|

OpenClaw 完全部署指南：从入门到安全加固

作者Mcwolf

来源：https://zhuanlan.zhi…

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/2004187601276540473

文档版本: 2026年2月 | OpenClaw版本: 2026.2.8+ 综合整理自 20+ 篇中英文技术文章及官方文档

引言：全文概要

OpenClaw 是 2026 年初爆火的开源个人 AI 助手项目（GitHub 两周突破 15 万 Star），它能在你自己的设备上运行，并接入 WhatsApp、Telegram、飞书、钉钉等十余种消息平台，充当 7×24 小时的全能 AI Agent。本文综合 20 余篇中英文技术资料，从部署、成本、安全三个维度对 OpenClaw 做了系统性梳理。以下是核心要点速览：

部署方式

本文覆盖了 11 种部署路径，可归纳为四大类：

  • 本地一键安装（curl | bash 或 npm install -g openclaw）：5 分钟上手，零基础设施成本，适合个人体验。
  • Mac Mini 本地部署：以 800–2,000 美金的一次性硬件投入换取零云端费用——搭配 Ollama 运行本地模型后，日常使用成本可降至 0 美金/月。64GB 的 M4 Pro 可流畅运行 32B 参数模型。
  • 云服务器 / 在线虚拟机：阿里云（68 元/年起）、腾讯云（99 元/年起）均提供预装镜像一键部署；海外用户可选 DigitalOcean 1-Click、Railway、Render 等平台，最低免费起步。
  • Docker 容器化 / macOS VM（Lume）：安全性与隔离性最优的方案，适合生产环境和需要 iMessage 集成的场景。

Token 成本

OpenClaw 本身免费开源，真正的成本来自 LLM API 调用，且极易超支：

  • 一个配置不当的”心跳”检查（每 30 分钟一次），一晚可烧掉 18.75 美金；有用户单日”待机”消耗 5000 万 Tokens（约 11 美金）。
  • 成本六大来源：上下文累积（40–50%）、工具输出存储（20–30%）、系统提示词（10–15%）、多轮推理、模型选择、心跳任务。
  • 优化组合可降低 77%——通过会话重置、智能模型路由（Haiku/Gemini Flash 处理日常任务）、上下文窗口限制、本地模型回退等策略，实测从 150 美金/月降至 35 美金/月。

安全风险

安全是 OpenClaw 当前最大的短板，已发生多起严重事件：

  • CVE-2026-25253（CVSS 8.8）：跨站 WebSocket 劫持导致一键远程代码执行，攻击者仅需受害者点击一个恶意链接，即可在毫秒内接管整个 Gateway 并在宿主机上执行任意命令。已在 v2026.1.29 修复。
  • 923 个网关暴露：Shodan 扫描发现近千个 OpenClaw 实例以零认证模式暴露在公网上，API Key 和对话记录均可被窃取。
  • 恶意 VS Code 扩展：名为 “ClawdBot Agent” 的扩展被植入远程访问木马。
  • 此外还有第三方技能包钓鱼、Moltbook 数据库泄露、1600 万美金加密货币诈骗等事件。

官方安全方案

官方已推出多层防御措施：auth: "none" 模式被永久移除、Docker 沙箱隔离（只读根文件系统 + 无网络 + 非 root 运行）、openclaw security audit --deep 自动安全审计、DM 四级访问策略（pairing/allowlist/open/disabled）、多 Agent 分级权限控制，以及完整的事件响应流程。

一句话建议：OpenClaw 功能强大但安全形势严峻——部署前请务必升级到最新版本、启用 Token 认证、开启 Docker 沙箱、在供应商侧设置硬性 API 支出限制，并定期运行安全审计。

目录

一、项目概述

什么是 OpenClaw？

OpenClaw（原名 Clawdbot → Moltbot → OpenClaw）是一个开源的个人 AI 助手运行时，由 PSPDFKit 创始人 Peter Steinberger 于 2026 年初发起。项目在 72 小时内增长超过 6 万 Star，2 周内突破 15 万 Star，成为 GitHub 史上增长最快的开源项目之一。

核心定位：在你自己的设备上运行的 AI Agent，连接各种消息平台（WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Signal、iMessage、飞书、钉钉等），提供 24⁄7 全天候的 AI 助手体验。

