如果要举出两个2026开年必须跟进的AI热点,除了上篇文章提到的Skills(),剩下的毋庸置疑就是OpenClaw了。
OpenClaw出现的时间并不长,最早公开版本是2025年11月,之后几乎以肉眼可见的速度在破圈,短短几个月内就快速迭代到2026年2月的v2026.2.22版本,版本更新频率几乎是按天算。在Github上,它的星标暴增,开发者们纷纷通过自媒体、社群分享他们的部署体验和实操案例。总结下来,大家对OpenClaw最认同的一点是:它终于让AI能真正做事了。
为了不跟风,我假期花了很多时间去做系统性调研,把它的源码、文档、架构、Skills体系、案例、行业文章都过了一遍,也自己部署玩了好几天。发现无论是Agent的智能化、自动化程度,还是其主动性和灵活性都非常高。把它加到飞书机器人中,用来读写飞书文档还是很方便的,更多玩法还在挖掘中……
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但回到这篇文章,我是想把我对这套Agent系统的观察和思考讲一讲,尤其站在企业应用的视角,给你一个体系化的判断逻辑。
一、OpenClaw是什么?为什么突然这么火?
官方解释上看,OpenClaw是“自托管(self-hosted)的个人AI智能体系统”,它的核心形态是个长期运行的Gateway(网关)进程,支持把多个聊天渠道接入同一套智能体运行时,让你可以在日常使用的聊天软件里,通过对话形式直接操作工具,让智能体可以通过大模型理解指令,并将其变成可执行的行动。
又由于它借助心跳机制保持长期在线,随时监控系统状态和你的指令执行情况,还可以主动询问你的意见,甚至直接帮你做决策。这一切的一切,都会让人觉得他是真的“活着”在帮你解决问题。
OpenClaw在官网的定位是“能真正做事的AI”,它不像传统的聊天机器人只能回答问题,而是把聊天窗口变成了发布指令的入口,像是清理邮件、发邮件、管理日程、值机等任务,都可以通过对话形式触发完成。
它之所以能突然在开源社区爆火,是因为构建起了这样一套四层结构:
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通信网关,负责和外界接收指令;
智能体,负责理解和分解任务;
技能库,负责具体干活;
记忆模块,负责保持上下文和持久状态。
这4个模块相互作用,就可以实现流程自动化、系统协同和工具联动。
二、OpenClaw在个人场景下可以做什么?
很多人之所以兴奋,是因为OpenClaw已经有很多接地气的落地案例。我们来看几个公开的典型用法:
邮箱清理:每天自动筛选、归类、回复邮件。
简历筛选:定期爬取候选人资料并生成面试建议。
报告生成:自动收集日报、周报素材并生成文件。
竞品监控:定时打开网页,抓取数据,整理成摘要发给你。
订阅源推送:监控 GitHub、RSS、Twitter更新,自动汇总。
自动执行脚本:比如备份、同步、环境检查、发提醒等。
这些过去需要写长脚本、配置 cron 定时任务才能搞定的工作,现在一句话就能完成。让开发者和业务人员真切感受到,自己的重复劳动正在被高效替代。
而支撑这一切自动化能力的,是它直接连接了用户的本地工具和数据权限。OpenClaw能读写文件、执行系统命令、调用浏览器插件及外部API—— 这是过去那些只能在受控环境中运行的聊天机器人,完全不具备的能力。
具体怎么部署、使用OpenClaw,网上已经有很多教程,一些模型大厂和云计算厂商,也都推出了一键部署服务,这里就不多赘述了。而接下来我想聊的,才是重点。
三、OpenClaw那么火,企业要不要马上部署用起来?
这是很多企业朋友最近问我最多的一个问题。
尤其当你看到网上那些自动发日报、自动处理工单、自动备份数据的Demo时,很容易产生一种冲动——我是不是赶紧让IT部署一个,让所有员工都用起来?
坦率说,OpenClaw的一些特性,确实对企业很有吸引力,甚至可以说未来一定会在企业里落地。为什么这么说呢?
