AI Agent 不只是極客的折騰工具，同時也是人人都能低門檻?zhàn)B成的數(shù)字員工。

作者｜張勇毅

編輯｜鄭玄

3 月 16 日，我去參加了一場產(chǎn)品體驗會。主角叫 MuleRun，它的中文名騾子快跑，官方給自己的定位是「全球首個自進化的個人 AI」。

但眾所周知，「全球首個」這四個字，在 AI 圈里已經(jīng)被用濫了，我最開始沒太當回事。但這一波 AI Agent 的浪潮，到底是為誰準備的？

這個問題，其實已經(jīng)有了一個很荒誕的現(xiàn)實答案，看一下時下龍蝦的代安裝服務(wù)仍然有多火熱就知道了。

上門安裝服務(wù)，已經(jīng)供不應(yīng)求。閑魚、小紅書上「幫裝龍蝦」的帖子隨處可見，收費從幾十到幾百不等，預約檔期排到一兩周之后。有人專門跑來跑去幫人裝，一天能接好幾單；有人整理成教程包售賣，還有人開了付費社群專門答疑——圍繞「裝龍蝦」這件事，一條產(chǎn)業(yè)鏈正在悄悄成型。

但似乎沒有人問出那個早就應(yīng)該被問出的問題：AI，什么時候開始需要請人上門才能用了？

騾子給出的答案是：不應(yīng)該。第一次打開它的時候，我甚至有點意外——瀏覽器，說幾句話，就開始了。沒有安裝包，沒有環(huán)境配置，沒有任何需要「折騰」的地方。然后我把一個定時跑數(shù)據(jù)的任務(wù)扔給它，關(guān)掉了瀏覽器，去睡覺。第二天早上，它主動發(fā)來了匯報。

OpenClaw 的爆火顯然不是偶然。Agent 的風口讓很多人意識到，AI 的價值不只是「聊天」，而是真正幫你干活。OpenClaw 代表了這個方向里一套完整的技術(shù)思路：在你自己的電腦上跑，能直接調(diào)用本地文件，能對接十幾個社交平臺，還完全開源——對懂技術(shù)的人來說，這幾乎是理想答案。

但這里有一個認知與實踐上的 gap：龍蝦的核心問題，不是它不夠強，而是它的「強」，普通人用不上。

安裝要折騰大概半小時，需要手動配置 Docker 和 Node.js 環(huán)境，冷啟動耗時長；安全層面需要授予管理員權(quán)限，第三方技能缺乏隔離機制——很多用戶安裝后收到系統(tǒng)的安全提醒，有人遭遇電腦異常，數(shù)據(jù)隱私的顧慮在社區(qū)里反復出現(xiàn)，卻沒有一個明確的答案。更關(guān)鍵的是，電腦一關(guān)，它就停。

我把這些門檻拆開來看：安裝復雜、運行依賴本地設(shè)備、安全風險不透明。這三點疊在一起，意味著什么？意味著對設(shè)計師、白領(lǐng)、電商賣家、沒學過編程的投資者來說，龍蝦本質(zhì)上是一款「你得先成為一定程度的極客，才能用它變成極客」的產(chǎn)品。

光「排隊安裝」這件事本身，已經(jīng)在無聲地篩選用戶了。

Agent 這件事，出發(fā)點是讓 AI 幫普通人干活。但如果用上它的前提是，你得先有時間、有技術(shù)、有膽量——那這場生產(chǎn)力革命，大部分人其實只是在旁邊看。

騾子則是另一套邏輯。它住在云端，每位用戶分配一臺 7×24 小時獨立運行的虛擬機，用戶數(shù)據(jù)物理隔離、不獲取本地密碼。打開瀏覽器就是完整的使用入口，關(guān)掉瀏覽器，它照樣跑。

打個比方：龍蝦是「你得給 AI 安排一個房間」，騾子是「AI 自帶工位，你只管交代任務(wù)」。

01

騾與蝦

在實際用下去之前，我想先說清楚一件事：騾子和龍蝦的差距，不只是「易用」和「復雜」的問題，而是兩套從根上就不一樣的技術(shù)路線。

OpenClaw 采用的是「網(wǎng)關(guān)中心化 + 事件驅(qū)動 + 插件化」的分層設(shè)計——本質(zhì)上是連接大模型與本地工具的「執(zhí)行中樞」，解決的是「讓 AI 動手」這個基礎(chǔ)問題。這套設(shè)計有它的優(yōu)雅之處，但結(jié)構(gòu)性瓶頸也在這里：部署依賴本地環(huán)境，交互模式是「一問一答」或「一個指令一次執(zhí)行」，被動響應(yīng)，沒有主動性。

