「养龙虾」热潮下的隐忧：安全风险、高额成本与翻车实录

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「养龙虾」（OpenClaw）热潮降温：安全风险高、花费多、实用性存疑，盲目跟风需谨慎。

原文标题：「养龙虾」翻车实录：D盘没了、账号废了、余额清空了……

原文作者：机器之心

冷月清谈：

近期国内掀起一股“养龙虾”（OpenClaw）的热潮，科技巨头纷纷入局，资本市场也一片沸腾。然而，在热闹背后，普通用户却面临诸多问题：安全风险高，个人账号密码容易被盗取；公司内网可能因员工私自安装而被黑客入侵；OpenClaw的自主操作可能导致数据丢失甚至账号被废；此外，使用成本高昂，可能导致token迅速消耗，甚至出现欠费情况。工信部也发布预警，提示OpenClaw存在较高的安全风险。文章对“养龙虾”热潮进行了反思，提醒用户在跟风的同时，需要关注潜在的风险和成本，并保持理性思考。

怜星夜思：

1、OpenClaw 这种 AI 智能体，短期爆火后劲不足的原因可能有哪些？除了文章里提到的安全和花费问题，大家觉得还有哪些因素？
2、文章里提到有人用 OpenClaw 约到了女主播，这算不算 AI 滥用？如果 AI 被用于不道德甚至非法的用途，我们应该如何监管？
3、文中提到的「上门卸载 OpenClaw」服务，大家怎么看？这反映了什么现象？

原文内容

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编辑｜杨文

这段时间，国内最流行的一阵风就是「养龙虾」，即安装并训练 OpenClaw。



连马化腾都没想到会这么火。


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各个大厂争相入局。


继上周的线下免费安装活动后，腾讯又连出三招：企业微信接入 OpenClaw；推出类 OpenClaw 产品 WorkBuddy；同时打造 QClaw 支持一键安装和本地部署。


甚至由于 WorkBuddy 国内公开测试上线后，用户访问量远超预期，一度出现服务不稳定的情况。



此外，字节跳动的扣子平台上线了类 OpenClaw 社区 InStreet 论坛，火山引擎推出云上 SaaS 版产品 ArkClaw；阿里开源了团队版产品 HiClaw；支付宝通过 Tbox 平台向公众开放免费体验 OpenClaw 入口；小米的「手机龙虾」Xiaomi Miclaw 也开启小范围封测。


放眼望去，腾讯、百度、阿里巴巴、字节跳动、美团、京东、小米、华为、荣耀等科技厂商纷纷发布接入或一键部署 OpenClaw 的相关动向，甚至连英伟达都计划推出一个名为 NemoClaw 的 AI 智能体开源平台。



这一幕是不是有点眼熟？去年各家接入 DeepSeek 时也曾出现过如此盛况。


资本市场同样沸腾。


金沙江创投主管合伙人朱啸虎在深圳近日的一场 OpenClaw「龙虾局」上感慨，「龙虾」确实是一个很明显的起点，AI 时代的操作系统基本上就此确定了。


甚至只要跟「龙虾」沾点边的概念股，股价这阵子也都翩翩起舞了。



泼盆冷水


热闹归热闹，但对普通人来说，「养龙虾」的坑，实在太多了。


怒喵创始人李楠发微博吐槽免费装龙虾，「收钱的可能还好点，不收钱的…… 就以现在龙虾的这种安全性，分分钟给你账号密码弄走」。


李楠认为现在不懂龙虾没关系，三个月后很多繁琐的步骤可能就不需要懂了，而且 OpenClaw 这玩意六个月之后还有没有人用都不一定。


这话不无道理。



网络上已经出现了大量翻车实录。


脱口秀演员李诞在直播里聊到一个不良示范案例，有人借助 OpenClaw，对其社交账号关注与点赞列表中的女主播自动打赏、发送私信并邀约用餐，甚至按个人喜好完成餐厅预订，目前已成功约到 5 位女主播。



