如果說2025年是大模型應(yīng)用元年，那么2026年的春天，則無疑被刻上了“OpenClaw”的烙印。這款由個(gè)人開發(fā)者推出的開源AI Agent框架，以其驚人的易用性和強(qiáng)大的任務(wù)執(zhí)行能力，在短短數(shù)月內(nèi)點(diǎn)燃了全球開發(fā)者與普通用戶的熱情，掀起了一場(chǎng)全民“養(yǎng)龍蝦”（OpenClaw的昵稱）的熱潮。

然而，當(dāng)技術(shù)狂歡的浪潮褪去，OpenClaw在企業(yè)級(jí)市場(chǎng)的真實(shí)落地能力、Token成本，以及隨之而來的安全挑戰(zhàn)和如何構(gòu)建可持續(xù)的生態(tài)護(hù)城河的挑戰(zhàn)，成為擺在所有參與者面前的現(xiàn)實(shí)考題。

OpenClaw雙軌狂飆

OpenClaw的崛起，標(biāo)志著AI從“對(duì)話與生成”的L1/L2階段，正式邁入“自主執(zhí)行與完成任務(wù)”的L3（Agentic AI）階段。其核心魅力在于，它極大地降低了構(gòu)建一個(gè)能理解指令、使用工具、編寫并執(zhí)行代碼以完成復(fù)雜任務(wù)的智能體的門檻。這種“生產(chǎn)力平權(quán)”效應(yīng)，直接引爆了其在消費(fèi)端（C端）和企業(yè)端（B端）兩個(gè)維度的應(yīng)用探索。

在C端，OpenClaw主要扮演著“超級(jí)個(gè)人助理”的角色。普通用戶通過簡(jiǎn)單的本地部署或云端服務(wù)，即可擁有一個(gè)能幫忙整理文檔、分析數(shù)據(jù)、自動(dòng)編寫腳本、甚至管理智能家居的AI伙伴。這種低門檻、高自由度的體驗(yàn)，是推動(dòng)其病毒式傳播的核心動(dòng)力。

根據(jù)奇安信報(bào)告的網(wǎng)絡(luò)空間測(cè)繪數(shù)據(jù)，截至2026年3月13日，全球暴露在互聯(lián)網(wǎng)的OpenClaw實(shí)例已超過23萬個(gè)，覆蓋近15萬個(gè)獨(dú)立IP。其每日新增資產(chǎn)數(shù)從2月初的約5000個(gè)，飆升至3月中旬的超過9萬個(gè)，增長(zhǎng)曲線陡峭，直觀反映了其用戶規(guī)模的爆炸式增長(zhǎng)。地理分布上，美國(guó)和中國(guó)是部署最集中的兩大區(qū)域，合計(jì)占比超過65%，北京、上海、廣東等中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省市是國(guó)內(nèi)的部署熱點(diǎn)。

C端對(duì)于OpenClaw而言，僅是其價(jià)值的“冰山一角”，其能否成為人類通往AGI的解，要看其在B端的應(yīng)用價(jià)值。企業(yè)對(duì)于降本增效、流程自動(dòng)化的剛性需求，為OpenClaw這類Agent技術(shù)提供了廣闊的落地場(chǎng)景。理論上，經(jīng)過定制和訓(xùn)練的OpenClaw可以深入企業(yè)的研發(fā)、運(yùn)營(yíng)、客服、數(shù)據(jù)分析等各個(gè)環(huán)節(jié)，成為“數(shù)字員工”。

京東云相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，企業(yè)端應(yīng)用主要圍繞兩大訴求：一是內(nèi)部流程提效；二是對(duì)外服務(wù)升級(jí)。從場(chǎng)景角度出發(fā)，目前來企業(yè)側(cè)“龍蝦”的應(yīng)用場(chǎng)景主要有三個(gè)方向。第一個(gè)是場(chǎng)景化、任務(wù)自動(dòng)化。這是最直接的價(jià)值點(diǎn)。企業(yè)將OpenClaw用于高頻、剛需、規(guī)則相對(duì)明確的場(chǎng)景。在客服場(chǎng)景，智能體不僅能回答問題，更能像自動(dòng)執(zhí)行查訂單、退換貨等具體任務(wù)；在內(nèi)部辦公中，它可以自動(dòng)處理報(bào)銷單、整理會(huì)議紀(jì)要、跨系統(tǒng)同步數(shù)據(jù)。京東相關(guān)技術(shù)負(fù)責(zé)人認(rèn)為，OpenClaw的火爆標(biāo)志著“AI殺入了更高價(jià)值的工作圈”，開始承擔(dān)流程性工作。

