當 AI 的浪潮從對話框湧向執行端，一個全新的生產力物種——AI Agent（智能體）正以破竹之勢重塑自動化版圖。
從去年的 DeepSeek 重磅亮相到以 Manus 爲代表的 Agent 生態崛起，如今又迎來 OpenClaw 強勢席捲全球開源社區，AI 智能體正以肉眼可見的速度打破技術壁壘，走進大衆視野、落地產業場景。
這隻由奧地利程序員打造的“數字龍蝦”，在 GitHub 平臺狂攬 28 萬星標，短短百天便超越 Linux 三十年的積累，創下開源界傳奇；騰訊、阿里、字節等科技巨頭全面佈局加碼，各地政府接連出臺“龍蝦十條”政策扶持，無數應用開發者、數字遊民、創業團隊更是從中窺見了全新的發展機遇，讓智能體產業的未來充滿無限想象。
熱潮之下，隱憂亦隨之而來。隨着開源項目漏洞陸續曝光、國家互聯網應急中心發佈安全風險提示，智能體生態的安全隱患愈發凸顯；與此同時，“部署易、落地難”的現實困境橫亙在前，不少開發者耗費精力搭建後，卻難以挖掘其真正價值，算力成本高、執行能力弱、場景適配差等問題亟待破解。狂熱的技術風口與嚴峻的現實挑戰並存，如何讓“數字龍蝦”擺脫野蠻生長，實現安全可控、高效落地、持續進化，成爲了每一位先行者必須回答的命題。
3 月 15 日，由 DeepTech 攜手棲霞科發集團發起的“龍蝦進化論：南京養蝦人線下活動”在南京棲霞區成功舉辦。本次活動吸引了 200 多名 OpenClaw 深度用戶、科研力量與創業先鋒，共同探討了在政策窗口期與安全警報雙重背景下，AI Agent 如何實現從“野蠻生長”到“安全精養”的進化。
（來源：DeepTech）
DeepTech 聯合創始人李航在介紹中提到，以 OpenClaw 爲代表的智能體技術正脫虛向實，擁有清晰場景的應用越來越多。Agent 的快速發展催生了生產關係的變革，創業模式也被顛覆。DeepTech 致力於搭建此類深度交流平臺，連接高校科研與創業一線，共同推動“新技術”從實驗場景遊向廣闊的產業池塘。
此次活動的舉辦地棲霞區有水質優良的“產業池塘”（園區載體）、有龐大的“餐飲消費市場”（應用場景），更貼心配套了“飼料和動保服務”（政策與資本）：棲霞區已設立規模 50 億元的母基金，並佈局覆蓋不同產業方向、全投資階段的子基金體系，精準聚焦前沿賽道，爲不同階段的科創項目提供全週期資本支撐。
實戰進化：從“賽博員工”到百倍效率革命
在“如何養蝦”的實戰層面，嘉賓們展示了 AI Agent 如何進化爲具備高度執行力的“數字員工”。
AI 編程獨立開發者、工信部人工智能高級應用工程師莫循分享了由其自主構建的數字團隊，由 AI“大總管”小莫領銜，涵蓋代碼、文案、財務等職能。他指出，作爲需要兼顧多項事務的獨立開發者，通過“養蝦”構建 AI Agent 團隊，能將繁瑣重複的工作自動化，每天爲自己節省 3-4 小時，從而讓人迴歸核心的項目設計與戰略思考。
在莫循看來，Agent 與傳統 AI 工具的區別在於“執行閉環”。他通過引入“靈魂文件”賦予 AI 固定的人格認知，並構建“共享知識庫”打破信息孤島，使多個 Agent 能協同完成複雜工作流。針對部署，他建議新手從細化任務粒度、處理重複性工作入手，利用成熟生態進行嘗試。他強調，“養蝦”本質是人機協作的進化，讓 AI 負責執行，讓人類專注於創造。
