最近团队要搞一个内部 AI 助手，调研了一圈，最终在 OpenClaw 和自建 ChatGPT 网关之间纠结了很久。把我的分析过程分享出来，希望对大家有参考价值。
需求分析
我们团队 15 个人，主要需求：
- 内部知识库问答
- 代码辅助（Review、生成、重构）
- 技术文档翻译
- 日常对话辅助
预算：每月 $200 以内（含 API 费用）
方案对比
方案一：自建 ChatGPT 网关
用 Next.js + OpenAI API 搭一个 ChatGPT 镜像站，类似 ChatGPT Next Web 那种。
优点：
- 开发简单，一两天就能上线
- UI 大家都熟悉，学习成本为零
- 只做对话转发，架构简单可靠
缺点：
- 只能对话，没有 Agent 能力
- 知识库需要额外接入 RAG 方案
- 无法对接内部工具和系统
方案二：OpenClaw
优点：
- Agent 架构，可以执行任务，不只是对话
- Skill 系统可以对接企业内部系统（Jira、GitLab、飞书等）
- 支持多模型切换，不绑定单一供应商
- 社区活跃，生态发展快
缺点：
- 部署和维护成本较高
- 团队需要学习新的交互模式
- 安全方面需要额外投入
- 还比较年轻，稳定性有待观察
最终决策
我们选了 OpenClaw，理由：
- 可扩展性：虽然初期需求只是对话+知识库，但未来肯定会有更多自动化需求。OpenClaw 的 Skill 架构给了我们足够的扩展空间
- 多模型支持：我们不想被单一模型绑架。目前代码相关用 Claude，日常对话用 GPT-4o，翻译用 Gemini，灵活切换
- 成本可控：部署在公司内网的服务器上，15 个人用，API 费用通过配额管理控制在预算内
部署架构
[飞书/Slack] → [Cloudflare Tunnel] → [内网 OpenClaw] → [API Gateway] → [Claude/GPT/Gemini]
↓
[内部知识库 RAG]
[GitLab Webhook]
[Jira Integration]
用了一台闲置的 Dell 工作站（32G 内存），完全够用。
上线一个月的反馈
效果超出预期：
- 代码 Review：每个 MR 自动跑一遍 AI 审查，发现了不少以前漏掉的问题
- 知识库：新人入职不用再追着老人问了，直接问 AI
- 翻译：英文文档的阅读效率提升了不少
但也有几个问题：
- 有同事尝试让它执行
rm -rf，幸好我设了权限白名单… - 偶尔会出现幻觉，回答的内容不够准确，需要 double check
- API 费用第一个月超了预算，后来调整了模型策略才控制住
建议
如果你的需求只是简单的对话转发，ChatGPT 网关就够了，别折腾 OpenClaw。但如果你想要一个真正的 AI 助手，能执行任务、对接系统、自动化工作流，那 OpenClaw 是目前最好的开源选择。
关键不在于工具有多强大，而在于你能不能用好它。