内容输出停了许久。一方面，这段时间公司多个项目陆续临近上线，各种bug和异常频繁出现，技术债也积累不少；既然不愿为上线妥协，我索性多花些时间，把方案打磨得更稳健。另一方面，我的业余时间几乎全给了GSOC，不仅要处理各种答疑和私聊，还要面对堆积如山的PR，尤其AI Coding产生的pr，审查起来着实恐怖如斯。

最近Claw相关消息铺天盖地，我也专门腾出一台服务器安装体验，并亲手封装了Rust版本的claw。弄清原理后，我没有像各大博主那样打了鸡血般吹捧，而是得出一个结论：实现机制很无聊，不过是为各大厂商卖token增加了一个绝佳营销话题，仅此而已。当然，claw确实推动了全民AI普及，让它不再只是技术控的专属玩具，这一点值得肯定。

市面上虽有不少AI工具，但多数仍局限于"聊天"层面——用户提出一个问题，工具给出一个答案，也就到此为止。它们既不能深入结合企业业务，也做不到复杂任务自动化，更无法满足团队协作需求。

最近出现的claw同样不能与业务深度融合，因此我仍会构建企业自己的claw：按照老规矩，把通用能力下沉到框架，让claw只负责上层应用。整体架构设计如下：

核心思路是让每个人、每块业务都能设计并配置专属的Agent和skills分身，再由消息与事件驱动，与企业内部系统及三方API互联互通。技术形态也不再沿用当前众多Claw AgentLoop架构。我始终觉得，对超级个体而言，做同类产品甚至模仿毫无意义；当然，那些厂商除外（自己有生态，还能多卖token,何乐不为）。考虑到我只能利用业余时间打磨，平时用不到的功能一律不做：功能属于自己，够用即可，其他人如何内卷我不care，当然也卷不过那些时刻都在迭代的

后端技术控大概看一眼，就能明白我准备做什么。往大了说，我想搭建完整的一站式AI Agent平台，帮助企业更省心地落地AI应用，也让开发者更快构建智能应用；往小了说，这个平台首先要服务我自己，形成一套不靠复刻、只属于我的解决方案。

围绕自己的Claw/Agent生态，我搭建了一套工作台，也就是完整的企业级AI管理方案。

它的样子如下：

我让仪表盘具备了长链接通讯与实时数据感知能力：

核心的Agent、提示词、Skills 都是我日常用得最多的。

最近我又为它加上了测试集方便在调整提示词后能及时测试

厂商配置当然也不可缺少：

为跟上潮流，我又补充了龙虾渠道配置：

定时任务的通用性相对较强：

工作流也得稍微展示一下，不过目前还没有那么好用：

考虑到客服领域的刚需，我建立了知识库

实时监控最有掌控感，纯粹是技术欲突然上头、脑子一热做出来的：

分布式追踪：

同时也探索一些前沿功能

写在最后：

AmosClaw要做的事其实很简单：推动AI真正进入企业场景。

比起追逐酷炫概念，我更在意实际价值：通过一套管理后台使AI可运维，再借助统计分析让AI可量化。看起来简单的这些功能，恰好才是企业真正需要的。后续还准备增加一个悬浮球，让AI使用起来更方便。

本文分享自微信公众号，并参与腾讯云自媒体同步曝光计划。原始发表：2026-03-15，如有侵权，请联系[email protected] 删除