養龍蝦不如養騾子，MuleRun想幫你0門檻認養一頭會自進化的“AI騾子”

作者 ｜ 黃小藝
郵箱 ｜ huangxiaoyi@pingwest.com

就在今天上午，我參加了一頭“騾子”的產品體驗會——MuleRun，中文名是騾子快跑，這也是首個做到了自進化的個人AI產品。

結合最近的爆火的OpenClaw，這次發布讓我開始思考“AI員工哲學”。

自從龍蝦火了之后，各行各業的人都想養一個龍蝦，做內容的、跑業務的、做研究的，甚至完全不關注AI的朋友，都在說：“我也想養，但從哪里開始？”

當你真的去問這些人：“你打算用它來干什么？”——大多數人答不上來。他們只是覺得大家都在養，我也得養一個。至于養來干什么，養上了再說。

真正養上之后呢，崩潰時刻才是來了。

有人照教程部署了本地Agent，跑了兩天突然掛掉，報錯看不懂，研究一晚沒結果，最后直接刪掉；有人找到了一個很具體的需求——自動抓取行業信息推送到飛書群——結果動不動燒掉大量token，執行到一半就中斷，手動盯著跑，省下的時間不如消耗的精力多；還有人任務跑到一半，AI開始繞圈子，反復刷同一個頁面，強制停掉，什么都沒留下。

這些故事指向同一件事：讓AI真正幫你做事、實現全流程自動化，在技術上是可行的，但大多數人還沒找到方法，讓它穩定地融入日常工作。

畢竟，龍蝦這類開源的自由度高的開發者工具，能力越強，安裝越復雜、出錯風險越高、需要的技術背景越深，遠超普通用戶的射程范圍。

但是，從個人電腦到智能手機，從搜索引擎到移動支付，每一種生產力工具真正大規模普及的節點，從來不是“用戶學會了駕馭復雜系統”的那一刻，而是“把產品門檻降到普通人直接上手”的那一刻。

產品必須去適應用戶，不是反過來。

3月16日發布的 MuleRun（騾子快跑），就是一次試圖把 AI 拉回普通人桌面的嘗試。

這是一款主打“自進化”的個人 AI，去掉了復雜的部署和調試，核心邏輯就是讓各行各業的人，能以極低的門檻雇傭自己的數字員工。

之所以叫騾子，是因為馬跑得快，但成本高，普通農戶養不起；驢便宜，但扛不了重活。而作為馬和驢的后代，騾子解決的是一個很具體的問題：用更低的成本，把更重的活穩定干完。耐力好，脾氣穩，不挑路，不需要你太多關注，活就做完了。

正如發布會上，MuleRun創始人陳宇森提到的，“我們想做的是個人 AI。安全、穩定性、上手門檻低。它一直記著你，根據和你的交互而進化，主動提醒你但不打擾，一直在線。”

這個聽起來很美的愿景能不能真的落地？我們實際測了測。

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先搞清楚MuleRun是什么

坦白說，這一年主打AI自主操作的產品太多了，各家都在說“你只需要描述需求，AI來執行”。但用下來，大多數是同一個結果：你給任務，它踉踉蹌蹌地跑完，給出一份大差不差的報告和網頁。

騾子快跑第一眼看起來也是這條路——打開網頁，一個對話框，你說話，它干活。

它和OpenClaw的區別在于，它配置了云端的虛擬機，并非是本地優先的邏輯，由此缺失了一部分本地的用戶Context，無法直接管理終端文件，但也因此具有更高的獨立性和安全性，操作也更便捷；

相似之處在于，它同樣有Heartbeat功能，能夠完成長期的監控、執行任務，并且能夠從交互和任務執行中不斷優化自己，適應用戶的使用習慣。

我們先搞清楚它的兩種工作形態。

第一種叫Super Agent，是騾子快跑最直接的入口。你在頁面的對話框里用自然語言描述需求，騾子會調用它背后封裝好的工具和能力來完成任務——生圖、做PPT、建網站、批量處理文件，說清楚你要什么，它來想怎么做。

這類任務的特點是“做完交付”：你要一個結果，它給你一個結果。

在這個過程中，你不需要選擇模型，不需要限定任務類型，唯一需要選擇的是，是否連接、使用、操作你的GitHub代碼庫。

第二種是Computer模式。它是一臺專屬于你的云端虛擬機，7×24小時持續運行，就算你關掉電腦、睡覺、出門，它還在工作。

在Computer場景下，它內置了“Heartbeat”的主動觸達機制，會在你開機一段時間后，主動匯報過去24小時的工作進展。

你可以給它布置定時任務，讓它每天早上抓行業信息整理給你；可以讓它持續監控某個數據，有變動就通知你；還可以配置它通過 Telegram、WhatsApp 或 Discord 主動聯系你匯報進展。這類任務的特點是“需要一直跑著”：人可以不在，它替你盯著。

