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交出多少控制权才值得?OpenClaw 的效率账与企业底线 一句话判断 OpenClaw 把 AI 从“会说话”推进到“能行动”,带来生产力跃迁,也把隐私、安全与合规风险同步放大到企业级。 核心能力 - 目标驱动执行:接收“目标”而非问题,常驻运行,通过规划—执行—校验—再规划的闭环,把跨系统、跨部门、跨时间的任务坚持做完。 - 任务拆解与工具编排:模型决策、工具执行,组合成可复用的“数字员工”。 - 状态化记忆与回路控制:持久化上下文与中间结果,支持并发、重试、补偿与回滚,避免一次性应答的脆弱性。 三类不可回避的风险 - 权限与攻击面放大:能力来自授权,配置不当会引发自动化滥用、数据外泄与横向入侵;语义注入等新型攻击对传统防护不敏感。 - 执行化幻觉:从“说错”变成“做错”,可能触发写入、下单、发信或权限变更,演变为业务事故与合规风险。 - 目标错位与不可追溯:Agent 优化目标而非业务常识,缺乏审计会走向“技术正确、业务灾难”,责任边界不清。 环境影响 - 技术范式:从“接模型”转向“Agent 平台 + 工具治理 + 语义级防护”。 - 组织流程:出现目标工程师、权限管理员、审计运营等角色,管理从“监督人”转向“监督 AI”。 - 监管合规:全球强调透明、可解释与可追溯;中国在金融、医疗、政务等高合规行业已明确提示配置与审计风险。 企业决策结论 关键不在“要不要用”,而在是否具备目标边界、权限治理、全链路审计三道工程化防线。 在把 Agent 放进生产前,必须先回答:为效率提升,企业愿意承担多大的隐私与安全代价?#企业管理 #网络安全 #人工智能 #OpenClaw #干货分享
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韦东东1周前
openclaw和claude code的一些区别和联系 上下文碎片化在企业商业模式/治理体系成熟之前,很难靠“全局统一数据定义+强结构化”一次性解决,反而更可能从个人 Agent 这种 wedge 形态开始,也就是先把跨应用的“访问、筛选、压缩、写入记忆、检索与执行”跑通,再逐步长出更强的组织级整合。 CC架构我也很认同它的落脚点,私以为它的价值不在把上下文压短,而在于把 Agent 变成一个可执行的闭环系统。具体来说,主控(orchestrator)基于当前证据做计划,然后调用工具去执行(读/写/查/跑),再用结果(测试、报错、diff、日志)做反馈迭代。也就是说,CC 更像一个“控制回路/执行回路”的范式:检索把证据拿进来,CC 负责把事情做完并用反馈纠偏。因此我会把“个人 Agent 统一上下文”理解成两件事一起成立:一是你说的检索+信息压缩,把碎片信息变成可用记忆;二是像 CC 这种多步工具调用的执行闭环,让记忆不仅能“被问”,还能驱动动作。 补充两个我在企业项目里反复遇到的问题,也许能把这条路径更工程化: 第一,记忆层不只是存储,更重要是可追溯与可更新。Markdown/文件系统当然可以做载体,但建议至少分层:原始证据层、压缩摘要层、面向任务的结构卡片层等。 第二,你提到的“筛选与组织信息字段”本质是检索+压缩(信息有损),而它能否长期可用取决于评测与 bad case 回收机制:压缩丢了哪些关键约束、哪些字段最容易被误摘要、哪些场景需要强结构化兜底,都得靠持续的失败样本迭代出来。 #claudecode[话题]# #openclaw[话题]#
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