第一,它可以自托管,本地数据不出域
数据不出域,对很多注重信息安全的行业来说,是非常关键的前提。这比SaaS方式更容易满足企业合规要求。
第二,技能体系(Skills)可以沉淀为组织资产
内部的SOP、接口流程、自动化脚本,都可以被封装成能力模块。理论上,这些模块可以跨项目复用,形成企业自己的能力库。
第三,能接入企业常用 IM(飞书/钉钉)
虽然不是官方原生支持,但通过webhook或开放平台插件,都能接得上。从而无缝介入组织协同场景,降低使用门槛。
第四,能直接对接企业内部系统执行任务
比如通过Skills直接调用内部API、数据库;比如自动跑脚本、触发流程、获取数据等。
第五,可以 7×24 主动服务
持续监控异常、定期触发任务、主动发送提醒,这种持续在线的形态,非常贴合企业流程自动化的方向。
第六、支持长期记忆、多 Agent 协同,有扩展空间
这意味着未来能岗位化分工,变成真正的企业级 Agent 操作系统。
企业看到这些点,肯定会动心。但是,事情可没这么简单。
四、OpenClaw不是工具,它是工程
很多企业看到OpenClaw,会下意识把它当成一个软件,认为安装一下,接入IM,就能让员工用起来。
这是个非常危险的误判。
OpenClaw可不是装个应用这么简单,它本质上是带执行能力的AI,一旦进入企业环境,所有风险都会成倍放大。
个人可以随便安装Skills,企业不能;个人可以频繁更新版本,企业不能;个人可以容忍偶发错误,企业更不能。
具体来讲,我总结了7条企业可能会面临的典型风险:
1)Skills的安全风险
一个写得不干净的skill,会带来很大的安全风险。据统计,ClawHub中10.8%的Skills存在恶意脚本,攻击者会上传伪装成常用工具的skill,执行数据窃取、建立后门。企业需要为此建立代码审计、技能签名和白名单机制,成本不低。
2)对本地机器有真实权限
尽管OpenClaw自带沙盒机制,但想要自由读写文件、执行脚本,很多仍需直接侵入宿主机完成,如果权限边界没处理好,就会出现合规问题。
3)运维成本高,版本更新太快
OpenClaw作为开源软件,几乎每天都有更新版本,企业根本不可能及时跟进。
4)开发企业级技能的门槛高
企业内部流程都很复杂,要真正让AI做事,需要既懂工程,又懂懂业务,还懂风控的团队来开发 Skills、配置Agent。
5)ROI难评估
个人还好说,但企业内部要决策是否上线一个新系统,要回答相比其他SaaS系统、低代码平台和AI大模型平台,OpenClaw的优势在哪里,潜在成本有多高,会给企业带来什么价值。
6)缺乏企业级最佳实践
目前市面上大多数案例,都停留在个人效率场景,而企业采购需要看到同行的成功案例,目前OpenClaw则缺乏这些行业最佳实践和可复制的部署方案,尤其缺少量化的业务/效率提升数据。
7)岗位级Agent需要大量配置成本
每个岗位要不同的权限、不同的workspace、不同的Agent角色定义和Skills配置,不是点点鼠标就能搞定的。
总而言之,企业想用好OpenClaw,是个组织级的工程。
五、企业落地OpenClaw,需要补齐三项能力
如果你和你的企业意识到上面的风险,仍要考虑引入OpenClaw,我觉得至少要提前具备下面三项能力:
第一,权限与作用域管理能力。
类似上篇文章提到的Skills分类分层。像是财务的自动化技能,不能被销售随意调用。法务的合同审核逻辑,不可能开放给全公司执行。每个Skill都必须有清晰的作用域定义,并且和组织结构绑定。
第二,技能审计与发布机制。
企业不能允许任何人把未经审查的代码直接上线。Skill必须经过评审、签名、版本控制、发布管理。执行链路必须可追溯。
第三,自定义能力建设能力。
开源社区里的插件,最多能解决通用问题。真正决定企业价值的,是内部规则。
合同审核的判断口径、报销流程的校验标准、供应商准入规则、客户分级逻辑,这些才是企业资产。它们必须被拆解成规则模块,封装成可维护的技能。
如果没有能力把内部SOP工程化,OpenClaw永远只能停留在玩具阶段。
六、最后的判断:企业现在应该怎么做?
如果你是企业的CIO、CTO、科技部负责人、AI 负责人,现在仍拿不准接下来该怎么做,我给你几个建议:
第一,要不要持续关注?当然要,这是个长期趋势。
AI Agent一定会成为下一代企业软件架构,取代传统SaaS,这是业界共识。而OpenClaw代表了这个未来方向,现在研究它,实际上是在布局下一代企业IT架构。
尤其数据主权和本地部署确实是OpenClaw对企业最核心的吸引力,特别是在当前AI监管趋严的背景下。它的核心架构:微内核+Skills+Channels,是一种企业级自动化平台的理想形态,使其可以进行跨系统协同和主动服务。
第二,要不要立即全量部署?当然不要,现在的风险边界还不稳定。
目前OpenClaw还无法补齐企业级的安全能力(如Skill审计、RBAC、合规认证)。如果安全问题不解决,所有这些优势都无法落地。你冲进去,就只会是第一只小白鼠。
第三,要不要开始做准备?必须要
正确的做法,是建议在隔离环境,先做小范围的安全试点。
同步要求技能代码要有审阅机制、执行权限要有白名单机制、宿主机要实施隔离策略和最小权限原则。
越早建立起这些技能体系和权限策略,就越能在下一波红利里占先机。
最后,持续关注生态,等待更成熟的企业级版本,当出现第一个真正可复制的企业解决方案时,再考虑规模化推广。
七、结语
OpenClaw的出现,让AI真正具备了执行能力。
但对企业而言,真正的落地,不是靠一个开源项目,而是靠安全、流程、权限、组织能力的整体升级。
这才是下一步企业的真正竞争力。
新年开工第一天,你的团队、老板,有没有提到引入OpenClaw?你又是怎么想的呢?
欢迎在评论区说说你们的真实的状态。
我是申悦,前互联网大厂产品人,现在是一名All in AI的企业AI转型咨询顾问。欢迎加我好友互相交流。
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