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
- 二、系统架构
- 三、快速部署方式总览
- 四、Mac Mini 本地部署详解
- 五、在线虚拟机/云服务器部署详解
- 六、Docker 容器化部署
- 七、macOS 虚拟机部署（Lume）
- 八、Token 成本深度分析
- 九、安全风险与漏洞全解析
- 十、官方安全解决方案
- 十一、参考资源
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 |
|---|---|---|
| CPU | 2 核 | 4 核+ |
| 内存 | 2 GB | 4-8 GB |
| 磁盘 | 10 GB | 40 GB+ |
| Node. | >= 22.0.0 | 最新 LTS |
| 操作系统 | macOS / Linux / Windows (WSL2) | macOS (Apple Silicon) |
| 核心端口 | TCP 18789 | TCP 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. 22+
brew install node@22
# 验证 Node. 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：
- 选择 AI 模型提供商：Anthropic (Claude)、OpenAI、Google Gemini、本地 Ollama 等
- 配置 API Key：输入对应提供商的 API 密钥
- 选择消息渠道：Telegram（推荐新手）、WhatsApp、飞书等
- 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.on在 ~/.openclaw/openclaw.on 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 doctor4.3 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:
- 登录阿里云控制台 → 轻量应用服务器 → 选择 OpenClaw 应用镜像
- 选择套餐（内存必须 2GiB 及以上）
- 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）
- 配置百炼 API Key（标准按量计费 或 Coding Plan 固定月费）
- 执行获取 Token 命令
- 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:
- 腾讯云控制台 → Lighthouse → AI 智能体 → Clawdbot/OpenClaw 模板
- 选择规格（建议 2核2G 及以上）
- 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. 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/tcp5.2 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 AIOpenAIAnthropic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 VPS | 2.99 美金/月 | ~10 分钟 | 独立 IP，99.9% SLA |
| Railway.app | 0-5 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 |
| Northflank | 5-10 美金/月 | ~7 分钟 | 一键模板 + 持久化存储 |
| Cloudflare Workers | 5 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.sh6.4 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 NodeGoRust 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 capabilitiespidsLimit: 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.on)
# 8. 无头运行
lume run openclaw --no-display7.3 iMessage 集成（BlueBubbles）
- 在 VM 中安装并配置 BlueBubbles
- 启用 BlueBubbles Web API
- 配置 Webhook 指向 Gateway
- 在
openclaw.on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 4.5 | 15 美金/百万 tokens | 75 美金/百万 tokens | 基线（最贵） |
| Claude Sonnet 4.5 | 3 美金/百万 tokens | 15 美金/百万 tokens | 标准 |
| Claude Haiku 4.5 | 1 美金/百万 tokens | 5 美金/百万 tokens | ~Sonnet 的 1⁄3 |
| Gemini 3.0 Flash | 0.075 美金/百万 | 0.30 美金/百万 | ~Sonnet 的 1⁄40 |
| Deepseek V3 | 0.27 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 | 5-20M | 10-30 美金 | 日常问答 |
| 中度 | 20-50M | 30-70 美金 | 自动化工作流 |
| 重度 | 50-200M | 70-150+ 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/agentworkspaceAccess: "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: [email protected]十一、参考资源
英文资源
| # | 标题 | 来源 | 链接 |
|---|---|---|---|
| 1 | Getting Started - OpenClaw Official Docs | OpenClaw | docs.openclaw.ai |
| 2 | Unleashing OpenClaw: Ultimate Guide to Local AI Agents | DEV Community | dev.to |
| 3 | OpenClaw Tutorial: Installation to First Chat Setup | Codecademy | http://codecademy.com |
| 4 | What is OpenClaw: Open-Source AI Agent in 2026 | Medium | http://medium.com |
| 5 | OpenClaw Complete Guide 2026 | NxCode | http://nxcode.io |
| 6 | What is OpenClaw? Your Open-Source AI Assistant | DigitalOcean | http://digitalocean.com |
| 7 | Install OpenClaw in 5 Minutes | OpenClawAGI | http://openclawagi.com |
| 8 | Set Up OpenClaw in Minutes: 6 Easy Deployment Options | The Tool Nerd | http://thetoolnerd.com |
| 9 | How to Run OpenClaw | DigitalOcean Community | http://digitalocean.com |
| 10 | OpenClaw Token Cost Optimization Guide | APIYI | http://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 |
| 3 | OpenClaw安装部署及国产平替实在Agent | AI-Indeed | http://ai-indeed.com |
| 4 | OpenClaw (Clawdbot) 教程 | 菜鸟教程 | http://runoob.com |
| 5 | 0元搭建7×24h AI助手 OpenClaw云部署完全指南 | DEV Community | dev.to |
| 6 | 2026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 |
| 8 | openclaw-cn 中文版 | GitHub | http://github.com |
| 9 | OpenClaw Mac Mini完全指南 | Marc0.dev | marc0.dev |
| 10 | OpenClaw 18.75 美金一夜成本分析 | Notebookcheck | http://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 Issues | http://theregister.com |
| 漏洞报告邮箱 | [email protected] |
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)