Cloudflare OS
的使用方法、功能与可解决的业务课题
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Cloudflare OS是什么？
Cloudflare 推出的开源 AI 智能体工作台，让公司里的每个人都能构建应用、自动化工作，并安全访问内部系统。可运行在你自己的 Cloudflare 账户之内（自托管／Apache 2.0）。所有智能体与应用都从“零权限”出发，按服务划分的 Gatekeeper 只暴露受限 API。经由 AI Gateway 可自由选择模型，并按个人、团队、应用可视化并设定成本上限。产出物可直接升级为小型自制应用（Gadget）并共享。
可解决的业务课题
「Cloudflare OS」的服务详情
Cloudflare OS 是什么
Cloudflare OS 是一款让公司里的每个人都能构建应用、自动化工作，并安全访问内部系统的开源 AI 智能体工作台。Cloudflare 于 2026 年 8 月 5 日，配合其年度活动“Agents Week”，以 Apache License 2.0 发布。与 ChatGPT 这类通用聊天工具不同，它以“围绕你所在公司的业务、术语与内部系统运行”为前提，而且最关键的是——它可以整体运行在你自己的 Cloudflare 账户之内（可自托管）。
它最初是 Cloudflare 为自家员工打造的内部工具。自 2026 年 5 月在公司内部发布以来，已有数千名员工（不限于工程师）每天使用它来撰写文档、制作幻灯片、自动化日常杂务，以及搭建小型内部应用。
来源：Cloudflare Blog《Cloudflare OS》（以下图片同样来自该来源）
使用方法
从部署到日常使用，大致流程如下。前提仅仅是安装了 pnpm，因此可以先在本地试用。
- 在本地运行 —— 克隆仓库并运行
pnpm run-local，将在http://localhost:8787启动。若想分开开发前端与后端，使用pnpm dev-server与pnpm dev-client。 - 部署到你自己的 Cloudflare 账户 —— 通过
https://os.cloudflare.app/deploy的向导，几分钟即可部署。若想连同 Gatekeeper 一起自行定制，使用反映 Cloudflare 内部配置的示例cloudflare-os-starter。 - 配置 Access 与 AI Gateway —— 设定谁可以进入工作台（Cloudflare Access），以及可用哪些 AI 模型、预算与限流（AI Gateway）。
- 用 Gatekeeper 接入内部系统 —— 按服务接入 GitHub、Google、Slack、Notion 等。智能体看到的只是受限的 API，而非原始凭据。
- 在工作台下达指令，做成 Gadget 并共享 —— 从浏览器聊天 UI 下达调研、资料制作与自动化的指令，再把成果升级为小型应用（Gadget）并与同事共享。
功能
Cloudflare OS 由“工作台／Gadget／Gatekeeper／AI Gateway”四部分构成。
01智能体工作台
以公司上下文运行的聊天 UI，无需终端或开发知识。
- 调研与分析 —— 智能体自己写代码检索与汇总，无需把庞大数据整体塞进上下文窗口
- 资料制作 —— 在保持与实时数据连接的同时生成文档、幻灯片与电子表格，并可导出到 Google Drive 等
- 确定性工作流 —— 流程固定的部分用代码确定执行，只把需要判断的部分交给 AI
02Gadget（小型自制应用）
把智能体的输出升级为具备 UI、逻辑与状态的全栈应用。
- 作为应用共享 —— 在共享状态下实时协作（多人协同）
- 作为蓝图共享 —— 接收者创建拥有自己状态与凭据的独立副本
- 当场改造 —— 与其提需求、等待，不如直接让 AI 修改
03Gatekeeper（零权限安全）
夹在 Cloudflare OS 与外部服务之间、按服务划分的 Worker，代为持有凭据，只暴露受限 API。
- 细粒度控制 —— “仅某一个仓库”“可读 Issue 但不可读源码”“隐藏特定字段”“创建 PR 须人工审批”
- 观测日志 —— 读取过敏感数据的智能体，会被限制对外发送、分享与移交
- 支持 MCP —— 可通过 MCP Server Portal 接入既有的 MCP 服务器
04AI Gateway（模型选择与成本管理）
所有 AI 推理都经由 AI Gateway，由组织掌控模型选择与成本。
- Bring Your Own Model —— 使用哪些模型由组织选择，不锁定单一厂商
