为什么企业用不好 OpenClaw?

哈哈，这里有点标题党了，或许有些企业用得不错，只是我不知道罢了

想象一个场景：

在企业内部，真正要的是能自主可控的东西。假使你在用龙虾时，写好了一版提示词或者 Skill来完成某件事，是不是每次都要 @某个约束文件或者调用 Skill？

这就带来一个本质问题：你写了一版很好的提示词或者 Skill来解决场景类的问题，这只是约束了自己，而无法约束同事是否使用。

那要解决这个问题，你就要能有龙虾二开的能力，但大多数人养龙虾是不会去改龙虾代码的。更何况企业内部对 Agent 的要求是很多的，你如果没办法解决需求，那就不算解决了问题，只是引入了一个新的不确定的变量。

特别是对于企业内部有业务需求，你完全依赖龙虾去解决，大家都用一套环境，反而会冲突，如果大家不用一套环境，那你调出来好用的，又怎么会给同事提升效率呢？怎么升级，怎么迭代呢？

所以对于企业来说，去掉约束的龙虾，不足以为企业进行服务。

所以市场上就会有一些 ToB 的产品或者垂类Agent产品来解决这些问题。

既可以解决企业领导对 AI 的焦虑，又可以将一些用不好模型或者企业内部的需求踢给第三方去解决。而这个第三方，收了钱，就要干活

题外话：

我在测试中， 将实现的 cli 命令交给 claude code （后续简称 cc），跟用我自有的 Agent 项目去跑， 模型一样，cc 出来的效果反而更好【又可以有优化空间了，好事啊。(｢･ω･)｢ 】