MuleRun 走的是另一條路。它提出的是「基座 Agent + Knowledge + Skills + Runtime」四層架構(gòu)——每位用戶分配一臺獨立云端虛擬機，有專屬文件系統(tǒng)，可預裝原生軟件，支持硬件級配置。從技術(shù)定位上，它想做的不是「虛擬助手」，而是「數(shù)字員工」——兩者的區(qū)別，是等你開口，還是替你操心。

更關(guān)鍵的差異在進化機制上。MuleRun 構(gòu)建了個體學習與群體共享的雙輪驅(qū)動：用戶沉淀的有效解決方案可以注入公共知識網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)多人驗證的高權(quán)重方案會自動匹配給面對相似場景的其他用戶。這就形成了一個正向飛輪——用的人越多，每個人的騾子就越強，是單一模型或封閉架構(gòu)很難復制的東西。

當然，騾子也有它現(xiàn)階段做不到的事。它還不能直接讀你電腦里的本地文件，也不能復用你已經(jīng)登錄好的瀏覽器——如果你的核心需求是「讓 AI 幫我操作淘寶后臺」，騾子或許還不能很好的完成這個需求；但如果問題換一種問法：什么任務(wù)，你需要 AI 持續(xù)跑 72 小時、即使電腦關(guān)了也不能停？

這個問題一出來，騾子適合干什么，就清楚了。

理論說完，聊聊真實用下來的感受。

MuleRun 里有兩種核心用法，官方叫 Computer 和 Super Agent。

雖然它們共用一套工具包，但適合干的事不一樣：需要「一直跑著」的事交給 Computer，需要「做完交付」的事交給 Super Agent。

Computer 的精髓是它的「持續(xù)在線」能力。我給它設(shè)了一個定時任務(wù)——每天早上自動抓取幾個 AI 媒體的更新，整理成簡報發(fā)到我的 Telegram。設(shè)好之后，不用管它，每天準時出現(xiàn)，這件事在我睡覺的時候就已經(jīng)跑完了。

更有意思的是它的 Heartbeat 機制：每天會主動找我匯報「過去 24 小時幫你完成了什么」，發(fā)現(xiàn)我有重復操作時，還會主動建議自動化方案。第一次收到它主動發(fā)來的「建議」，有那么一秒鐘感覺挺奇怪——平時都是我找 AI，這回 AI 先來找我了。習慣之后，反而覺得這才是「助理」應(yīng)該有的樣子：不用每次都等你開口，它已經(jīng)在幫你想了。

Super Agent 更適合「一次性交付」的事。做 PPT、生圖、建一個簡單網(wǎng)頁——在 Super Agent 里預覽更流暢，生成質(zhì)量更穩(wěn)，Token 消耗也更少。我用它做過一份競品分析報告，帶數(shù)據(jù)引用，格式完整，實際體驗比預想的好。

用久了會發(fā)現(xiàn)一個更細微的變化：騾子在慢慢記住你是誰。它記住你的職業(yè)、偏好、常用工具，隨著對話積累，開始能預判你下一步大概需要什么，提前加載合適的能力。第三周用起來，和第一天確實不一樣。

還有一個必須提的地方：任務(wù)加載的時候，屏幕上會出現(xiàn)像素風騾子動畫——有時是在大口嚼胡蘿卜，有時是被上鞍，有時是被投喂。整體是復古游戲的風格。一個產(chǎn)品對用戶體驗的真實態(tài)度，往往藏在這些沒人規(guī)定非做不可的小地方。

02

騾子能做出什么

為了驗證「普通人真的能用」這件事，MuleRun 展示了幾個不同行業(yè)的應(yīng)用案例。我挨個看了一遍，有幾個地方是真的沒想到。

傳統(tǒng)游戲開發(fā)需要一整個團隊——美術(shù)、策劃、程序，耗上幾個月還不一定能跑通。MuleRun 的邏輯是：游戲愛好者只需用自然語言描述創(chuàng)意和風格，它來生成角色設(shè)定、規(guī)則框架、交互操作；你提出修改意見，它在短時間內(nèi)就能調(diào)整出符合你世界觀的場景和情節(jié)，實時迭代，大幅壓縮更新周期。