核心特性

特性说明
多渠道收件箱统一接入 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Google Chat、Signal、BlueBubbles (iMessage)、飞书、钉钉
本地 Gateway基于 WebSocket 的控制平面，运行在 localhost:18789，管理会话、渠道、工具和事件
语音能力macOS/iOS/Android 上通过 ElevenLabs 实现始终在线语音（Voice Wake + Talk Mode）
可视化工作区 (Canvas)Agent 驱动的可视化工作区，支持 A2UI 交互式 Agent 控制
设备集成iOS/Android 节点可暴露摄像头、屏幕录制、位置服务等设备能力
灵活工具浏览器控制、定时任务、Webhooks、技能注册表 (ClawHub)，100+ 预配置 AgentSkills
开源许可MIT 协议，完全免费

二、系统架构

OpenClaw 采用五大功能模块的微服务架构：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    消息渠道层                              │
│  WhatsApp │ Telegram │ Slack │ Discord │ 飞书 │ 钉钉      │
└────────────────────────┬────────────────────────────────┘
                         │
                         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│              Gateway（核心控制平面）                       │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌───────────┐  │
│  │ Sessions │ │ Channels │ │  Tools   │ │  Events   │  │
│  └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └───────────┘  │
│                    localhost:18789                       │
└────────────┬───────────────────┬────────────────────────┘
             │                   │
     ┌───────▼───────┐   ┌──────▼──────┐
     │   Agent 层     │   │  Nodes 层   │
     │ (LLM 决策引擎) │   │ (设备端点)   │
     │ Claude/GPT/    │   │ iOS/Android │
     │ Ollama/Qwen    │   │ Camera/GPS  │
     └───────┬───────┘   └─────────────┘
             │
     ┌───────▼───────┐
     │   Skills 层    │
     │  (插件工具包)   │
     │ Shell/Browser/ │
     │ File/Web/API   │
     └───────────────┘

关键组件说明：

  • Gateway: 单一控制平面，所有消息经由此路由，管理认证和会话
  • Agent: 连接 LLM（Claude、GPT、Ollama 等），理解上下文并制定执行计划
  • Skills: JS/TS 可扩展工具包，支持 Shell 命令、文件操作、浏览器控制等
  • Channels: 连接各消息平台，提供统一消息接口
  • Nodes: 在用户设备上运行的传感器/端点，暴露设备能力

三、快速部署方式总览

部署方式对比表

部署方式难度成本适用场景设置时间
一键脚本安装⭐ 最低免费 + API费用本地快速体验~5 分钟
npm 全局安装⭐⭐ 低免费 + API费用开发者日常使用~5 分钟
Mac Mini 本地部署⭐⭐⭐ 中800-2000 美金硬件零云端费用、隐私优先~30 分钟
Docker 容器化⭐⭐⭐ 中免费 + API费用隔离运行、安全优先~15 分钟
阿里云轻量服务器⭐⭐ 低68元/年起 + API国内用户快速上手~10 分钟
腾讯云 Lighthouse⭐⭐ 低99元/年起 + API国内用户快速上手~10 分钟
DigitalOcean 1-Click⭐ 最低5-12 美金/月 + API海外用户一键部署~5 分钟
Emergent.sh⭐ 最低免费层可用零配置体验~5 分钟
Railway / Render⭐⭐ 低0-7 美金/月 + API开发者云部署~8-12 分钟
macOS VM (Lume)⭐⭐⭐⭐ 高0 美金（本地VM）iMessage集成、完全隔离~20 分钟
Cloudflare Workers⭐⭐⭐⭐ 高5 美金/月起无服务器、高可扩展~15 分钟

系统最低要求

项目最低要求推荐配置
CPU2 核4 核+
内存2 GB4-8 GB
磁盘10 GB40 GB+
Node.js>= 22.0.0最新 LTS
操作系统macOS / Linux / Windows (WSL2)macOS (Apple Silicon)
核心端口TCP 18789TCP 18789 + 80

