Cloudflare 已將「Cloudflare OS」以開源形式釋出。
在克隆原始碼並親自執行之後，我意識到這不只是釋出一個內部工具——它更是企業該如何運用 AI 的藍圖。今天，我就來深入剖析這些程式碼並解釋給大家聽。
簡而言之，這是「發給員工 ChatGPT」之後的下一個階段。對任何想把 AI 整合進營運流程的企業來說，都值得參考。
什麼是 Cloudflare OS？
- 這是 Cloudflare 數千名員工（從工程師到業務）每天在用的「大規模安全使用 AI 的基礎設施」的開源版本。
- 由三部分組成的套件：用來指派 Agent 任務的聊天介面、讓 AI 建立商業應用程式的系統，以及權限管理。
- 以「複製這套系統到你公司，打造成你的『公司 OS』」為出發點釋出。
這不是傳統意義上的 OS，但 Cloudflare 稱它為 OS 是有原因的。從原始碼來看，後端是「核心」，外部服務整合是「裝置驅動程式」，AI 生成的應用程式是「程序」。它用 OS 管理電腦的同一套哲學，來管理企業的 AI 使用。
「Gadgets」的概念
這是關鍵的一點。
- 當你要求它「做一張投影片」時，系統會在沙盒內生成一個私有的投影片應用程式實例。
- 因為每個使用者都有自己的副本，這種結構能防止因應用程式錯誤而將資料外洩給其他人。
- 如果缺少某個功能，你只要說「加上這個功能」就好。你可以自由修改，因為它不會影響到任何人。
這是對過去 25 年「所有人連到一個中心化 SaaS」模式的逆向操作。
一直以來，開發者把應用程式放在伺服器上，所有人連上去使用。Cloudflare OS 更像是行動應用程式——每個人運行自己的副本。因此，你不必等開發者回覆功能請求，使用者自己請 AI 修改就行了。
這個設計的前提是：如果「AI 讓每個人都成了開發者」，那麼中心化的軟體模式就不再合理了。
安全層：「Gatekeeper」
你想讓 Agent 存取內部的 GitHub 或 Notion 資料，但又擔心資料外洩。這個兩難困境的解答就是 Gatekeeper 機制。
- Agent 和應用程式預設都是零權限。只有在被「介紹」給 GitHub 儲存庫等資源之後，它們才能存取這些資源。
- 所有操作都會被記錄，具有副作用（side effects）的動作會等待人工批准。
- 不像 MCP 這類從一開始就顯示所有工具的方法，這裡只提供當前任務所需的東西。
閱讀程式碼時，最讓我印象深刻的是審批機制。
在典型的「人在迴圈」（human-in-the-loop）系統中，AI 會停下來等人工批准。你可能會指派 Agent 做某件事，然後離開，回來卻發現它卡在第一步。於是大家圖方便，改成「全部自動批准」，結果導致危險的操作。
Cloudflare OS 則不同：它會模擬待批准操作的結果，讓 Agent 繼續往前推進。人類之後可以批量批准或拒絕這些操作。「Agent 提出高風險操作，由人類做決定。」這個界線是作為永久解決方案來設計的，而不是權宜之計。
在本機執行
我親自試著克隆並執行它。
- 只需要
pnpm run-local就能在本機啟動，然後在瀏覽器中使用。 - 內含 16 種外部服務整合（Gatekeeper），包括 GitHub、Google、Notion、Slack、Supabase、Linear、Confluence 和排程器，每一種都有獨立的權限管理實作。
- 也有提供將它部署到自己的 Cloudflare 帳號的方式，幾分鐘內就能上線生產環境。
看這個建置，最突出的是認證機制的嚴謹程度。誰可以登入的設定刻意寫死在環境變數中，因此無法從管理介面更改。
這樣的設計確保了「即使管理員帳號遭到入侵，認證設定也無法被更改。」
為什麼這是一則「商業故事」
許多公司的 AI 使用目前處於這種狀態：
- 他們把 ChatGPT 或 Copilot 帳號發給了員工。
- 但僅止於個人拿來聊天使用。
- 當想讓它接觸真實資料或建立應用程式時，IT 部門會因為害怕資料外洩而喊停。
Cloudflare OS 展示了下一個階段：
- 員工讓 AI 為他們建立「私有商業應用程式」。
- 這些應用程式在公司內部大量湧現。
- 並且在「從零開始、只授予必要權限」的基礎上安全地管理這一切。
在「把 AI 發給員工」之後，接下來會迎來「員工打造的 AI 應用程式在公司內遍地開花」的階段。屆時重要的不是高效能的 AI 本身，而是能管理它、不讓它失控的基礎設施。
這次釋出的最大價值在於，一個真正由數千人實際運作的參考實作，現在可以免費完整閱讀。
總結
- Cloudflare OS 是內部安全使用 AI 的完整基礎設施的開源釋出。
- 核心是「Gadgets」：每個人都有自己的商業應用程式副本，AI 可以自由修改。
- 「Gatekeeper」從零開始只提供必要權限。不會卡在等待批准上的設計非常巧妙。
- 目前仍處於搶先體驗階段，但作為「企業 AI 整合」的設計哲學，現在就值得一讀。
去年，設計 AI 如何完成工作的職位誕生了。接下來，也會誕生一種新的職位：設計讓全體員工與 AI 一起工作的環境。
這個領域的第一個完整形態，現在已經可以免費取得了。