有员工私自在公司电脑上安装 OpenClaw，导致把机器挂到了公网，被黑客入侵了整个公司内网。



有网友将自己的小红书账号交给 OpenClaw 托管，结果它一通自主操作下来，把账号里的历史内容悉数删除，只剩下它自己生成的重复文章，账号几乎废掉。



有人用 Openclaw 安装 skill，突然发现 workspace 不对劲，便让 Openclaw 自行修复，结果它执行了一堆命令，把 D 盘删了个干净。



还有人只是让它清理一批旧文件，它理解成了「全部删除」，重要资料全没了。



有网友让 OpenClaw 合并同类文件，它把项目 A 和项目 B 里同名的 main.py 全塞进了同一个文件夹。这两个文件名字虽一样、内容却截然不同，最后用户只能像拼图一样手动还原。



还有人只是想关掉一个不再维护的网站项目，让 OpenClaw 执行关闭操作，它不等确认、不做备份，直接把项目文件秒删。



日前，工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台（NVDB）发布预警，OpenClaw 开源 AI 智能体的部分实例在默认或不当配置情况下存在较高安全风险，极易引发网络攻击和信息泄露等安全问题，建议相关单位和用户在部署和使用 OpenClaw 时，充分核查公网暴露情况、权限配置及凭证管理情况，关闭不必要的公网访问，完善身份认证、访问控制、数据加密和安全审计等机制，并持续关注官方安全公告和加固建议，防范潜在的网络安全风险。


除了安全风险，「养龙虾」还很烧钱。



有网友觉得 OpenClaw 好玩就装上了，然后 Claude 余额就开始以一种优雅的姿态…… 消失。



该网友介绍了「养龙虾」的心路历程：第一天装了几个 skill，能自动查日历、读邮件、搜新闻，那时感觉「哇好好用」；第二天配了心跳检测，每 30 分钟跑一次，「这也太聪明了」；到了第三天，看到 ClawHub 上还有 52 个 skills，打开账单一看只剩下沉默。Claude Opus 的 token 就这么溜走了，「像打开水龙头忘了关」。


另一位网友也是如此，聊着聊着就「破产」了。他用自己电脑装了 OpenClaw，一个晚上就问了几句好，让它查了些肉价数据，100 万 token 就没了，还欠了费。



有网友调侃称，订阅一个研究生都比 OpenClaw 便宜。



更搞笑的是，接下来可能催生另一门生意，上门卸载 OpenClaw。AI 都把海报做出来了。😂


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花钱上门安装，再花钱上门卸载，你就说魔不魔幻吧。


© THE END

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我之前遇到过更惨的，公司服务器被黑客入侵，数据被加密勒索。最后花了大价钱才把数据赎回来。所以，除了备份之外，安全意识也很重要。不要随便点击不明链接，不要下载来路不明的软件，密码要设置复杂一点，定期更换。

对于OpenClaw这种涉及到权限的操作，一定要慎之又慎，仔细阅读说明文档，不要盲目信任AI。

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我觉得科幻电影里那种高度智能化的生活离我们还很远，但OpenClaw普及确实会改变我们和技术交互的方式。想象一下，未来的代码不是程序员一行行敲出来的，而是通过自然语言告诉AI，AI自动生成。文案、设计、营销等等领域都可能发生变革，变成人给出想法，AI负责落地。

不过，我更担心的是数据安全和隐私问题。如果AI能够访问我们所有的信息，那谁来保证这些信息不被滥用？这才是我们需要认真思考的问题。

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如果OpenClaw真的普及，我觉得最直接的影响就是工作效率大幅提升。很多重复性的工作都可以交给AI来完成，我们可以把更多精力放在创意性的工作上。当然，也可能会有一部分人因此失业，毕竟有些岗位会被AI完全取代。

至于生活方面，我觉得会更加便捷。比如，AI可以根据我们的喜好推荐商品、安排行程，甚至可以帮我们处理一些生活琐事。但同时，我们也可能会变得更加依赖AI，失去一些独立思考的能力。

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这让我想起了云计算的早期。当时云服务器也很贵，但随着技术的发展，价格逐渐降下来了。我相信未来AI智能体的价格也会越来越亲民。毕竟，只有让更多人能够使用AI，才能真正发挥AI的价值。