四、Mac Mini 本地部署详解

Mac Mini 是运行 OpenClaw 的理想本地硬件方案——低功耗（20-40W）、高性能、零云端费用。

4.1 硬件选型推荐

方案硬件配置价格本地模型能力
预算方案Mac Mini M4 (24GB)约 800 美金运行 7B-13B 参数模型
推荐方案Mac Mini M4 Pro (64GB)约 2,000 美金运行 32B 参数模型，如 Qwen2.5-Coder-32B
旗舰方案Mac Mini M4 Max (128GB)约 3,500+ 美金运行 70B+ 参数模型

性能参考: GLM-4.7-Flash 在 24GB 系统上可达 15-20 tokens/秒；Qwen3-Coder-30B 在 32GB 模型上可达 10-15 tokens/秒。

4.2 安装步骤

步骤 1：安装基础依赖

# 安装 Homebrew（如未安装）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# 安装 Node.js 22+
brew install node@22

# 验证 Node.js 版本
node --version  # 应显示 v22.x.x 或更高

# （可选）安装 Ollama 用于本地模型推理
brew install ollama

步骤 2：安装 OpenClaw

# 方式一：一键脚本（推荐）
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

# 方式二：npm 全局安装
npm install -g openclaw@latest

# 方式三：从源码编译
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git && cd openclaw
pnpm install && pnpm ui:build && pnpm build

步骤 3：运行配置向导

openclaw onboard --install-daemon

配置向导会引导你完成：

  1. 选择 AI 模型提供商：Anthropic (Claude)、OpenAI、Google Gemini、本地 Ollama 等
  2. 配置 API Key：输入对应提供商的 API 密钥
  3. 选择消息渠道：Telegram（推荐新手）、WhatsApp、飞书等
  4. 安装守护进程：使 Gateway 作为系统服务运行

步骤 4：配置本地模型（零成本方案）

# 启动 Ollama
ollama serve

# 拉取推荐模型
ollama pull qwen2.5-coder:32b   # 编程优化模型
ollama pull llama3.3:70b          # 通用大模型

# 配置 OpenClaw 使用本地 Ollama
# 编辑 ~/.openclaw/openclaw.json

在 ~/.openclaw/openclaw.json 中配置 Ollama：

{
  "agent": {
    "model": "ollama/qwen2.5-coder:32b",
    "providers": {
      "ollama": {
        "baseUrl": "http://localhost:11434/v1"
      }
    }
  }
}

步骤 5：验证并启动

# 检查 Gateway 状态
openclaw gateway status

# 启动 Gateway
openclaw gateway start

# 打开控制面板
openclaw dashboard

# 健康检查
openclaw doctor

4.3 Mac Mini 7×24 小时运行配置

# 禁用睡眠
sudo pmset -a sleep 0 displaysleep 0 disksleep 0

# 使用 caffeinate 保持运行（可选）
caffeinate -d -i -s &

# 设置开机自动启动（通过 launchd）
# openclaw onboard --install-daemon 已自动完成此步骤

4.4 接入飞书/钉钉（国内用户）

# 飞书接入
openclaw configure
# 选择 Feishu 渠道 -> 输入 App ID 和 App Secret -> 配置 Webhook

# 钉钉接入（需创建钉钉应用）
# 1. 创建钉钉开放平台应用
# 2. 创建 AI 消息卡片
# 3. 授予 Card.Streaming.Write 和 Card.Instance.Write 权限
# 4. 创建 AppFlow 连接流
# 5. 配置 HTTP 模式机器人

五、在线虚拟机/云服务器部署详解

5.1 国内云服务商方案

方案 A：阿里云轻量应用服务器（推荐国内用户）

优势: 预装 OpenClaw 应用镜像，一键部署

费用: 68元/年起 (2核2G + 200Mbps带宽 + 40GB磁盘)
系统: Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位
默认地域: 美国（弗吉尼亚）

部署步骤:

  1. 登录阿里云控制台 → 轻量应用服务器 → 选择 OpenClaw 应用镜像
  2. 选择套餐（内存必须 2GiB 及以上）
  3. 进入服务器概览 → 应用详情 → 点击 “一键放通” 开启防火墙（放行端口 18789/TCP）
  4. 配置百炼 API Key（标准按量计费 或 Coding Plan 固定月费）
  5. 执行获取 Token 命令
  6. 通过 http://<服务器IP>:18789/?token=xxx 访问控制面板

