小龙虾爆火有一段时间了，周围的人都在FOMO fear of missing out. 仿佛如果你不使用小龙虾，你就会落伍被时代淘汰，随着用的人越来越多，大家对他的效果也评价不一，有的人觉得太厉害了，他提高生产效率，有的人却觉得也就那样chatgpt差不多，今天我们就从小龙虾发展的背景以及适用人群来深入理解一下到底是什么。
差不多，今天我们就从小龙虾发展的背景以及适用人群来深入理解一下到底是什么。
小龙虾产生的背景是程序员在摩洛哥旅行，由于网络不好，想到给国外的通信软件类似于国内的微信，what’s App开发一个AI助理，连接Claude code大模型，这个助理可以通过手机操作电脑工作，把这个助理安装在电脑上之后，即可以远程通过what App发消息去指挥他在电脑上干活了。
据说Samberg开发这个智能体花了一个小时的时间，然后他就把它打包发布，在hub上面了，没想到迅速引起了大家的关注，同时其他人包括斯坦伯格本人也对他进行功能完善。
由于小龙虾越来越火，这引起了大型公司的不满，小龙虾本身只是对大模型功能的放大club bot公司要求他改名，这也不无道理使者越来越多，连接大模型用的token越来越高。Talking是吃大模型在处理文本图像代码时的最小计算单位举个例子，一个token是处理一个英文单词或者四五个汉字的量级。
既这样的背景下，斯坦伯格不得不做了两个改变，第一个改变是调整了与clock code的深度绑定，是小龙虾也可以连接其他的模型，第二个改变是把名字改成open claw. 结果由于被迫的改变，反而使小龙虾全球爆火。
那么小龙虾到底代表什么？
小龙虾本质上是用户的电脑和大模型之间的代理层，他的能力取决于底层大模型的能力，所以当小龙虾cloud cold接后有很多人反映没有那么智能了，本质上是底层大模型能力的区别。
但是他和直接调用大模型也有区别：
但是他和直接调用大模型也有区别：
首先它可以直接部署在本地，但模型部署在云端，他对你的本地任务无法执行，然而智能体却可以直接操作你电脑上的文件当然这也有风险，那就是他的权限过于他有可能会做出不可逆的改变，其次智能体有长期记忆功能。在执行任务的过程中，他会将过去的经验错误及致用户偏好等考虑争取不需要像大模型一样要反复提供输入。最后open cloud也可以通过sole扩展自己的能力skill，你可以理解为标准化的任务说明开发者叫SKY牵牛到AI agent，它就可以按照这一套去执行任务指导任务完成，而且skill也可以去复制到其他小龙虾。
那么我们再使用open cloud的过程中需要注意什么呢？
首先他的确可以拆解任务并执行任务，但是他的任务拆解是基于语言概率的判断上进行的，所以是有概率走偏的，这是需要我们作为监工不断地去调整和反馈，我在使用过程中也出现了这个问题，他会进入到死循环。
其实他执行任务的结果也不一定可靠。例如在复杂任务中有可能会走偏或者因为理解的问题出现错误的结果，这个时候就需要我们去审核他的输出并及时纠正。
那么什么样的人适合龙虾呢？你肯定听说过有很多跨境电商的人常是否用龙虾的场景，因为跨境电商涉及到前期的竞品分析数据分析选点策略，营销文案等等，这些流程是标准化的，往往是还有一把日常工作中SOP过程龙虾处理它更擅长如果那些场景非要平凡的加入人类的判断，那么适合为什么我听到有人说他非常好，而且有些反应平平的原因。
那么如果我们想竞争趋势把工具最大化，我们应该培养什么样的能力呢？那就是可以把复杂的工作拆结成具体任务和流程化的思维能力，我们把标准化的流程让他去执行，然后把拆解后的龙虾处理后的结果整合起来，而那些需要凭藉经验和直觉的判断，而且阶段可能会平凡的去推翻的工作场景却很难应用。
我的看法是AI agent将人工智能从高高在上的企业级的应用，真正的待到了千家万户，使每个人都可以实实在在切切实实的感受到人工智能对人类的效率的提升和改变，这是意见跨时代的里程碑的事件，同时随着用户提供的增大，它的接待速度会越来越快，这也可以推进更多的人工智能长期和工具的落地。
未来已来，让我们拥抱变化。
网友评论