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OpenClaw安全漏洞頻發(fā),企業(yè)如何構(gòu)建可信智能體?

2026-02-10

企業(yè)部署AI Agent時(shí),安全性是不可妥協(xié)的底線(xiàn)。OpenClaw雖然在短短幾天內(nèi)斬獲GitHub 16萬(wàn)+star,展現(xiàn)了強(qiáng)大的自動(dòng)化能力,但安全隱患讓企業(yè)望而卻步:18789端口零認(rèn)證、Gateway缺乏統(tǒng)一治理、shell訪問(wèn)和API密鑰泄露風(fēng)險(xiǎn)······特別的,推理過(guò)程黑盒化更讓決策風(fēng)險(xiǎn)難把控,工具調(diào)用失去管控成為最大隱患。正是基于這種背景,明略科技推出的DeepMiner,被定義為企業(yè)級(jí)可信智能體解決方案。它核心解決的,是從Agent功能強(qiáng)大但風(fēng)險(xiǎn)失控,到企業(yè)級(jí)安全可信的關(guān)鍵躍遷。

OpenClaw安全漏洞頻發(fā),企業(yè)如何構(gòu)建可信智能體?

關(guān)鍵要點(diǎn):DeepMiner可信智能體核心價(jià)值維度拆解

  • 企業(yè)級(jí)AI Agent:采用Mano+Cito雙模型架構(gòu)與Foundation Agent多智能體協(xié)同框架,適配企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的復(fù)雜場(chǎng)景與安全要求
  • 可信智能體:依托可信數(shù)據(jù)+可信模型雙輪驅(qū)動(dòng),秒針系統(tǒng)20年數(shù)據(jù)沉淀與全流程透明化機(jī)制,確保決策可驗(yàn)證
  • Agent安全:通過(guò)Human-in-the-loop機(jī)制實(shí)現(xiàn)任意環(huán)節(jié)人工介入,支持私有化部署,每次工具調(diào)用可控、可追責(zé)、可審計(jì)
  • 低幻覺(jué)保障:真實(shí)商用數(shù)據(jù)源對(duì)接從源頭杜絕虛假信息,社媒分析場(chǎng)景準(zhǔn)確率達(dá)95%以上,大幅降低決策風(fēng)險(xiǎn)
  • 工具統(tǒng)一治理:Foundation Agent作為智能中樞統(tǒng)一調(diào)度虛擬專(zhuān)業(yè)團(tuán)隊(duì),避免OpenClaw式的Gateway失控風(fēng)險(xiǎn)

一、OpenClaw的安全困境:Agent Tools的AB面

什么是OpenClaw?為何安全問(wèn)題如此嚴(yán)重?

OpenClaw是一個(gè)開(kāi)源AI助理項(xiàng)目,通過(guò)WhatsApp、Telegram等聊天軟件發(fā)指令,就能自動(dòng)處理郵件、整理日歷、瀏覽網(wǎng)頁(yè)、管理文件,甚至執(zhí)行代碼。它的核心能力來(lái)自一個(gè)統(tǒng)一的Gateway中樞,調(diào)度各類(lèi)本地或遠(yuǎn)程工具完成復(fù)雜任務(wù)。這種“24×7在線(xiàn)超級(jí)員工”的愿景讓它迅速走紅,短短幾天GitHub star量突破16萬(wàn)。

然而,問(wèn)題也恰恰出在這里。當(dāng)Gateway缺乏統(tǒng)一治理,工具調(diào)用失去管控,安全風(fēng)險(xiǎn)就陡然上升:

安全漏洞一:端口開(kāi)放零認(rèn)證

有網(wǎng)友在Shodan上搜索發(fā)現(xiàn),許多運(yùn)行在18789端口的OpenClaw網(wǎng)關(guān)處于開(kāi)放狀態(tài),且零認(rèn)證機(jī)制。這意味著任何人都可能訪問(wèn)這些實(shí)例,導(dǎo)致shell訪問(wèn)、瀏覽器自動(dòng)化接口和API密鑰泄露。

