作为一个追新但不盲从的技术人，最近外号“龙虾”的Openclaw AI多代理框架火得一塌糊涂，就像前阵子全网掀起的“龙虾养殖热”，有头部平台的流量助推，有造富故事的疯狂传播，不少普通人一头扎进虾塘，想靠这玩意儿把效率拉满。刚好我手里有台闲置服务器，想着正好试试新技术，就花了几天时间折腾。本以为能靠多代理实现效率飞跃，结果折腾得身心俱疲，最后还是老老实实退回到原来的工作流。今天就聊聊这次踩的坑，以及我对多代理工具的实际感受。

一、从免费API到付费模型：逃不开的速度、额度与Token三重焦虑

一开始我想靠免费API跑通“龙虾”，结果体验一言难尽，响应慢，对话经常断片，完全没法正常使用。没办法只能掏钱买API，毕竟我选AI工具一直把性价比和场景适配放在第一位。

先试了Minimax的Starter套餐，29块钱一个月，算是最便宜的入门款。单跑一个Agent的时候还勉强能接受，但只要同时开两个Agent，速度就肉眼可见地变慢，一到高峰时段更是半天都不回消息，急得人直跳脚。

后来想起了我平时用得最多的火山引擎API，它也有Coding Plan，Lite版要40块钱一个月。虽然更贵，但字节的AI服务优势也明显，支持自动模型选择，还自带联网搜索功能。刚开始额度充足的时候，同时跑三个Agent都没问题，甚至还能兼顾AI编程工具的使用。

但好景不长，当我用掉大概30%的月度额度后，响应速度明显下降。更致命的是，“龙虾”的Token消耗速度快得惊人——多代理之间的每一次通信、每一次思考、每一次工具调用，都在消耗Token。之前写《AI狂潮里的淘金真相：泡沫之下，谁在真正赚钱？》就提过，每一轮风口里赚得最稳的，都是卖“铲子”的商家，这次我算是亲身体会到了——卖Token的厂商绝对是这波“养龙虾”热里的赢家。

我敢说大部分模型厂商都有隐形的限速规则：用到一定额度之后速度就开始往下掉，要是赶上高峰时段，API响应慢到能让你以为程序崩了。没办法，我把其中一个代理改回Minimax模型，停用另外一个，剩下的额度勉强够支撑日常的AI编程需求。对比下来，豆包免费不限量、速度稳定的优势简直是降维打击，日常办公和资讯收集完全够用，比“龙虾”好用多了。对我们普通开发者来说，能不花钱解决的问题，实在没必要掏这个冤枉钱。

二、多代理协作很美，但我不是“老板型”使用者

“龙虾”最吸引人的卖点，就是能同时指挥多个AI代理分工协作，使用者像老板一样布置任务就能坐等结果。但用了几天我就发现，这套模式根本不适合我。

我天生就不是那种喜欢同时处理很多事情的性格，更习惯一件事一件事地做，把一个项目从头到尾做好。同时跟好几个代理对话，一会儿给这个布置任务，一会儿审查那个的结果，思维不停地在不同任务之间切换，反而效率更低了。

而且，人脑其实根本不适合多线程工作。如果只用AI做一件事，我可以保持对一个项目专注半天，AI只在遇到问题时出现。现在可好，思维总是被打断，刚进入状态，代理就发来了结果，我得停下来审查、修改、再给出新的指令。尤其是“龙虾”那些差强人意的成果，更是让人恼火。看起来好像同时在推进好几件事，实则注意力被切得稀碎，头脑也被各种任务撕裂开。还有个奇怪的心理：花钱买了Coding Plan总想物尽其用，就像老板不希望员工摸鱼，所以会想尽办法给AI代理布置任务，而这些任务根本不是深思熟虑之后的决定，纯粹是被焦虑驱使才做的。

对我这种习惯专注一个项目的人来说，管理多个代理反而成了额外的负担，完全违背了用AI提效的初衷。

三、被验证的核心矛盾：模糊理解下的精确执行

我之前在写《AI与管理：AI官僚主义与管理新范式》时就提过一个观点： AI的理解是不准确的，但执行是精确的 。这次折腾“龙虾”的过程，算是把这个矛盾体验得淋漓尽致。

