OpenClaw(俗称 " 龙虾 ")的 " 养虾 " 风潮从国外席卷到国内,不过短短数月时间。从上线之初 " 超过 10 万 GitHub 星标,一周内 200 万访客 ",到国内用户排队安装 OpenClaw,AI(人工智能)的 FOMO(Fear of Missing Out,即 " 错失恐惧症 ")情绪蔓延,推动更多人加入 " 养虾潮 "。
此前,有资深开发者向《每日经济新闻》记者反馈,OpenClaw 可以调用用户设备的系统级数据权限,对非 " 极客 "(指在某个特定领域具备高超专业知识和技能的人)开发者而言,存在较高安全隐患。
3 月 13 日,国家网络与信息安全信息通报中心发布预警,表示境内活跃的 OpenClaw 互联网资产约 2.3 万个,呈现爆发式增长态势,但大量暴露于互联网的 OpenClaw 资产存在重大安全风险,极易成为网络攻击的重点目标。
国新证券研报分析,OpenClaw 的迅速走红,不仅反映了市场对下一代 AI 应用形态的认可,更表明 AI Agent(智能体)的技术可行性与实用性已得到广泛验证。国内互联网大厂和科技公司纷纷跟进,布局 " 国产龙虾 "。
3 月 13 日,阿里云发布手机 " 一键养虾 " 产品 JVS Claw,记者第一时间实测对比 JVS Claw 和 OpenClaw 的差异。
阿里云终端智能计算事业部总裁张献涛在接受包括《每日经济新闻》记者在内的媒体记者采访时表示,为了解决 AI 助手的安全性和持久性痛点,JVS Claw 搭载了 "ClawSpace 云端环境 ",让 AI 在执行高风险任务时,完全在云端环境中进行。即使 AI" 发疯 " 或中毒,也只会影响云端实例,而不影响用户本地设备。
国产版如何解决 "AI 龙虾 " 安全隐患?
AI FOMO 情绪之下,国产手机厂商、互联网大厂纷纷加大国产 AI 龙虾布局。华为推出 " 小艺 Claw"、小米发布 "Xiaomi miclaw"、荣耀推出 " 龙虾宇宙 ",腾讯、阿里、百度、字节等互联网大厂也都在加码布局。继推出开源 Team 版 HiClaw 及个人智能体工作台 Copaw 后,3 月 13 日,阿里云发布手机 " 一键养虾 " 产品 JVS Claw。
3 月 14 日,阿里云方面表示,从 3 月 13 日到 3 月 14 日,JVS Claw 的后台访问量、注册请求、使用时长一路飙升,在 App Store 榜单也一度冲到第 21 位。同时,阿里云方面还透露,JVS Claw 即将上线一批全新功能,部分新增功能预计将于 3 月 16 日上线。

