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QClaw + 腾讯云 Lighthouse + 腾讯云桌面：从「养龙虾」到云端数字员工的完整实战
用Lighthouse和腾讯云桌面托管龙虾，7×24小时在线，变成真正的云端数字员工；用QClaw做本地入口和微信入口，把手机、PC统统连进来；既能在PC上用，又能通过腾讯云桌面远程访问。 白天在办公室用腾讯云桌面+QClaw办公，晚上关电脑下班后，手机微信一句话，云端龙虾继续在Lighthouse/云桌面上干活；查看结果，连上云桌面，一边看报表/代码，一边让龙虾讲解。 满足：永不掉线：个人电脑可以休眠/关机，云端龙虾还是在线执行定时任务；本地电脑只作为入口，真正的数据处理在云上隔离环境完成；微信、PC客户端都能直接跟龙虾对话、操控；后续可以接入更多IM（QQ、企微、钉钉 ；支持Linux和Windows双系统，完整桌面GUI体验；适用场景：个人私人AI助手、企业员工统一的AI助手桌面等。 如果你也搭好了自己的云端龙虾工作站，欢迎在评论区留言你的玩法，互相交流、互相抄作业，一起把龙虾玩出花来。
5.1K15编辑于 2026-03-30 - 来自专栏实在智能RPA
RPA数字员工简介
如果今天有人告诉你，一家中型银行把原本需要90天的对账流程压缩到3天，并不是靠裁员，而是多雇了一位“数字员工”，你大概不会惊讶。 这位员工没有工位、不领年终奖，却每天24小时盯着17个系统，用0.3秒完成一次跨平台数据搬运——它就是机器人流程自动化（RPA）的最新化身。 01 RPA是什么：从“录屏脚本”到“数字员工”很多人第一次听说RPA时，脑海里浮现的是Excel宏或者早期按键精灵。两者确实同源：用软件模拟人手去点击、输入。但RPA的演进不止于此。 权限升级则是安全与效率的拉锯：机器人账号需要足够权限才能跑通流程，但IT部门担心“数字员工”成为新的攻击面。目前主流做法是“最小权限+零信任+录屏审计”，每一步操作都有水印和时间戳。 到那时，真正稀缺的是能够定义业务规则、训练数字员工、设计数字孪生的复合型人才——而这，正是当下每一个对RPA感兴趣的人可以提前布局的未来。
92220编辑于 2025-08-15 云端数字员工现雏形
Anthropic 出了个叫 ant 的东西，配合托管智能体架构，以后 Claude 会永远挂在线上，谁手里有 API 权限，谁就等于攥着一个数字员工的遥控器，随时可以支使它干活。 这个数字对个人来说也不小, 其实只要 Agent 记忆和 session ID 可被保留, 并不需要实际意义上的资源永远在线, 除非你的会话非常繁忙, 否则 serverless 的架构更好. Stripe 把支付能力封装成几行代码接进去，结果不是所有公司都变成了 Stripe 的员工，而是催生出一大批基于 Stripe 的垂直 SaaS；AWS Lambda 把"计算"变成按次付费的能力，结果也不是 这更像是把工作范围交代清楚之后放手让一个新员工去干、定期看汇报。 这就引入了另一个问题, AI 与人协作的问题, 可参考阅读: 《德说-第524期, 我们与 AI 到底如何共处?》 可以盯着有没有主流的、跟 Anthropic 没有直接关系的第三方软件，真的把这套托管智能体架构当成自己产品里"AI 员工"功能的底层，而且这类案例在半年内明显增多 —— 如果看到了，说明这套生态是真的被打开了
24910编辑于 2026-07-28- 来自专栏AI Native
数字员工系列 · 综述篇
