智東西
作者 王涵
編輯 漠影

智東西3月16日報道，今天上午，AI Agent創(chuàng)企MuleRun（騾子快跑）團(tuán)隊發(fā)布MuleRun 2.0，該產(chǎn)品是一個可自我進(jìn)化的個人AI Agent助手。

Mulerun創(chuàng)始人兼CEO陳宇森分享稱，MuleRun的上手門檻更低，可以在給定目標(biāo)的前提下主動工作，具有0門檻使用、極高安全性、穩(wěn)定性、售后完善、自進(jìn)化能力、24小時在線、主動性等優(yōu)勢。

MuleRun 1.0在2025年9月發(fā)布，是一個AI Agent交易市場，用戶可以根據(jù)自身需求在平臺上找到相應(yīng)的Agent隨租隨用、按需付費。

陳宇森透露MuleRun 3.0已經(jīng)在內(nèi)部開始實踐，可以更加主動地完成任務(wù)。未來，MuleRun團(tuán)隊還將打通更多的工具和上下文。

值得一提的是，除了真人參與的線下產(chǎn)品發(fā)布會以外，MuleRun團(tuán)隊還搭建了一個線上Agent聊天室，進(jìn)行了首個由Agent主持、Agent參與、Agent互動的產(chǎn)品發(fā)布會。

一、首創(chuàng)四層架構(gòu)，為每位用戶分配7×24小時云端虛擬機(jī)

在技術(shù)架構(gòu)層面，OpenClaw采用「網(wǎng)關(guān)中心化+事件驅(qū)動+插件化」的分層設(shè)計，其核心定位是連接大模型與本地工具的“執(zhí)行中樞”。

這一架構(gòu)解決了“讓AI動手”的基礎(chǔ)問題，但也帶來了結(jié)構(gòu)性瓶頸：部署需手動配置Docker與Node.js環(huán)境，冷啟動耗時較長，對非技術(shù)用戶極不友好；安全層面需授予管理員權(quán)限，第三方技能缺乏沙箱隔離，存在隱私泄露與供應(yīng)鏈攻擊風(fēng)險；交互模式上采用“一問一答”或“一個指令一次執(zhí)行”的被動響應(yīng)范式，缺乏“主動操心”的能力。

MuleRun首創(chuàng)“基座Agent、Knowledge、Skills、Runtime”四層架構(gòu)。

其核心突破在于，MuleRun為每位用戶分配一臺7×24小時獨立運行的云端虛擬機(jī)，Agent擁有專屬文件系統(tǒng)、可預(yù)裝原生軟件、支持硬件級配置。

在交互范式上，MuleRun通過情境感知、持續(xù)學(xué)習(xí)用戶的決策偏好與工作節(jié)奏，主動預(yù)判任務(wù)需求并提前加載工具方案。

MuleRun還構(gòu)建了個體學(xué)習(xí)與群體共享的知識網(wǎng)絡(luò)。用戶沉淀的有效解決方案可選擇性注入公共知識網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)多人驗證的高權(quán)重知識會自動匹配給相似場景用戶。

二、漫劇生產(chǎn)：全流程Agent化，一個人就是一個團(tuán)隊

那MuleRun具體可以做什么？效果如何呢？

在漫劇生產(chǎn)領(lǐng)域，短劇漫劇創(chuàng)作者溫雨涵分享稱，在內(nèi)容生產(chǎn)工作中有大量繁瑣的工作，但創(chuàng)作者需要更多時間生產(chǎn)創(chuàng)意。使用了MuleRun后，拉片、編劇、美術(shù)、配音……可以全流程Agent化，一個人就是一個團(tuán)隊。

具體來講，MuleRun可以幫助創(chuàng)作者做爆款漫劇拉片，逐幀拆解鏡頭語言、專場、配樂等自動提取分鏡腳本，效率提升超10倍。

Agent還可以自動拆解爆款短劇的敘事內(nèi)核，一鍵改編為不同時代、地域、文化背景的劇本，還總結(jié)可復(fù)用的情節(jié)。

上傳IP角色三視圖，Agent可以指定生成不同風(fēng)格變體，快速驗證IP在不同視覺方向上的效果。將自有IP植入經(jīng)典影視場景，Agent可以自動完成構(gòu)圖參考、圖生視頻全流程快速產(chǎn)出。