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我觉得应该借鉴自动驾驶的思路，明确AI行为的责任主体。比如，谁开发了OpenClaw，谁提供了数据支持，谁在使用OpenClaw，都要有明确的责任划分。如果OpenClaw出了问题，要根据责任大小来承担相应的法律后果。只有这样，才能有效防止AI被滥用。

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我倒觉得目前最大的问题是“期望管理”。很多人对AI抱有过高的期望，以为装个OpenClaw就能解决所有问题。但实际上，现在的AI还远未达到那种程度，需要人工干预和调试。如果用户没有正确的认识，很容易失望，甚至产生反感情绪。就像养宠物一样，你不能指望它自己照顾自己，还得花时间精力去训练和照顾。

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除了安全和成本，我觉得OpenClaw这类AI智能体最大的局限性在于它的“智能”程度。现在的AI很多时候只是在模仿人类的行为，缺乏真正的理解和创造力。如果OpenClaw只是简单地执行指令，而不能理解指令背后的逻辑，很可能导致意想不到的后果，就像文章里D盘被删一样。而且，过度依赖AI也可能导致人类自身能力的退化，让我们变得越来越懒惰和无能。

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我觉得这既是笑话，也是预示。一方面，说明现在很多人盲目跟风，对AI的了解不够深入，装了之后发现不好用或者驾驭不了，只能花钱卸载，这很滑稽。但另一方面，也说明AI应用的门槛确实比较高，需要专业知识和技能，不是每个人都能轻松上手。所以，提供专业的安装、调试、维护甚至卸载服务，是有市场的，而且随着AI的普及，这个市场可能会越来越大。

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从技术上来说，可以引入“行为沙箱”的概念，限制OpenClaw的行为范围，防止它做出超出授权范围的操作。同时，可以对OpenClaw的行为进行实时监控和审计，一旦发现异常行为，立即进行干预。更重要的是，要加强对用户的教育，提高他们对AI风险的认知，让他们知道如何正确使用AI，以及如何保护自己的权益。说白了，工具是死的，人是活的，关键在于人怎么用。

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我倒是觉得这反映了技术发展的一个规律：任何新技术的普及，都会经历一个从盲目追捧到理性回归的过程。OpenClaw现在很火，很多人冲着新鲜感去尝试，但真正能坚持下来的可能不多。所以，短期内可能会出现上门卸载的需求，但长期来看，随着OpenClaw的成熟和用户教育的普及，这种需求会逐渐减少。除非OpenClaw真的太难用了！

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哈哈哈，这不就是程序员的日常吗？一行 Bug 两行泪，写代码一时爽，Debug 火葬场。AI 也一样，指望 AI 一步到位是不可能的，还得人工干预，慢慢调教。 所以，大家放平心态，把 AI 当成一个笨笨的实习生，多给它一些耐心和指导。

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我觉得这个问题也暴露出 AI 的另一个问题：可解释性不足。我们很难理解 AI 为什么会做出这样的决定，这导致我们无法信任它。

所以我建议：

* 谨慎使用自动化功能：对于涉及重要数据的操作，最好不要使用 AI 的自动化功能，而是人工进行操作。
* 加强风险控制：建立完善的风险控制机制，对 AI 的操作进行监控和审计，及时发现和处理风险。

总而言之，AI 是一把双刃剑，用得好可以提高效率，用不好可能会带来灾难。

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楼上说的很全面了！补充一点，我觉得普通用户在安装 OpenClaw 之前，一定要仔细阅读用户协议和隐私政策，了解它会收集哪些数据，以及如何使用这些数据。如果对某些条款感到不舒服，最好不要安装。

另外，也要小心网络钓鱼。有些黑客可能会伪装成 OpenClaw 的官方网站或邮件，诱骗你输入用户名和密码。所以，在访问 OpenClaw 相关网站时，一定要仔细检查网址，确认是官方网站。

最后，建议大家不要在生产环境中使用 OpenClaw，尤其是在涉及敏感数据的场景下。最好先在测试环境中进行充分的测试，确认没有问题后再投入使用。

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关于 OpenClaw 的安全风险，文章里提到的核查公网暴露情况、权限配置、凭证管理都非常重要。我觉得普通用户可以从以下几个方面入手：