第二個(gè)是“新型AI操作系統(tǒng)”。OpenClaw的架構(gòu)設(shè)計(jì)使其有望成為連接企業(yè)數(shù)據(jù)、工具和人的統(tǒng)一接口。它不再是一個(gè)孤立的聊天機(jī)器人，而是一個(gè)可以調(diào)度各種Skill（技能插件）、訪問內(nèi)部系統(tǒng)API、并在多智能體間協(xié)同工作的“操作系統(tǒng)”。京東的JoyInside戰(zhàn)略正是這一思路的體現(xiàn)——將AI能力植入各類硬件（從智能音箱到廚房電器），讓OpenClaw成為用戶與物理世界交互的智能中樞，打造比手機(jī)APP粘性更強(qiáng)、規(guī)模更大的新入口。

第三個(gè)是輔助開發(fā)編程。對(duì)于研發(fā)團(tuán)隊(duì)，OpenClaw能夠理解需求、自動(dòng)編寫代碼、調(diào)試程序、甚至生成技術(shù)方案。未來可能出現(xiàn)“一個(gè)高級(jí)工程師帶著20個(gè)‘龍蝦’干活”的場(chǎng)景，這將徹底改變軟件工程的生產(chǎn)模式。OpenClaw背后的大模型能力已突破“深度思考”（Reasoning）層級(jí)，進(jìn)入“代理智能”（Agentic AI）階段，這是其能完成復(fù)雜任務(wù)的技術(shù)基礎(chǔ)。

此外，京東相關(guān)技術(shù)負(fù)責(zé)人認(rèn)為，OpenClaw的爆火，本質(zhì)上是底層大模型能力達(dá)到了L3（Agentic）水平的體現(xiàn)。模型本身具備了更強(qiáng)的深度思考（Reasoning）和任務(wù)執(zhí)行（Agentic）能力，使得像OpenClaw這樣的框架能夠以極簡(jiǎn)的工程化方式將模型能力釋放出來，去完成更高價(jià)值的實(shí)際工作。因此，OpenClaw是企業(yè)將前沿AI模型能力轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)力的一個(gè)高效“放大器”。

為了讓不同用戶都能低成本、零門檻用上OpenClaw，各家云廠商紛紛上線一鍵部署服務(wù)，以京東云為例，近期上線“龍蝦天團(tuán)”，實(shí)現(xiàn)從個(gè)人嘗鮮到企業(yè)私有化部署全覆蓋，上線后Token調(diào)用量周環(huán)比增長(zhǎng)高達(dá)455%。

安全、成本、集成與生態(tài)，全民養(yǎng)蝦背后的三大挑戰(zhàn)

盡管前景廣闊，但OpenClaw在企業(yè)端的規(guī)?；涞厝悦媾R嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，與消費(fèi)端“隨心所欲”的“養(yǎng)蝦”體驗(yàn)形成鮮明對(duì)比。這些痛點(diǎn)主要集中在三個(gè)維度，構(gòu)成了企業(yè)擁抱智能體時(shí)代的“四重門”。

首當(dāng)其沖的事安全風(fēng)險(xiǎn)問題。與C端用戶“嘗鮮”和“玩具”心態(tài)不同，企業(yè)級(jí)應(yīng)用對(duì)穩(wěn)定性、安全性、合規(guī)性和可管理性有著近乎苛刻的要求。奇安信發(fā)布的《政企版OpenClaw安全使用指南》一針見血地指出：與傳統(tǒng)AI應(yīng)用不同，智能體不再是“輔助決策”，而是能夠“自主調(diào)用工具、訪問企業(yè)數(shù)據(jù)并執(zhí)行具體任務(wù)”的“行動(dòng)主體”。其權(quán)限堪比超級(jí)系統(tǒng)管理員，一旦被攻擊或操控，潛在破壞力難以想象。

