阿里巴巴以 MuleRun 押注 AI 代理市場霸主，主打企業級安全牌

理解 OpenClaw 現象以及為何市場需要替代方案

想弄懂 MuleRun 的策略，就得先理解它乘著的浪頭從何而來。OpenClaw 由奧地利開發者 Peter Steinberger 創建，它本身不是一個 AI 模型，而是一種「代理式繫具」（Agentic Harness）——一個讓用戶接入各種大型語言模型，並賦予這些模型瀏覽網頁、點擊、執行程式碼與自主行動能力的框架 。其開源特性加上強大的功能，讓它在 GitHub 上迅速獲得了超過 17.2 萬顆星的標記 。

在中國，這股狂熱超越了開發者圈。各大雲端供應商爭相推出自家的 OpenClaw 部署方案，地方政府向基於 OpenClaw 開發應用的新創公司提供補助，甚至還催生出一個專門協助用戶安裝此框架的「個體戶」產業，安裝費用約 44 美元 。社群裡的「養龍蝦」迷因，完美結合了娛樂性與生產力。然而，隨著越來越多的人將自主控制權交給自託管的代理，安全專家們也敲響了警鐘。該平台開放、自託管的特性意味著代理通常在用戶自己的硬體上運行，且缺乏安全監管，這為資料外洩和意外的錯誤操作創造了顯著的風險 。

MuleRun 如何複製熱情並規避風險

MuleRun 明確地將自己定位為代理式 AI 熱潮的下一波，但有一個根本的架構差異：全託管 vs 自託管。其核心賣點在於，用戶能獲得同樣的自主代理體驗——將研究、寫程式、資料分析和工作流程自動化等任務委託給全天候運作的數位員工——卻完全不用碰觸 SSH 指令列，也不用擔心伺服器門戶洞開 。

一鍵部署，告別主機代管

MuleRun 以一個代理聚合平台兼線上市集的形式運作 。用戶不必自行尋找硬體資源和管理開源軟體安裝，只需從市集中挑選代理即可。這些代理運行在阿里雲的專用雲端虛擬主機（VM）上，這意味著即使用戶關閉了瀏覽器分頁，它們仍會持續工作 。這立刻消除了伴隨 OpenClaw 而來的、對非開發者而言最高的技術門檻。

企業級的並行工作能力

5 月 28 日，MuleRun 上線了多任務模式，將概念延伸至多數單一代理工具無法觸及的境地。它能將複雜的專案拆解成多個子任務，並將每個子任務指派給一個擁有獨立脈絡的代理。關鍵在於，這些不是「短脈絡、功能被削弱的子代理」，而是具備完整能力、永久記憶，並能在必要時與用戶進行一對一互動的成熟代理 。這讓用戶能夠同時運行市場研究、內容創作和資料分析等多個工作流程。

具備高價值貢獻的全球佈局

這個策略似乎正在奏效。截至產品推出時，MuleRun 已經為涵蓋日本、巴西和墨西哥在內的全球 43 個國家的用戶提供服務。平台的付費用戶指標對一個新產品來說非常強勁：34% 的付費用戶每月花費超過 200 美元，而付費用戶每週平均有 2.6 個工作天活躍於平台上，平均每週完成 13 個從頭到尾交付的工作任務 。

安全性與隱私的差異化區隔

這是 MuleRun 與 OpenClaw 路徑分歧最大的關鍵點。MuleRun 的架構從基礎設施層面就將安全嵌入產品之中，這直接回應了困擾 OpenClaw 聲譽的資安漏洞。

由於 MuleRun 的代理在阿里雲的託管環境中執行，它們直接繼承了該雲端供應商現有的合規認證、資料治理框架與安全態勢。這免除了終端用戶自行配置安全性的重擔——正是在自託管代理世界裡的一大痛點——並將 MuleRun 定位為適合企業採購流程的「更安全的替代方案」，畢竟這類流程通常會否決未經核可的開源部署 。專用的虛擬主機架構確保了代理雖然永遠在線，但它們是在一個受控、安全的邊界內運作，而非暴露在開發者的個人電腦上。

MuleRun 並非單純複製 OpenClaw 的病毒式擴散機制，而是押注在市場的下一個階段——尤其是企業與團隊之間——將會在功能之外，優先重視安全性與可管理性。透過捕捉將工作委託給 AI 勞動力的「龍蝦熱」能量，同時化解安全的恐慌，阿里巴巴正在為代理式的未來打造一座有圍牆的花園。