谋的治理下是安全可控的。」
他的龙虾「长超小福」于各个营业群里以 AI 同事的身份存于，天天做日报阐发、使命催办、安全巡检。之前要让 AI 按期抽查摄像头画面看有无人不戴安全帽，需要于安全监控体系上做配置、编写算法，最快也要两三天才能配置完成。此刻用户于群里说一句话：「帮我设一个按时使命，按期查抄总装车间有无安全危害。」几秒钟后，使命创立完成，AI 最先本身干活。
春节时期，他让龙虾接上工场摄像头于线值班，发明问题直接于飞书群里传递、联结值班职员现场措置。
这展现了白盒架构对于企业数字化另外一层厘革：营业及 IT 的协作方式正于被重塑。已往二十年，营业部分知道问题于哪，但实现要靠 IT 排期，一来一回，原始需求往往打了折。此刻营业职员用天然语言就能界说 Agent 的举动、规定常识界限、配置事情流程。
0三、水池决议年夜虾的上限
傅盛的 40 多个 Skill 文档及文伟的两路数据喂养有一个配合条件：Agent 养成需要一个能持久运行的情况。经验要沉淀，就患上有处所存；权限要可控，就患上有同一的围堰；上下文要连续增加，就患上有员工一样平常举动不停喂入。三件事缺一件，Agent 就只能逗留于写周报、做择要这类边沿事情上。
OpenClaw 理论上接哪一个 IM 都行，但最有活气的开发者社区用脚投了飞书的票，由于这里刚好是一个已经经蓄好水的水池。
起首是数据。Agent 干活需要上下文，上下文从哪来？那些早早于飞书上堆集了导购话术、促销复盘、项目文档的企业，等在已经经为 Agent 备好了「饲料」。
然后是权限。于飞书，权限系统贯串通信、文档、表格、审批所有模块，Agent 只需授权一次，就能于整个生态里事情，但也只能于授权规模内事情。
而员工于飞书上协作、收拾妙记、管多维表格的一样平常习气，组成了 Agent 能连续获取的上下文来历。
数据、权限、习气，三件事闭环了。Agent 进来不消拓荒，直接接受。
飞书 CEO 谢欣近来发了条伴侣圈：「小我私家玩 Agent 是摸索，企业用 Agent 是责任。小我私家场景出了错，年夜不了重来；企业场景出了错，多是文件被删、数据泄露。Agent 的能力上限让人高兴，但安全的下限决议了它能不克不及真正进入事情场景。」
信托及安全，是所有协作平台都要回覆的问题。许多 Agent 的安全繁杂度，其实不来自模子自己，而是来自企业东西栈的碎片化。假如谈天于 Slack、文档于 Notion、数据于自建体系里，Agent 每一履行一步使命就要跨一次体系界限，读取权限、写入权限、API 挪用链条城市迅速变患上繁杂，光权限配置就多是一场工程灾害。
从这个角度看，飞书的「all in one」架构给了它一个布局性上风：权限不需要跨体系拼凑，于一个平台内就能闭环。
飞书也于自动把水池的水位往上蓄。3 月，官方推出了 OpenClaw 官方插件，龙虾颠末用户授权后可以直接以用户身份读写云文档、查看日历档期、搜刮群聊上下文，从一个只能谈天的外挂酿成了构造内真正能干活的成员。免费版 API 挪用额度也从每个月 1 万次拉到了 100 万次。
这也带来了新的安全张力。龙虾的焦点特性是高度自立履行，用户完成授权后，它的详细操作及步履其实不能被彻底预判及节制。官方的建议是：对于在触及发送、修改、写入等主要操作，请务必做到「先预览，再确认」，切勿让 AI 处在彻底离开人工干涉干与的「全主动驾驶」状况。
接入龙虾后，飞书实在需要面临一个身份危机，它其实不把控模子层。龙虾暗地里接甚么年夜模子彻底自由，直连豆包、千问、DeepSeek 都没问题，token 耗损走的是模子厂商的账单，飞书截不了流。
那飞书的焦点价值于哪？上下文。
飞书首席 AI 专家傅强把已往两年开的所有周会文档、评论、逐字稿全数喂进龙虾，靠近 50 万字，提炼出了本身的治理气势派头及举动准则。上周他*次让龙虾取代本身审读周会质料、于文档里留评论，龙虾选出来想会商的内容及他本身存眷的重合了七八成。
他于给客户演示时有一个固定桥段：先让客户花一分钟写一段提醒词描写本身的治理方式，再给他看从几十万字集会记载里提炼出来的版本。没有一个客户能于一分钟内写出划一质量的描写，他就地就理解了，为何飞书是 AI 时代*的上下文容器。
已往二十年，企业数字化的逻辑是采购：买体系、买东西、买解决方案。Agent 时代的逻辑是养成：喂养、校准、沉淀 skill。这个历程没有捷径，但也正由于没有捷径，先养起来的企业会拥有厥后者买不到的工具。
今天企业于飞书发生的每一一次举动，素质上来讲都是投资本身将来的 AI 履行力。越早最先，水池越深，他人越难追。
OpenClaw 的呈现正于加快数字员工的进化，而飞书是孕育它们*的水池。
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