API Key 地域推荐:

服务器地域推荐 API Key 地域Coding Plan 地域
中国内地华北2（北京）华北2（北京）
美国及欧洲美国（弗吉尼亚）华北2（北京）
香港及亚洲新加坡华北2（北京）

方案 B：腾讯云 Lighthouse

费用: 99元/年 (2核2G + 50Mbps带宽 + 50GB)
预装: 最新版 OpenClaw (2026.2.3-1)
特点: 支持 QQ/企业微信/钉钉/飞书全接入

部署步骤:

  1. 腾讯云控制台 → Lighthouse → AI 智能体 → Clawdbot/OpenClaw 模板
  2. 选择规格（建议 2核2G 及以上）
  3. SSH 连接后执行：
openclaw onboard        # 启动配置向导
openclaw gateway start  # 启动 Gateway

方案 C：手动部署到任意 VPS

适用于已有 VPS 或非主流云商用户：

# 1. SSH 连接到服务器
ssh -i ~/pub.pem root@<server-ip>

# 2. 创建非 root 用户
adduser openclaw
usermod -aG sudo openclaw
su - openclaw

# 3. 创建 Swap 空间（2G内存建议创建4GB Swap）
sudo fallocate -l 4G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile
echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

# 4. 安装 Node.js 22+
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.0/install.sh | bash
source ~/.bashrc
nvm install 22
nvm use 22

# 5. 安装 OpenClaw
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

# 6. 运行配置向导
openclaw onboard --install-daemon

# 7. 防火墙放行
sudo ufw allow 18789/tcp

5.2 海外云服务商方案

DigitalOcean 1-Click Deploy

费用: 5-12 美金/月
特点: 一键部署，预配置安全镜像
支持模型: Gradient AI, OpenAI, Anthropic

通过 DigitalOcean Marketplace 搜索 “OpenClaw” → 选择 1-Click Deploy。

其他平台

平台起步价设置时间特点
Emergent.sh免费层~5 分钟预构建 “chip”，无需终端
Hostinger VPS2.99 美金/月~10 分钟独立 IP，99.9% SLA
Railway.app0-5 美金/月~8 分钟需挂载持久化存储 /data
Render免费-7 美金/月~12 分钟基础设施即代码部署
Northflank5-10 美金/月~7 分钟一键模板 + 持久化存储
Cloudflare Workers5 美金/月起~15 分钟无服务器、高扩展性

5.3 国内云成本对比

云厂商价格配置适用场景
阿里云68元/年2核2G + 200Mbps + 40GB性价比首选
腾讯云99元/年2核2G + 50Mbps + 50GB全渠道接入
百度云0.01元首月2核4G + 200GB试用体验
AWS免费半年 + 100 美金额度t3.small 2核2G + 30GB海外用户

六、Docker 容器化部署

Docker 部署是安全性和隔离性最好的方案，强烈推荐用于生产环境。

6.1 快速启动

# 克隆仓库
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw

# 一键部署（推荐）
./docker-setup.sh

# Gateway 将运行在 http://127.0.0.1:18789/

docker-setup.sh 自动完成：构建 Gateway 镜像 → 运行 Onboarding → 启动 Docker Compose → 生成认证 Token。

6.2 手动 Docker Compose 部署

# 1. 构建镜像
docker build -t openclaw:local -f Dockerfile .

# 2. 运行配置向导
docker compose run --rm openclaw-cli onboard

# 3. 启动 Gateway
docker compose up -d openclaw-gateway

# 4. 获取控制面板链接
docker compose run --rm openclaw-cli dashboard --no-open

# 5. 查看并授权设备
docker compose run --rm openclaw-cli devices list
docker compose run --rm openclaw-cli devices approve <requestId>