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我把幾件很具體的事交給了它

分清了它的兩種能力形態，接下來就是“拉出來干活”了，我們主要實測了三個場景。

測試一：批量處理一批圖

有一類圖片處理需求，單張做很容易，但在一段時間內保持高度的“品牌一致性”進行批量處理卻極其困難。

比如，為一個電商店鋪生成一系列符合品牌調性的配圖，或者處理固定場景的系列文章插圖。

以往，要么借助Photoshop進行批處理，這需要一定的專業門檻；要么在修圖軟件里套用固定的模板，缺乏靈活性；如果去求助常規的AI Chatbot，那基本是在“抽卡”——每次生成的畫風、細節可能都不同。

我想試試在MuleRun的Super Agent里，用自然語言把這種需要嚴格統一風格的批量需求描述出來，避免“抽卡式”的不確定性。

我先上傳了一張圖，描述了我想要的風格：涂色書風格，粗黑輪廓，無陰影，適合兒童，黑白線稿。

騾子讀取圖片后，自行掃描了可用的模型配置，選了一個適合風格遷移的模型，跑完了第一張轉換。

結果還不錯——圓臉、大眼、發型、耳環都保留了，整體確實是干凈的線稿風格。

第二步，我說了一句：“將這個過程沉淀下來，我要以后批量處理。”

于是，它創建了一個名為 coloring-book 的可復用技能，寫了批量轉換腳本，附上了參數說明文檔，把一次性的操作封裝成了下次可以直接調用的能力。

我嘗試了下效果，“幫我搜索十張好看的風景照，然后全部轉化成線稿。”

騾子開始自己拆解、依次執行——搜索并篩選了十張涵蓋山脈、湖泊、海灘、花田的風景圖，批量下載，調用剛才封裝好的腳本，統一轉換，最后把十張線稿一并呈現出來，還附上了每張圖的主題說明。

測試二：讓它幫我盯著一件我沒時間盯的事

AI 短劇是最近增長最快的內容品類之一，各平臺的數據每天都在變——哪些作品在漲，什么題材在跑，爆款背后有沒有規律可循。這類事情，憑人工去跟蹤既費時又低效，但它確實有價值。

我把這件事交給MuleRun的Computer，設置了一個持續監控任務：7×24 小時監控 AI 短劇大盤，多平臺、多維度，每 30 分鐘出一次可視化 HTML 報告。

騾子開始探查哪些數據源真實可訪問，B 站、今日頭條、微博逐一測試，確認拿得到API的真實數據之后，才開始動手構建系統，最后給出的HTML報告看起來很專業，包含了大盤 KPI、題材熱力榜、爆款排行、風格維度、AI 預測信號等模塊，數據全部來自 B 站公開 API 和頭條熱榜，不是對歷史報告的簡單搜索。

過程中出現了一個插曲：第一次，MuleRun給到的網頁打不開，我提出“再給我一個百分百能打開的網頁”，它開始自己探索，找到了cloudflared，打了一條公網隧道，直接給我一個 HTTPS 地址，任何設備瀏覽器打開即用。歷史報告也有單獨的存檔路徑。

這個測試和第一個的核心差別在于“時間維度”，從結果來看，騾子執行的很好，但如果需要更專業細致的數據，還需要在Prompt階段給出DataEye這樣的數據源。

測試三：在廣場上發現游戲，然后自己也試了一下

在MuleRun的Use Case廣場逛了一圈之后，發現有相當多的用戶在拿MuleRun做游戲。

于是，我們也來嘗試做了做。我只給了一句話：“做一個治愈系闖關游戲，畫面唯美，配樂柔和。”沒有提任何技術參數，沒有提美術風格，沒有上傳任何素材。

MuleRun開始自己工作，給這個游戲起了個名字叫“星野漫步”——小狐貍在星空下的夢境森林里穿行，收集螢火蟲。深紫星空加極光漸變的背景，櫻花花瓣隨風飄落，螢火蟲有動態光暈，騾子用 Web Audio API 生成了五聲音階的柔和琴音循環，跳躍和通關各有專屬音效。做完之后，它直接給了我一個鏈接，點開就能玩，發給朋友，手機上也能打。

