OpenClaw是2025年末开源、2026年初在GitHub上爆炸式走红的本地优先（Local‑First）AI智能体（Agent）与自动化平台，由开发者Peter Steinberger发起，短短数月即累计二十多万Star，成为GitHub史上增长最快的开源项目之一。它的核心理念是让大模型从“对话式顾问”变成“真正能在本地动手干活的数字员工”，通过深度控制操作系统、调用外部工具和在线服务，自动执行复杂任务。
OpenClaw因图标是红色龙虾，被广泛昵称为“龙虾”或“小龙虾”，同时受到产业界和广大用户广泛关注并积极实践应用，引发关于“养龙虾是否安全”的广泛讨论。工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台（NVDB）已发布专门预警，提示OpenClaw在不安全部署方式下存在较高安全风险，容易引发网络攻击和信息泄露。
在此背景下，天融信正式发布《OpenClaw运行机制与安全威胁研究》报告，从体系结构与运行机理出发，系统梳理OpenClaw的工作流程、Skill机制与大模型交互特点，并对其已披露漏洞和系统性安全威胁进行分析，为后续防护与治理提供技术依据。
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OpenClaw的运行流程
整体来看，OpenClaw以“本地常驻、模块化扩展、闭环执行”为核心特征，从消息接入、决策规划、工具执行到记忆沉淀形成完整链路。各模块分工明确、协同运转，使其区别于传统对话式AI，成为能够长期运行、自主完成复杂任务的通用Agent基础设施。
- Skill机制与社区生态：OpenClaw将Skills视为扩展Agent能力的核心机制，与其说Skill是一个简单的“提示词模板”，不如说它是“带结构化元数据、能驱动工具和脚本的任务模块”。
- 默认“完全掌控电脑”的权限模型：OpenClaw的一大特点是“真正能动手干活”，这在技术上意味着，如果按照常见教程全开工具而不做隔离或限制，就能几乎实现完整系统访问——可以读写文件系统、执行终端命令、控制浏览器、访问邮件和日历、调用SSH或云端API等。
- 本地模型与云端模型支持：OpenClaw的模型编排层支持接入多种云端大模型（如OpenAI GPT系列、Anthropic Claude、Google Gemini等）以及本地部署的开源模型（如通过Ollama或本地推理服务运行的Llama系列），用户可以在配置中选择首选模型和备选模型，并为不同任务设置不同的模型策略。
OpenClaw面临的主要安全威胁
依托架构特性与生态现状，OpenClaw面临多层级、多维度的安全风险，覆盖技能供应链、部署配置、框架漏洞、模型交互等关键环节。这些风险相互叠加，构成了当前智能体落地中最典型的安全挑战。
- 供应链安全：OpenClaw的能力高度依赖外部Skill与远程MCP工具，这使其天然暴露在供应链攻击面上。如果Skill或MCP工具被植入恶意代码或恶意提示词，Agent在毫无察觉的情况下就可能执行攻击者预置的行为。
- OpenClaw自身安全配置与运维风险：除供应链问题外，OpenClaw自身的配置习惯和不安全部署方式也是当前攻击的重灾区。从下载不明来源的安装脚本，到将管理端口直接暴露在公网，加上Agent的特权运行、明文凭证存储等等，这些风险为攻击者敞开了大门。此外，由于Agent与大模型交互的黑盒特性，用户难以察觉到数据如何被调用和泄露。
- 大量已被披露的框架漏洞：在2026年初集中暴露出一组高危漏洞，其中以CVE‑2026‑25253、CVE‑2026‑24763和CVE-2026-25593为代表，叠加不安全默认配置，构成了极具破坏力的攻击链。
- OpenClaw与大模型交互相关的安全威胁：由于OpenClaw的“决策大脑”依赖大语言模型，其安全性也不可避免地受到LLM相关攻击面的影响，包括：提示词注入、记忆投毒、模型幻觉与越权执行等。
OpenClaw安全上岗指南
OpenClaw既是AI Agent生态繁荣的典型代表，也是当前智能体安全风险的集中样本。其以本地优先、自托管、多渠道集成和Skill插件生态为特征，让普通用户和开发者第一次可以较低门槛地拥有“真正能动手”的个人智能体，这也是其在全球范围内迅速走红的原因之一。然而，正是这种深度系统权限与高度可扩展性，使其在多个维度上都呈现出前所未有的攻击面。
近日，针对“龙虾”典型应用场景下的安全风险，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台（NVDB）组织智能体提供商、漏洞收集平台运营单位、网络安全企业等，研究提出“六要六不要”建议。面对全新安全挑战，天融信从平台加固到使用规范，从模型与数据防护到常态化风险体检，提供五层安全能力，层层递进、环环相扣，全面覆盖OpenClaw全场景风险，帮助企业的“小龙虾”安全上岗。
在可预见的未来，随着Skill数量和部署规模的继续增长，OpenClaw及类似智能体平台将长期处在“能力跃升与安全焦虑并存”的状态。只有通过规范化的权限管理、严格的技能生态治理、持续的漏洞修复与安全审计，以及对大模型交互风险的系统性防范，才能在充分释放OpenClaw生产力潜能的同时，将由此带来的安全风险控制在可接受范围内。
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