大家好，我是萝卜哥〜
这两天硅谷出了个挺有意思的事。
科技圈的传奇人物、Block 公司创始人 Jack Dorsey 发了个新产品叫 Buzz，一个面向办公场景的群聊平台。它有个别处都没有的设定，群成员里可以有人，也可以有 AI Agent，大家在同一个对话里聊天、派活、干活。
Dorsey 说，这是给"人和 Agent 组成的团队"用的。
感觉连这种级别的老炮都开始押注人和 Agent 混编了，而且这不就是我最近天天在干的事嘛。
我最近一直在研究 Agent 的落地案例，其中一个就是用有道的 LobsterAI，一个桌面端 Agent，干了件特别解渴的事情，每天定时替我蹲大佬的公众号。
大佬一发文，300 字总结、一张能直接发的信息图、一条社交平台帖子文案，自动躺进我桌面的文件夹，我只管复制粘贴。后来我还给它配了几个帮手，组成了一支小队，这个后面细说。
做号的都懂黄金一小时值多少钱，第一批冲进评论区的吃最肥的曝光，第一个发总结帖的蹭搜索流量。以前我拼手速，消息提醒随时待命，一套流程 20 分钟起步，赶上其他事直接错过。
现在 Agent 替我值班，爽歪歪了。
老规矩，还没三连的朋友点个赞在看加关注，咱们立刻发车。
一、什么才是干活的 Agent
先回答一个问题，同样叫 Agent，凭什么说 LobsterAI 属于留下来的那一类？
看出身。它是国内首个开源的桌面级 Agent，出得比其他家都早。因为代码开源，操作开放性又强，早期核心用户基本都是国内外的开发者和 AI 发烧友。简单说就是这个产品已经先被技术圈拿各种真实任务狠狠验证过一轮了，大浪淘沙了属于是。
这几个月它在职场场景上的升级很猛，我的体感是能力已经完全能接住普通人的日常需求了。现在下载登录就能用，等于捡了一个现成的、被跑通过的工具，压根不算尝鲜。
再看干活方式。陪聊型智能体的本质还是对话，你问它答，你人不在，它就不动。而干活的 Agent 是你交代一次，它按点执行，干完把结果交付给你。
我这个蹲大佬更新文章的需求，就是一个非常典型的应用案例，核心诉求就四个字：无人值守，正确干活。
二、不写一行代码，把蹲大佬这件事全自动化
光说不练肯定不行，咱们直接上实操。整个过程比我预想的简单太多，没写一行代码。
多步骤交代任务。
这里我没有选择一次性把所有想要的东西都给到 Agent，我更喜欢一点点来，逐步完善。
比如最开始我是让 LobsterAI 先来搜索一下卡神的公众号文章，看看能不能正常获取到。
然后它果然没有让我失望，非常成功的抓取到了最新的一篇文章。
接下来我再让它帮我总结一下文章内容
也是完全没问题
现在基本流程跑通了，已经可以正常获得文章内容了。
下面来看一下制作图片的流程。
因为现在最牛的生图大模型肯定还是 Image2，所以我这里让 LobsterAI 调用我使用的一个第三方 API，没想到完全没问题啊。
到这里，我们的前期准备都完成了。
先手动跑一遍，验货。
一切就绪，那肯定是迫不及待的试一下了。
前面内容总结肯定都没有问题，最主要的还是总结信息图片的效果
来看看这张图片，信息非常全面了吧，用来发到评论区再合适不过了。
然后最近因为在运营海外账号嘛，就顺便让它帮我把帖子文案也搞定，轻轻松松。
现在我们所有的产物都调测完毕了，后面就是等着收货了，这种感觉真爽啊。
最后来看看这些天我得到的各种素材吧，还是很壮观的。
每天我的任务就是到对应的目录下那素材，然后去指定的地方发布就好，so easy。
三、多 Agent 协作，不只蹲大佬，连大佬的上游都蹲了
跑了几天之后，我有点不满足了，开始往外拓展。
其实卡兹克老师这些 AI 大 V，他们的信息来源很多都是 Hacker News、OpenAI 和 Anthropic 的官方博客、GitHub Trending 等等这些海外一手信源。
那我为什么只蹲下游？直接让 Agent 去蹲上游，等于跟老师们站上了同一条起跑线。别人看到的是大佬发文，我看到的是大佬还没动笔的选题。
但这个想法一落地，新问题就来了。监控源从一个公众号变成了一堆海外站点，抓取、筛选、翻译、总结、生图，全压在主 Agent 一个人身上，任务一多就容易乱。而且两条线的活性质完全不同，蹲公众号要的是深度提炼一篇文章，蹲海外信源要的是从一堆帖子里快速筛出值得看的那几条。
一个人忙不过来，那就招人呗。LobsterAI 支持多 Agent 协作，玩法是我们可以创建多个 Agent，然后让主 Agent 把活派给它们。