一直以來，游戲開發在創意類工作里門檻算是最高的之一：美術素材、玩法邏輯、關卡設計、交互代碼，每一塊都是獨立的專業方向。MuleRun的能力里同時搭載了這些模塊——不只是能寫游戲代碼，還內置了生圖、視頻等 API，可以批量生成美術素材，最后一鍵部署成可玩的在線網頁。

對普通人來說，一句話能出一個能玩的demo，這個門檻已經低到可以忽略不計了。

對專業游戲開發者來說，價值在別處：批量生產美術資產、快速搭出功能原型、把不同模塊分工生成，代碼也可以直接下載部署到本地，融進團隊自己的開發流程里。

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騾子說自己“越用越懂你”，這件事是怎么做到的？

在測試Super Agent和Computer的過程中，我發現在任務完成之后，MuleRun會主動復盤，將任務經驗沉淀下來，下次可以重復操作，或者匯報下一次的任務監控進度，具有一定的主動性。

正如，陳宇森在發布會上提到，和市面上那些“用完即走、沒有記憶”的工具不同，MuleRun的核心機制在于“自進化”。

讓“AI會記住你”這句話，幾乎每家產品都在說，但騾子在這件事上的設計邏輯，比大多數產品想得更深一些。它的自進化機制，主要在兩個層面在運轉。

在個體層面，它試圖成為一個真正懂你的員工——深入學習并記住你的工作習慣、決策邏輯、知識積累甚至審美偏好，越用越默契。

具體來看，騾子會在你每一次使用中，積累特定場景的AI能力組合、行業認知、工作框架，并整理成結構化的知識存進來，記錄在專屬的云端環境里，隨時調用、實時翻閱，在下次遇到類似場景時，提前做出判斷。

此外，騾子還提供了幾種預設場景模式，覆蓋投資、設計、營銷、開發、研究等方向。切換模式之后，系統會自動加載對應的工具包和能力。

而在群體層面，它構建了一個開放的Agent網絡生態，別人踩過的坑、驗證過的高效工作流，會被系統自動匹配給你。

這意味著，你不僅擁有了一個專屬助理，還無差別共享了全網最聰明的“打工人”大腦。

具體來看，每一個用戶在使用過程中沉淀出來的Agent任務，都可以一鍵發布到模板廣場。騾子會根據使用頻次、任務完成質量等維度，對這些Agent進行加權排序——被更多人驗證有效的Agent，會更容易被個人AI采納。

我去廣場逛了一圈。現有的Knowledge Network數量已經很多了，覆蓋的場景也很廣：風格化寫作、股價監控、在LinkedIn上篩選潛在客戶、短劇內容生成、視頻腳本創作……翻都翻不完。于是，我也把我已經成功的線稿轉化任務公開了出去。

對騾子快跑而言，用得越久、用得人越多，整個 Agent 網絡的質量也越高，從而能夠形成一個會自我增強的生態，而不是一個靜止的工具庫。

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龍蝦與騾子，兩種“員工哲學”的分野

在Agent火爆的背景下，目前用戶面臨的問題，已經不是“要不要用AI員工”，而是“什么樣的AI員工更好用”了。

把AI Agent工具按照“使用門檻”和“控制粒度”兩個維度做一個分類。那么龍蝦代表的是高控制粒度、高使用門檻的路線——它給你最大的自由度，但代價是你要懂它、管它、救它。

換句話說，龍蝦是一個能力極強但需要精細管理的頂級外包——你得寫清楚需求文檔、配置環境、處理各種報錯，還要自己承擔數據外泄的風險。

它的設計邏輯預設了一種特定的雇主畫像：有技術背景、能承擔風險、愿意花時間調教。

而另一種，則是門檻低、自動化程度高的AI員工，由它來自主承擔“越用越懂你”的責任，而不是作為老板的你來適應員工。而這，也是大多數人的需求。

正如陳宇森提到的，“ 把 AI 的定義權，還給每一個人。騾子不是給大公司用的，就是給你用的。”

在MuleRun里，用戶既不需要每次從零交代背景，也不需要本地安裝、環境配置，只需要打開瀏覽器，一個對話框，就能讓它干活。更重要的是，遇到問題，內置一鍵修復和快捷重啟；如果還解決不了，會員提交郵件反饋，有專人響應。

工具遇到問題，騾子自己解決；騾子遇到問題，MuleRun公司來兜底。

這兩種AI員工，不是說哪個更好，而是它們適合兩種不同的“雇主人群”，代表著Agent行業里兩條同時成立的路：一條路通向極致的能力上限，一條路通向真正的大眾可及。

前者會讓技術玩家越來越興奮，而后者會讓更多普通人第一次真正用上AI員工。

點個“愛心”，再走 吧