编者按：从单Agent到多Agent协同，从任务执行到经验沉淀，企业级AI正加速迈向团队化、工程化应用阶段。浪潮信息元脑企千虾方案全新升级，支持OpenClaw与Hermes协同运行，让多智能体协作、统一管理和安全治理成为可能。本文结合最新升级内容，解读企千虾如何通过双Runtime、Leader-Worker智能编排和统一管理平台，推动AI从“能用”迈向“好用”，为企业构建更加高效、可靠的数字员工体系提供新思路。本文转载自阿枫科技。
佩服，企千虾是真想把员工当成精英来培养……
两个月前，我发布了一篇关于「企千虾」的解读，没看过那篇文章的兄弟可以点这里快速阅读👉同时养1000只小龙虾，会发生什么？
当时正值养虾热潮，企千虾将小龙虾带进了企业：一个中控就能快速为企业上千台电脑部署小龙虾，同时解决成本和安全问题。
但最近，企千虾迎来了一次更新。我看了那场直播，真的感觉还挺震撼的。
直播中演示了8个AI角色协作开发一个LLM对话应用，角色分别是Leader、PM、Architect、UI/UX、Backend、Frontend、QA和Code Reviewer。
Leader将任务拆解后分配给其他AI角色，由多个AI角色同时产出方案。随后，两个AI角色按照统一接口并行开发应用。最后再进行测试和审查，发现问题后由Leader重新分配任务并完成修复。
最终总耗时仅4个小时，就完成了这个LLM对话应用，而且交付后即可直接使用。
这样一款应用，如果交给传统团队开发，可能需要5到7天。但现在只需1名员工+1台电脑+4小时，就能完成这样的项目，效率提升了10倍以上。
这不就是把一个普通员工变成一支精英团队吗？
01 为什么需要这次升级？
在详细讲这次升级之前，得先跟大家聊一下OpenClaw的局限性。不得不说，小龙虾在Agent工具领域起到了引领作用，但确实也存在一些问题。
我身边不少朋友都反馈过，单个Agent确实能解决一些问题，比如临时查数据等。可一旦进入真实的业务场景，就会出现各种问题。
问题一：记不住。
你今天刚教给它的业务流程，它明天就忘了。这次跑通的配置参数，下次还得重新解释一遍。
这就导致企业不得不反复教OpenClaw，使用经验也无法沉淀下来。
问题二：缺乏并发协作能力。
就像开头提到的那个场景，完成一个任务时往往需要多个AI角色协作；但单Agent相当于只有一个人，既写代码，又自己审核，角色混乱，结果也不够可信。
对于复杂流程来说，单Agent有很大的局限性。
02 这次升级了什么？
这次升级的核心思路就是把“一个人干活”变成“一群人协作”。
在这两个月的实际使用中，企千虾收集并总结了这些问题，因此带来了以下三大升级。
可能很多不懂计算机的朋友不知道Runtime是什么意思。其实我一开始也不太明白，查了一下资料后，可以简单理解为：企千虾现在支持同时运行两种Agent工具：OpenClaw和Hermes。
Hermes是继OpenClaw之后受到关注的一款Agent工具，它具备“小龙虾”所不具备的三项能力：长期记忆、状态跟踪和经验沉淀。
这两个Agent在企千虾的系统中形成了互补：OpenClaw负责短平快的任务，比如临时查天气、看一眼日志，这类小事它处理得很快。
而Hermes更适合处理需要经验复用的工作，用得越久，就越懂你。
比如，直播中就演示了这样一个场景：让Hermes每天自动整理AI领域资讯，并生成一份排版完整的PDF简报。
第一次执行这项任务时，它需要摸索很多步骤，比如如何寻找信息源、如何筛选新闻、如何完成排版等；而在完成之后，这个流程就会沉淀为一个Skill。
下次再处理类似任务时，它就不需要重新摸索了，而是可以直接加载这个Skill并快速完成。
在企千虾的系统中，这两个Agent会在各自擅长的场景中工作，彼此互补。
这也是开头直播演示中最直观的一项升级。简单来说，就是企千虾把AI分成了Leader和Worker两类角色。
Leader负责拆分和分发任务，起到一个团队小组长的作用，而Worker就是需要执行具体工作的组员。
每个组员负责不同的工作，项目被拆分、细化并分发给具体成员，这样可以最大限度降低出错概率。
在直播中展示了三种比较典型的协作方式：
1.工作流水线：简单来说就是一个Agent做完工作后，把成果交给下一个Agent继续做，直到达成最终目的。
比如一份竞品分析的任务，就是这样一个工作流程：采集Agent→分析Agent→写作Agent→审核Agent。
2.工作并行：就是多个Agent同时做同一种工作，但是是同时开干。
比如要检查50台服务器，多个Agent就可以分别负责不同的服务器，同时开展工作，从而提高效率。
3.工作讨论：不同角色的Agent围绕同一个话题展开讨论，最终由Leader拍板确认。
比如某个功能是否要上线，用户价值Agent、技术成本Agent和风险Agent会分别站在各自立场上进行讨论。
当然，以上三种只是比较常用的协作方式，具体如何使用，企业可以根据自身业务需求灵活调整。
此前，ClawManager只是用于管理OpenClaw的工具。随着Hermes的加入，它也升级为一个可管理多个Agent的平台。
之前的关于成本、安全和入口的功能，同样适用于Hermes。
统一入口：所有Agent都能在一个平台创建和查看，不用在多个工具中切换。
统一成本：AI Gateway计算所有模型的调用和算力消耗，哪个Agent用了多少Token，都能看清楚。
统一安全：每个Agent能访问什么、调用什么、做过什么，全都可以追溯和审查，不用怕Agent搞坏系统。
一个中控，就能统管全局。
03 对企业的实际意义
两个月前，我们提到企千虾解决了企业在使用“小龙虾”时的落地难题，实际上解决的是“能不能用”的问题。
而这次更新，解决的是企业在具体使用场景中的局限性问题，实际上对应的是“好不好用”的问题。
从“能用”到“好用”，企千虾仅用两个月就完成了这次升级，也在这两个月里把AI从临时工具变成了数字员工团队。
企千虾在直播中已经给出了一个很好的例子：8个AI角色用4小时落地一个LLM应用。
如果你的企业还停留在“不知道该怎么用AI”的阶段，可以参考企千虾直播中的例子，看看公司里有哪些业务可以用Agent进行优化。
如果你的企业已经在使用Agent，但仍然受困于单Agent难以支撑复杂流程，或者多Agent权限杂乱等问题，那么企千虾确实值得尝试。
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👉项目来源：ClawManager GitHub开源地址：
https://github.com/Yuan-lab-LLM/ClawManager
第八代服务器
