Cloudflare 已将 "Cloudflare OS" 作为开源项目发布。
在克隆源码并亲自运行之后，我意识到这不仅仅是发布一个内部工具——它是企业应该如何运用 AI 的蓝图。今天，我会深入剖析这份代码并为你讲解。
简而言之，这是"给员工发 ChatGPT"之后的下一阶段。 任何想把 AI 融入业务运营的公司都值得关注。
什么是 Cloudflare OS？
- 它是 Cloudflare 数千名员工（从工程师到销售）日常使用的"大规模安全使用 AI 的基础设施"的开源版本。
- 一个由三部分组成的套件：用于给 Agent 分配任务的聊天界面、让 AI 构建业务应用的系统，以及权限管理。
- 发布姿态是"复制到你的公司，做成你的'公司 OS'"。
它并不是传统意义上的操作系统，但 Cloudflare 称它为 OS 是有原因的。查看源码可以发现，后端是"内核"，外部服务集成是"设备驱动程序"，AI 生成的应用是"进程"。它用操作系统管理计算机的同一套理念来管理企业的 AI 使用。
"Gadgets" 的概念
这一点至关重要。
- 当你让它"制作幻灯片"时，沙箱中会生成一个私有幻灯片应用的实例。
- 由于每个用户都有自己的副本，这种结构可以防止应用漏洞导致数据泄露给他人。
- 如果缺少某个功能，你只需说"加上这个功能"。你可以自由修改，因为它不会影响到其他人。
这是对过去 25 年"所有人都连接到一个中心化 SaaS"模式的逆向操作。
到目前为止，开发者把应用托管在服务器上，所有人都连接到这些应用。而 Cloudflare OS 更像是每个人都运行自己副本的移动应用。因此，你不需要等待开发者响应功能请求。用户可以直接向 AI 提出要求来自己解决。
这种设计基于一个假设：如果"AI 让每个人都成为了开发者"，那么中心化软件模式就不再合理。
安全层："Gatekeeper"
你希望 Agent 能访问内部 GitHub 或 Notion 数据，但又担心数据泄露。这个困境的答案就是 Gatekeeper 机制。
- 默认情况下，Agent 和应用都拥有零权限。只有在被"介绍"给 GitHub 仓库等资源之后，它们才能访问这些资源。
- 所有操作都会被记录，有副作用的行为会等待人工批准。
- 与 MCP 这类从一开始就展示所有工具的方法不同，它只提供当前任务所需的内容。
阅读代码时，最令我印象深刻的是批准机制。
在典型的"人机协同"（human-in-the-loop）系统中，AI 会停下来等待人工批准。你可能会让 Agent 去做某件事，然后走开，回来后发现它卡在第一步。为了省事，人们就会转而选择"自动批准一切"，从而带来危险的操作。
Cloudflare OS 则不同：它会模拟待批准操作的结果，让 Agent 继续推进。 之后，人类可以批量批准或拒绝这些操作。"Agent 提出高风险操作，人类来拍板。"这条边界被设计成长期解决方案，而不是权宜之计。
本地运行
我亲自尝试了克隆并运行。
- 只需
pnpm run-local就能在本地启动，然后在浏览器中使用。 - 它包含 16 种外部服务集成（Gatekeeper），包括 GitHub、Google、Notion、Slack、Supabase、Linear、Confluence 和调度器，每种都有独立的权限管理实现。
- 此外，还有一条路径可以让你在几分钟内将其部署到自己的 Cloudflare 账户中用于生产环境。
从整体构建来看，认证机制的周密性非常突出。谁可以登录的设置被刻意固定在环境变量中，因此无法通过管理界面更改。
这种设计确保了"即使管理账户被攻破，认证设置也无法被更改"。
为什么这是一个"商业故事"
许多公司的 AI 使用目前处于这种状态：
- 他们给员工发放了 ChatGPT 或 Copilot 账户。
- 但只停留在个人用来聊天。
- 一旦尝试让它接触真实数据或构建应用，IT 部门就会因担心数据泄露而叫停。
Cloudflare OS 展示了下一阶段：
- 员工让 AI 为他们构建"私有业务应用"。
- 这些应用在公司内部大量涌现。
- 这一切被安全地管理在一个从零开始、只授予必要权限的基础之上。
在"把 AI 发放给员工"之后，即将到来的是"员工构建的 AI 应用在公司内部大规模扩散"的阶段。届时，重要的不是高性能的 AI 本身，而是能管理它、不让它失控的基础设施。
这次发布最大的价值在于，一个真正由数千人实际运营的参考实现，现在可以免费、完整地阅读。
总结
- Cloudflare OS 是内部安全使用 AI 的完整基础设施的开源发布。
- 核心是"Gadgets"：每个人都拥有 AI 可以自由修改的业务应用副本。
- "Gatekeeper" 从零权限起步，只授予必要的权限。不因等待批准而停顿的设计非常出色。
- 它仍处于早期访问阶段，但作为"企业 AI 整合"的设计理念，现在就很值得一读。
去年，"设计 AI 如何工作"的岗位诞生了。接下来，"设计所有员工与 AI 协作的环境"的岗位也将诞生。
而它的第一个完整形态，现在已经可以免费获取。
