浪潮信息直播發(fā)布業(yè)界首個企業(yè)級OpenClaw方案"企千蝦"

北京2026年4月3日 /美通社/ -- 4月2日，浪潮信息直播發(fā)布業(yè)界首個企業(yè)級OpenClaw方案——「企千蝦」，為企業(yè)規(guī)模化部署、管理和應(yīng)用OpenClaw，打造了安全、高效、易用的全鏈路方案。實操演示了「企千蝦」基于元腦服務(wù)器實現(xiàn)本地化部署，通過沙箱隔離與底層系統(tǒng)級管控，從根源上解決OpenClaw私有化部署中的安全風(fēng)險與權(quán)限管控難題。方案深度融合開源項目ClawManager，支持在本地私有化環(huán)境中，數(shù)千個OpenClaw實例一鍵部署、集群統(tǒng)一升級、Skills技能一鍵遷移，并提供全生命周期集中管理能力，讓OpenClaw真正滿足生產(chǎn)級要求，從個人應(yīng)用走向穩(wěn)定、可管、可控的企業(yè)級規(guī)模化應(yīng)用。

企業(yè)規(guī)模化"養(yǎng)蝦"的三大困境

今年，開源社區(qū)的OpenClaw極大降低了構(gòu)建數(shù)字員工的門檻。但要在企業(yè)內(nèi)部實現(xiàn)從"單點試用"向"規(guī)模化集群"的跨越，依然面臨著以下核心痛點：

安全合規(guī)的"深水區(qū)"：安全是企業(yè)級智能體落地的首要前提。對于金融、醫(yī)療等嚴苛行業(yè)，敏感數(shù)據(jù)經(jīng)過第三方云端面臨出域泄露的致命風(fēng)險。桌面服務(wù)直接暴露于集群外部，缺乏統(tǒng)一的認證與鑒權(quán)層，既存在安全盲區(qū)，也難以滿足企業(yè)對訪問管控的合規(guī)要求。此外，智能體運行權(quán)限過高、鏈路不透明帶來的潛在漏洞，使得企業(yè)在缺乏物理與邏輯雙重防線時，不敢輕易交付核心業(yè)務(wù)。

批量部署門檻高、管理難：當(dāng)應(yīng)用規(guī)模從幾個Demo擴展到上百個生產(chǎn)實例時，手動搭建Node.js環(huán)境、處理復(fù)雜組件依賴的傳統(tǒng)方式效率極低。碎片化的摸索不僅推高了人力投入，不兼容帶來的效率瓶頸也讓企業(yè)陷入了"高價代部署"的怪圈，亟需重構(gòu)標(biāo)準化的自動交付體系。

算力成本的"無底洞"：Agent的自主規(guī)劃機制決定了其極度消耗Token，一個復(fù)雜任務(wù)可能觸發(fā)數(shù)十次循環(huán)調(diào)用，導(dǎo)致消耗量呈指數(shù)級上升。以當(dāng)前公有云按量計費模式為例，參考Claude Opus 4.6的使用，一名資深程序員日均消耗約1億Token，月均開銷可達10萬元。IT預(yù)算極易因Token激增而"填不平"，企業(yè)迫切需要將波動的支出轉(zhuǎn)化為可預(yù)測、可管控的固定成本。

企千蝦方案發(fā)布：底層安全防線筑牢"龍蝦池"，實現(xiàn)企業(yè)級Agent規(guī)模化管控

「企千蝦」是浪潮信息為企業(yè)級OpenClaw規(guī)模化落地打造的安全、高效、易用的端到端解決方案。該方案基于元腦服務(wù)器實現(xiàn)本地化部署，元腦x86服務(wù)器承擔(dān)OpenClaw的批量部署與管理，元腦AI服務(wù)器則專職負責(zé)模型推理，實現(xiàn)資源利用率與執(zhí)行效率的最大化，通過沙箱隔離與底層管控筑牢安全防線，從根源上解決OpenClaw私有化部署中的安全風(fēng)險與權(quán)限管控難題。方案深度融合開源項目ClawManager，支持在本地私有化環(huán)境中，數(shù)千個OpenClaw實例一鍵部署、集群統(tǒng)一升級、Skills技能一鍵遷移，并提供全生命周期集中管理能力，讓OpenClaw真正滿足生產(chǎn)級要求，從個人應(yīng)用走向穩(wěn)定、可管、可控的企業(yè)級規(guī)模化應(yīng)用。

ClawManager作為近期開源的GitHub熱門項目，是一個專為企業(yè)級Kubernetes環(huán)境打造的OpenClaw集群管理平臺，也是「企千蝦」方案的龍蝦管家。ClawManager基于Kubernetes原生能力構(gòu)建，通過直觀的"控制臺點選"模式，實現(xiàn)了從用戶鑒權(quán)、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。 

基于「企千蝦」方案，企業(yè)可針對業(yè)務(wù)場景優(yōu)化算力配置，在本地高效構(gòu)建與管理復(fù)雜"龍蝦"集群。方案提供安全便捷的企業(yè)級Agent應(yīng)用部署能力，助力"養(yǎng)蝦"從難到易、從亂到穩(wěn)、從貴到省。其核心特點如下：