数字员工系列 · 综述篇 本系列共 N 篇，从整体到局部拆解一套企业级数字员工平台的关键模块设计1 写在前面最近半年，"Claw" 是整个行业最热的词。 司内司外做"智能体"、"Agent Team"、"工作流"、“龙虾”络绎不绝，但真正放到企业里去用，真正解决部门或着业务垂类场景过程中就会发现，问题远比 Demo 复杂得多：一个数字员工要常驻吗？ 带着这些问题，接下来我们一起来剖析数字员工系统。希望读完后，你能在脑海里画出一张完整的"企业级 数字员工平台"心智地图。 接下来，我们将带你从关键的一些模块开始，以数字员工平台的实践为例，逐步揭开数字员工这个概念背后的一些核心技术理念。 后续我将会持续结合企业内真实实践，将数字员工系统内的各个核心模块原理和大家说透。
31800编辑于 2026-07-28 - 来自专栏AI Native
数字员工系列 · 运行引擎篇
数字员工系列·运行引擎篇本篇聚焦"员工怎么跑"：从"一员工一Pod"的旧模式痛点出发，讲清楚"一真人一Pod、多员工多子进程"的多进程调度模式，以及PMSupervisorIdleReaper三件套与CFS 数字员工系统是团队为了解决内部AINative流程提效而提出的新方向，目标是让AI以"员工"的形态嵌入到每一个具体工作环节。 这意味着它不是"几个人偶尔用用"的实验品，而是要面向全部门、人均多个员工、长期在线的规模去设计。同时，还有一个决定性的前提：我们的数字员工系统目前是跑在云端容器（云原生）内的方案。 1.痛点：为什么要做多进程最早的版本是这样的：一个数字员工被1个用户使用=一个Pod。 运维复杂：用户数量x数字员工数量等于Pod数量，K8s集群压力线性上升，节点紧张时调度长尾严重。
24710编辑于 2026-07-31 - 来自专栏AIGC新知
AI Agents: 如何构建数字员工
4、配备知识 与员工需要访问手册或公司文档类似，客服人员需要常见问题解答或产品目录等知识才能提供准确的答复。 agent需要哪些知识来源？这些知识将如何保持最新？什么格式可以确保轻松检索。 提示：定义特定用途的工具并实施基于角色的权限，就像为员工提供正确的软件和访问级别以高效、安全地完成工作一样。 通过创建合作agent网络，实质上是在构建一支AI数字员工，能够作为一个协调系统解决复杂的问题，就像一支由熟练员工组成的团队一起解决具有挑战性的项目一样。 员工通过反馈、评论和工作经验来成长——代理也不例外。通过收集反馈（例如用户评分或错误日志）并合并更新，代理可以随着时间的推移改进其行为和性能。 more 安全、运营等 安全性必须是基础——与员工一样，代理也需要 SSO、基于角色的权限和凭证管理等保障措施，以确保他们只访问必要的内容。
1.5K00编辑于 2024-12-25 - 来自专栏AI Native
数字员工系列 · 场景能力编排篇
建议先读《数字员工系列-记忆体系》，理解SOP与场景的天然闭环。 如果数字员工只能一个个单独用，那用户就得亲自扮演"项目协调人"：把A员工的产出复制给B员工，再把B的结论转述给C……这只是把"人和人之间的搬运"换成了"人和多个AI之间的搬运"，协作成本一点没省。 要让协同类流程真正提效，就必须让多个员工能像一支小队一样，按既定的SOP自动配合起来。到记忆体系篇为止，员工还都是"一个人+一个LLM"。 3.RoomChaining：多个员工自动接力痛点：把几个员工拉进一个群，并不等于它们会"协作"。 /群聊@一个数字员工，触发场景chainingHTTPpushUrl系统监控告警→POST触发"事故场景"无论上游是企业IM还是自定义webhook，前端拿到的SSE帧字段都是统一的：content（文本片段
20510编辑于 2026-09-17 - 来自专栏AI Native
数字员工系列 · 配置管理篇
