全民“養(yǎng)龍蝦”背后：“35歲危機(jī)”正被AI Agent逆轉(zhuǎn) | AI進(jìn)化論

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「AI進(jìn)化論」是長江商學(xué)院推出的AI+主題欄目，匯聚全球AI領(lǐng)域的原創(chuàng)洞見、產(chǎn)業(yè)實(shí)踐及前瞻研判。從技術(shù)突破到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，從戰(zhàn)略布局到倫理邊界，在這里，一起與AI同頻進(jìn)化。

近日，AI智能體OpenClaw（小龍蝦）全網(wǎng)爆火，長江商學(xué)院金釗教授分析認(rèn)為：小龍蝦可能只是一個(gè)Agent發(fā)展早期的過渡方案，或許很快會(huì)被其它開源Agent取代，但它背后的趨勢是真實(shí)的。智能體革命的第一波沖擊正從軟件行業(yè)開始，但它真正重塑的，是所有依賴知識勞動(dòng)的行業(yè)。對個(gè)體而言，現(xiàn)在值得做的不是焦慮，而是找一個(gè)具體的工作場景，親自試一試Agent能做什么、不能做什么，建立自己的真實(shí)體感。

來源 | 長江商學(xué)院MBA

金釗

長江商學(xué)院金融學(xué)助理教授

核心觀點(diǎn)速覽

? 當(dāng)前的“小龍蝦”，很可能只是技術(shù)早期發(fā)展中的中間態(tài)。

? 技術(shù)的終局，是讓Agent成為可自主行動(dòng)的“數(shù)字勞動(dòng)者”，重塑所有依賴知識勞動(dòng)的行業(yè)。

? 軟件按人頭收費(fèi)的邏輯可能被打破，將帶來商業(yè)模式的重新定價(jià)。

? AI Agent正讓“35歲危機(jī)”發(fā)生反轉(zhuǎn)。初級崗位被Agent替代，十余年經(jīng)驗(yàn)的資深專家因經(jīng)驗(yàn)稀缺而成為核心生產(chǎn)力。

? 軟件市場的門檻被顯著拉低。超級個(gè)體的涌現(xiàn)，將讓軟件生態(tài)從寡頭格局走向百家爭鳴。

長江MBA “馴龍高手”

OpenClaw實(shí)操系列工坊

正式啟動(dòng)！

首期活動(dòng)3月14日14:00-17:00在長江北京校區(qū)進(jìn)行，點(diǎn)擊下方小程序報(bào)名，一起帶著電腦來，領(lǐng)著龍蝦走！

01

小龍蝦只是開始，

真正的Agent還沒出現(xiàn)

要理解這場革命，首先要打破對大語言模型（LLM）的固有認(rèn)知。

過去的大語言模型本質(zhì)上只是一個(gè)“大腦”，它擁有強(qiáng)大的上下文理解能力和邏輯推理能力，但它沒有眼睛、耳朵，也沒有手和腳，既無法感知周圍的環(huán)境，也無法執(zhí)行具體的動(dòng)作。用戶與它的交互，往往停留在“你問，它答”，然后你需要手動(dòng)去復(fù)制、粘貼、執(zhí)行。

而AI Agent的出現(xiàn)則補(bǔ)齊了這塊短板。現(xiàn)在的AI Agent，相當(dāng)于給大語言模型這個(gè)“大腦”裝上了眼睛、耳朵、手和腳。它不僅能理解你的意圖，還能進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃，調(diào)用外部工具去感知世界并完成復(fù)雜操作。 "小龍蝦"（OpenClaw）本質(zhì)上是一個(gè)AI Agent的調(diào)度中樞。它運(yùn)行在用戶自己的設(shè)備上，通過聊天軟件接收指令，再調(diào)用大模型來理解任務(wù)、拆解步驟，最后在本地執(zhí)行具體操作。它本身不具備智能，必須依附于DeepSeek、Claude或ChatGPT等大模型才能運(yùn)作。

不過，當(dāng)前"小龍蝦"這類本地Agent框架，更像是智能體發(fā)展早期的先鋒產(chǎn)品。它通過聊天接口接收指令，讓普通用戶第一次體驗(yàn)到了AI"真正干活"的感覺。但它的穩(wěn)定性和任務(wù)成功率仍有限，且高度依賴用戶的配置和調(diào)試能力。