本质上当前的AI对计划的理解往往是不精确、缺乏常识的，计划是宏观或笼统的，人在交代任务时，不可能时时都给出事无巨细的指令。而AI只能基于输入的信息做匹配，无法真正理解任务的深层意图。它可能误解了你一句话里的某个词，然后就一丝不苟地按照这个错误的理解去执行，删错文件、改坏代码都是常有的事。所以我安装“龙虾”的第一件事，就是给所有工作区都做好了Git备份，每天定时备份。我还反复要求所有代理在执行修改、删除、重命名这些操作之前，必须先跟我确认。

我以为这样就万无一失了，但很快又遇到了另一个更头疼的问题：记忆。我装了记忆插件，把所有重要规则都写进去了，包括“修改前必须确认”这种最基本的要求。但它就是会忘！这个会话已经额外讲了，但第二天执行时还是会出现不跟我确认的情况。

另外，如果给一个代理安装很多技能或者MCP，它的上下文会变得越来越长，那些我反复强调要它记住的重要规则，反而更容易被遗忘。我不禁会想：在这么多杂乱上下文的情况下，它还能准确地理解我现在要它做的任务吗？

其实这恰恰是当前AI的底层缺陷：它无法产生真正的“理解”与“常识”，没有具身智能。有些常识不用特意放在脑子里，真遇到实际情景，意识自然会察觉到。AI无法避免生成幻觉与信息偏差，一旦对指令的理解出现偏差，越精准的执行反而越容易精准地破坏目标。我还花了很多时间去安装各种自我提升插件、常用技能和MCP，折腾了好几天，结果发现做出来的效果，很多时候还不如直接问豆包来得好。毕竟豆包经过了字节团队这么长时间的打磨，日常使用体验还是很稳定的。

四、与其养通用“龙虾”，不如用项目级AI

“小龙虾”的另一个卖点是可以给不同的代理配置不同的技能，让它们专注于不同的任务。但我发现，教这些代理技能实在是太耗时间了。你得花很多时间去收集技能、总结自己的工作流程。但就算你教得再仔细，它的理解还是不精确，交付的初稿总是有各种各样的问题，你还是得花大量时间去纠正和完善。

与其把技能绑定到长期运行的代理上，让它的上下文越堆越长、越来越容易遗忘重要规则，倒不如把技能绑定到具体项目上：在AI编程工具里针对当前项目配置对应的规则，需要新技能就随时加，用完就丢，反而不会有记忆混乱的问题。

我本来还想把我所有的博客文章都作为知识库输入给小龙虾代理，但考虑到文本量太大，最后也放弃了。还是回归了以前的老办法，用Cherry Studio这个开源软件，结合向量与重排模型来做本地知识库，简单又可靠。

冷静下来想想，我真正需要的助手其实就那么几个：一个写作助手，通过本地知识库用Cherry Studio就能完成；一个能帮我处理图文、表格，整理材料的助手，这个豆包完全能胜任。目前就还差一个能帮我收集准确资料的助手，我打算先看看MCP或者API能否调用一些结构化的可靠信源。如果不行，那就真的考虑开一下Kimi的会员，里面有一些专业数据库能用得上。

五、写在最后：工具永远要适配人的需求

折腾了这一周，最后回归了之前用豆包回答，加AI编程工具项目级处理的工作流。倒不是说多代理AI这项技术不好，只是它确实不适合我这种习惯专注单个项目的开发者。

真正需要用到它的，可能就是那种一个人的公司或者个体户老板，或者是使用者本身思维就很跳跃、擅长同时处理多件事情的人。它的优势是多代理并行处理任务，但这需要使用者有老板思维。

而且养“龙虾”真的太累了，你得不停地教它技能、纠正它的错误、备份它的工作区，最后反而变成了它的保姆，投入产出比实在太低。和AI相处的核心从来不是追新，而是先看清它的能力边界，找到适合自己的协作方式，不要被技术热点裹挟甚至异化。

对我来说，目前最好的AI工作方式还是，遇到问题直接问豆包，写代码用AI编程工具，针对单个项目，简单、直接、高效。当然，我还是会继续关注AI代理技术的发展。