如果说2025年是大模型应用元年，那么2026年的春天，则无疑被刻上了“OpenClaw”的烙印。这款由个人开发者推出的开源AI Agent框架，以其惊人的易用性和强大的任务执行能力，在短短数月内点燃了全球开发者与普通用户的热情，掀起了一场全民“养龙虾”（OpenClaw的昵称）的热潮。
然而，当技术狂欢的浪潮褪去，OpenClaw在企业级市场的真实落地能力、Token成本，以及随之而来的安全挑战和如何构建可持续的生态护城河的挑战，成为摆在所有参与者面前的现实考题。
OpenClaw的 “双轨狂飙 ”
OpenClaw的崛起，标志着AI从“对话与生成”的L1/L2阶段，正式迈入“自主执行与完成任务”的L3（Agentic AI）阶段。其核心魅力在于，它极大地降低了构建一个能理解指令、使用工具、编写并执行代码以完成复杂任务的智能体的门槛。这种“生产力平权”效应，直接引爆了其在消费端（C端）和企业端（B端）两个维度的应用探索。
在C端，OpenClaw主要扮演着“超级个人助理”的角色。普通用户通过简单的本地部署或云端服务，即可拥有一个能帮忙整理文档、分析数据、自动编写脚本、甚至管理智能家居的AI伙伴。这种低门槛、高自由度的体验，是推动其病毒式传播的核心动力。
根据奇安信报告的网络空间测绘数据，截至2026年3月13日，全球暴露在互联网的OpenClaw实例已超过23万个，覆盖近15万个独立IP。其每日新增资产数从2月初的约5000个，飙升至3月中旬的超过9万个，增长曲线陡峭，直观反映了其用户规模的爆炸式增长。地理分布上，美国和中国是部署最集中的两大区域，合计占比超过65%，北京、上海、广东等中国经济发达省市是国内的部署热点。
C端对于OpenClaw而言，仅是其价值的“冰山一角”，其能否成为人类通往AGI的解，要看其在B端的应用价值。企业对于降本增效、流程自动化的刚性需求，为OpenClaw这类Agent技术提供了广阔的落地场景。理论上，经过定制和训练的OpenClaw可以深入企业的研发、运营、客服、数据分析等各个环节，成为“数字员工”。
京东云相关负责人表示，企业端应用主要围绕两大诉求：一是内部流程提效；二是对外服务升级。从场景角度出发，目前来企业侧“龙虾”的应用场景主要有三个方向。第一个是场景化、任务自动化。这是最直接的价值点。企业将OpenClaw用于高频、刚需、规则相对明确的场景。在客服场景，智能体不仅能回答问题，更能像自动执行查订单、退换货等具体任务；在内部办公中，它可以自动处理报销单、整理会议纪要、跨系统同步数据。京东相关技术负责人认为，OpenClaw的火爆标志着“AI杀入了更高价值的工作圈”，开始承担流程性工作。
第二个是“新型AI操作系统”。OpenClaw的架构设计使其有望成为连接企业数据、工具和人的统一接口。它不再是一个孤立的聊天机器人，而是一个可以调度各种Skill（技能插件）、访问内部系统API、并在多智能体间协同工作的“操作系统”。京东的JoyInside战略正是这一思路的体现——将AI能力植入各类硬件（从智能音箱到厨房电器），让OpenClaw成为用户与物理世界交互的智能中枢，打造比手机APP粘性更强、规模更大的新入口。
第三个是辅助开发编程。对于研发团队，OpenClaw能够理解需求、自动编写代码、调试程序、甚至生成技术方案。未来可能出现“一个高级工程师带着20个‘龙虾’干活”的场景，这将彻底改变软件工程的生产模式。OpenClaw背后的大模型能力已突破“深度思考”（Reasoning）层级，进入“代理智能”（Agentic AI）阶段，这是其能完成复杂任务的技术基础。
此外，京东相关技术负责人认为，OpenClaw的爆火，本质上是底层大模型能力达到了L3（Agentic）水平的体现。模型本身具备了更强的深度思考（Reasoning）和任务执行（Agentic）能力，使得像OpenClaw这样的框架能够以极简的工程化方式将模型能力释放出来，去完成更高价值的实际工作。因此，OpenClaw是企业将前沿AI模型能力转化为实际生产力的一个高效“放大器”。
为了让不同用户都能低成本、零门槛用上OpenClaw，各家云厂商纷纷上线一键部署服务，以京东云为例，近期上线“龙虾天团”，实现从个人尝鲜到企业私有化部署全覆盖，上线后Token调用量周环比增长高达455%。