一鍵便捷操作，從小時級到分鐘級的自動化交付。方案可通過Kubernetes清單實現(xiàn)一鍵批量部署，將復(fù)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。發(fā)布現(xiàn)場，技術(shù)團隊通過真機演示深度還原了「企千蝦」方案的自動化流轉(zhuǎn)能力。基于在元腦服務(wù)器上執(zhí)行Kubernetes清單，僅需數(shù)十秒即可完成10個"龍蝦"（OpenClaw）實例的批量部署，并利用CSV批量導(dǎo)入功能，瞬間實現(xiàn)千級用戶賬號的創(chuàng)建與資源配額分配。普通用戶登錄后，可秒級拉起預(yù)集成Ubuntu桌面與OpenClaw鏡像的"個人AI電腦"，所有實例均運行在嚴格隔離的安全沙箱中，宿主機零風(fēng)險。

筑牢安全防線，私有化部署數(shù)據(jù)不出域。方案基于全流程私有化部署，從架構(gòu)層面實現(xiàn)所有數(shù)據(jù)交互留在本地。內(nèi)置自研KOS操作系統(tǒng)及KSecure安全組件，構(gòu)建涵蓋運行環(huán)境防護、Skill應(yīng)用安全及RAG知識庫權(quán)限管控的三層縱深防御體系，有效攔截惡意指令、提示詞注入及勒索行為。發(fā)布會實操環(huán)節(jié)則通過"隔離沙箱+動態(tài)網(wǎng)關(guān)"展現(xiàn)工級安全性：每個Agent實例在獨立沙箱中運行，實現(xiàn)與宿主機物理隔離；AI網(wǎng)關(guān)依據(jù)內(nèi)置30余條風(fēng)控規(guī)則，對敏感請求實時切回內(nèi)網(wǎng)安全模型或直接攔截，確保數(shù)據(jù)交互全程可控、可追溯。

成本精益管控，讓算力成本與投入產(chǎn)出比清晰可見。企業(yè)可實現(xiàn)模型用量的可視化查詢，確保每次業(yè)務(wù)調(diào)用的Token消耗精準歸因。技術(shù)團隊在發(fā)布實操中完整展示了管理者視角：通過"AI審計"可穿透查看任務(wù)執(zhí)行細節(jié)，包括審計事件、實時Token用量及預(yù)估費用；進入"成本中心"，則可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(yù)估外部單價費用及內(nèi)部模型核算成本。該機制將不可控的公有云按量計費，轉(zhuǎn)化為可預(yù)測、可核算的本地硬件固定成本。同時，通過按需分配資源配額，最大化利用服務(wù)器性能，避免算力閑置與浪費。

穩(wěn)定護航千蝦運行，支持單機千路的高并發(fā)支撐。依托最新一代元腦x86服務(wù)器，方案可實現(xiàn)單機千路Agent穩(wěn)定運行，滿足7×24小時不間斷作業(yè)需求。發(fā)布現(xiàn)場，技術(shù)人員通過"家底"盤點，利用kubectl get nodes實時展示集群內(nèi)多臺就緒節(jié)點的資源負載，將CPU、內(nèi)存及磁盤占用可視化，從根源上避免資源過載導(dǎo)致的系統(tǒng)崩潰。同時，配合InManage數(shù)據(jù)中心管理軟件的專家級監(jiān)控與狀態(tài)持久化技術(shù)，確保容器重啟后核心數(shù)據(jù)不丟失，徹底消除因普通PC性能不足、鎖屏或卡頓帶來的業(yè)務(wù)中斷風(fēng)險。

性能實測：本地部署深度摸底，針對不同業(yè)務(wù)負載的"量體裁衣"

發(fā)布現(xiàn)場，技術(shù)團隊分享了針對OpenClaw通用服務(wù)器部署的深度性能摸底，通過拆解不同規(guī)模企業(yè)的業(yè)務(wù)特征，為「企千蝦」方案沉淀出一套差異化容器配置指南。這種黃金配置方案，可保證算力不浪費、成本可控可落地。

基礎(chǔ)場景最佳性價比：經(jīng)過窮舉CPU與內(nèi)存組合測試，技術(shù)團隊發(fā)現(xiàn)2C4G（2核CPU、4GB內(nèi)存）是日常簡單應(yīng)用的最佳平衡點。該配置能覆蓋企業(yè)日常80%的基礎(chǔ)AI助手需求，既確保了系統(tǒng)運行的絲滑穩(wěn)定，又徹底規(guī)避了因規(guī)格過高導(dǎo)致的算力閑置；

研發(fā)編譯場景優(yōu)化：針對開發(fā)者關(guān)注的高負載代碼編譯場景，現(xiàn)場展示了一組極具沖擊力的對比數(shù)據(jù)。實測顯示，將CPU核心從2核翻倍至4核，任務(wù)時間可縮短34.6%。由于編譯伴隨大量中間文件產(chǎn)生，IO寫峰值可達1GB/s，因此必須選配NVMe SSD以消除IO瓶頸；

長對話與客服場景：在客服、智能知識庫等需要多輪對話的業(yè)務(wù)中，測試揭示了"內(nèi)存空間"與"響應(yīng)速度"的交換邏輯。測試顯示，有上下文的任務(wù)比無上下文快34%，但內(nèi)存消耗增長達3倍。針對此類場景，建議選配大容量內(nèi)存以支撐上下文存儲，減少模型重復(fù)解析任務(wù)的開銷。