前言

  本文是这段时间折腾龙虾得到的一点想法以及所读文章的理解，不成什么体系，纯粹是个人感悟，所以本文不涉及具体代码，众位就当是看个乐子吧。

1 龙虾的利益链条

  龙虾为什么会爆火？其实我觉GitHub上的HelloClaw教程里讲的特别对，这里贴下原文链接：

https://datawhalechina.github.io/hello-claw/cn/appendix/appendix-b.html

原文是这么说的：
DeepSeek 流行的时候，当时国内大家用的 AI 主要是纯聊天，没有搜索功能也经常信口瞎编。ChatGPT 和 Claude 虽然有了思考和搜索功能，智能强很多，但国内用不了。DeepSeek 引入了推理功能和搜索功能以后，第一次让大家体验到了会搜索懂思考的 AI，带来了一种震撼——哇，AI 还能这么有用——就爆火了。换言之，这个火不是因为技术上比竞争对手更好，事实上 DeepSeek 在纯模型能力上并没有碾压同时代的 GPT-4o 或者 Claude 3.5。而是因为把一小撮人享受/习惯的事情，一下子推广到另一群更大的用户群面前——用 Geoffrey Moore 的话说，就是跨越了技术采纳曲线上那道最难的鸿沟（Crossing the Chasm），从 Early Adopters 一步跳到了 Early Majority——这才火起来。

OpenClaw 也是一样。2026 年初 Agentic AI 领域其实有一个断层：ChatGPT 这种产品虽然流行，但相比 Cursor/Claude Code/Codex 这种有本地权限的编程 Agentic AI，整体能力还是落后了至少一代（具体为什么后面有解释）。但 Cursor 这种工具非常小众，基本上只有程序员在用。大家用的还是 ChatGPT 这种消费级产品，就觉得 AI 这两年没啥进步，能力很有限。然后 OpenClaw 第一次把 Cursor 这种能本地编程的 Agent 和 WhatsApp/Slack/飞书这种流行通信软件接起来了，让非技术人员这种更广大的用户群第一次接触到了能读写文件、能执行命令、有记忆能持续迭代的 Agentic AI，就爆火了。同样的鸿沟跨越——技术上没做什么新东西，但第一次把自动编写并运行代码从程序员的小圈子推到了大众面前。

让我们来看一下龙虾的利益链条，相信大家会有种豁然开朗的感觉：

2 更深层次分析

  之前我曾看到过一篇文章，讲的是挣钱的认知逻辑，从四个方面进行考量：

1. 是否有广大的用户群体
2. 是否符合国家的顶层设计
3. 是否符合科技发展的浪潮
4. 是否能够有利于解决当前社会的主要矛盾（改开之前我们的矛盾是“人民日益增长的美好生活需求和落后的生产力之间的矛盾”，现在我们的矛盾是“人民日益增长的美好生活需求和发展不平衡、不充分之间的矛盾”）

  显然，从这几方面考量，龙虾毫无疑问是满足的。那么话题回到我们测绘地理信息行业，我们干的事，是否有广大的用户群体？这几年我们整个行业在干什么事？最大的可能就是数字孪生和低空经济了吧。从这个角度看，仿佛我们并没有特别广大的用户群体，因为都是圈里人。但是如果从地图的角度来考虑，我们肯定有广大的用户群体，高德地图、百度地图等哪个不是每天都有很多人在用。

3 GISer的机会在哪？

  其实每当一个新技术出来，我们是能看到同行们的努力的。尤其是Esri，这个行业巨头着实是有点东西，内部团队很快能结合最新技术做出一些东西来的。作者之前就曾看到Esri的公众号发布了他们结合龙虾做的空间分析的功能，感兴趣的同学可以查看这个链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/A0MipBVUwiKukbItqTp-yw

  那么GISer的机会在哪？ 我觉得第一在你怎么结合最新、最火的技术将你现在的工作效率成倍的提升。第二在你是否能够做出一款真正面向大众的，非圈里人的地图产品。地图除了导航还能怎么用？我经常今天有个想法觉得这个点子挺美，过两天再看时又觉得好像不是很美，当AI降低了编程的门槛时，这个时代最缺的仍然还是创意。第三提示词工程、微调、RAG、Agent、Function Call、MCP、Skill、OpenClaw这些我们耳熟能详的技术叠加在一起都不是简单的线性叠加，量变终有一天会引起质变的。第四工程师能力本身也正在被重新定义，初级与资深工程师之间的产能差距巨大。问题抽象与拆解能力、对 AI 输出的评估与校验能力、上下文构建与知识利用能力、工程与系统判断力都是拉开差距的主要因素。第五个人效率的提升并未直接转化为企业效率的提升，企业组织架构的调整势在必行。

部分引自：
1.2026 企业级AI编程实践手册 https://lcnziv86vkx6.feishu.cn/wiki/XZOSwI51wi5a5okxCF4cAxHSnBh
2.AI 智能体架构的范式转变 https://mp.weixin.qq.com/s/RMh2JqHwkjonPTZlwVKxsw

  诚然龙虾很强，但其知识的显式管理、跨场景的信息干扰、Skills 的安全悖论等问题仍然未得解决，所以龙虾可能不是最后的智能体工具，但必然是智能体工具发展过程中一个重要的里程碑。

4 总结

  从2022 ChatGPT的"能说不能做"，到2023 Function Calling的"能做一步"，到2024 2025 Agent框架的"开发者能用"，到2026 OpenClaw的"人人能用"——AI从"对话时代"正式迈入了"执行时代"。在这个AI快速发展的时代，永远保持学习、学习、再学习的心态，才能让自己立于不败之地，不被AI取代。