2026年开年，一只红色的"龙虾"（OpenClaw）席卷整个科技圈，成为大家讨论最多的话题，也催生出卖课、卖安装服务、卖Token等群体。
但由于开源项目配置复杂、容易"自杀"（配置错误后无法自修复）、长任务输出不稳定，"养龙虾"很快变成了一场技术极客的自虐游戏。
3月16日的北京，AI Agent创企MuleRun（骡子快跑）团队发布了一个可自我进化的个人AI Agent助手MuleRun 2.0，该产品具有0门槛使用、极高安全性、稳定性、售后完善、自进化能力、24小时在线、主动性等优势。
一、全球首个自进化个人AI，为每位用户分配7×24小时云端虚拟机
MuleRun创始人陈宇森，出身浙大蓝莲花CTF战队、曾创立长亭科技并被阿里收购的连续创业者，不仅对技术有着极高的追求，对产品的体验也格外关注。
陈宇森毫不避讳地谈论了当前AI Agent产品的"体验鸿沟"，即便是像OpenClaw这样优秀的开源项目，其代码量已达60多万行TypeScript，灵活性带来的副作用是极高的故障率。
例如当用户让OpenClaw切换Claude 4.6模型时，Agent将配置文件中的模型代号误写为"Claude Sonnet 4-6"而非"Claude Opus 4-6"，导致系统进入"自杀"状态，每次请求都会指向不存在的模型，且无法自修复，这让AI agent的体验大打折扣。
不同于龙虾配置高难度和复杂性，所有用户仅需通过浏览器就能安装和使用MuleRun，真正为客户真正实现了0门槛使用、极高的安全性，以及更完善的售后服务体系。MuleRun还为每位用户分配了一台 7x24 小时持续运行的独立云端虚拟机，这让用户数据能在专属环境中闭环运行，实现物理隔离，确保隐私和本地密码不泄露，为企业及个人提供隐私安全保障。
另外，MuleRun还内置了很多解决问题的工具，比如一键快捷修复、快捷重启bot按钮等，并且会员提交邮箱反馈，MuleRun的售后团队还会有专人响应。
更关键的是工程化封装。MuleRun将Brave API配置、模型切换、工具调用等技术细节完全内聚，用户无需关心底层实现。陈宇森将其概括为"把复杂任务完整地做到交付能力"——这意味着产品不仅要能生成代码，还要能稳定地执行、调试、交付最终成果。
二、四大生产场景验证，MuleRun满足不同行业需求
此次MuleRun体验会并不是厂商单方面的输出产品的内容，还邀请了四位不同行业的"养骡人"的实战分享，他们的从业背景覆盖了内容创作、游戏开发、跨境电商与金融投资等差异极大的四个领域。这种也从侧面传递了一个信号：MuleRun的通用性已跨越了早期工具的场景边界，开始在各行各业中落地生花。
短剧/漫剧：拆解创意流水线
在短剧行业，来自短视频创业者温雨涵（艺名尤拉）的分享揭示了内容产业最痛苦的环节，在传统工作流里，编导需经历剧本打磨、人物设计、分镜绘制、多方协同等耗时耗力的复杂环节，周期往往长达数周甚至数月。
通过 MuleRun，编导仅用自然语言描述角色设定、故事大纲、分镜要求，MuleRun即可在短时间内生成逻辑连贯、创意频出的完整剧本并转化为视觉呈现，还支持编导随时改变剧情或增减人物，用最低成本实现方案的高效调整。分享者特别提到一个细节：Agent还能将经典桥段进行"性转魔改"，生成如《甄嬛传》男性版本这样的二创内容，在社交媒体获得高传播度。
游戏开发：零代码生产的可能性
在游戏开发场景，制作人以往需耗费大量精力构建游戏角色和玩法逻辑。借助MuleRun，分享者在"一个晚上加周末一个白天"的时间内，完成了一个包含村落场景、NPC交互、商店系统与战斗模块的横版动作RPG游戏——"没有写任何一行代码"。
分享者还提到，如用户临时提出增加关卡，MuleRun不仅会生成代码，还会在几十分钟内设计出符合用户游戏世界观的场景和情节，大幅缩短了游戏更新迭代的周期。
跨境电商：三人团队的千万GMV
来自跨境电商领域的分享者李振分享了其利用MuleRun实现千万GMV的案例。过MuleRun的Agent工具，解决了传统电商运营依赖多种工具的切换和人工处理，成本高且响应慢等问题。
三个人的团队就可以做到24小时在线应答，还能全天监控竞品数据和市场趋势，筛选爆款产品、管理库存、预判补货周期等，实现了销售额千万级的定制礼品生意。更重要的是，MuleRun的自进化能力让它能够深度学习店铺的运营数据和风格，不断优化经营策略。
金融投资：量化研究的平民化
投资人陶思聪展示了MuleRun在更具技术密度的应用场景的应用。面对海量的财报数据与市场资讯，分析师通常需耗费数小时搜集和分析。陶思聪构建的"投资指挥中心"是一个典型的多Agent协作系统：通过定时任务抓取邮件、投行报告与市场数据，结合自定义的评分算法，为持仓标的生成实时评级与交易信号。
这个系统的技术亮点在于结构化数据的自动化处理。Agent不仅抓取信息，还将管理层财报会议纪要进行语义分析，建立长期跟踪档案；同时构建产业链图谱，查看价格、流动性、交易量，以及分析赔率，寻找潜在的套利机会。
三、AI Agent将重构人机协作的能力边界
在大会的圆桌环节，几位参与者也针对产品迭代方向与行业焦虑进行了深度的讨论。当被问及MuleRun与"龙虾"的核心区别时，陈宇森的技术总结直指架构层差异："上下文压缩的实现方式和记忆的实现方式。"他表示，“龙虾”的横空出世，率先打破了AI Agent的使用壁垒，让越来越多的普通用户开始尝试借助这一工具辅助完成工作。而MuleRun 的推出，则在“龙虾”的基础上进一步发力，通过简化操作流程、降低上手难度，让普通用户使用AI Agent的门槛再降一个台阶。
另外，陈宇森透露，MuleRun内部已在测试3.0版本，核心方向是从"长程任务执行"转向"主动式团队协作"——多个Agent在统一IM环境中分工，有的负责总结，有的负责执行，按设定周期持续运行。"现在不是Agent干活不够快，而是我们提出新需求和把新需求讨论清楚拆给它的速度不够快，生产力瓶颈真的成为人。"
对于技术小白"如何入门"的提问，产品负责人付铖的回答回归了人文视角："如果你发现现有的AI工具跟你的工作场景没有太多关系，首先这是一件好事，意味着你的工作被AI替代的概率比较低。但你可以想想，童年时期因为各种因素干不了的事情，现在是不是可以干了？"未来，AI Agent成为了一个能主动理解意图、分担繁琐工作的数字伙伴，让一个人也能拥有团队级的生产力，打破现有行业的生产力瓶颈个人与行业的生产力边界或都将被重构。