JVS Claw 界面 图片来源:每经记者 叶晓丹 摄
3 月 15 日,一位拿到 JVS Claw 邀请码的 AI 爱好者小京向《每日经济新闻》记者表示:" 相比 OpenClaw 需要自己在终端输入指令下载安装、手动选择模型、填 API(应用程序编程接口)等,JVS Claw 的部署非常简单,只需要在网页端或者 App 上点击‘一键部署’,然后等待一段时间,所有东西都自动搞好了。"
在大家关注的 "AI 龙虾 "skill(翻译为 " 技能 ",可理解为 AI 智能体的功能插件)功能上,小京对比发现,OpenClaw 相当于一张白纸,部署好之后需要去安装一些必备 skill,在设置里面打开阅读、改写等比较关键的核心权限,才算迈过了 " 养虾 " 的门槛。而 JVS Claw 已提前设置好,并接入 20 个预设好的 skill,部分涉及应用领域,如财经信息助手、旅游行程规划助手。
然而,安全隐患始终是 "AI 龙虾 " 无法规避的核心问题。
2 月初,杭州某科技公司首席产品官周源向记者表示,OpenClaw 的运行模式更为开放:用户可自由安装任意软件或代理(Agent)。
更值得注意的是,OpenClaw 内部部署的代理具备自主扩展能力。例如,若用户在其环境中部署了 10 个代理,这些代理还可进一步自行安装新的子代理。而这些子代理的具体功能与行为,用户往往难以完全掌控或预知,存在较高的不可控性与潜在风险。
国产 "AI 龙虾 " 则在安全方面有所加固。
张献涛介绍,为了解决开源项目在安全性上的固有缺陷,团队自主研发了通信服务器、采用无影安全网关隔离公网暴露,并通过密钥代理与轮转机制实现 API 密钥的动态管理,构建了从架构到细节层面的全方位防护体系。
小京注意到,不同于 OpenClaw 运营界面,JVS Claw 的网页端界面清楚地展示了一个独立云端沙箱环境,其运行实际与本地设备隔离。
阿里云方面透露,JVS Claw 搭载 "ClawSpace 云端环境 ",是为了解决 AI 助手的安全性和持久性痛点。绝对安全隔离:AI 在执行高风险任务(如测试未知代码、访问可疑网站、处理敏感数据)时,完全在云端环境中进行。即使 AI" 发疯 " 或中毒,也只会影响云端实例。同时可以实现 "7x24" 小时不掉线,以及通过预装了所有常用开发工具和浏览器环境,确保环境一致性。
AI 应用入口之争
张献涛表示,目前 JVS Claw 产品定位为个人超级助理,未来将拓展至办公与团队协作的场景。
其实,除了 OpenClaw,类似 Cowork 这样的桌面 AI Agent 此前也吸引国内外大厂跟进。
周源此前分析认为,OpenClaw、Cowork 等 AI 产品的出现,可能会颠覆大家对电脑的操作方式,或许会成为新一代的操作系统。而国内企业也在跟进 AI Agent 产品形态,意味着后续将迎来 " 通用桌面 Agent 入口抢夺战 "。
张献涛认为,从 OpenClaw 和 Cowork 等爆火的 AI 应用产品架构来看,业内对智能体的理解逐步走向统一:基本是以模型为中心,外部兼容各种 skill。从产品实践来看,不同 AI Agent 的演进过程不一样;从产品架构层来看,OpenClaw 和 Cowork 等 AI 应用产品看上去比较相似,但 OpenClaw 更为开放和兼容,最大的不同在于,OpenClaw 可以连接不同的 IM。因此,从架构上来看,开放性决定了 OpenClaw 更有生命力。
小京在体验过程中发现,阿里云的 JVS Claw 目前仅支持创建一个云端 Bot(机器人),所以没有办法尝试用多个 Agent 协同处理任务,而 OpenClaw 创建 Agent 没有数量限制,可以创建多个 Agent 分管不同板块,协作完成任务。对此,阿里云方面表示,将支持在一个 JVS IM 群里指挥一个 AI Team 的群聊功能,完成群智协同、任务分工、审批流等工作。
实测:OpenClaw 和 JVS Claw 部署有何差异
3 月 14 日,记者拿到了 JVS Claw 邀请码,结合此前安装的 OpenClaw 进行了对比。
相较于 OpenClaw,JVS Claw 在开发团队的训练下内置了更为细致和完整的安全规则。在实际测试中,记者分别通过三种不同方式对 JVS Claw 的潜在安全风险进行了验证。
其中,下图中的指令如果被 AI 执行,在系统调用 skill 进行解析十万个随机字符时将消耗大量 Token。而面对逻辑悖论,OpenClaw 可能会陷入 " 观察—思考—行动 " 的循环推理过程,最终形成无限循环,导致系统资源被持续占用甚至耗尽。

针对 AI 模型的拒绝服务(DoS)攻击 图片来源:记者截图
下图中的指令则涉及接口调用。一旦接口缺乏严格的权限校验或命令过滤机制,就可能形成远程命令执行通道,使攻击者能够通过该入口下发系统指令,从而接管整个运行环境。

利用配置错误的远程代码执行(RCE) 图片来源:记者截图
不过,在本次测试中,上述指令均被 JVS Claw 识别为潜在恶意操作,并被系统主动拦截,未被执行。
"AI 龙虾 " 本质上只是一个 Agent,其能力的强弱主要取决于三个方面:一是所接入的大模型能力,二是 skill 的质量与丰富度,三是是否具备长期记忆机制,从而让 " 龙虾 " 在持续使用中不断积累经验,实现 " 越养越强 "。
目前,JVS Claw 在技能体系方面,系统内置 20 个 skill。其中,技能查找、技能创建、智能记忆图谱等 6 个属于具有自我扩展能力的 " 成长型 skill";其余 14 个以功能型和垂直领域能力为主,包括网页抓取、会话日志等基础功能,以及自媒体运营专家、财经信息助手等面向专业场景的应用型 skill。
而记者发现,虽然 OpenClaw 同样内置了一部分 skill,但需手动选择安装后才可调用,且最为关键的技能寻找、技能创建不在其中,需手动安装或在设置中打开读写、执行以及 Shell 功能后让龙虾自动安装。

JVS Claw 和 OpenClaw 安装 skill 对比图 图片来源:记者截图
在横向对比测试中,记者同时向 OpenClaw 和 JVS Claw 提出了一个问题:"3 月 1 日至 3 月 14 日期间,国际原油现货和期货的涨幅分别是多少?"
面对同一任务,JVS Claw 与一位受访者本地部署的 OpenClaw 展现出了截然不同的执行路径。
JVS Claw 在回答过程中调用了财经信息助手中的 finance-data skill。该 skill 集成了 A/HK 股票查询、期货价格查询、宏观经济数据获取以及市场新闻检索等功能。


JVS Claw 输出答案(节选) 图片来源:记者截图
本地部署的 OpenClaw 则直接使用 exec 命令调用 Python 脚本,通过 Yahoo Finance 的免费 API 获取了原油期货价格数据。

OpenClaw 输出答案 图片来源:记者截图
(实习生张京宝对本文亦有贡献)
每日经济新闻


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