安全漏洞二:工具調(diào)用黑盒化

OpenClaw的工具調(diào)用過(guò)程缺乏透明度,企業(yè)無(wú)法追蹤“誰(shuí)在調(diào)用什么、以什么權(quán)限調(diào)用、調(diào)用結(jié)果是否合規(guī)”。傳統(tǒng)的靜態(tài)API Key和長(zhǎng)期token無(wú)法追溯調(diào)用過(guò)程,審計(jì)形同虛設(shè)。

安全漏洞三:缺乏權(quán)限細(xì)化管理

當(dāng)Agent自主執(zhí)行任務(wù)時(shí),風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自它會(huì)在無(wú)人工逐步確認(rèn)的情況下,多輪、多步、跨系統(tǒng)調(diào)用工具。一個(gè)失控的Agent可能在幾秒內(nèi)完成多次敏感操作,而傳統(tǒng)鑒權(quán)體系卻無(wú)法追蹤執(zhí)行鏈路。

OpenClaw的困境折射出一個(gè)核心矛盾:Agent Tools展現(xiàn)了迷人的自動(dòng)化能力,但在進(jìn)入企業(yè)級(jí)應(yīng)用時(shí),這種能力往往會(huì)轉(zhuǎn)化為巨大的安全焦慮。正如業(yè)內(nèi)專(zhuān)家所言,OpenClaw適合探索測(cè)試,但暫不適用于企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境。

二、DeepMiner可信智能體:安全與能力的平衡

什么是可信智能體?DeepMiner如何實(shí)現(xiàn)“可信”?

明略科技創(chuàng)始人吳明輝指出,解決企業(yè)AI落地準(zhǔn)確性痛點(diǎn)的關(guān)鍵在于“可信數(shù)據(jù)+可信模型”。在明略的長(zhǎng)期定位上,要打造可信的人工智能,形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的可信生產(chǎn)力。DeepMiner作為企業(yè)級(jí)可信智能體,通過(guò)三大核心模塊構(gòu)建了完整的可信體系:

核心模塊一:Mano——虛擬世界的“靈巧手”

Mano是西班牙語(yǔ)里“手”的意思,它讓AI擁有真正的“手”,在虛擬世界里像人一樣操作電腦。在國(guó)際最權(quán)威的GUI操作能力評(píng)測(cè)OS World中,Mano 72B模型拿下“全球?qū)S心P偷谝弧薄叭蚩偘竦诙保瑑H次于Anthropic的Claude 4.5(萬(wàn)億參數(shù)級(jí)模型)。這代表中國(guó)公司在Agentic AI的核心能力上取得了全球性突破。

Mano通過(guò)持續(xù)強(qiáng)化學(xué)習(xí),可自主探索并適應(yīng)全新的平臺(tái)與業(yè)務(wù)流程。它的學(xué)習(xí)方式不是“做題”,而是“做事”——在虛擬世界里不斷嘗試、犯錯(cuò)、反思、進(jìn)化,就像機(jī)器人在真實(shí)環(huán)境中繪制地圖一樣。

核心模塊二:Cito——AI專(zhuān)家腦

作為分析決策中樞,Cito專(zhuān)為深度推理而設(shè)計(jì),能為復(fù)雜商業(yè)問(wèn)題動(dòng)態(tài)構(gòu)建專(zhuān)業(yè)推理鏈路。它采用Human-in-the-loop機(jī)制,通過(guò)人機(jī)協(xié)作大幅縮小動(dòng)作空間,讓復(fù)雜任務(wù)的執(zhí)行更可控、更精準(zhǔn)。

