本文介绍了Agent的概念，它不同于只会聊天的ChatGPT，而是能跨应用执行任务的“数字实习生”。以网易有道推出的“龙虾”为例，展示了如何利用Agent实现内容生产、营销物料自动化及文件整理等场景。文章强调Agent能作为“有手有脚的数字员工”提升效率，无需编程即可上手，适合小白和程序员学习。

最近一段时间，相信关注AI圈的大家，朋友圈肯定都被一个词刷屏了：OpenClaw。

这东西还有个更好记的昵称：龙虾。

好像每个人都开始装龙虾了——装了云端版，装本地版，还有人专门买macmini 7×24 小时开着跑龙虾，直接炒高了这款在苹果系里都算冷门的硬件价格。

我已经写了很多篇跟OpenClaw安装、部署相关的文章，相信我的读者朋友们多多少少也用起来了。

那接下来的问题就来到了：装了龙虾之后，到底用它干嘛？

好像装完之后，它看起来就是个在飞书、钉钉、企业微信的聊天窗。

那接下来呢？只是用来聊天吗？

给你写周报、问个天气、讲个笑话？

这么用，和ChatGPT、DeepSeek、豆包又有什么区别呢？

上次和一个传统行业的朋友吃饭，她建议我也可以写写更基础的扫盲向科普，可能很多人被最近一系列各种天花乱坠的名词砸晕了，完全分不清他们之间的差别。

于是，就有了今天的文章。

这篇会先从Agent聊起。

从去年Manus爆火，把这个词一下子带入国内大众的视野，也过去一年了。

OpenClaw也属于是Agent，那我们到底怎么理解这个事儿呢？

今天想给大家唠明白这个。

Agent是什么

在去年的Agent大战，很多人还是在网页里来体验它们，比如打开Manus的官网，打开扣子空间……

你的数据需要给到对应的服务商，所有记录都存在云端，所有交互也都必须有个网页承载。

后期，很多厂商推出了自己的手机App来进一步争夺用户的注意力，抢占市场份额，但下载App又会占用手机的存储空间，需要培养用户的打开习惯。

OpenClaw更近一步，它不需要你再记住这些域名了，也不需要安装额外的App。

完成部署后，你可以在自己常用的办公软件（飞书、钉钉、企业微信）上，对我们自己的私人Agent下达命令，它可以直接帮你写文档、做表格，再发给你。

如果你选择的是本地部署，那么OpenClaw的记忆、它操作过的所有文件都会储存在本地电脑，你点开文件夹就能看到，你还可以让它直接操控你的电脑执行任务，比如打开浏览器、整理文件夹——它拥有非常高的本地控制权限。

很多人装了OpenClaw之后，第一件事就是打开对话框：“你好”。

……然后呢？

可能很多人也不知道。

如果找不到属于自己的使用场景，就浪费了OpenClaw作为Agent的能力。

那像OpenClaw这样的Agent，和其他AI产品又有什么区别呢？

打个比方你就懂了：

ChatGPT 像一个超级聪明的顾问。

你问他什么，他都能答，但他只动嘴不动手。

比如，你说，“我想做个 PPT”，他能给你个大纲，然后你得自己打开 PowerPoint 慢慢做。

传统的 AI 工具像一个专用扳手。

你可以用它排版、润色，但它只能在特定的产品里用，出了这个软件就不管用了。

Agent 是一个有手有脚能自己干活儿的实习生。

你说，“帮我做个 PPT”，它会自己打开浏览器查资料、自己完成排版、甚至还能帮你发邮件给老板。

你说一句，它干完一整件事。

这就是 Agent 的核心区别：它能操控你的电脑，跨应用执行任务。

不是"你问它答"，而是"你说一句，它自动规划+执行"。

拿一个具体产品举例，前几天我在X上看了宝玉大佬的推荐，装了网易有道推出的桌面级 Agent 、中国版OpenClaw——LobsterAI（中文名：有道龙虾）：

没有我之前装OpenClaw那样有漫长又繁琐的流程，不需要那么多看不懂的命令行一句句配置，LobsterAI把流程完全可视化了。

安装完，页面上引导你配置一下API和IM机器人，完事儿了，就这么简单……

连接飞书、钉钉、企业微信的教程我之前文章都写过，步骤完全一样，可以在我主页搜OpenClaw复习一下。

LobsterAI默认装好了很多基础技能：

还有个技能市场你可以直接去找合适的安装：

这些技能，你可以理解为给Agent写的说明书，不用你写密密麻麻的提示词，也不用反复调教，安装好直接就能用。

别人还要费心培养的实习生Agent，直接给你变成一个熟练工：

实在丝滑。

光说没用，直接给你演示三个真实场景，让你看看 Agent 应该怎么用。

内容生产流水线

作为一个日更科技博主，我最大的痛点：选题不够、时间不够、精力不够。

之前我每天都要花 1-2 小时刷 X、公众号、小红书，找当天的热点选题。

有时候热点太多不知道写哪个，有时候又完全没有灵感。

现在我给我的 LobsterAI 设了一个定时任务：

每天早上 7 点，自动收集昨天 AI 领域的重要新闻（包括 OpenAI、Google、字节、阿里、智谱等AI行业动态），整理成 5 个选题建议，标注每个选题的热度预估和差异化角度，发送到我的飞书。

