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
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