龍蝦孟母三遷，天選蝦窩是百度網盤？

作者｜西西弗柿

編輯｜無心插柳柳橙汁

這幾個月用大火的龍蝦，我有一個越來越強烈的感覺。

龍蝦好不好用，真的不全看龍蝦本身。

你得看它住在哪。

這個事兒，就跟種地一樣，橘生淮南則為橘，生于淮北則為枳，最后長出來的東西能一樣嗎？

我自己的體驗就很割裂，在有些平臺養龍蝦，蝦很聰明，但就是找不到我的文件，每次都得我手動當人肉搬運工，把文件找出來放在特定位置，它才能干活。

搞得我一度在想，是不是我養蝦的方式不對。

直到我看到百度網盤在AIDAY上的操作，我突然大徹大悟：

不是我養蝦的方式不對，是蝦窩沒選對！

此次，百度網盤把通用智能體GenFlow升級到4.0版本，還兼容OpenClaw能力，帶來一個開箱即用的“牛馬蝦”。

為啥叫牛馬蝦，后面再說。先聊聊我實測的感受。

說真的，我一開始也沒太當回事。但很快我反應過來了：

這意味著，蝦能直接在你網盤里上班了！

你的文件在哪，蝦就在哪，不需要下載，不需要上傳，不需要復制粘貼。你的網盤就是它的工位，你的文件夾就是它的彈藥庫，干完活直接把成果放在你指定的位置。

好比耗子進了糧倉，吃上了自助餐，工作沒有瓶頸期。

而且，其他平臺養了倆月、有了記憶的現成蝦，也能絲滑搬家到這里，大大降低了遷移成本。

行，介紹差不多了，來看看實測。

龍蝦進入百度網盤

干牛馬的活

我找了幾個場景，都是那種日常工作中最煩人、最重復，最讓人覺得自己在當牛做馬的任務。

比如，寫報告這個場景，懂的都懂，每個季度末，最讓人頭疼的不是寫報告本身，而是你得先從一堆散亂的文件里把數據扒出來。

我網盤里有個文件夾，里面亂七八糟的，堆滿了各種資料，以前干這種活，我得先一個一個打開，把關鍵文件、數據找出來，一口口喂給AI，再讓AI開始寫報告。

這次我直接對著通用智能體Genflow說：

“幫我基于一季度業務匯報里的材料生成業務匯報文檔，要有數據趨勢圖和競爭格局分析，生成Word文檔，包含銷售趨勢折線圖、區域對比柱狀圖、競品功能對比表格……”

GenFlow在接收到這個復雜指令后，自行在工作區中搜索相關材料，并明確列出了它找到的幾個文件，隨后麻溜上手開干，從接收復雜指令、自主識別相關文件到調用專業Skills，一氣呵成。

本牛馬表示，嘆為觀止，原本要干一天的活，TA哐哐哐，十分鐘給我干完了。

第二個場景，做月度報表。

估計你也不陌生：手頭有11個散落的月度報表，格式不一，都是Excel。老板讓你匯總所有“可穿戴”品類的數據。

傳統做法你懂的。一個一個打開，Ctrl+F搜“可穿戴”，找到了復制，切到匯總表，粘貼，回去，下一個文件，再打開，再找，再復制，再粘貼……11個文件走完一遍，至少一個小時，眼睛都花了，還得擔心中途手滑漏掉幾行。

這次，這次我把11個報表全部上傳，然后對著牛馬蝦說了一句話：

“將上傳文檔內商品類目是可穿戴的數據放到銷售模板表內，按不同月份插入到不同sheet里。”