南京大學機器人與自動化學院博導孫宇祥則分享了一個讓其深感震撼的案例：過去需碩博團隊耗時數月的經濟政策推演模擬器，利用 OpenClaw 多智能體協作僅 2-3 小時便高質量完成。孫宇祥強調，這種百倍級的效率提升將重塑科研範式。針對部署，他提倡“沙箱隔離、最小權限”原則，並建議採用不同水平模型處理不同難度任務的“組合拳”策略。
圖 | 孫宇祥（來源：DeppTech）
進階治理：給“數字龍蝦”加裝安全與控本護欄
隨着智能體接入權限的擴大，安全水位與運行成本成爲了開發者面臨的兩大“深水區”。
針對安全防範，復旦大學網絡戰略研究所副所長洪賡帶來了“OpenClaw 使用中的安全風險與防範”深度分享。他直言，當前的智能體生態正處於“蠻荒生長”時代，安全水位令人擔憂。通過現場演示的 POC（概念驗證），洪賡展示了攻擊者如何在極短時間內通過一條消息遠程監控智能體甚至操控攝像頭，以此警示開發者：安全威脅近在咫尺。
他提出對待智能體安全的認知必須發生根本轉變，並介紹了團隊推出的“檢測+修復一體化”安全助手。該助手主打核心代碼可審計與隱私無損，支持一鍵掃描與漏洞修復。他建議開發者，在安全技術進場前，必須做好私有數據切割與環境隔離。
南京大學計算機學院助理研究員李猛則針對“燒錢”和“失控”兩個痛點提出瞭解決方案。他指出，Agent 成本的罪魁禍首在於上下文的重複打包。爲此，他展示了“讓弱卡跑強模型”的解決方案：通過遞歸拆解任務，將簡單推理卸載至本地小模型，僅將核心步驟傳至雲端，從而大幅降低 Token 費用與延遲。
在安全層面，李猛提出了“行爲審計智能體”架構，即部署一個獨立的小模型作爲“審計員”，實時監控主智能體的執行計劃，確保其行爲不出格。
圖 | 李猛（來源：DeepTech）
生態破界：重構超級入口與科研自動化範式
在未來的產業佈局上，嘉賓們將目光投向了更廣闊的技能分發與科研深水區。
蔡可豪是一名大學在讀的創業者，他最近推出了一款爲 Agent 提供基礎設施能力的產品 Taste。他指出，當前 AI Agent 普及的痛點不在於模型能力，而在於高門檻的技術配置（如 API、MCP Server 等），導致普通用戶與強大功能之間存在“最後公里”的斷層。
他將其創業項目 Taste 定位爲“Agent 時代的推薦引擎”。Taste 能夠識別用戶身份（如開發者、企業主或科研人員），並精準推送其所需的 Skills（技能）。用戶無需研讀文檔，只需“Taste 一下”，智能體便能自主完成技能學習與安裝。蔡可豪深信，C 端超級入口不在模型層，而在“技能分發層”，Taste 致力於實現全球軟硬件的統一接口。
杭州幻爽科技 CTO、香港中文大學（深圳）博士李佳根則展現了其在 AI for Science 領域的突破。基於 OpenClaw 框架構建的“AI 科學家大軍”，已實現在實驗室 7x24 小時全自動化科研閉環，產出的論文水平已達博士三年級水準。李佳根預判，未來科研將走向“分佈式與普惠化”，年輕科研人員憑藉智能體與自動化裝備，無需依附鉅額經費，也能高效開展前沿研究。
圖 | 李佳根（來源：DeepTech）
與會嘉賓在活動中形成了共識：AI Agent 已正式從只會動嘴的聊天機器人，進化爲真正動手的數字員工，未來的競爭將不再僅僅是模型參數的競賽，而是“養蝦技術”，即對智能體調優、合規審計及多機協同能力的競爭。一方面，開發者必須告別野蠻生長，將安全審計與成本控制視爲智能體落地的生命線；另一方面，無論是在個人辦公、商業產品還是尖端科研領域，人機協作將成爲標配。
運營/排版：何晨龍
