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title: "倾云科技 Qyclaw：开源企业级自动化 AI 工作流平台 · 广东倾云科技有限公司"
description: "推出开源企业级自动化 AI 工作流平台 Qyclaw。平台基于 OpenClaw 架构与飞书等办公生态深度融合，支持多 Agent 协同编排、工作流自动化及私有化部署，赋能企业高效构建智能工作流系统。"
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**公司案例**

# **重磅开源！Qyclaw：国产多智能体操作系统，让AI协作像呼吸一样自然**

倾云科技开源的企业级自动化 AI 工作流平台 —— Qyclaw。文章深入解析了基于 OpenClaw 架构打造的多 Agent 协同机制、飞书生态整合方案、流程编排引擎及企业级安全权限控制，全面展示了 Qyclaw 如何帮助企业快速搭建自主可控的 AI 自动化工作流。

2026.04.10![重磅开源！Qyclaw：国产多智能体操作系统，让AI协作像呼吸一样自然](https://www.qingyunclouds.com/api/public/assets/157/file)

Qyclaw 是一个面向多租户场景的智能体操作平台。

它不是一个只会“聊天回复”的前端壳，也不是一个把整套智能体直接塞进容器里跑的黑盒。Qyclaw 的核心目标是：    

- 让智能体真正可运行、可隔离、可审计
- 让用户记忆、技能、工具、外部连接都能分层管理
- 让同一个平台可以在不同智能体后端之间切换
- 让高风险执行进入容器沙箱，而不是把整套系统都绑死在容器里

![00.png](https://www.qingyunclouds.com/api/public/assets/157/file)

https://github.com/760485464/qyclaw.git

## 项目定位

## Qyclaw 可以理解为一个“平台化的智能体操作系统”：

- 上层是多用户、多会话、多技能、多连接器的平台能力
- 中间是队列、调度、记忆、权限、审计等运行时编排能力
- 下层是容器化工具执行沙箱

它适合这些场景：

- 团队内部的智能体工作台
- 带审批和审计的自动化任务执行
- 需要会话级工作区和文件处理的代理任务
- 需要用户记忆、技能管理、MCP 接入的 AI 平台
- 希望在 deepagents 和 claude 之间切换后端的系统

## 和 OpenClaw 相比，我们的优势

## 如果把 OpenClaw 理解为一个偏“单智能体执行内核”的基础形态，那么 Qyclaw 的重点不是简单复刻，而是把它平台化、可运营化、可隔离化。

![01.png](https://www.qingyunclouds.com/api/public/assets/156/file)

Qyclaw 的增强点主要在这几个方向：

### 1. 多租户，而不是单会话实验项目

### Qyclaw 原生支持：

- 用户体系
- 会话体系
- 技能发布与审核
- 会话级工作区
- 多用户隔离
- 管理端

这意味着它不是“本地 agent demo”，而是可以向团队内部真实交付的平台。

  