给大家看一下我目前创建的几个 Agent，它们各司其职，相互合作，但是又互不干扰。
我们主要看下面三个 Agent
超级情报员，专门蹲上游。身份是这么写的，直接抄走能用
你是海外 AI 情报专员。收到任务后，巡查 Hacker News 首页、OpenAI 官方博客、Anthropic 官方博客过去 24 小时的更新，筛选出与 AI 相关、讨论热度最高的 1 到 3 条内容。每条输出：原文标题和链接、150 字以内的中文摘要、一句话说明它为什么值得关注。产品发布、重磅论文、行业争议优先，普通教程和旧闻直接忽略。
总结专员，专门啃深度内容提观点。卡老师的新文章归它，超级情报员筛出来的重磅内容也归它整合成一份"海外 AI 今日速览"。身份里我特意加了一句"区分内容类型：单篇深度文章突出作者判断和金句，多条信源汇总突出事件本身和影响"，一个人干两种活，口径得先说清楚。
设计专员，专门出概念海报。我把前面调试好的那一大段生图提示词和 API 配置，直接写死进了它的身份里。这一步的爽点在于，以后任何时候生成的图片风格都固定死了，不管今天出的是卡老师的文章总结还是海外速览，海报永远是同一套视觉语言，我的读者刷到就知道是我的出品。
当然如果你没有其他生图 API，那么可以给它调用生图大模型的技能，这样就能使用 LobsterAI 自带的生图大模型了。
队员到齐，最后一步是让队长认识他们。打开主 Agent，点编辑，切到协作页，把允许调用的 Agent 全部勾上，保存。
对于主 Agent 它自己不动手，负责按点触发、派活、收齐结果归档。
然后我们可以清晰的看到，主 Agent 不会自己去真的干活，而是会把每一项任务分配给合适的 Agent。
跑通之后我发现这条流水线特别有意思，它是双向的。卡老师的公众号文章，经小队加工变成海外自媒体平台帖子，这是出海。海外一手信源，经小队加工变成中文速览和海报，这是进口。一支小队，双向倒腾信息差，哈哈哈哈真有意思啊。
更有意思的是，这份每天自动生成的海外速览，本身就是我可以直接发的日更内容。文章素材和选题库，一鱼两吃。
比如我每天发到自己群里的 AI 日报内容，就是这么来的，换一下提示词就完事，简单的不行。
我觉得这已经不是在用一个工具了，这是在管一个小团队。分工是我定的，每个人的能力和预算也是我定的，而这个团队 7×24 小时在岗，不请假不摸鱼。
四、LobsterAI 还有更多好东西
LobsterAI 还有专家套件可以直接使用，每一个都能直接用，可以节省我们很多时间。
比如营销专家套件，可以让它帮我们写标题和文案，效果非常棒。
还有数据套件专家，用来分析我的公众号文章数据，简直一绝。
先来看它的核心发现，说实话，以前我是真的没有发现，看来以后要多多往这些内容上靠拢了。
然后再来看看它制作的看板网页，各种数据非常全面，一目了然。
以前真的不重视公众号数据的复盘，看来还是不行啊，多多让 Agent 来帮忙复现数据，帮助太大了，能发现很多平时不容易发现的细节。
LobsterAI 也自带了生图和生视频的能力，接入的都是国内顶级的大模型。
比如我先用 Seedream 5.0 生成一张精美的居家图片。
然后生成的视频是这样的，给力吧。
五、写在最后
用了一周，聊几句真实感受。
LobsterAI 作为一个开源的桌面 Agent，它是装在我自己电脑上的，生成的总结、信息图、文案全都落在本地文件夹里。做我们自媒体这行的都懂，电脑里常年躺着一堆没发布的选题和半成品，这些东西全程不出自己的电脑，比什么都传云端安心太多。
它还有一套 Skills 和专家套件的扩展体系，装能力像装 App 一样。我已经在研究把我自己那套视频提示词 skill 搬进去了，等于给这支不睡觉的小队再添一门我的独家手艺，跑通了单独写一篇，想第一时间看到的记得三连。
Dorsey 做 Buzz，赌的是一个人和 Agent 混编工作的未来。但说实话，这事对咱们来说根本不用赌，工具已经在这了，下载登录十分钟就能把自己的第一个 Agent 跑起来，再花半小时，一支小队就组起来了。
硅谷在发布会上描绘的未来，你今天下班前就能用上。
热点不等人，但你可以让一个 Agent 替你等。
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