我用9个AI Agent管理工作和家庭，省出来的时间你想象不到丨Lenny's Podcast
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我用9个AI Agent管理工作和家庭，省出来的时间你想象不到丨Lenny's Podcast
我用9个AI Agent管理工作和家庭，省出来的时间你想象不到丨Lenny's Podcast
用户4242用户42423月30日修改
原创 Capihom Capihom 晚点再听LaterCast2026年3月29日 22:16 北京
我们每天为你更新硅谷最新的 AI 创业与科技播客总结，让你与前沿保持同频。 全文约 3600 字，如果你现在没有时间，试试转成播客稍后再听
"用好 A gent，你需要的不是技术能力， 而是管理能力。"
"去年我每周花 10 小时雇人做的事，现在 Sam 在做。"
"OpenClaw 最常见的失败方式：把所有任务扔给同一个 Agent。"
Claire Vo曾三度担任首席产品官，也是 AI 工具 ChatPRD 的创始人。她几乎用过市面上所有 AI 产品，对炒作保有天然的警惕。当 OpenClaw 第一次走进她的视野时，第一次安装花了整整八个小时，换来的结果是——家庭日历被清空。然而半年后，她在家里摆了三台 Mac Mini，运行着九个专属 AI 智能体，并称这是继 ChatGPT 问世以来最震撼她的 AI 体验。这期 Lenny's Podcast 的跨界对话，克莱尔完整复盘了她从怀疑者到深度用户的全程，以及她如何用 OpenClaw 同时打理工作、播客、课程和三个孩子的日常。
从怀疑到信仰：一次误删日历的顿悟
克莱尔坦言，自己天然对炒作保持距离。不是为了显得与众不同，而是因为她每次站在"How I AI"的麦克风前，都要对听众诚实。OpenClaw 出现时，她听到的声音足够多，于是决定亲自试试。第一次安装花了整整一天，最终收获是家庭日历被全部清空。这件事放在普通用户身上，故事大概就此结束了。但克莱尔却从这次事故里感受到了一种让她停不下来的信号—— 一种产品人才能辨认的、粗粝的产品市场契合感 ：即便在删除日历的混乱中，她依然能感受到那份实用性和惊喜感同时存在。
"我对 AI 工具的建议是：你必须把线拉到底，花足够的时间去看它不只是今天在哪里，而是一周后、一个月后会在哪里。"
她把这段经历类比于 Claude Code 刚问世时的感受——第一次用，她完全摸不着头脑；反复回来，才找到真正的入口。这种反复尝试的耐心，是她能成为深度用户的根本原因。 对于那些只用过一次就放弃的人，她的判断是：可能你只是退出得太早了。
为什么单个 Agent 会让你崩溃？多专属 Agent 才是正解
大多数人使用 OpenClaw 失败，是因为他们试图用一个 Agent 处理所有任务。 这是克莱尔踩过的第一个坑，也是她见过最普遍的误区。一旦把杂乱无章的任务全部扔给同一个 Agent，上下文混乱、记忆冲突、指令矛盾就会接踵而来，结果是什么也做不好。她的解法是：为每一种角色单独建一个 Agent，就像在公司里给不同岗位招不同的人。
"人们在 OpenClaw 上栽跟头，是因为他们以为可以把任何任务丢给单个 Agent，然后得到出色的结果——然后他们就会非常沮丧。"
她现在运行的九个 Agent 各有专属身份：Polly 是职业助理，Finn 是家庭管家，Howie 负责播客制作，Sage 管理课程运营，Sam 是销售专员。每个 Agent 只在一个狭窄的领域工作， 专注本身就是它们变得可靠的原因。 她还特别强调，这些 Agent 并非通用 AI 的简单套壳，而是真正经过"角色设计"——有专属的指令文件、工具配置和沟通风格。
安装比你想象的简单：别在主力机上装
