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您的位置: 文學城 » 新聞 » 焦點新聞 » 為什麽騰訊能一口氣推出這麽多“龍蝦”?

為什麽騰訊能一口氣推出這麽多“龍蝦”?

文章來源: 湧現觀察 於 2026-03-13 21:16:15 - 新聞取自各大新聞媒體,新聞內容並不代表本網立場!
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文/山杉

最近科技圈最火的詞,莫過於“小龍蝦”。

這是史上增長最快的開源 AI 項目。看網上的演示視頻,小龍蝦很厲害:它能自己接管你的電腦鼠標和鍵盤,幫你訂機票、填表格、甚至運營賬號。

但現實很骨感:大多普通人都被攔在了門外。 因為“養”這隻蝦的門檻太高了——你需要懂命令行部署、配運行環境、買 Token,稍有不慎還會把電腦搞崩潰、把隱私泄露。這依然是一個很極客的東西。

直到這幾天,騰訊下場了,不僅在騰訊雲Lighthouse上線了一鍵部署,甚至在深圳總部樓下擺攤,手把手幫大爺大媽免費裝“龍蝦”。

幾天內,騰訊就直接端出了一個“小龍蝦特攻隊”: 自研龍蝦、本地蝦、雲端蝦、企業蝦、安全蝦……企業微信、QQ也紛紛火速接入,隻需幾步簡單操作,你就能在聊天框遙控這些蝦。

在雲端“養蝦”,有騰訊雲Lighthouse的龍蝦鏡像一鍵部署;在自己電腦本地,有一鍵啟動的桌麵端 QClaw,開源框架轉化為普通用戶也能輕鬆上手的“一鍵安裝”體驗。

3 月 9 日,騰訊雲正式上線了全場景桌麵智能體WorkBuddy,網友戲稱“騰訊版龍蝦”,上線當天直接擠爆服務器。

為什麽會擠爆?相比於原生 OpenClaw,它有點像是普通職場人的“精準幫扶”。 WorkBuddy 覆蓋了 OpenClaw 的所有能力,打通了企業微信、QQ、釘釘等通訊軟件實現“遠程遙控”。也多了一些獨特優勢:首先是真正的免折騰、開箱即用,小白雙擊安裝就能跑;更好適配了普通人辦公場景;也補齊了安全短板,套上了騰訊雲的企業級護甲與高危攔截。

更有意思的是,這款爆火的產品,從團隊決定做 Claw 模式到全量上線,隻用了一個星期。

消息一出,很多人以為一周內出了一個套殼產品。

但有意思的地方在於,這並不是套殼,他們的“蝦”早就造好了。類似於隻是用一周時間,給造好的底盤換了個真皮座椅。

這背後的硬功夫,我們要從最近一個很火的概念——Harness說起。

圖說:騰訊的龍蝦接入指南。騰訊最近也一連三天做龍蝦的專場直播,教大家怎麽部署和使用,以及安全注意事項。

單一拚大模型的時代過去了,

現在Agent拚的是 Harness

很多人以為,隻要 AI 模型足夠聰明,比如搞出了超級大腦,它就能當好一個“數字員工”幫你幹活。這其實是一種錯覺。

大模型更多是一台馬力極其強勁的“發動機”。

想象一下,如果我們把一台 1000 匹馬力的 V8 發動機直接綁在滑板上,那會相當危險。未經約束的 AI 也是一樣,跑著跑著它會遺忘任務、會胡編亂造……

造一個 Agent 就像造一輛車。光有發動機不行,想安全上路,就必須有底盤、有方向盤、有刹車、有儀表盤……

這套讓發動機真正能安全、穩定發揮作用的完整約束係統,在 AI 工程界就叫 Harness(運行線束/控製台基座)。它負責給模型裝上記憶、接上工具、劃定安全邊界。

WorkBuddy 為什麽能在一周內上線?一個重要原因在於,騰訊雲早就把這套類似 Harness 的“整車底盤”,默默打磨了幾年。

過去一年多,當大家都在卷模型跑分的時候,騰訊雲同時在悶聲猛搞Agent Infra(智能體基礎設施) 和ADP(騰訊雲智能體開發平台)等等。 為了讓 Agent 不崩潰,騰訊雲甚至在底層專門設計了一套雲原生“沙箱”,啟動時間隻要眨眼間的 100 毫秒,且支持數十萬並發。同時,ADP 平台把複雜任務拆解、多智能體協同(Multi-Agent)、工作流編排(Workflow)和知識庫(RAG)等組件全部標準化了。

