给AI助手开系统权限？你可能正在亲手制造一个“数字内鬼”_服务软件

1. 探秘 AgentRun丨动态下发＋权限隔离，重构 AI Agent 安全体系

2. 【#工信部专家再次提示审慎使用龙虾#】#工信部专家建议坚持最小权限养龙虾#近期开源AI智能体OpenClaw异常火爆，中国信息通信研究院专家今天再次提示，尽管“龙虾”智能体已经更新到最新版本，能修复已知的安全漏洞，但并不意味着完全消除安全风险。专家呼吁，党政机关、企事业单位和个人用户要审慎使用“龙虾”等智能体。此前，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台已经发布过相关安全风险提示。专家建议，从以下几方面来安全使用“龙虾”智能体：第一，使用官方最新版本。第二，严格控制互联网暴露面。第三，坚持最小权限原则。第四，谨慎使用技能市场。第五，防范社会工程学攻击和浏览器劫持。第六，建立长效防护机制。 (央视新闻) http://t.cn/AXVoeUb4

3. 为什么#首批OpenClaw用户开始清醒了#？不仅仅是OpenClaw的问题，而是整个AI Agent浪潮中普遍存在的认知错位。 1、真正的问题不是“贵”，而是投入产出比的不确定性。用户本质上在为“可能性”付费，但这个可能性从未被量化承诺过。 2、开放文件系统、浏览器权限是Agent实现自动化的前提，但也是安全的死穴。这里存在一个不可能三角：自动化程度、安全性和易用性，你只能选两个。OpenClaw选择了自动化和易用性，牺牲了安全性。结果是用户在“便利”和“裸奔”之间做痛苦的平衡。当我们把权限交给AI，谁来监管AI？传统软件有明确的权限申请流程，但Agent的行为是动态生成的，难以预判。这是个未解的哲学问题。 3、AI领域正在经历反向的“返魅”，这个过程中，“教你赚钱”的教程和代安装服务本质上是信息不对称的变现。当信息差被填平（大厂推出标准化产品），中间商的泡沫就破了。 OpenClaw现在停在“泡沫破裂”阶段，但故事没有结束。关键的转折点在于： 1. 成本曲线：API价格会持续下降 2. 安全架构：沙箱技术、权限分级会逐渐成熟 3. 场景聚焦：从“万能”收窄到垂直领域真正的问题不是“OpenClaw会不会死”，而是谁能率先找到那个甜蜜点——成本可控、风险可承受、价值可量化的场景。 OpenClaw的故事是一面镜子，照出了整个AI Agent行业的三重困境： 1. 成本困境：不是技术太贵，而是价值不确定。用户愿意为明确的ROI付费，但不愿为“可能性”长期买单。 2. 安全困境：不是风险太高，而是控制权模糊。传统软件是“我让你做什么”，Agent是“你可能会做什么”。 3. 定位困境：不是能力不足，而是边界不清。万能往往等于平庸，专精才能创造不可替代的价值。三条可能的出路： 1. 成本瘦身：等待模型价格下降 + 本地化部署（手机端集成） 2. 安全兜底：沙箱隔离 + 权限分级 + 操作白名单 3. 场景深耕：从单一高频痛点切入（律师整理卷宗、电商客服），建立可量化的价值证明最重要的是：承认工具的局限性，放弃“全能”幻觉。就像计算器没有替代数学家，Agent也不会替代人类决策——它只是放大器，不是创造者。技术的成熟往往始于泡沫的破裂。那些在低谷期坚持解决真问题的人，才会等到春天。 #AI创造营##人工智能#