就這么一句話。

然后我就去倒了杯水。

回來的時候，它已經在干活ing了。11個文件同時在解析，精準抓取每一條可穿戴品類的數據，按月份分好，填進了對應的sheet里。

你問我感受，那就只有最近華住會的爛梗能表達我的心情：

全部接管！爽到飛起！老板當時！把我重用！同事害怕！不接電話！成果歸誰！百度網盤！

這時就有小伙伴問了，那安全問題怎么辦？

這時，我就要說到，我覺得他們做得最聰明的一個設計，獨立工作區。

把重要文件交給AI處理，安全是最大的顧慮吧。萬一它把你合同里的關鍵條款改了呢？萬一它把不該刪的東西刪了呢？

百度網盤給了一個解決方案。你可以像劃分辦公區域一樣，指定某些文件夾作為它的工作范圍。在這個圈里，它隨便折騰，出了這個圈，它什么權限都沒有。

而且，它每一次操作都會自動保存歷史版本。改錯了？沒關系，一鍵回溯到任何一個時間點的文件狀態。

這就等于給AI的每一次操作都裝了個黑匣子。讓它放手干，干砸了隨時回滾。

這套設計，坦率地講，是目前我用過的AI里，在安全性上想得最清楚的工具之一。

好了，個人體驗說完了。接下來說一個，我作為小team管理者，看完之后真的被震撼到的東西。

一句話調度五只蝦

團隊蝦的降維打擊

沒錯，我要說的是團隊蝦！

這是百度網盤在AIDAY上發布的另一個重磅功能，叫“團隊空間”，你可以用一句話，同時調度一整支AI軍團。

這塊我沒辦法自己測，因為需要團隊環境。但他們給了幾個已經跑通的案例。

第一個案例，品牌活動攝影。

一場發布會結束了，攝影師上傳了300多張原片到團隊空間。然后團隊負責人對著AI工作流說了一句話，大意是把這些照片全部分類、篩片、修圖、配文，最后打包交付。

五個數字員工同時被喚醒，人臉歸類Agent把嘉賓講師觀眾分了組，智能篩片Agent把閉眼模糊的廢片過濾了，批量修圖Agent按公司預設的風格統一調色，配文推薦Agent結合新聞稿內容給每張圖寫了文案，打包交付Agent把所有成品整理歸檔生成了下載鏈接。

全程5分鐘。5分鐘啊朋友們！

傳統流程里，攝影師拍完傳給修圖師，修圖師修完發給PR挑圖，PR挑完找文案寫配文，最后打包。這個鏈路，至少一整天。

5分鐘對1天。這不是提效，這是維度碾壓。

第二個案例更離譜，直播切片全鏈路分發。

一個MCN團隊，把直播錄制的視頻上傳到團隊空間，預設的工作流自動觸發。

剪輯Agent把長視頻切成了24條適合短視頻平臺傳播的片段，每條還自動配了標題。運營Agent根據抖音、小紅書、視頻號、B站各個平臺的調性和發布規則，制定了差異化的分發計劃。數據分析Agent在視頻發布后自動追蹤核心數據，最后自動生成了一份ROI復盤報告。

全程13分鐘。

傳統流程里，剪輯、文案、運營、數據分析，不同職能的人接力協作，7到10個工作日。現在13分鐘！

第三個案例，是時下大熱的短劇出海。

做過海外發行的人都知道，一部短劇做日語本地化，是一件多碎的事。字幕校對、翻譯、AI配音、口型匹配、多平臺剪輯規格適配、海外各平臺分發……每一環都是專業工種，每一環都要等上一個人做完。

傳統團隊協作下來，走完這一套流程，快則7天，慢則11天。

而且11天還是在沒有大返工的情況下。

再看團隊蝦的功力。

一部中文短劇的日語本地化，五個數字員工并行協作，字幕校對、翻譯、AI配音同步跑，口型同步匹配度跑到了98.7%，最后同步交付了TikTok、Facebook、YouTube三個平臺各自的適配版本。

全程24分鐘。

這不是一個倍數的問題，這已經超出了“提效”這個詞能覆蓋的范圍了。

對做影視內容的人來說，這意味著什么？意味著一部劇的出海發行鏈路，從一個需要組建專業團隊、管理多輪交付的項目，變成了一個下午隨手觸發的任務。這個變化背后，是整個行業的組織形態都會跟著重新洗牌。

這玩意，如果兩年前就有，我早自己創業了！

為啥是百度網盤

那么，為啥是百度網盤做出來了？

坦率地講，還是吃到了“土壤”紅利。

對我們絕大多數人來說，工作文件、學習資料、生活素材，最自然的存放地就是網盤。讓用戶把數據搬到一個新的AI平臺，是巨大的使用門檻和遷移成本。百度網盤反其道而行之，把AI直接部署在數據的原生地。

而且網盤天然具備一些其他平臺很難獲得的東西。成熟的文件樹結構，十億級用戶沉淀的協作習慣，EB級別的自研存儲系統。這些不是一個新創的AI工具平臺能輕易搭建的。

1880年代電力在美國剛普及的時候，很多工廠主花了大價錢買了發電機和電動機裝在工廠里，但裝完之后發現生產效率并沒有顯著提升。

為啥？因為他們只是用電動機替代了蒸汽機，但整個工廠的布局、流程、管理方式，完全沒變。

AI工具也是一樣。你裝了十個八個AI產品，每天在五六個工具之間切屏，數據需要各種手工搬運，你圖啥呢？

百度網盤做的這件事，本質上不是又加了一個AI工具，而是在改操作系統的底層邏輯。

讓AI沉到數據的原生地去干活，讓工作流的中樞從人變成Agent。

牛馬，或許終將回歸草原，而牛馬蝦，回歸了百度網盤。

如果你的數據，本來就在網盤里。那你可能，已經擁有了這個時代最順滑的一條AI進化路徑，只是你還沒試過。

不妨去試試。