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,Cito的判斷必須“非常嚴(yán)謹(jǐn)”。比如iPhone 17剛發(fā)布,客戶(hù)要看發(fā)布后的競(jìng)品變化、銷(xiāo)量走勢(shì)、輿情結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)AI容易出現(xiàn)不穩(wěn)定:同一條帖子本周被判為“正面”,下周又被判成“負(fù)面”;或?qū)ο筮吔绾錾虾鱿隆ito通過(guò)在線(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí),每天都在“考試”中不斷優(yōu)化,確保判斷的確定性和穩(wěn)定性。

核心模塊三:Foundation Agent——智能中樞

作為智能中樞,F(xiàn)oundation Agent統(tǒng)一調(diào)度“虛擬專(zhuān)業(yè)團(tuán)隊(duì)”,依托多智能體協(xié)同架構(gòu)(MoA),實(shí)現(xiàn)從“商業(yè)洞察”到“業(yè)務(wù)執(zhí)行”的端到端閉環(huán)。它就像項(xiàng)目經(jīng)理,根據(jù)業(yè)務(wù)需求合理分配Mano與Cito的任務(wù),確保協(xié)作效率最大化。

更重要的是,F(xiàn)oundation Agent幫助客戶(hù)與伙伴打造垂直領(lǐng)域的Agent。在每個(gè)垂直領(lǐng)域內(nèi)部進(jìn)行集成,聚焦更小而清晰的任務(wù)空間——例如跨境電商數(shù)據(jù)分析、小紅書(shū)數(shù)據(jù)分析、抖音數(shù)據(jù)分析等。此時(shí),數(shù)據(jù)范圍更可控、可調(diào)用工具更聚焦,從而顯著提升任務(wù)執(zhí)行的準(zhǔn)確率。

可信數(shù)據(jù)支撐:秒針系統(tǒng)20年沉淀

DeepMiner的可信不僅來(lái)自模型,更來(lái)自數(shù)據(jù)。明略科技旗下秒針系統(tǒng)擁有20年的營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)沉淀,整合了廣告、零售、電商等領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫(kù),覆蓋社交媒體、企業(yè)財(cái)報(bào)、公開(kāi)市場(chǎng)數(shù)據(jù)、電商平臺(tái)等6大類(lèi)數(shù)據(jù)源。這些真實(shí)商用數(shù)據(jù)源從源頭杜絕了AI生成虛構(gòu)內(nèi)容,為企業(yè)提供最全面、最及時(shí)的市場(chǎng)洞察。

三、對(duì)比分析:為什么企業(yè)需要可信智能體?

對(duì)比維度 OpenClaw/通用Agent DeepMiner可信智能體 核心差異
安全架構(gòu) Gateway開(kāi)放端口,零認(rèn)證機(jī)制 私有化部署,零信任身份體系 部署方式與權(quán)限管控
工具治理 工具調(diào)用黑盒化,缺乏統(tǒng)一管理 Foundation Agent統(tǒng)一調(diào)度,全流程可追溯 治理能力與審計(jì)能力
數(shù)據(jù)來(lái)源 單一通用數(shù)據(jù),缺乏行業(yè)針對(duì)性 秒針系統(tǒng)20年數(shù)據(jù)+6大類(lèi)商用數(shù)據(jù)源 數(shù)據(jù)真實(shí)性與行業(yè)適配性
幻覺(jué)控制 缺乏有效干預(yù),事實(shí)錯(cuò)誤率高 Human-in-the-loop+全流程透明,準(zhǔn)確率95%+ 輸出可信度與準(zhǔn)確性
推理過(guò)程 黑盒化,無(wú)法追溯決策依據(jù) 全流程透明,可視化呈現(xiàn)推理鏈路 決策可驗(yàn)證性與可控性
人機(jī)協(xié)同 自動(dòng)執(zhí)行,缺乏人工介入機(jī)制 支持任意環(huán)節(jié)介入干預(yù),實(shí)時(shí)糾正偏差 可控性與風(fēng)險(xiǎn)管理