這就是騰訊造好的“超級底盤”。

有了底盤,還得有試車場。騰訊的一款 AI 編程助手 CodeBuddy,就是這個底盤上跑出來的“車”。

寫代碼是容錯率很低的活兒。在服務騰訊內部超 90% 程序員的過程中,CodeBuddy 團隊把任務拆解、外部工具調用(支持 MCP 協議)、防幻覺約束等能力持續磨練。

所以,騰訊並不是為了一隻“小龍蝦”臨時搭灶台。他們的 Agent 基礎設施、極速沙箱環境以及經過 CodeBuddy 極限驗證的工程調度能力,早就準備就緒了。

當 OpenClaw 的操作模式爆火,證明了 AI 可以跨出編輯器去接管電腦桌麵時,這個團隊要做的,就是把這套現成的“超級底盤”拉出來,兼容上龍蝦模式,換個麵向普通人的前端界麵——這就變成了 WorkBuddy。

麵向公眾前,它在內部已經被廣泛使用。在日常辦公場景中,超過2000 名非技術背景員工在騰訊內部使用WorkBuddy ,幫助HR、行政、秘書、運營、銷售等角色在數據處理與分析、構建本地知識庫、內容文案創作等等。

這個團隊的人接受采訪時說, “快,就是這個時代最對的事。”但這種快,不是臨時抱佛腳,而是把最難的基建,提前做了長時間的打磨。

從極客玩具到國民工具,

騰訊版龍蝦做對了什麽?

有了強大的底層係統支撐,騰訊接下來交出的,就是從難到易的改造。

第一,免折騰,開箱即用。

普通人根本不想懂什麽叫代碼環境。WorkBuddy 直接砍掉了所有部署門檻,不需要你自己買服務器,不需要自己配 Token,官網下載安裝即用。

第二,不僅接入開源生態,甚至直接下場“建蝦塘”

WorkBuddy 等龍蝦產品選擇完全兼容主流的 Skill(技能)生態。

但不止於此,由於原版龍蝦的技能商店在國內體驗困難——服務器在國外,下載速度慢,且全英文界麵。騰訊直接推了一個國產專供版的龍蝦技能商店SkillHub,界麵全中文化,提供 1.3 萬個技能一鍵極速秒裝,甚至還貼心地搞了個“TOP 50 必備精選榜單”。幾乎把“養殖場”和“飼料站”全都包圓了。

第三,補齊安全短板。

開源龍蝦最開始是給極客用的,它擁有電腦的最高權限,但這在企業辦公中是很危險的。而 WorkBuddy 背後是騰訊雲的底座,自帶企業級賬號體係、權限校驗和安全審計。

而這正是騰訊真正的護城河所在。騰訊雲直接推出了——AI Agent 安全中心,給企業提供AI Agent安全管控平台,它就像是給“龍蝦”套上了企業級的防彈衣和電子腳鐐。它能實時監控 Agent 的活動足跡,基於雲端策略精準攔截高危指令,也會對第三方 Skill 進行風險和漏洞檢測。

有了這種“看得見、管得住、查得出”的底層環境隔離管控,企業才敢真把 AI 當“數字員工”放進內網去幹活。

第四,打通了通訊軟件入口。

這個數字員工,並不需要你坐在它旁邊。

最快 1 分鍾,WorkBuddy 以及Qclaw就能連上你的企業微信、QQ、釘釘等。這意味著,你可以下班關掉電腦顯示器,在擠地鐵回家的路上,掏出手機給企微裏的 Agent 發一條 60 秒的語音:“幫我把今天後台的 DAU 數據跑出來,按時間維度做個對比表格,明天一早發給我。”

然後你就可以心安理得地刷短視頻去了。辦公室裏的電腦會自己把活幹完。

從“在屏幕前深度協作”,變成了“通訊軟件直接委托”。 以前是你下班關電腦,現在是你下班給 AI 派工。這就是新的人機交互方式。

這種新的人機交互方式,正是騰訊所擅長的。畢竟它同時擁有這麽多國民級的交互的入口,也有著豐富的場景。微信 、qq、企業微信……就像一個個港口,有了“龍蝦”,這些入口的價值在AI時代進一步放大,它更有能力來調用不同的模型來使用智能體,服務到最龐大的普通人群。

而騰訊的原生自研蝦從誕生之初就和個人場景緊緊貼合,它脫胎於codebuddy,從本地的code場景、工作場景演進而來,其生長路徑本身就貼著天然的工作和任務場景。團隊接受采訪時說,“如果你本地就有文檔、有數據、有代碼倉庫,agent 用編碼作為工具把這些東西轉起來,再用 IM 跟你隨時隨地連接,想象力自然就來了。你的資產加上算力,才是真正的生產力場景”。