全民“養(yǎng)蝦”的浪漫背后，OpenClaw生態(tài)在規(guī)?；?、尤其是企業(yè)化落地過程中，正暴露出日益嚴(yán)峻的痛點(diǎn)與危機(jī)。

而這其中，首要需要面對(duì)的Skill供應(yīng)鏈投毒。OpenClaw的Skill生態(tài)（如官方市場(chǎng)ClawHub）是其能力擴(kuò)展的核心，但也成為最大風(fēng)險(xiǎn)入口。奇安信威脅情報(bào)報(bào)告顯示，在掃描的超過24萬個(gè)公開Skill中，已發(fā)現(xiàn)190個(gè)明確惡意樣本，超過7700個(gè)可疑樣本。惡意Skill可能隱藏后門、竊取憑證（如瀏覽器Cookie、API密鑰）、甚至誘導(dǎo)智能體執(zhí)行“自我進(jìn)化”指令，永久篡改其核心配置文件，形成“語(yǔ)義蠕蟲”。

除此之外，在攻擊面方面，攻擊者可通過精心構(gòu)造的輸入，誘導(dǎo)智能體泄露系統(tǒng)提示詞中的敏感信息（如內(nèi)部API密鑰、業(yè)務(wù)流程），或直接操控其執(zhí)行未授權(quán)操作。由于攻擊嵌套在正常交互中，隱蔽性極強(qiáng)。

值得注意的是，權(quán)限管理也是企業(yè)在應(yīng)用OpenClaw過程中最為關(guān)鍵的挑戰(zhàn)之一，智能體的工作空間（Workspace）集中處理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，若未進(jìn)行嚴(yán)格的隔離、脫敏和生命周期管理，極易導(dǎo)致敏感數(shù)據(jù)殘留或越權(quán)訪問。

京東相關(guān)技術(shù)負(fù)責(zé)人在回應(yīng)媒體關(guān)于企業(yè)權(quán)限與安全的擔(dān)憂時(shí)也承認(rèn)，這是企業(yè)部署時(shí)必須詳細(xì)規(guī)范的核心問題，需要將企業(yè)IT的權(quán)限配置和安全限制完整映射到智能體管理體系之中。

如果說安全是企業(yè)部署OpenClaw時(shí)必須首先筑牢的“防火墻”，那么，當(dāng)企業(yè)成功跨越這道門檻后，便會(huì)立刻面臨一個(gè)更為現(xiàn)實(shí)且關(guān)乎運(yùn)營(yíng)可持續(xù)性的挑戰(zhàn)——如何駕馭其高昂的運(yùn)行成本。

安全防護(hù)確保了智能體在可控的軌道上運(yùn)行，但若無法有效控制其運(yùn)行成本，尤其是核心資源—Token的消耗，那么這項(xiàng)前沿技術(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用將如同一個(gè)“無底洞”，吞噬企業(yè)的預(yù)算，最終陷入投入與產(chǎn)出失衡的“效率悖論”。因此，從對(duì)“影子AI”和數(shù)據(jù)外流的擔(dān)憂，到對(duì)“Token消耗”的精確核算，企業(yè)的關(guān)注點(diǎn)從“能否安全地用”自然過渡到了“如何經(jīng)濟(jì)高效地用”。這正是“Token效率”概念成為焦點(diǎn)的背景，它標(biāo)志著企業(yè)智能體部署的討論，已從外部風(fēng)險(xiǎn)防御深入到了內(nèi)部資源優(yōu)化與價(jià)值衡量的核心層面。

OpenClaw的強(qiáng)大依賴于背后大模型的持續(xù)調(diào)用，而每一次調(diào)用都意味著真金白銀的Token消耗。對(duì)此，京東相關(guān)技術(shù)負(fù)責(zé)人提出了一個(gè)關(guān)鍵概念：“Token效率”（Token Efficiency），他指出，進(jìn)入第三代Agentic AI后，智能體需要進(jìn)行多步深度思考，導(dǎo)致Token消耗量暴漲，成本問題變得非常關(guān)鍵。

