OpenClaw热度降了,但企业内员工应用才刚刚开始

春节后龙虾OpenClaw火了，很多人都想在公司办公的场景中使用，但是由于安全风险问题，很多企业都明确禁止在企业环境下为办公电脑安装部署龙虾。

时至今日，OpenClaw的热度已经在持续下降，然而伴随着近期一系列企业级OpenClaw的推出，员工在企业场景使用龙虾（企业为员工规模化部署私有化龙虾）可能才刚刚开始。

什么是企业版龙虾

众所周知龙虾本身有着安全风险，同时企业内规模化使用也涉及到成本管控和批量化安装部署等问题，所以要让企业员工用上龙虾，企业版的龙虾需要具备的特点应包括：

1.全面的权限控制和审计。企业级龙虾需要在管控层面具备完善的权限管控、全链路审计，能够让龙虾的权限局限在角色对应范围，且操作过程可追溯。

2.统一批量化安装部署，多租户隔离。以多租户的模式，为不同的员工分配相互隔离的龙虾，整个安装部署在中心侧可以快速完成。就类似云端的Claw，登录进去就能用，每个用户间的内容隔离。

3.精细的Token用量管控体系，企业可实时掌握全局及各分支架构的资源消耗情况，实现配额的精准下发与用量阻断机制。

通过以上机制，可以让企业以可控的方式，为员工规模化部署应用龙虾，显著降低风险。

市场上已经出现的企业级龙虾

最近，市场上已经开始陆续出现了一些企业级OpenClaw产品，主要有：

ClawManager：近期上线的一个开源项目，设计了很多机制保障企业级需求，包括：龙虾实例等跑在Kubernetes集群内部网络，管理员后台统一发放配额，资源配额控制精准，用户只能通过浏览器Portal View或Desktop Access，用基于令牌的WebSocket连接内部Pod，全链路审计，精细化成本核算与本地模型成本分摊，通过RESTful API和OpenAI风格的模型接口与企业内部的系统打通等。

腾讯云ClawPro：为企业提供专属的AI Agent平台，让企业管理员可以统一部署 OpenClaw模板、下发模型资源配额并进行监测。最快只需10分钟，就能完成全员专属 AI 助手的上线落地。「企业-部门-个人」三级Token配额体系，AI Agent 资产全盘点，全链路行为审计，Skill 供应链安全扫描，200多家内测企业中，有不少是来自金融、政务、制造等对安全要求严苛的行业。

浪潮信息企千虾：基于元脑服务器实现本地化部署，通过沙箱隔离与底层系统级管控，融合开源项目ClawManager，支持在本地私有化环境中，数千个OpenClaw实例一键部署、集群统一升级、Skills技能一键迁移，“隔离沙箱+动态网关”展现工业级安全性，私有化部署数据不出域，成本精益管控，可实现单机千路Agent稳定运行，满足7×24小时不间断作业需求。

凡泰极客FinClaw：16层纵深防御体系，覆盖智能体运行的每一个环节，工具调用三态控制，不可篡改的审计日志，多租户隔离架构，私有化Skills Hub

青藤WorkClaw：开箱即用的企业安装包，默认隔离执行环境，敏感数据不出域，Agent及token消耗统一的管理控制台，所有小龙虾实例统一走 API Hub对接模型，凭证防窃取，全链路审计与取证，提示词注入防护，技能市场安全治理

此外噢易云OSEASY推出了OEClaw，天美科技推出了TeamClaw等类似产品。

考虑到已经有了开源项目，未来一段时间可能会有更多企业级OpenClaw陆续推出。

还有一批伪企业级龙虾

除了以上，市场上近期还有不少IT服务商，尤其是工业服务商，也声称推出了企业级龙虾，但是仔细看就会发现，他们很多只是借着龙虾的概念，宣传他们的智能体解决方案，或将某个特定的智能体、企业级的 Agent开发平台称为龙虾，但实质上并不是普遍提到的OpenClaw类产品。

