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2026 年的 AI Agent 赛道，因 OpenClaw 的爆火迎来了全民关注的热潮，而傅盛一场特殊的「卧床养龙虾」实验，不仅让大众看到了 AI Agent 的真实落地能力，更推出了直击行业痛点的 EasyClaw，将 AI Agent 从「极客玩具」变成了普通人也能轻松上手的实用工具。这场 14 天的极限测试，不仅验证了 AI Agent 的 AGI 时刻已至，更给出了行业走向大众的核心答案：易用性，才是 AI Agent 普及的关键。
 

春节期间，傅盛因滑雪意外髋关节脱臼，卧床的日子里，他把所有精力都放在了调教一款名为「三万」的 AI Agent 上。谁也没想到，这只最初连查通讯录都做不到的「龙虾」，14 天后竟进化成由 8 个 Agent 组成的智能团队，实现 7×24 小时自主运转：傅盛的公众号从一年更十几篇变成日更，三万策划的选题拿下账号历史最高阅读量，甚至自主发布的推文斩获百万 + 阅读，而这一切，傅盛全程没写过一行代码，仅靠飞书语音交流，14 天累计发送 1157 条消息、22 万字对话完成调教。

这场实验的复盘直播更是引发全网关注，20 万观众无福利无抽奖的情况下平均观看 22 分钟，只因傅盛用亲身实践回答了所有人的疑问：AI 革命不是空谈，它真的能落地到工作生活，替人干活、创造价值。

「养龙虾」成为科技圈热词，离不开 2026 年最火的开源 AI Agent 框架 ——OpenClaw。由奥地利程序员 Peter Steinberger 在 2025 年 11 月发布的 OpenClaw，2026 年 1 月底开始爆发，短短数月 GitHub 星标数突破 26 万 +，超越 React、Linux 登顶 GitHub 全球开源项目 TOP1，创下 48 小时破 10 万星的最快增长纪录。

它的出现，验证了 AI 的全新可能：不再只是被动回答问题，而是能主动完成任务 —— 清理邮件、管理日历、执行代码，甚至自主学习新技能，OpenClaw 让「AI 替人干活」从概念变成现实。而因其龙虾 logo，社区用户也将自己调教的 AI Agent 亲切称为「龙虾」。

但耀眼的成绩背后，OpenClaw 暴露了 AI Agent 普及的核心瓶颈：技术门槛过高，普通人望而却步。想要使用 OpenClaw，必须掌握命令行部署、手动配置 API key，还要自行处理层出不穷的安全漏洞，就连其维护者都承认，不懂命令行的用户使用时风险极高。Cisco 安全团队更是发现，其第三方 Skill 商店中存在未经审核的恶意插件，存在数据泄露隐患。

Agent 的能力已经达到落地标准，但与普通人之间，隔着一道难以跨越的工程鸿沟：你不仅要愿意折腾，更要有能力折腾。而这一点，傅盛早有预判 —— 在 OpenClaw 爆火前一年，他的团队就已瞄准 AI Agent 赛道，认定易用性才是行业爆发的关键，并开始研发猎豹自有技术栈 EasyClaw，而这场 14 天的「养龙虾」实验，正是 EasyClaw 的首次极限实战。

傅盛调教「三万」的 14 天，是一场 AI Agent 从 0 到 1、从 1 到 N 的完整进化史，更是一次次踩坑、试错、沉淀能力的过程，而这每一次踩坑，都成为 EasyClaw 打磨产品的细节依据。

最初的三万，连最基础的「查通讯录」都无法完成 —— 飞书 API 权限配置复杂、文档描述模糊，报错信息反复横跳，傅盛只能手动口述高管信息录入系统。但正是这次踩坑，让三万学会了自主总结经验：摸索两天后，它自行编写 Python 脚本，一次性拉取 674 人完整通讯录，并将操作流程写成文档，形成可复用的「技能模板」。

这正是 AI Agent 的核心成长逻辑：踩一次坑，总结一次经验，沉淀一个可复用的 Skill。

真正的质变发生在第五天。傅盛将一篇关于向量化记忆系统的文章随手发给三万，未提供任何源码或教程，22 分钟后，三万回复「部署完成」—— 它竟能自主从文章中找到 GitHub 链接、下载源码、完成安装配置并跑通测试。

这一能力彻底改变了 AI Agent 的知识输入方式：无需复杂的代码教学，只需将优质内容扔给它，它就能自主阅读、理解、落地，甚至傅盛还没读完的文章，三万已经完成了相关技术栈的搭建。

除夕夜的实战，让三万的能力得到极致验证。傅盛要求三万为全公司 611 人发送个性化拜年消息，核心骨干的文案需量身定制。面对扁平无层级的飞书通讯录，三万在傅盛的口述指导下完成人员标签梳理，零点时分，当傅盛看春晚时，三万已在 4 分钟内完成 611 条消息发送，零失败且每条内容独一无二。

这场操作让同事们发出感慨：一个人加一只龙虾，就是一支队伍。而三万并未止步，它还自主编写 Thread 脚本，将这件事拆成 15 条推文发布，斩获百万 + 阅读，成为傅盛 X 账号史上第三条破百万的内容，且是唯一一条自主策划发布的内容。