安全、成本、集成与生态，全民 “养虾 ”背后的三大挑战
尽管前景广阔，但OpenClaw在企业端的规模化落地仍面临严峻挑战，与消费端“随心所欲”的“养虾”体验形成鲜明对比。这些痛点主要集中在三个维度，构成了企业拥抱智能体时代的“四重门”。
首当其冲的事安全风险问题。与C端用户“尝鲜”和“玩具”心态不同，企业级应用对稳定性、安全性、合规性和可管理性有着近乎苛刻的要求。奇安信发布的《政企版OpenClaw安全使用指南》一针见血地指出：与传统AI应用不同，智能体不再是“辅助决策”，而是能够“自主调用工具、访问企业数据并执行具体任务”的“行动主体”。其权限堪比超级系统管理员，一旦被攻击或操控，潜在破坏力难以想象。
全民“养虾”的浪漫背后，OpenClaw生态在规模化、尤其是企业化落地过程中，正暴露出日益严峻的痛点与危机。
而这其中，首要需要面对的Skill供应链投毒。OpenClaw的Skill生态（如官方市场ClawHub）是其能力扩展的核心，但也成为最大风险入口。奇安信威胁情报报告显示，在扫描的超过24万个公开Skill中，已发现190个明确恶意样本，超过7700个可疑样本。恶意Skill可能隐藏后门、窃取凭证（如浏览器Cookie、API密钥）、甚至诱导智能体执行“自我进化”指令，永久篡改其核心配置文件，形成“语义蠕虫”。
除此之外，在攻击面方面，攻击者可通过精心构造的输入，诱导智能体泄露系统提示词中的敏感信息（如内部API密钥、业务流程），或直接操控其执行未授权操作。由于攻击嵌套在正常交互中，隐蔽性极强。
值得注意的是，权限管理也是企业在应用OpenClaw过程中最为关键的挑战之一，智能体的工作空间（Workspace）集中处理业务数据，若未进行严格的隔离、脱敏和生命周期管理，极易导致敏感数据残留或越权访问。
京东相关技术负责人在回应媒体关于企业权限与安全的担忧时也承认，这是企业部署时必须详细规范的核心问题，需要将企业IT的权限配置和安全限制完整映射到智能体管理体系之中。
如果说安全是企业部署OpenClaw时必须首先筑牢的“防火墙”，那么，当企业成功跨越这道门槛后，便会立刻面临一个更为现实且关乎运营可持续性的挑战——如何驾驭其高昂的运行成本。
安全防护确保了智能体在可控的轨道上运行，但若无法有效控制其运行成本，尤其是核心资源—Token的消耗，那么这项前沿技术的规模化应用将如同一个“无底洞”，吞噬企业的预算，最终陷入投入与产出失衡的“效率悖论”。因此，从对“影子AI”和数据外流的担忧，到对“Token消耗”的精确核算，企业的关注点从“能否安全地用”自然过渡到了“如何经济高效地用”。这正是“Token效率”概念成为焦点的背景，它标志着企业智能体部署的讨论，已从外部风险防御深入到了内部资源优化与价值衡量的核心层面。
OpenClaw的强大依赖于背后大模型的持续调用，而每一次调用都意味着真金白银的Token消耗。对此，京东相关技术负责人提出了一个关键概念：“Token效率”（Token Efficiency），他指出，进入第三代Agentic AI后，智能体需要进行多步深度思考，导致Token消耗量暴涨，成本问题变得非常关键。
除了token消耗成本，企业端部署OpenClaw还面临着硬件成本、运维成本等问题。企业端有很多数据无法出域，无法在线调各种token，包括企业的代码和敏感数据无法调用外部模型，因此需要部署本地服务器或一体机，这就增加了企业的硬件投入；同时，OpenClaw的部署、调试、维护需要专业的技术人员，而很多中小企业缺乏相关的技术人才，只能依赖第三方服务，进一步增加了运维成本。
满足了安全的“底线”，解决了Token成本高昂的问题，一个更深层次、更关乎本质的挑战浮出水面：我们究竟应该如何与这些日益自主的“智能体”共处？OpenClaw的爆火，其深层意义远不止于展示了一个强大的工具，而在于它清晰地揭示了AI正在从被动的“能力工具”转变为主动的“行为主体”。