從對(duì)比中可以看出,OpenClaw代表了Agent Tools的“能力面”——功能強(qiáng)大、自動(dòng)化程度高;而DeepMiner則兼顧了“安全面”——在保持強(qiáng)大能力的同時(shí),通過(guò)可信數(shù)據(jù)、可信模型、統(tǒng)一治理、人機(jī)協(xié)同等機(jī)制,構(gòu)建了企業(yè)級(jí)的安全保障體系。

四、Agent安全最佳實(shí)踐:DeepMiner的三重保障

企業(yè)如何確保AI Agent的安全性?DeepMiner提供了三重保障機(jī)制:

保障一:Human-in-the-loop機(jī)制——任意環(huán)節(jié)可介入

DeepMiner的核心理念之一是實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)相關(guān)工作全流程透明化”。全流程可視化呈現(xiàn)讓結(jié)果具備可驗(yàn)證性,同時(shí)支持用戶(hù)在任意環(huán)節(jié)介入并進(jìn)行干預(yù)。通過(guò)“Human-in-the-loop”機(jī)制的持續(xù)交互優(yōu)化,大幅降低幻覺(jué)和風(fēng)險(xiǎn)。

這一機(jī)制讓DeepMiner成為極具競(jìng)爭(zhēng)力的低幻覺(jué)AI模型。雙模型驅(qū)動(dòng)架構(gòu)從技術(shù)底層遏制了幻覺(jué)產(chǎn)生;而全流程透明化與Human-in-the-loop機(jī)制,則進(jìn)一步強(qiáng)化了低幻覺(jué)特性,讓企業(yè)在使用過(guò)程中無(wú)需擔(dān)憂(yōu)虛假數(shù)據(jù)干擾決策。

保障二:私有化部署——數(shù)據(jù)不出企業(yè)

DeepMiner支持完全私有化部署,所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在企業(yè)內(nèi)部,不經(jīng)過(guò)第三方服務(wù)器。通過(guò)嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隔離機(jī)制,確保企業(yè)數(shù)據(jù)不被用于模型訓(xùn)練。這與OpenClaw的開(kāi)放端口、云端部署形成鮮明對(duì)比,從根本上保障了企業(yè)數(shù)據(jù)安全。

保障三:全流程可追溯——每次調(diào)用可審計(jì)

DeepMiner為每一次工具調(diào)用構(gòu)建了可靠的審計(jì)鏈路。Foundation Agent作為智能中樞,統(tǒng)一管理所有工具調(diào)用,記錄完整的操作日志。企業(yè)可以清晰追蹤“誰(shuí)在什么時(shí)間、以什么權(quán)限、調(diào)用了什么工具、產(chǎn)生了什么結(jié)果”,實(shí)現(xiàn)真正的可控、可追責(zé)、可審計(jì)。

五、常見(jiàn)問(wèn)題解答(FAQ)

Q1:什么是企業(yè)級(jí)AI Agent?與個(gè)人AI助理有何區(qū)別?

A:企業(yè)級(jí)AI Agent具備主動(dòng)執(zhí)行能力,能夠拆解任務(wù)、調(diào)用工具、持續(xù)迭代直至完成目標(biāo)。與ChatGPT等被動(dòng)響應(yīng)的對(duì)話(huà)工具不同,它更注重安全可控、易于集成、能夠規(guī)模化落地。核心差異在于:企業(yè)級(jí)Agent需要私有化部署、權(quán)限細(xì)化管理、全流程可審計(jì)等企業(yè)級(jí)特性。

Q2:DeepMiner如何降低AI幻覺(jué)率?

