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当 OpenClaw 从单机试用走向千人并发、从兴趣探索转入核心业务,企业不得不面对更现实的拷问:数据泄露风险如何防?Token 成本怎么控?数千个实例如何统一管理?日前,浪潮信息正式发布业内首个企业级OpenClaw端到端方案——“企千虾”,为企业规模化部署、管理和应用OpenClaw提供了安全、高效、易用的全链路解决方案。
我们负责打造成熟稳定的“龙虾池”,让企业只需专注于定义目标。以下内容转载自深度测评「阿枫科技」原创报道,全面解读“企千虾”的技术架构、实测表现,为企业推进AI Agent规模化落地提供参考。
养虾的风,终于还是吹到了企业里。
我说的可不只是简单玩玩,而是正儿八经地把 OpenClaw 搬进公司,用到真实的业务流程里,那场面我想想都觉得刺激。
那么问题来了。
咱自己养虾玩,顶多就是担心Token太贵,害怕隐私泄露。这如果放在企业里,那不得一下养上几百上千只?
隐私泄露的问题且先不谈,光是一台一台部署都得累到抽筋,这过程中要是出点问题,那简直就是噩梦啊...
也正因如此,最近浪潮信息专门发布了一个企业级OpenClaw方案-企千虾。

名字很接地气,意思也非常直白:不是养一只虾,而是企业级大规模地养一池虾。
其实,个人能不能顺利跑起OpenClaw,和企业能不能大规模稳定用起来,完全是两码事。
1.安全问题众所周知,OpenClaw是一个有手有脚的智能体,它是真的会操控你的电脑、读取你的文件。权限一高,能干的活儿确实多了,但随之而来的风险也会更大。
对于企业来说,最怕的就是数据泄露和权限失控。那些内部的重要资料,你真能放心交给它随便处理吗?
2.部署太麻烦
平常我们自己部署一个小龙虾,可能都得折腾半天,企业里就更折腾了,还要面临批量部署、统一管理等问题。
3.Token成本太高
关于这一点,用过龙虾的应该都深有体会。
它跟普通AI工具不一样,一旦进入企业场景,往往会长时间运行,尤其是配置了定时任务或自动流程之后,Token消耗会非常恐怖。
咱自己玩玩还能勉强接受,但要是放到企业里大规模运行,成本很容易失控。
浪潮信息这次发布的企千虾,其实就是一套企业级OpenClaw落地方案。
它不是简简单单帮你装个OpenClaw,而是把底层部署、安全隔离、资源调度、成本审计、批量管理这一整套链路都给你搭好了。

简单来说,企千虾先要给龙虾搭好池子,再把每只龙虾放进独立的安全笼子里运行,给管理员配上一套可视化控制台,最后连账单和用量也尽量列得清清楚楚。
听起来可能有点抽象,下面阿枫再用大白话跟大家讲解一下。
一.它能批量养虾,不用手动搬砖
企千虾支持在本地私有化环境里,一键部署大量OpenClaw实例。
以前你可能得一台台装、一台台配,现在可以把数千个OpenClaw实例一键部署,Skills技能也可以同步,而且不只是部署快,后续的升级、迁移、扩缩容也能统一搞定。
这对企业来说太重要了。
因为企业最怕的不是搭不起来,而是每次都得重来一遍。一次两次是技术活,十次百次那就是纯体力活了...
二.它把安全这件事,往前提了一大步
企千虾有个很关键的思路:让每只龙虾都运行在隔离沙箱里。
你可以把它理解成,每只虾都有自己的独立小房间,怎么折腾都只在自己那一亩三分地里折腾,不会直接碰到宿主机,这一点非常关键。

因为企业最怕的就是某个实例权限太高,结果把底层环境搞乱,甚至带来更大的风险。现在有了隔离,再加上统一网关、统一策略、统一审计,整个链路就规范很多。
而且它支持私有化部署,很多数据都可以留在本地,企业用起来也更放心。
对于那些本身就对数据特别敏感的企业来说,这一点基本是刚需。
三.它终于让成本变得可见了
很多人养虾最怕什么?不是贵,是不知道贵在哪。
在企千虾这套方案里,模型调用、Token 用量、预估费用等信息都可以被更清晰地可视化出来。谁在用、用多少、花在哪,一眼能看个大概。

这样企业做预算的时候,心里就有底了,以前像开盲盒,现在至少能看账单了。
聊到这里,必须提一下前文架构图里提到的「龙虾管家 ClawManager」这个开源项目,因为是真的有点东西!
它是一个开源项目,而且最近在GitHub上热度挺高。你可以把它理解为:在「企千虾」这套私有化部署方案中,ClawManager 扮演了类似「控制中枢」的角色。
开源地址:github.com/Yuan-lab-LLM/ClawManager

如果说OpenClaw负责具体干活,那么ClawManager负责的就是:在本地私有化环境中,实现数千个OpenClaw实例的一键部署、集群统一升级,以及Skills技能的一键迁移。听起来是不是很震撼!
这玩意儿最妙的一点,就是它不是单纯的“部署工具”,而是像一个企业级AI运营控制台。

对于想认真把OpenClaw引入企业的人来说,这种东西是真的能省很多事。
而企千虾,某种程度上就是把这套开源能力和企业级的服务器、安全、部署体系结合在了一起,让它更适合真正的生产环境。
在我看来,其实无非就是为了提高工作效率,一个人提高效率,和公司所有人一起提高效率,简直就是天壤之别。
不同的岗位都有不同的用法,光是一些日常工作场景,就已经很实用了。
■ 比如HR整理简历
海量的简历,以前得一份份的看,现在完全可以让OpenClaw去邮箱里拿简历、分析内容、对照JD、根据要求进行筛选,甚至针对不同面试者生成针对性的面试题。
■ 再比如销售看招标文件
几百页文档,如果要一点点的看,不止员工头疼,老板也头大。
有了龙虾的加持,我们可以让它读取文件、拆分要求、对照产品资料,分分钟给你写出一份详细的报告,效率直接翻几倍。
而且公司里少不了写报告、处理文档、分析表格数据等任务,这些都很适合交给AI完成,效率往往会高很多。
不过在我看来,企业里最值钱的,并不是执行某次任务带来的效率提升,而是把经验沉淀成可复用的Skills和模板,这也是规模化养虾真正有意义的地方。
后来的人不需要从0开始摸索,团队沉淀下来的经验也能快速复制给更多人,培训成本自然就降下来了。
很多人之所以会自己部署龙虾,大多都是玩玩而已,但企业如果真想把这东西用起来,靠的绝对不是新鲜感,而是稳定可控。
企千虾这套方案,至少是在认真解决这个问题。
它在回答一个比较现实的问题:如果企业真的要养虾,到底该怎么养,才能不乱、不贵、不翻车。
如果你是自己养虾,那么ClawManager这个开源项目也绝对值得一试,说不定下一波真正把效率拉开差距的,不是多招几个人,而是先把虾养明白。
如果你对企业级OpenClaw感兴趣,可以点击阅读原文申请「企千虾」的体验权限。
如果你想先自己动手折腾折腾,也可以去看看ClawManager这个开源项目👇
开源地址:
github.com/Yuan-lab-LLM/ClawManager
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