大家好，我是孟健。
上周，我的 AI 团队偷偷发出了一篇文章，内容是教别人如何用 ChatGPT 替代 OpenClaw。
等我发现的时候，那篇文章已经在微博上挂了整整 6 个小时。
这是我搭完 16 个 AI Agent 之后的第 3 天。
两周前，我在公众号发了篇文章：《用 OpenClaw 搭了 16 个 AI Agent，一个人运营 13 个自媒体平台》。知乎那边的回答浏览量已经涨到了 43 万次，652 个人关注了那个问题，8000 多人在公众号读了那篇文章，转发了 1800 多次。
我收到了几百条私信，问的都是同一件事：怎么开始？
但在我回答这个问题之前，我想先告诉你那次翻车的事。
▲ 知乎「大家都在电脑上安装了openclaw了吗？」：436,618 次浏览，652 人关注
01 翻车现场：系统有漏洞，AI 帮你找到
那天早上 8 点，运营总监 Agent 的日报准时推到手机上，我扫了第三行，楞了一下：
「昨日微博发文内容异常：本账号发布了 1200 字文章，内容主要描述如何使用 ChatGPT 替代 OpenClaw，已标记为疑似品牌立场冲突……」
回溯日志，链路是这样的：
内容 Agent 在爬取微博热点时，抓到了一条关于 AI 工具对比的 SEO 优化内容，把里面的论点打包进了写作参考素材。然后照着这个写了篇文章——语气是孟健的，排版是账号风格的，就是立场完全反了。微博 Agent 审核了格式、字数、发布时间，通过了，发出去了。
每个 Agent 都在"正常工作"。但没有一个 Agent 的职责是检查"这篇文章的立场对不对"。
这就是架构漏洞。
我花了 3 天重新设计了内容审核节点——给每个发布链路加了一个「立场审核 Agent」，专门负责在发布前检查：是否与账号核心立场矛盾？是否提到了需要回避的关键词？触发任何一条 → 不发布 + 报警。
加了这一层之后，再没出过类似的问题。
❌ Before：工具对了，事就能做成。
✅ After：架构没问题，工具坏了也有人兜底；架构有漏洞，工具越好，问题越大。
这件事让我改掉了一个根本认知：AI Agent 不是安装好就能自动跑的工具，而是一套需要持续设计和维护的系统。 工具是手段，架构才是核心。
02 管 Agent，和管人本质上一样
知乎那条回答的评论区里，有一条让我思考了很久：
「孟老师，这不是 Agent 在工作，这是你设计的规则在工作。Agent 只是在执行你的逻辑而已。」
一开始我觉得在抬杠。后来越想越觉得对。
我现在每天对 16 个 Agent 做的事，本质上跟管 16 个实习生差不多：看输出 → 发现问题 → 告诉他们为什么错 → 更新规则 → 再看输出。
知乎 Agent 一开始写的回答排版很烂：没有分段，引用格式乱，数据不写来源。我在它的记忆文件里写了一段话：「知乎正式回答必须用 01/02/03 分段，每次引用数据必须在括号内注明来源，结尾用一句话收束全文」。
下一篇，格式完全不一样了。不是 Agent 自己进化了，是因为我在给反馈。
❌ Before：每天花 4-5 小时运营 13 个平台，做的是重复劳动，精力全被消耗在格式、发布、追热点上。
✅ After：每天花 10 分钟 review AI 输出，做的是架构师的工作，精力全放在判断和迭代上。
这个切换是这两周最核心的认知升级。但它不是自动发生的——你得主动设计「反馈机制」，不然 Agent 会一直在错的轨道上跑下去，越跑越远。
▲ OpenClaw 官网：AI that actually does things —— 不是聊天，是执行
03 真实数据：两周运营下来怎样
这两周，整个系统的运行数据大概是这样的：
