在4月2日的直播活动中，浪潮信息发布了企业级OpenClaw方案「企千虾」，旨在为企业的规模化部署、管理和应用提供一套安全高效且易于操作的整体解决方案。该方案通过实操演示展示了如何在元脑服务器上进行本地化安装，并利用沙箱隔离和底层系统控制来解决私有化部署中的安全问题及权限管理难题。此外，「企千虾」与开源项目ClawManager深度融合，在数千个OpenClaw实例的本地环境中实现了一键部署、集群统一升级以及技能迁移等功能，为满足生产级要求提供了全面生命周期集中管理的能力。
企业规模化应用数字员工面临的主要挑战
虽然今年开源社区推出的OpenClaw极大地降低了构建数字员工的成本门槛，但在内部从“单点试用”转向大规模集群部署时，仍然会遇到以下几个关键难题：
安全合规的严峻考验：安全是智能体在企业级环境中得以落地的第一要素。特别是对于金融和医疗行业而言，敏感信息通过第三方云服务存在泄露的风险。此外，桌面服务暴露于外部环境而缺乏统一认证与鉴权机制，既增加了安全隐患也难以满足监管要求。另外，智能体运行时权限过高以及链路透明度不足带来的潜在漏洞，在物理和逻辑双重防护缺失的情况下，会让企业对核心业务的交付产生顾虑。
批量部署难度大且管理复杂：当应用程序从几个演示版本扩大到上百个生产实例时，传统的手动搭建Node.js环境及处理复杂的组件依赖方式效率低下。这种碎片化的方法不仅增加了人力成本，还因为不兼容性导致效率瓶颈，使企业陷入高昂的人工安装费用困境，迫切需要建立标准化的自动交付流程。
不可预测的成本问题：Agent的自主规划机制会导致Token消耗量巨大，复杂任务可能触发多次循环调用，造成Token使用激增。以现行公有云按需计费模式为例，一名资深程序员每天平均消费约1亿Token，月度开销约为10万元人民币。由于IT预算难以承受这种波动，企业急需将变动成本转化为可预测和可控的固定支出。
「企千虾」方案发布：构建安全、高效的企业级Agent部署框架
「企千虾」是浪潮信息为企业级OpenClaw大规模落地提供的一套包含从本地化安装到安全管理在内的完整解决方案。该方案依托元脑服务器完成部署，其中元脑x86服务器专门用于批量部署和管理，而元脑AI服务器则专注于模型推理任务，以最大化资源利用率和执行效率。通过沙箱隔离与底层控制技术构建坚实的安全防线，有效解决了OpenClaw私有化部署中的安全风险和权限管理难题。
注：「企千虾」方案架构图
ClawManager是近期在GitHub上受到广泛关注的开源项目之一，它专为企业的Kubernetes环境设计了OpenClaw集群管理系统。作为「企千虾」方案的重要组成部分，ClawManager基于Kubernetes原生功能开发，通过直观的操作界面实现了从用户认证、资源配额分配到实例部署和监控等全生命周期自动化管理。
借助「企千虾」解决方案，企业可以针对不同的业务场景优化计算资源配置，在本地环境中高效构建并维护复杂的“龙虾”集群。该方案提供了安全简便的企业级Agent应用部署能力，有助于使数字员工的规模化推广变得简单、有序且经济实惠。
自动化交付流程简捷高效：从小时级别缩短至分钟级别的操作自动化支持一键批量部署，并简化了环境搭建和组件依赖处理过程。在发布会现场的技术演示中，技术人员展示了「企千虾」方案的操作流畅性——通过元脑服务器上执行Kubernetes清单，在短短数十秒内就能完成十例“龙虾”实例的批量安装，同时借助CSV导入功能迅速创建数千个用户账户并分配资源配额。
强化安全措施防止数据泄露：该解决方案提供了全流程私有化部署选项，确保所有数据交互都在本地环境中进行。内置自主研发的操作系统KOS和安全性组件KSecure构建了三层纵深防御体系，包括运行环境防护、Skill应用保护以及RAG知识库权限控制功能。
优化成本管理提高效益：企业可以通过该方案实现模型用量的可视化查询，确保每次业务调用消耗Token的数量准确归因。此外，通过“AI审计”和“成本中心”等功能模块，用户可以详细了解每个任务执行细节及预计费用，并从整体视角把握投入产出比。
注：实际操作演示中显示了“AI审计”的token用量统计
强化稳定性确保大规模运行：基于最新一代元脑x86服务器的支持，“企千虾”方案能够支持单机多路高并发需求。现场展示的技术人员使用kubectl get nodes命令实时展示了集群内各就绪节点的资源负载情况，避免了因资源过载导致系统崩溃的问题。
注：实操演示中展示了单机多个Agent实例的高效运行
性能测试结果揭示最佳配置方案：活动现场的技术团队分享了针对不同规模企业的业务特点所进行的深度性能评估，并为「企千虾」定制了一套差异化的容器化配置指南。
基础应用场景下的最优性价比：研究显示，2C4G（即2核CPU和4GB内存）是日常应用的理想选择。它能够满足企业80%的基础AI助手需求，在保证系统流畅运行的同时避免了因过度配置造成的资源浪费。
针对开发与编译场景的优化：对于高负载代码编译任务，实验表明将CPU核心数从两核增加到四核可以缩短约34.6%的任务时间。鉴于此类操作会产生大量中间文件，建议选择NVMe SSD以克服IO瓶颈。
多轮对话应用的最佳实践：在客户服务和知识库查询等场景中，“内存容量”与“响应速度”的权衡成为关键因素。测试结果显示，在包含上下文的情况下，任务处理速度快34%，但同时会导致内存消耗增加三倍。因此建议配置较大内存以支持此类应用场景。
注：差异化容器化配置指南
ClawManager开源项目GitHub地址
项目ClawManager GitHub开源地址
https://github.com/Yuan-lab-LLM/ClawManager