答案是肯定的。
開(kāi)發(fā)者李然認(rèn)為，OpenClaw掀起了Agent開(kāi)發(fā)范式的轉(zhuǎn)變浪潮。
早期的Agent形態(tài)如Dify或扣子大多以workflow形式出現(xiàn)，盡管「拖拉拽」的低代碼已經(jīng)降低了開(kāi)發(fā)門(mén)檻，但對(duì)企業(yè)組織中的非開(kāi)發(fā)人員并不友好。
但OpenClaw通過(guò)系統(tǒng)級(jí)調(diào)用指令，能讓非開(kāi)發(fā)者在常用的辦公軟件實(shí)現(xiàn)與Agent的交互，這是一種AI native 的Agent。
除了開(kāi)發(fā)范式的轉(zhuǎn)變，還有行業(yè)專(zhuān)屬「方案超市」的建立，即行業(yè)知識(shí)和數(shù)據(jù)的進(jìn)一步流動(dòng)。
OpenClaw的工具能力依賴(lài)高質(zhì)量的skill使用文檔，OpenClaw爆發(fā)后，拉動(dòng)了Github里的skill風(fēng)暴，AI創(chuàng)作者海辛就在即刻上提到，醫(yī)療、金融、教育等各個(gè)行業(yè)的人，都可以利用AI為自己的工作實(shí)現(xiàn)便利，編寫(xiě)專(zhuān)屬工具，未來(lái)的GitHub可能會(huì)從「代碼倉(cāng)庫(kù)」轉(zhuǎn)化為「方案超市」。
但在Openclaw的甜蜜之外，對(duì)企業(yè)Agent落地而言，還有諸多苦澀。
一位大廠技術(shù)人員告訴「硅基研究室」，他在實(shí)測(cè)企業(yè)級(jí)Openclaw發(fā)現(xiàn)，技術(shù)棧和能力棧上都存在挑戰(zhàn)。
首先，OpeClaw框架底層的任務(wù)調(diào)度存在一定優(yōu)化空間，暫不適合承載高可靠性的企業(yè)級(jí)定時(shí)調(diào)度業(yè)務(wù)；其次，長(zhǎng)期記憶模塊的原生能力也不足，還沒(méi)達(dá)到生產(chǎn)可用的成熟標(biāo)準(zhǔn)，另外還缺乏高質(zhì)量的skill生態(tài)。
換言之，考慮到企業(yè)落地Agent的合規(guī)、成本和安全，當(dāng)前OpenClaw這種高消耗的調(diào)用方式和不穩(wěn)定的生態(tài)，對(duì)重權(quán)限、重可靠和強(qiáng)協(xié)作的企業(yè)組織來(lái)說(shuō)，大規(guī)模的落地顯然還有一定的距離。
企業(yè)端對(duì)OpenClaw落地的謹(jǐn)慎態(tài)度也側(cè)面反映出，當(dāng)前中國(guó)企業(yè)AI的大規(guī)模應(yīng)用的殘酷現(xiàn)實(shí)。
據(jù)崔牛會(huì)的數(shù)據(jù)，當(dāng)前已有43%的企業(yè)部門(mén)或崗位進(jìn)入規(guī)?；褂秒A段，27%仍處在試點(diǎn)期，28%實(shí)現(xiàn)了廣泛滲透，還有1.9%尚未確定是否應(yīng)用。
中國(guó)企業(yè)也在加速擁抱Agent，據(jù)IDC預(yù)測(cè)，預(yù)計(jì)中國(guó)企業(yè)活躍智能體數(shù)量將在2031年突破3.5億規(guī)模，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到135%以上，這一增速也將領(lǐng)先全球主要市場(chǎng)。
但這些「大規(guī)模落地」的數(shù)據(jù)繁榮背后，企業(yè)想要大規(guī)模落地AI還有三面看得見(jiàn)的墻：
認(rèn)知墻、數(shù)據(jù)墻、生態(tài)墻。
所謂的認(rèn)知墻，是決策層、執(zhí)行層和體驗(yàn)層的預(yù)期偏差。
一位車(chē)品行業(yè)客服中心負(fù)責(zé)人告訴「硅基研究室」，去年他們?cè)度氪罅抠Y源完成客服系統(tǒng)的AI化，但實(shí)際效果并不好。他們已經(jīng)建立了完備的客服知識(shí)庫(kù)，也在電商大促的超負(fù)荷中使用AI接待用戶(hù)。
但她發(fā)現(xiàn)，一方面，很多非經(jīng)驗(yàn)的知識(shí)需要在實(shí)際場(chǎng)景中逐漸積累，AI無(wú)法完全準(zhǔn)確理解用戶(hù)的需求。
“比如AI在問(wèn)‘您的車(chē)是高配還是低配？’，有的用戶(hù)礙于面子，會(huì)回答‘中配’，人工客服會(huì)理解用戶(hù)的回答，但AI就不行。”
另一方面，用戶(hù)對(duì)AI客服的態(tài)度也有兩極分化。“有的人看出客服是真人還是人工智能，她本身就對(duì)車(chē)品知識(shí)不了解，她沒(méi)辦法完全信任AI。”
還有不少企業(yè)決策者也會(huì)因害怕錯(cuò)過(guò)的焦慮，盲目上馬AI，但實(shí)際執(zhí)行中發(fā)現(xiàn)AI對(duì)業(yè)務(wù)的價(jià)值增量并不大。
阿里云智能集團(tuán)副總裁霍嘉也觀察到企業(yè)AI落地時(shí)的一個(gè)現(xiàn)象：“產(chǎn)業(yè)界對(duì)大模型能力的認(rèn)知仍不足，業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)信心很足，技術(shù)人員反而擔(dān)憂落地”。
