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人人都是产品经理

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一个投资人与他的AI龙虾助手70天真实协作笔记
甲子光年 · 2026-04-08 · via 人人都是产品经理

当投资人姜海舟将OpenClaw视为‘数字同事’时,他发现AI并非即插即用的工具,而是一个需要重症监护的数字生命体。文章基于70天的真实‘急诊’经验,犀利指出企业AI化的瓶颈不在模型本身,而在于未被数字化的隐性经营信息。本文将带你透视如何构建分层记忆体系,重塑‘钉耙型’组织,并理解为何在仅剩的3到6个月窗口期内,先让经营过程数字化的人将率先赢得AI时代。

企业AI化的窗口,可能只剩3到6个月。

两个月前,姜海舟接触到了OpenClaw(俗称“龙虾”)。现在,他可能是投资圈“玩虾”经验最丰富的人之一。但是对于普通用户在本地“养虾”,他的态度是“劝退”。

姜海舟是恒海奇点(家办)创始人,他的履历横跨银行、互联网创业、股权投资与量化投资:从广发银行到奇点金服,再到环游世界后的投资转型,他长期在“效率系统”和“资金系统”之间穿梭。

过去70天,他将这种对系统的敏感度,投入到一个更不稳定的对象中——基于OpenClaw构建的AI Agent协作系统,并亲自参与搭建、调试与“抢救”。

在4月3日「甲子光年」举行的一场内部分享活动中,姜海舟进行了一次“非标准意义的技术讲解”:尽管他现场展示了OpenClaw的能力,但更多的时间,他是作为一线实践者在进行“事故复盘”——系统崩溃、记忆失效、流程错乱,而一间被他反复提及的“AI急诊室”,成为理解企业AI化当下阶段的关键隐喻。

在这间“急诊室”里,只有三样东西:一台远程Mac mini,一堆运行中的AI Agent,以及一个随时准备“心肺复苏”的人类操作员。正是在这个极端环境下,他逐步验证了一个核心判断:企业AI化的瓶颈,不在模型能力,而在信息结构与组织方式。

在“养龙虾”热潮之中,“急诊室”这个比喻尤为关键。它揭示了一个常被忽视的事实:AI系统(包括OpenClaw)不是部署完成即生效,而是一个需要持续监控、不断修复、逐渐驯化的生命体系统。人们看到的“智能”,往往是大量“抢救”之后的结果。

也正是在这种不断出错与修复的循环中,一套关于AI记忆体系、组织形态与业务结构的认知逐渐清晰。姜海舟将其总结为四个判断:

  • AI不是没能力,AI是没信息;
  • “眼高手低”的人赢了;
  • AI不是用来裁人的;
  • 吓尿点比你想象得近。

他还进一步推导出一个更具紧迫感的结论:企业AI化的窗口期,可能只剩3到6个月。

以下为恒海奇点(家办)创始人姜海舟的分享要点,内容由姜海舟的AI助手整理,经姜海舟授权发布。

大家好,我是姜海舟。

2015年,一个叫Tim Urban的人在Wait But Why上写过一个概念——Die Progress Unit:把一个1750年的人带到2015年,他会被吓死;但带到1780年,他只觉得有点新鲜。差别不在于时间跨度,在于技术进步的速度是否超过了人的适应阈值。

过去,跨越一个“吓尿点”需要几百上千年。现在这个间隔正在急剧缩短。

我不确定下一个临界点到底在什么时候。但过去70天,我在一间急诊室里亲手摸到了加速的手感——这间急诊室只有三样东西:一台放在日本的Mac mini,一堆跑在OpenClaw上的AI Agent,和一个经常深夜远程登录给系统做心肺复苏的人。

以下是我在这间急诊室里确认的四件事。

01 AI不是没能力,AI是没信息

先说一个可能让很多人不舒服的判断:过去十年我们做的那些数字化,放在AI时代来看,是不够的。

CRM记录成交了几单,ERP记录物料和流程,审批系统记录签了哪些字。这些当然重要,但它们记录的是业务SOP的系统化——流程走了什么,结果是什么。

AI Agent需要的是另一层东西。

它需要知道:这家公司最近在讨论什么方向?上周会议谁说了哪句话改变了决策?这个客户和谁的关系好?那个约定俗成但从来没写进文档的规矩到底是什么?这家公司的三观和方法论——碰到争议时怎么判断?