数字员工系列·配置管理篇运行引擎决定了"员工怎么跑"，而配置管理决定了"员工怎么来、谁能动、怎么进化"。 建议先读《数字员工系列-综述》与《数字员工系列-运行引擎》。数字员工管理——权限、创建、配置、派生调度引擎决定了"员工怎么跑"，而员工管理决定了"员工怎么来、谁能动、怎么进化"。 基于安全可控和知识保护的出发点，我们对数字员工的使用、创建做了严格的角色和权限分层。1.1不是所有人都能使用每一个数字员工都拥有特定的“职能”，而数字员工的创造者可以决定这些职能只开放给哪些人使用。 对于派生类创建，为了更好的保护数字员工创建者的劳动成果，我们允许创建者指定派生权限范围，未获得派生权限的用户，将不能派生相应的数字员工，也不能查看该员工的相关配置信息。 方式3：从0新建用户可以选择从0到1开始新建一个数字员工，这个过程不依赖于任何已有的模版数据，用户配置好数字员工的基本信息（名称、描述、头像、首选模型等），即进入数字员工的能力挂载配置界面，配置后之后进行调试
23700编辑于 2026-07-31 用WorkBuddy，我让小龙虾变成了真正的虚拟员工
今年年初，老板说了一句话，让我整个人都兴奋起来：“未来每个人手下都会有很多个AI员工，你只需要发指令，它们就能帮你把活干完。” 而就在今年三月份，一个叫做“小龙虾”（OpenClaw）的开源AI智能体框架突然爆火，它让AI真正长出了手脚，能够像真人一样操作你的电脑、点开网页、下载文件、发送邮件——那个藏在脑海里的“虚拟员工”，突然就有了落地的可能 案例一：邮件管理，让AI替我处理重复工作 每个月最让我头疼的事情，就是和供应商对账：他们会把账单和发票通过邮件发过来，我得一封一封地搜索供应商名称、下载附件、打开表格核对数字，核对完再回复一句“确认”， 龙虾直接停摆好几个小时的极端情况。 写在最后 说实话，现在的小龙虾还远不够完美。
2.6K20编辑于 2026-04-20- 来自专栏AI Native
数字员工系列 · 记忆体系篇
数字员工系列·记忆体系篇一个数字员工如果"对话一关就失忆"，那它本质上还是个Chatbot，不配叫"员工"。 建议先读《数字员工系列-综述》。记忆——越用越好一个数字员工如果"对话一关就失忆"，那它本质上还是个Chatbot，不配叫"员工"。 这里还有一个来自部署形态的现实约束：我们的数字员工跑在云端容器里，进程会被空闲回收、会随容器漂移（见《运行引擎篇》）。 第三层SOP记忆就是为了解决这个问题，目标是构建持续进化的数字员工与场景生态。 这也是为什么我们说数字员工"会成长"——它不只在你这里成长，还能让整个组织一起成长。
33100编辑于 2026-08-04 - 来自专栏AI Native
数字员工系列 · 插件体系能力篇
0.背景：一个团队养不出整个生态先回到出发点：数字员工系统是团队为了解决内部AINative流程提效而做的。 这条线的自然终点，就是把"扩展平台本身"的能力也开放出去——让每个懂业务的开发者都能为数字员工贡献能力，从而把平台从"一个提效工具"升级成"一个能自我生长的提效生态"。 为此，下一阶段我们规划了一个完整的插件体系（PluginSystem）：为有开发能力的用户，提供一个数字员工配置培养的灵活开放体系。其能力贯穿整个Agent运行时、会话区、工作区。 4.能力二：工作区自定义界面数字员工的"工作区"目前是CFS共享存储里的一个目录树。 <imagedesc="工作区自定义插件示例：<em>数字</em><em>员工</em>的看板式工作区"src=""/>5.能力三：会话区自定义UI聊天气泡在很多业务场景下都是不够的。
18310编辑于 2026-09-17 2026，数字员工战场已分胜负