### 2. 记忆是分层的，不是只有上下文拼接

###

### Qyclaw 现在把记忆拆成：

- 用户长期记忆
- 会话记忆
- 记忆候选
- 记忆审计日志

这带来的好处是：

- 用户偏好可以跨会话延续
- 当前会话状态不会污染所有会话
- 记忆的读取、提取、更新都能审计
- 后续可以继续扩展到 tenant 级记忆策略

### 3. 工具、技能、连接器是分层建模的

###

### Qyclaw 不是把所有能力都混成“tool”。

当前系统已经区分：

- `System Tool`

- 平台内建能力
- 比如 terminal、web\_search、fetch\_url

- `Skill`

- 面向行为和流程封装
- 支持草稿、发布、分组、共享、复制

- `MCP Connection`

- 面向用户自己的外部能力接入
- 比如 GitHub、Postgres、Notion、Custom HTTP

这种拆分非常重要，因为它让权限边界更清楚：

- 平台能力归平台
- 用户连接归用户
- 行为封装归技能系统

### 4. 容器化隔离的是“工具执行”，不是整套智能体运行

###

### 这是 Qyclaw 一个非常关键的设计边界。

Qyclaw 并不是把整个 agent runtime 扔进容器里跑，而是采用：

- 智能体编排在主系统
- 工具执行在容器沙箱

也就是说：

- 队列
- 会话状态
- 记忆编译
- 审批流
- SSE 推流
- 多智能体后端切换

这些都在主系统中完成。

而下面这些高风险动作，才进入容器：

- shell 命令执行
- 文件读写
- 技能脚本运行
- Office/PDF/文件处理
- 工作区内工具调用

这样做的优势是：

- 主系统更容易管理状态和恢复
- 安全边界更清晰
- 工具风险被限定在沙箱中
- 不会因为容器生命周期把整套 agent state 搅乱

### 5. 不止一个智能体后端

###

### Qyclaw 当前支持按会话切换执行后端：

- `deepagents`
- `claude`

这意味着平台层和智能体后端是解耦的：

- 会话、记忆、技能、MCP、审计这些资产保留在平台里
- 后端可以逐步切换、灰度、fallback

这比“整个系统和单一 agent runtime 深绑定”更灵活。

  

### 6. 队列和调度能力更适合真实业务

###

### Qyclaw 不是简单的“一条消息直接跑一轮”。

系统已经引入：

- 会话级串行队列
- 全局并发控制
- 调度任务
- 重试与退避
- backend 路由与 fallback

这让它更适合：

- 多用户并发
- 定时任务
- 文件任务
- 长任务执行
- 人工审批恢复

![02.png](https://www.qingyunclouds.com/api/public/assets/155/file)

![03.png](https://www.qingyunclouds.com/api/public/assets/154/file)

## 核心能力

## 1. 多会话、多用户、多租户基础

- 会话管理
- 用户登录与权限体系
- 会话消息流
- 管理端
- 会话级 backend 选择

### 2. 智能体记忆

###

- 会话记忆
- 用户长期记忆
- 记忆候选提取
- 记忆审计日志
- 记忆与会话实例绑定

Qyclaw 的设计原则是：

> 用户长期记忆属于用户，由会话实例加载和更新； 会话记忆属于当前实例，不自动污染长期记忆。

### Hindsight 长期记忆集成

###

### Qyclaw 现已支持把用户长期记忆接入 Hindsight。

Hindsight 项目地址：

- GitHub: https://github.com/latent-knowledge/hindsight

当前接入方式如下：

- 长期记忆按 user:{user\_id} 聚合，不再按会话拆 bank
- 回答前调用 Hindsight recall，把与当前问题相关的用户长期记忆注入提示词
- 回答后调用 Hindsight retain，把用户输入和助手回答写入长期记忆
- 会话 conversation\_id 仍保留在 metadata/tag 中，用于来源追踪，但不参与长期记忆隔离
- 本地数据库仍保留聊天消息和会话摘要；长期语义记忆由 Hindsight 提供

当前默认不会在每轮主链路中同步执行 `reflect`。Qyclaw 采用低频异步反思策略：

- 每个用户累计完成若干轮 retain\_turn 后，异步触发一次 Hindsight reflect
- 触发阈值由配置项 hindsight.reflect\_every\_turns 控制
- 设置为 0 时表示关闭自动 reflect

  

### 3. 工具系统

###

### Qyclaw 目前对工具做了系统级建模：

- 工具启用/禁用
- 风险等级
- 是否需要审批
- 是否必须在容器中执行
- backend 支持范围

高风险工具会受到更严格的限制，例如：

- terminal 命令校验
- debug\_exec 权限控制
- 文件路径真实路径校验
- 容器挂载范围收紧

### 4. 技能系统

###

### Qyclaw 的技能系统不是简单的“prompt 模板”。

当前技能作用域包括：

- `global`
- `group`
- `user`
- `conversation`

###

### 5. MCP 连接体系

###

### Qyclaw 把用户自己的外部能力建模为 MCP，而不是硬塞进全局 tool。

当前已经支持：

- MCP server definition
- MCP connection
- MCP binding
- 会话级绑定
- 用户私有连接隔离

这使得“用户自己的 GitHub / Postgres / Notion / 自定义 HTTP 连接”可以被平台正式管理。

  

### 6. 定时任务和调度

###

### Qyclaw 已具备：

- 定时任务模型
- 任务运行日志
- scheduler
- 任务统一进入 runtime queue

这意味着它不仅能做对话式 agent，也能做自动化 agent。

> 容器只做工具执行沙箱，不承载整套智能体运行。

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