夜雨聆风今天我们介绍一些OpenClaw具体的应用场景，追踪一下国内外大厂最近推出的龙虾等“数字员工”新产品，然后看一看AI agents如何帮助我们成为更好的自己。
先问一个问题：你在用/想用OpenClaw这样的智能体做什么？
上周参加活动有人问了这个问题。有人在用OpenClaw制作和发布多媒体内容，有人计划用它在各大社交平台寻找潜在客户，还有人说他有朋友克隆了刘亦菲的声音，接给OpenClaw，“恋爱”谈得是不亦乐乎。
我说：我会想培养一个“能让我更加自律的电子宠物”，比如监测我在不同的学习平台达成了哪些任务，达成特定任务有积分奖励，积分可以为我的虚拟宠物兑换食物、衣服等等，这些虚拟实体都按照我喜欢的方式生成，可以说是一个跨平台、跨领域的Duolingo，或者一个“和现实绑定的养成类游戏”。
说到这个，快刀青衣老师说他以女儿的偶像为范本，用OpenClaw打造了学习助手，会模仿她偶像的口吻、结合偶像的实际动态，有情有景地督促她达成具体的学习目标。
最近清华大学的研究者还开源了AI课堂平台OpenMAIC（虽然这个和OpenClaw没有直接关系）。MAIC for Multi-Agent Interactive Classroom，谐音“MY课”。它不是传统的线上课程，而是通过解析教学材料，生成有教师、助教和学生的课堂，模拟讲解和互动，从而让“因材施教”成为可能。
另外，在上周末清华大学的一场OpenClaw黑客松路演，来自清华、北大、哈佛等高校不同院系的同学们以及字节等大厂的从业者在36小时内打造了覆盖医保、摄影、科研、就业、教育等多样的创新项目。
B站也联合6位UP主发起《龙虾代替人类》系列直播，用OpenClaw在真实场景中挑战人类工作，包括作为程序员开发应用、作为UP主进行选题、作为导演拍摄视频，以及电商带货、游戏代练，甚至公司管理。
具体到特定的垂直领域，上周我们介绍过几个金融投研领域的案例，包括：独立投资人Watson，他养的龙虾已经在事件分析、技术雷达、流动性监测等场景展现出优秀的能力；还有能够提炼“股神”的投资逻辑、跑通投研工作流的AlphaClaw，以及帮助用户训练“投资Agent矩阵”的WindClaw。
在生物医学领域，最近有斯坦福与普林斯顿大学联合开源的AI科研平台LabClaw，封装211个生产级SKILL.md文件，实现从文献检索到实验分析的全流程自动化，将AI辅助科研的门槛降至“一行指令”的级别。另外还有智能体平台WiseClaw，旨在帮助医疗健康机构部署“可执行、可治理、可规模化”的智能体生产系统。
值得注意的是，近期关于“龙虾安全”的解决方案接连出现（OpenClaw在3月23日还官方推出安全大升级）。
比如腾讯推出“龙虾管家”，支持Skills安全检测、执行脚本检测、文件安全保护、网络访问保护、系统安全保护等等。
英伟达在GTC大会正式推出具有企业级安全保障的NemoClaw，同时支持多种 coding agents，并自动部署专为OpenClaw设计的安全隔离运行时OpenShell，让智能体在执行任务、调用工具、访问外部网络时，依然受到安全、网络和隐私策略的约束。
阿里巴巴则推出企业级Agent平台“悟空”，作为独立应用内置到钉钉体系中，通过Agent Runtime让AI能够直接调用企业权限、系统能力与业务流程。同时，悟空发布OPT（One Person Team）十大行业解决方案，让AI Skill绑定具体的场景、身份和SOP，成为开箱即用的“行业级能力模块”，直接交付成果。
另外，魔搭社区推出Skills广场ModelScope Skills，提供开源模型与Skills自由组合的一站式探索服务，首批聚合了来自GitHub的海量Skills资源。
字节开源超级智能体调度框架DeerFlow（Deep Exploration and Efficient Research Flow），能够协调子智能体、记忆与沙盒，结合可扩展技能，完成几乎任何任务。
智谱推出GLM-5-Turbo，这是面向OpenClaw场景深度优化的基座模型，增强工具调用、指令遵循、定时与持续性任务、长链路执行等核心能力。同时推出Claw龙虾套餐，以及面向企业级场景的Claw安全管理体系。
百度上新“龙虾”全家桶，包括AI桌面助理DuMate（配备企业级权限配置），还有“家用小龙虾”小度龙虾（可以远程遥控智能家居等）。
小米发布MiMo-V2系列新模型，基于多样的智能体框架精调，在PinchBench和ClawEval取得全球领先的成绩。
