微软中国CTO+3位Claw产品builder：让龙虾从干活到成为生意 | 榕汇
个人Agent、金融投研、云端助理三大场景Claw应用实践。
自OpenClaw🦞引爆Agent生态以来，行业讨论和实践逐渐走向纵深。如何理解OpenClaw火爆背后的本质，并推动Agent从技术走向企业落地应用？不断进化的SOTA模型提供了哪些基座能力，让Agent可以更快、更稳执行复杂任务？企业级落地小龙虾和Agent，如何做到高效和安全的平衡，并真正创造商业价值？
近日，高榕创投榕汇组织**"Agent新范式"系列活动**之二。微软中国CTO韦青、微软资深技术专家，以及三位在个人Agent、金融投研、云端助理场景开发Claw应用的builder，分享了他们对于OpenClaw本质的理解，以及企业级Agent落地应用的最佳实践。
一、未来组织洞察：机器提供"回归值"，组织和人提供"异常值"
今天的AI时代，已经进入"江山代有人才出，各领风骚几十周"的高速进化周期。微软中国CTO韦青引用韩愈的诗句**"师其意不师其辞"**给出破题思路——少下绝对断言，多做落地尝试，才是拥抱AI变革的正确姿态。
他强调，"当下的AI变革，已经不是简单的数字化转型（transformation），而是一场改革（reformation），乃至是一场技术与思想的文艺复兴（renaissance），最终是推动文明重构的启蒙运动（enlightenment）。"在这场变革中，真正的挑战从来不是技术、算力或资源，而是组织和人的认知能力及驾驭能力，"AI已到，只是无法驾驭"。
韦青进一步解读，机器擅长提供的是"回归值"；组织和人的价值在于提供"异常值"，也就是稀缺的主观能动性、品味和价值观。 这种"异常值"，来源于人对于环境和文化的预判。
"在未来组织里，如果有人能够根据文化走向和人心变化提供差异化的思维，反而是最稀缺和珍贵的。"这意味着AI时代并非机器替代人，当下恰恰是最需要每个人有主观能动性的时刻。
结合大量的企业案例洞察，韦青强调，企业级落地Agent能力的前提是组织内的流程再造、数据治理和行为建模，在API、数据、定义、流程全面实现标准化，达成"书同文、车同轨"的基础后，Agent才能打破部门墙实现横向协同；人在此基础上提供创新和"异常值"，从而让业务实现高效治理。
韦青还分享了微软研发团队开发AI新产品时经历的三个阶段。第一个阶段是"AI for XXX"，即把AI能力叠加在原来的产品上；第二个阶段是"xxx for AI"，即产品围绕AI进行重构；直至成为"化于无形的技术"，让AI渗透到产品每一个环节，才算完成真正的进化。
二、SOTA模型 X OpenClaw：实现Agent企业级落地
微软资深技术专家陈岩、刘彬则从技术实践层面，分享了如何依托微软生态、SOTA模型与OpenClaw，让Agent从执行任务走向创造生意。
陈岩指出，微软于2025年推出的Microsoft Foundry平台，已经整合超过11,000种前沿模型，包括第一时间接入OpenAI最新的GPT-5.4，以及Anthropic、Meta等的顶尖模型，为Agent开发提供了丰富的底层支撑，其中GPT-5.4更是专为Agentic原生打造的模型。
"Agent要自动执行复杂任务，必须实现从单步推理能力到长链路执行稳定性的跨越。" 陈岩指出，以往大规模Agent有五类主要的失效模式，包括状态连续性中断、轨迹偏移、工具调用偏移、契约不符合和长链路错误积累。
GPT-5.4针对上述问题进行了针对性的技术优化，包括引入状态连续运行时、降低多步执行轨迹的波动性、强化契约遵守、提升系统级可复现性、引入安全稳定性，从而实现从"会做事"到"能长期跑，跑得稳，且结果可验收"。"GPT-5.4犹如一个没有明显短板的木桶，整体表现很稳定，可以放心地把一个任务交给他"，这是Agent真正实现企业级应用的前提。
刘彬则在分享中强调，Agent想要大规模落地业务、创造真实收入，必须深度厘清三个核心维度：理解员工真实工作方式，理解业务运转逻辑，做好组织知识管理。
在员工层面，要理解员工的真实工作方式，并整合文件、会议、聊天、业务数据等决策依据，建立个人与团队的长期工作记忆，从而能够将上下文转化为实时洞察与最优决策；在业务层面，以统一业务语义为基础，保持全天候在线与及时响应，保留完整业务上下文；在组织知识管理层面，实现自动化数据理解与全场景上下文覆盖，同时严格恪守访问权限规则。
总结来说，只有充分打通员工、流程、知识三大环节，构建充足的上下文支撑，Agent才能真正跨越技术到业务的鸿沟。
三、三大场景Claw应用实践：个人Agent、金融投研、云端助理
在分享中，三家高榕投资企业也分享了他们在垂直场景如何探索OpenClaw和Agent应用实践。
Personal Agent：MindClaw
