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OpenClaw 2个月超越Linux,但企业没人敢用。终于有人来填这个坑了。

发布日期:2026-03-10 12:11:53 浏览次数: 3030
作者:探索AGI

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OpenClaw 2个月火遍个人用户圈,却因权限问题难进企业大门,ClawForce 来填坑了!

核心内容:
1. OpenClaw 个人火爆但企业难用的核心原因
2. ClawForce 如何解决企业级部署与管控难题
3. 销冠能力复刻功能带来的团队效率革命

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

OpenClaw 真的太火了。

仅仅2个月,GitHub星标数量就超越了Linux这些持续更新十多年的大基建项目。

个人用户玩得风生水起,接聊天软件、自动处理邮件、帮你改文件、帮你炒股,什么都能干。

但你有没有注意到一个很有意思的现象:

几乎没有企业在大规模用它。

为什么?

原因特别简单。

OpenClaw本身是给极客设计的。默认有系统的最高权限。个人玩,自己抗风险,根本无所谓。

但如果是在一个100人的公司,它用了哪些数据?它给客户发了什么邮件?能查吗?能撤吗?

并不能。

所以就有一个很有意思的现象。

OpenClaw的个人用户们玩得风生水起,但企业端几乎没有大规模落地的案例。

从个人玩具,到企业生产力,这之间有一条鸿沟。

最近,我看到一个产品,它就是来填这条鸿沟的。

叫 ClawForce

背后的团队,先说一嘴

ClawForce是MemTensor团队做的。

可能不太熟,但他们做的另一个东西,你大概率听过或者用过。

MemOS,一个Agent记忆操作系统框架。

它可以把大模型的记忆,当成CPU、内存一样的系统资源来管理。在很多benchmark上都获得了SOTA的性能。

他们团队最近还开源了一个OpenClaw插件,可以让个人的大龙虾,token消耗量暴省70%。

https://github.com/MemTensor/MemOS-Cloud-OpenClaw-Plugin

那ClawForce到底做了什么?

正常情况下,个人如果想用openclaw,得自己配置环境,配置模型,配置插件...

但是在企业里边,不可能让IT部门一台台设备帮你配置。

ClawForce做法完全不一样!

你把公司的组织架构接入之后。部门、岗位、账号体系,系统会自动给不同岗位推荐 Agent 配置。

管理员审批完,员工那边,就多了一些默认配置好的助手,不需要装任何插件,不用学任何配置。

这种体验,跟那种用云厂商一键部署OpenClaw的方案,完全不是一个东西。

阿里云,腾讯云那些一键部署镜像,解决的只是 单实例部署 问题。

后面具体的企业内部的管控,治理,全是空白。

ClawForce首先把这第一层给补上了。

真正的杀手锏

你的团队里,一定有这么一个人。

他处理问题的速度是别人的好几倍,应付客户,理解业务,做的方案老板从来不打回来。

但问题是,他只有一个。

大多数的人呢?该加班加班,该犯错犯错,该被客户骂还是被骂。

所以,ClawForce做了一件非常有意思的事情,它可以把这个人的打法,复刻进所有人的AI助手,让每个新人,上手就能按照类似的套路干活。

而且这整个过程,会非常的自然,不需要什么刻意训练。

假设你是销冠张明。 你有一个大客户X,下个月要到期了。昨天有同事发邮件说:有供应商给出了更有竞争力的报价。

龙虾会自动帮你盯着邮箱和crm,看到邮件的时候,就直接在今日简报把它标成了紧急。

进一步,你可以让龙虾,帮忙做一下原因分析。

它会打开Outlook,搜近30天所有跟客户X的往来邮件。还会打开CRM,拉出这个客户的全部商机状态和接触记录。

然后交叉比对。

最后给你一个结论,有三个原因: 价格压力(竞品B降价了)、交付信任受损、关系维护不足...

所有这些操作,都是运行在云沙箱上,不会直接碰本机,不会误操作你的生产系统。

出了问题,可以录像、可以审计、可以回放。

确认了原因之后,你让龙虾帮忙写挽回邮件。

写完之后,你觉得中规中矩,于是你跟他进行了多轮的迭代的优化。

到这一步,跟别的AI助手也差不多。

但接下来的事情,才是ClawForce跟别人不一样的地方。

系统会检测,你刚才教龙虾的这套修改方向,先致歉 → 亮服务改进 → 客户成功经理 → 约沟通——是一个可以复用的打法。

它会问你:要不要把这个打法沉淀到企业的Skill空间里?

你确认之后。

从此,当任意一个新人销售,面对他的客户也要换供应商时,他的AI龙虾会自动匹配到这个Skill,直接按照你这个销冠的思路来起草邮件。

不同客户,不同问题,但同一个方法论框架。

而且这个Skill不是靠prompt抄来抄去的,背后是MemOS的结构化记忆在支撑,操作路径、中间上下文、修改逻辑,全部被结构化地记了下来,脱敏之后进入组织空间。

团队越用,Skill越积越厚,AI越用越聪明。

企业级管控

对于企业来说, Agent能干活 只是第一步,出了事能定位 更关键。

这也是原生OpenClaw最缺的东西。

ClawForce在这块做了什么?

权限都可以配置。 每只龙虾能读什么数据、能写什么系统、能不能发邮件,全都后台可配置。

Skill有版本管理。 每个Skill都有版本历史,出了问题一键退到上个版本。有风险分级,高风险的Skill需要审核才能发布。

全链路审计。 所有关键行为都会进审计日志。调了什么Skill、用了什么记忆、在云电脑里点了什么——全部有记录。

有了这些,安全团队才有可能真正放行。

写在最后

说了这么多,其实总结起来就一句话:怎么把一个极客级的强力桌面Agent,变成企业敢用、能规模化、能沉淀组织经验的数字员工体系。

这其实就是ClawForce在做的事情。

最近,我一直在想一个问题。

互联网行业,一直有一个特别明显的规律:

每一个爆火的开源项目,最终都会走向企业化。

Kubernetes 是这样,Elasticsearch 是这样,现在 OpenClaw 也在走同一条路。

个人用户负责把产品点燃,企业市场负责把火烧大。

但从个人到企业,中间肯定不只是简单的加一个管理后台。

需要重新思考一个根本性的问题:在一个组织里,AI和人之间的关系,到底应该是什么样的?

是一个人配一个AI助手,各干各的?

还是让AI成为一个组织的神经系统,让他感知变化、沉淀经验、传递打法、越用越强?

ClawForce 选了后者。

它赌的是:一个人的能力有天花板,但一个组织的经验没有。

如果这个赌注是对的。

那我们可能正在见证一件事——

AI从 让个人变得更强强 ,走向 让组织进化。

前者是工具,后者是基础设施。

而基础设施这东西,一旦铺下去,就是比较长期的事情了。

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