4月2日，浪潮信息直播发布业界企业级OpenClaw方案——「企千虾」，为企业规模化部署、管理和应用OpenClaw，打造了安全、高效、易用的全链路方案。实操演示了「企千虾」基于元脑服务器实现本地化部署，通过沙箱隔离与底层系统级管控，从根源上解决OpenClaw私有化部署中的安全风险与权限管控难题。方案深度融合开源项目ClawManager，支持在本地私有化环境中，数千个OpenClaw实例一键部署、集群统一升级、Skills技能一键迁移，并提供全生命周期集中管理能力，让OpenClaw真正满足生产级要求，从个人应用走向稳定、可管、可控的企业级规模化应用。

企业规模化“养虾”的三大困境

今年，开源社区的OpenClaw极大降低了构建数字员工的门槛。但要在企业内部实现从“单点试用”向“规模化集群”的跨越，依然面临着以下核心痛点：

安全合规的“深水区”：安全是企业级智能体落地的首要前提。对于金融、医疗等严苛行业，敏感数据经过第三方云端面临出域泄露的致命风险。桌面服务直接暴露于集群外部，缺乏统一的认证与鉴权层，既存在安全盲区，也难以满足企业对访问管控的合规要求。此外，智能体运行权限过高、链路不透明带来的潜在漏洞，使得企业在缺乏物理与逻辑双重防线时，不敢轻易交付核心业务。

批量部署门槛高、管理难：当应用规模从几个Demo扩展到上百个生产实例时，手动搭建Node.js环境、处理复杂组件依赖的传统方式效率极低。碎片化的摸索不仅推高了人力投入，不兼容带来的效率瓶颈也让企业陷入了“高价代部署”的怪圈，亟需重构标准化的自动交付体系。

算力成本的“无底洞”：Agent的自主规划机制决定了其极度消耗Token，一个复杂任务可能触发数十次循环调用，导致消耗量呈指数级上升。以当前公有云按量计费模式为例，参考Claude Opus 4.6的使用，一名资深程序员日均消耗约1亿Token，月均开销可达10万元。IT预算极易因Token激增而“填不平”，企业迫切需要将波动的支出转化为可预测、可管控的固定成本。

企千虾方案发布：底层安全防线筑牢“龙虾池”，实现企业级Agent规模化管控

「企千虾」是浪潮信息为企业级OpenClaw规模化落地打造的安全、高效、易用的端到端解决方案。该方案基于元脑服务器实现本地化部署，元脑x86服务器承担OpenClaw的批量部署与管理，元脑AI服务器则专职负责模型推理，实现资源利用率与执行效率的最大化，通过沙箱隔离与底层管控筑牢安全防线，从根源上解决OpenClaw私有化部署中的安全风险与权限管控难题。方案深度融合开源项目ClawManager，支持在本地私有化环境中，数千个OpenClaw实例一键部署、集群统一升级、Skills技能一键迁移，并提供全生命周期集中管理能力，让OpenClaw真正满足生产级要求，从个人应用走向稳定、可管、可控的企业级规模化应用。

图注：「企千虾」方案架构图

ClawManager作为近期开源的GitHub热门项目，是一个专为企业级Kubernetes环境打造的OpenClaw集群管理平台，也是「企千虾」方案的龙虾管家。ClawManager基于Kubernetes原生能力构建，通过直观的“控制台点选”模式，实现了从用户鉴权、配额分配到实例部署、资源监控的全生命周期自动化管理。

基于「企千虾」方案，企业可针对业务场景优化算力配置，在本地高效构建与管理复杂“龙虾”集群。方案提供安全便捷的企业级Agent应用部署能力，助力“养虾”从难到易、从乱到稳、从贵到省。其核心特点如下：