除了token消耗成本，企業(yè)端部署OpenClaw還面臨著硬件成本、運(yùn)維成本等問題。企業(yè)端有很多數(shù)據(jù)無法出域，無法在線調(diào)各種token，包括企業(yè)的代碼和敏感數(shù)據(jù)無法調(diào)用外部模型，因此需要部署本地服務(wù)器或一體機(jī)，這就增加了企業(yè)的硬件投入；同時(shí)，OpenClaw的部署、調(diào)試、維護(hù)需要專業(yè)的技術(shù)人員，而很多中小企業(yè)缺乏相關(guān)的技術(shù)人才，只能依賴第三方服務(wù)，進(jìn)一步增加了運(yùn)維成本。

滿足了安全的“底線”，解決了Token成本高昂的問題，一個(gè)更深層次、更關(guān)乎本質(zhì)的挑戰(zhàn)浮出水面：我們究竟應(yīng)該如何與這些日益自主的“智能體”共處？OpenClaw的爆火，其深層意義遠(yuǎn)不止于展示了一個(gè)強(qiáng)大的工具，而在于它清晰地揭示了AI正在從被動(dòng)的“能力工具”轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)的“行為主體”。

當(dāng)AI能夠遞歸地完成任務(wù)、覆蓋端到端的業(yè)務(wù)流程時(shí)，它挑戰(zhàn)的已不再是某個(gè)具體崗位，而是傳統(tǒng)的組織形態(tài)和人與機(jī)器的協(xié)作范式。企業(yè)引入OpenClaw，本質(zhì)上是在引入一個(gè)新型的“數(shù)字員工”，這迫使我們必須重新思考責(zé)任歸屬、決策流程以及人類在自動(dòng)化浪潮中的最終角色與價(jià)值錨點(diǎn)。從“如何使用工具”到“如何治理主體”，這標(biāo)志著企業(yè)智能化進(jìn)程邁入了一個(gè)全新的、更具哲學(xué)與實(shí)踐復(fù)雜性的階段。

讓OpenClaw真正“干活”，意味著要安全地打通企業(yè)內(nèi)部諸如OA、ERP等系統(tǒng)。這涉及到復(fù)雜的API集成、權(quán)限的精細(xì)化管理（如何遵循最小權(quán)限原則）、以及操作的可審計(jì)性，是一個(gè)龐大的系統(tǒng)工程，絕非簡(jiǎn)單的安裝部署。

在這過程中，就牽扯到了企業(yè)本地“龍蝦”與云端“龍蝦”協(xié)同工作過程中，長(zhǎng)記憶上下文的共享能力。共享能力的強(qiáng)弱直接決定了“龍蝦”能否真正在企業(yè)級(jí)規(guī)?；捏w現(xiàn)價(jià)值，具體來看，構(gòu)建共享能力過程主要有三個(gè)挑戰(zhàn)：

第一是數(shù)據(jù)一致性與同步效率。需要在多端之間實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、低延遲的狀態(tài)同步，同時(shí)控制成本；

第二是隱私與安全邊界。企業(yè)用戶對(duì)數(shù)據(jù)非常敏感，必須清晰區(qū)分哪些數(shù)據(jù)留在本地，哪些可以上云處理；

第三是上下文與長(zhǎng)期記憶管理。如何在有限Token預(yù)算內(nèi)，保證關(guān)鍵記憶不丟失，同時(shí)避免冗余信息帶來的成本浪費(fèi)。

何以解憂？

這些挑戰(zhàn)雖然嚴(yán)峻，但并非不可逾越。隨著技術(shù)生態(tài)的成熟和行業(yè)實(shí)踐的積累，一條清晰的路徑正在浮現(xiàn)，引導(dǎo)著企業(yè)安全、高效地將OpenClaw的價(jià)值從實(shí)驗(yàn)室?guī)牒诵臉I(yè)務(wù)。從產(chǎn)業(yè)角度來看，當(dāng)前行業(yè)呈現(xiàn)出“安全廠商筑防線、模型廠商降成本、互聯(lián)網(wǎng)巨頭搭生態(tài)、垂直服務(wù)商補(bǔ)短板”的協(xié)同格局。其核心目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)高效、安全、易用且具備長(zhǎng)期生命力的AI應(yīng)用環(huán)境。

