96.1%的老师都在用AI，校区这3个岗位将被AI替代！

2026世界数字教育大会分布的《中国教师生成式人工智能应用报告（2026）》显示：96.1%的教师已主动尝试AI工具，92.3%将AI融入课堂教学。

与此同时，亿欧智库明确指出：AI Agent已从教育行业的“可选配置”转变为“刚需基础设施”。东方证券的数据也印证了这一趋势：教育行业AI Agent渗透率已从2023年的12%飙升至2025年的37%。

从老师个人在用到校区的刚需配置，再到渗透率两年翻三倍——AI正在从工具演变为教育运营的底层操作系统，下沉到招聘、教研产品、作业批改全流程。

然而，当先行者已经开始用手搓“龙虾”替代人力、用算法压缩成本，一个值得后来者深思的问题是：“龙虾”到底如何切入校区，才能真正跑通“降本增效”这盘棋？

在校长邦主办的2026第二届培训教育行业东湖峰会上，文启优思周兴天先生出席并发表了以《我在校区养“龙虾”，OpenClaw提效托管运营》为主题的分享，详解了如何借助OpenClaw实现招聘、教研评估、作业批改的自动化闭环。

 

50多家直营校，上海市创业英才称号——这是周兴天上半场的成绩单。下半场，他选择从“龙虾”开始。

过完春节至今，他几乎没去过校区，却在用AI改写托管的底层逻辑：从服务标准化，到产品AI化，再到情绪价值最大化，而这一切，正是托管机构未来5到10年的生存答案。

以下是分享实录，经编辑整理：

 

教培行业的终局：大培优与小综合

在我们的认知里，未来只有两种模式：大培优和小综合。

大培优，就是做培优机构的，这个模型会做得越来越大。在上海，很多机构已经做到1000平、2000平。最近一个朋友开的店做高中辅导，在上海已经八千平一家店。因为大培优非常依赖老师效率的提升，非常依赖满班率，非常依赖销售。所以教培未来会变得越来越大，尤其是品牌教培，基本上都是开这种一两千平、两三千平的店，覆盖3到5公里的学习半径。

另一种模式叫小综合，我们本质上就是小综合。你的本质逻辑是吃校门口流量、社区门口流量，500米的学习半径，覆盖500米范围内的所有学生。

未来就是这两种模式。中间的那种中型机构，未来会越来越尴尬。

为什么？一旦你快速开店，你会面临一个问题：校长非常难管理。超过100个学生的管理其实很难，超过15个员工的管理也很难。中型机构未来大规模开店的难度变得非常大。

小综合像我们这种，对校长的依赖度其实不高，比教培公司低很多。这是我们未来发展的趋势，也是我们两三年前的判断。

那么，我们到底提供什么？本质上就是三样：服务、产品、场地。

 

对于我们托管公司来讲，第一件事就是把服务标准化。你如何能标准化复制人才，就证明你这家门店能够跑多大、跑多远。第二件事就是把产品AI化。产品如果能自动化，或者能通过AI大幅度提高制作效率、降低成本，这就是我们的机会。第三件事就是场地本身。

这件事本质上最后变成什么？变成情绪价值、学习效率和学习氛围。

这就是托管机构未来的本质趋向——我们提供的是情绪价值。很多机构特别愿意给老师上培训，让老师把教学搞明白，我个人认为这件事跑偏了。对于我们托管机构来说，我们更多提供的是做一个优质的“服务员”，给用户提供情绪价值。

随着AI的发展，对于学习效率的影响可能是一个质变。这个质变对我们来讲，是我们为数不多真正可以干过教培机构的地方。过完春节之后我班都不上，因为我觉得我们真的能跟教培机构掰手腕了。

很多托管机构的老板天生就觉得：我没有教培机构强，见到教培机构的老板天生矮一截。但我觉得，当AI发展到一定阶段，这件事情发生了质的变化。而且未来，我们可能是更适配这个市场的存在。

