作者 | 陳泊丞
今年以來，OpenClaw掀起了一股全民“養(yǎng)蝦”熱潮。但是當人們試圖將這一現(xiàn)象級工具搬進千行百業(yè)的生產環(huán)境時發(fā)現(xiàn)，一切都沒這么簡單。
2月，安全研究人員在OpenClaw官方社區(qū)ClawHub中掃出了一組令人后背發(fā)涼的數(shù)字：超過1184個Skill插件帶有惡意，占比高達36.8%。它們偽裝成“PDF工具”“加密貨幣追蹤器”等，暗藏竊取SSH密鑰、瀏覽器密碼甚至加密錢包私鑰的后門。
幾乎同一時間，中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會公開點名OpenClaw的高系統(tǒng)權限存在嚴重安全隱患，緊接著，至少20家券商緊急發(fā)文，嚴禁員工在公司網(wǎng)絡安裝使用，已裝的一律卸載。
這不是某個孤立的安全事件，而是一個信號。開源AI Agent在個人開發(fā)者中迅速躥紅的同時，企業(yè)想要規(guī)?；?，正在撞上一堵非?，F(xiàn)實的墻。
過去幾個月，GitHub上相關項目的Star數(shù)暴漲，技術社區(qū)里“十分鐘養(yǎng)一只蝦”的教程鋪天蓋地。但另一邊，那些真把“蝦”放進業(yè)務環(huán)境里的公司，卻陸續(xù)遭遇數(shù)據(jù)泄露、實例崩潰、Token賬單失控、運維被拖垮等一系列“翻車”事件。
熱鬧背后，行業(yè)正處在一個尷尬的斷層期——從個人Demo到生產級規(guī)模應用之間，幾乎沒有成熟的基礎設施可用。
換句話說，現(xiàn)階段，企業(yè)“養(yǎng)蝦”最大的瓶頸已經不是模型能力，而是安全、管理效率、成本這三道坎。誰先跨過去，誰就可能真正把Agent變成生產力。一旦跨不過去，就只能停留在“Demo級自嗨”。
為什么企業(yè)“養(yǎng)蝦”容易翻車？
要理解企業(yè)為什么一“養(yǎng)蝦”就翻車，得先回到OpenClaw的設計原點。它從一開始就是為單個用戶、單臺機器、單實例場景打造的，因此沒有多租戶隔離，沒有批量部署接口，沒有統(tǒng)一的可觀測性面板，更沒有內置的權限治理和成本歸因。
這本身不是問題，問題在于企業(yè)需要拿個人工具直接當生產系統(tǒng)用。由此，三個系統(tǒng)性的痛點就逐一暴露出來了。
一、安全不是某一個環(huán)節(jié)的事，而是從“蝦池基建”到“成蝦收獲”的全鏈條
目前，關于跟風“養(yǎng)蝦”這件事，大部分企業(yè)連安全清單都沒搞明白就匆匆下水，出事只是早晚問題。
從基礎設施層面看，很多企業(yè)的Agent直接跑在個人電腦或普通虛擬機上，缺乏沙箱隔離、權限管控和運行時監(jiān)控。一旦Agent實例被攻陷，攻擊者可以輕松實現(xiàn)容器逃逸、橫向滲透，甚至勒索整個系統(tǒng)。
從Skill供應鏈看，問題尤為嚴峻。ClawHub技能市集中1184個惡意插件已足夠觸目驚心，更讓人擔憂的是攻擊者的手段——不是簡單粗暴的病毒植入，而是精心偽裝成各種看似專業(yè)的工具，配以真實可用的功能作掩護。
從合規(guī)治理看，Agent的操作不透明、日志缺失、責任主體模糊，正讓金融、醫(yī)療等強監(jiān)管行業(yè)望而卻步。中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會的風險提示中就明確點出，Agent自動化執(zhí)行過程可能誤操作資金轉賬和投資產品購買，而AI技術尚不具備完全可解釋性，自動化執(zhí)行后的責任主體難以認定。