安全層面，從被動(dòng)防御到主動(dòng)免疫當(dāng)前主流思路已從單一的產(chǎn)品加固，延伸至從開發(fā)到部署的全生命周期治理。

主要舉措可以分為三個(gè)方面，一是模型層加固。通過指令遵循對(duì)齊（RLHF/DPO）、后訓(xùn)練安全對(duì)齊、對(duì)抗樣本魯棒性訓(xùn)練等技術(shù)，提升基礎(chǔ)模型的安全基線。

二是數(shù)據(jù)流與工具鏈隔離。為企業(yè)提供從內(nèi)存隔離、工具沙箱到網(wǎng)絡(luò)訪問控制的“零信任”運(yùn)行環(huán)境。例如，為高風(fēng)險(xiǎn)操作如代碼執(zhí)行、數(shù)據(jù)查詢等提供專用、可控的環(huán)境。

三是供應(yīng)鏈安全審計(jì)。建立第三方Skills/插件市場(chǎng)的安全審核準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，引入代碼簽名、動(dòng)態(tài)掃描和安全證明機(jī)制，確保第三方組件的可信來源。

使用成本方面，企業(yè)在追求“單位Token效益最大化”成本控制的過程中，關(guān)鍵在于提升Agent推理和決策的整體效率。比如，訓(xùn)練或微調(diào)針對(duì)Agent任務(wù)（如規(guī)劃、工具調(diào)用）優(yōu)化的主模型，通過改進(jìn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（如推理過程優(yōu)化）和架構(gòu)設(shè)計(jì)，在任務(wù)成功率相當(dāng)?shù)那疤嵯?，顯著減少任務(wù)完成所需的Token數(shù)量。

以京東為例，其將Token效率作為其自研大模型的核心理念之一。京東近期正式開源JoyAI-LLM Flash大模型，專為Open Claw等Agent場(chǎng)景優(yōu)化，依托自研FiberPO強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，同等任務(wù)下Token消耗僅為同類模型的1/4-1/5，推理速度提升1.8倍。旨在降低本地部署門檻，吸引開發(fā)者構(gòu)建生態(tài)，并最終引導(dǎo)至京東云。

而在集成與生態(tài)方面，打通數(shù)據(jù)肯定是第一步，進(jìn)而再將企業(yè)內(nèi)部各個(gè)部門之間的“龍蝦”與云端的“龍蝦”實(shí)現(xiàn)記憶共享。針對(duì)這些問題，京東云相關(guān)負(fù)責(zé)人給出的建議是：采用分層記憶架構(gòu)。敏感數(shù)據(jù)優(yōu)先本地存儲(chǔ)，云端更多承擔(dān)抽象和計(jì)算能力；同時(shí)通過權(quán)限控制和審計(jì)機(jī)制，確保每一次調(diào)用都是可控和可追溯的。整體目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)一個(gè)平衡,既保證體驗(yàn)，又保證安全，同時(shí)控制成本。

OpenClaw的火爆只是一個(gè)開始。京東相關(guān)技術(shù)負(fù)責(zé)人預(yù)測(cè)，技術(shù)演進(jìn)路線將快速向L4（Innovation，創(chuàng)新）階段邁進(jìn)，屆時(shí)AI不僅能執(zhí)行任務(wù)，還能提出人類未曾想到的創(chuàng)新性解決方案。OpenClaw這類框架作為“價(jià)值放大器”的作用將持續(xù)，但競(jìng)爭(zhēng)將更多集中在底層模型能力、安全生態(tài)構(gòu)建和與垂直行業(yè)場(chǎng)景的深度融合上。

未來的贏家，不是某個(gè)單一的“養(yǎng)蝦”工具，而是能夠提供強(qiáng)大且高效的模型底座、構(gòu)建安全可信的企業(yè)級(jí)部署環(huán)境、并深入產(chǎn)業(yè)毛細(xì)血管創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值的生態(tài)構(gòu)建者。全民“養(yǎng)蝦”的熱潮終將冷卻，但由此催生的、對(duì)AI Agent生產(chǎn)力的深刻認(rèn)知和需求，將推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)走向更務(wù)實(shí)、更安全、也更富創(chuàng)造力的新階段。

（文｜Leo張ToB雜談，作者｜張申宇，編輯丨楊林）