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养死四只龙虾的小白有感

发布日期：2026-03-23 15:27:16 浏览次数： 1530

作者：史剑笔谈

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2026年3月20日晚23时30分，我的第四只龙虾，也是第一只成功投入工作的龙虾，在受到来自某M字开头模型的<think>标签影响进入退行性神经疾病后，因抢救无效，进入晚期。

为了保证电脑安全和tokens资源不再因为疾病而无意义消耗，我，作为其主人兼主治医师，宣布，对该龙虾执行安乐死，完成卸载程序。

说真的，作为一个没有任何计科基础的AI小白，靠着龙虾自己的vibe coding，能够在两周之内没有专业人士帮助的情况下让它跑通至少一个工作流，我已经很满足了。

我算是一个灾星，经我之手的项目和任务，一定会在一开始遭遇非常严重的失误。但这次搞龙虾，应该是唯一一次，完全我自己来主导探索，然后在我自己都数不清的试错后解决问题的一次。

我现在已经记不得前三次卸载龙虾的原因了。之前的确出现了一些恶性bug，我自己用vibe coding缝缝补补，以及采用官方的更新，这些问题还是解决了。

但这一次，按照G姓模型阅读我全部的日志给出的说法，基于D姓一系开发出的模型，因为输出的<think>标签使得memory功能无法识别，进而强制触发中断程序，并将中断前的内容一并在重启后再次进入处理进而再次触发中断，里面的<think>就像是有害蛋白在脑中堆积一样。

到最后，tokens的用量也因为处理这些有害标签的堆积，而快速增加，就像癌症一样。出于对我的而非龙虾的人道主义考虑，我决定对龙虾执行安乐死，卸载。

比起为龙虾哀悼，我更多为我自己。

从去年的DS时刻开始，我开始依赖AI，从chat到Agent，我对AI的依赖程度越来越高，就在前几天，我去听一个之前就听过的概率论课程，居然发现我想要理解已经很吃力了，我已经出现了认知卸载的症状。

现在我的工作流已经开始依赖agent了，没有调教好的agent帮我执行命令整理信息和知识库，没有chat来根据这些给出建议，我几乎寸步难行。

AI给我的感觉，如果只是说chat和agent的话，就像是一个galgame，只不过随着任务的复杂程度增加，以及等待时间的增加，它们越来越像是真实的人了，需要我等待，需要我延迟满足。

但是已经吃惯了即时chat的细糠的我，已经忍受不了了。在那两个月里，我开始学习如何通过调整计算机的设置，来提高网速，甚至于考虑到绕过校园网认证限制，来提高我的网速。

这种努力的边际，其实是我没钱。如果我有钱，我可以花几十几百万拉一条单独的光纤进来，而不用绞尽脑汁去反爬校园网带宽的分配逻辑。

租服务器没用，因为我的终端要看，所以还是要经过一层传输到我这里，这部分限制住了。

我以为是网速限制了反馈的速度，其实不是，其实是模型需要的思考时间增加了。

于是我开始尝试微调模型，尝试各种模型，可惜，都没有很快的。

原来，这就是对AI上瘾，其实和游戏、刷短视频一样，都是对即时反馈上瘾。

昨天和导师聊教学项目的事情，我和她都认为，即时反馈是现在的课堂最欠缺的东西，我们不能通过要求学生强行延迟满足，来对抗即时反馈带来的快感。

但与此同时，我也观察到，本科课内教学已经进入了得过且过的阶段，即便有成熟的方案，但只要是可复制的，就一定会动传统教育方式的蛋糕，所以即便有方案，也没有人有动力去集成。

没想到，我自己已经即时反馈成瘾了，成瘾到，AI回复我的时间超过了90s，我就会开始焦虑是不是网络出了问题，还是我的prompt写的不够清楚。

我甚至于和别人正常线上交流都做不到了，没人和我亲密到盯着我聊天框等着回复的那种程度。而我根本无法忍受这种等待，一律把这些人划为路人，直接忽略这些消息，不想去看。

说到底，我从因为好奇希望尝试AI，到头来已经被这种东西牵着走了。

今天卸载了龙虾以后，我才反应过来，我最大的收获，其实根本不是龙虾上我部署的工作流，而是我调教龙虾的过程中，发现的agent执行任务的逻辑，以及背后的大模型是如何理解任务的这个架构。

还好，我的初心还没变质，还没变成利欲熏心的样子。我还是更好奇技术本身。

可是，除此之外，我的神经系统已经因为AI的出现而产生了退行性的征兆。我想，我应该离开AI一阵子了，至少要离开那种包办员工agent，至少要亲力亲为很多事情。

要把AI先当作技术来处理，而不是当作工具来使用。

我最近很容易神经兴奋，甚至于亢奋，做出各种不过脑子的事情，大概也是被这个影响了。因为AI的即时反馈，我对身边的人也越来越没耐心，他们根本不可能比AI反应还快。

这种浮躁已经蔓延到我生活的方方面面。

只要没有即时反馈，我就果断离开。如果什么都满足不了我，我就强制熄火，直到能够忍受为止。大概在这种循环中，我度过了开学的前三周，相当折磨。

生活不是galgame，AI也不是能攻略的对象。

这已经是一种心病了。

所以我现在做的事情，就是逼迫自己冷静下来，去阅读系统长文本，去看那些有很多晦涩名词的文章，然后自己做溯源式学习。

以及学习数学。

这应该是我第一次觉得，我的朋友圈里的人更新怎么都那么慢。

说回养龙虾的事情，比起跟风，其实agent本身的运作逻辑更值得注意，怎么让AI更好地去执行任务，skill和tool是两个好帮手，memory是很重要的库，剩下的呢。

AI现在一个很大的痛点，在于无法衔接人类的工作。是无法衔接，也就是说，几乎不可能把之前做的工作以及对应的环境、判断、分支全部交给AI，因为平时我们可能压根不在意处处留痕这个问题。

这个留痕的程度很高，高到为什么我今天突然想到给代码加一个分支也最好要留痕，因为明确目的，才能知道到时候怎么去处理屎山代码。

现有的LLM没办法一次性处理这么大的内容量，就算能处理，我的留痕也根本不够，比起交给AI 然后我再去一次又一次微调，不如让我先睡够再去自己做更好。

所以，未来的AI如果要衔接人类的工作，也许需要考虑记忆迁移的问题。我们每个人都必须有一套日记系统。

从科幻小说的视角来看，AI就是高效的三体人，但很遗憾我们的生活和思维都不透明，所以不能很好地拜托对方办事。

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