一、趋势判断：L3→L4 关键窗口 先对齐一个共识：别再把"数字员工"当成一个黑箱产品。它本质是一条四层叠加的能力阶梯——每一层在上一层之上补能力，不是谁替代谁。 L2问答型数字员工 · 2023起 大模型做认知理解＋知识检索。能答能写，但不主动执行动作。典型：智能客服问答、企业知识库。 L3助手型 Copilot · 当前主流 ★ 嵌入工作流与人协作。 路径二 · FDE 定开 靠现场交付工程师（FDE）团队，低成本快闭环，吃央国企＋民企长尾数字化需求。每交付一家，Skill 资产厚一层，现金流最快。 ③ 六个高确定性突破方向（按优先级） 1 招采 / 评标数字员工 中国独有高价值洼地。 3 运维 / SRE 数字员工 资本已用钱投票（贝联珠贯亿元 A 轮）。告警降噪＋根因分析＋自动化处置，7×24 刚需。 4产线 / 质检 / 设备诊断 国资委清单正中心。
26810编辑于 2026-09-17OpenClaw 2026 实战指南：从“养龙虾”到“数字员工”，腾讯云轻量应用服务器一键起飞
一句话看懂 OpenClaw 是一款开源 AI Agent 框架，可本地或云端运行，像“数字员工”一样 7×24 小时帮你盯盘、写报告、回邮件、抓数据、甚至做交易。 结语 2026 年的今天，AI 不再是“聊天玩具”，而是能真正替你干活的“数字员工”。腾讯云轻量应用服务器把部署门槛降到“一键”，把成本压到“一杯奶茶”。 现在就开一台 Lighthouse，让你的“龙虾”开始 7×24 小时上班吧！
4.3K30编辑于 2026-03-09- 来自专栏uni-app
uni-agent，你的数字员工来了
像一个无休的、无限耐心的数字员工。uni-agent有很多能力，是其他AI编码工具都没有的。 第二：全程自动化——无人值守想实现更好的数字员工，在通用领域时很难做到的。但在uni-app(x)这个场景，经过DCloud的大量优化，让uni-agent相比其他AI工具更像一个靠谱的数字员工。 一个好的数字员工，要能保证对需求的准确理解、对设计方案的正确设计、对结果的完备自查。能长时间的独立完成任务。这些环节，uni-agent做了大量工作。 所以更多的使用方式，是企业多了一个或多个无休的数字员工，而现有的真人员工，则花费更多精力在如何更好的与这个数字员工的协作上。第三：手机指挥你的数字员工干的咋样了？ 你的数字员工，已经在HBuilderX里等你了。
99600编辑于 2026-04-23 - 来自专栏手作AI
离职员工被炼成AI数字人？
01 AI把同事"炼"成数字人 最近看到一个很火的话题，让我后背有点发凉。 某地有家公司，一位人事专员离职之后，公司把她的聊天记录、工作文档、交接资料全喂给了AI系统，生成了一个"AI数字人"——这个数字人说话风格跟她一模一样，处理工作也跟以前一样溜。 她以为交接完就完事了，没想到自己的"数字分身"还在公司继续打工。 这件事背后，有个叫"同事.Skill"的开源项目在推波助澜。 它本质上是个AI训练工具——把离职员工在公司留下的聊天记录、工作文档、邮件等数据喂给AI，就能生成一个高度模仿本人说话风格和工作习惯的"数字分身"。 有人说这是"赛博永生"，人走了还在给公司打工；有人说这是"数字燃料"，员工的经验被悄悄榨干；还有人调侃：下次离职得先把所有数据删干净。 不过，有焦虑就有对策。
16210编辑于 2026-09-15 基于数字员工的合馈制体系
基于数字员工的合馈制体系设计。 从合弄制开始，引入了数字员工替代传统员工，进化到合馈制模式重新定义了在AI数字员工被引入企业后的组织与组织的生产关系，通过ITPAO方法论定义了一个全数字化的组织型态，人与数字员工可以有机的结合，从而产生更高的效率
5.2K10编辑于 2025-03-26Hermes Agent 从入门到 AI 数字员工