1. 最小权限原则：不要给 OpenClaw 过多的权限，只授予它完成任务所需的最小权限。
2. 定期检查日志：定期查看 OpenClaw 的操作日志，看是否有异常行为。
3. 及时更新：关注 OpenClaw 的官方安全公告，及时更新到最新版本，修复已知的安全漏洞。
4. 双因素认证：为你的 OpenClaw 账户启用双因素认证，增加账户的安全性。
5. 数据备份：定期备份重要数据，以防 OpenClaw 误删或遭受攻击导致数据丢失。

另外，还可以考虑使用沙箱环境运行 OpenClaw，将它与主机系统隔离，以降低风险。

总而言之，安全问题无小事，大家一定要提高警惕！

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我觉得最重要的一点是权限控制。在使用OpenClaw这类工具时，要仔细审查它所请求的权限，只授予必要的权限，避免过度授权。另外，可以考虑使用虚拟机或者沙箱环境来运行AI工具，即使出现问题，也能将损失控制在一定范围内。

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首先，一定要仔细阅读用户协议和隐私政策，了解清楚AI工具会收集哪些数据，以及如何使用这些数据。其次，尽量使用官方渠道下载和安装AI工具，避免安装来路不明的插件和skill。另外，定期备份重要数据，养成良好的安全习惯也很重要。

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从我个人的角度来看，OpenClaw这种东西，现阶段更像是极客们的玩具。如果你是那种喜欢折腾、对新技术充满好奇心、并且有一定的技术基础的人，那你可以去尝试一下。但是如果你只是想提高工作效率，或者解决一些生活中的小问题，那我觉得还是有很多更简单、更成熟的工具可以用。

我建议普通用户在决定“养龙虾”之前，先问自己几个问题：

* 我真的需要它吗？我现在的工具解决不了我的问题吗？
* 我愿意花多少时间和精力去学习和配置它？
* 我能够承担它可能带来的风险吗？

如果你的答案都是否定的，那我觉得还是算了。毕竟，科技再先进，也要为人的需求服务。如果一项技术给你带来的麻烦比便利更多，那它就不是一项好技术。

当然，如果你是那种“不折腾不舒服斯基”，那就当我没说。:joy:

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我从一个安全从业者的角度来补充几点：

* 最小权限原则：这是老生常谈了，但也是最重要的。只给OpenClaw完成任务所需的最小权限。不要图方便一股脑把所有权限都给它。
* 网络边界防护：确保你的网络边界有足够的防护措施，比如防火墙、入侵检测系统等。防止黑客通过OpenClaw入侵你的内网。
* 数据脱敏：如果需要让OpenClaw处理敏感数据，先对数据进行脱敏处理。比如，将用户姓名、身份证号等替换成假数据。
* 代码审计：如果OpenClaw是开源的，可以对其代码进行审计，查找潜在的安全漏洞。当然，这需要一定的技术能力。
* 应急响应：制定完善的应急响应计划，一旦发生安全事件，能够迅速采取措施，降低损失。

记住，安全是一个持续的过程，需要不断地学习和改进。

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想要 экономить，让AI智能体更 экономичный 地工作，我觉得可以试试这几招：

1. 优化 Prompt：prompt写得越好，AI就能越准确地理解你的意图，减少不必要的计算。可以多尝试不同的prompt写法，找到最 экономичный 的。
2. 限制 Token 使用：很多AI平台都提供了限制token使用量的功能，可以设置一个合理的上限，避免AI无限制地消耗token。
3. 选择合适的模型：不同的AI模型，价格和性能也不同。根据实际需求选择合适的模型，没必要总是用最贵的。
4. 批量处理：尽量将多个任务合并成一个任务，一次性交给AI处理。这样可以减少调用次数，降低成本。
5. 缓存结果：对于一些重复性的任务，可以将结果缓存起来，下次直接使用，避免重复计算。
6. 监控用量：定期监控AI的使用量，分析哪些任务消耗最多，然后针对性地进行优化。
7. 白嫖：多关注一些免费的AI资源，或者参与一些AI平台的活动，有机会获得免费的token。

总之，精打细算才能细水长流！