这些信息没有一个传统系统在记录。它们活在人的脑子里、饭桌上、走廊里随口说的一句话里。

AI Agent是一支无所不能的机械化智能军团,大模型就是每个机器人的大脑。但这支军团脑子里没有你公司的任何原始信息。你不喂给它,它不知道要干什么,也不知道怎么判断。

为什么AI看起来聪明、做起来很笨?缺少经营过程的数字化信息

我有一个非常具体的验证时刻。

3月底股东会前一天晚上,我把大纲发给AI,让它帮做PPT。初版太薄,我让它补。然后它做了一件我没预料到的事——把我们过去沉淀的所有材料翻了出来:会议纪要、财务数据、活动方案、公众号文章、视频采访。自己识别,自己归类,自己补进对应板块。

几轮之后,文字稿扎实了很多。然后它说了一句:“第二部分内容比其他板块单薄,你还有没有补充材料?”

这不是执行器会说的话。它开始理解目标、理解交付质量、发现结构缺口。那天它表现好,是因为之前的信息沉淀做得还行。换一家什么都没数字化的公司,同样的模型,只能给出空洞的回答。

它不只是在执行,它开始参与判断——这是协作者才会说的话

但反过来也有教训。早期它经常失忆——昨天说好的事今天不知道,上周聊过的结论这周重新问。我本来记性就差,两个人互相等对方记事,最后谁都记不住。有一次它甚至忘了写当天的工作日报。

后来我们硬生生把记忆制度化了:每天必须写日报,新session先读近期记录,犯过的错写成长期规则,重要决策逻辑存进可搜索的结构。三层叠起来,它从金鱼变成了老朋友。

三层记忆体系:日报层→规则层→历史召回层,协作成本越来越低

过去做数字化,是把流程装进系统。现在做AI化,是把经营过程装进AI。

什么叫全面数字化?开会全程AI录音转文字;所有业务规则、方法论、企业三观写成文档;每个重要客户、合伙伴、团队成员的信息建成结构化档案;所有约定俗成但没写下来的事,写下来。AI知道的越多,越强大——这不是抽象的说法,是直接的因果关系。

02 “眼高手低”的人赢了

第二个判断是反直觉的。

以前“眼高手低”是贬义词——思维强、判断好、有方向感,但执行跟不上,在传统组织里往往吃亏。AI Agent彻底改变了这个逻辑。

它最擅长什么?搜集资料、整理信息、跟进进度、写初稿、做调研、结构化输出、监控重复任务——全是“手”的工作。那个脑子好但手不够快的人,突然有了很多只手。

这不是假设,我自己就是活例子。

股东会那次之后,再做给CEO的分享材料,速度快了一个量级。因为AI已经开始知道我怎么看问题,讨厌什么样的废话,什么信息对特定受众有用。就像人和人的合作——新同事刚来你得带很久,但合作久了,他知道你的标准,边际成本越来越低。

我懒得每天自己点咖啡,就让小龙虾做了个瑞幸自动下单的工具。第一次稳定跑通要90秒,后来一轮一轮调,最终压缩到我说“来一杯咖啡到家里”,到收到下单截图,整条链路28秒。这个迭代意义省的不是那每次几十秒——而是它证明的是:一个系统从不能用到能用到好用,是被打磨出来的。你在最不好用的时候放弃,就永远得不到后面的顺滑。

这种反常规的“眼高手低”者能力大幅加强会带来组织形态的变化。过去是金字塔:少数人想,多数人执行。往后会变成一种我叫做“钉耙型组织”的形态——脑袋变大,手脚被Agent承接。真正值钱的,是能想清楚方向、能设计系统、能判断什么时候信AI什么时候不信的人。