当AI能够递归地完成任务、覆盖端到端的业务流程时，它挑战的已不再是某个具体岗位，而是传统的组织形态和人与机器的协作范式。企业引入OpenClaw，本质上是在引入一个新型的“数字员工”，这迫使我们必须重新思考责任归属、决策流程以及人类在自动化浪潮中的最终角色与价值锚点。从“如何使用工具”到“如何治理主体”，这标志着企业智能化进程迈入了一个全新的、更具哲学与实践复杂性的阶段。
让OpenClaw真正“干活”，意味着要安全地打通企业内部诸如OA、ERP等系统。这涉及到复杂的API集成、权限的精细化管理（如何遵循最小权限原则）、以及操作的可审计性，是一个庞大的系统工程，绝非简单的安装部署。
在这过程中，就牵扯到了企业本地“龙虾”与云端“龙虾”协同工作过程中，长记忆上下文的共享能力。共享能力的强弱直接决定了“龙虾”能否真正在企业级规模化的体现价值，具体来看，构建共享能力过程主要有三个挑战：
第一是数据一致性与同步效率。需要在多端之间实现稳定、低延迟的状态同步，同时控制成本；
第二是隐私与安全边界。企业用户对数据非常敏感，必须清晰区分哪些数据留在本地，哪些可以上云处理；
第三是上下文与长期记忆管理。如何在有限Token预算内，保证关键记忆不丢失，同时避免冗余信息带来的成本浪费。
何以解忧？
这些挑战虽然严峻，但并非不可逾越。随着技术生态的成熟和行业实践的积累，一条清晰的路径正在浮现，引导着企业安全、高效地将OpenClaw的价值从实验室带入核心业务。从产业角度来看，当前行业呈现出“安全厂商筑防线、模型厂商降成本、互联网巨头搭生态、垂直服务商补短板”的协同格局。其核心目标是构建一个高效、安全、易用且具备长期生命力的AI应用环境。
安全层面，从被动防御到主动免疫当前主流思路已从单一的产品加固，延伸至从开发到部署的全生命周期治理。
主要举措可以分为三个方面，一是模型层加固。通过指令遵循对齐（RLHF/DPO）、后训练安全对齐、对抗样本鲁棒性训练等技术，提升基础模型的安全基线。
二是数据流与工具链隔离。为企业提供从内存隔离、工具沙箱到网络访问控制的“零信任”运行环境。例如，为高风险操作如代码执行、数据查询等提供专用、可控的环境。
三是供应链安全审计。建立第三方Skills/插件市场的安全审核准入标准，引入代码签名、动态扫描和安全证明机制，确保第三方组件的可信来源。
使用成本方面，企业在追求“单位Token效益最大化”成本控制的过程中，关键在于提升Agent推理和决策的整体效率。比如，训练或微调针对Agent任务（如规划、工具调用）优化的主模型，通过改进的强化学习算法（如推理过程优化）和架构设计，在任务成功率相当的前提下，显著减少任务完成所需的Token数量。
以京东为例，其将Token效率作为其自研大模型的核心理念之一。京东近期正式开源JoyAI-LLM Flash大模型，专为Open Claw等Agent场景优化，依托自研FiberPO强化学习算法，同等任务下Token消耗仅为同类模型的1/4-1/5，推理速度提升1.8倍。旨在降低本地部署门槛，吸引开发者构建生态，并最终引导至京东云。
而在集成与生态方面，打通数据肯定是第一步，进而再将企业内部各个部门之间的“龙虾”与云端的“龙虾”实现记忆共享。针对这些问题，京东云相关负责人给出的建议是：采用分层记忆架构。敏感数据优先本地存储，云端更多承担抽象和计算能力；同时通过权限控制和审计机制，确保每一次调用都是可控和可追溯的。整体目标是实现一个平衡,既保证体验，又保证安全，同时控制成本。
OpenClaw的火爆只是一个开始。京东相关技术负责人预测，技术演进路线将快速向L4（Innovation，创新）阶段迈进，届时AI不仅能执行任务，还能提出人类未曾想到的创新性解决方案。OpenClaw这类框架作为“价值放大器”的作用将持续，但竞争将更多集中在底层模型能力、安全生态构建和与垂直行业场景的深度融合上。
未来的赢家，不是某个单一的“养虾”工具，而是能够提供强大且高效的模型底座、构建安全可信的企业级部署环境、并深入产业毛细血管创造真实价值的生态构建者。全民“养虾”的热潮终将冷却，但由此催生的、对AI Agent生产力的深刻认知和需求，将推动整个产业走向更务实、更安全、也更富创造力的新阶段。
（文｜Leo张ToB杂谈正规配资炒股，作者｜张申宇，编辑丨杨林）
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