養(yǎng)龍蝦刷屏：一場被媒體放大的AI技術(shù)幻覺

這段時間，“養(yǎng)龍蝦”突然在網(wǎng)上火了。

很多媒體和博主把它描述得很神：只要給 AI 投喂資料，它就會越來越懂你；只要給它電腦權(quán)限，它就能幫你自動干很多事情；寫文章、查資料、操作軟件、甚至替你工作，好像一個真正的數(shù)字分身。

聽起來像是科幻電影里的 AI 管家。

但如果把熱度和現(xiàn)實拆開看，就會發(fā)現(xiàn)一個很明顯的落差：網(wǎng)上說得很玄乎，現(xiàn)實里真正用得上的人其實很少。

所謂“養(yǎng)龍蝦”，本質(zhì)上就是在本地部署一個 AI Agent 框架，再接入大模型，讓它可以自動執(zhí)行一些任務(wù)。這個技術(shù)路線其實并不新，從去年開始，AI Agent、智能體、AutoGPT、各種自動化框架就已經(jīng)在討論了。

這次所謂的“龍蝦熱”，更多只是換了一種更容易傳播的說法。

問題在于，這套東西對大多數(shù)普通人來說，其實沒有太大意義。

第一，它的使用門檻并不低。

很多教程看起來很簡單，但真正操作的時候，需要部署環(huán)境、安裝依賴、接入模型、配置權(quán)限，對普通用戶來說依然是有門檻的。很多人折騰半天裝好之后，會發(fā)現(xiàn)其實也不知道該拿它干什么。

第二，它解決的問題并不明確。

普通人日常需要解決的事情其實很簡單：寫個文案、做個總結(jié)、查點資料、生成個圖片。這些事情，用現(xiàn)成的大模型產(chǎn)品就可以直接完成，并不需要再去折騰一個復(fù)雜的智能體系統(tǒng)。

第三，也是最關(guān)鍵的一點：很多人其實并沒有需要“自動化執(zhí)行任務(wù)”的工作結(jié)構(gòu)。

AI Agent真正有價值的場景，是復(fù)雜任務(wù)鏈。

比如一個任務(wù)要同時涉及搜索、整理數(shù)據(jù)、調(diào)用軟件、執(zhí)行操作、持續(xù)記錄，這時候智能體才有意義。

但對大多數(shù)普通人來說，他們的工作流程根本沒有復(fù)雜到這個程度。

所以你會看到一個很典型的現(xiàn)象：網(wǎng)上討論得非常熱鬧，但現(xiàn)實生活中，大多數(shù)人根本沒有感覺。

真正熱衷于“養(yǎng)龍蝦”的，主要還是三類人：

程序員、AI技術(shù)愛好者，以及科技圈內(nèi)容創(chuàng)作者。

這其實更像是一種極客文化，一種技術(shù)嘗鮮。

很多人只是覺得“我也有自己的AI了”，這種感覺本身就很有吸引力。但如果回到實際應(yīng)用層面，大多數(shù)人部署完之后，很快就會發(fā)現(xiàn)：它并沒有想象中那么神。

說得更直白一點，現(xiàn)在很多關(guān)于“養(yǎng)龍蝦”的宣傳，其實把技術(shù)能力放大了。

“投喂資料就能無所不能”“AI會越來越像你”“自動替你工作”——這些說法聽起來很酷，但距離現(xiàn)實產(chǎn)品能力還有不小的距離。

AI Agent當(dāng)然是一個重要方向，但現(xiàn)在的階段更像是技術(shù)實驗，而不是成熟工具。

真正能改變大眾生活的技術(shù)，一定有一個共同特點：簡單、直接、立刻有用。

移動支付當(dāng)年能爆發(fā)，是因為掃碼就能付錢。

短視頻能普及，是因為打開就能看。

而現(xiàn)在的AI Agent，還遠(yuǎn)沒有到這個階段。

對于普通人來說，他們真正需要的其實不是“養(yǎng)一個AI”，而是一個能立刻幫自己把事情做完的工具。

簡單、直接、馬上見效。

如果有一天，AI智能體能像下載一個APP一樣簡單，不需要部署、不需要折騰，一打開就能幫你完成復(fù)雜任務(wù)，那時候它才會真正進(jìn)入大眾世界。

但在那之前，大多數(shù)所謂的“全民養(yǎng)龍蝦”，更像是一場技術(shù)圈的熱鬧。

熱度很高，但離普通人的生活，其實還挺遠(yuǎn)。