Mindverse联合创始人Andrew Chen在分享中指出，OpenClaw的本质是把AI Coding和Agent的能力，用聊天交互的方式打包提供给了不会写代码的普通用户，带来了前所未有的体验。
如今全行业都在积极拥抱OpenClaw生态，并在这个生态中建构自己的产品。**"一定程度上OpenClaw构建了AI时代的安卓生态，你怎么去做成今天这个时代的MacBook，和华为、小米、三星手机，是我们每个人的机会。"**Andrew说道，"这也让我们作为创业者感到非常兴奋，大家都是同路人，都在探索不一样的未来，到目前为止真正的竞争是非常稀薄的。"
Mindverse致力用LoRA让每个人拥有一个大模型，实现千人千面的Personal Intelligence。公司已经构建了一个万亿参数的LoRA强化学习体系，目前全球范围内，已实现万亿级参数LoRA强化学习的团队仅有Mindverse以及由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines Lab。 此外，Mindverse重点开发面向海外多语言用户的消费级App，覆盖超400万用户，包括Personal Agent产品Macaron AI。
近期，Mindverse基于OpenClaw推出个性化长期记忆方案MindClaw。
针对OpenClaw应用落地的关键卡点，Andrew指出，记忆、测试、安全是三大待突破方向，其中长期记忆能力（Long Memory）是约束Agent执行复杂任务的核心。MindClaw提出了参数化记忆与File System共存的解决方案，相当于为每位用户的OpenClaw训练一个专属的LoRA模型，在对话中持续更新，"逐渐把用户的偏好压入模型参数中"，从而让模型不断进化、越来越个性化。
金融投研Agent：AlphaClaw
3月上旬，熵简科技AlphaEngine推出AlphaClaw功能，定位是帮助金融用户养一只会做投研的小龙虾，即为用户打造自己的私人投研工作台。
熵简科技致力成为金融资管领域的AI基础设施提供商，目前面向机构投资者的AI投研引擎AlphaEngine已覆盖超8600家资管机构和8万名机构投资者。
熵简科技创始人、CEO费斌杰介绍，对比OpenClaw，AlphaClaw有几大核心优势——支持一键安装，上手零门槛；本地优先，保障数据安全；最重要的是背靠AlphaEngine海量金融数据库，包括内外资券商研报、会议纪要、点评资讯等海量内容。
基于AlphaClaw，用户可以有无限的玩法。例如生成一个巴菲特选股逻辑的skill，让"巴菲特分身"帮你选股；零代码、可视化地完成量化因子策略回测，为主动投资者插上量化的翅膀；帮助一级市场投资人读取相关资料，直接撰写上会报告并生成PPT；亦或是让AlphaClaw先去读大量的缠论优质报告，学会缠论技术的研究框架，再去自动写代码并对股票做缠论分析，更进一步可以基于缠论的skill进行日报荐股。
费斌杰强调，**AlphaClaw的初心是"让研究回归思考"，成为金融人的效率超级倍增器。**事务性的工作将来都可以通过AlphaClaw轻松实现，金融人可以将更多的时间投入到产业前瞻研究、公司业务交流等核心工作中。
体验地址：www.alphaengine.top
云端专属助理Agent：ToClaw
作为一款远程桌面工具，ToDesk致力让用户的手和眼延伸到远端设备上，已经积累了广泛用户。ToClaw是ToDesk推出的基于OpenClaw二次开发的个人云端专属助理，"相当于提供了一个AI大脑，结合远程桌面工具，大幅提升个人或企业用户设备使用的效率。"
ToDesk联合创始人、CTO朱敏分享，ToClaw无需手动部署，同时融入了ToDesk的远程连接能力和原子化操作能力，能够进行多设备执行和云端记忆。 对于用户来说，ToClaw彻底打破了设备孤岛，登陆同一账号的每一台设备都是一个分身，用户可以坐在沙发上用平板给设备A下指令查文件，同时让设备B挂机跑爬虫，再指挥设备C远程渲染。用户不再是操作一台电脑，而是指挥一个"设备集群"。
此外，ToClaw提供配套的安全管理、权限管控等能力。在ToClaw工作的时候，用户可以实时介入远程设备操作，确保Agent的操作可以被监控和打断。
在ToDesk看来，未来复杂任务仍需要人机协同，理想的效果是基于OpenClaw架构和模型能力以及ToDesk的安全体系，打造既安全又高效的生产力Agent。"未来或许每个人都有几十个分身，但我们希望所有的分身都是可信、可靠和安全的。"
随着SOTA模型的持续进化、平台生态的不断完善，以及行业先锋对OpenClaw架构的持续探索和优化，相信还会有更多有趣的应用玩法在路上。我们也期待看到Agent更广泛地走进真实业务场景，创造可感知的价值。
