精养“龙虾”，还需扎好“三个栅栏”

连日来，“养龙虾”的话题火遍全网，这“只”由奥地利程序员打造的“数字龙虾”（OpenClaw）正以惊人速度席卷科技圈。3月15日，“龙虾进化论：南京养虾人线下活动”在南京市栖霞区举办，200余名开发者、科研人员和创业先锋齐聚一堂，共同探讨如何让“数字龙虾”摆脱野蛮生长，走上安全可控、高效落地的“养殖”之路。

“数字龙虾”有多火爆？记者了解到，OpenClaw仅用百天时间就斩获GitHub平台28万星标，超越了Linux三十年的积累，成为开源界的一匹“黑马”；国内的热情也持续高涨：腾讯、阿里、字节等科技巨头纷纷加码布局，各地政府接连出台“龙虾N条”等扶持政策，无数开发者、创业团队从中看到新的发展机遇……

但火热的风口背后，隐忧逐渐显现。

国家互联网应急中心发布的安全风险提示显示，开源项目的漏洞陆续曝光，智能体生态的安全隐患日益突出；与此同时，“部署易、落地难”的困境困扰着不少从业者，算力成本高、执行能力弱、场景适配差等问题，让许多人耗费精力搭建的“数字龙虾”难以发挥实际价值。

如何实现从“野蛮生长”到“安全精养”的转型，成为所有从业者必须面对的课题。业内人士和专家建议，需从安全、控本、布局三大方向扎好“栅栏”。

在安全领域，复旦大学网络空间战略研究所副所长洪赓通过概念验证演示，直观展示了潜在的安全风险——攻击者只需一条消息，就能在极短时间内远程监控智能体，甚至操控关联摄像头。

“当前智能体生态还处于‘蛮荒生长’阶段，安全风险绝对不容忽视。”洪赓建议，开发者必须转变安全认知，做好私有数据切割与环境隔离，比如可以通过“检测+修复一体化”安全助手，实现核心代码可审计、隐私无损，一键完成漏洞扫描与修复，为“数字龙虾”的应用加装坚实的安全护栏。

针对智能体“烧钱”（算力成本高）和“失控”（行为不可控）两大核心痛点，南京大学计算机学院助理研究员李猛认为，上下文重复打包是导致算力成本高企的“罪魁祸首”，可通过递归拆解任务，将简单推理交给本地小模型，核心步骤传至云端，实现“弱卡跑强模型”，大幅降低使用成本与运行延迟。同时，他提出“行为审计智能体”架构，即部署一个独立的小模型作为“审计员”，实时监控主智能体的执行计划，确保其行为合规、可控、不出格。

在未来的布局方面，嘉宾们将目光投向了更广阔的技能分发与科研深水区，为“数字龙虾”的“精养”注入新活力。

杭州幻爽科技CTO、香港中文大学（深圳）博士生李佳根预判，未来科研将走向“分布式与普惠化”，年轻科研人员凭借智能体与自动化装备，无需巨额经费，也能高效开展前沿研究。

“以自身为例，我们基于‘数字龙虾’框架构建的‘AI for Science’，已实现在实验室7×24小时全自动化科研闭环，产出的论文水平已达博士三年级水准。”李佳根说。

“像‘数字龙虾’这样的智能体，普及的痛点不在于模型能力，而在于高门槛的技术配置，如API（即应用程序编程接口，可理解成他人写好代码提供用户使用）等，导致普通用户与强大功能之间存在‘最后一公里’的断层。”大学在读创业者蔡可豪在会场介绍了“Taste”产品，定位为“智能体时代的推荐引擎”，可根据用户身份精准推送所需技能，让普通用户无需研读复杂文档，就能轻松“养虾”，有效破解技术配置门槛高的痛点。

“数字龙虾”的健康“养殖”，还离不开优质的“养殖环境”。对此，DeepTech联合创始人李航深有感触，他以栖霞区为例，介绍了当地为智能体产业打造的完善生态：当地设立的50亿元母基金及全阶段子基金体系，能为不同发展阶段的科创项目提供全方位资本支撑，助力智能体技术从实验室走向产业一线，真正实现落地赋能。“这里既有完善的园区载体作为‘产业池塘’，也有丰富的应用场景作为‘消费市场’，更有充足的政策与资本作为‘饲料保障’。”李航说。

与会嘉宾一致认为，唯有告别野蛮生长，筑牢安全与成本防线，推动人机协同，才能让智能体技术真正赋能个人办公、商业发展和科研创新，走出一条可持续的“精养”进化之路。

新华日报·交汇点记者 姚政宇 付奇