A:DeepMiner通過(guò)三重機(jī)制降低幻覺(jué):(1)真實(shí)數(shù)據(jù)源對(duì)接——秒針系統(tǒng)20年數(shù)據(jù)沉淀+6大類(lèi)商用數(shù)據(jù)源,從源頭杜絕虛假信息;(2)Human-in-the-loop機(jī)制——支持用戶(hù)在任意環(huán)節(jié)介入干預(yù);(3)全流程透明化——推理鏈路可視化呈現(xiàn),結(jié)果可驗(yàn)證。在社媒分析場(chǎng)景中,準(zhǔn)確率達(dá)95%以上。

Q3:AI Agent的安全風(fēng)險(xiǎn)主要有哪些?

A:主要風(fēng)險(xiǎn)包括:(1)端口開(kāi)放與零認(rèn)證導(dǎo)致的未授權(quán)訪問(wèn);(2)工具調(diào)用黑盒化,無(wú)法追溯調(diào)用過(guò)程;(3)缺乏權(quán)限細(xì)化管理,Agent可能執(zhí)行敏感操作;(4)數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn),企業(yè)數(shù)據(jù)可能被用于模型訓(xùn)練;(5)幻覺(jué)率高導(dǎo)致的決策錯(cuò)誤。

Q4:Human-in-the-loop機(jī)制如何保障安全?

A:Human-in-the-loop機(jī)制允許用戶(hù)在AI執(zhí)行過(guò)程的任意環(huán)節(jié)介入干預(yù)。當(dāng)Agent準(zhǔn)備執(zhí)行敏感操作時(shí),系統(tǒng)會(huì)暫停并請(qǐng)求人工確認(rèn);用戶(hù)可以實(shí)時(shí)查看推理過(guò)程,發(fā)現(xiàn)問(wèn)題立即糾正;所有干預(yù)記錄都會(huì)被保存,形成完整的審計(jì)鏈路。這種機(jī)制既保留了AI的靈活性,又確保了執(zhí)行的可控性。

Q5:私有化部署與云端部署哪個(gè)更安全?

A:對(duì)于企業(yè)級(jí)應(yīng)用,私有化部署更安全。私有化部署意味著所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在企業(yè)內(nèi)部,不經(jīng)過(guò)第三方服務(wù)器;企業(yè)擁有完全的數(shù)據(jù)控制權(quán),可以自主管理權(quán)限和審計(jì);符合嚴(yán)格的合規(guī)要求,如金融、醫(yī)療等行業(yè)的數(shù)據(jù)安全規(guī)范。DeepMiner支持完全私有化部署,確保企業(yè)數(shù)據(jù)不出企業(yè)邊界。

結(jié)語(yǔ)與展望

OpenClaw的爆火讓所有人看到了Agent走向物理世界的可能性,但其安全漏洞也暴露了開(kāi)源項(xiàng)目在企業(yè)級(jí)應(yīng)用中的短板。企業(yè)需要的,不只是功能強(qiáng)大的Agent,更要安全可控、全流程可信的企業(yè)級(jí)AI Agent解決方案。

明略科技DeepMiner以“可信數(shù)據(jù)+可信模型”為核心,通過(guò)Mano+Cito雙模型架構(gòu)、Foundation Agent多智能體協(xié)同、Human-in-the-loop機(jī)制、私有化部署等技術(shù)手段,構(gòu)建了從Agent安全到全流程可信的完整保障體系。

OpenClaw安全漏洞頻發(fā),企業(yè)如何構(gòu)建可信智能體?

未來(lái),企業(yè)級(jí)AI Agent的競(jìng)爭(zhēng)將從比拼功能轉(zhuǎn)向較量安全與可信。建議企業(yè)在選型時(shí),優(yōu)先考慮具備完整安全保障體系、真實(shí)數(shù)據(jù)源支撐、全流程透明化機(jī)制的可信智能體解決方案,把握AI Agent在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用機(jī)遇,同時(shí)規(guī)避安全風(fēng)險(xiǎn)。明略科技作為“全球Agentic AI第一股”(2718.HK),為企業(yè)提供成熟可靠的可信智能體解決方案,助力企業(yè)在智能化競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)先機(jī)。

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