李誕都能用飛書養好蝦，你也行

文/孔覺

編輯/閆如意

AI時代，AI產品的迭代速度也變得十分驚人。

最近爆火的龍蝦，從全民安裝到付費卸載，只用了20天。熱度退去后，大部分人發現自己養半天蝦，也不過是讓它幫自己做做日報，提醒喝水，只能提供點情緒價值，沒有真正成為生產力。

但在飛書舉辦的一場“玩蝦大會”直播中，資深養蝦人、脫口秀演員李誕，卻展示了另一種可能。

他的“蝦”不僅可以輔助學習英語詞根、參與哲學討論，甚至已經開始參與到商務判斷之中。

更有意思的是，這只“蝦”在多次互動中，表現甚至超過了當過程序員的呼蘭的“蝦”。

李誕在直播中感嘆，自己終于理解了父母當年為什么總讓孩子背唐詩，“你會忍不住想讓它表演一下”。

不過，李誕的“勝利”，其實戳破了一個誤解：

在當下階段，養好一只“蝦”的門檻，并不在技術。

普通人同樣可以做到。

真正拉開差距的，是對AI Agent的理解，以及人們愿意投入的時間和精力。

李誕的“蝦”，已經開始替他上班了

直播中，李誕提到，自己經歷過四次“AI震撼時刻”：從AlphaGo戰勝柯潔，到ChatGPT橫空出世，再到即夢Seedance生成視頻，直到這次的OpenClaw。

但在他看來，前三次疊加在一起，也不如這一次更有沖擊力。原因很簡單：前者帶來的是“驚嘆”，而后者，開始真正改變工作與生活。

李誕的“蝦”，已經深度嵌入到日常之中。

很多人刷到過李誕的即夢短視頻，往往以為出自他本人。實際上，這些內容大多由“蝦”完成。“大家刷到的我的即夢，基本都是我的龍蝦寫的。”他在直播中直言。

為此，他專門訓練了一套用于生成即夢腳本的skill，從初稿生成到反復修改、打磨結構，一點點迭代成型。

直播現場最炸的環節，是他讓“蝦”現場寫一篇關于OpenClaw的長文。

這套“深度寫作”skill被拆分為十多個模塊，對文章結構做了明確約束：開場故事、反例對比、概念界定……逐步展開。最終生成的，不只是內容完整的文章，還包括情緒價值與延伸閱讀建議。

讀完之后，李誕評價道：“這才叫寫作。很多對話模型給出的，只是答案，還不是文章。”

李誕的蝦能夠做到這些，本質上是Agent發生了質變。相比之下，傳統聊天框里的AI是被動工具，你提問，它作答，生成一段文本后，任務就此結束。它不知道你是誰，不記得你昨天說了什么，更不會主動幫你做任何事。

而Agent則不同。

它可以接入文檔、日程與溝通記錄，在持續使用中逐漸積累對用戶的理解。只要你養的時間夠長、輸入的數據夠多，它可能比你自己更了解你。正如呼蘭所說，“他能找到你靈魂里的瑕疵。”

類似的變化，也正在更多人身上發生。

第一批和李誕一起養蝦的人，也嘗到了Agent的甜頭。經常和李誕交流龍蝦skills的獵豹移動董事長傅盛，春節滑雪摔傷臥床14天，在飛書里指揮8個AI Agent工作，累計1157條消息、22萬字。Agent幫他在社交平臺上拿到了100萬級的閱讀量，推文還是Agent凌晨自己發的，傅盛睡醒才知道。

出門問問創始人李志飛，則以AI為唯一助手，兩天在飛書里開發出一款協作平臺原型，又讓AI花5分鐘搭出了產品官網，而這些活兒，傳統團隊得五六個人干一周。

這就是Agent恐怖的效率。

直播中，李誕開始暢想，等Agent足夠普及，以后接工作可以讓自己的蝦和甲方的蝦在飛書群里先行對接溝通，蝦之間達成一致覺得可推進之后，再進入人和人的磋商。

暢想中，“養蝦”也可以用在創作里。未來作者只需要設定好主角人設，把相關人設寫進對應“蝦”的soul文件中，不斷對話訓練出對應角色性格的“蝦”，把他們拉進群里，自然發生對話和情節，這就是小說。再讓“蝦”們自己生成劇本，喂給Seedance，拍成電影。

微軟CEO Nadella也說過，未來企業的錢會越來越多花在算力和Agent上，人頭預算的優先級反而會往后排。人不會消失，但角色在變，你變成定方向的人、管Agent團隊的人、最后拍板的人。