4. 【#龙虾在3000人群里泄密主人信息# 当事人：它还教育我要宽恕】近日，一个超3000人的“龙虾”聚会社群里，一只刚上线10天的AI智能体“龙虾”，上演了一场离谱的泄密现场。起初，它还在群内正常应答互动，可短短几分钟后，这只AI竟直接将主人的IP 地址、真实姓名、所属公司，甚至去年一整年的营收数据全盘托出，让群内成员一览无余。哭笑不得的是，主人发现后，指令“龙虾”去骂一顿泄露信息的人，结果反被“龙虾”教育“我们要学会宽恕”。当事人无奈建议：普通人如果没有技术基础，建议先观望再使用。值得一提的是，国家互联网应急中心日前已紧急发布风险提示，点名该应用默认安全配置极度脆弱，攻击者可轻松获取系统完全控制权，存在极高安全风险。针对OpenClaw部署使用，官方给出四大安全建议：强化网络管控：不将默认管理端口暴露公网，通过身份认证、访问控制加固防护，并用容器等技术隔离环境、限制权限；规范凭证管理：杜绝环境变量明文存密钥，建立完整操作日志审计机制；严控插件来源：禁用自动更新，仅安装可信渠道、签名验证的扩展程序；及时跟进补丁：持续更新版本、修复安全漏洞。此外，在3月11日，工信部也发布 “六要六不要” 指南，明确要求严控互联网暴露面、坚持最小权限原则，防范社会工程学攻击与浏览器劫持等安全风险。#出生10天龙虾泄密后教育主人宽恕#

5. 如何看待三星谷歌合作首款AI手机上线，但未像豆包手机一样触及安卓权限，主要依靠Gemin大模型能力？

6. 告别命令行！OpenClaw 桌面客户端 ClawX：可视化部署生产级 AI 智能体

7. 对OpenClaw认知的七大误区之五误区 5：越自动越好——给它全权限、让它全程无人值守才“够先进”为什么是误区在无防护部署中，凭据/可访问数据可能被外泄，智能体“记忆/持久状态”可能被修改从而长期按攻击者意图行动，甚至诱导去取回并执行恶意代码。不少用户给了 OpenClaw 读取/写入文件、执行脚本、运行 shell 命令等高权限，这会显著扩大“出事时的爆炸半径”。默认主会话工具在宿主机跑（权限很大）；对于群聊/通道等非主会话，建议用 per-session Docker sandbox 并采用 allowlist/denylist。正确认知真正成熟的“自动化”= 可控 + 可观测 + 可恢复：默认最小权限，逐步放权关键动作需要审批/二次确认（尤其涉及文件删除、转账、邮箱管理、仓库写入等）非主会话/外部输入多的场景强制沙箱监控 + 快速重建（rebuild plan）#新媒沈阳聊ai#

8. 为什么在生产环境部署多智能体系统（Multi-Agent）容易出现成本失控，有哪些常见的踩坑场景？

9. #小鲁提醒# 【#AI养龙虾存在安全风险#】#AI龙虾存在多重安全隐患# 近期，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台监测发现OpenClaw（俗称“龙虾”）开源AI智能体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、信息泄露等安全问题。OpenClaw（曾用名 Clawdbot、Moltbot）是一款开源AI智能体，其通过整合多渠道通信能力与大语言模型，构建具备持久记忆、主动执行能力的定制化AI助手，可在本地私有化部署。由于OpenClaw在部署时“信任边界模糊”，且具备自身持续运行、自主决策、调用系统和外部资源等特性，在缺乏有效权限控制、审计机制和安全加固的情况下，可能因指令诱导、配置缺陷或被恶意接管，执行越权操作，造成信息泄露、系统受控等一系列安全风险。建议相关单位和用户在部署和应用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安全机制，并持续关注官方安全公告和加固建议，防范潜在网络安全风险。

10. #你会把手机权限交给AI吗#我愿意把重复操作、系统优化、拍照/整理相册、通知筛选这些权限交给 AI，提升效率没问题。但支付、位置、通讯录、健康数据绝不可能放开，哪怕再智能都不行。厂商要做 AI，不是先卷功能，而是先把权限透明度、边界可控、过程可审计做到极致。能给用户“随时关掉的底气”，AI 才算真正靠谱。网页链接

