中经记者 陈靖斌 广州报道
2026年年初，随着AI智能体（Agent）在内容生产、代码生成与多任务执行中的渗透加速，“一人公司”（OPC）逐渐从概念走向实践。在这一进程中，个体生产效率的跃迁不再仅依赖工具迭代，而开始呈现出对“管理结构”的新需求——当一个人同时调度数十甚至上百个AI任务时，如何理解、追踪并复用这些由机器生成的“数字资产”，成为新的现实问题。
与以往以效率工具为导向的软件范式不同，一类更具“空间感”和“可视化”的管理方式开始浮现。它不再只是文件夹与菜单的延伸，而是试图将AI的运行过程、生成内容乃至“行为轨迹”进行具象呈现。在这一背景下，一些非商业驱动、由个体开发者主导的实验性项目开始获得关注。
“我每天让龙虾干七八十个活，甚至上百个。”AI艺术家、OPC实践者蒙胜宇在接受《中国经营报》记者采访时直言，“但它记性不好，我自己记性也一般，经常忘记它做了什么。”在这一现实痛点驱动下，一个名为“龙虾图书馆”的项目迅速诞生，并在短时间内获得了跨平台传播。这一变化背后，隐含的是AI生产范式从“能做什么”向“如何管理已做成果”的结构性转向。
龙虾自己的图书馆
在蒙胜宇的描述中，“龙虾图书馆”的核心并非传统意义上的效率工具，而是一种空间化、可视化的人机协同界面重构。
“它其实就是龙虾自己的图书馆。”他向记者解释，“所有生成的文档、图片、记忆、日志都会被自动分类，放进不同的‘房间’里。”这一设计并未延续常见的软件交互逻辑，而是以2D像素风的“游戏界面”作为承载结构，将抽象的数据资产转化为具象空间。
这种变化首先体现在资产管理方式上。相较于传统以目录结构为主的文件系统，“龙虾图书馆”通过空间划分实现分类管理：文档区、图片区、记忆区、日志区等模块对应不同类型的输出内容。用户可以“进入”不同区域进行预览与检索。
更关键的变化在于对AI运行状态的实时呈现。“如果它在写文档，你能看到它在文档区忙碌；如果调用工具，它会跑到工具区。”蒙胜宇表示。这种设计将原本不可见的AI执行过程转化为可观察行为，使用户能够在结果之外，理解过程本身。
从开发路径来看，该项目呈现出典型的OPC特征。蒙胜宇坦言，其代码能力“并不算强”，但开发过程几乎完全依赖AI完成。“我基本不用自己写代码，全是龙虾帮我写。”他主要承担的是创意与美术层面的工作，包括界面设计与视觉优化。
在开发节奏上，该项目从构想到上线仅用时约10至11天，并在发布后迅速获得关注。“上线两天多，收藏有100多个，浏览量大概10到20万。”他表示，流量主要来自搜索引擎及社交平台的自然扩散。
在产品形态上，“龙虾图书馆”已选择开源路径。用户只需将开源链接提供给自己的AI智能体，即可完成自动安装。这一机制进一步降低了使用门槛，使其在技术扩散上呈现出较强的自传播能力。
值得注意的是，蒙胜宇对该项目的定位并未指向商业化。“这是一个‘愿力驱动’的项目。”他向记者强调，“我只是想把这个想法实现出来，先解决自己的问题，也希望能帮到别人。”
希望政府能给“龙虾”发口粮
从表层现象看，“龙虾图书馆”的出现是一个界面创新与工具补位的案例，但在更深层，其背后反映的是OPC范式下多重结构性约束的叠加。
首先是成本结构的变化。尽管AI显著降低了开发门槛，但运行成本并未同步下降。“正儿八经跑一天要一两百刀。”蒙胜宇指出，当前AI智能体的高频调用依赖大量TOKEN消耗，这使得持续运行成为一项刚性支出。
在这一背景下，算力成本成为限制OPC扩张的重要变量。“希望政府能给‘龙虾’发口粮。”他以较为直观的表达指出，算力补贴与资源支持对于个体开发者具有现实意义。这一诉求同时指向更广泛的基础设施问题，即AI生产能力的普及是否能够在成本端实现同步优化。
其次是安全与控制边界。相较于云端解决方案，蒙胜宇选择本地部署，以获得更高自由度。“本地可以操作图形界面、多浏览器，但核心账户权限必须谨慎。”在他看来，为AI构建一个“可控空间”是必要前提，这也是其设计“虚拟图书馆”的动机之一。
更为关键的是价值函数的分化。在是否商业化的问题上，蒙胜宇给出了明确回答：“人的目标函数不同。”他认为，将产品推向市场意味着引入客户、维护与组织结构，这会显著压缩个体在创作与探索上的自由度。
这一选择并非个案，而是OPC群体中逐渐显现的一种倾向：部分开发者并不以规模化变现为首要目标，而更强调自我实现与创作满足。这种价值取向的差异，使得同一技术基础之上，衍生出不同路径的实践模式。
从市场结构看，AI正在改变竞争逻辑。“0到1很容易，但1到100还是难。”蒙胜宇指出，尽管AI降低了产品生成门槛，但在持续运营、服务能力与用户体验等方面，仍然存在显著壁垒。
这一判断意味着，市场并未因技术普及而趋于同质化，反而可能进一步细分。“每个人的context不同，与AI的耦合方式不同，赛道可能是平行的。”在这一逻辑下，竞争不再完全是零和关系，而更接近多路径并行演化。
在技术层面，他也提到模型能力的不均衡。“国产模型在性能上不错，但在速度和稳定性上有差距。”这一现状直接影响开发者的工具选择与成本结构，使得不同生态之间仍存在明显分层。
回到人机协同本身，蒙胜宇更关注的是长期价值重构。“AI已经能做大部分事，那人类还能贡献什么？”他认为，未来的核心不在执行层，而在判断、价值观与路径选择等更高维度能力。
在这一语境下，“龙虾图书馆”不仅是一个工具实验，更是对人机关系的一种具象化表达——通过让AI“可见”，重新定义人与智能体之间的协作边界与信任机制。
（编辑：赵毅 审核：童海华 校对：陈丽）
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