早上我在自己另一个公众号「AI二叉叨」上写了一篇文章，聊了下关于龙虾类产品最近遇冷的事。
这里，我觉得可以再展开说一些背后的逻辑。
先看几个数据。
OpenClaw 4 月访问量大跌，环比降了 50%。还有之前被很多人期待的腾讯 QClaw 更夸张，暴跌了 99%。
三个月前的热度很多人应该还有余温，几乎是一段时间的全民养虾。不少代安装的生意都做起来了，算是割了一批韭菜。
不过我一开始就觉得，这一天迟早要来。
我从年初就开始用各种 AI Agent，也写过几篇教大家怎么安装部署 OpenClaw 和 Hermes 以及 Claude Code 的文章，照着做都可以装成功，而且还免费。
现在，每天我的内容生产、数据分析、社群运营、课程交付，都有 AI 员工在跑。
重度使用几次后，我发现这玩意儿不是装上就能用的，它需要方法。
比如，我自己定义的内容创作结合 AI 的一套工作流方法。
简单说，就是所有的 Agent 装完后只有个躯壳，需要你给它填充灵魂去完成任务。
我发现，很多人把养虾理解成「装个软件就完事了」。跟风进来，发现要部署、要调 API、要写 Prompt、要反复调试，每一步都需要思考和判断。
所以，他们缺的不是工具，而是一个场景。
没有明确的使用场景，再强的 Agent 也只是一个吃 Token 的摆设。
那么，为什么绝大多数人注定会退坑？
第一，缺乏需求驱动。
很多人养虾的动机是「别人都在用，我也试试」。
但你要让 Agent 帮你干活，前提是你得有活让它干。你自己的工作流是什么？哪些环节可以交给 AI？交出去之后的验收标准是什么？
这些问题，大多数人根本没想过。
第二，缺乏产品思维。
在我看来，想要真正用好 Agent 的能力，是把你的工作拆解成可标准化、可重复执行的模块。
这不是技术问题，而是产品问题。
你得像产品经理一样，定义清楚输入是什么、输出是什么、边界在哪里、异常怎么处理。
不具备这种思维的人，就算给他再好的工具，他也只会停在「让 AI 帮我写个周报」的水平。
现在很多人使用 Agent 其实根本没有必要，明明自己可以半小时搞完的事，非得上 Agent 折腾一个小时。
第三，对成本没有正确预期。
现在各种大模型的 API 调用成本越来越高，尤其是一些顶级模型的收费价格。
很多人发现，维护一个 Agent 的时间成本和金钱成本，远超请一个实习生。
但这不是 Agent 的问题。这是你没有算清楚 ROI 的问题。如果你让 Agent 做的事情本身价值不高，那当然划不来。
反过来，如果它帮你完成的是高价值任务，比如内容创作、产品设计、方案交付、数据决策看，那 Token 费用跟产出比起来，根本不是事。
所以问题的本质不在工具，在人。
我觉得，要想真正发挥龙虾的能力，得想清楚这几个问题。
有没有真正值得 AI 帮你做的事情？
有没有能力把这些事情拆解成 AI 能接住的颗粒度？
有没有一套方法让 AI 用真人的能力和方式来完成工作？
所以，这三个问题，就是养虾成败的分水岭。
说完别人，说说我自己。
我现在每天的工作流里，稳定跑着好几个 AI 员工，有负责内容的、有负责产品的、有负责数据的、有负责交付的。
这里，我只简单介绍其中几个。
第一个，内容助理。
我每天要写公众号、做产品、发朋友圈、做短视频脚本，过去这些全是我一个人干。
现在我把写作流程拆成了这么几步：选题判断是我做，素材搜集和初稿交给 AI，我负责改稿和定稿。
一篇文章从构思到成稿的时间，从过去的 2 小时压到了半个小时以内。
这个过程中，并不是让 AI 帮我写，而是我把自己的写作方法、风格标准、排版规范，全部训练进了 Agent 的 Skills 里。
第二个，信息助理。
我让 Agent 每天自动抓取行业热点、竞品动态、读者反馈数据，整理成简报推送给我。
过去，我每天要花 40 分钟刷信息流，现在早上起来简报已经在那了，5 分钟看完，直接进入决策。
第三个，产品助理。
我平时有一些跟企业的产品顾问合作，需要出一些产品方案和设计，过去也是我一个人做。
现在我训练了一个专门协助我做产品的 Agent，它学会了我所有的产品方法，所以跟我做出来的效果是差不多的，有时候甚至更好。
第四个，交付助手。
我平时还在陪跑训练营，里面的问题处理、学员进度跟踪、关键节点提醒，这些过去全靠人工。
现在 Agent 帮我跑大部分流程，我只需要在关键环节介入。
第五个，数据分析助理。
公众号阅读数据、课程转化数据、用户画像分析，过去要么不看，要么看了也只是粗略感知。
现在 Agent 每周给我一份分析报告，告诉我哪些内容表现好、为什么好、下一周可以怎么调。
这五个 AI 员工同时在跑，我一个人就是一家公司。
我知道，很多人觉得一人公司可能跑不通，但我还是想做这个案例，因为我一个人干这些事已经是第 7 年了。
这里面有个关键点，我有明确的需求和场景，我也有自己做事的方法，AI 是提效方案。
每新增一个 Agent 的部署，我都先想清楚三件事。
它要解决什么具体问题？它的输入和输出标准是什么？它做不好的时候，我怎么接管？
这就是产品思维在 AI 场景里的应用。
我在 AI 个体户计划里反复强调的一件事：AI 的能力上限，取决于你给它的方法、标准和判断力。
同样的模型，同样的 Agent 框架，我用和你用，结果可能差 10 倍。
差异不在工具，在于你有没有一套经过验证的方法，以及你自己的专业判断和审美能力。
现在回过头看这波养虾退潮，我反而觉得是好事。
它帮市场完成了一次深度筛选，那些抱着「躺赚」心态进来的人走了，那些把 Agent 当社交货币的人走了，那些连自己的工作流都没梳理清楚就想用 AI 的人走了。
留下来的，是真正有场景、有方法、有耐心把 AI 用深的人。
而对于这批人来说，竞争环境反而变好了。
当 99% 的人退场，剩下 1% 的人面对的是更成熟的工具、更低的使用门槛、更清晰的最佳实践。
Hermes 这类进阶 Agent 已经具备了自我复盘和技能沉淀的能力，垂直领域的专业 Agent 也在快速涌现。
也就是说，现在才是真正适合普通人入场的时候。
你不需要懂代码，不需要搞底层部署。你需要的是一个明确的业务场景，一套可拆解的工作方法，以及把 AI 当「能力」而不是「玩具」的意识。
这些，正是我在做的事。
我的 AI 个体户计划，核心就是帮普通人走通这条路。用产品思维梳理你的业务，用 AI 把你的能力优势变成可持续运转的第二收入来源。
不是教你装工具，是教你建方法。
说到底，养虾从来不是重点。重点是你养的那只虾，到底在帮你干什么。
如果你的答案是「不知道」，那退坑是对的。
如果你的答案很清楚，那现在才是最好的时候。
················· 唐韧出品 ·················
安可时刻
昨晚我开了两小时直播，重点讲普通人如何通过 AI 定位 IP 打造个人副业的起点，今晚 8 点继续。
今天的主题是讲 AI + 内容创作的方法以及工具，错过昨天的今天就不要再错过了。
还不知道怎么进我直播的，可以看看我昨天的文章。
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