另外，Manus推出Desktop应用，允许AI智能体在本地终端执行读写文件、创建应用等命令。
Anthropic Cowork推出Dispatch功能，用户可以通过手机远程指挥Claude操作电脑，实现跨设备智能体协作。还有Claude Code新增Channels功能，开发者可以通过Telegram或Discord指挥正在运行的Claude Code会话。
我们知道，AI智能体的信息处理能力、执行效率、可复制的优质工作流经验等等可以非常强大，远非人类个体所能比拟。而在把它们用作“效率工具”之外，我们还可以让这个24/7工作的数字伙伴帮助自己突破局限、实现提升和成长~！
首先，可以让它成为自己的“第二大脑”。
以OpenClaw为例，它采用三层文件化记忆架构，理论上具备“永久记忆”，不论是部署在本地的还是云端的，你和它说过的、给它喂过的所有内容的关键信息，都可以写入MEMORY.md，这样，记忆与会话生命周期是解耦的，所以重启、清缓存、新建会话都不会丢失核心记忆，实现持续学习。让agents成为你名副其实的“第二大脑”，长期记录你的工作进展、个人偏好、决策逻辑，无缝连接本地文档、笔记软件还有云端，就可以在需要时调取、总结对应的信息，让模糊的记忆和想法变清晰。
然后，它甚至可以模糊“能”与“不能”的边界。
前几天Anthropic的增长营销案例刷频：这家估值3800亿美元公司，核心增长渠道由一名非技术背景的营销人（Austin Lau）借助Claude Code独自管理近十个月。通过将广告文案创建从2小时压缩到15分钟，创意产出量达到原来的10倍。而在增长营销之外，Anthropic的数据基础设施团队用Claude Code调试Kubernetes集群故障，几分钟内自行解决了原本需要联系网络专家的问题，还有产品设计团队直接用Claude Code修改前端代码等等。
无论是自动抓取信息生成定制早报，还是监控竞品、自动处理客户请求，智能体可以自动接手流程化、重复性的工作，让人类能从“执行者”变成“流程设计者”和“监督者”。它们可以在一些领域成倍放大我们的能力，甚至帮助我们完成此前仅凭一己之力所无法完成的事情。当然，前提是你已经具备特定的能力，愿意思考和拆解流程，能够准确划出可以外包给agents的工作，并且采取行动。
在个人长期发展方面，agents也许可以成为最好的“成长教练”。
它们不只是“第二大脑”和“能力放大器”，还可以基于历史数据指出你在时间管理、技能学习等活动中可以完善的地方并提供量身定制的改进方案，用你喜欢的方式陪你成为更好的自己——同时自主进化和探索。
比如Andrej Karpathy最近开源的autoresearch项目：给智能体配一套小型的LLM训练环境，让它自主通宵研究深度学习。两天内，Agent自主完成276次实验，筛出29项有效改进，把一个模型的训练效率提升了大约11%，全程零人类干预。
然后，全球开发者社区接过这个项目，把它从“一个AI做实验”变成“一群AI做科研”，基于一个分布式协作层，让数十个智能体在不同GPU上共享成果、分工协作，4天跑了2000多次实验，并且自发形成了智能体间的同行评审制度。
在这里，agents自发产生了角色分化，没有人类事先分配任务，但群体运行一段时间之后，不同的智能体开始各司其职：实验员负责跑实验，验证员专门复现结论，统计员测量方差和置信度，元分析员提出新的研究方向……
也就是说，未来，agents也许会以不一样的形态、从我们意想不到的角度帮助我们成为更好的自己。它可以围绕“你”这个核心，自发地搭建、运维一个只为你而存在的“智能体社区”，基于长年的数据分析发现特定规律，比如你在进行某种创造性工作后紧接着进行语言学习的效率会异常高，或者当你参加特定类型的社交活动后续几天的决策质量会显著提升，于是它们就可以从全球最权威的心理学、教育学、成功学等研究中汲取方法，主动设计并测试一套全新的生活或者学习“配方”，在数字空间里对你的digital twin模拟不同策略可能带来的长期结果，然后向你推荐当前成功概率最高、最契合你近期状态的改进方案，不仅帮你成为你“想成为的样子”，还可能启发你“可以成为的、但从未想象过的样子”。
AI agents不应该只是效率工具，也许我们可以一起探索广阔的未知领域。在这场旅程中，人类负责定义意义、感受情感、做出最终的伦理抉择，智能体则提供计算、记忆与探索整合能力。理想的情况是：我们能够持续塑造自己的批判性思维、跨领域洞察、复杂决策、审美创造、情感共鸣等能力，更好地欣赏这个世界。