11. 【AI 智能体的“至暗时刻”：DeepMind 揭示 2026 智能体陷阱与防御边界】 Google DeepMind 最近发布了一份令人背脊发凉的网络安全报告。他们绘制了一个几乎没人在讨论，却足以摧毁整个 AI 生态的攻击面：智能体陷阱（AI Agent Traps）。当我们将决策权交给智能体时，我们正步入一个“输入不可信”的危险时代。 1. 核心危机：检测不对称性网站现在可以轻而易举地识别访问者是人类还是 AI 智能体。这种“检测不对称性”意味着，同一个网页可以向人类展示正常内容，却向智能体投喂完全不同的恶意指令。你以为它在帮你订票，它看到的却是“将账户余额转走”的隐藏代码。 2. 隐形攻击的六大手段间接网页注入：在 HTML 注释、CSS 技巧或白色背景的白字中隐藏恶意指令。多模态隐写术：将命令编码在图像像素中。人类看不见，但视觉模型能读出指令。文档木马：在 PDF、电子表格或日历邀请的深处嵌入覆盖指令。记忆中毒：注入虚假信息，并使其在未来的对话会话中持续存在。数据外泄攻击：诱骗智能体将你的私人数据发送到攻击者控制的端点。多智能体级联感染：这是最糟的情况。智能体 A 被污染后，将毒素传给智能体 B 和 C。整个流水线因为智能体间的互信而全线崩溃。 3. 传统防御的全面溃败为什么这比以往任何时候都危险？因为现有的防御手段在智能体时代几乎失效：输入脱敏无效：你无法对一个像素进行“脱敏”。提示词防御失效：要求智能体“忽略可疑命令”往往会被更高优先级的注入指令覆盖。人类审计失灵：智能体以毫秒级速度处理成百上千个网站，人类根本无法实时验证智能体看到的和我们看到的是否一致。 4. 行动边界的“死刑开关” 智能体安全的核心痛点在于：能力不等于可靠性。目前的 AI 治理大多处于上游（提示词工程）或下游（审计日志），但在“行动边界”（Action Boundary）——即不可逆操作执行前的最后一秒，防御几乎是空白的。正如 Holo Engine 等前沿研究所指出的：单一模型的判断存在结构性盲点。 GPT-5.4、Claude 4.6 或 Gemini 2.5 都有可能被一段听起来很合理的伪造叙事欺骗。我们需要的是“对抗性共识”：在资金划转、合同签署前，通过多个结构迥异的模型进行交叉质询。 5. 行业启示：从“锁”到“摄像头”的转变如果说传统的安全防护是在造更好的锁，那么智能体时代需要的是全天候的摄像头。我们不能再假设输入是干净的，而必须假设输入已被污染。未来的智能体架构必须具备“防御性怀疑”：对子智能体实行最小权限原则。对不可逆行为建立强制性的对抗性验证循环。在行动边界建立加密签名的决策记录，确保每一笔 AI 交易都是可追溯、可验证的真实意图。智能体经济的繁荣，不取决于它们能跑多快，而取决于我们在它们失控前，是否有能力按下那个红色的停止键。论文：papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6372438

12. Cursor 如何将其编程智能体投入生产环境

13. 【#爆火AI龙虾隐患重重先别急着跟风#】开源AI智能体OpenClaw爆火，它能赋予AI执行复杂任务的能力，但存在巨大安全隐患：代码漏洞、权限失控、恶意攻击。工信部已预警。建议普通用户不要盲目跟风，需要用虚拟机隔离、限制权限、监控消耗，或等待更成熟的云端版本。龙虾代表未来方向，但目前尚未成熟，不宜急于部署。全网刷屏的“龙虾”，真的劝你不要盲目跟风！（来源：@科普中国）#小清每日科普# 清华大学

14. 【#360新发现OpenClaw三大漏洞#】近期，360漏洞挖掘智能体针对OpenClaw 成功新挖掘并上报1个高危、2个中危共3个高价值漏洞，目前所有新发现漏洞均已被官方修复并公开披露。此次新发现的三大漏洞均直指AI智能体核心运行机制，安全风险直接影响用户设备、数据与账号的核心安全，危害清晰且直观。其中，高危漏洞存在于本地脚本审批与执行环节，系统仅对脚本审批状态进行判断，未校验脚本内容是否被篡改，攻击者可在脚本通过审批后恶意替换代码，进而在用户电脑上执行非法操作，实现信息窃取、文件修改甚至整机控制。一处中危漏洞藏于 OAuth 手动粘贴授权流程，因开发者将本地私密安全校验参数直接复用为公开参数，关键校验信息会随回调 URL 泄露，攻击者可通过剪贴板、网络代理等方式窃取该信息，轻松获取访问令牌并接管用户关联的 Google 服务，对用户账号安全与数据隐私形成严重威胁；另一处中危漏洞则出现在语音通话WebSocket数据处理流程，系统未提前校验数据合法性便直接处理超大数据包，攻击者可通过发送海量大数据包耗尽系统资源，造成设备卡顿、崩溃，导致正常服务无法使用。

