henry 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI2026年的Agent赛道画风真有点反差。一边是开发者圈集体上头。虾OpenClaw、马HERMES、人OpenHuman……各路Harness框架狂卷迭代热得发烫。另一边用户这头却在光速降温。养虾的FOMO情绪说散就散弃养潮也是说来就来。眼瞅着Agent框架是越来越多还在持续养虾的人却越来越少。△微信指数这俩月很多人的心态也从第一次成功装龙虾的兴奋慢慢变成配环境、调skill、挂电脑、烧Token、修workflow、不断返工的头疼。可以说虾是好虾就是真滴难养。而自3月份亲自帮大伙儿装虾以来周鸿祎在360最新的直播里也直言不讳地表示现在龙虾退热最大的问题就仨太难、太贵、还不安全。对此360给出的新动作是全新的安全龙虾云端版顺手再给龙虾配个“私教”——龙虾教练。几言以蔽之云端版相当于直接给龙虾配了一整套“云端办公室”云主机、云盘、云浏览器……你在手机上给龙虾下一句指令它自己就在云上跑任务。不用单独买Mac挂机关机断网也不停。龙虾教练则开始接管过去最劝退普通用户的那部分工作根据任务类型从0到1帮你训虾、调度Agent、改进workflow。某种程度上360现在做的其实已经不只是“再做一个Agent”而是在给Agent补基础设施。毕竟龙虾卷到今天大家慢慢开始发现限制Agent普及的已经不是模型能力而是Agent根本没真正“活”起来。为什么还得是龙虾在聊360这次新龙虾怎么用之前有一个谁都没法回避的问题2026年过去快一半了人们到底还需不需要一只龙虾尤其是在经历了这一轮“养虾热”退潮之后。前段时间跟一个做设计公司的朋友聊到这个事儿他提了一个挺有意思的点龙虾用的好的话能顶一个团队。我们来看看他是怎么用的。他公司不大平时什么都得自己盯。白天见客户、赶设计稿晚上回家继续回消息、看反馈、整理方案。对于他这种有十几年设计经验的人来说最烦的不是客户的方案难做而是琐事一直不断。邮箱、微信群、客户反馈、竞品动态……每一件都不复杂但加起来特别耗人。后来他也“跟风”拿龙虾试了一下。现在每天早上起来客户的反馈已经自动分好优先级总结成一个文档也不用来回在聊天框里切甚至还能看摘要知道客户的偏好和习惯。他说最明显的变化其实不是效率提升而是脑子终于没那么碎了。消耗的Token从他的脑子转移到了龙虾的脑子里。还有个做市场的朋友也差不多。以前写竞品分析经常两三天都泡在搜资料里。现在他直接让龙虾每天挂着监控行业信息流自动整理新品、融资、反馈和数据变化。等他真正开始自己动手的时候就已经是“判断”和“决策”阶段了。这其实也是为什么今年大家突然开始认真养虾搞Agent了。这种现象其实挺普遍的是因为很多人后来发现自己缺的可能不是一个更聪明的聊天机器人。而是一个能长期替你盯活、跑任务、自己调用工具的“AI员工”。你去睡觉它还在干活。你去开会它还在后台跑。这才是Agent和聊天框最大的区别。但问题也很明显。现在大多数龙虾其实还是太像“极客玩具”。会的人觉得特别爽不会的人卡在第一步。这也是3月份兴起的全民龙虾热现在开始退潮的原因。一方面普通用户没法从过往操作记录里沉淀出SOP不太会写提示词另一方面龙虾Token烧得太快甚至可能还有在真实环境部署的安全问题。△龙虾之父月烧940万元token周鸿祎总结的那仨问题太难、太贵、还不安全本质上说的就是这些。所以360这次的定位就很清楚不是又做一个AI聊天工具而是给你一支AI员工团队。云端版给这支团队配了一整套云端办公室龙虾教练则负责帮你招人。不管是想成为超级个体还是想成为新一代AI Native的都可以建立一个属于自己的龙虾团队。接下来我们具体来看看这只安全龙虾是怎么个事。给虾搭个云端办公室远程遥控龙虾干活。在实际测试中我们主要上手体验了一下云端和龙虾教练这俩功能。云端玩虾关机也能跑首先来看云端方面。