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帮企业落地“龙虾”后,我总结了3条经验

发布日期:2026-04-04 20:26:03 浏览次数: 1518
作者:AI前锋团

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企业养龙虾的三大坑与实用建议,帮你避开安全与效率的雷区。

核心内容:
1. 原版龙虾的安全隐患与替代方案
2. 外部培训的局限性及员工自主探索的必要性
3. 企业养好龙虾的4条实操建议

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
养龙虾的风,从个人玩家,吹到了企业管理层。
最近帮企业落地养虾方案,踩了不少坑,有了3个切身感受。

第一,管理层的安全焦虑:如果真在乎安全,就别碰原版龙虾

原版龙虾权限过高,在企业的安全合规要求面前,几乎就是裸奔。
他能绕开公司现有的文件管控体系,泄露或误删核心数据。年初有安全审计报告称,龙虾存在数十项安全漏洞。
原版龙虾不方便做企业级的管控,他像是个黑盒,公司并不知道团队用他干了什么,事后审计也难以入手。
原版龙虾的代码,AI生成的代码较多,龙虾的新版本和旧版本之间,连兼容都做不到,更别说安全了。
所以但凡你在乎安全,就一定远离原版龙虾。
退一步讲,就算弃用原版龙虾,用互联网大厂的龙虾产品,也做不到全面的安全防护。
这些龙虾产品,先冲出来卖了几周,投诉和客户反馈不断增加,安全补丁才会姗姗来迟的打上。
有企业会有很矛盾的心态,一边想推,一边又疯狂的希望供应商能做出安全承诺。
说句心里话,不能接受风险,就别养龙虾;养了龙虾,就别指望百分百安全。

第二,把用好龙虾的希望,寄托于外部培训,那一定用不好

一些心态开放的企业,暂时搁置安全问题,把龙虾养了起来。
紧接着掉进了另一个大坑:指望统一采购,全员培训,让别人教会自己。
这个思路,在面对传统的数字化工具时,是管用的,那些工具迭代慢,用法都是固定的,培训一轮就能上手。
同样的思路用在龙虾身上,完全行不通。
龙虾这种智能体工具,应用场景是高度碎片化的。指望供应商手把手给你塞,注定是用不起来的。他只能依靠员工,在自己的业务痛点中摸索出来用法。
龙虾概念走红,到大厂推出产品,再到让企业用户真的用起来,沉淀出好的案例,大厂回收案例,向外营销推广,整个过程很耗时。
你拿到值得参考的案例时,已经是几个月之后了。
说到底,龙虾现在是AI极客的玩具,不是全员的生产力工具。
作为企业工具来审视他,他的稳定性堪忧,对生产场景挑剔。
他需要使用者,有极强的探索精神、试错能力和好奇心。

第三,企业如何养好龙虾?

上面是在劝退,但如何真的想养好龙虾,我会给出下面4个建议。

做好AI预算增加的心理建设

龙虾自主完成任务时,会反复调用AI模型。他对AI额度的消耗,远超普通对话式AI工具。
为了让龙虾更聪明,还要用好的AI模型,好的模型又不便宜。
如果真心打算推动养虾,就要对AI额度的上涨,有心理预期。

不要在企业电脑上本地安装龙虾

这不仅是安全风险的问题,更是运维成本的无底洞。
普通用户拿到手,常常把它当聊天机器人用,遇到报错,完全懵圈。
接着就会问出下面的问题:“虾怎么死了?”、“token咋用完了?”、“回复咋比豆包慢这么多?”
整个运维团队,每天陷入无休止的救急当中。
AI公司和互联网大厂,都有自己的龙虾产品,比如字节的“aily智能伙伴”、Kimi的“Kimi Claw”。这些产品都比本地部署更有优势。

先在少数AI积极分子中推行

别在全公司强推龙虾,可以先把权限,开放给基层管理者和跃跃欲试的AI积极分子。
让他们探索出一些有用的场景,再去全员推广。

对龙虾之外的传统方案保持开放心态

很多场景下,AI工作流、传统的软件代码,这些方式依然锋利好使。
龙虾能啃下很多问题,但他未必是每个场景下的最优解。
别觉得工作流或传统编码,这些方式不够高级。能解决问题的方案,就是好方案。

结语

AI的新热点,总是让企业在恐惧和错过之间反复横跳。
越是体量庞大的企业,在拥抱新技术时,就越是要小步快跑。
在安全问题上过度谨慎,或者全员all in一拥而上,都不是理性的态度。
小步快跑,让少数人趟出一条路,多数人再稳步跟上,这可能才是企业养虾的正确姿势。

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