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AI · Agent · Lecture
怎么养一只龙虾
从聊天机器人，到 AI Agent（智能体）
JAY · 2026-07-11
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今天的四个问题
Q0
龙虾怎么来的？
从"只会聊天"，到"会干活"
Q2
龙虾怎么干活？
Agent Loop，一圈一圈转
四问之后还有：养虾须知 · 5 个新词 ＋ 领养一只小虾 🦐
Q0 · 龙虾怎么来的
2023：聊天机器人时代
ChatGPT / DeepSeek——会聊天的"大脑"
⚠️ 问的是"现在"，答的是四年前——它不知道今天发生了什么。
Q0 · 龙虾怎么来的
因为它只会"背书"
⏸️ 停格
训练结束那天起，世界再发生什么，它都不知道
像一个把整座图书馆背下来的学霸，从此再也没看过新闻。
Q0 · 龙虾怎么来的
大模型是怎么练出来的？分两步
① 预训练：读书 📚
把互联网上的资料，从头到尾读一遍
学会说话、攒下知识——就是前面说的"背书"
② 后训练：刷题 🏋️
强化学习：自己动手做题，做对了加分，做错了扣分
试一次 → 打分 → 调整 → 再试 🔁 越练越会干活
读书给它知识，刷题教它做事——会用工具、会一步步干活，主要是强化学习练出来的。
Q0 · 龙虾怎么来的
2026：龙虾登场 🦞
同样的问题，这次交给龙虾。
按 空格，看看它是怎么接单干活的 →
一次真实的接单全过程
🔁 Agent Loop：想一想 🧠 → 用工具 🔧 → 看结果 👀 → 再想一想……直到 ✅ done
SPACE = 下一步
同一个问题，两种回答
🧠 2023 · 聊天机器人 只会背书
"2022 年世界杯冠军是阿根廷。"
——到此为止。
🦞 2026 · 龙虾 边查边干
"2022 年冠军是阿根廷 🏆 今年正打到 1/4 决赛：你的主队阿根廷刚 0:2 落后连追 3 球、惊天逆转埃及，明早 9 点就打瑞士；梅西状态火热，已经进了 8 个球 ⚽"
一个在背书，一个在干活。
Q1 · 龙虾是什么
一个会调用各种工具、
帮你干活的智能体
Agent /ˈeɪ·dʒənt/ —— 智能体
彩蛋：这样的龙虾真的存在，其中一只开源的就叫 OpenClaw（张开的钳子 🦞）
Q1 · 龙虾是什么
一个公式，养活一只龙虾
三样都齐了，龙虾才养得活。
Q1 · 龙虾是什么
对号入座：刚才的例子里
🧠 大语言模型
= DeepSeek
大脑兼指挥官：想清楚下一步该用什么工具
🔧 工具
= search / read / write…
龙虾的钳子：真正动手干活的部分
📔 记忆
= "Jay 是阿根廷球迷"
"今天是 2026-07-11"
小本本：记得你是谁、今天是哪天
Q2 · 龙虾怎么干活
Agent Loop：一圈一圈，转到 done
🧑 用户下单"世界杯冠军是谁？"
↓
① 想 🧠问 DeepSeek：下一步该用什么工具？
→
② 干 🔧调用工具：search / read / write…
→
③ 看 👀把结果拿回来
🔁 没想清楚？带着结果，再转一圈
↓
✅ done交活给用户 🎁
刚才的世界杯问题，龙虾就转了两圈。
Q3 · 龙虾能干什么
Everything!
……但要分两个世界看 👇
Q3 · 龙虾能干什么
在电脑里 ✅ 基本已 OK
🔍 搜索
📄 读写文件
🎨 画图
🔊 文字变声音
🧩 调用电脑上所有软件
程序员、白领、研究员在电脑上的大部分活，它都能接。
Q3 · 龙虾能干什么
在现实世界 🚧 进行中
机器人的"工具"是身体：跑、跳、抓取……
📉 数据太少互联网上有全世界的文字，却没有"怎么走路不摔跤"的数据
💸 硬件又贵又脆电脑里试错几乎免费；现实里摔一跤，就是真摔
🐢 反应得够快大脑想得慢，身体等不起
⚠️ 安全第一现实世界没有"撤销"键
电脑里的龙虾已经上岗，现实里的龙虾还在学走路。
History · 龙虾小传
OpenClaw：一只龙虾的发家史
2025.11🐣 出生：Clawdbot奥地利程序员 Peter Steinberger 的业余项目（最早叫 Warelay）：把 AI 助手接进聊天软件
2026.1.27🦞 被迫改名：Moltbot"Clawd"和 Claude 太像，Anthropic 请他改名——molt = 蜕壳
2026.1.30✨ 三天后再改：OpenClaw"开放的钳子"——这回终于顺口了
2026.2.14🏛️ 作者加入 OpenAI项目交给非营利的 OpenClaw 基金会，继续开源
2026.4⭐ GitHub 35 万 star超越 React，成为 GitHub star 数最高的软件项目——史上蹿红最快
