更低门槛，同等体验：ClawSimple 共享方案即将上线
我们听到的最常见反馈之一，大概是这样的：
"我很感兴趣，但我只是个人使用 / 测试一下，能不能便宜一点？"
这个问题问得很合理。为每位用户独立部署一台物理服务器对于团队和重度用户来说是正确选择，但如果你只是想要一个 24/7 在线的个人 AI Agent、不想折腾自托管，那这确实有点大材小用。
所以我们一直在做一件新的事情。
我们在做什么
我们正在开发一个共享方案（Shared Plan）——一个全新的订阅层级，让多位用户的 AI Agent 运行在同一台物理机上，每位用户拥有自己独立的 Docker 容器。
这还不是公开预览。我们希望在正式上线之前对大家透明，让你清楚地知道这个方案是什么、有什么权衡。
工作原理
目前，每个 ClawSimple 订阅都会为用户独立部署一台服务器：一台机器，一个用户。这对性能隔离来说很好，但如果你的 Agent 并不总是高负载运行，那你实际上在为大量空闲的算力付费。
共享方案提供了一种新选择：
- 多位用户共享同一台物理主机
- 每位用户的 OpenClaw 实例运行在独立的 Docker 容器中
- 容器之间完全隔离——你的文件、内存和 Agent 配置对同一主机上的其他用户不可见
从外部——也就是从 Telegram 的视角——你的机器人表现完全相同。你和它对话，它回复你，它记住事情，它运行工具。没有任何外部可见的差别。
哪些东西不变
对日常使用影响最大的那些东西，全部不变：
✅ 你的 Agent 是隔离的。 你的 Docker 容器拥有独立的文件系统、独立的进程空间和独立的网络命名空间。同一主机上的其他用户无法读取你的文件、拦截你的消息或访问你 Agent 的记忆。
✅ 安全加固完全相同。 保护专属服务器用户的白名单机制、提示词注入防护和工具沙箱，在 Docker 容器内同样生效。
✅ 多 Agent 依然支持。 你仍然可以在一个订阅下运行多个机器人——它们都能在你的隔离 Docker 容器内安全运行，就和在专属服务器上一样。
✅ 控制台体验完全相同。 部署、重启、添加 Agent、查看状态——无论使用哪个方案，ClawSimple 的界面都是一样的。
✅ BYOM 支持。 带上你自己的模型 API Key，它们会以加密形式存储在你的容器中，和专属服务器上的处理方式一样。
哪些东西不同
说实话：对于测试和常规个人使用，几乎没有差别。但我们希望对细节坦诚相告。
⚡ 计算资源是共享的。 如果同一主机上的另一位用户运行了一个特别消耗 CPU 的任务，你可能会短暂感受到速度变慢。这是共享基础设施的根本权衡。我们通过容器级别的资源限制（CPU 配额、内存上限）来缓解这一问题，但并不能完全消除。
🔒 隔离模型略有不同。 在专属服务器上，你是 OS 层面的唯一用户。在共享主机上，你的容器与其他容器共用同一个内核。Docker 的命名空间和 cgroup 隔离经过了充分的生产验证，但它与完全独立的虚拟机是不同的安全边界。对于绝大多数使用场景——个人助手、调研机器人、自动化工作流——这个区别并不重要。
适合哪些人
共享方案专为以下用户设计：
- 个人用户，希望拥有个人 AI Agent 但不想支付专属服务器的价格
- 开发者测试，在正式订阅之前想先体验 OpenClaw 配置
- 轻量负载，Agent 每天响应几十次消息，而不是每小时处理数千次工具调用
如果你在为一个高流量 Telegram 社区运行客服机器人，或者有一个不断执行长时间任务的编程 Agent，你可能仍然需要专属服务器。但对于大多数个人用户来说，共享方案已经绰绰有余。
定价
我们还没有最终确定具体数字，但目标是比现有 BYOM 方案有明显的价格下降——低到"我只是想试试"不再是障碍。
我们会在更接近上线时公布具体定价。如果你有兴趣提前体验，关注这个博客或通过 X 或 Discord 联系我们即可。
为什么选择 Docker，而不是直接跑多个进程？
你可能会想：为什么不直接在同一台服务器上运行多个 OpenClaw 进程，然后完事？
容器给我们提供了更强的保证：
- 文件系统隔离：每个容器有自己的根文件系统。Agent A 无法意外（或恶意地）访问 Agent B 的工作区。
- 网络隔离：每个容器有自己的网络命名空间。我们可以针对每个用户执行出口规则，防止跨容器通信。
- 资源限制：容器级别的 CPU 和内存配额，防止"嘈杂邻居"影响其他人。
- 独立重启：一个容器崩溃，重启时不会影响其他容器。
普通进程在没有复杂且容易出错的配置的情况下，无法提供上述任何保证。Docker 让这一切成为默认行为。
总结
共享基础设施之所以名声不佳，是因为它曾被做得很糟糕——在一台机器上塞太多用户、不设资源限制、忽视隔离。我们也见过那些糟糕的案例。
我们的方式不同：合理的主机密度、硬性的容器资源限制，以及我们有信心的隔离方案。在测试和常规使用场景下，实际体验与专属服务器几乎无法区分。
我们做这件事，是因为我们希望更多人能够负担得起自己的 AI Agent——而不是因为它容易。把共享基础设施做好，实际上比专属服务器更难。但最终的结果，是一个能让 ClawSimple 向全新用户群体打开大门的价格点。
敬请期待。方案就绪时，我们会发布正式的上线公告，届时将包含定价和可用性信息。
ClawSimple 负责管理 OpenClaw 的部署，让你专注于 Agent 能做什么，而不是它如何运行。