养龙虾

两周前openclaw被腾讯带火，热度持续不断，以至于现在阿里为龙虾准备的coding plan都要抢，基本上一分钟秒空。其他平台也不甘落后，都推出了类似的coding plan计划，计费模式也都差不多，但相比而言都没有阿里的套餐火。阿里的coding plan之所以火，我觉得和阿里提供的模型有关，阿里自己的Qenw3.5，智谱清言的GLM5，月之暗面的kimi2.5都支持，且计费比他们还便宜。

因为龙虾太火爆，且我一直对AI有需求，所以从腾讯点第一把火起，我就开始关注。关注了一周，然后又折腾了一周。期间用了minimax2.5和GLM 5 turbo两款模型，整体而言感觉GLM 5更好用，minimax的模型缺乏自主性，你告诉他干的他勉强能干，但没有告诉的他一点不会多干。这就导致自己本来就不懂，想让龙虾自己生长，结果自己还得不断的在豆包等其他AI上问教程。GLM5 turbo在设计任务流程方面比较好用，但在长文输出方面还是比较弱，今天测试让它写一篇1.5万字的股票分析报告，结果耗了60万token硬是没有写出来，还装死（不耗token也没有响应）。而同样的要求，我让豆包在线写，直接写了4.5万字，内容翔实，且没有幻想。在复杂问题分析及写长文方面，在线大模型确实具有优势，这是龙虾这种API调用模式无法比拟的。我会把豆包写的分析文附在文尾，大家可以测试对比。

经过简单测试，对于龙虾我大致得出以下结论：

1、只能干有规律的简单重复任务，无法干纵深突破的复杂任务。换个说法，它降低了AI使用场景的门槛，能让小白都实现自动化部署，但它不能提升AI模型的能力天花板，甚至是降低了这种天花板。

2、龙虾能部署的自动化程序，我觉得人工也能部署，只是需要的基础知识比较多，龙虾更像一个自动化的缝合怪。

3、龙虾是真的费token，稍微折腾下每天就需要300万以上token，如果按照主流模型百万token/20元左右的单价计，大概需要60元，这是无论如何都养不起的。好在现在各平台都推出了coding plan计划，让一天的折腾成本下降到不足2元（40元/月，只能尝试，但不能畅玩）。当然要折腾的舒服，我觉得应该买更高档的套餐，目前看应该是200元档每个月。

4、龙虾这种应用对于程序员可能比较有帮助，对于其他人应该只是个玩具。因为它不能建知识库，在线搜索能力一般，因此不能像cherrysudio+MCP+记忆库这种框架下的本地拓展，可以在大知识库下干重活。经过搜索，龙虾也能建知识库，进行分层记忆，但我觉得这就失去了它原本的灵巧性，本末倒置了。

5、龙虾的部署硬件门槛很低，2H2G设备就能跑起来。

6、安全性确实比较差，最好部署在独立的设备上，或docker上，对重要文件进行隔离。

7、上手其实也不容易，没有一点基础需要不断地踩坑熟悉，绝大多数人可能会被劝退。

8、大厂很鸡贼，对coding plan定价较低，但只能按月缴费。先引诱大家上瘾，一旦需求超预期就涨价，需求衰减就降价。

龙虾之所以这么火，我觉得并不是它有多好用，而是因为它给了国内模型提供商一条出路。国人对虚拟产品付费意愿很弱，除了网游基本上没有愿意付费的应用，音乐、影视、网盘等每年百十元的会员都不愿意买，更贵的就更不愿意付费了。我自问了下，我只愿意为豆包等在线大模型每年付费五六百元，假设全国有一亿和我付费意愿一样的人，那么靠这个会员费只能收五六百亿，还填不饱一个大厂的胃口。但全国真有一亿人愿意为AI应用每年付费五六百元吗，我表示很怀疑。因此国内大厂按照目前的道路发展很快就会面临死局，没有收入还要卷投入。龙虾给了大厂们一缕曙光，把AI游戏化，带来陪伴的情绪价值。

当AI只能提供问答的单向知识输出时大家不愿意付费，但当能提供陪伴的情绪价值时大家就愿意付费，这就是消费者心理学研究的神奇东西，而网游正好是这种应用的典范。很多人愿意每月为网游付费上千元，但这些人愿意每月为龙虾付费两百元吗？我觉得很少，所以龙虾能带给大家的情绪价值还不够高，它还不够好玩。

很多人愿意每天抽一包20元的烟，每月喝一次三五百元的酒，但就是不愿意为龙虾付一百元“营养费”，这也说明龙虾提供不了烟酒的情绪价值，也远没有到能让大家上瘾的地步。

尽管现在龙虾炒的很火，很多平台的coding plan计划都限量供应，但我觉得龙虾火不了太久，大家的新鲜劲过了就会逐渐退坑，回归到Ai的知识输出本质上去。因为我确实觉得现在的龙虾除了定时任务（cron）外没有太闪亮的地方（得依赖skill），技能（skill）其实不依赖于龙虾也能实现，只是稍微麻烦点而已。

当然，对于龙虾做如此评价，很可能是因为我不会用，同时也可能是因为我没有用过国外的大模型，没有给龙虾吃精粮。

附：