CloudClaw

一个真实的场景 想象一家 500 人的公司。产品经理需要让 AI 帮忙整理竞品分析报告，客服团队需要 AI 自动回复常见问题，开发团队需要 AI 做代码审查，HR 需要 AI 筛选简历。 这些需求背后是同一件事：企业需要一批 AI Agent——数字员工——为不同的团队、不同的岗位提供不同的服务。 但现实是，大部分 AI Agent 工具都是给个人用的。一个人跑一个本地进程，用本地的文件系统、本地的内存、本地的 Shell。你用得好，不代表你的同事能用；你今天能用，不代表服务挂了还能恢复。 CloudClaw 要解决的就是这个问题：让企业开发者构建一组 Agent（数字员工），然后让企业里所有人都能使用这些 Agent。 GitHub：cloudclaw-dev/cloudclaw 官网：cloudclaw.run 它长什么样？ 先看全貌，再说细节。 这张图从上到下四个部分： 顶部——企业员工：所有员工通过浏览器访问平台，每人对话各自的数字员工，数据互不干扰。产品经理用文档 Agent，客服用客服 Agent，HR 用数据分析 Agent，各取所需。 中部——CloudClaw 平台：三层结构。工作流引擎编排多个 Agent 之间的协作；一组数字员工各司其职；底层是 MCP 网关、技能系统、代码沙箱、LLM 路由等基础设施。 左下——企业开发者：通过管理后台配置 Agent、编排工作流。不需要写代码就能定义数字员工的能力和行为。 中下——基础设施：可插拔的后端——PostgreSQL、Redis，也可以用 SQLite 跑单机模式。 右下角还放了一个对比：OpenClaw。个人用户 + 本地记忆，一个人用一个 Agent。和 CloudClaw 的多租户、多 Agent 架构是两种完全不同的东西。 个人助手 vs 企业平台 CloudClaw 和 OpenClaw 是同一作者的两个项目，定位完全不同： OpenClaw CloudClaw 定位 个人 AI 助手 企业 Agent 平台 使用者 你自己 企业里所有人 开发者 拿来就用，不需要开发 开发者按需构建 Agent Agent 关系 一个全能助手 一组专业 Agent 数据存储 本地 Markdown 文件 数据库（PostgreSQL / SQLite） 运行方式 跑在你自己的设备上 服务器部署，浏览器访问 状态管理 有状态（本地进程） 无状态，水平扩展 多租户 不需要 按用户隔离 OpenClaw 是一个人的私人管家，拿来就用。CloudClaw 是给团队搭的 Agent 底座，企业开发者按需构建数字员工，服务全员。 ...