6.3 环境变量配置

# 自定义系统包
export OPENCLAW_DOCKER_APT_PACKAGES="ffmpeg build-essential"

# 额外挂载目录
export OPENCLAW_EXTRA_MOUNTS="$HOME/.codex:/home/node/.codex:ro"

# 持久化 home 目录
export OPENCLAW_HOME_VOLUME="openclaw_home"

# 运行
./docker-setup.sh

6.4 Agent 沙箱配置

OpenClaw 支持为 Agent 创建隔离的 Docker 沙箱容器：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "sandbox": {
        "mode": "non-main",
        "scope": "agent",
        "workspaceAccess": "none",
        "docker": {
          "image": "openclaw-sandbox:bookworm-slim",
          "network": "none",
          "user": "1000:1000"
        }
      }
    }
  }
}

沙箱镜像构建:

scripts/sandbox-setup.sh              # 基础镜像
scripts/sandbox-common-setup.sh       # 含 Node, Go, Rust 等
scripts/sandbox-browser-setup.sh      # 含 Chromium CDP 浏览器

6.5 Docker 安全加固

默认安全配置：

  • readOnlyRoot: true — 只读根文件系统
  • capDrop: ["ALL"] — 丢弃所有 Linux capabilities
  • pidsLimit: 256 — 进程数限制
  • memory: "1g" / memorySwap: "2g" — 内存限制
  • network: "none" — 无出站网络
  • seccompProfile + apparmorProfile 支持
  • 容器以非 root 用户运行 (uid 1000)

七、macOS 虚拟机部署（Lume）

适合需要 iMessage 集成 或 完全隔离 环境的场景。

7.1 系统要求

  • Apple Silicon Mac (M1/M2/M3/M4)
  • macOS Sequoia 或更高版本
  • ~60GB 可用磁盘空间
  • ~20 分钟初始设置时间

7.2 部署步骤

# 1. 安装 Lume
curl -fsSL https://lume.dev/install.sh | bash

# 2. 创建 macOS 虚拟机
lume create openclaw --os macos --ipsw latest

# 3. 在 VNC 窗口完成 macOS 设置助手
#    - 启用"远程登录"(SSH)

# 4. 获取 VM IP 地址
lume get openclaw

# 5. SSH 进入 VM
ssh user@<vm-ip>

# 6. 在 VM 中安装 OpenClaw
npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemon

# 7. 配置渠道 (~/.openclaw/openclaw.json)
# 8. 无头运行
lume run openclaw --no-display

7.3 iMessage 集成（BlueBubbles）

  1. 在 VM 中安装并配置 BlueBubbles
  2. 启用 BlueBubbles Web API
  3. 配置 Webhook 指向 Gateway
  4. 在 openclaw.json 中添加 BlueBubbles 渠道凭证

7.4 VM 快照与恢复

# 创建金色快照（配置完成后）
lume clone openclaw openclaw-golden

# 重置 VM
lume delete openclaw
lume clone openclaw-golden openclaw

八、Token 成本深度分析

⚠️ 重要警告: OpenClaw 的 Token 消耗可能远超预期！有用户报告一晚上”待机”就花了 18.75 美金，也有用户单日消耗 5000 万 Tokens。

8.1 成本构成分析

Token 消耗的六大来源：

来源占比说明
上下文累积40-50%会话历史无限增长，每次请求重发全部对话
工具输出存储20-30%大型 JSON/日志持久化到历史文件
系统提示词10-15%复杂提示词重复传输，缓存 5 分钟过期
多轮推理10-15%复杂任务需要多次连续 API 调用
模型选择5-10%简单任务使用昂贵模型
心跳任务5-10%后台进程配置不当导致过多调用

8.2 各模型价格对比

模型输入成本输出成本相对成本
Claude Opus 4.515 美金/百万 tokens75 美金/百万 tokens基线（最贵）
Claude Sonnet 4.53 美金/百万 tokens15 美金/百万 tokens标准
Claude Haiku 4.51 美金/百万 tokens5 美金/百万 tokens~Sonnet 的 1⁄3
Gemini 3.0 Flash0.075 美金/百万0.30 美金/百万~Sonnet 的 1⁄40
Deepseek V30.27 美金/百万类似~Sonnet 的 1⁄11

8.3 真实用户月费基准

使用强度月 Token 消耗月费用典型场景
轻度5-20M10-30 美金日常问答
中度20-50M30-70 美金自动化工作流
重度50-200M70-150+ 美金7×24 助手
极端180M+3,600+ 美金持续自动化