雨涵團(tuán)隊用MuleRun制作出了一集“性轉(zhuǎn)版”《甄嬛傳》短劇，從分鏡腳本到成片，全流程由MuleRun Agent驅(qū)動完成。

二、游戲開發(fā)：自然語言交互，全流程流暢跑通

在游戲領(lǐng)域，分享者小頂是一個服務(wù)器端開發(fā)背景的游戲愛好者，他用MuleRun僅一個晚上加一個周末就完成了一個像素風(fēng)的橫屏游戲。

他分享到，MuleRun會和用戶有交互，主動理解用戶意圖，并且會通過反問、追問完善需求。

小頂還分享了與MuleRun交互的經(jīng)驗。只用一句話，例如“幫我生成一個泡泡龍的游戲”，MuleRun就可以生成一個畫面、配樂都基本符合要求的游戲。但如果想要更好的效果，用戶還需要將需求精細(xì)化描述，效果參考、Bug排查等則可以直接給Agent發(fā)截圖，降低文字溝通成本。

其次，在AI輸出成果后要第一時間校對，排查所生成的功能是否達(dá)標(biāo)、需求是否超出范圍。穩(wěn)定版本后，用戶要及時存檔保存。在創(chuàng)作的同時，用戶還可以記錄下AI的“意外之喜”，轉(zhuǎn)化為項目的亮點素材。

三、電商運營：工時縮短90%，0失誤

跨境電商從業(yè)者振哥（李振）分享了MuleRun在電商領(lǐng)域的應(yīng)用，例如，MuleRun可以將200+個產(chǎn)品的2000+張產(chǎn)品圖批量生產(chǎn)，外加600條標(biāo)題、SEO標(biāo)簽、產(chǎn)品描述全自動輸出。以前兩周的工作，現(xiàn)在一個晚上就可以完成。

MuleRun還可以做批量訂單采集工作，Agent可以自動登錄各店鋪后臺，批量抓取新訂單，提取收件人、地址、SKU等數(shù)據(jù)，自動整理成物流商需要的格式，一鍵導(dǎo)出表格。與人工相比，MuleRun的工時縮短了90%，并且0錯誤。

振哥發(fā)現(xiàn)，MuleRun會主動思考用戶意圖，并且邏輯更加縝密，給出的答案更精準(zhǔn)、更綜合，在復(fù)雜工作上，MuleRun更加高效。從成本上說，MuleRun的問答成本極低，性價比更高。

他補(bǔ)充說，MuleRun不像一個軟件，更像是團(tuán)隊中的一個新成員，用自然語言就可以交互，并且還能隨時學(xué)習(xí)技能。使用MuleRun后，他省下了一個月2萬的外包成本，月上新規(guī)模提升10倍，并且所做的成果并不比一個初級運營差。

“AI已經(jīng)改變了每個電商人的工作方式，但這只是開始，電商的交易方式本身也會被重新定義：不再是人操作工具、而是人定目標(biāo)，Agent完成交易?！闭窀缯f。

四、金融交易：將新聞量化分析，自主給股票評分

在股票交易領(lǐng)域，分享者思聰（Tao sicong）是一位投資合伙人，他用MuleRun抓取郵件、投行報告，以前每天都要重復(fù)的機(jī)械性工作，現(xiàn)在一周做一次就行。

思聰使用MuleRun搭建了一個投資助手面板，在設(shè)定好評級體系后，MuleRun可以自動根據(jù)規(guī)則分析市場中的公司，將每一條新聞進(jìn)行量化分析，形成相應(yīng)的評分以及整體打分表。

除了宏觀判斷，MuleRun還可以做交易復(fù)盤、股價偏移預(yù)警，還可以分析公司高層的影響力因素等。

結(jié)語：AI將拓寬人與行業(yè)的能力邊界

“龍蝦”的橫空出世，率先打破了AI Agent的使用壁壘，讓越來越多的普通用戶開始嘗試借助這一工具輔助完成工作。而MuleRun 2.0的推出，則在“龍蝦”的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)力，通過簡化操作流程、降低上手難度，讓普通用戶使用AI Agent的門檻再降一個臺階。

從行業(yè)落地層面來看，在上文講到的MuleRun的落地場景中，AI Agent成為了一個能主動理解意圖、分擔(dān)繁瑣工作的數(shù)字伙伴，讓一個人也能擁有團(tuán)隊級的生產(chǎn)力。

通過“人定目標(biāo)，Agent執(zhí)行”這樣的協(xié)作模式，不僅重構(gòu)了個人的工作方式，更有望，打破現(xiàn)有行業(yè)的生產(chǎn)力瓶頸個人與行業(yè)的生產(chǎn)力邊界或都將被重構(gòu)。