2026 年的 Agent 赛道荆州泡沫板胶，画风真有点反差。
边是开发者圈集体上头。
虾（OpenClaw）、马（HERMES）、人（OpenHuman）……各路 Harness 框架狂卷迭代，热得发烫。
另边，用户这头却在光速降温。养虾的 FOMO 情绪说散就散，弃养潮也是说来就来。
眼瞅着 Agent 框架是越来越多，还在持续养虾的人，却越来越少。
微信指数
这俩月，很多人的心态也从次成功装龙虾的兴奋，慢慢变成配环境、调 skill、挂电脑、 Token、修 workflow、不断返工的头疼。
可以说，虾是好虾，就是真滴难养。
而自 3 月份亲自帮大伙儿装虾以来，周鸿祎在 360 新的直播里也直言不讳地表示，现在龙虾退热，大的问题就仨：
太难、太贵、还不安全。
对此，360 给出的新动作，是全新的安全龙虾云端版，顺手再给龙虾配个"私教"——
龙虾教练。
几言以蔽之，云端版相当于直接给龙虾配了整套"云端办公室"：云主机、云盘、云浏览器……
你在手机上给龙虾下句指令，它自己就在云上跑任务。不用单买 Mac 挂机，关机断网也不停。
龙虾教练则开始接管过去劝退普通用户的那部分工作，根据任务类型，从 0 到 1 帮你训虾、调度 Agent、改进 workflow。
某种程度上，360 现在做的，其实已经不只是"再做个 Agent "，而是在给 Agent 补基础设施。
毕竟，龙虾卷到今天，大慢慢开始发现：限制 Agent 普及的，已经不是模型能力，而是 Agent 根本没真正"活"起来。
为什么还得是龙虾
在聊 360 这次新龙虾怎么用之前，有个谁都没法回避的问题：
2026 年过去快半了，人们到底还需不需要只龙虾？
尤其是在经历了这轮"养虾热"退潮之后。
前段时间跟个做设计公司的朋友聊到这个事儿，他提了个挺有意思的点：龙虾用的好的话，能顶个团队。
我们来看看他是怎么用的。
他公司不大，平时什么都得自己盯。
白天见客户、赶设计稿，晚上回继续回消息、看反馈、整理案。对于他这种有十几年设计经验的人来说，烦的不是客户的案难做，而是琐事直不断。
邮箱、微信群、客户反馈、竞品动态……每件都不复杂，但加起来特别耗人。
后来他也"跟风"拿龙虾试了下荆州泡沫板胶。
现在每天早上起来，客户的反馈已经自动分好优先，总结成个文档，也不用来回在聊天框里切，甚至还能看摘要知道客户的偏好和习惯。
他说，明显的变化其实不是率提升，而是脑子终于没那么碎了。
消耗的 Token 从他的脑子转移到了龙虾的脑子里。
还有个做市场的朋友也差不多。
以前写竞品分析，经常两三天都泡在搜资料里。现在他直接让龙虾每天挂着监控行业信息流，自动整理新品、融资、反馈和数据变化。
等他真正开始自己动手的时候，就已经是"判断"和"决策"阶段了。
这其实也是为什么，今年大突然开始认真养虾，搞 Agent 了。
这种现象其实挺普遍的，是因为很多人后来发现：
自己缺的可能不是个聪明的聊天机器人。而是个能长期替你盯活、跑任务、自己调用工具的" AI 员工"。
你去睡觉，它还在干活。你去开会，它还在后台跑。这才是 Agent 和聊天框大的区别。
但问题也很明显。
现在大多数龙虾，其实还是太像"客玩具"。会的人觉得特别爽，不会的人卡在步。
这也是 3 月份兴起的全民龙虾热现在开始退潮的原因。
面，普通用户没法从过往操作记录里沉淀出 SOP，不太会写提示词；另面，龙虾 Token 得太快，甚至可能还有在真实环境部署的安全问题。
龙虾之父月 940 万元 token
周鸿祎总结的那仨问题，太难、太贵、还不安全，本质上，说的就是这些。
所以，360 这次的定位就很清楚，不是又做个 AI 聊天工具，而是给你支 AI 员工团队。
云端版给这支团队配了整套云端办公室，龙虾教练则负责帮你招人。
不管是想成为个体，还是想成为新代 AI Native 的，都可以建立个属于自己的龙虾团队。
接下来，我们具体来看看这只安全龙虾是怎么个事。
给虾搭个云端办公室，远程遥控龙虾干活。
在实际测试中，我们主要上手体验了下云端和龙虾教练这俩。
云端玩虾，万能胶生产厂家关机也能跑
先来看云端面。
我直接在手机上给龙虾 APP 发消息：帮我做份 AI 生成工具的行业调研。然后就放下手机了。