二、AI 数字员工的本质：Agent = 模型 + 工具 + 记忆 + 约束很多人把“数字员工”想得很玄。 数字员工和聊天机器人最大的区别，就在第四根柱子。 聊天机器人可以胡说，数字员工不能越权。三、入门第一步：让模型稳定输出工具调用Agent 的地基是 Function Calling。 超时转人工，数字员工不能把用户卡死。五、进阶：把“助手”变成“员工”能调用工具只是助手。要成为员工，还需要四层加固。1. 岗位说明书（Role Spec）不要写“你是一个有帮助的助手”。 不要跳过人工兜底：再好的数字员工，也需要升级通道。不要混淆助手与员工：前者可以犯错，后者要为结果负责。不要忽略合规：数据隔离、审计日志、输出留痕，是企业采购的前提。 想清楚这一点，你才真正拥有了一个数字员工，而不只是一个会聊天的程序。
43410编辑于 2026-10-09你招的AI员工，99%都在摸鱼——数字员工到底该怎么选？
核心就一个：绝大多数企业搞的所谓"AI应用"，根本不是数字员工，顶多算个聊天机器人。数字员工≠聊天机器人。 聊天机器人是"你问我答"，数字员工是"你交代任务，它干完交付"。 传统做法 vs 数字员工做法维度传统做法数字员工做法客户咨询处理人工查系统→手写回复→可能漏单数字员工自动检索知识库→生成专业回复→同步工单系统生产异常响应班长发现→上报车间→等人来处理数字员工实时监控异常数据 五类数字员工各司其职、协同配合，才是工厂真正的"AI团队"。向量空间JBoltAI正是以"数字员工工厂"的理念来构建平台——不是卖你一个聊天工具，而是给你一条能批量制造数字员工的生产线。 数字员工做的是把重复性、标准化、知识检索类的工作接过去，让人的精力集中在判断决策和创新上。数字员工上线后，一线员工的离职率反而下降了——因为新人上手更快了，压力小了。 Q：我们的数据很乱，能上数字员工吗？这正是你需要数字员工的理由之一。数据乱，靠人整理更慢。
46810编辑于 2026-06-09个人 Agent 走进生活，数字员工如何走进公司？
好的数字员工得“扛得起事”，找得到活、交得出活。这两类产品面向的对象不同，却呈现出一个共同方向：Agent 与使用者的关系，开始跨越一次问答，延续到多次任务和日常协作中。 其中，Claude Tag 带出的一个问题尤其值得关注：数字员工为什么需要进入工作流、参与团队讨论？对于 Data Agent，又有什么借鉴和启发？ Context，是数字员工的工作现场“按刚才讨论的方向，明天把分析给我。”在人与人的办公协作中，这句话往往足以推进工作。因为分析师参加过会议，知道问题的来由，也听到了讨论中的补充与分歧。 数字员工上岗，FDE 也要跟着到岗不过，上述过程能够顺利开展，有一个前提：企业的环境已经具备让 Agent 工作的条件。现实中，这些条件往往需要 FDE 与客户一起建设。 未来组织能力强不强，将越来越体现在：能否定义值得解决的问题，找到合适的数字员工，并判断它们交付的结果是否真正推动了业务。
4710编辑于 2026-11-05抛开名字和头像，数字员工到底是什么
真正难的是当一个团队说能给你”做数字员工”时，怎么分辨他是真懂，还是只会做一层数字人的皮？这件事湖北的一家化工企业给出了示范。 所以数字人和数字员工的辨别方法只有一条：别看它说什么，要看它能动用什么。会说话的叫数字人，能动手的才叫数字员工。02编制再看它有没有编制有了身体，能看能做，如何管理的问题立刻就来了。 这四个问题，人类员工入职第一天HR就会给出全套答案。数字员工同样逃不掉，而且是一套不能打折的闭环，因为数字员工的权限往往比人类员工权限更高，出错后导致的后果也会更加致命。 连管着通信铁塔的江苏铁塔，都给数字员工"塔擎数工"排好了下一批岗位，比如合同管理、电费报账这些"高频标准化岗位"。给数字员工设岗，用的就是给人类员工定岗的同一套办法，岗位说明书、技能清单、权限边界。 总之我们要给数字员工定好边界。事后考核数字员工还有一个很少被点破的事实。银行业已经在用HR的语言给数字员工算产能。
14611编辑于 2026-10-06
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