AI Agent火了，但第一批“養蝦”的企業已經踩坑了

文 | 智能相對論

作者 | 陳泊丞

今年以來，OpenClaw掀起了一股全民“養蝦”熱潮。但是當人們試圖將這一現象級工具搬進千行百業的生產環境時發現，一切都沒這么簡單。

2月，安全研究人員在OpenClaw官方社區ClawHub中掃出了一組令人后背發涼的數字：超過1184個Skill插件帶有惡意，占比高達36.8%。它們偽裝成“PDF工具”“加密貨幣追蹤器”等，暗藏竊取SSH密鑰、瀏覽器密碼甚至加密錢包私鑰的后門。

幾乎同一時間，中國互聯網金融協會公開點名OpenClaw的高系統權限存在嚴重安全隱患，緊接著，至少20家券商緊急發文，嚴禁員工在公司網絡安裝使用，已裝的一律卸載。

這不是某個孤立的安全事件，而是一個信號。開源AI Agent在個人開發者中迅速躥紅的同時，企業想要規模化引入，正在撞上一堵非常現實的墻。

過去幾個月，GitHub上相關項目的Star數暴漲，技術社區里“十分鐘養一只蝦”的教程鋪天蓋地。但另一邊，那些真把“蝦”放進業務環境里的公司，卻陸續遭遇數據泄露、實例崩潰、Token賬單失控、運維被拖垮等一系列“翻車”事件。

熱鬧背后，行業正處在一個尷尬的斷層期——從個人Demo到生產級規模應用之間，幾乎沒有成熟的基礎設施可用。

換句話說，現階段，企業“養蝦”最大的瓶頸已經不是模型能力，而是安全、管理效率、成本這三道坎。誰先跨過去，誰就可能真正把Agent變成生產力。一旦跨不過去，就只能停留在“Demo級自嗨”。

為什么企業“養蝦”容易翻車？

要理解企業為什么一“養蝦”就翻車，得先回到OpenClaw的設計原點。它從一開始就是為單個用戶、單臺機器、單實例場景打造的，因此沒有多租戶隔離，沒有批量部署接口，沒有統一的可觀測性面板，更沒有內置的權限治理和成本歸因。

這本身不是問題，問題在于企業需要拿個人工具直接當生產系統用。由此，三個系統性的痛點就逐一暴露出來了。

一、安全不是某一個環節的事，而是從“蝦池基建”到“成蝦收獲”的全鏈條

目前，關于跟風“養蝦”這件事，大部分企業連安全清單都沒搞明白就匆匆下水，出事只是早晚問題。

從基礎設施層面看，很多企業的Agent直接跑在個人電腦或普通虛擬機上，缺乏沙箱隔離、權限管控和運行時監控。一旦Agent實例被攻陷，攻擊者可以輕松實現容器逃逸、橫向滲透，甚至勒索整個系統。

從Skill供應鏈看，問題尤為嚴峻。ClawHub技能市集中1184個惡意插件已足夠觸目驚心，更讓人擔憂的是攻擊者的手段——不是簡單粗暴的病毒植入，而是精心偽裝成各種看似專業的工具，配以真實可用的功能作掩護。

從合規治理看，Agent的操作不透明、日志缺失、責任主體模糊，正讓金融、醫療等強監管行業望而卻步。中國互聯網金融協會的風險提示中就明確點出，Agent自動化執行過程可能誤操作資金轉賬和投資產品購買，而AI技術尚不具備完全可解釋性，自動化執行后的責任主體難以認定。

針對這一系統性安全困境，一些硬件廠商和開源項目正在提供全鏈路方案。例如，浪潮信息最近發布的“企千蝦”方案，在底層OS層內置了KSecure安全組件，配合ClawManager的AI網關風控規則，正試圖將底層硬件基礎設施安全、Skills供應鏈安全、交互安全、治理合規四層能力打包成一套全棧安全防護架構。

二、從“養一只”到“養一百只”甚至“養上千只”，難度不是加法而是平方

管理真空在開源OpenClaw中是天然存在的，因為它生來就是單用戶工具。

當企業從個位數Demo擴展到上百個生產實例時，手動配置的痛點就會全面爆發。每新增一名用戶，運維人員就需要手動登錄實例，逐一完成網絡配置、存儲掛載、權限設置等操作。

這種管理真空帶來的后果遠不止效率低下，還有一系列運維、數據資產問題。由于管理員無法在單一界面了解各實例的在線狀態和資源占用，出了問題就只能挨個登錄容器排查。加上用戶之間沒有清晰的權限邊界，容易互相搶占資源。更嚴重的是，用戶在OpenClaw中積累的對話歷史、個性化配置、Prompt模板等數據分散于各個實例，一旦實例被刪除或重置，所有資產也將永久丟失。

那么，ClawManager這類開源項目的出現，正是為了填補這一空白。它基于Kubernetes構建，通過可視化控制臺實現了實例一鍵部署、資源配額管理、狀態監控等能力。管理員可以在控制臺查看所有用戶的實例狀態，并通過CSV批量導入用戶名單，系統就能在分鐘級時間內自動完成實例分配。

