作者王聪彬2023年湖北小龙虾产量达124.27万吨位居全国第一占全国产量39.31%。到2024年这一数字进一步增长至143.7万吨同比增长15.6%综合产值达到1841亿元。武汉早已被视为一座“养虾之城”。今天在武汉另一场关于“龙虾”的讨论也在进行中但此龙虾非比龙虾。火山引擎总裁谭待在火山引擎AI创新巡展武汉站展示了自己在火山引擎上养的一支龙虾“TD Claw”它已经成为其日常工作中不可或缺的智能助手。随着“养虾”从个人实践逐渐扩展到企业和员工的日常应用Token的使用量正迅速攀升成为衡量AI应用活跃度的直观指标。火山引擎总裁谭待去年底豆包大模型的日均使用量达到63万亿截至今年3月这一数字已超过120万亿短短三个月内实现了翻倍比2024年5月发布时增长1000倍。目前在火山引擎上累计Token使用量超过一万亿的企业已从去年底的100家增长到140家。在本次武汉站谭待则主要说了两件事一个是Seedance 2.0 API 面向企业用户开放公测一个是ArkClaw实现场景化落地。豆包×ArkClaw×OpenViking三个黄金搭档Seedance 2.0是2月12日上线的新一代AI视频生成模型从排队时间就能看出大家对于这款模型的追捧程度。今年的总台春晚就是Seedance 2.0第一个用户《贺花神》里绝美的国风画面、《驭风歌》里极具张力的八骏图视觉特效等都是通过Seedance 2.0生成。Seedance 2.0现在还成为最新兴产业短剧、漫剧的主要生产力。过去制作一部高水准的精品漫剧每分钟成本往往超过一万元。现在借助Seedance 2.0实现相同水平效果每分钟成本可降低4000至5000元人力投入也从原来的20多人天缩减至3人天整体效率提升接近10倍。现在的Seedance 2.0已经深入到更多元、更垂直的业务场景中开启了工业化创作时代。从广告营销到内容制作无论是古风表达还是现实题材从宏大场面到细节呈现都可以按需适配不同创作需求。能力之上还需要搭配完善的合规和安全机制才能让AI视频创作真正进入商业世界。火山引擎为Seedance 2.0建立了远超行业平均水平的“工业级安全标准”并和邀测客户进行了实践验证。谭待也宣布Seedance 2.0将面向企业用户正式开放公测。Seedance 2.0的能力也离不开豆包大模型2.0的进化。火山引擎大模型解决方案负责人张天劼谈到针对复杂Agent带来的技术挑战火山引擎重点强化了豆包大模型2.0的多模态理解能力与长程任务执行能力。大量关于Skills与Agents的强化学习成果已经整合进豆包大模型2.0这样在处理超长文本与多文件任务时的理解与执行能力进一步提升对各种工具调用也更高。在实际应用中越来越多用户通过OpenClaw结合豆包来完成高复杂度任务。以内容创作为例豆包大模型2.0可以自主拆解任务分析线上数据并通过搜索获取热点信息在过程中持续进行反思与校验同时支持多轮内容优化并结合图像与视频生成工具逐步完成从素材获取到精细排版的全流程闭环。今天豆包和ArkClaw已经成为黄金搭档张天劼还介绍了第三位搭档也就是OpenViking。龙虾的上手体验足够惊艳但随之而来的是高昂的Token成本、不够稳定的“记忆”能力以及相对黑箱化的决策过程。OpenViking是火山引擎专门专为Agent长期记忆所设计的上下文数据库。使用OpenViking之后Agent与“龙虾”的上下文不再碎片化。OpenViking会将信息按照L0摘要、L1概要、L2细节进行分层整理形成结构化的文件体系。在任务执行时按需加载上下文显著降低Token消耗。同时Agent对用户习惯的理解也会逐步增强。例如当用户表达文档格式偏好时OpenViking会进行记录使后续生成内容更贴合个人习惯。在执行过程中如果出现任务错误或涉及Token过期、响应延迟等问题OpenViking会把相关经验被沉淀下来之后执行类似任务时交互也将更加顺畅。