傅盛的AI龙虾三万养成日记——记录

这份文档是傅盛关于其在14天内从零亲手搭建并训练AI智能体（Agent）“三万”的实践总结 。相信在2026年，将会掀起一股养龙虾的热潮。至于AI龙虾会不会成为互联网时代之后的那个一，我们拭目以待。以下是该文档的核心内容梳理：

核心概念：Agent 与传统机器人的区别

•传统的聊天机器人（Chatbot）是被动的、单兵作战的，且没有记忆 。•Agent（如“三万”）具有主动性、能够团队协作，并拥有长期记忆 。•傅盛提到的“龙虾”（OpenClaw）系统比普通Agent更高阶，它拥有一台完整的电脑环境（包括Shell、浏览器和网络），能实现文件持久化和 7x24 小时自动运转 。

Agent 的三大系统支柱

记忆（Memory）：秉持“用笔记代替脑子”的理念，通过文件系统（如长期记忆文件、当前上下文、任务清单、日志）来实现真正的记忆沉淀 。 让三万自主学习github上开源的三层记忆。

技能（Skills）：技能的本质是操作手册，Agent通过“踩坑”来积累经验，系统在14天内积累了40多个技能，涵盖飞书、X/Twitter、网页抓取等 。

自动化（Cron）：Agent没有“深夜”，停下来就是失职；不同角色的Agent设定了不同的定时任务频率（如参谋每小时运行，社区官每30分钟运行） 。

重要：给三万一篇关于多Agent的文章，让三万自主学习多Agent协作模式。

14天“三万”养成记关键节点

前期（Day 1-4）：经历了编写Python脚本查通讯录的摸索，解决了引用不当导致的泄密问题并确立了保密守则，还修复了因无声音推送差点导致误机的配置错误 。

中期（Day 5-10）：Agent学会了通过读文章进行自我改造，在除夕夜自动发送了611条个性化拜年信息，并在 X 平台上创造了过百万阅读的爆款内容 。期间也在尝试自动注册 Discord 时遭遇验证码阻击，认识到了 AI 速度的边界 。

后期（Day 11-14）：系统通过自主设计架构，从单一Agent进化为拥有总指挥、笔杆子、运营官等角色的8人团队，实现了公众号日更、X 平台涨粉5000以及短视频30万+播放的内容爆发 。

核心认知与数据成果

•在这14天里，傅盛共给 Agent 发送了1157条消息，约22万字，他强调了“调教（Training）大于写代码（Coding）”的理念 。•产出成果包含：100万+阅读量的爆款、30万+播放量的视频、涨粉5000、6篇文章，以及构建了包含8个Agent、40+技能和20+定时任务的系统 。•核心商业认知：Agent 代表了新一代的软件形态，它售卖的是“结果”（Result）而非单纯的“能力”（Ability） 。•真正的护城河在于技能（Skill）的不断积累与踩坑经验，而非单纯依赖大模型 。

附原文PPT:

声明：本文由山行AI整理自傅盛直播间和网络