更成熟的路徑已經(jīng)在展開：行業(yè)正在建立一套統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)接口，讓AI Agent可以像插USB一樣直接連接各種軟件和數(shù)據(jù)源，而不是笨拙地模擬人類點(diǎn)擊屏幕。同時(shí)，越來越多可復(fù)用的專業(yè)工作流正在被開發(fā)和共享，讓通用AI無需重新訓(xùn)練就能勝任金融、法律等垂直領(lǐng)域的工作。技術(shù)的終局，是讓智能體成為可自主行動(dòng)的“數(shù)字勞動(dòng)者”，而非一個(gè)需要被頻繁喚醒的問答機(jī)器。

02

Agent為什么突然變得“能干活”了？

在AI Agent的運(yùn)作體系中，MCP和Skills作為兩大核心基石，共同構(gòu)成了其能力體系的關(guān)鍵支撐。MCP是Agent的感官接口，我常把它比作電腦的USB接口。過去，軟件是封閉的孤島；現(xiàn)在通過MCP，Agent可以像插U盤一樣連接高德地圖、連接日歷、連接郵件系統(tǒng)等。它讓大模型具備了感知外部世界和操作外部工具的能力。

Skills（技能）則是Agent的專業(yè)說明書。過去我們常討論通用大模型與垂直領(lǐng)域模型（如金融、法律專用模型）的分類，但在Agent時(shí)代，這種對立正在消融。Skills本質(zhì)上是一套預(yù)設(shè)的工作流程Prompt（提示詞工程），是可復(fù)用、可共享的數(shù)字工作流。

你想讓Agent成為某個(gè)領(lǐng)域的專家，不需要重新訓(xùn)練一個(gè)模型，只需要調(diào)用那個(gè)領(lǐng)域的Skills即可。無論是金融分析師的估值流程，還是律師的判例檢索路徑，只要把這些標(biāo)準(zhǔn)化流程打包成Skills，通用模型就能變身行業(yè)專家。

而且，Skills往往是開源的，全球開發(fā)者都在持續(xù)優(yōu)化它。這意味著，未來不再需要為每個(gè)行業(yè)單獨(dú)開發(fā)昂貴的垂直軟件，調(diào)用Skills即可實(shí)現(xiàn)專業(yè)化。這不僅是技術(shù)的演進(jìn)，更是軟件生產(chǎn)方式的革命。

03

AI Agent會(huì)先沖擊哪些軟件？

AI Agent的崛起，不光沖擊了每個(gè)個(gè)體，現(xiàn)有的軟件巨頭（如Salesforce、Adobe、彭博終端等）等也受到深刻影響。

一個(gè)“三層論”分析框架，或許能幫我們看清這場變革的深層邏輯：

第一層

自建層：用戶界面、公共數(shù)據(jù)解析類軟件將受到直接沖擊

自建層的用戶界面（UI）將首先被顛覆。既然可以直接用自然語言指揮Agent，復(fù)雜的軟件界面（如Photoshop或彭博終端的操作面板）將變得冗余。

同時(shí)，從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取信息的能力，是大模型的天然強(qiáng)項(xiàng)，這將直接沖擊萬得（Wind）等數(shù)據(jù)解析類軟件。

第二層

侵蝕層：數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)與高精度執(zhí)行工具在一段時(shí)期內(nèi)不會(huì)被替代

對于低精度的執(zhí)行工具如簡單的P圖、基礎(chǔ)代碼編寫，Agent將迅速替代。對于企業(yè)數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)如ERP、CRM，雖然短期內(nèi)數(shù)據(jù)遷移有風(fēng)險(xiǎn)，但長期來看，隨著Agent在企業(yè)內(nèi)部的深度部署，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)將逐步沉淀到Agent的工作流中。

第三層

依賴層：擁有專有數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與物理交易的軟件，長期有護(hù)城河

這是目前Agent難以觸達(dá)的領(lǐng)域。擁有核心專有數(shù)據(jù)如抖音的推薦算法數(shù)據(jù)，強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)如微信的社交關(guān)系鏈，以及涉及物理世界交易的軟件如支付、物流等，短期內(nèi)仍具有護(hù)城河。

但即便如此，定價(jià)權(quán)的遷移已悄然發(fā)生。傳統(tǒng)的SaaS軟件按人頭收費(fèi)，但如果一個(gè)Agent能頂10個(gè)初級員工，企業(yè)裁員了90%，還需要買100個(gè)席位的軟件嗎？當(dāng)效率被指數(shù)級提升，企業(yè)對軟件的支付意愿必然重構(gòu)。這不僅是成本問題，更是商業(yè)模式的重新定價(jià)。