針對這一系統(tǒng)性安全困境，一些硬件廠商和開源項目正在提供全鏈路方案。例如，浪潮信息最近發(fā)布的“企千蝦”方案，在底層OS層內置了KSecure安全組件，配合ClawManager的AI網(wǎng)關風控規(guī)則，正試圖將底層硬件基礎設施安全、Skills供應鏈安全、交互安全、治理合規(guī)四層能力打包成一套全棧安全防護架構。
二、從“養(yǎng)一只”到“養(yǎng)一百只”甚至“養(yǎng)上千只”，難度不是加法而是平方
管理真空在開源OpenClaw中是天然存在的，因為它生來就是單用戶工具。
當企業(yè)從個位數(shù)Demo擴展到上百個生產實例時，手動配置的痛點就會全面爆發(fā)。每新增一名用戶，運維人員就需要手動登錄實例，逐一完成網(wǎng)絡配置、存儲掛載、權限設置等操作。
這種管理真空帶來的后果遠不止效率低下，還有一系列運維、數(shù)據(jù)資產問題。由于管理員無法在單一界面了解各實例的在線狀態(tài)和資源占用，出了問題就只能挨個登錄容器排查。加上用戶之間沒有清晰的權限邊界，容易互相搶占資源。更嚴重的是，用戶在OpenClaw中積累的對話歷史、個性化配置、Prompt模板等數(shù)據(jù)分散于各個實例，一旦實例被刪除或重置，所有資產也將永久丟失。
那么，ClawManager這類開源項目的出現(xiàn)，正是為了填補這一空白。它基于Kubernetes構建，通過可視化控制臺實現(xiàn)了實例一鍵部署、資源配額管理、狀態(tài)監(jiān)控等能力。管理員可以在控制臺查看所有用戶的實例狀態(tài)，并通過CSV批量導入用戶名單，系統(tǒng)就能在分鐘級時間內自動完成實例分配。
目前，浪潮信息的“企千蝦”方案已將其深度集成，并針對企業(yè)級場景做了優(yōu)化——從用戶鑒權、配額分配到實例部署、資源監(jiān)控的全生命周期自動化管理，讓運維團隊不再疲于“救火”，也讓企業(yè)“養(yǎng)蝦”有了系統(tǒng)性的總控臺。
三、個人“養(yǎng)蝦”的Token消耗大已是問題，企業(yè)“養(yǎng)蝦”更加嚴峻
Agent的自主規(guī)劃機制決定了它極度消耗Token，一個復雜任務可能觸發(fā)數(shù)十次循環(huán)調用，導致消耗量呈指數(shù)級上升。國家數(shù)據(jù)局數(shù)據(jù)顯示，中國日均Token調用量已從2024年初的1000億飆升至2026年3月的140萬億，兩年增長超千倍。
消耗量暴增，價格也開始“水漲船高”。過去半個月來，阿里云、騰訊云、百度智能云、智譜等主流大模型廠商幾乎同步調價，最高漲幅達463%。Token單價越來越便宜的邏輯似乎正在被打破，至少在短期內，供需緊張正在推高成本。但是，根據(jù)經濟學里的“杰文斯悖論”，未來Token價格只會越來越便宜，但消耗速度永遠增長更快。這一點毋庸置疑。
因此，企業(yè)需要的不是更便宜的Token，而是把不可控的運營支出，變成可預測的固定成本。而擺在企業(yè)面前的解決方案，無非兩條路。一是本地化部署，一次性投入硬件。二是精細化的資源配額管理，防止少數(shù)任務“吃掉”全部算力。
具體來看“企千蝦”的做法，其集成的ClawManager提供了“成本中心”和“AI審計”功能，可以按用戶、部門、任務維度統(tǒng)計Token消耗和預估費用，同時支持按需分配資源配額。雖說這套機制并不能直接降低Token單價，但它讓成本變得可見、可追溯、可管控了。對企業(yè)長期發(fā)展而言，這一價值或許比降價更大。
企業(yè)“養(yǎng)蝦”的關鍵一躍：企業(yè)級Agent應用需要厘清三個轉變