官方放出了兩款用 MuleRun 直接做出來的小游戲，可以直接點開玩：

我去試了「神騾子逃亡」。就是一個可以玩的完整小游戲，有關(guān)卡、有操作邏輯、有美術(shù)風格。它不算精致，但它真的跑起來了。對一個沒寫過一行代碼的人來說，這件事本身就挺荒誕——你對著對話框說說話，就有了一個游戲。AI 創(chuàng)作的天花板還很遠，但「讓普通人開始創(chuàng)作」這件事，騾子已經(jīng)把門打開了。

舉例來講，傳統(tǒng)電商運營依賴多種工具之間反復切換，人工處理成本高、響應(yīng)慢。而 MuleRun 在這個場景的邏輯是：讓騾子 24 小時在線應(yīng)答，無需人工輪班；同時全天監(jiān)控競品數(shù)據(jù)和市場趨勢，自動篩選爆款產(chǎn)品、管理庫存、預判補貨周期。

在這個場景中，更關(guān)鍵的是它的自進化能力——騾子會深度學習店鋪的運營數(shù)據(jù)和風格，持續(xù)優(yōu)化經(jīng)營策略，用得越久，給出的建議就越貼近你這家店的實際情況，而不是套一個通用模板。

此外，在 AI Agent 最常被討論的一個場景——量化交易領(lǐng)域。過去，一個交易員想要追蹤行情、執(zhí)行策略、復盤結(jié)果，背后往往需要一支開發(fā)團隊支撐。MuleRun 的方式是：你用自然語言描述你的交易策略，它幫你實時追蹤市場、記錄操作；每次交易結(jié)束后，它會主動找你復盤——不只是告訴你結(jié)果，還會提出你沒想到的角度，幫你完善下一次的判斷。你的持倉結(jié)構(gòu)、交易習慣、風險偏好，都會隨著使用沉淀進來。用得越久，它越懂你，越能在你需要的時候給出真正有用的判斷，而不是泛泛的建議。

這三個場景，表面上看是很不一樣的行業(yè)，但底層邏輯是一條：AI 干的是耗時、重復、需要持續(xù)在線的那部分，人只需要做判斷和取舍。而且這些用戶，很多都不是「極客」——他們只是有真實的工作要做。

03

跑起來之后

MuleRun 給自己的定位是「全球首個自進化的個人 AI」。這句話里有兩個詞值得單獨拆一下。

「自進化」的邏輯，前面已經(jīng)聊了：個體層面越用越懂你，群體層面用戶經(jīng)驗匯入知識網(wǎng)絡(luò)，形成正向飛輪。不只是你的騾子在進化，整個騾子網(wǎng)絡(luò)都在進化——用的人越多，每個人的騾子就越強。這種集體智慧的壁壘，是封閉架構(gòu)很難追上的東西。

「個人 AI」這個詞，我覺得更值得想一想。

這兩年，AI 工具的格局有一條隱線始終存在：懂的人越用越強，不懂的人始終進不去。不是因為 AI 本身有門檻，而是「如何用好它」這件事，一直是一門需要自學的技術(shù)活。Agent 時代更明顯——Manus 的并行調(diào)度、OpenClaw 的環(huán)境配置，都不是真正意義上的「零門檻」。

MuleRun 走的是另一條路：自然語言驅(qū)動，不需要懂底層邏輯，不需要配環(huán)境，不需要會寫 Prompt 公式。無論你是游戲玩家、電商賣家、投資者還是內(nèi)容創(chuàng)作者——騾子試圖證明的是，創(chuàng)造和使用 AI 的權(quán)力，本來就不該被技術(shù)門檻圈走。

這個方向?qū)Σ粚?，還需要時間來驗證。但它至少在認真解決一個真實存在的問題。

寫這篇文章的過程里，我讓騾子幫我設(shè)了一個定時任務(wù)：每周五整理一次當周讀過的行業(yè)信息，發(fā)到我的消息里。

然后關(guān)掉了瀏覽器。

它應(yīng)該還在跑著。

但我同時也在給朋友們提供著「免費代安裝龍蝦」的服務(wù)，每個人適合的工具不一樣，極客們有他們堅持龍蝦的理由。但如果你是那種「想用 AI 干活，但真的不想折騰、更不想花錢請人上門裝」的人，騾子或許值得試一試。

這大概就是騾子和龍蝦最本質(zhì)的不同——龍蝦需要你去折騰它，騾子反過來在替你操心。

你不需要為它安排房間，它已經(jīng)在那兒干活了。

*頭圖來源：MuleRun

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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