目前，浪潮信息的“企千蝦”方案已將其深度集成，并針對企業級場景做了優化——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，讓運維團隊不再疲于“救火”，也讓企業“養蝦”有了系統性的總控臺。

三、個人“養蝦”的Token消耗大已是問題，企業“養蝦”更加嚴峻

Agent的自主規劃機制決定了它極度消耗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。國家數據局數據顯示，中國日均Token調用量已從2024年初的1000億飆升至2026年3月的140萬億，兩年增長超千倍。

消耗量暴增，價格也開始“水漲船高”。過去半個月來，阿里云、騰訊云、百度智能云、智譜等主流大模型廠商幾乎同步調價，最高漲幅達463%。Token單價越來越便宜的邏輯似乎正在被打破，至少在短期內，供需緊張正在推高成本。但是，根據經濟學里的“杰文斯悖論”，未來Token價格只會越來越便宜，但消耗速度永遠增長更快。這一點毋庸置疑。

因此，企業需要的不是更便宜的Token，而是把不可控的運營支出，變成可預測的固定成本。而擺在企業面前的解決方案，無非兩條路。一是本地化部署，一次性投入硬件。二是精細化的資源配額管理，防止少數任務“吃掉”全部算力。

具體來看“企千蝦”的做法，其集成的ClawManager提供了“成本中心”和“AI審計”功能，可以按用戶、部門、任務維度統計Token消耗和預估費用，同時支持按需分配資源配額。雖說這套機制并不能直接降低Token單價，但它讓成本變得可見、可追溯、可管控了。對企業長期發展而言，這一價值或許比降價更大。

企業“養蝦”的關鍵一躍：企業級Agent應用需要厘清三個轉變

隨著千行百業“養蝦”進程的深入，行業正在逐漸形成一個共識，企業級Agent必須走“本地化+全鏈路管控”的路線。在這個過程中，從個人玩法到企業級規模，還需要完成三個關鍵的范式轉變。

第一，從辦公電腦轉向服務器集群。很顯然，個人電腦無法支撐7×24小時不間斷運行，鎖屏、死機、性能不足是常態。那么，企業就需要專業的服務器硬件來保證Agent的穩定性和響應速度。

目前，浪潮信息“企千蝦”方案的做法就是將CPU集群用于Agent調度、GPU集群用于模型推理，各司其職。具體來說，元腦x86服務器承擔OpenClaw的批量部署與管理，元腦AI服務器專職負責模型推理。

這種智能體宿主機與模型分離的架構是平衡資源利用率與執行效率的最優解。與此同時，通過沙箱隔離與底層管控，從根源上還解決了私有化部署中的安全風險與權限管控難題。這是個人電腦無論如何也做不到的。

第二，從單實例手工配置轉向容器化+控制平面批量管理。當前，市場對企業“養蝦”路徑已經達成共識，每個OpenClaw實例運行在獨立的容器中，通過沙箱隔離實現資源隔離和標準化交付。再通過Kubernetes清單即可實現一鍵批量部署，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。

這套模式本質上借鑒了云原生應用的管理范式。在此基礎上，浪潮信息基于開源社區的ClawManager與自家服務器、KOS操作系統做了深度適配，從而降低了企業的集成成本。比如，ClawManager支持CSV批量導入用戶賬號，瞬間就可以實現千級用戶的創建與資源配額分配。同時，所有實例均運行在嚴格隔離的安全沙箱中，保障宿主機零風險。此外，對于已有K8s能力的企業，也可以單獨使用開源ClawManager來管理OpenClaw實例。

第三，從黑盒Token消耗轉向可視化配額+成本核算。企業“養蝦”的成本核算是非常關鍵的一步，是無序走向有序的必經之路。在公有云大模型集體漲價的背景下，Token賬單正成為企業IT預算中不可忽視的一筆開支。

以企千蝦集成的ClawManager來看，特別是對于預算有限的中型企業而言，企業需要的是更具確定性的成本管控，比如穿透查看任務執行細節，包括審計事件、實時Token用量及預估費用等，以及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等。

結語

今天，AI Agent正處在從“極客玩具”向企業基礎設施跨越的臨界點。在這個過程中，第一批敢于把“蝦”放進業務場景的企業，已經用真金白銀試出了安全、管理、成本三大深坑。那么，在接下來的時間內，企業之間的分化將不再是有沒有用Agent，而是有沒有建立一套安全、可控、可規?；摹梆B蝦”體系。

無論是市面上的各種Claw管理平臺，還是浪潮信息的“企千蝦”，都在試圖回答同一個問題，企業如何安全、高效地擁有成百上千個“數字員工”？當然，目前還沒有最終答案，但方向已經明確——沒有安全和管理能力的Agent，是無法穩定、長期、規?；M入生產環境的。

至于“企千蝦”們的思路和做法，還需要更多企業用實際生產環境來檢驗。但至少，它們已經讓我們看到了企業“養蝦”從野蠻生長走向“有序養殖”的可能。