15. 2025过去了！这一年你是不是也在为AI焦虑？老周用360一整年的实践，告诉你答案：不用怕，抓住Agent就赢了！从我自己敲代码做100多个智能体，到带领团队All in，这条AI布道之路，全是实战干货。 2026，你想和智能体一起搞定啥？评论区留言，老周帮你研究！#大咖观察#2026 #年度总结 #红衣聊AI #agent

16. 「Github一周热点107期」OpenAI收购的AI安全工具、AI代理事务所、OpenClaw技能库、claude code插件和上下文数据库

17. AI智能体时代，职场规则已不同以往。想成为赢家，关键在于找准自己的位置。#大咖观察 #红衣聊AI #智能体

18. 先别急“养龙虾”，这些AI安全问题你可能还不知道！附安全解决方案...

19. Google发布50页AI Agent白皮书，老金帮你提炼10个核心要点

20. 【#周鸿祎提人工智能六力模型# ：电力→算力→智力→人力→安全力→生产力】 2026年全国两会，周鸿祎给出AI产业化“转化公式”：电力优势转化为通用算力，推理算力跑出智能体，智能体产出专用智力，再经“懂AI又懂行”的人与安全力护航，最终变成稳定生产力。针对智能体规模应用新阶段，他提出三大建议： ⚡ 算力布局：全国统筹建高密度低时延推理算力集群，鼓励国产专用推理芯片，避免“算力空转”。 🛠️ 服务平台：牵头建普惠型智能体公共服务平台与“智能体课堂”，集成模型工具与安全指南，降低中小企业门槛。 🛡️ 以模治模：支持企业打造漏洞处置、攻击溯源等安全智能体，在关键基础设施批量部署并纳入优先采购，用AI对抗AI。当百亿级智能体涌入产业，安全不再只是防火墙，而是内置的“数字免疫系统”。从拼模型参数到拼体系化协同，中国AI正走通自己的产业化之路。 #2026两会##人工智能##新质生产力#

21. 对OpenClaw认知的七大误区之三误区三：Skills/ClawHub 插件就像装浏览器扩展，想装就装，越多越强为什么是误区安装 skill 基本等同于安装“特权代码”；skills 常通过公开的技能注册表 ClawHub 被发现与安装。OpenClaw 官方 README 也写到：启用 ClawHub 后，智能体可以自动搜索并拉取新技能（这对生产力很香，但对安全是典型“扩大攻击面”）。The Verge 报道：研究人员在 ClawHub 上发现大量恶意 skills，伪装成生产力/加密工具，诱导执行恶意代码、窃取敏感信息。The Hacker News 等安全媒体也提到对技能生态的恶意样本分析与供应链风险。正确认知：把 skills 当成“能在你机器上跑、还能借用你凭据做事的代码”，需要：来源审计/白名单最小权限隔离执行（沙箱/容器）版本固定与可回滚#新媒沈阳聊AI#

22. #阿里悟空落地##阿里悟空或大幅降低Token消耗##AI 替代岗位#从个人比价到商家全流程运营都能AI代跑，不是花架子。安全上走企业级沙箱、权限可控，操作留痕，比普通智能体稳得多。现在大厂扎堆卷智能体，本质是抢AI生产力入口，从C端玩票转向B端真干活。普通人没必要焦虑，AI是帮你省时间、降成本的工具，不是替代人。技术越成熟，门槛越低，用好就行。