 

OpenClaw带来的变革：

从“电”到“拖拉机”

AI很强，但好像没有用？很多朋友都在用豆包、千问，觉得AI听起来很强，但为什么对生活没有什么大的变化？

主要是因为AI存在几个问题：

第一，大模型没有执行力。 你用豆包，更多像是一个咨询，它没法给你干活。

第二，大模型没有记忆力。 它的逻辑是你给上下文，它沿着你说的话蹦出第一个字，再蹦出下一个字。本质上没有生物理念的记忆。你觉得它能记住，是因为平台把你的上下文储存到了服务器上。

第三，大模型会产生幻觉。 聊着聊着你会发现它不是很聪明。

那么，最近发生了哪些变化？

 

第一，上下文吞吐量暴增。 最新的大模型一次上下文吞吐可以达到200万字。为什么大模型可以开始做自然语义编程？因为它的上下文吞吐量变得极其大，一旦极大，就能拥有很强的计算和推导能力。

第二，从大语言模型向多模态发展。 通过文字产生图片、产生视频，通过视频产生视频。

第三，进入多智能体协同时代。 一个大模型做一个智能体，但智能体有时候会犯浑怎么办？给它加个领导。多个智能体协同，有的写代码，有的负责复审，有的做测试，还有一个总统筹监督进度。这样搭建完后，效能极高。

我举一个例子，国外有一家公司叫Roofline，做了一款软件给修屋顶的公司。里面22个智能体分工协作：有的检测天气，发现哪里下冰雹了，马上反馈给营销智能体；营销智能体自动去当地论坛发帖；有人联系了，客服智能体跟进；财务智能体做报价；最后生成派单。员工早上八点上班，接单去修——可能凌晨三点下的冰雹，公司还在休息，但系统已经在工作了。

这就是多智能体协同带来的价值。

那么，OpenClaw为什么带来了变化？

 

第一，它让AI拥有了记忆。 OpenCloud下面有多层记忆结构——底层、中期、短期记忆文件。你可以依赖它的结构自己写记忆文件。有了推理能力，再加上记忆——能记住昨天、前天、十年前——我们就真正有了思维能力。

第二，它能够控制计算机。 春节我做了一件事：我出差特别多，有餐饮、住宿、交通的发票需要整理。我跟它说，帮我做发票整理。它说好的老师，你把邮箱共享给我，不需要写入功能，只需要读取。我告诉它邮箱，它说你去哪个位置找什么东西、怎么开启、怎么复制——实际上是我在给它打工。但它帮我检索了最近三个月的所有发票，不仅下载了，还打包成文件夹，分好了类：餐饮、交通、住宿。我原来每两个月花一小时的工作，它帮我完成了。

第三，它是开源的。 开源允许我们进行修改。外面有非常多的Skill库，你想做什么功能，过去下载五六个，一包装就结束了。

我用一个通俗的比喻帮大家理解：

大模型，就像电。 电是被发现出来的，你想做电力公司基本不可能。字节、阿里、DeepSeek、Kimi做的就是大模型。

OpenClaw，就像拖拉机。 光有电，你知道它有用，但不知道怎么用。拖拉机的价值是能干活，能把电转化成生产力。我们各位都是面朝黄土背朝天的种地的，马上拖拉机要来了，搞不明白这个，被甩的不是一条街。

自然语义编程，就是你可以定义你的拖拉机。 你买了一台SaaS系统回去，80%适配，20%不太适配，你没法让它改。但未来用自然语义，你说“轮子小了点”，它就变大了；你说“高点”，它就高了——用说话就能改造工具。

 

 

OpenClaw落地校区：

从作业批改到教师评估

我从三月份到现在将近两个月，看看我干了什么。

第一，作业批改。

 