資本市場早已嗅到這一趨勢。2026年年初，隨著多家AI公司發(fā)布Agent產(chǎn)品，標(biāo)普500軟件與服務(wù)板塊出現(xiàn)明顯震蕩，部分SaaS企業(yè)市值縮水超30%。這些信號都在提醒我們：變革不是未來時(shí)，而是進(jìn)行時(shí)。

04

“35歲危機(jī)”正被AI Agent逆轉(zhuǎn)

AI Agent不僅改變了軟件，更將重塑勞動(dòng)力市場。一個(gè)現(xiàn)實(shí)正在浮現(xiàn)：初級崗位的入口正在關(guān)閉。AI Agent的出現(xiàn)，正讓“35歲危機(jī)”發(fā)生反轉(zhuǎn)。

如今，在Agent面前，多年經(jīng)驗(yàn)所沉淀的判斷力，反而成為年輕人最缺乏的核心能力。面對Claude Code，剛畢業(yè)的大學(xué)生很難找到工作。這類代碼模型吸收了GitHub上的海量代碼，其編程能力、任務(wù)拆解能力和錯(cuò)誤修復(fù)效率，遠(yuǎn)超初級程序員。

一個(gè)熟練使用Agent的資深專家，其生產(chǎn)力可能相當(dāng)于多個(gè)985高校的應(yīng)屆生員工。由此帶來的人力重構(gòu)表現(xiàn)為：初級崗位被Agent替代，十余年經(jīng)驗(yàn)的資深專家因經(jīng)驗(yàn)稀缺而成為核心生產(chǎn)力。

這不僅是技術(shù)的競賽，更是生存的競賽。最近美國金融科技公司Block在利潤增長的情況下裁員約4000人，占員工總數(shù)近半，原因就是AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)的組織重構(gòu)。當(dāng)你的競爭對手用AI裁掉40%的人，你若不跟進(jìn)，成本結(jié)構(gòu)將毫無競爭力。

05

軟件行業(yè)將從三家獨(dú)大到百家爭鳴

最后，我們來看AI Agent時(shí)代的軟件生態(tài)。

過去，開發(fā)一款像彭博終端這樣的專業(yè)軟件，需要巨額資金、頂尖工程師團(tuán)隊(duì)和數(shù)十年的行業(yè)積累，因此市場長期被寡頭壟斷。但在Agent時(shí)代，軟件市場的門檻被顯著拉低。

未來，一個(gè)懂金融的專家，搭配一個(gè)智能體，也可能在幾個(gè)月內(nèi)開發(fā)出一款能覆蓋彭博終端80%核心功能的平替產(chǎn)品。這類產(chǎn)品無法完全復(fù)制其專屬數(shù)據(jù)和精密服務(wù)，但足以滿足市面上多數(shù)用戶對金融分析的基礎(chǔ)需求。這種高性價(jià)比替代的涌現(xiàn)，將讓軟件生態(tài)從“三家獨(dú)大”轉(zhuǎn)向“百家爭鳴”。

這必然帶來行業(yè)生態(tài)的劇變：傳統(tǒng)軟件巨頭卡在中間層，面臨上下夾擊。上方是AI巨頭通過大模型和基礎(chǔ)設(shè)施推出針對性插件，下方則是成百上千的初創(chuàng)公司以低成本快速切入垂直領(lǐng)域，用靈活創(chuàng)新爭奪市場。盡管巨頭們的專屬數(shù)據(jù)和客戶信任仍構(gòu)成壁壘，但行業(yè)競爭已顯著加劇，創(chuàng)新迭代速度被迫提升。

結(jié) 語

無論你是否準(zhǔn)備好，AI Agent引發(fā)的軟件行業(yè)革命已經(jīng)到來。AI Agent作為“新質(zhì)勞動(dòng)者”，將重構(gòu)軟件架構(gòu)、勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈。

而那些敢于擁抱“人工智能+”、主動(dòng)重構(gòu)組織與流程的先行者，將有機(jī)會(huì)成為新世界的規(guī)則制定者。

長江MBA“馴龍高手”O(jiān)penClaw實(shí)操系列工坊正式啟動(dòng)！首期活動(dòng)3月14日14:00-17:00在長江北京校區(qū)進(jìn)行，掃碼報(bào)名，一起帶著電腦來，領(lǐng)著龍蝦走！

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