克莱尔的第一条建议简洁明了： 不要在你的主力电脑上安装 OpenClaw。 最安全的起点是一台干净的机器——可以是柜子里吃灰的旧 MacBook，可以是云端的虚拟机，也可以是刚开箱的 Mac Mini。她承认，Mac Mini 更多是一种心理契约："你花了钱买了这台机器，你就真的得把它跑起来。"接下来的步骤并不复杂：打开终端，运行安装命令，进入引导流程，告诉它你是谁、你想让它做什么。
"如果你有一台旧笔记本电脑，或者去买一台 Mac Mini，几天内你就能把这个跑起来了。只需打开终端，运行命令，进入引导，告诉它你想要它做什么，然后你就上路了。"
她还分享了一个被许多人忽视的技巧：在 Mac Mini 设置里开启"屏幕共享"模式，之后无需额外的显示器和键盘，直接从主力电脑上通过同一 Wi-Fi 远程操控。 三台 Mac Mini，她只用一台笔记本就能管理全部。 对于更技术性的用户，还可以开启远程登录，通过 SSH 直接进入终端——一条命令，搞定。
Polly 与 Sam：把执行力外包给 AI 员工
Polly 是克莱尔的第一个 Agent，也是大多数人入门时最自然的起点——一个全能的职业助理，负责日程管理、邮件草拟、项目跟进。她的建议是： 每个专业人士都值得有一个 EA，每个家庭都值得有一个管家，这是 OpenClaw 最直接的价值入口。 而 Sam 则是专门负责销售的 Agent。克莱尔说，Sam 每周在做的事情，去年这时候她要花钱雇一个人每周工作十小时来完成，而现在，那个岗位由 Sam 承担了。
"Sam 所做的事情有真实的经济价值。去年年初，我还在为这件事每周花 10 个小时雇人来完成。"
她有意让每个 Agent 接入 Google Workspace 生态——Google 日历、Gmail、Google Docs、Sheets。这样一来，与 Agent 协作的方式跟和真实员工协作别无二致：共享文档、互发邮件、写报告、管任务。她说， 她不在乎 Agent 用什么系统，只要结果对——这和她管理真实员工的方式完全一样：高期待结果，不微管过程。
三个孩子、两辆车、一个 Finn：家庭后勤的 AI 解法
如果说职业场景的价值还容易量化，家庭场景的价值则更难被外人理解——直到你听克莱尔讲 Finn 的故事。 Finn 是她专门处理家庭事务的 Agent，承接了她三个孩子、两所学校、三个篮球联赛、足球、芭蕾和不断变化的家庭日程。 一个典型场景：大儿子所在的篮球队每周四才公布当周赛事，邮件里包含五十支球队的长表格，得自己找到孩子的队伍和场地。以前，这件事两口子要反复拉扯。现在，她丈夫把邮件内容直接粘贴发给 Finn，Finn 找到赛程、放进日历，然后主动提示："大儿子的比赛和二儿子的足球赛有时间冲突，你们打算怎么分工？"
"它不只是做'把它放进日历'这个功能性的事，而是更进一步——因为我们在它的指令里设置了要帮我们解决后勤难题，并强迫我们人类夫妻二人确认已经解决了这个问题。"
Finn 还有一个让她觉得"真的像个妈妈在赢"的习惯：每天下午三点整，在群聊里 ping 她和丈夫——"你们谁去接哪个孩子？"这句话本身没什么高深之处， 但它强迫这对忙碌的夫妻在该做决定的时候做决定，而不是等到四点四十五分才开始慌。
Sage 与 Howie：用 AI 员工把新业务跑起来
克莱尔和朋友 Zach 一起在 Maven 平台开设了一门面向高管的课程。在此之前，她一直觉得这件事太繁重没法做——直到她有了 Sage。Sage 知道课程上线时间，知道两位老师都是内向的工程师，不太愿意主动营销，于是 每周一都会在群里提醒他们发 LinkedIn 帖子，并顺手附上一篇可以直接复制粘贴的草稿。 每当有新的参考资料，克莱尔只需把内容粘给 Sage，它会通过 Twitter API 下载、存入代码库、整理笔记并对接到课程大纲。另一个 Agent Howie 则负责播客生产：浏览 YouTube Studio 的评论区，找出值得她亲自回复的留言，写成分析报告，通过 Google Doc 共享给她。
