对话网易副总裁、网易智企总经理阮良：AI的“驾驭工程”体系正加速构建，企业级入口争夺战悄然打响

每日经济新闻04-15

继阿里、腾讯、字节等大厂先后布局企业级AI龙虾后，近日，网易智企发布企业级AI Agent（智能体）管理平台帝王蟹（ClawHive），不过不同于其他大厂推出的独立IM（即时通讯）形态的AI龙虾，网易智企推出的是一款“AI龙虾”框架，可以内嵌到企业原有的IM体系中，支持对接钉钉、飞书、企业微信等。　　AI to B的入口争夺，正悄然打响。　　如何将AI Agent从个人工具升级为可管可控的组织级...

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交互方式高度拟人化：OpenClaw设计支持多模态交互，甚至能自主调用工具。这种“无感交互”将任务处理转化为自然对话，尤其在国内外线上社交场景中，实现了“类人交互体验”，这是用户黏性的核心来源。　　其二，全时响应架构创新：龙虾独特的“心跳机制”使其能24小时不间断执行任务，从“被动应答”进化为“主动伴随”，更贴近人类协作模式。这一特性彻底区别于传统AI的触发式响应，形成了差异化优势。　　正是技术突破、交互革新与架构创新，三者的共振，驱动“龙虾”在全球爆红，成为现象级AI应用。　　NBD：国内不少大厂都在布局国产龙虾，很多企业也开发了独立的IM龙虾产品，网易智企推出的AI龙虾“帝王蟹”目前来看并非是一个IM产品形态，背后主要有哪些考量？　　阮良：我们认为“AI龙虾”是一个开放式的产品，背后可以接任何形态的IM，所以在设计之初，我们都不限制在哪个IM的通道上。“帝王蟹”主要聚焦企业级AI，事实上企业级IM可能对接入的企业而言，他们之前已经用了飞书、钉钉等企业IM，我们的龙虾框架只需要适配企业原有习惯，做好适配即可。　　NBD：阿里钉钉、字节飞书都在推出自己的企业级“龙虾”产品，可以理解为市场在争夺企业级AI的入口吗？　　阮良：虽然OpenClaw因AI个人助理的定位而盛行，但我们认为AI Agent最大的效应在于释放生产力。企业级“AI龙虾”的逻辑也正在于此，在企业场景里面，我们认为“AI龙虾”发挥的空间非常大。　　当前各个大厂都在竞争企业级AI入口，但事实上AI Agent仍在非常早期的阶段，AI发展就像当年互联网早期阶段，百花齐放。从商业的视角来看，目前各家布局企业级AI产品的企业，对市场的覆盖速度在加快，以期占据更多的企业心智。　　AI的“Harness”体系正加速构建 　　NBD：业内都在说现在Agent不只是在卷skill，关键还在于Harness（驾驭）工程能力的竞争，为什么现在更重视Harness工程？　　阮良：2026年，我们认为中美大模型迎来质变拐点，核心在于Coding与Agentic能力突破。　　Coding能力如同“制造工具的工具”，使AI能高效构建解决方案；Agentic则赋予其类人项目管理能力，可拆解、调度长任务链，如建造房屋般的复杂工程。这本质上是AI对“能力”的Harness，可以类比为人类驯马赋鞍，通过控制论方法将强大能力导向精准目标。　　技术狂奔的同时，控制论思想愈发凸显价值。正如人类需以马鞍与缰绳驾驭烈马，AI的“Harness”体系正加速构建——通过编码能力锻造技术工具，通过Agentic能力统筹任务流程，而安全、伦理等控制机制则如同缰绳，确保技术烈马始终沿着人类目标行进。登月工程的成功与当前挑战印证：技术突破需匹配精密的控制方法论。　　未来，AI的持续进化不仅依赖算力与算法，更在于“工具打造能力”与“治理框架”的平衡演进，这将是智能时代的核心命题。　　NBD：此前OpenClaw在美国出圈的时候，一度带崩了美国SaaS巨头的股价。如今国产“AI龙虾”盛行，怎么看AI龙虾对SaaS行业的影响？　　阮良：我认为AI对SaaS行业的影响呈现双面性。　　从行业视角看，AI无疑是重大利好。SaaS本质是服务，而AI通过提升效率与拓展服务边界，甚至实现“无限供给”，为数字化服务注入新动能，推动行业价值升级。但于SaaS厂商而言，挑战与危机并存：若未能及时转型为AI Native组织，或将面临被AI驱动的新兴厂商颠覆的风险。　　当前行业已显现分化——头部SaaS厂商正加速成为AI行业基础设施，通过深度融合AI巩固生态壁垒。这要求传统厂商必须突破工具思维，以AI重构服务内核，否则技术迭代浪潮下的淘汰将不可避免。变革的本质，是服务逻辑与供给模式的根本性重构。　　以CRM或OA系统为例，未来其界面操作或将被弱化，转而通过API开放数据能力，成为AI调用的后台服务。这一转变中，核心数据资产与基础服务价值非但未减，反而因AI的调用需求而显著提升。　　NBD：目前你们推出的这款AI龙虾产品在产品设计上是如何考虑的？　　阮良：底层仍类似Token（词元）的逻辑，内部我们采用动态模型调度机制，核心在于“以任务定模型”。平台并非绑定单一AI大模型供应商，而是根据任务特性（如PPT制作、调研报告等）智能匹配最优模型组合，实现工程化优化。这一逻辑与Manus等产品一致：用户仅需关注交付质量，无需纠结底层技术架构，正如消费者选购手机时聚焦拍照体验而非芯片型号，企业招聘时重视成果而非员工背景。　　我们认为，未来AI服务竞争的本质是体验与稳定性，而非对单一模型的依赖。技术栈的透明化将让位于价值交付的确定性。　　NBD：所以从这个角度来讲，考验的也是你们的工程能力？　　阮良：对的，我们自己不做大模型，所以如何驾驭大模型，打造更好的AI Agent产品，比其他产品更美观、更实用，本质上考验的还是工程能力。（文章来源：每日经济新闻）","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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