大概几分钟，360 龙虾就能给返回篇不错的结果，什么 Sora 关停的影响都有点到，数据支撑也是有模有样。
全程没开电脑荆州泡沫板胶，手机也不用直亮着。
龙虾在云上自己跑完了整个任务，生成的文件直接存在云盘，随时能查。
这就是云端养虾直观的变化：你下完指令就可以去忙别的事，龙虾在后台持续工作。
龙虾教练：两分钟训出只属虾
然后是龙虾教练。
我输入的需求是：我希望训个门写稿的龙虾，符量子位的风格。
龙虾教练开始步步跟我确认边界，从称呼、新闻价值判断标准、搜索范围、写作风格到工作模式，整个过程就像跟个真人在聊天。
大概两分钟，完整的龙虾架构就出来了。soul、上下文、工具、记忆、skill 全都配好，确认后直接部署。
有个细节让我意外：我没提选题这回事，但它主动在定时任务里加了每天扫描 AI 新闻。
工具调用里也写了当现有 skill 不能满足需求时，可在线搜索和安装新 skill。也就是说，这只虾不是装完就固定了，它能自己找工具、自己扩展能力。
后来我又加了个需求：根据数据反馈自动修正写作法。随口说了句，这教练当场就把这条规则写进去了。
到这，只能写稿、能自动追踪行业动态、还能根据流量反馈迭代自己写作策略的虾，就配好了。
全程没碰行配置。
预制虾和多智能体协作
除了自己训虾，360 也预制了上千只覆盖频场景的虾，点进去就能直接用。
比如我还需要制作封面，直接从虾里选只生图的、不用写精巧 prompt（生成张卡帕西加入 Anthropic 的插画），给它个大意就能出图。
复杂的任务也能应对。我用了个产品开发团队，让四只虾协作帮我做个人网页。
每只虾完成自己的部分后，会主动问你要不要改、要不要进入下阶段，像真人团队样交接工作。
龙虾降温了，然后呢？
后让我们回到开头那个问题——
龙虾经历了用户端与开发端的冰火两重天，然后呢？
作为个开源项目，龙虾上线 72 小时破 6 万星、两周破 15 万星，几乎以己之力向全行业普及了大模型 +Harness 框架这套 Agent 技术底座。
AI 生成
黄仁勋也在 GTC 上直接把龙虾定义为了继生成式 AI 之后的下代范式。
但龙虾的热度，却并没有像爆火时鸡蛋似的直狂下去。
随着虾父 Peter 进入 OpenAI，Harness 框架持续扩散，龙虾逐渐从个立产品，变成了模型能力的部分，大好像也不再强调自己的产品是龙虾了。
但俗话说"虾落，万物生"，Agent 行业的底层趋势，反而在加速。
Gartner 预测，到 2026 年底，40 的企业应用将内置任务型 AI Agent。
但另边，真正把 Agent 跑进生产环境的公司，其实还不多。
这说明了件事：Agent 的价值已经被验证了，卡点不在于要不要用，而在于能不能落地。
Foundation Capital 那篇广为流传的 Context Graphs 文章也指向了同个判断：
Agent 公司真正的护城河不在框架本身，而在执行过程中沉淀下来的决策经验。光搭个壳是不够的，能沉淀 know-how 才有壁垒。
这在某种程度上印证了当下龙虾的发展脉络：通用框架的热度在退，云端化、化的向在起来。
从 Anthropic 到微软到 Google，云厂商都在把 Agent 运行层平台化，运维、安全沙箱、扩缩容全给你包了。
360 这次云端版踩的正是这条线：内置上千只覆盖频场景的虾，龙虾教练在层接管调度，接受用户的模糊指令，组织虾干活。
把复杂的、需要动脑的事儿包封装起来，让不懂技术，但有需求的人也能用上 Agent。
从 3 月帮全员装虾、发 1 亿 Token，到 5 月直播上线云端版，360 围绕龙虾两个多月没停过。要说对龙虾的狂热，周鸿祎在圈内得上份。
而 360 安全龙虾云端版做的这些事，本质上是在给 Agent 搭基础设施。让 AI 不只是个聪明的聊天框，而是真正能干活、能交付结果的 AI 员工。
从「装上了」到「真能用」，这中间的路，才是龙虾下半场的真赛点。
AI 聊天框的时代，拼的是谁会"回答问题"。
Agent 时代开始之后，大拼的可能会变成另件事：
谁能真正替多人干活。
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