- 按任务路由 —— 轻量工作交给轻量模型，复杂分析交给前沿模型
- 成本可视化 —— 按个人、团队、应用计量请求，并设定预算与限流
工作原理｜从“零权限”出发
Cloudflare OS 的安全理念是“所有智能体与应用一开始都什么都访问不了”。只有需要的权限，才会在之后被显式、且细粒度地逐一授予。
零权限
- 智能体／应用从什么都访问不了的状态开始
Gatekeeper 授予能力
- 按服务划分的 Worker 只暴露受限 API
- 凭据由 Gatekeeper 一侧持有
仅经由能力执行
- 服务端代码关闭对外通信
- 只能通过被授予的能力触及外部
以观测日志加以约束
后续操作受“所见”限制。读取敏感数据后即封锁对外发送与分享
判断依据不是最终产物“是否写有”机密，而是智能体“看过什么”。
“OS”不是比喻。 核心逻辑（workshop-backend）相当于内核，界面（workshop-frontend）相当于外壳，与外部服务对接的部分（gatekeeper-*）相当于设备驱动——构建在 Workers、Durable Objects、Facet 与 Cap'n Web 之上。关于工作原理的更多细节，参见我们的 Cloudflare OS 解析文章。
价格
Cloudflare OS 软件本身是开源的（Apache 2.0），不收取许可费用。 但在实际运行中，运行所需的基础设施与 AI 的费用由自己承担。
| 项目 | 价格 | 备注 |
|---|---|---|
| Cloudflare OS 本体（软件） | 免费 | 开源（Apache 2.0）。部署到自有账户即可自由使用 |
| Cloudflare 使用费 | 按量 | Workers、Durable Objects、AI Gateway 等按实际运行量计 |
| 模型使用费 | 按量 | 经由 AI Gateway 调用的各模型的 token 计费（模型由组织选择） |
| 全托管版本 | 即将推出·价格未公布 | 可从 Cloudflare 控制台使用、无需自行运维的形态（截至本次更新尚未公布） |
也就是说，“底座软件免费，基础设施与 AI 的实际费用自理”。这部分 AI 成本可按个人、团队、应用可视化并设定上限。
与其他 AI 工作台的区别
与 ChatGPT Enterprise 等通用 AI 助手的最大区别在于，它是一个以“不信任（distrust）”为出发点的架构。
一般的 AI 助手
- 为了便利，往往一次性授予宽泛权限
- 业务流程与集成被封闭在厂商的 SaaS 里
- 可用模型取决于提供方
Cloudflare OS
- 从零权限出发，通过 Gatekeeper 一项项授予能力
- 开源且自托管，流程与集成留在自己手中
- 自由选择模型（Bring Your Own Model）
这种“不被单一厂商绑定”的思路，与近年的“AI 主权（AI sovereignty）”潮流相吻合。可供比较的相关产品如下。
| 产品 | 定位 | 比较视角 |
|---|---|---|
| Sakana Fugu | 多智能体平台（API） | 通过聚合“模型的供给”确保主权；Cloudflare OS 则收回“执行环境” |
| Claude | 通用 AI 助手 | 可作为经由 Cloudflare OS 的 AI Gateway 调用的模型之一 |
| ChatGPT | 通用 AI 助手 | 与其企业版角色相近，但自托管与零权限设计形成对照 |
| Gemini | 通用 AI 助手 | 同上；可作为模型选项之一并用 |
常见问题（FAQ）
Cloudflare OS 免费吗？ 软件本身是开源的（Apache 2.0），免费。实际运行中需另行支付 Cloudflare 使用费，以及经由 AI Gateway 调用的模型 token 计费。
非工程师也能用吗？ 可以。它以可在浏览器中使用的聊天 UI 为核心，无需终端或开发知识。
可以使用哪些 AI 模型？ 经由 AI Gateway 使用组织自行选择的模型（Bring Your Own Model）。官方演示中选用了 Claude Opus 5、GPT 5.6 Sol、GLM 5.2、Kimi K2.7 等。
可以自托管（本地部署）吗？ 部署到你自己的 Cloudflare 账户是基本形态。使用 workerd 的完全自托管也在规划之内，但目前仍属实验性。无需运维的全托管版本即将推出。
内部数据会泄露到外部吗？ 以零权限为前提：服务端代码关闭对外通信，触及外部仅限于显式授予的能力。此外，观测日志会限制读取过敏感数据的智能体向外发送或分享。
本页信息基于 2026 年 8 月官方网站公开的内容。最新规格与价格请以官方网站为准。