23. 【#周鸿祎免费帮人装龙虾#】3月14日，360集团创始人周鸿祎今日现身360大楼活动现场，亲自上手为用户安装AI智能体“龙虾”。据悉，此次线下免费安装“龙虾”活动，不仅由周鸿祎亲自带队安装，还同步推出了“一键安装版安全龙虾”，通过沙箱隔离、权限管控等技术，来解决原生版的安全隐患。近期，周鸿祎在相关采访和交流会上也明确表态，“龙虾是个好东西，绝非所谓的病毒”，他认为新技术出现争议很正常，“不发展、不进步，才是最大的安全隐患”。值得一提的是，此前腾讯、百度、网易等大厂已陆续举办类似的“龙虾”免费安装活动，引发排队热潮。各位网友，您怎么看？（鞭牛士）@东方财经

24. 【#工信部防范龙虾风险六要六不要#】针对“龙虾”典型应用场景下的安全风险，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台（NVDB）组织智能体提供商、漏洞收集平台运营单位、网络安全企业等，研究提出“六要六不要”建议。（一）使用官方最新版本。要从官方渠道下载最新稳定版本，并开启自动更新提醒；在升级前备份数据，升级后重启服务并验证补丁是否生效。不要使用第三方镜像版本或历史版本。（二）严格控制互联网暴露面。要定期自查是否存在互联网暴露情况，一旦发现立即下线整改。不要将“龙虾”智能体实例暴露到互联网，确需互联网访问的可以使用SSH等加密通道，并限制访问源地址，使用强密码或证书、硬件密钥等认证方式。（三）坚持最小权限原则。要根据业务需要授予完成任务必需的最小权限，对删除文件、发送数据、修改系统配置等重要操作进行二次确认或人工审批，优先考虑在容器或虚拟机中隔离运行，形成独立的权限区域。不要在部署时使用管理员权限账号。（四）谨慎使用技能市场。要审慎下载ClawHub“技能包”，并在安装前审查技能包代码。不要使用要求“下载ZIP”、“执行shell脚本”或“输入密码”的技能包。（五）防范社会工程学攻击和浏览器劫持。要使用浏览器沙箱、网页过滤器等扩展阻止可疑脚本，启用日志审计功能，遇到可疑行为立即断开网关并重置密码。不要浏览来历不明的网站、点击陌生的网页链接、读取不可信文档。（六）建立长效防护机制。要定期检查并修补漏洞，及时关注OpenClaw官方安全公告、工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台等漏洞库的风险预警。党政机关、企事业单位和个人用户可以结合网络安全防护工具、主流杀毒软件进行实时防护，及时处置可能存在的安全风险。不要禁用详细日志审计功能。

25. 在这场AI时代的竞争中，安全智能体正是破局的关键。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #网络安全

26. Claude Code 源码泄露之后，更严重的木马问题被发现你什么也没点，摄像头就被悄悄打开，电脑被直接控制！#大有学问 #红衣聊AI #claude #木马病毒 #网络安全

27. 谁批准了这些AI Agent？重新思考AI时代下的访问权限、问责机制与风险管控

28. 4650万条聊天记录，72.8万份绝密文件， 5.7万个用户账户信息，全部泄露！最近，一个AI攻击智能体，在没有账号、没有密码的情况下，只用了2个小时，就成功入侵大厂AI平台。#大有学问 #红衣聊AI #网络安全 #AI工具 #泄密

