【CNMO科技】2026年，OpenClaw让AI第一次真正具备了“动手能力”——它不再停留在对话层面，而是能够自主调用工具、操作软件、执行任务。这一跨越迅速引发技术圈的热议，短短数月间，围绕OpenClaw的讨论从装机教程延伸到监管边界，从应用场景拓展到路线之争，越来越多的人开始思考：当AI从“参谋”变成“员工”，它会带来哪些改变，又会暴露哪些问题？
在这个过程中，几个问题逐渐浮出水面：监管部门为何密集提示风险？用户“装完即吃灰”的困惑从何而来？Perplexity与OpenClaw两条技术路线孰优孰劣？阿里、字节、腾讯、百度为何摆出截然不同的布局姿态？这些问题相互交织，共同指向智能体时代最核心的追问——当技术狂奔时，产业、监管与用户能否同步跟上。
基于此，CNMO推出“潮水退去，谁在‘养虾’？”深度专题，而本文将聚焦的话题是“OpenClaw的风险和落地”。
近两个月，OpenClaw经历了一次全面爆发，成为AI Agent领域的现象级产品。然而，2026年2月至3月，国家互联网应急中心、中国互联网金融协会、工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台接连发布OpenClaw专项预警，将这款被称为“龙虾”的AI智能体的安全问题推至风口浪尖。
官方警示：四重风险需重视
国家互联网应急中心在《关于OpenClaw安全应用的风险提示》中明确指出，OpenClaw因需调用本地文件系统、外部API等高权限操作，叠加默认配置薄弱，已形成系统性风险。工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台则进一步警示：全球超41万个OpenClaw实例暴露于公网，配置缺陷使其成为攻击者的“靶场”。
具体来看，OpenClaw的风险主要来源于四个方面：
其一，提示词注入与误操作——攻击者可通过网页暗藏恶意指令，诱导AI泄露系统密钥，甚至因模型理解偏差直接删除核心生产数据；
其二，插件投毒——ClawHub平台超10%的插件含恶意代码，安装后可窃取凭证、部署木马，使设备沦为“肉鸡”；
其三，敏感信息泄露——OpenClaw API密钥常以明文存储，一旦被入侵即遭瞬间窃取；
其四，高危漏洞频发——目前OpenClaw已公开的多个中高危漏洞，可直接威胁个人支付账户、企业代码仓库乃至关键行业业务系统。
而在金融领域，OpenClaw还存在特殊风险。中国互联网金融协会专项提示：在网银、证券交易等场景中，OpenClaw可能因权限失控引发错误交易或账户接管，建议用户极其谨慎安装，并严禁在操作时输入身份证号、银行卡号等敏感信息。
这些警示并非否定OpenClaw的技术价值，而是对AI从参谋变为员工这一范式跃迁的审慎回应——当智能体拥有动手能力，安全边界便从信息防护延伸至物理世界与经济秩序。
给上头的“龙虾热”降降温
监管部门选择在技术爆发临界点密集发声，背后是一条清晰而紧迫的合规逻辑链。过去两年，公众接触的生成式AI多停留于“对话层”，偶有误导却风险可控；而OpenClaw的突破在于赋予AI“动手能力”——自主调用工具、跨应用执行任务，能力跃升的同时，AI的风险性质也发生了根本转变。
这不是危言耸听，全球最具前瞻性的科技公司们已率先察觉OpenClaw的风险。2026年2月，Meta及Massive、Valere等相继发布禁令，严禁员工在公司设备上使用OpenClaw。其中，Valere已经启动了为期60天的安全评估。这些科技公司一致认为，OpenClaw存在隐私泄露、代码库遭非法访问及易受恶意邮件诱导等不可控风险。
与此同时，外界发现，OpenClaw存在一个核心矛盾，那便是能力与责任的严重失衡。OpenClaw的核心突破在于让AI完成任务而非仅回答问题，但其技术成熟度与责任体系尚未同步，模型存在幻觉导致误删邮件、任务执行中断、金融场景编造数据等问题；用户却需授予高系统权限。当这些“龙虾”数字员工能力远超其可靠性时，监管必须通过风险提示划定责任红线，避免用户因认知偏差承担不可逆损失。
更深层看，此次中国监管部门密集发声，体现了其对关键领域系统性风险的防控意识。金融、能源等行业一旦因智能体漏洞导致业务瘫痪，影响规模极易失控。中国互联网金融协会的专项提示，正是将技术风险置于国家金融安全框架下审视。这不是否定AI创新，而是为创新铺设安全轨道。
通往“龙虾”自由的四重阶梯
OpenClaw的爆发标志着AI从“对话时代”进入“执行时代”。诚然，当前安全隐忧、技术瓶颈、成本压力与使用门槛等挑战依然突出，但这些并非不可逾越的鸿沟，而是技术演进必经的淬炼阶段。真正安全、可信、普惠的“龙虾”自由并非遥不可及。
首先，安全筑基是前提。国家互联网应急中心已经给出了关键措施——避免管理端口暴露公网、采用容器技术隔离运行环境、严禁明文存储密钥、建立操作日志审计，这些都应该成为行业标配。同时，用户需构建插件安全生态：严格审核来源、禁用自动更新、仅安装签名验证插件。
与此同时，技术成熟才是OpenClaw的核心路径。针对“幻觉误操作”“任务执行不稳定”等痛点，企业需推动模型精准度与任务规划能力提升。通过垂直场景优化，降低误判率；同时探索轻量化部署方案，缓解“部署门槛高”“需命令行配置”等体验痛点。
此外，成本优化也是一大关键。在实际的运行过程中，OpenClaw需要大量消耗Token，这个过程往往超出用户控制，甚至有用户反映“交互20多次花费200元”，如此高昂的消耗严重制约了日常使用。路径在于：一方面推动国产模型在性价比上突破，避免“低价模型导致功能失效”的困境；另一方面优化任务调度逻辑，减少无效调用。
写在最后：在平衡中走向成熟
“龙虾”自由的本质，不是无拘无束的技术放任，而是在安全框架内释放创新活力。只是这需要时间：需要技术迭代完善，需要监管动态适配，需要用户建立理性认知。
潮水退去，方见真金。监管部门的风险提示，不是为创新设障，而是为长远发展清障。通往自由的路，始于对风险的清醒认知，成于多方共筑的信任基石。
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