隨著千行百業(yè)“養(yǎng)蝦”進程的深入，行業(yè)正在逐漸形成一個共識，企業(yè)級Agent必須走“本地化+全鏈路管控”的路線。在這個過程中，從個人玩法到企業(yè)級規(guī)模，還需要完成三個關鍵的范式轉變。
第一，從辦公電腦轉向服務器集群。很顯然，個人電腦無法支撐7×24小時不間斷運行，鎖屏、死機、性能不足是常態(tài)。那么，企業(yè)就需要專業(yè)的服務器硬件來保證Agent的穩(wěn)定性和響應速度。
目前，浪潮信息“企千蝦”方案的做法就是將CPU集群用于Agent調度、GPU集群用于模型推理，各司其職。具體來說，元腦x86服務器承擔OpenClaw的批量部署與管理，元腦AI服務器專職負責模型推理。
這種智能體宿主機與模型分離的架構是平衡資源利用率與執(zhí)行效率的最優(yōu)解。與此同時，通過沙箱隔離與底層管控，從根源上還解決了私有化部署中的安全風險與權限管控難題。這是個人電腦無論如何也做不到的。
第二，從單實例手工配置轉向容器化+控制平面批量管理。當前，市場對企業(yè)“養(yǎng)蝦”路徑已經達成共識，每個OpenClaw實例運行在獨立的容器中，通過沙箱隔離實現(xiàn)資源隔離和標準化交付。再通過Kubernetes清單即可實現(xiàn)一鍵批量部署，將復雜的環(huán)境搭建與組件依賴處理簡化為分鐘級的自動創(chuàng)建。
這套模式本質上借鑒了云原生應用的管理范式。在此基礎上，浪潮信息基于開源社區(qū)的ClawManager與自家服務器、KOS操作系統(tǒng)做了深度適配，從而降低了企業(yè)的集成成本。比如，ClawManager支持CSV批量導入用戶賬號，瞬間就可以實現(xiàn)千級用戶的創(chuàng)建與資源配額分配。同時，所有實例均運行在嚴格隔離的安全沙箱中，保障宿主機零風險。此外，對于已有K8s能力的企業(yè)，也可以單獨使用開源ClawManager來管理OpenClaw實例。
第三，從黑盒Token消耗轉向可視化配額+成本核算。企業(yè)“養(yǎng)蝦”的成本核算是非常關鍵的一步，是無序走向有序的必經之路。在公有云大模型集體漲價的背景下，Token賬單正成為企業(yè)IT預算中不可忽視的一筆開支。
以企千蝦集成的ClawManager來看，特別是對于預算有限的中型企業(yè)而言，企業(yè)需要的是更具確定性的成本管控，比如穿透查看任務執(zhí)行細節(jié)，包括審計事件、實時Token用量及預估費用等，以及從匯總視角俯瞰全局投入，系統(tǒng)自動統(tǒng)計輸入/輸出Token總量、預估外部單價費用及內部模型核算成本等。
結語
今天，AI Agent正處在從“極客玩具”向企業(yè)基礎設施跨越的臨界點。在這個過程中，第一批敢于把“蝦”放進業(yè)務場景的企業(yè)，已經用真金白銀試出了安全、管理、成本三大深坑。那么，在接下來的時間內，企業(yè)之間的分化將不再是有沒有用Agent，而是有沒有建立一套安全、可控、可規(guī)?；摹梆B(yǎng)蝦”體系。
無論是市面上的各種Claw管理平臺，還是浪潮信息的“企千蝦”，都在試圖回答同一個問題，企業(yè)如何安全、高效地擁有成百上千個“數(shù)字員工”？當然，目前還沒有最終答案，但方向已經明確——沒有安全和管理能力的Agent，是無法穩(wěn)定、長期、規(guī)?；M入生產環(huán)境的。
至于“企千蝦”們的思路和做法，還需要更多企業(yè)用實際生產環(huán)境來檢驗。但至少，它們已經讓我們看到了企業(yè)“養(yǎng)蝦”從野蠻生長走向“有序養(yǎng)殖”的可能。
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