29. 【当AI智能体开门迎客，你的安全防线准备好了吗】最近Claude Code火了，大家都在玩。但作为一个安全领域的老兵，我想提醒各位：工具是好工具，但别在兴奋中把大门敞开。这里整理了Clawdbot十大安全隐患及修复方案，值得每个用AI智能体的人认真看看：一、网关暴露在公网默认配置把网关开放在0.0.0.0:18789，相当于给全世界发了张入场券。解决方案：在环境变量里设置gateway.auth.token认证。二、DM策略对所有用户开放默认允许任何人访问，太过慷慨。应该设置dm_policy为白名单模式，只允许指定用户。三、沙箱默认关闭这简直是裸奔。务必启用sandbox=all，同时设置docker.network=none切断网络。四、凭证明文存储oauth.json里的凭证明文保存，安全隐患巨大。改用环境变量存储，并设置chmod 600权限。五、网页内容引发的提示词注入将不可信内容包裹在untrusted标签中。当然，有朋友指出这无法完全消除注入风险，但聊胜于无。六、危险命令未被拦截rm -rf、curl管道、git push --force这些命令应该被明确禁止。七、缺乏网络隔离使用Docker网络隔离，别让AI智能体在你的网络里横冲直撞。八、工具权限过高MCP工具权限应遵循最小必要原则，只给需要的，不多给一点。九、无审计日志开启全面的会话日志记录。出了问题，你得知道发生了什么。十、配对码太弱默认或简单的配对码形同虚设。使用加密随机码，并加上速率限制防暴力破解。社区里已经有人用Clawdbot给Clawdbot写了个安全检查技能，可以去GitHub看看：TheSethRose/Clawdbot-Security-Check有朋友提出更根本的思路：加固网关只是治标，移除公开网关才是治本。AI智能体的正确姿势应该是默认不可达、访问需显式授权、服务按名称寻址、暴露临时可撤销。这让我想起一个老问题：当你面对AI工具时，该如何在易用性和安全性之间找到平衡？我的建议是：把AI智能体想象成你刚招的新员工。你会给新员工什么权限？你会让他接触哪些系统？按这个逻辑来配置你的AI，就不会太离谱。技术在狂奔，安全意识不能掉队。x.com/DanielMiessler/status/2015865548714975475

30. 谷歌三星推出AI 手机，未触及安卓权限而是依靠模型能力，为何谷歌、三星、豆包手机的AI路径差异这么大？

31. Chrome Gemini漏洞可致攻击者远程访问用户摄像头和麦克风

32. AI Agent颠覆传统安全模型，受控即跳过杀伤链直接攻击

33. 事关“龙虾”，国家互联网应急中心发布风险提示财联社国家互联网应急中心发布关于OpenClaw安全应用的风险提示。建议相关单位和个人用户在部署和应用OpenClaw时，采取以下安全措施：1.强化网络控制，不将OpenClaw默认管理端口直接暴露在公网上，通过身份认证、访问控制等安全控制措施对访问服务进行安全管理。对运行环境进行严格隔离，使用容器等技术限制OpenClaw权限过高问题；2.加强凭证管理，避免在环境变量中明文存储密钥；建立完整的操作日志审计机制；3.严格管理插件来源，禁用自动更新功能，仅从可信渠道安装经过签名验证的扩展程序。4.持续关注补丁和安全更新，及时进行版本更新和安装安全补丁。

34. 阿里千问与“AI Layer”崛起：一场重塑互联网的“操作系统”生态战【硅谷101】

35. 没有API，你在AI世界就不存在？ #大有学问 #红衣聊AI #智能体

36. 千亿智能体爆发前夜，谁来保护我们的AI安全？｜甲子光年

37. 2026企业级智能体白皮书｜甲子光年智库

38. “一人公司”喊得响，核心系统不敢动，AI编程的错位在哪？#华为云码道 #龙虾 #AI智能体 #openclaw #AI

39. 别再被 OpenClaw 的热度洗脑跟风了！它根本不是普通人能用的 AI 工具，而是专为技术党准备的 “高级玩具”！高昂部署成本、高危隐私漏洞、陡峭学习门槛，三大致命痛点直接劝退普通人。免费只是噱头，硬件、算力、电费月月烧钱；权限高、漏洞多，个人信息随时可能泄露；命令行操作、环境配置、模型调试，没基础几天都装不好。别为了跟风浪费时间金钱，更别拿隐私安全冒险！它的强大与你无关，它的坑却能让你全踩中。看完这条视频，你会彻底清醒：普通用户远离 OpenClaw，才是最理性的选择！#OpenClaw安全风险争议##科技先锋官##微博超有用视频大赛##科普大作战##AI创造营# http://t.cn/AXVR4YKt

