Bisheng 覃睿：企业版 OpenClaw 就该我们做

任鑫与覃睿作为 AI 领域的创业者和投资人，将 AI 视为激动人心的技术革命，并自诩为充满好奇的炼金术士，致力于通过实践和交流点燃 AI 炼金的炉火。他们介绍了各自的创业经历和在 AI 领域的探索，包括酒店特价销售、对话式 AI 公司以及 AI for Shopping 等项目。本期节目将邀请毕生的联合创始人秦瑞，探讨企业 AI 转型和企业版小龙虾的应用。

覃睿介绍了必胜和 Clawith 两款产品，它们都致力于帮助企业和组织进行 AI 赋能。必胜侧重于工作流和 RAG 的可控性，以及企业版 IMA 的构建，满足企业内部信息安全需求，并提供情报订阅服务。必胜还强调优质服务，区别于年轻化的互联网公司，认为服务在中国企业服务市场至关重要，坚持开源产品与优质服务并重。

覃睿指出，目前 AI 普遍应用的四大场景包括问答、审核、写报告和智能问数。他反思了之前对智能问数不靠谱的看法，认为其价值在于为领导提供量化决策支持，而非提供精确的数字。通过分析多种可能性，帮助企业进行经营策略调整。他强调，数据治理是所有场景中最重要、最难和最复杂的环节。

企业内部数据普遍存在混乱现象，主数据管理困难，不同时期录入的数据标准不一。利用 AI 可以巧妙解决数据治理问题，例如通过自动发送邮件向供应商获取产品型号信息，比对不同 ID 是否指向同一设备。将 “问数” 转变为情报中心和量化决策支持系统，在混沌中寻找智慧火花，更符合 AI 的特点。

覃睿认为，AI 技术的核心仍然是处理信息，即使是关羽张飞，最终也是输出报告或处理流程。OpenClaw 的出现改变了 AI 的应用范式，业务人员也能积极参与，直接使用 AI 工具，无需 IT 部门的介入。这种转变跨越了 IT 与业务部门之间的鸿沟，使 AI 能够更直接地为业务创造价值。

大语言模型升级后更好用，甚至能设计比人更优的工作流。Clawith 的应用场景与之前没有太大变化，但使用人群发生了变化，业务人员可以直接参与知识库的构建和优化，无需依赖 IT 部门。业务人员可以根据自己的需求定制 AI 工具，例如要求 AI 在回复时配图，并自动执行。

使用 Clawith 的原因在于其安全性，企业可以控制内容权限，接入内部系统。Clawith 的核心定位是 four teams，将 AI 视为员工而非个人助理，因此需要考虑协作、安全等因素。Clawith 支持多智能体，实现人与 agent、agent 与 agent 之间的协作，构建复杂的多边关系。

Clawith 的功能设计包括关系定义和自主意识。关系定义是指定义 agent 可以与哪些人沟通、如何沟通以及角色定位。自主意识是指 agent 可以自主规划工作节奏，例如根据用户回复调整触发器。Clawith 的扫描间隔为 15 秒，可以根据触发器调整规划。

Clawith 支持多种触发器，包括定时、固定频率和 webhook。新增的 onMessage 触发器允许 agent 根据用户回复触发行动，例如在用户回复已交发票后取消提醒。通过触发组合，Clawith 能够实现更复杂的协作场景。

Clawith 可以短路一切企业应用，具有巨大的潜力，但同时也面临飞书和钉钉的竞争。Clawith 的优势在于定制化和服务，这并非大厂的基因。Vibe Coding 削弱了大厂在研发方面的优势，使得小团队也能快速开发出高质量的产品。

Clawith 的核心开发者只有一人，架构师和测试负责人协助完成相关工作。AI Coding 极大地提高了开发效率，方案架构设计和代码质量都得到了提升。AI 加持下的开发能力提高了 30 倍以上。

AI Coding 不仅提高了代码编写速度，还降低了沟通成本，一个人就能完成整个开发流程。传统开发模式下，MVP 版本需要三个月才能完成，而现在三天就能搞定。关键在于在设计阶段就想清楚，确保架构合理。

即使 AI Coding 写出的代码是 “屎山”，也可以通过重构来解决。Clawith 也走开源路线，两周内获得了 1.6K 星。毕生和 Clawith 的市场定位非常敏锐，抓住了企业自建 agent 平台和企业版 OpenClaw 的需求。

企业版 OpenClaw 与个人版最大的差别在于组织协作和企业上下文。OpenClaw 需要一个资格和身份才能进入组织。企业上下文包括组织架构、系统接口、权限和规章制度等。企业版 OpenClaw 需要考虑协作、关系和安全等因素。

未来的趋势是更多的 OPC 和 agent。真人服务应该 API 化，供 OPC 的 agent 调用。毕生可以尝试将真人服务包装成接口，供 OCP 的 agent 调用。在海外市场，可以先以安全的企业版 Claw 为切入点，再逐步切入具体业务。

Clawith 的卖点在于权限、私有化部署和 OpenClaw 的心智。Clawith 是面向 Teams 的 OpenClaw。OpenClaw 的名字和界面设计都做得很好，隐喻了 AI 的特点。

覃睿分享了 Vibe Coding 的体验，最初使用时 bug 较多，但现在质量可靠性大大提高。关键在于清晰表达需求，并且 AI 的智力在很多情况下超过人类。

AI Coding 可以激发灵感，帮助解决问题。例如，在设计 agent 交互机制时，AI 可以提供参考方案。即使表达不清楚想法，AI 也能理解并给出反馈。

AI Coding 需要详细的计划，或者让 AI 多检查一下代码。可以使用多个 AI 模型进行检查，例如让一个 AI 检查另一个 AI 的代码。即使不懂技术，也可以通过 AI 实现以前想不到的事情。

Clawith 的用户包括大企业和个人工作室。大企业关注安全、审计和权限，个人工作室则可能更关注交互体验。Clawith 的交互体验优于 OpenClaw，更符合正常人的逻辑。

Clawith 下一步需要加强企业能力，包括安全、审计和上下文。特别是上下文，需要处理不同类型企业的信息。还需要跑通多模态方向的能力，加强视频、图片和 PPT 方向的能力。此外，还需要用 Clawith 来迭代 Clawith，打通软件开发流程。

蹭热点的机会包括垂直领域的 OpenClaw 和下场做业务。例如，在律师行业做一个法律版的 OpenClaw。或者直接用 AI 做业务，例如用 AI 写软文或申请专利。

MR 角度非常强，可以快速给客户一个 POC。未来软件需要界面化的原因是需要适配人。从原来的这些大的软件集成商身上可能会掉落一些这个机会。

代码窃取是必然的，但核心价值不是代码，而是共识和品牌影响力。代码本身不是产生业务价值的，商业博弈、资源和人脉决定了商业。

公司转型，尤其是研发的转型，可以从创新业务入手。AI Coding 虽然存在问题，但效率太高，是不可逆的趋势。在发展过程中不断完善安全机制。

如何把软件开发完了，自动去把整个这些东西全过一遍。这个比当传统那些漏扫是基础了，在这个基础，在这个之上，我还能够检测出哪些传统软件检测不出来的新兴的这种维度的漏洞也好，或者是 bug 也好。这个自动化的这种测试验收这机制是非常刚需的。

Clawith 的官网是 Clawith.ai。工作流的改造非常重要，要适应 AI 的特点。要不然就是他的产出 output 更大。要不然就是他的质量更好，但是就是很有可能你的工作流会要改这个工作方式，甚至于工具都要改。