什么是 ClawOS¶

ClawOS 是面向企业的 Agent 运行与治理平台，用于统一创建、管理、集成、观测和运维企业内部的 AI Agent。当前版本中，ClawOS 管理的 Agent 类型主要为 OpenClaw 实例；后续平台可扩展支持更多类型的企业 Agent。

可以简单理解为：ClawOS 是企业内部运行 AI Agent 的 控制面 和 治理面 。它不是简单的 Agent 列表管理平台，而是把 Agent 纳入企业已有的权限、网络、协作、审计和运维体系，让 Agent 的执行能力在企业环境中 可管理、可审计、可集成、可规模化 地落地。

ClawOS 逻辑架构

核心能力¶

实例生命周期管理

在控制台中增删改查智能体实例。每个实例对应实际运行的服务资源，运行在 Kubernetes 等云原生底座之上；修改镜像、资源规格、模型、API Key 等关键配置对运行的影响会清晰呈现给用户。

管理 OpenClaw 实例
权限与多租户隔离

面向企业组织结构划分能力边界：普通用户只能管理自己的实例，租户管理员可以查看工作空间内实例运行情况，平台管理员可以管理全局资源、策略和配置。

查看 ClawOS 权限说明
网络策略治理

统一管理 Agent 的网络访问边界：哪些实例可以访问内网服务、哪些只能访问指定 API、哪些策略由平台默认强制启用、哪些允许用户自行选择。

配置网络策略
Skill 管理与分发

ClawHub 是企业能力货架：Skill 经过审核、上架、分发、授权、追踪和下架，企业可以把高价值 Skill 沉淀下来，按权限分发给不同团队和实例复用。

浏览 Skill 市场
消息渠道集成

集成飞书、Microsoft Teams 等企业消息渠道，让 OpenClaw 实例在群聊、私信、频道中收发消息、处理文件、响应任务，从「平台里的一个实例」变成「协作系统里的数字员工」。

对接飞书
可观测与运维

提供实例状态、Token 用量、调用次数、错误率、Top 用户与模型分布等指标，以及 Session transcript、Trajectory log 等运行记录，让管理员知道 Agent 是否正常、成本是否失控、某次任务到底执行了什么。

查看工作空间概览

使用流程¶

ClawOS 的使用分为 平台准备 与 工作空间使用 两个阶段：管理员先完成安装、权限与网络策略规划，并把审核过的 Skill 上架到 ClawHub；工作空间用户随后创建 OpenClaw 实例，通过 OpenClaw 页面或 noVNC 访问调试，按需接入飞书、Teams 等消息渠道，并在概览页持续观测用量与成本。

flowchart TB
    subgraph ADMIN["平台管理员"]
        direction LR
        A["① 安装 ClawOS<br/>离线 / 在线安装"] --> B["② 权限与网络策略<br/>角色 · 隔离边界"] --> C["③ 审核并上架 Skill<br/>ClawHub 货架"]
    end
    subgraph WS["工作空间用户"]
        direction LR
        D["④ 创建实例<br/>模型 · API Key · 资源"] --> E["⑤ 访问与调试<br/>OpenClaw · noVNC · CLI"] --> F["⑥ 接入消息渠道<br/>飞书 · Teams"] --> G["⑦ 观测用量<br/>Token · 调用 · 错误率"]
    end
    ADMIN -->|平台就绪后开放工作空间| WS

    click A href "install/"
    click B href "../admin/network-manage/"
    click C href "../admin/skillmanage-admin/"
    click D href "quickstart/"
    click E href "quickstart/"
    click F href "../workspace/feishu/"
    click G href "../workspace/"

步骤	角色	说明
① 安装 ClawOS	平台管理员	通过离线包或 Helm 在线安装 ClawOS 组件，接入 d.run 等环境
② 权限与网络策略	平台管理员	规划角色能力边界，定义实例可访问的内网服务与外部 API
③ 审核并上架 Skill	平台管理员	审核 Skill 内容后上架到 ClawHub，按权限分发给各团队
④ 创建实例	工作空间用户	选择集群、命名空间、镜像与资源，配置模型、API Key 和消息渠道
⑤ 访问与调试	工作空间用户	通过 OpenClaw 页面、noVNC 远程桌面或 CLI 操作实例
⑥ 接入消息渠道	工作空间用户	配置飞书自建应用或 Teams，把 Agent 接入日常协作流程
⑦ 观测用量	租户管理员	查看 Token 配额与消耗、调用趋势、错误率与模型使用分布

快速上手¶

管理员：平台准备与治理工作空间用户：创建与使用 Agent

1 安装 ClawOS 离线包 / Helm 在线安装前往 → 2 权限规划用户 · 租户 · 平台管理员前往 → 3 网络策略定义出入站访问边界前往 → 4 Skill 上架审核并发布到 ClawHub 前往 → 5 全局概览全平台用量与风险前往 →

1 快速入门创建并访问首个实例前往 → 2 实例管理查看 · 编辑 · 删除实例前往 → 3 飞书集成让 Agent 进入群聊与私信前往 → 4 Teams 配置对接 Microsoft Teams 前往 → 5 用量观测 Token · 调用 · 错误率前往 →

OpenClaw 与 ClawOS 的关系¶

OpenClaw（小龙虾）是新一代开源 AI Agent 运行时，目标是把 AI 从「被动回答问题」升级为「主动规划并执行任务」：它结合模型能力、工具调用、文件系统、终端命令、浏览器控制、API、Skill 和多 Agent 协作，完成更复杂的端到端任务。

能力维度	传统 AI 助手	OpenClaw 智能体
交互方式	被动问答，单轮响应	主动规划，多轮自主执行
能力边界	仅输出文字	调用工具、操作系统、执行代码
适用场景	信息查询、简单生成	端到端自动化工作流

对象	定位
OpenClaw	运行对象，负责让 Agent 具备执行能力
ClawOS	运行和治理平台，负责让 Agent 在企业里可控地运行

如果每个 OpenClaw 实例都由个人自行配置、维护、接入模型和工具，企业很快会遇到权限不可控、成本不可见、日志不可查、Skill 无法复用等问题。ClawOS 的价值，就是把分散的 Agent 运行起来、管起来、看起来、审起来，让 Agent 从「个人工具」变成「企业可运营资产」。

典型应用场景¶

HR 批量简历筛选¶

面对数十份格式各异的 PDF 简历，让小龙虾自动读取、提取关键技术栈、按岗位要求评分排序，输出结构化评估报告。原来需要半天的筛选工作，几分钟即可完成。

应用示例

Note

简历包含敏感个人信息（PII）。d.run 私有化部署确保数据不出内网，禁止将简历发送至外部公有云 API。

软件开发助手¶

对接 GitHub 后，配置多 Agent 架构（Main Agent + Research + Reviewer + Codex），让小龙虾分析源码、定位 Bug、创建 Pull Request、执行 CI 规范，打造完全个性化的自动化开发编排器。