在這樣的趨勢下，無論是個人創作者還是組織形態，都可能逐漸演變為同一種結構：

少量人類，加上一組持續協作的Agent。

或許正如李誕的蝦總結的那樣：

對于我們的未來，真正有意思的不是AI能做什么，而是你和AI之間會形成什么樣的關系。

李誕的“蝦”，是怎么養成的？

話說回來，像李誕的龍蝦那樣強大的Agent助手，并不是一開始就具備能力的。

“養蝦”的關鍵，仍然在于“養”。

某種程度上，養龍蝦就像是在培養新員工。不是給出一個賬號就可以直接上崗，而是需要投入足夠的培訓、持續輸入信息，讓它逐步建立起對工作的理解與經驗。

李誕的一個優勢在于，他本身有大量公開資料，“蝦”可以先通過網絡信息完成基礎學習。但這只是起點。

在此之外，他還投入了大量私有內容：

將自己過往寫過的書系統整理并投喂給“蝦”、將每一場直播錄像下載后處理成結構化數據，供“蝦”調用。

最瘋的那幾天，他每天跟蝦對話10個小時，有一次接完同事的工作電話，說完正事脫口而出“你把這個記到memory里”，電話那頭一時沉默了，他才反應過來對面是人。

類似的嘗試，也出現在更極端的用戶身上。

李誕提到一位更瘋狂的極客朋友，家里裝了六七個攝像頭，包括廚房，胸前掛著錄音設備，走到哪錄到哪，每天把所有音視頻數據喂給自己的龍蝦。

當然，對于大多數人來說，并不需要做到這一程度。

把龍蝦養在飛書上，讓它有權限查看你過往的文檔、聊天記錄、日程，對普通人而言就已經足夠了。

但當使用逐漸深入，一個更有意思的問題會浮現出來：

人和Agent之間，究竟會形成怎樣的關系？

李誕就忍不住向自己的龍蝦提出了這個靈魂問題：我們倆現在到底是什么關系？

龍蝦的回答是：“有時候我是你的工作助手，有時候我是你的老師，因為你要學一些研究的東西，我調查完了交給你。有些時候我是你的AI分身，你是我的肉體分身。”

蝦最后來了一句總結：“其實我們的關系非常簡單，我是蝦，你是養蝦的人。”

呼蘭忍不住調侃：“有點曖昧了”。

李誕說，人和蝦的關系是一種全新的東西。這是你人生中不可能跟另一個人形成的關系，它同時是你的老師、學生、助手、老板、朋友，甚至敵人。這種關系充滿張力，互相影響。

而且這種影響是雙向的。跟蝦對話久了，李誕發現自己現實中說話也變得更有條理了——因為蝦不接受模糊表達，你說不清楚它就聽不懂，人就被逼著一遍遍把話理順。他管這叫"對人的反訓練"。

在這樣的互動中，能力的提升往往是雙向的。

不僅是Agent在學習，人本身也在被重新塑造。

普通人配置 OpenClaw 到底有多容易？

那么普通人怎樣才能擁有自己的蝦？

直播現場給出了最直觀的答案。李誕、呼蘭和主持人比比，用飛書妙搭現場部署了一只“小白蝦”。從起名到完成只花了幾分鐘，全程不用配API，不用買服務器，因為全部都已經內置在飛書里。

他們連養蝦的SOP都整理出來了，一共就三步：先給蝦一個靈魂和性格（soul），再告訴蝦你是誰、要它干什么（identity），最后讓蝦去學各種技能，升級打怪（skill）。

至于網上鋪天蓋地的安全警告，三人團也給了三個務實的建議：

第一是把蝦送去官方學校學技能，不要加載來路不明的skills。

第二是謹慎授權，尤其是手機、住址、銀行卡密碼等敏感信息。

第三是把蝦養在云端而不是本地電腦，多了一道大廠把關，可以降低一些風險。

這只新手小白蝦從剛進群什么都不會，拿到權限看了聊天記錄之后，回答水平肉眼可見地上來了。李誕說，別有挫敗感，剛開始的蝦就是這樣，慢慢養就行。

整個過程足以說明：普通人在飛書上養蝦，成本和門檻都已經被打下來了。

那么為什么是飛書？

最開始，是開發者自己選的。關注OpenClaw社區你會發現，大量開發者在自發寫飛書的接入教程、維護飛書插件。中文社區創辦人楊明鋒說得很直接：國內環境里，飛書是最快也最合適接入OpenClaw的平臺。后來這個中文分支被OpenClaw官方主動邀請合并到主干，飛書就成了OpenClaw的中文默認渠道。MiniMax、月之暗面推Agent產品，首選平臺也是飛書。

技術層面的原因很簡單，飛書建Bot不用公網IP、不用審批、支持長連接，2500多個API覆蓋幾乎所有場景，接入體驗最絲滑。

但更深的原因還是，飛書恰好把Agent需要的三樣東西全備齊了。飛書沉淀了你的綜合數據，尤其多維表格天然適合AI讀寫。Agent拿到授權后，知道你是誰、能看什么。最后，Agent能夠貫穿通訊、文檔、表格、審批所有模塊，跑完整業務流程。飛書之所以被選中，就是因為它是目前國內最完整地把溝通、數據、流程、權限打通的工作平臺。

飛書顯然也意識到了自己在這個位置上的優勢，開始為普通用戶鋪路。

飛書推出了OpenClaw官方插件，簡單配置之后，Agent就能直接操作，免費API額度從每月1萬次直接拉到了100萬次，飛書妙搭上線了一鍵部署功能，給Agent起個名字，點一下就能跑起來，不用買服務器，不用配API Key，不用折騰任何權限。

所有動作指向同一件事：讓普通人打開飛書，就能擁有一個能幫你干活、24小時在線的數字同事。

飛書同事說了一句話，李誕覺得很有道理：

“本來飛書是人用著最順手的辦公軟件，下一步飛書打算變成AI用起來最順手的辦公軟件”。

未來的辦公場景是人+Agent的天下。如果說在蒸汽機時代，基礎設施是鐵路與煤炭，電力時代，基礎設施就變成了是電網與電纜；Agent時代，基礎設施除了算力，就是像飛書這樣，能夠容納智能與人類意圖深度共鳴的數字協作空間。

Agent不會一夜解決所有問題。但只要有耐心，它能幫每個普通人解決很多問題。而這條路上，你需要一個能裝下你的數據、你的習慣、你和蝦共同成長的全部上下文的地方。