之所以很多工业服务商尚未推出企业级龙虾，除了时间上本身还来不及，更核心的原因可能在于一个更基础的问题：

工业应用到底需要什么样的Agent？

当前在企业内批量部署龙虾的真企业版龙虾，其使用场景，可能更多还是在员工日常办公等方面。而对于企业内部常见的业务流程类自动化应用，很多服务商看来，更合理的解法依然是上一代的workflow工作流编排模式的Agent。

过去一年多，很多供应商基于类似Dify、n8n的Agent 开发平台，开发了很多企业级Agent应用，如设备管理、发票报销、合同审核、运营分析等，很多企业也引入了Agent开发平台，自行开发了很多的Agent。

对于企业内流程相对固定的场景，使用Workflow编排智能体，过程更加可控，token消耗更小，对有IT开发能力的企业来说，是个比龙虾更合理的选择。

但这类智能体只适合企业内能明确提炼的，有高度共性和重复度的场景。很多员工个人日常碰到的工作流问题，如果都采用这种方式，则需要开发的智能体过多，且开发投入和产出不成比例。这些碎片化场景，倒是更适合目前的龙虾。

Workflow和龙虾类Agent的关系，可能类似于过去的代码化应用开发工具和后来的零代码应用开发平台的关系，两者并非替代，而是互补的关系。重且复杂的场景仍然适合用代码化系统开发工具，即Workflow，而轻且零碎的场景，则是更适合零代码应用开发平台，即龙虾。

工业企业内应用龙虾仍然不易

尽管已经有越来越多的企业级龙虾产品推出，但企业要真正用起来，仍然不易

首先，外部的风向压力。我国政府一向鼓励企业对AI的应用，但是龙虾刚出没多久，工信部、国家互联网应急中心等部门就先后发布了很多风险警示。这种背景下，就算企业版龙虾已经可以将风险控制在一个比较低的范畴，但考虑到风险依然存在以及多一事不如少一事，很多央国企仍然会按兵不动，等待政策风向的变化。

其次，是企业内应用基础的构建。这个基础一方面包括了与各类业务系统的对接，另一方面则是各级Skills库的创建和积累。

龙虾要能够发挥作用，需要让它能够使用企业内的工具，也就是对接企业内的各个业务系统，这需要相关系统创建对应的MCP服务或Skills。同时，文档操作、网络访问等各种基础Skills也需要安装和调通，这些对业务员工来说都有门槛，需要对应供应商和企业IT来完成前置工作。

龙虾实际发挥作用还需要本体图谱、知识库和多级的Skills库等。本体图谱则让AI能够对企业业务之间的关系有所了解，在此基础上进行推理分析。知识库沉淀企业的规章规范等。企业级、部门级、岗位级Skills则沉淀和定义企业各部分、岗位工作所需的规则、流程等。

在以上的基础上，企业为员工部署的龙虾，才能够逐渐结合员工的经验，沉淀一些员工自己工作的经验，并实现各种碎片场景的流程自动化，实现企业效率的全面提升。

即便以上都完成，对于很多并不熟悉AI的企业内业务人员来说，要使用好龙虾，并让它真正发挥作用，依然是个需要长期探索的事情。近期已经有不少卸载龙虾的人出现，就是因为没有找到很好的应用场景，简单的问题模型或者AI编程工具也能干，复杂的问题龙虾可能也还干不好。

未来的龙虾也不一定是龙虾

企业级的龙虾发布后，是否要进行安装试用对不少企业来说仍需要纠结。但长远看，这并没有什么必要。

当前的龙虾OpenClaw并不是一个完全体，还有很多可以改善的地方，例如更合理的记忆机制、更合理的token使用机制、使用视觉模式进行浏览器和电脑操作等。这些都更加完善后的龙虾，可能会更适合企业内的普通员工入门和应用。

此外，OpenClaw的很多技术理念，也可能未来会直接融入各种企业级系统里，作为ERP、MES、CAX等的一个内嵌智能助手等方式存在，届时也不再需要单独安装龙虾，而是ERP、MES等系统自带一个内嵌的龙虾，使用更加方便和安全。