我直接在手机上给龙虾APP发消息帮我做一份AI生成视频工具的行业调研。然后就放下手机了。大概几分钟360龙虾就能给返回一篇不错的结果什么Sora关停的影响都有点到数据支撑也是有模有样。全程没开电脑手机也不用一直亮着。龙虾在云上自己跑完了整个任务生成的文件直接存在云盘随时能查。这就是云端养虾最直观的变化你下完指令就可以去忙别的事龙虾在后台持续工作。龙虾教练两分钟训出一只专属虾然后是龙虾教练。我输入的需求是我希望训一个专门写稿的龙虾符合量子位的风格。龙虾教练开始一步步跟我确认边界从称呼、新闻价值判断标准、搜索范围、写作风格到工作模式整个过程就像跟一个真人在聊天。大概两分钟完整的龙虾架构就出来了。soul、上下文、工具、记忆、skill全都配好确认后直接部署。有个细节让我意外我没提选题这回事但它主动在定时任务里加了每天扫描AI新闻。工具调用里也写了当现有skill不能满足需求时可在线搜索和安装新skill。也就是说这只虾不是装完就固定了它能自己找工具、自己扩展能力。后来我又加了一个需求根据数据反馈自动修正写作方法。随口说了一句这教练当场就把这条规则写进去了。到这一只能写稿、能自动追踪行业动态、还能根据流量反馈迭代自己写作策略的虾就配好了。全程没碰一行配置。预制专家虾和多智能体协作除了自己训虾360也预制了上千只覆盖高频场景的专家虾点进去就能直接用。比如我还需要制作封面直接从专家虾里选一只生图的、不用写精巧prompt生成一张卡帕西加入Anthropic的插画给它个大意就能出图。更复杂的任务也能应对。我用了一个产品开发团队让四只专家虾协作帮我做个人网页。每只虾完成自己的部分后会主动问你要不要改、要不要进入下一阶段像真人团队一样交接工作。龙虾降温了然后呢最后让我们回到开头那个问题——龙虾经历了用户端与开发端的冰火两重天然后呢作为一个开源项目龙虾上线72小时破6万星、两周破15万星几乎以一己之力向全行业普及了大模型Harness框架这套Agent技术底座。△AI生成黄仁勋也在GTC上直接把龙虾定义为了继生成式AI之后的下一代范式。但龙虾的热度却并没有像爆火时领鸡蛋似的一直疯狂下去。随着虾父Peter进入OpenAIHarness框架持续扩散龙虾逐渐从一个独立产品变成了模型能力的一部分大家好像也不再强调自己的产品是龙虾了。但俗话说“一虾落万物生”Agent行业的底层趋势反而在加速。Gartner预测到2026年底40%的企业应用将内置任务型AI Agent。但另一边真正把Agent跑进生产环境的公司其实还不算多。这说明了一件事Agent的价值已经被验证了卡点不在于要不要用而在于能不能落地。Foundation Capital那篇广为流传的Context Graphs文章也指向了同一个判断Agent公司真正的护城河不在框架本身而在执行过程中沉淀下来的决策经验。光搭一个壳是不够的能沉淀know-how才有壁垒。这在某种程度上印证了当下龙虾的发展脉络通用框架的热度在退云端化、专家化的方向在起来。从Anthropic到微软到Google云厂商都在把Agent运行层平台化运维、安全沙箱、扩缩容全给你包了。360这次云端版踩的正是这条线内置上千只覆盖高频场景的专家虾龙虾教练在更高一层接管调度接受用户的模糊指令组织专家虾干活。把复杂的、需要动脑的事儿打包封装起来让不懂技术但有需求的人也能用上Agent。从3月帮全员装虾、发1亿Token到5月直播上线云端版360围绕龙虾两个多月没停过。要说对龙虾的狂热周鸿祎在圈内算得上独一份。而360安全龙虾云端版做的这些事本质上是在给Agent搭基础设施。让AI不只是一个更聪明的聊天框而是真正能干活、能交付结果的AI员工。从「装上了」到「真能用」这中间的路才是龙虾下半场的真赛点。AI聊天框的时代拼的是谁更会“回答问题”。Agent时代开始之后大家拼的可能会变成另一件事谁能真正替更多人干活。