專欄｜創辦人手記【養一隻「龍蝦」？從 OpenClaw 實測看 AI Agent 如何顛覆企業系統架構】

最近許多人在討論 OpenClaw，因為它的 Logo 是一隻紅色機械龍蝦，大家戲稱這是在「養龍蝦」。身為 AI 的重度使用者，我第一時間就下載並進行了實測。 如果你期待它是一個更聰明的聊天機器人，那你可能會失望；但如果你正在研究「AI 操作層」與未來自動化的可能性，它絕對值得一看。 當製造業與企業老闆們還在討論如何導入軟體、如何讓員工習慣數位化時，這隻龍蝦背後透漏的趨勢是：未來的 AI 不再只是「對話工具」，而是能真正替你「做事」的 Agent。

不是 Chat 而是 Agent：AI 開始接管操作層

OpenClaw 的核心主張非常明確 「AI 不該只活在瀏覽器裡」

它已經脫離了傳統 ChatGPT 單純回答問題的範疇，而是一個未成熟的 Agent 雛形，它具備了以下能力：

• 操作你的電腦與執行本地指令

• 整理檔案與控制瀏覽器

• 串接 API 與呼叫工具（Tool Invocation）

  
  

養龍蝦的真實心得：像帶領一位聰明卻衝動的實習生

講白一點，現在要養這隻龍蝦，非常花時間。在實測過程中，你必須為它做很多打底的工作

• 持續校正行為邏輯

• 不斷重寫 Prompt

• 明確限制權限邊界

• 建立記憶結構，防止它亂操作

  
  

它不像成熟的系統那樣穩健，反而像一個「極聰明，但衝動的實習工程師」。他會做事，但前提是你必須為他設計好明確的工作框架。

這其實是件好事。因為在校正 Agent 的過程中，它會逼你反思一個最根本的問題：

在我們日常的工作或工廠營運中，到底什麼才是「真正可被自動化的流程」？如果流程本身充滿了人為的模糊地帶與特例，再強的 AI 也無法代勞。

AI、SaaS 與人類的未來：三層架構重組

每天都在切換多模型、組合 Agent、重寫 Workflow 的我，常常被問到：「怕不怕被 AI 取代？」

我的答案是：如果有一天它能取代我一半的工作，代表我原本做的那一半，本來就該被自動化。那我就能往更高維度移動，這是升級，不是淘汰。身為創辦人，我每天都在想如何複製與超越我自己；如果能養一隻 Agent 取代「重複性的我」，我一定養。

它背後透露的方向，比這款產品本身更重要。未來的趨勢將走向：個人 AI OS 化、Agent 取代固定 Workflow、Local-first 架構回歸。未來絕對不是「SaaS 系統消失」，而是產生了三層架構的重組：

1. AI 成為「操作層」： 負責跨系統溝通與執行繁瑣動作。

2. SaaS 變成「功能層」： 提供堅實的數據基礎、API 接口與特定領域的運算邏輯。

3. 人變成「策略層」： 專注於定義框架、判斷價值與制定商業策略。

   
   

為什麼 Agent 還不能馬上進企業？

雖然理念方向是對的，但回到現實面，這類工具目前依然偏向「工程師玩具」，還無法直接進入企業場域。因為它目前還缺乏企業級應用的核心要素：

• 缺乏企業治理模型

• 無多用戶權限架構

• 沒有產業抽象層

• 缺乏風險控管機制

  
  

這也是為什麼，對於正在做系統平台、工業數據或 SaaS 產品的我們來說，現在正是關鍵時刻。 企業需要一套既有嚴謹權限控管、又能將混亂數據「結構化」的系統。當現場的數據被整理得井然有序，並開出清晰的 API 介面時，未來這些 AI Agent 才能夠真正接手那些繁瑣的操作。

擁抱改變，讓自己與企業一起「被抽象化」

無論你是在做平台、工業數據系統還是 SaaS 產品，都應該去研究一次這類 Agent 工具。這隻龍蝦現在還很不穩定，但如果有一天它能接手我們 50% 的重複性工作，那就代表我們成功把自己「抽象化」，晉升到了策略層。

未來不是單一產品間的競爭，而是「操作模式」的底層改變。 在 AI 徹底接管操作層之前，企業該做的第一步，就是重新審視內部框架，確保你的系統與數據已經準備好被 AI「讀懂與呼叫」。