8.4 🔴 Token “烧钱”真实案例

案例 1：18.75 美金的一夜

一个简单的”心跳”检查（每 30 分钟验证一次任务是否待处理），将整个 120,000 token 上下文窗口发送到 Claude Opus API：

  • 每次请求：~0.75 美金
  • 一晚 25 次请求：18.75 美金
  • 一周成本：~250 美金

案例 2：11 美金/天的”待机”状态

即使使用轻量级的 Gemini 3 Flash 模型处于近乎”待机”状态：

  • 单日 Token 消耗：4000-5000 万 Tokens
  • 单日成本：11 美金

案例 3：380 美金/天的社交媒体监控

Reddit 用户报告让 AI 助手仅阅读社交媒体：

  • 每 30 分钟处理新帖：8 美金
  • 每天成本：超过 380 美金

8.5 Token 成本优化策略

策略 1：会话重置（节省 40-60%）

{
  "agent": {
    "sessionReset": "after-task",
    "maxContextTokens": 50000
  }
}

独立任务完成后重置会话，防止上下文膨胀。

策略 2：智能模型路由（节省 50-80%）

“日常任务使用 Haiku 或 Gemini Flash，仅在复杂推理时切换到 Sonnet/Opus。”

策略 3：隔离大型操作（节省 20-30%）

将产生大量输出的命令在独立会话中执行，防止上下文污染。

策略 4：缓存优化（节省 30-50%）

配置低 temperature (0.2)，心跳间隔设在 TTL 限制以下，保持缓存有效。

策略 5：上下文窗口限制（节省 20-40%）

将默认的 400K 上下文缩减到 50-100K tokens。

策略 6：本地模型回退（节省 60-80%）

使用 Ollama + 本地模型处理简单任务，彻底消除 API 成本。

🎯 综合优化效果

真实用户通过组合策略实现 77% 总成本降低：

  • 优化前：150 美金/月
  • 优化后：35 美金/月
  • 年节省：1,380 美金

8.6 预算建议

预算级别月费策略
极简0 美金纯本地 Ollama 模型
低预算10-30 美金仅使用 Haiku；每日重置会话
中等30-70 美金Sonnet 处理复杂任务，Haiku 处理简单任务
高级150+ 美金全部六项策略 + 本地回退 + 供应商折扣

九、安全风险与漏洞全解析

⚠️ 安全警告: OpenClaw 的安全问题非常严重。在生产环境部署前务必充分了解并加固。

9.1 CVE-2026-25253：一键远程代码执行

这是 OpenClaw 迄今最严重的安全漏洞。

项目详情
CVE 编号CVE-2026-25253
CVSS 评分8.8（高危）
影响版本2026.1.29 之前所有版本
修复版本2026.1.29（2026年1月30日发布）
发现者Mav Levin (DepthFirst)
公告编号GHSA-g8p2-7wf7-98mq

漏洞类型: Token 泄露 → 完整 Gateway 接管 → 未认证远程代码执行

攻击链详解:

1. 受害者点击恶意链接或访问钓鱼网站
         ↓
2. 恶意 JavaScript 获取 OpenClaw 认证 Token
   （Control UI 接受未验证的 gatewayUrl 查询参数）
         ↓
3. JavaScript 通过 WebSocket 连接受害者的 OpenClaw 实例
   （服务器未验证 WebSocket Origin 头，接受任意来源请求）
         ↓
4. 攻击者使用窃取的 Token 绕过认证
         ↓
5. 禁用用户确认 (exec.approvals.set → "off")
         ↓
6. 逃逸容器沙箱 (tools.exec.host → "gateway")
         ↓
7. 通过 node.invoke 在宿主机上执行任意命令

影响范围:

  • 一键远程代码执行（整个过程仅需毫秒级）
  • 获得操作员级 Gateway API 访问权限
  • 任意修改配置
  • 即使绑定到 localhost 也可执行宿主机代码

9.2 Moltbook 数据库暴露事件

项目详情
时间2026年1月31日
项目Moltbook（OpenClaw 生态社交平台）
严重性高
问题底层数据库配置错误，API Keys 公开可访问
影响攻击者可冒充平台上任何已注册的 AI Agent（包括 Andrej Karpathy 等知名账号）