所以一人公司不是噱头——一个人真的可以做到以前需要一个团队才能完成的量。

组织从金字塔走向钉耙型:脑袋变大,手脚由Agent补强

03 AI不是用来裁人的

讲完上面那段,很多人第一反应可能是:那就把执行层裁掉,换AI。

我们的真实经验,方向完全不是这个。

我们有家被投企业有个痛点:客户很多,服务同事有限,消息都沉在个人微信里,几分钟不回就掉体验。后来我们搭了一条完整链路——微信消息监听→AI理解意图→生成回复→桌面端发出→确认送达。先是能回,再是能稳,然后往业务深处走:接库存、接订单、接价格变动提醒、接财务对账、接群聊多线程识别。它从“微信客服”慢慢变成了整个业务的神经中枢。

AI成为业务系统的神经中枢,但人的信任和责任感无法替代

但我们没有裁掉任何一个真正懂客户关系和深刻业务理解的人。

因为他们做的是托付——客户信任这个人,是因为这个人出了问题会站出来,愿意为结果负责,懂这个生意里只有做了很多年才知道的细节。这件事没有办法被写成代码,也没有办法被一个新来的“AI指挥官”在两个月内学会。

AI替代的是动作,不是托付

AI替代的是动作,不是托付。替代的是执行,不是信任和责任。

所以我们的策略是两条腿同时走:引进和培养具备AI原生思维的人——能用AI放大判断力,成为真正的AI指挥官;同时识别出拥有不可替代品质的团队成员——信任、责任感、深度业务理解——给他们补上AI技能,让他们如虎添翼。

这两类人都是接下来最值钱的。缺任何一类,企业AI化都会跑偏。

04 吓尿点比你想象得近

最后说时间。

过去70天,我亲眼看着这套系统每周发生跳变。不是渐进改善,是断层式变化。

  • 最开始答应我“明天九点自动下单瑞幸”,第二天什么都没发生——不是崩了,是承诺只存在会话记忆里,session一关就消失了。于是我们搭了整套基础设施:模拟器保活、LaunchAgent KeepAlive、watchdog探活、真正写入cron。一周之后它从“会一次”变成了“能反复”。
  • 最开始所有定时推送晚了8小时,没有任何报错——因为设备在海外小龙虾默认用本地时区,但我写任务时想的是北京时间。完全沉默的失败,没人发现。
  • 最开始上下文监控程序静默挂了好几个小时——因为OpenClaw升级后状态显示多了一个emoji, Context: 75k/200k,正则没匹配上,监护仪直接变摆设。
  • 日报被误发到另一个用户那里——同一台机器跑着两个Agent,脚本查“当前用户”时查串了。多Agent共存,系统根本不知道自己在替谁说话。
  • 但到昨天为止,我和产品负责人分别在两个城市的Mac mini第一次通过内网互相发任务——AI和AI开始握手了。AI之间开始交换经验教训和迭代升级,我们的AI中枢开始形成并应用于工作流。

技术变化不是线性的,是断层式的

变化不是线性的,是断层式的。

Tim Urban描述的DPU间隔正在急剧缩短。我不知道“吓尿点”具体是哪天,但我感受到的节奏是这样的:等你想清楚了,局面已经变了。等你选好了工具,工具已经迭代了。等你做完了培训,培训的内容已经过时了。

我给这个窗口设置了一个期限:3到6个月。在窗口关闭之前,你必须积累好四样东西:

1.能驾驭AI的思维方式 —— 不只是会用工具,是理解AI的能力边界和信息边界

2.适配AI时代的商业模式 —— 业务设计本身要能承载AI参与,不只是在旧业务上贴AI功能

3.扎实的业务积累 —— AI放大的是你已有的判断和信息,你自己空洞,AI也帮不了你

4.对的团队 —— AI指挥官和拥有不可替代品质的业务骨干,这两类人都不能少

四个核心判断——企业AI化必须积累的四样东西

等“吓尿点”真的到来,不是AI把你吓到。是你发现身边那个之前和你差不多的竞争对手,已经用AI把经营方式重写了一遍——而你还在研究该选哪个工具。

先干的人先长手感。先把经营过程数字化的人,先获得AI的真实能力。先让团队从执行者升级为AI指挥官的组织,先赢。

窗口就这么宽。

碳基做碳基的事,硅基做硅基的事——分工而非替代

*本文部分文字内容由AI生成

(文中PPT来源:姜海舟)

本文由人人都是产品经理作者【甲子光年】,微信公众号:【甲子光年】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。