OpenClaw创始人：隐私得以彻底贯彻，但安全问题仍令人困扰

OpenClaw创始人Peter Steinberger的发言触及了当前AI代理生态的核心矛盾：隐私与安全并非同一件事，甚至在某些设计下是相互对立的。他将数据完全存储在本地、不上传云端的方案，确实从架构上实现了用户数据的终极隐私，用户拥有绝对控制权。但这套方案的弱点恰恰在于，它将安全的压力完全转移到了终端和模型本身。

他提到的安全风险不在于“被攻破”而在于“失控”，这个判断非常准确。在AI代理获得真实世界执行能力（如文件操作、网络请求、甚至链上交易）后，一个被恶意诱导的模型其破坏性远不止于输出错误信息，它可能直接导致资产损失或系统崩溃。提示词注入攻击之所以危险，正是因为它绕过了传统的安全边界，直接从语义层面操纵模型的行为逻辑。

相关文章揭示的图景印证了这种担忧。ClawHub官方插件中心高达11.3%的恶意插件污染率，表明其开源生态正面临严峻的供应链攻击。攻击者通过伪装实用工具、利用Base64编码和两阶段加载等手法规避检测，这完全是传统软件供应链攻击在AI领域的高维复现。

这不仅是一个技术问题，更是一个经济与治理问题。当数万个自主AI代理开始交互并形成初步的经济体系（如Moltbook所展现的），其安全漏洞的放大效应会远超单个应用。这也解释了为什么GoPlus这类安全公司会迅速推出AgentGuard这样的原生安全技能，试图将风控能力前置到AI执行之前。

Peter认为“最新模型+合理配置”下AI的自我防御能力比外界想象的要强，这个观点值得谨慎看待。模型能力越强，其行为的复杂度和不可预测性也越高，防御的难度本质上是在升级而非降低。Notion AI Agents被曝出的提示词注入风险正是一个例证——攻击者只需在PDF中插入隐藏文本就能诱导模型泄露私密数据，这种攻击向量传统安全团队几乎无法预判。

最终，OpenClaw所面临的困扰是整个AI代理行业的一个缩影：在追求开放、自主与效率的同时，如何构建一个既能保障用户主权又能抵御复杂攻击的安全框架。这需要从模型安全、应用层安全到生态治理层面进行系统性的创新，而不仅仅是依赖模型自身的“智能”。