现在我每天早上醒来，飞书就已经躺着一份「选题晨报」：

这只是第一步。

当我选定一个选题后，我直接在飞书上下指令：

就选题 1 开始执行：1）搜集相关资料和竞品文章；2）生成文章大纲，写入飞书文档；3）根据我知识库里的历史文风写初稿；4）制作公众号头图和配图；5）所有素材保存在桌面/今日选题/文件夹。

然后我去家里的咖啡角做杯咖啡，回来一看：

• 文章大纲已经写好
• 初稿已经生成，文风和我平时写的有 80% 相似
• 头图和配图已经做好，保存在指定文件夹

生成的数据完全在本地，可以直接查看：

LobsterAI自己写提示词生成的图片质量也不错：

文章质量高：

这就是我现在的内容生产流水线。

以前写一篇深度文章需要 4-6 小时，现在 1.5 小时就能完成。

我只需要在初稿基础上精修一下，加入一些个人思考和最新信息，就能发了。

内容工业化已经到了下一阶段。

品牌营销物料自动化

我还有一个身份是 RATATA 滑雪服品牌的主理人。

每次新品上线，最头疼的就是营销物料：

• 需要拍产品图（白底图、场景图、上身图）
• 需要做多平台内容（公众号长图、小红书 3:4 图、抖音 9:16 视频）
• 需要定时发布到各个平台

以前这些工作需要：摄影师 + 设计师 + 运营，至少 3 个人忙一周。

现在，一句话交给 LobsterAI：

RATATA 新品营销任务：1）根据产品白底图和模特上身图（已经在这个文件夹下：桌面/RATATA-新品营销），生成 12 个角度的产品展示图；2）制作 3 张小红书种草图文（突出保暖、版型、防水）；3）生成 1 条抖音短视频脚本和分镜；4）所有素材保存在桌面/RATATA-新品营销/；

然后 LobsterAI 开始自动执行：

1. 1. 打开图像生成工具，基于白底图/模特图生成 12 个不同角度的产品图

2. 2. 打开图文工具，自动编排 3 张小红书图文

3. 3. 打开视频脚本工具，生成 15 秒抖音脚本，包含分镜描述和台词

4. 4. 把所有素材分类保存好

一句提示词没写，生成了一批展示图：

产品图的打光很专业，小红书图文的文案网感十足，抖音脚本甚至加了我常用的口头禅……

而且，所有素材都整理在我的电脑上：

这就是「AI工作流的最后一公里」。

AI 不只是出图了，而是已经可以直接产出可用的营销资产，还能把产出好的素材直接摆在你面前。

文件夹整理

作为一个日更博主+品牌主理人，我的电脑桌面简直就是灾难现场。

每天下载的素材、截图、PDF、压缩包……全部堆在桌面和下载文件夹里。找文件的时候像大海捞针，有时候找个上周的截图要翻好久，严重影响工作效率。

以前我也试过各种整理软件，但要么规则太死板，要么需要我手动操作，坚持不了三天就放弃了……

但是！现在整理文件夹这种工作也是可以交给 LobsterAI 来处理的。

处理这一部分要谨慎，我们可以先跟 LobsterAI 来讨论方案：

它给了我三个方案：按文件类型、时间、用途：

最近的文件还可能用到，但之前的文件一定是比较冗余的了，那我们就先把几年前的文件先整理起来，LobsterAI 给了我一个方案：

然后开始清理：

这就给我收拾完了：

大家还可以设置这样的定时任务，让它隔段时间就进行一次清理：

以后每周日晚上6点，扫描我的桌面和下载文件夹，按以下规则自动整理：

1. 图片（jpg/png/gif）→ 移到 桌面/素材/图片/，并按日期重命名

2. 文档（pdf/doc/xlsx/ppt）→ 移到 桌面/素材/文档/

3. 压缩包（zip/rar）→ 移到 桌面/素材/压缩文件/

4. 视频（mp4/mov）→ 移到 桌面/素材/视频/

5. 如果文件名包含"发票/合同/财务"，额外移到 桌面/财务/ 文件夹

6. 整理完成后，发送报告到飞书：“今天整理了XX个文件，其中图片X张，文档X份”

设置好的定时任务可以打开LobsterAI的控制台检查：

这种有「人」帮你兜底的感觉，太舒服了，真的就像多了个助理……

写在最后

测完 LobsterAI，我有一个强烈的感受：

2026 年，如果你还只是把 AI 用来聊天，真的是浪费了。

Agent 不是「更智能的AI」，而是「有手有脚的数字员工」。

它可以 7×24 小时帮你干活，可以记住你的喜好，可以跨应用执行任务，可以通过手机远程操控。

上面分享的这几个场景——内容生产、营销物料、文件整理——只是我自己在用的。

每个人的需求不一样，Agent 的价值就在于：它适配你，而不是你适配它。

你不需要改变自己的习惯去用一个工具。你把你的真实痛点告诉它，它会自己长出一套适合你的工作流。

LobsterAI 把这件事变得足够简单——不需要你懂代码，不需要配环境，下载就能用。

这可能就是 LobsterAI 诞生的意义：让每个人都能拥有自己的 AI 助理，而不是只有程序员才能玩转。

如果你今天还在手动整理文件夹、手动搜选题、手动做PPT……那你真的，该试试Agent了。

LobsterAI 目前支持 Windows 和 Mac，如果今天提到的场景你也想试试，可以体验一把。

下载地址：

https://lobsterai.youdao.com/#/index

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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