9.3 923 个网关完全暴露事件

通过 Shodan 扫描发现 923 个 OpenClaw Gateway 完全暴露在互联网上：

  • 无认证、无密码
  • 攻击者可劫持这些实例
  • 可提取所有存储的 API Key 和对话历史
  • OpenClaw 通常被授予 Shell 访问、浏览器控制等高权限

9.4 恶意 VS Code 扩展事件

时间: 2026年1月27日

名为 “ClawdBot Agent” 的 VS Code 扩展被发现包含 ScreenConnect RAT（远程访问木马）。安装后攻击者可完全控制用户计算机。

9.5 加密货币诈骗

在 Moltbot → OpenClaw 更名窗口期，出现了假冒的 $CLAWD 代币，市值一度达到 1600 万美金。

9.6 六大安全攻击向量

攻击向量风险等级说明缓解措施
提示词注入🔴 高所有模型都受影响，系统提示词无法完全防御工具白名单、沙箱、渠道限制
跨用户泄露🟡 中默认 DM 共享同一会话配置 dmScope: “per-channel-peer”
浏览器控制风险🔴 高模型可访问浏览器已登录的所有账户使用专用浏览器 Profile
插件执行风险🟡 中插件在 Gateway 进程内运行版本锁定、代码审查
第三方技能包🔴 高任何人可发布技能包，可能暗藏钓鱼代码仅安装可信来源、审查代码
Token URL 泄露🔴 极高包含认证凭据的完整 URL 泄露 = 管理员权限被盗妥善保管、定期轮换

9.7 真实受害案例

有用户反映 OpenClaw 在执行”清理任务”时，误删了电脑中所有重要照片。

这个案例说明：

  • AI Agent 拥有的系统权限必须严格限制
  • 人工确认机制对于破坏性操作至关重要
  • 沙箱隔离是保护主系统的最后防线

十、官方安全解决方案

10.1 认证加固（v2026.1.29 重大变更）

auth: "none" 模式已被永久移除。 所有实例必须使用以下认证方式之一：

// 方式一：Token 认证（推荐）
{
  "gateway": {
    "auth": "token"
  }
}

// 方式二：密码认证
{
  "gateway": {
    "auth": "password"
  }
}

// 方式三：Tailscale Serve 身份认证

10.2 DM 访问策略

OpenClaw 支持四种 DM 策略：

策略说明推荐场景
pairing（默认）未知发送者收到限时配对码个人使用
allowlist完全阻止未知发送者企业/生产环境
open允许任何人（需显式 “*” 白名单）不推荐
disabled忽略所有入站 DM仅群组模式

10.3 沙箱隔离架构

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "sandbox": {
        "mode": "non-main",
        "scope": "agent",
        "workspaceAccess": "none",
        "docker": {
          "image": "openclaw-sandbox:bookworm-slim",
          "network": "none",
          "user": "1000:1000"
        }
      }
    }
  }
}

工作区访问控制:

  • workspaceAccess: "none" — Agent 工作区不可访问（最安全）
  • workspaceAccess: "ro" — 只读挂载到 /agent
  • workspaceAccess: "rw" — 完全读写访问

会话隔离:

  • dmScope: "main" — 所有 DM 共享一个会话（默认，有跨用户泄露风险）
  • dmScope: "per-channel-peer" — 每个发送者+渠道对隔离
  • dmScope: "per-account-channel-peer" — 多账户进一步隔离

10.4 安全审计工具

# 基本审计
openclaw security audit

# 深度审计（含 Gateway 实时探测）
openclaw security audit --deep

# 自动修复安全配置
openclaw security audit --fix

审计检测项目：

  • DM/群组策略配置错误
  • 开放房间中的过高工具权限
  • 网络暴露（LAN 绑定、Funnel、弱认证）
  • 浏览器控制远程暴露
  • 凭据/配置/状态的文件权限问题
  • 未签名插件
  • 过时模型配置