一键便捷操作，从小时级到分钟级的自动化交付。方案可通过Kubernetes清单实现一键批量部署，将复杂的环境搭建与组件依赖处理简化为分钟级的自动创建。发布现。际跬哦油ü婊菔旧疃然乖恕钙笄骸狗桨傅淖远髯芰。基于在元脑服务器上执行Kubernetes清单，仅需数十秒即可完成10个“龙虾”（OpenClaw）实例的批量部署，并利用CSV批量导入功能，瞬间实现千级用户账号的创建与资源配额分配。普通用户登录后，可秒级拉起预集成Ubuntu桌面与OpenClaw镜像的“个人AI电脑”，所有实例均运行在严格隔离的安全沙箱中，宿主机零风险。

筑牢安全防线，私有化部署数据不出域。方案基于全流程私有化部署，从架构层面实现所有数据交互留在本地。内置自研KOS操作系统及KSecure安全组件，构建涵盖运行环境防护、Skill应用安全及RAG知识库权限管控的三层纵深防御体系，有效拦截恶意指令、提示词注入及勒索行为。发布会实操环节则通过“隔离沙箱+动态网关”展现工级安全性：每个Agent实例在独立沙箱中运行，实现与宿主机物理隔离；AI网关依据内置30余条风控规则，对敏感请求实时切回内网安全模型或直接拦截，确保数据交互全程可控、可追溯。

成本精益管控，让算力成本与投入产出比清晰可见。企业可实现模型用量的可视化查询，确保每次业务调用的Token消耗精准归因。技术团队在发布实操中完整展示了管理者视角：通过“AI审计”可穿透查看任务执行细节，包括审计事件、实时Token用量及预估费用；进入“成本中心”，则可从汇总视角俯瞰全局投入，系统自动统计输入/输出Token总量、预估外部单价费用及内部模型核算成本。该机制将不可控的公有云按量计费，转化为可预测、可核算的本地硬件固定成本。同时，通过按需分配资源配额，最大化利用服务器性能，避免算力闲置与浪费。

图注：实操演示，AI审计token用量统计

稳定护航千虾运行，支持单机千路的高并发支撑。依托最新一代元脑x86服务器，方案可实现单机千路Agent稳定运行，满足7×24小时不间断作业需求。发布现。际跞嗽蓖ü凹业住迸痰，利用kubectl get nodes实时展示集群内多台就绪节点的资源负载，将CPU、内存及磁盘占用可视化，从根源上避免资源过载导致的系统崩溃。同时，配合InManage数据中心管理软件的专家级监控与状态持久化技术，确保容器重启后核心数据不丢失，彻底消除因普通PC性能不足、锁屏或卡顿带来的业务中断风险。

图注：实操演示，单机多路的高并发运行

性能实测：本地部署深度摸底，针对不同业务负载的“量体裁衣”

发布现。际跬哦臃窒砹苏攵設penClaw通用服务器部署的深度性能摸底，通过拆解不同规模企业的业务特征，为「企千虾」方案沉淀出一套差异化容器配置指南。这种黄金配置方案，可保证算力不浪费、成本可控可落地。

基础场景最佳性价比：经过穷举CPU与内存组合测试，技术团队发现2C4G（2核CPU、4GB内存）是日常简单应用的最佳平衡点。该配置能覆盖企业日常80%的基础AI助手需求，既确保了系统运行的丝滑稳定，又彻底规避了因规格过高导致的算力闲置；

研发编译场景优化：针对开发者关注的高负载代码编译场景，现场展示了一组极具冲击力的对比数据。实测显示，将CPU核心从2核翻倍至4核，任务时间可缩短34.6%。由于编译伴随大量中间文件产生，IO写峰值可达1GB/s，因此必须选配NVMe SSD以消除IO瓶颈；

长对话与客服场景：在客服、智能知识库等需要多轮对话的业务中，测试揭示了“内存空间”与“响应速度”的交换逻辑。测试显示，有上下文的任务比无上下文快34%，但内存消耗增长达3倍。针对此类场景，建议选配大容量内存以支撑上下文存储，减少模型重复解析任务的开销。

图注：差异化容器配置指南

项目来源：ClawManager GitHub开源地址

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

来源：浪潮信息