2026.5⚔️ 巨头下场微软 ClawPilot、谷歌 Remy 相继跟进
顺便揭秘：为什么管 agent 叫"龙虾"——Clawd ≈ Claude，claw 是钳子 → 🦞
Agents · 龙虾市场
市面上已经有不少"龙虾"
Claude Code
Codex
WorkBuddy
…
我也做了一只，说中文的——小虾 🦐
Hands-on · 动手环节
领养一只你自己的小虾 🦐
🔗 xiaoxia.app
🖥️ 它住在云上
每只小虾 = 一台 2GB 内存 / 10GB 磁盘的 Linux 电脑
🔧 自带一钳子工具
记忆 · 读写文件 · 搜索 · 看图 · 画图 · 发声 · 听 · 股票数据库 · 发布网站…
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邀请码一人一个，先到先得 👆
Part 2 · 第二部分
养虾须知：5 个新词
🎲 概率与幻觉
🍚 Token 词元
📜 上下文 · 提示词
📔 记忆
📖 Skill
听懂这 5 个词，你就是半个驯虾师。
Concept 1 · 概率
大模型说话，靠"掷骰子"
🧠 大模型："中国的首都是——"
北京98%
巴黎2%
伦敦1%
按概率挑一个词说出来
🧮 计算器："1 + 1 ="
2100%
永远如此，一丝不差
它不是在"查答案"，而是在猜"下一个词"——一个词一个词地掷骰子。
Concept 1 · 幻觉
小心幻觉：一本正经地胡说八道
骰子偶尔掷到小概率的错答案——它照样说得自信满满。
🔧 让它查证用搜索等工具核实过再回答
📄 喂它资料把靠谱的材料给它，照着答
🔗 要它给出处说得出来源，才经得起查验
👀 自己核一遍重要的事，别只听龙虾的
治幻觉的药方：把"背书"变成"干活"。
Concept 2 · Token
Token（词元）：大模型的"一口饭"
它不按"字"读书——文字先被切成一小块一小块的 token
🀄 中文
1 个汉字 ≈ 1 ~ 1.5 个 token
🔤 英文
1 个单词 ≈ 1.3 个 token
（约 4 个字母 = 1 token）
📚 DeepSeek 的 1M（100 万）token 上下文 ≈ 一口气读完一整套《三体》三部曲（约 88 万字）
用量、收费、限制都按 token 算——吃几口饭，付几口的钱。
Concept 3 · 上下文与提示词
大模型是"金鱼脑"
它自己不记事：每一轮对话，都得把前面聊过的全部重发一遍——发给它的这包话叫提示词（prompt），里面的全部信息就是上下文（context）
越聊越长、越来越贵、越来越慢——上下文爆炸
解药：缓存 cache——读过的部分存个底，不用每次重读，又快又省。
Concept 4 · 记忆
记忆：写在"小本本"上
📝 记忆哪里来
你的设定 + 平时的对话，都是素材
📔 存成 markdown
从对话里提炼要点，写进 memory.md——比如"Jay 是阿根廷球迷"
🔧 两个工具
memory_search 先搜索
memory_get 再翻看
金鱼脑 + 小本本 = 一只记得你的龙虾。
Concept 5 · Skill
Skill：干某件事的"说明书"
想教龙虾一门手艺？把步骤写成说明书装给它，它照着做。
⚽ worldcup-scouting · 世界杯球探手册
教龙虾当球探：查赛程、盯球员表现、写侦察报告
clawhub.ai/xiaojay/skills/worldcup-scouting
说明书还能分享：别人写的手艺，你的龙虾拿来就会。
Discussion · 课堂讨论
四道思考题 🤔
① 怎么"搬家"一只龙虾？
换台电脑、甚至换个大模型——怎么让它还是"原来那只"？
② 你会用龙虾干什么？
学习？游戏？帮爸妈干活？——天马行空，说来听听
③ 怎么"改进"一只龙虾？
让它更聪明、更能干——可以从哪儿下手？
💡 提示：回想公式 🧠＋🔧＋📔——大脑能换、工具能配，唯独"小本本"不能丢。
Practice · 驯虾心法
怎么样用好 AI？
🧠 先自己想，再讨论带着想法来找它——比如微信连上小虾，语音输入随时讨论
🔁 重复的活交给它整理格式、查资料、写模板……解放双手
📚 让它当 24 小时老师不懂就追问，让它换个讲法，直到你懂
🎯 把要求说清楚目标＋背景＋例子——AI 不会读心术
AI 放大你的思考，而不是代替你的思考。
Frontier · 未来
星辰大海，等你探索 🚀
还没有人解决的三道大题
🤖 机器人 × 物理世界
让龙虾真正走进现实——跑起来、干起来
🔬 可解释性
大模型"脑子里"到底在想什么？至今没人说得清
🌍 改造所有行业
医疗、教育、科研、制造……每一行都值得用 AI 重做一遍
这些题，说不定就等着今天教室里的某一位。🌟
今天记住一句话就够了
龙虾不只回答问题，它动手帮你把事干完。
该你提问了 🙋