OpenClaw 给了每个人"数字分身"，但企业更需要可靠的 AI 员工

GitHub星标破10万；以一己之力引发Mac mini的抢购潮；有人将其称为“迄今为止最伟大的AI应用”。

最近，AI圈的头号C位非OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）莫属。和以前那些只会“说”的Chatbot不同，OpenClaw是一个真正的“实干家”：你只需通过日常使用的通讯软件发送消息，就能指挥它完成各种任务。

它的爆火，标志着AI的价值已经从能聊天跃迁到会干活，Agentic AI（代理式人工智能）时代已全面到来。

德勤数据显示：Agentic AI领域正以年均43%的速度增长，远超其它AI赛道，标志着市场与技术已进入共振爆发期。IDC报告显示：活跃Agent的数量将从2025年的约2860万，快速攀升至2030年的22.16亿。

一切都在预示：2026年，将是AI Agent真正走向成熟和规模化应用的关键节点。

然而，当个体用户正沉浸在OpenClaw带来的效率狂欢时，企业却面临着Agent的落地之痛，他们渴望Agent带来的效率提升和流程变革，但更恐惧其中的风险：不可控的幻觉、不稳定的执行、数据泄露的隐患......这份焦虑，成为了横亘在企业和Agent落地应用之间的一道鸿沟。

十年沉淀，跨越企业级Agent落地鸿沟

“企业的Agent布局是一件极为严肃和复杂的事情，可以让企业放心‘招聘’的AI员工，仅仅拥有一个聪明的大脑是远远不够的，更需要深厚的职场经验和职业素养”网易副总裁、网易智企总经理阮良在谈及这一现象时坦言。

在他看来，Agent赋能组织绝非易事，很多企业在尝试部署Agent时所遭遇的一些困境，例如客服机器人答非所问导致客户流失、DataAgent抓不到业务重点、开发Agent生成的代码漏洞百出需要人工大量返工……这些问题的根本原因，在于缺少对业务流程的深度理解和数据积累。所以，如果无法完成“最后一公里”的落地，再强大的模型也难以转化为真正的生产力。

将AI能力转化为企业的生产力，这正是网易智企一直在做的事情。

创立于2015年的网易智企，依托网易集团二十余年的技术积累，在过去10年服务了海量行业标杆企业，如：月之暗面、瑞幸咖啡、OPPO、赛力斯、渣打银行、中信证券、胖东来、中铝集团、米哈游等，在这个过程中，沉淀了深厚的行业Know-how（关键知识），也积累了经过实战验证的业务流程技能和工程化经验。

“10年的积累和沉淀，是我们服务企业的底气。我们不提供通用大模型，而是为企业部署可信赖的、稳定的、可靠的Agent”阮良强调。

“以可靠的AI技术，释放企业生产力，共创美好世界”，在这一使命的牵引下，网易智企将Agent确立为核心战略方向，构建了从客服、销售、数据分析到智能开发的全方位Agent矩阵，并配备全链路AI内容风控服务。

三大场景破局，Agent矩阵全方位释放企业生产力

企业想用Agent又不敢用，怎么破？

网易智企避开了通用AI助手路线，将深厚的行业Know-how率先注入到三个最具商业价值的业务切面：客服/销售、数据应用、研发。

1.客服/销售Agent：从降本增效到创收，释放企业“对外服务与营销”的生产力

当传统AI客服还聚焦在售后咨询的处理时，网易智企打造的客服Agent已经进入企业的售前咨询场景，肩负起AI客服+AI销售的双重角色，不仅可以帮企业省钱，还能帮企业赚钱。

在过去的两年时间里，网易智企的客服/销售Agent已经深入各行各业，帮助王府井集团、孩子王、北京一卡通、江南布衣、深圳通、中国人寿（海外）、澳门航空、I.T集团、中旅冰雪、酷家乐等企业完成智能服务的再升级，释放企业对外服务与营销的生产力。

阮良举了两个典型的应用案例：

一个是全国知名的宠物用品超市，其同步在线下门店和线上外卖平台售卖，覆盖区域广、商品种类多。此前他们有一个非常大的痛点：因为人力受限，夜间的生意接不住。比如消费者临时需要购买宠物药品、一次性尿布等产品，但咨询的时候无人响应。在部署了网易智企的Agent之后，成功接住了70%的售前咨询，在不增加任何人力的情况下，大幅提升了夜间外卖订单量。

还有一个是香港著名的保险公司，他们通过网易智企的Agent构建了“双AI服务体系”，一方面，面向个人保险客户，提供7x24全天候AI小助手，让高净值客户可以随时随地获得专业回应，进而提升服务体验，降低客户流失风险；另一方，面向理财顾问提供AI智能知识检索工具，快速回应服务过程中关于产品详情、核保规则、理赔流程、保单服务等各方面的专业知识。

得益于领先的文档解析方案、高精度的召回排序算法、成熟的RAG（检索增强生成）技术和丰富的实施交付经验，网易智企客服/销售Agent的召回准确率和回答准确率均在业界遥遥领先。

2.DataAgent：提升数据价值转化率，释放企业“经营决策”的生产力

数据的重要性和价值已经毋庸置疑，但释放数据价值的前提是“人人可以便捷看数、用数”。对大多数企业来说，“有数据”从来不是问题，问题恰恰在于大量的数据被束之高阁和弃置，普通一线员工的看数用数门槛非常之高。

此外，尽管市场上已经存在很多数据工具，但在实际落地过程中依然难题重重，例如：操作太复杂、学习成本高、缺乏过程分析、缺少行动建议、知识沉淀难等。