德勤在調(diào)研企業(yè)AI落地時(shí)也指出這一「認(rèn)知墻」：85%企業(yè)計(jì)劃定制Agent，但只有25%的試點(diǎn)項(xiàng)目真正上線到生產(chǎn)環(huán)節(jié)。同時(shí)，超三成企業(yè)認(rèn)為，在3-5年內(nèi)企業(yè)應(yīng)用Agent才能獲得可觀的回報(bào)，這意味著企業(yè)Agent還在早期。
其次，則是數(shù)據(jù)墻。
金山辦公助理總裁朱熠鍔認(rèn)為：“今天在企業(yè)AI應(yīng)用側(cè)，會(huì)從模型為中心走向以數(shù)據(jù)為中心。”今天AI很多效果不好、難落地，核心原因是和外部模型的連接有關(guān)。數(shù)據(jù)錯(cuò)誤會(huì)導(dǎo)致解析錯(cuò)誤，數(shù)據(jù)過(guò)少會(huì)產(chǎn)生檢索問(wèn)題、知識(shí)治理問(wèn)題，而數(shù)據(jù)過(guò)多又會(huì)影響上下文工程。
“很多企業(yè)AI往往做出Demo，非常快，但是真的想要上線，則非常難。”朱熠鍔說(shuō)。
金山辦公助理總裁朱熠鍔講解“AI時(shí)代的知識(shí)治理與應(yīng)用”
在企業(yè)推進(jìn)Agent的落地上，打破數(shù)據(jù)墻也成為關(guān)鍵。
第一，Agent想要實(shí)現(xiàn)跨生態(tài)、跨系統(tǒng)和多任務(wù)的調(diào)度，就必須要在企業(yè)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)上百個(gè)系統(tǒng)里實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)和格式的統(tǒng)一。第二，考慮到數(shù)據(jù)的可控和可信，企業(yè)內(nèi)部就必須建立分級(jí)分類(lèi)的統(tǒng)一認(rèn)證權(quán)限，保證數(shù)據(jù)的全鏈路可靠。
這無(wú)疑對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)治理能力提出了更高的要求。
最后，則是生態(tài)墻。
在企業(yè)內(nèi)部，需要建立AI協(xié)同機(jī)制，破解資源壁壘。
一位國(guó)企IT部門(mén)中層告訴「硅基研究室」，AI建設(shè)不是IT部門(mén)的事，而是業(yè)務(wù)全局的事。“拿數(shù)據(jù)建設(shè)來(lái)說(shuō)，我們不缺數(shù)據(jù)，但缺的是怎么解決數(shù)據(jù)分散，這個(gè)時(shí)候信息化部門(mén)只能提供通用數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)部門(mén)必須要參與進(jìn)來(lái)。”
在企業(yè)外部，也需要云廠商、智能體廠商等技術(shù)供應(yīng)商的深度合作：“不是有了錘子找釘子，而是有了明確的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)然后去造適合自己的錘子。”
Palantir的靈魂人物亞歷克斯·卡普曾這樣形容企業(yè)AI落地的現(xiàn)狀：
“如果你只是買(mǎi)一個(gè)大模型放在那里，卻指望它能改變你的業(yè)務(wù)，那是白日做夢(mèng)。”
他的話解釋了，企業(yè)AI不是技術(shù)炫技的秀場(chǎng)，而是要求實(shí)際回報(bào)、產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值的戰(zhàn)場(chǎng)。
我們也觀察到進(jìn)入2026年，企業(yè)AI落地的變化：
一是從過(guò)去的全盤(pán)all in、內(nèi)部賽馬轉(zhuǎn)向聚焦策略，有專(zhuān)注全渠道布局的戶(hù)外運(yùn)動(dòng)品牌告訴「硅基研究室」，他們會(huì)聚焦智能質(zhì)檢、AI輔助接待、智能客服三大領(lǐng)域，今年的目標(biāo)是將這些過(guò)去的成本中心轉(zhuǎn)向利潤(rùn)中心。
二是越來(lái)越多的AI賣(mài)鏟人也走向務(wù)實(shí)思路，回歸業(yè)務(wù)本質(zhì)。AI的落地?zé)o法繞過(guò)臟活和苦活。金山辦公CEO章慶元曾指出，AI時(shí)代的辦公軟件應(yīng)是知識(shí)的容器、數(shù)字員工的載體。
圖源：金山辦公
例如在數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域，WPS 365就正在構(gòu)建全新的「全域知識(shí)閉環(huán)」，打造一個(gè)集「收、治、用」于一體的企業(yè)級(jí)知識(shí)治理底座，這一「企業(yè)大腦」目前已應(yīng)用在上海信投、延鋒國(guó)際、中國(guó)東航等不同行業(yè)龍頭企業(yè)的AI實(shí)踐中。
回頭來(lái)看，企業(yè)對(duì)「小龍蝦」的謹(jǐn)慎其實(shí)是企業(yè)級(jí)AI在2026年繼續(xù)深化和務(wù)實(shí)的體現(xiàn)，沒(méi)到「OpenClaw時(shí)刻」不是什么壞事，而是AI真正深入業(yè)務(wù)，成為生產(chǎn)力工具的前夜。
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