OpenClaw 智能体：从"会聊天"到"会干活"¶
什么是 OpenClaw¶
OpenClaw（小龙虾）是新一代开源 AI 智能体运行时，代表了 AI 能力的跨越式升级——不再只是被动回答问题，而是能主动规划任务、调用工具、自主执行，像一名真正的数字员工一样完成端到端的复杂工作。
| 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 |
OpenClaw 具备 5 层原生能力：
- 用户接入层： 支持 Chat 对话、CLI 命令行、IDE 插件、飞书 / 微信 / 钉钉等 IM 工具及 Web API
- Agent 核心引擎： 任务规划、上下文管理、工作流引擎、子智能体调度、多 Agent 架构
- 工具执行层： 文件系统、终端命令、浏览器控制、API 调用、自定义 Skill、第三方工具集成
- 记忆与知识层： 短期会话记忆、长期向量存储、知识库检索、跨会话上下文持久化
- 大模型接入层： 兼容 Claude、GPT、本地开源模型、企业私有模型及 OpenAI API 协议
在 d.run 上使用 OpenClaw¶
d.run 已上线 ClawOS v0.1，提供面向企业级的 OpenClaw 托管运行平台。无需自行配置环境或手动接入模型，5 分钟内即可让你的 AI 数字员工上岗。
详细操作步骤请参见快速开始 文档。
集成飞书¶
ClawOS v0.1 已原生支持飞书无缝集成，创建实例时开启 集成飞书 开关，填入飞书应用的 App ID 和 App Secret 即可。配置完成后，小龙虾将直接在飞书中收发消息、处理文件、回复群聊，无需切换任何界面。
详细配置步骤请参见飞书集成 文档。
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，几分钟完成。
Note
简历属于敏感个人信息（PII）。d.run 私有化部署确保数据不出内网，禁止将简历传送至外部公有云 API。
代码研发助手¶
接入 GitHub 后，配置多 Agent 架构（主 Agent + Research + Reviewer + Codex），让小龙虾直接扒开源代码找 Bug、提 PR、执行 CI 规范，打造完全契合个人习惯的自动化开发编排器。
批量文档审查¶
将"读取文档 → 提取关键数据 → 规则校验 → 生成审批意见"的完整工作流，通过 createSkill 封装为自定义 Skill，下次一键批量处理几十份季报并输出汇总 CSV，彻底解放重复性工作。
产品优势¶
| 优势 | 说明 |
|---|---|
| 一键开通，开箱即用 | 管理员无需手动配置环境、模型接入或权限设置。系统自动创建沙箱、自动注入 Token，业务用户点击即用，全程不依赖 IT 介入。 |
| 安全沙箱隔离 | 每只小龙虾独立运行在容器安全沙箱中，基于 DaoCloud 自研的 zestU 内核级隔离技术。即使实例被劫持或发生故障，影响被严格限制在沙箱内，无法渗透内网或篡改宿主机文件。 |
| 数据持久化，记忆永不丢失 | ~/.openclaw 目录全量持久化存储在 d.run 存储系统中。无论重启 OpenClaw、暂停还是释放实例，对话历史、配置与记忆均不会丢失。 |
| 模型调用安全可控 | 所有模型调用统一经过 d.run AI 网关与安全策略，不直接裸连公网。你的数据和对话全程使用 d.run 平台内的大模型服务，敏感信息受到保障。 |
| 后台完全可操作 | d.run 提供 SSH 登录和 JupyterLab 两种方式访问小龙虾后台，支持完整的 CLI 操作，满足进阶用户的调试与定制需求。 |
功能特性¶
| 功能 | 当前状态 |
|---|---|
| 一键创建 OpenClaw 实例 | 已上线 |
| 飞书无缝集成 | 已上线 |
| 安全容器沙箱隔离 | 已上线 |
| 数据持久化存储 | 已上线 |
| SSH / JupyterLab 后台访问 | 已上线 |
| 文件管理与上传 | 已上线 |
| Token 用量分析与成本管控 | 即将上线 |
| 更多大模型支持 | 即将上线 |
| 统一实例管理（管理员视图） | 规划中 |
| 审计追踪与操作回放 | 规划中 |