Openclaw：为何这个有缺陷的 AI 助手是你数字未来的蓝图
Source: Dev.to
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OpenClaw（前身为 Moltbot / Clawdbot）
一个自主的 AI 助手，最近在开发者社区中获得了显著关注。本文将探讨其架构、部署策略，以及让大型语言模型（LLM）拥有完整系统访问权限所带来的关键安全影响。
注意： 在本文中，OpenClaw、Moltbot 和 Clawdbot 这三个名称可以互换使用——它们指的都是同一个项目。
自主 AI 代理已经出现
自主 AI 代理不再是遥远的概念。它们已经在执行真实世界的任务、与实时系统交互，并在无需持续人工监督的情况下做出决策。OpenClaw 是这一转变中讨论最热的案例之一，它是一款在开发者社区中走红的实验性个人 AI 助手。
OpenClaw 展示了个人 AI 代理今天已经能够实现的功能，但它也凸显了一个严峻的事实：赋予 LLM 深度系统访问权限会带来安全风险，而整个生态系统仍在学习如何应对这些风险。
本文特意聚焦于安全，而非炒作。 OpenClaw 确实令人印象深刻，但正如许多之前的突破性工具一样，它仍处于早期阶段，锋利且尚未准备好大规模采用。
什么是 OpenClaw？
OpenClaw 是一个自主 AI 助手，旨在执行现实世界的任务，例如：
- 预订会议
- 阅读并回复收件箱
- 监控社交平台
- 执行本地系统命令 (
<3)
它主要通过 Telegram 和 Discord 等消息平台运行，充当个人代理，而不是传统的聊天界面。
- 创建者： Peter Steinberger
- 星标： GitHub 上约 70 000 星，三个月内获得
- 关联： 与 Anthropic 或 Claude 无关
它的受欢迎程度源于展示了当前技术上可能实现的功能——而非因为它适合生产环境。
OpenClaw 系统架构（高级）
OpenClaw 使用分布式架构，将本地系统功能与云端托管的语言模型连接起来。
系统架构概览
| 组件 | 描述 |
|---|---|
| 网关守护进程 | 核心枢纽，包含基于网页的配置仪表盘和 WebSocket 服务器 |
| 节点 | 为移动端和桌面应用提供硬件的原生功能（例如摄像头、画布） |
| 通道 | 使用 Grammy 或 Discord.js 等库的消息接口（Telegram、Discord、WhatsApp） |
| 代理运行时 | 由 PI 驱动，创建内存会话以处理工具技能和通信钩子 |
| 会话管理器 | 管理存储、状态以及敏感数据（API 令牌、聊天记录） |
从系统角度看，设计优雅；从安全角度看，它极其强大——因此若被滥用也极其危险。
核心问题：完整系统访问
OpenClaw 最大的担忧是 能力，而不是漏洞。
OpenClaw 能够：
- 读取文件和 PDF
- 扫描电子邮件和消息
- 浏览网页
- 执行系统命令
这种组合为 提示注入攻击 创造了完美的环境。
为什么提示注入是严重风险
如果代理能够读取不可信的输入并执行命令，以下攻击路径就会变得现实：
- 恶意 PDF 包含隐藏指令，覆盖代理的意图。
- 网页注入命令，触发数据外泄。
- 电子邮件提示导致代理安装恶意软件。
- 代理误解内容并执行未授权的操作。
已有报告显示，代理在消费外部数据后会执行它们从未被明确指示的操作。这并非 OpenClaw 独有的缺陷，而是自主代理的结构性问题。
这并不新鲜：AI 工具总是从不安全开始
它帮助我们放大视角。几乎所有主要的 AI 平台一开始都存在严重的安全漏洞：
| 平台 / 功能 | 早期问题 |
|---|---|
| ChatGPT (early versions) | 系统提示泄漏；出现机密数据幻觉 |
| Plugins & browsing tools | 大规模启用了提示注入 |
| MCP‑style tool calling | 无法控制的执行风险 |
| AutoGPT‑style agents | 失控行为 |
随着时间推移，安全防护得到改进：
- 沙箱化和权限范围
- 更好的提示隔离
- 明确的工具批准层
- 更强的记忆边界
安全成熟度始终落后于能力。 OpenClaw 目前正处于 能力爆炸 阶段，而非 硬化 阶段。
开发者今天如何强化 OpenClaw
因为在主机上本地安装存在风险，大多数严肃用户会对 OpenClaw 进行强力隔离。
常见部署模式
| 模式 | 描述 |
|---|---|
| 专用硬件 | 在单独的 Mac mini 或备用机器上运行 OpenClaw，且与个人数据隔离。 |
| VPS 部署 | 使用低成本的 VPS，创建非 root 用户并赋予最小权限。 |
| 使用 Tailscale 的私有网络 | 完全避免公开 IP 暴露，借助 Tailscale 并仅通过 SSH 隧道或私有网状网络访问仪表盘。 |
这些设置可以降低冲击范围，但 并不能 完全消除风险。
安全最佳实践（如果您在进行实验）
将 OpenClaw 视为不可信的基础设施：
- 使用专用 API 密钥，可即时撤销。
- 切勿将其连接到主要电子邮件或金融账户。
- 定期清除聊天记录和存储的会话。
- 目前首选 Telegram，因为它是目前最稳定的渠道。
假设所有外部输入都是敌对的。
这属于实验，而非部署。
为什么 OpenClaw 仍然重要
尽管如此，OpenClaw 仍然很重要。
它证明了：
- 个人 AI 代理是可行的
- 基于工具的自主性有效
- 基于消息的界面对代理来说是自然的
- 开发者愿意为获取更大杠杆而接受复杂性
它 未 能够证明自主代理对日常用户足够安全。
dFlow的视角
在dFlow，我们将OpenClaw视为信号，而非解决方案。
- 这不是在生产环境中采用OpenClaw的时机。
- 现在是深入研究它的时机。
我们正在积极研究AI代理如何在服务器、基础设施和部署工作流上安全运行，而无需盲目信任或完整系统访问权限。未来显然是由代理驱动的，但必须是有权限、可审计且可逆的。
OpenClaw展示了行业的前进方向。安全性将决定我们到达目标的速度。
最终要点
OpenClaw 代表了 AI 自主性的最前沿——既强大、令人兴奋，又同样危险。
如果历史可以作为参考，今天的安全问题将会在明天得到解决。在此之前，OpenClaw 最好被视为 研究产物，而非日常使用的工具。
观察它。向它学习。不要急于采用它。