10.5 网络安全加固清单

# ✅ 使用 loopback 绑定（默认）
gateway.bind: "loopback"

# ✅ 远程访问优先使用 Tailscale Serve
# ❌ 永远不要在 0.0.0.0 上暴露未认证的 Gateway

# ✅ 配置反向代理时设置可信代理
gateway.trustedProxies: ["10.0.0.1"]

# ✅ mDNS 设为最小模式
discovery.mdns.mode: "minimal"

# ✅ 全盘加密
# ✅ 专用 OS 用户账户
# ✅ 日志中的敏感模式脱敏
logging.redactPatterns: ["sk-*", "Bearer *"]

10.6 多 Agent 安全分级

{
  "agents": {
    "personal": {
      "sandbox": { "mode": "off" },
      "tools": ["*"]
    },
    "family": {
      "sandbox": { "mode": "always" },
      "tools": ["messaging", "calendar"],
      "workspaceAccess": "ro"
    },
    "public": {
      "sandbox": { "mode": "always" },
      "tools": ["messaging"],
      "workspaceAccess": "none"
    }
  }
}

10.7 事件响应流程

发现异常后的紧急处理:

立即遏制:

# 停止 Gateway openclaw gateway stop 
# 限制为 loopback gateway.bind: "loopback" 
# 禁用公网访问

轮换凭据:

  • Gateway 认证 Token/密码
  • 远程客户端凭据
  • 所有 Provider/API 凭据
调查:
# 查看 Gateway 日志 cat /tmp/openclaw/openclaw-YYYY-MM-DD.log 

# 分析会话记录中的异常工具调用 

# 检查未授权的插件/配置变更
# 报告漏洞: security@openclaw.ai

十一、参考资源

英文资源

#标题来源链接
1Getting Started – OpenClaw Official DocsOpenClawdocs.openclaw.ai
2Unleashing OpenClaw: Ultimate Guide to Local AI AgentsDEV Communitydev.to
3OpenClaw Tutorial: Installation to First Chat SetupCodecademyhttp://codecademy.com
4What is OpenClaw: Open-Source AI Agent in 2026Mediumhttp://medium.com
5OpenClaw Complete Guide 2026NxCodehttp://nxcode.io
6What is OpenClaw? Your Open-Source AI AssistantDigitalOceanhttp://digitalocean.com
7Install OpenClaw in 5 MinutesOpenClawAGIhttp://openclawagi.com
8Set Up OpenClaw in Minutes: 6 Easy Deployment OptionsThe Tool Nerdhttp://thetoolnerd.com
9How to Run OpenClawDigitalOcean Communityhttp://digitalocean.com
10OpenClaw Token Cost Optimization GuideAPIYIhttp://apiyi.com

中文资源

#标题来源链接
1部署OpenClaw镜像并构建钉钉AI员工阿里云文档http://help.aliyun.com
2一文读懂：openClaw 分析与教程知乎http://zhuanlan.zhihu.com
3OpenClaw安装部署及国产平替实在AgentAI-Indeedhttp://ai-indeed.com
4OpenClaw (Clawdbot) 教程菜鸟教程http://runoob.com
50元搭建7×24h AI助手 OpenClaw云部署完全指南DEV Communitydev.to
62026年OpenClaw极速部署教程及常见问题阿里云开发者社区http://developer.aliyun.com
7手把手教你部署OpenClaw博客园http://cnblogs.com
8openclaw-cn 中文版GitHubhttp://github.com
9OpenClaw Mac Mini完全指南Marc0.devmarc0.dev
10OpenClaw 18.75 美金一夜成本分析Notebookcheckhttp://notebookcheck-cn.com

安全相关资源

资源链接
CVE-2026-25253 详情GHSA-g8p2-7wf7-98mq
OpenClaw 安全最佳实践docs.openclaw.ai/security
The Register: OpenClaw Security Issueshttp://theregister.com
漏洞报告邮箱security@openclaw.ai

官方资源

资源链接
GitHub 仓库http://github.com/openclaw/openclaw
官方文档docs.openclaw.ai
中文文档http://clawd.org.cn
中文版仓库http://github.com/jiulingyun/openclaw-cn

免责声明: 本文档基于公开资料整理，仅供学习参考。OpenClaw 为开源 AI 助手，请在使用前充分评估其安全性与稳定性，并严格遵循许可协议。部署前务必阅读官方安全文档并运行 openclaw security audit --deep 进行安全检查。
最后更新: 2026年2月8日
(文章结束)

类似文章