第十一天，傅盛将一篇多 Agent 协作的文章发给三万，未曾教过任何组织设计知识的三万，竟自主设计出一套 6 角色智能团队架构：总指挥、笔杆子、参谋、运营官、社区官、进化官，各角色分工明确、协同运转。

到第 14 天，8 个 Agent 全部就位，20 多个定时任务并行运行，整个系统进入 7×24 小时自主驱动状态。14 天里，三万累计沉淀 40 多个可复用 Skill，更关键的是，这些 Skill 能在 Agent 之间瞬间传递：一个 Bot 学会的语音发送技能，共享文档后其他 Bot 一秒掌握，而人类培训新人，至少需要一周时间。

这场实验让傅盛得出核心判断：AI Agent 的真正壁垒，不在模型有多聪明，而在 Skill 的积累。模型的智力只是起点，行动中沉淀的可复用、可传递的经验，才是让系统持续变强的关键，就像文字之于人类，唯有经验能被记录和传递，才能实现真正的能力积累。

这场 14 天的实验，背后的核心支撑正是猎豹研发近一年的 AI Agent 技术栈EasyClaw。傅盛的每一次踩坑、每一个需求，都成为 EasyClaw 打磨产品的核心依据，而 EasyClaw 的诞生，正是为了解决 OpenClaw 的核心痛点 ——让普通人无需技术，就能轻松使用 AI Agent。

用 OpenClaw 搭建一个可用的 AI Agent，顺利情况下需要 3 小时：配置服务器环境、调试 API key、设置权限、安装 Skill 插件，不顺利时甚至要耗时 3 天，还需后续持续维护、升级；

而使用 EasyClaw，全程仅需 3 分钟：下载、打开、说话，无需命令行、无需配置 API key，甚至不用懂 Cron job、向量化记忆等专业术语，所有复杂的技术逻辑，都被封装在产品内部，用户完全无感。

能实现这样的极致简化，源于猎豹 16 年的工具产品打磨经验。从 PC 到移动再到 AI，猎豹始终坚守一个核心：把用户不想理解的技术复杂度，变成一键可用的体验。记忆系统、Skill 机制、定时自动化、多 Agent 协作，这些 AI Agent 的核心能力，在 EasyClaw 中都变成了开箱即用的功能，用户只需提出需求，剩下的全部由产品完成。

傅盛坦言，做工具的人最看重「细节」：「一个东西出来通杀一切，那没我们什么机会，有细节才是机会」。而 OpenClaw 留下的诸多使用细节痛点，正是 EasyClaw 的机会，十几年的工具产品经验，让猎豹能精准捕捉用户需求，把每一个使用痛点都变成产品的优化点，这也成为猎豹在 AI Agent 赛道最坚实的壁垒。

目前 EasyClaw 已完成全场景布局，同时覆盖 To C（easyclaw.com）和 To B（easyclaw.work）两条赛道：个人用户可将其作为智能 AI 助手，满足日常工作、生活的各类需求；企业用户则能通过它快速搭建内部 Agent 工作流，实现办公自动化、团队协同提效。

依托猎豹十几年的出海经验，EasyClaw 还实现了全球 + 本土的双布局：国际版 EasyClaw 面向全球用户，国产版元气 AI Bot（yuanqiaibot.net）则针对国内用户做本土化优化，适配国内社交、办公软件生态，让国内用户能获得更贴合需求的使用体验。

傅盛在复盘实验时，提到了一条产业规律：当新技术出现，旧业态不会立刻死亡，反而会短暂繁荣，直到新技术能力越过临界点，市场一夜崩塌。从互联网时代的报业到智能手机时代的诺基亚，皆是如此，而如今的美国 SaaS 行业，正经历着同样的过程，AI Agent 的出现，正在颠覆传统的软件服务逻辑。

传统 SaaS 卖的是「能力」，企业花几十万购买一套 CRM 系统，真正用到的功能往往不足 1%；而 AI Agent 卖的是「结果」，用户无需掌握复杂的操作，只需提出自己想要的结果，AI Agent 会自主想办法实现，这是一场从「工具思维」到「结果思维」的革命。

傅盛用 14 天、22 万字对话调教出智能 AI 团队，但其背后的门槛依然存在 —— 他是拥有 20 年产品经验的 CEO，能精准捕捉需求、指导 AI Agent 成长。而 EasyClaw 的核心目标，就是把 14 天的调教过程压缩成 14 分钟，把 22 万字的对话变成一句话：用户只需说出需求，EasyClaw 就能直接给出结果。

傅盛踩过的每一个坑，都变成了 EasyClaw 中用户永远无需踩的坑；三万沉淀的每一个 Skill，都变成了 EasyClaw 开箱即用的能力。这场实验的故事并未结束，第 16 天，傅盛给三万布置了新的压力测试：从零搭建一个「龙虾养成」专题网页，而他依旧卧床，仅靠语音和截图指挥。24 小时后，sanwan.ai 正式上线，59 个页面、7070 行代码，傅盛一行未写。

从 OpenClaw 到 EasyClaw，从傅盛的 14 天实验到普通人的 3 分钟上手，AI Agent 的全民普及之路，正在被一步步打通。而「一个人加一只龙虾等于一支队伍」的场景，也不再是科技圈的专属体验，而是即将走入千家万户、千企万厂的日常。AI Agent 的时代，已经真正到来。