"这让我能够以一个'引号员工'来启动一个业务，最终，也许它会大到我们可以雇用真实的人——但为了让它起步，这已经非常高效了。"
这两个 Agent 承担的，是一个初创课程和播客团队本来需要运营、内容和软件工程等多个岗位才能完成的工作。 OpenClaw 给了她一种"我现在能做到了"的信心，让她敢于接下原本会因为太忙而推掉的项目。
浏览器、记忆、掉线：真实痛点与应对方法
克莱尔不回避 OpenClaw 的短板。浏览器是最大的痛点，但她认为这不是 OpenClaw 独有的问题—— 整个开放网络目前对 Agent 是充满敌意的 ：网站架构本身在对抗爬虫，平台有各种反机器人机制。她的应对策略分三层：第一，优先找 API；第二，如果没有 API，试试让 Agent 直接开浏览器操作；第三，如果浏览器不行，就换一个它能解决的问题版本——与其让它帮你在 DoorDash 下单，不如让它每天十点半提醒你在家吃饭。
"如果它解决不了某个问题，我的建议就是放弃期待它解决那个问题，换一个问题给它。找到问题背后的问题，看看 OpenClaw 能否帮你解决那个。"
关于记忆丢失，她的方案并不复杂：定期做"检查点"，告诉 Agent 把所有上下文写入记忆，确保待办事项是最新的。更值得重视的是 tools.md 这个文件——它定义了 Agent 能调用哪些工具、如何调用。 很多"它做不到"的问题，其实只是它不知道自己能做：手动编辑这个文件，往往比换一个更大的模型更有效。
管理 Agent 就是照镜子：你有多清晰，它就有多可靠
克莱尔有一个出乎意料的洞察： 让 OpenClaw 运作良好所需要的，不是技术能力，而是管理能力。 角色定义、职责范围、沟通风格、工具说明、文档规范——这些让一个真实员工发挥作用的东西，在 Agent 的文件系统里必须写得同样清晰。当你发现 Agent 一直做错事时，不妨换个角度思考：不是它不够聪明，而是它的入职材料根本不够完整。如果一个拥有无限资源的 AI 系统都搞不清楚哪个项目进展顺利，那可能是你的文档从一开始就没有写清楚。
"我在这些工具上如此成功，是因为我有二十多年的管理经验。我知道如何让一个员工成功。这正是让这些 Agent 运作的东西——你不需要技术技能，你需要角色界定、组织设计、沟通风格。"
她最后分享了 Ramble Mode 这个入门技巧：不需要把需求整理成结构化的提示词，直接用手机语音对着 Agent 絮絮叨叨地说。她称之为"Yappers API"—— 用语言直接喂给 LLM 是带宽最高、门槛最低的方式。 克莱尔建议第一次 onboarding 就在手机上用语音完成，告诉 Agent 你是谁、你的工作是什么、你希望它怎么帮你。那一刻，它就真正开始理解你了。
结语
OpenClaw 不是一个能让你三分钟上手的工具，也不是一个装好就能自动运转的系统。但克莱尔的经历证明了一件事： 当你愿意把它当成一个真正的员工来培养——给它角色、给它工具、给它文档、给它检查点——它就会开始真正为你工作。 这条路比下载一个 App 要难，但克莱尔说，她愿意去吃这个苦，因为回报早已超过了她一开始的想象。一个被你亲手建起来的 Agent，不会像通用 AI 产品那样用增长黑客话术推动你多聊两句；它只会在你忙碌的下午三点，轻轻问一句：你今天去接孩子了吗？
内容来源："From skeptic to true believer: How OpenClaw changed my life — Claire Vo"丨Lenny's Podcast