最後的話:

回過頭來看這次“小龍蝦熱”,你會發現潮水的方向似乎正在發生變化。

在探索 AI 落地的過程中,整個行業其實遇到了一種新的處境:大家突然發現,今天的大模型其實已經夠聰明了,也不缺乏各種優秀的工具。但企業和普通人真正焦慮的,可能不是“AI 智商不夠”,而是不知道怎麽把自家業務裏的“上下文”,準確無誤地“喂”給模型,並讓這股強大的力量穩定、不出錯地把活幹好。

這就是 AI 競爭的下半場——拚的已不是“誰家的大模型跑分又高了幾分”,而是整車交付的比拚,體係化的競爭。而在這個階段,應用係統和大模型並非一定是捆綁的。就像大家玩“龍蝦”時發現的那樣,它背後的模型是可以根據任務難度隨時切換的。一旦有了成熟的運行係統來兜底,大模型就變成一種選項——麵對不同的任務,哪個模型幹活好、哪個性價比高,就隨時換誰上。

這也恰好是騰訊這波操作背後值得關注的地方:他們拿出來的,本質其實是一整套在內部數萬名員工、海量真實業務場景中,被反複打磨驗證過的“整車交付”方案。

底層有雲端算力與極速沙箱、大模型,中間有打磨成熟的 Agent 開發平台和工程調度經驗,上層兼容全球開源生態,最前端還握著國民級的 IM 流量入口——騰訊之所以能在一周內端出“龍蝦特攻隊”,靠的是這套全鏈路的、讓AI真正落地好用的體係化優勢。

讓人感慨的是,距離今這隻“小龍蝦”橫空出世,也才過了幾十天,“小龍蝦”卻已從極客圈,一路火爆到了深圳騰訊的大樓下,直至塞進了無數人的聊天框裏。一切已演變成席卷全網的風暴。

又一個狂飆時刻。

AI 時代變化太快了。可以預見,未來市麵上也將會冒出更多比“龍蝦”更生猛的新物種。行業將持續麵臨“大模型 + Harness + 業務場景 + 連接”的綜合大考——考驗著複雜技術最終能多深刻融合進普通人的真實場景,由此不同公司前行的加速度將變得不同,其價值,也將迎來重估。

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為什麽騰訊能一口氣推出這麽多“龍蝦”?

湧現觀察 2026-03-13 21:16:15


文/山杉

最近科技圈最火的詞,莫過於“小龍蝦”。

這是史上增長最快的開源 AI 項目。看網上的演示視頻,小龍蝦很厲害:它能自己接管你的電腦鼠標和鍵盤,幫你訂機票、填表格、甚至運營賬號。

但現實很骨感:大多普通人都被攔在了門外。 因為“養”這隻蝦的門檻太高了——你需要懂命令行部署、配運行環境、買 Token,稍有不慎還會把電腦搞崩潰、把隱私泄露。這依然是一個很極客的東西。

直到這幾天,騰訊下場了,不僅在騰訊雲Lighthouse上線了一鍵部署,甚至在深圳總部樓下擺攤,手把手幫大爺大媽免費裝“龍蝦”。

幾天內,騰訊就直接端出了一個“小龍蝦特攻隊”: 自研龍蝦、本地蝦、雲端蝦、企業蝦、安全蝦……企業微信、QQ也紛紛火速接入,隻需幾步簡單操作,你就能在聊天框遙控這些蝦。

在雲端“養蝦”,有騰訊雲Lighthouse的龍蝦鏡像一鍵部署;在自己電腦本地,有一鍵啟動的桌麵端 QClaw,開源框架轉化為普通用戶也能輕鬆上手的“一鍵安裝”體驗。

3 月 9 日,騰訊雲正式上線了全場景桌麵智能體WorkBuddy,網友戲稱“騰訊版龍蝦”,上線當天直接擠爆服務器。

為什麽會擠爆?相比於原生 OpenClaw,它有點像是普通職場人的“精準幫扶”。 WorkBuddy 覆蓋了 OpenClaw 的所有能力,打通了企業微信、QQ、釘釘等通訊軟件實現“遠程遙控”。也多了一些獨特優勢:首先是真正的免折騰、開箱即用,小白雙擊安裝就能跑;更好適配了普通人辦公場景;也補齊了安全短板,套上了騰訊雲的企業級護甲與高危攔截。