我做了一层提示词规则筛选器，对题进行拆解和关键词整合，拼成提示词推给大模型。上面再做一层知识库检索，然后进到大模型。一张试卷的批改时间在120秒以内，可以高并发——同时批1万张没问题。批改准确率几乎可以超过作业帮。

我做这个东西只做了一个月，作业帮做了五年。你能理解在这个时代弯道超车的机会有多大吗？一张作业批改的成本是多少？一毛钱。批改完了，大模型还可以把错题整理出来。

把所有数据信息进行存档和整理。我可以跟它说：把张三同学前两个月的错题整理出来，拼成一张卷子；帮我整理一下张三前两个月的学习情况；我要开家长会了，帮我做一份分析报告，把目前学习状态和后续学习计划整理出来——可能只需要一两分钟。

如果是老师亲自弄，要花多长时间？

第二，四天做了一个背单词产品。

 

我办公室招了一批计算机系的实习生，一个小女生四天时间做了背单词的产品，每个单词配的图片也是通过大模型自动生成的。你可能花了几千块甚至上万块加盟了一个背单词产品，而这件事在空闲时间，只需要一周，你就可以自己做一个。

第三，教研评估平台。我们校区多、老师多，磨课一直是个大麻烦。所以我们自己做了一套AI磨课评价体系，页面还很丑，但能用。老师不用再跑到总部来了，自己在家、在校区把课上完，视频上传到系统，AI会围绕几个维度自动给他打分，超过分数线就算这次磨课通过了。对老师来说省时间，对我们来说也能标准化。

 

 

AI能改变的未来：没有绝对壁垒，只有时代壁垒

那么，我们能自己“手搓”哪些东西？

 

• 符合自己的SaaS系统，不用标准化系统，或在基础上方便地修改；

• 课件和教案，不需要再用第三方或盗版，不需要为别人付费；

• 学生用书，所有教材材料都可以用AI做；营销工具，做GEO、SEO，做自动发帖回帖的

• 小程序，营造人设帮你在互联网上营销

• 活动方案

• 个性化训练，每个孩子有数据库，大模型能出个性化的东西

• 电子档案、课后作业

我们做三件事：第一，做替代人的工具，直接减少成本；第二，做有价值的产品，不用再买别人的；第三，做我们原本不能做的事，比如编程。

最后送给大家两句话：

第一，在AI面前，没有什么是绝对壁垒。 只要你用了AI，一个人就是超人。除了不能直接给你变出现金，大部分工作它都能帮你完成。

第二，时代终究会产生壁垒。 谁去积极拥抱时代带来的变化，谁就能活下去。如果我的校区全部用AI，一家店比你省两个人，效率还比你高，你怎么跟我竞争？

 

内容积累这件事，已经没有了。很多人说“公司有十几年的教研基础”，我毫不夸张地讲，如果用AI，那些动画和视频可能只需要两个礼拜就能做出来。十年的产品和内容积累，也许只需要一个月。而且你可能做得更好，因为你更了解当地用户。

AI已经不是工具了，它的本质叫替换人力。 如果你用AI还在想“它能不能提高我的工作效率”，你本质上已经落后了。你现在要想的是：它能不能替换人力？这将重新定位你的价值。

我最近两个月极其亢奋。我们这一代人，很多人没有经历大时代的机会。我做教培的时候，教培已经百花齐放、上市公司已经很大了；我上大学的时候，互联网已经有了、淘宝已经有了。我从来没有经历过一个时代——我可以参与什么、扮演点什么。

但这一次，AI让我由衷觉得：我们真正开始经历一个时代了。

这个时代，如果我们真正去努力、真正去参与，我们很可能能吃到这个时代给我们的红利。无论你在哪个行业，AI都会放大你的能力。这是一个极其具有颠覆性的时代，你可以理解成下一个互联网或者工业革命。

它的迭代速度是以周为单位的。每周GitHub上都会出一些新的开源应用，在大规模、高效率地解决问题。

也许这是下一个时代，也许这是我们还有机会的时代。谢谢大家！