浪潮信息直播發布業界企業級OpenClaw方案“企千蝦”！

4月2日，浪潮信息直播發布業界企業級OpenClaw方案——「企千蝦」，為企業規模化部署、管理和應用OpenClaw，打造了安全、高效、易用的全鏈路方案。實操演示了「企千蝦」基于元腦服務器實現本地化部署，通過沙箱隔離與底層系統級管控，從根源上解決OpenClaw私有化部署中的安全風險與權限管控難題。方案深度融合開源項目ClawManager，支持在本地私有化環境中，數千個OpenClaw實例一鍵部署、集群統一升級、Skills技能一鍵遷移，并提供全生命周期集中管理能力，讓OpenClaw真正滿足生產級要求，從個人應用走向穩定、可管、可控的企業級規模化應用。

企業規模化“養蝦”的三大困境

今年，開源社區的OpenClaw極大降低了構建數字員工的門檻。但要在企業內部實現從“單點試用”向“規模化集群”的跨越，依然面臨著以下核心痛點：

安全合規的“深水區”：安全是企業級智能體落地的首要前提。對于金融、醫療等嚴苛行業，敏感數據經過第三方云端面臨出域泄露的致命風險。桌面服務直接暴露于集群外部，缺乏統一的認證與鑒權層，既存在安全盲區，也難以滿足企業對訪問管控的合規要求。此外，智能體運行權限過高、鏈路不透明帶來的潛在漏洞，使得企業在缺乏物理與邏輯雙重防線時，不敢輕易交付核心業務。

批量部署門檻高、管理難：當應用規模從幾個Demo擴展到上百個生產實例時，手動搭建Node.js環境、處理復雜組件依賴的傳統方式效率極低。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陷入了“高價代部署”的怪圈，亟需重構標準化的自動交付體系。

算力成本的“無底洞”：Agent的自主規劃機制決定了其極度消耗Token，一個復雜任務可能觸發數十次循環調用，導致消耗量呈指數級上升。以當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預算極易因Token激增而“填不平”，企業迫切需要將波動的支出轉化為可預測、可管控的固定成本。

企千蝦方案發布：底層安全防線筑牢“龍蝦池”，實現企業級Agent規模化管控

「企千蝦」是浪潮信息為企業級OpenClaw規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器實現本地化部署，元腦x86服務器承擔OpenClaw的批量部署與管理，元腦AI服務器則專職負責模型推理，實現資源利用率與執行效率的最大化，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險與權限管控難題。方案深度融合開源項目ClawManager，支持在本地私有化環境中，數千個OpenClaw實例一鍵部署、集群統一升級、Skills技能一鍵遷移，并提供全生命周期集中管理能力，讓OpenClaw真正滿足生產級要求，從個人應用走向穩定、可管、可控的企業級規模化應用。

圖注：「企千蝦」方案架構圖

ClawManager作為近期開源的GitHub熱門項目，是一個專為企業級Kubernetes環境打造的OpenClaw集群管理平臺，也是「企千蝦」方案的龍蝦管家。ClawManager基于Kubernetes原生能力構建，通過直觀的“控制臺點選”模式，實現了從用戶鑒權、配額分配到實例部署、資源監控的全生命周期自動化管理。

基于「企千蝦」方案，企業可針對業務場景優化算力配置，在本地高效構建與管理復雜“龍蝦”集群。方案提供安全便捷的企業級Agent應用部署能力，助力“養蝦”從難到易、從亂到穩、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清單實現一鍵批量部署，將復雜的環境搭建與組件依賴處理簡化為分鐘級的自動創建。發布現場，技術團隊通過真機演示深度還原了「企千蝦」方案的自動化流轉能力。基于在元腦服務器上執行Kubernetes清單，僅需數十秒即可完成10個“龍蝦”（OpenClaw）實例的批量部署，并利用CSV批量導入功能，瞬間實現千級用戶賬號的創建與資源配額分配。普通用戶登錄后，可秒級拉起預集成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，宿主機零風險。

筑牢安全防線，私有化部署數據不出域。方案基于全流程私有化部署，從架構層面實現所有數據交互留在本地。內置自研KOS操作系統及KSecure安全組件，構建涵蓋運行環境防護、Skill應用安全及RAG知識庫權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。發布會實操環節則通過“隔離沙箱+動態網關”展現工級安全性：每個Agent實例在獨立沙箱中運行，實現與宿主機物理隔離；AI網關依據內置30余條風控規則，對敏感請求實時切回內網安全模型或直接攔截，確保數據交互全程可控、可追溯。

成本精益管控，讓算力成本與投入產出比清晰可見。企業可實現模型用量的可視化查詢，確保每次業務調用的Token消耗精準歸因。技術團隊在發布實操中完整展示了管理者視角：通過“AI審計”可穿透查看任務執行細節，包括審計事件、實時Token用量及預估費用；進入“成本中心”，則可從匯總視角俯瞰全局投入，系統自動統計輸入/輸出Token總量、預估外部單價費用及內部模型核算成本。該機制將不可控的公有云按量計費，轉化為可預測、可核算的本地硬件固定成本。同時，通過按需分配資源配額，最大化利用服務器性能，避免算力閑置與浪費。

圖注：實操演示，AI審計token用量統計

穩定護航千蝦運行，支持單機千路的高并發支撐。依托最新一代元腦x86服務器，方案可實現單機千路Agent穩定運行，滿足7×24小時不間斷作業需求。發布現場，技術人員通過“家底”盤點，利用kubectl get nodes實時展示集群內多臺就緒節點的資源負載，將CPU、內存及磁盤占用可視化，從根源上避免資源過載導致的系統崩潰。同時，配合InManage數據中心管理軟件的專家級監控與狀態持久化技術，確保容器重啟后核心數據不丟失，徹底消除因普通PC性能不足、鎖屏或卡頓帶來的業務中斷風險。

圖注：實操演示，單機多路的高并發運行

性能實測：本地部署深度摸底，針對不同業務負載的“量體裁衣”

發布現場，技術團隊分享了針對OpenClaw通用服務器部署的深度性能摸底，通過拆解不同規模企業的業務特征，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。

基礎場景最佳性價比：經過窮舉CPU與內存組合測試，技術團隊發現2C4G（2核CPU、4GB內存）是日常簡單應用的最佳平衡點。該配置能覆蓋企業日常80%的基礎AI助手需求，既確保了系統運行的絲滑穩定，又徹底規避了因規格過高導致的算力閑置；

研發編譯場景優化：針對開發者關注的高負載代碼編譯場景，現場展示了一組極具沖擊力的對比數據。實測顯示，將CPU核心從2核翻倍至4核，任務時間可縮短34.6%。由于編譯伴隨大量中間文件產生，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務中，測試揭示了“內存空間”與“響應速度”的交換邏輯。測試顯示，有上下文的任務比無上下文快34%，但內存消耗增長達3倍。針對此類場景，建議選配大容量內存以支撐上下文存儲，減少模型重復解析任務的開銷。

圖注：差異化容器配置指南

項目來源：ClawManager GitHub開源地址

https://github.com/Yuan-lab-LLM/ClawManager

來源：浪潮信息