更有意思的是,這款爆火的產品,從團隊決定做 Claw 模式到全量上線,隻用了一個星期。

消息一出,很多人以為一周內出了一個套殼產品。

但有意思的地方在於,這並不是套殼,他們的“蝦”早就造好了。類似於隻是用一周時間,給造好的底盤換了個真皮座椅。

這背後的硬功夫,我們要從最近一個很火的概念——Harness說起。

圖說:騰訊的龍蝦接入指南。騰訊最近也一連三天做龍蝦的專場直播,教大家怎麽部署和使用,以及安全注意事項。

單一拚大模型的時代過去了,

現在Agent拚的是 Harness

很多人以為,隻要 AI 模型足夠聰明,比如搞出了超級大腦,它就能當好一個“數字員工”幫你幹活。這其實是一種錯覺。

大模型更多是一台馬力極其強勁的“發動機”。

想象一下,如果我們把一台 1000 匹馬力的 V8 發動機直接綁在滑板上,那會相當危險。未經約束的 AI 也是一樣,跑著跑著它會遺忘任務、會胡編亂造……

造一個 Agent 就像造一輛車。光有發動機不行,想安全上路,就必須有底盤、有方向盤、有刹車、有儀表盤……

這套讓發動機真正能安全、穩定發揮作用的完整約束係統,在 AI 工程界就叫 Harness(運行線束/控製台基座)。它負責給模型裝上記憶、接上工具、劃定安全邊界。

WorkBuddy 為什麽能在一周內上線?一個重要原因在於,騰訊雲早就把這套類似 Harness 的“整車底盤”,默默打磨了幾年。

過去一年多,當大家都在卷模型跑分的時候,騰訊雲同時在悶聲猛搞Agent Infra(智能體基礎設施) 和ADP(騰訊雲智能體開發平台)等等。 為了讓 Agent 不崩潰,騰訊雲甚至在底層專門設計了一套雲原生“沙箱”,啟動時間隻要眨眼間的 100 毫秒,且支持數十萬並發。同時,ADP 平台把複雜任務拆解、多智能體協同(Multi-Agent)、工作流編排(Workflow)和知識庫(RAG)等組件全部標準化了。

這就是騰訊造好的“超級底盤”。

有了底盤,還得有試車場。騰訊的一款 AI 編程助手 CodeBuddy,就是這個底盤上跑出來的“車”。

寫代碼是容錯率很低的活兒。在服務騰訊內部超 90% 程序員的過程中,CodeBuddy 團隊把任務拆解、外部工具調用(支持 MCP 協議)、防幻覺約束等能力持續磨練。

所以,騰訊並不是為了一隻“小龍蝦”臨時搭灶台。他們的 Agent 基礎設施、極速沙箱環境以及經過 CodeBuddy 極限驗證的工程調度能力,早就準備就緒了。

當 OpenClaw 的操作模式爆火,證明了 AI 可以跨出編輯器去接管電腦桌麵時,這個團隊要做的,就是把這套現成的“超級底盤”拉出來,兼容上龍蝦模式,換個麵向普通人的前端界麵——這就變成了 WorkBuddy。

麵向公眾前,它在內部已經被廣泛使用。在日常辦公場景中,超過2000 名非技術背景員工在騰訊內部使用WorkBuddy ,幫助HR、行政、秘書、運營、銷售等角色在數據處理與分析、構建本地知識庫、內容文案創作等等。

這個團隊的人接受采訪時說, “快,就是這個時代最對的事。”但這種快,不是臨時抱佛腳,而是把最難的基建,提前做了長時間的打磨。

從極客玩具到國民工具,

騰訊版龍蝦做對了什麽?

有了強大的底層係統支撐,騰訊接下來交出的,就是從難到易的改造。

第一,免折騰,開箱即用。

普通人根本不想懂什麽叫代碼環境。WorkBuddy 直接砍掉了所有部署門檻,不需要你自己買服務器,不需要自己配 Token,官網下載安裝即用。

第二,不僅接入開源生態,甚至直接下場“建蝦塘”

WorkBuddy 等龍蝦產品選擇完全兼容主流的 Skill(技能)生態。

但不止於此,由於原版龍蝦的技能商店在國內體驗困難——服務器在國外,下載速度慢,且全英文界麵。騰訊直接推了一個國產專供版的龍蝦技能商店SkillHub,界麵全中文化,提供 1.3 萬個技能一鍵極速秒裝,甚至還貼心地搞了個“TOP 50 必備精選榜單”。幾乎把“養殖場”和“飼料站”全都包圓了。