相较于OpenClaw的原生记忆机制OpenViking在长期记忆上更具连续性。即使间隔一段时间再次执行同类任务Agent依然可以基于过往偏好和成功经验提供更一致的结果。在实际应用中当启用OpenClaw原生记忆时引入OpenViking可将任务完成率提升43%输入成本降低91%而在关闭原生记忆的情况下OpenViking仍可实现任务完成率提升49%Token成本降低83%。所以OpenViking的长期价值是帮大家养的起并且养的好“龙虾”。模型×安全×技能“龙虾”时代的三重奏过去两个月越来越多的人拥有了自己的AI助手这一切都要从OpenClaw做了几件事说起。OpenClaw做的第一件事是把AI变得“开放”。它不再只是一个封闭的聊天工具而是能够接入模型、连接工具、调用系统形成一套开放架构让AI开始真正与现实世界建立连接。第二件事是让AI具备行动能力。在OpenClaw之前AI更多停留在回答问题OpenClaw则可以调用工具、执行流程、完成简单任务从“会说”走向“能做”。第三件事是把AI的控制权交还给用户。OpenClaw可以将部署在自己的环境中数据、模型和流程都由自己掌控。最后极致的灵活性。OpenClaw更像一套能力框架即便不是开发人员也可以进行组合和定制去构建不同类型的Agent真正做到AI的平权。火山引擎云基础产品负责人田涛涛看到当前Agent落地主要存在四个典型阻碍OpenClaw也是如此第一不敢用、第二用不起、第三用不好、第四修不好。3月火山引擎也上线了自己的龙虾“ArkClaw”这是一款云上SaaS版OpenClaw。而且ArkClaw的四核核心能力默认安全、开箱即用、任务驱动Agent以及可观测与修复体系分别对应当前落地过程中面临的关键挑战。ArkClaw本质上是把OpenClaw从一个工具升级成一个企业级可落地的Agent系统。火山引擎总结出用好“龙虾”的三个关键因素模型、安全和技能Skills。春节前火山引擎发布了全新的豆包大模型2.0系列对模型的多模态理解和Agent能力进行了全面升级。在金融投研场景可以基于用户的投资偏好筛选并分析相关研报生成量化策略在教育场景依托稳定的指令遵循能力能够将课本内容转化为互动游戏提升理解效率在日常办公场景可以完成复杂的表格分析与处理并支持文档和PPT的生成与优化。OpenClaw本身具备一套安全设计机制通过更完善的产品化设计并结合现有安全方案可以进一步强化整体安全能力。ArkClaw围绕Agent权限管理与Skills全流程安全防护进行了系统性升级。最近火山引擎也正式通过了信通院有关“龙虾”类产品的可信能力认和安全防护产品有效认证两个权威的安全测评。Skills相对于模型来说更像是龙虾的手和脚让Agent真正能下场干活。在火山引擎的支持下ClawHub的中国官方镜像站正式启动运营。通过中国官方镜像网站开发者可以提供更友好的使用体验不用担心高频访问源站及时性和稳定性问题。ArkClaw不是做一个Agent而是做“模型安全生态”的整合平台。接下来还将继续降低使用门槛提供答疑助手、客服助手、运维助手等半成品虾同时增强第三方模型支持。Gartner在2014年就提出过“双模IT”也就是我们经常听到的“稳态与敏态”概念。这次谭待将这一理念用在了企业Agent建设上。敏态Agent强调探索主要解决个人生产力承担“创新试验场”的角色。无论是提升招聘效率还是强化市场分析能力这些经验原本沉淀在个体之中像OpenClaw这样的工具可以帮助员工将这些想法快速验证并落地。稳态Agent是在形成相对成熟的AI实践之后需要进一步流程化并兼顾成本、效率与风险。比如合同处理、交易执行等场景更依赖标准化流程与规模化运行通过降低幻觉、提升稳定性最终服务于组织层面的生产力提升。ArkClaw是敏态Agent的代表员工可以通过ArkClaw进行广泛的AI的尝试和创新HiAgent则为稳态Agent提供了开发、运营和管理的一站式服务。所以未来企业的AI实践将是一场规模化落地的智能生产力革命。