最近在GitHub闲逛，挖到一个非常有意思的开源项目ClawManager。简单来说，它解决了目前AI Agent落地最让人头疼的问题： 如何把 OpenClaw 这种“单机版”的智能桌面，变成成百上千人都能用的“企业级集群” 。
如果你正发愁怎么在公司内部大规模安利 AI Agent，这个项目绝对值得点个 Star 。
为什么需要它？告别“手动时代”
OpenClaw 确实好用，但一旦要给全公司几十号、甚至上百号人部署，IT 运维估计要当场“裂开” 。这个项目直接给出了首个企业级 OpenClaw 部署管理方案，专门治愈以下这些“职业病”：
不再需要手动搬砖：以前给10个新同事开环境能耗费半天，现在批量分发，分钟级就能搞定 。
算力不再被“霸占”：支持精细化的CPU、GPU配额管控，谁也别想一个人抢占整个集群的算力 。
AI记忆不再“断片”：对话历史和个性化配置能统一备份和迁移，换个环境也能无缝接力。
访问不再“裸奔”：自带统一鉴权和网关，不用再担心桌面服务直接暴露在外的安全隐患
。
ClawManager是什么？八大能力模块，构建统一AI运营控制台
ClawManager是一款专为OpenClaw设计的集群部署与管理平台，基于Kubernetes原生能力构建。企业用户能够以「控制台点选」的方式完成从用户创建、配额分配、实例批量部署，到桌面访问、配置备份、资源监控的全生命周期运维与安全访问管控。
ClawManager现已不只是「桌面实例管理平台」，而是覆盖集群批量部署、模型接入、风险治理、审计观测与统一运维的完整 AI 运营平台，核心能力覆盖八大模块：
ClawManager 控制平台
OpenClaw服务审计
ClawManager 成本平台
OpenClaw桌面门户
OpenClaw实例管理
AI Gateway：构建“可信 AI 调用链路”
ClawManager里面最亮眼的设计就是它的核心治理平面——AI Gateway。它像个超级管家，把所有模型调用的“进出口”管得死死的。它通过标准化的接口屏蔽底层不同模型服务商的差异，并在此基础上集成了全方位的合规管控与成本分析能力，是 ClawManager 区别于同类产品的核心竞争力所在。AI Gateway 由四大功能模块构成，形成从「模型接入」到「调用审计」再到「成本核算」与「风险控制」的完整治理闭环：
•统一接入与路由：深度兼容 OpenAI 接口，实现多模型路由与分级治理，支持区分“普通模型”与“安全模型”以应对不同业务的涉密需求
•全链路审计：为每次 LLM 交互生成唯一 trace_id，支持 对SSE 流式响应进行持久化记录，支持按用户、模型或实例维度的多维检索与回溯
•精细化成本核算：支持多币种计费体系与本地模型成本分摊，实现对 Prompt、Completion 及 Tokens（含 Reasoning/Cached 类型）的分类统计，并通过看板直观分析费用波动
•主动风险控制：内置多维度规则引擎，针对敏感内容执行自动拦截或路由重定向，确保AI使用过程严谨合规
这种设计直接把系统从一个部署工具升华为企业的“数字资产管理平台”，让 AI 使用行为变得透明且可追溯。
开发者视角：技术底座扎实
看了一下它的技术栈，底子很厚实：
·云原生原住民：基于 K8s API 构建，资源隔离和弹性调度玩得很溜
·广泛的兼容性：支持 OpenClaw、Webtop、Ubuntu、Debian、CentOS 等多种桌面镜像，未来将扩展更多 AI 运行时环境
·开放生态集成：提供 RESTful API 及兼容 OpenAI 风格的模型接口，可与企业内部平台、工单系统、计费系统灵活对接
·金融级安全设计：所有实例运行在隔离 Pod 中，访问经统一网关鉴权，支持 Egress Proxy、Secret 管理与 Network Policy
·技术栈：采用Go 1.21+ / React 19 / TypeScript / Tailwind CSS / MySQL等主流技术栈，遵循 MIT 开源协议，支持中、英、日、韩、德五种语言
ClawManager 能在哪儿用？
不管你是搞科研、做企业 IT 还是办培训，只要涉及到“多人、隔离、要管理”的 OpenClaw 或 Linux 桌面需求，这个项目都能派上大用场。我整理了三个最典型的落地姿势：
·姿势一：AI 实验室的“算力分配大师” 科研大佬们对 GPU 的需求那是无底洞 。以前 IT 团队得吭哧吭哧配半天环境，现在用 ClawManager 直接 CSV 批量导入账号，一键给每个人分好 CPU、内存和 GPU 配额 。最硬核的是，研究员的 AI 记忆和配置能跨实例迁移，实验环境变了成果也不会丢 。原本半天的活儿，现在 5 分钟搞定 。
·姿势二：大厂 IT 运维的“合规避雷针” 公司全员推 OpenClaw，最怕的就是运维散乱和合规风险 。这个方案自带管理控制台，管理员能一眼看清所有实例状态 。配合 AI Audit 模块，每一条模型调用都有据可查 ；Risk Rules 还能自动拦截敏感词，给 AI 划好安全红线 。至于 CFO 关心的成本问题，看一眼看板就能按部门分析开销，省心不少 。
·姿势三：面向教培机构，可所有学员创建独立的OpenClaw 实例，课程结束后批量回收并释放资源，解决AI最头疼的环境准备问题 。ClawManager 的批量部署能力与 Desktop Portal 统一访问入口，使讲师可以像管理「虚拟机池」一样管理学员桌面，学员通过浏览器即可直接访问自己的 OpenClaw 环境，无需任何本地安装。下课后一键回收资源，不浪费一度电、一点算力。