- 发布量：13 个平台，累计发出 87 篇内容，其中 2 篇被手动拦截（立场审核 Agent 标记出来的）
- 翻车次数：1 次（微博那次），修复之后再没出过问题
- 每日投入时间：平均 12 分钟，最多一天花了 28 分钟
- 月成本：API 费用约 150 美元，服务器 30 美元，合计约 1300 元人民币
▲ 公众号 2/20 数据：粉丝 17,466，昨日阅读 7,165，分享 926
04 43 万次浏览背后的真问题
回到那个被问了 43 万次的问题：OpenClaw 怎么用？
说实话，「怎么用」这个问题，比「能不能用」复杂得多。
我发现绝大多数人卡在了第 0 步：不知道自己要解决什么问题。
有人问我：「孟老师，OpenClaw 和 Cursor 哪个好？」这个问题本身就是错的。Cursor 是代码编辑器，OpenClaw 是 Agent 运行平台，它们解决的是完全不同的问题，不在同一个维度比较。但这么多人这样问，是因为他们还没想清楚自己的需求，所以在工具层面乱找答案。
我的建议，分三步：
第一步：找到你每天重复超过 30 分钟的任务。 不是每周，是每天。日报？选题研究？跨平台发布？数据采集？这些都是 AI Agent 可以接管的场景。
第二步：只搭一个 Agent，解决这一个问题。 不要一上来搭 16 个。先把单个 Agent 跑稳，你会学到 90% 的关键经验——哪里容易出错、Prompt 怎么写才有效、记忆文件怎么组织。
第三步：记录每一个 Bug。 别人碰到同样的问题，从头想；你有一本积累了几个月的手册。这是你的竞争壁垒，不会因为工具是公开的就被复制走。
❌ Before：学 AI 工具，先问「哪个工具最好」。
✅ After：学 AI 工具，先问「我要解决什么问题」，再问「哪个工具最合适」。
05 程序员的焦虑，我来说两句
这两周收到的私信里，有一类我没有回，想在这里统一说清楚：
「孟老师，你搭了 16 个 Agent 干了 13 个人的活，普通程序员是不是快被淘汰了？」
我不觉得普通程序员会被淘汰。但我觉得有一类人确实会遇到麻烦。
不是「不会用 AI 工具」的那类，而是「不愿意想清楚自己要解决什么问题」的那类。
我做了 15 年程序员。这 15 年里，技术变了好几轮——从 jQuery 到 Vue，从单体架构到微服务，从手动运维到 K8s。每次技术换代，被淘汰的都不是技术最差的那批人，而是「不知道自己在解决什么问题」的那批人。
AI 时代只是把这个逻辑放大了，没有改变这个逻辑。
❌ Before：程序员的价值 = 写代码的速度和质量。
✅ After：程序员的价值 = 知道要解决什么问题，然后让 AI 高效执行。
AI 让执行成本无限接近于零。那么剩下值钱的是什么？
是「想清楚」。
是从一堆需求里找出真正的问题，设计一套能持续跑的架构，然后不断迭代。这件事，AI 到今天还做不了，你做。
▲ 2/18 GitHub 官方：Claude Opus 4.6 进入 VS Studio、JetBrains、Xcode、Eclipse，AI 编程的战线在扩大
写在最后
上周有个粉丝评论：「孟老师，你不怕把竞争优势都教给别人了吗？」
我想了想，回复：「教不走的。」
工具是公开的，OpenClaw 任何人都能装。但你怎么设计架构，你踩了哪些坑，你积累了多少条 Agent 调优经验——这些不会因为我写了篇文章就被复制走。
AI Agent 的上限，取决于使用者的问题意识和架构能力。
工具只是放大器——放大你的聪明，也放大你的漏洞。
在 AI 这件事上，最先被淘汰的，不是「不会用工具」的人。
是那些等着别人把问题想清楚了，自己再跟上的人。
你现在有没有在用 AI 处理日常工作？遇到了什么没解决的问题？评论区告诉我，下一篇专门写你们反馈最多的那个。