第三,補齊安全短板。

開源龍蝦最開始是給極客用的,它擁有電腦的最高權限,但這在企業辦公中是很危險的。而 WorkBuddy 背後是騰訊雲的底座,自帶企業級賬號體係、權限校驗和安全審計。

而這正是騰訊真正的護城河所在。騰訊雲直接推出了——AI Agent 安全中心,給企業提供AI Agent安全管控平台,它就像是給“龍蝦”套上了企業級的防彈衣和電子腳鐐。它能實時監控 Agent 的活動足跡,基於雲端策略精準攔截高危指令,也會對第三方 Skill 進行風險和漏洞檢測。

有了這種“看得見、管得住、查得出”的底層環境隔離管控,企業才敢真把 AI 當“數字員工”放進內網去幹活。

第四,打通了通訊軟件入口。

這個數字員工,並不需要你坐在它旁邊。

最快 1 分鍾,WorkBuddy 以及Qclaw就能連上你的企業微信、QQ、釘釘等。這意味著,你可以下班關掉電腦顯示器,在擠地鐵回家的路上,掏出手機給企微裏的 Agent 發一條 60 秒的語音:“幫我把今天後台的 DAU 數據跑出來,按時間維度做個對比表格,明天一早發給我。”

然後你就可以心安理得地刷短視頻去了。辦公室裏的電腦會自己把活幹完。

從“在屏幕前深度協作”,變成了“通訊軟件直接委托”。 以前是你下班關電腦,現在是你下班給 AI 派工。這就是新的人機交互方式。

這種新的人機交互方式,正是騰訊所擅長的。畢竟它同時擁有這麽多國民級的交互的入口,也有著豐富的場景。微信 、qq、企業微信……就像一個個港口,有了“龍蝦”,這些入口的價值在AI時代進一步放大,它更有能力來調用不同的模型來使用智能體,服務到最龐大的普通人群。

而騰訊的原生自研蝦從誕生之初就和個人場景緊緊貼合,它脫胎於codebuddy,從本地的code場景、工作場景演進而來,其生長路徑本身就貼著天然的工作和任務場景。團隊接受采訪時說,“如果你本地就有文檔、有數據、有代碼倉庫,agent 用編碼作為工具把這些東西轉起來,再用 IM 跟你隨時隨地連接,想象力自然就來了。你的資產加上算力,才是真正的生產力場景”。

最後的話:

回過頭來看這次“小龍蝦熱”,你會發現潮水的方向似乎正在發生變化。

在探索 AI 落地的過程中,整個行業其實遇到了一種新的處境:大家突然發現,今天的大模型其實已經夠聰明了,也不缺乏各種優秀的工具。但企業和普通人真正焦慮的,可能不是“AI 智商不夠”,而是不知道怎麽把自家業務裏的“上下文”,準確無誤地“喂”給模型,並讓這股強大的力量穩定、不出錯地把活幹好。

這就是 AI 競爭的下半場——拚的已不是“誰家的大模型跑分又高了幾分”,而是整車交付的比拚,體係化的競爭。而在這個階段,應用係統和大模型並非一定是捆綁的。就像大家玩“龍蝦”時發現的那樣,它背後的模型是可以根據任務難度隨時切換的。一旦有了成熟的運行係統來兜底,大模型就變成一種選項——麵對不同的任務,哪個模型幹活好、哪個性價比高,就隨時換誰上。

這也恰好是騰訊這波操作背後值得關注的地方:他們拿出來的,本質其實是一整套在內部數萬名員工、海量真實業務場景中,被反複打磨驗證過的“整車交付”方案。

底層有雲端算力與極速沙箱、大模型,中間有打磨成熟的 Agent 開發平台和工程調度經驗,上層兼容全球開源生態,最前端還握著國民級的 IM 流量入口——騰訊之所以能在一周內端出“龍蝦特攻隊”,靠的是這套全鏈路的、讓AI真正落地好用的體係化優勢。

讓人感慨的是,距離今這隻“小龍蝦”橫空出世,也才過了幾十天,“小龍蝦”卻已從極客圈,一路火爆到了深圳騰訊的大樓下,直至塞進了無數人的聊天框裏。一切已演變成席卷全網的風暴。

又一個狂飆時刻。

AI 時代變化太快了。可以預見,未來市麵上也將會冒出更多比“龍蝦”更生猛的新物種。行業將持續麵臨“大模型 + Harness + 業務場景 + 連接”的綜合大考——考驗著複雜技術最終能多深刻融合進普通人的真實場景,由此不同公司前行的加速度將變得不同,其價值,也將迎來重估。