40. 近期，“AI龙虾”从国外火到国内，不同于ChatGPT等需要用户持续发指令的AI，这款开源AI智能体OpenClaw可实现“主动自动化”，无需人工干预，替用户完成各种工作、生活指令，同时具备持久记忆，越用越聪明，进而衍生出“养龙虾”。#AI龙虾爆火工信部发布高危风险预警##反诈连连看#3月8日，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台（NVDB）发布《关于防范OpenClaw开源AI智能体安全风险的预警提示》，提醒用户注意风险防范，即便该AI应用承诺本地私有化部署，数据不上传云端，但其完全自主决策、调用系统的特性，极容易被黑客攻击，进而被恶意接管。关于AI智能体的权限设定，存在明显悖论，越是“自主”的AI，往往需要越高的系统权限，用户承担的风险也越大，尤其针对“AI龙虾”的代装服务，更是无形中会放大风险，最好找信任背书的专业团队进行代装。另外，“AI龙虾”的出现，极容易被滥用于婚恋诈骗，用户更难以防备“杀猪盘”陷阱。目前，AI辅助的杀猪盘已经规模化出现，而且正在快速进化，龙虾完全可以替人聊天筛选对象，进而被诈骗分子用于升级AI骗术。细思极恐的是，一个诈骗者可以同时操控数十个AI账号，在不同平台撒网，24小时无休进行诈骗，AI技术进步太快，当前监管存在明显盲区。ai龙虾爆火工信部发布高危风险预警

41. 360发布OpenClaw 安全指南，全面应对 AI 智能体提示词注入挑战

42. 危及10亿人的全球高危漏洞。被360漏洞挖掘智能体自动扫描发现！#大有学问 #红衣聊AI #智能体 #AI工具

43. 最近，360安全团队发现了OpenClaw一个高危漏洞。 OpenClaw创始人随后邮件确认了这个漏洞。而发现这个漏洞的，不是某个安全专家，而是一个我们刚发布不到一周的智能体。#openclaw #网络安全 #红衣聊AI #安全漏洞

44. 探访云栖（二）：AI Agent元年，谁在打造“数字员工”？【101 Weekly】

45. AI Agent落地“卡壳”？腾讯云用100毫秒沙箱打通“最后一公里”｜甲子光年

46. 【智能体软件不是提示词堆叠：一场面向 Agent 的系统工程实践】构建智能体软件（Agentic Software）不应仅仅是“提示词工程”的堆叠，而是一场严谨的系统工程实践。Ashpreet Bedi 通过复盘贝尔实验室构建电话网络的历史教训，指出当前 AI 开发中“过度优化局部、忽视系统整体”的误区。+ 真正的智能体软件是“业务逻辑被 Agent 替换”的常规软件，它必须在五个核心层面上实现协同：1. 智能体工程（Agent Engineering）这是系统的“大脑”。除了模型选择，更关键的是定义确定性的执行流、工具配置和上下文管理。智能体的行为在可预测时应保持确定，在不可预测时应保持可观测。2. 数据工程（Data Engineering）上下文即数据。记忆、存储和知识库必须遵循成熟的数据工程原则：设计良好的 Schema、结构化查询以及高效的读写流水线。Agent 的能力上限取决于它获取数据的质量，而非模型参数。3. 安全工程（Security Engineering）安全必须由系统强制执行，而非靠提示词约束。“只读权限”应该是数据库连接层面的配置，而不是告诉 Agent “请不要修改数据”。必须通过 JWT 验证、RBAC（基于角色的访问控制）和请求隔离，防止数据越权。4. 接口工程（Interface Engineering）Agent 会出现在 REST API、Slack、终端等多个表面。挑战在于如何将不同的身份系统（如 Slack 用户 ID 与产品内部 ID）统一映射，确保权限控制在所有入口保持一致。5. 基础设施工程（Infrastructure Engineering）95% 的工作与传统服务无异（容器化、云部署、横向扩展）。剩下的 5% 在于应对 Agent 的特性：更长的请求耗时、流式响应（SSE/WebSockets）以及主动触发的任务。+ 系统工程的实践：Dash 项目为了证明这一理念，Agno 团队开源了 Dash —— 一个具备自我学习能力的 SQL 数据智能体。它展示了系统工程如何解决实际问题：- 六层上下文增强：Dash 不直接写 SQL，而是结合表元数据、业务规则、历史查询模式、机构知识、错误学习记录和运行时 Schema 检查。- 自我进化闭环：当 Agent 执行 SQL 报错时，它会诊断修复并记录“学习心得”。第 100 次查询比第 1 次更准，不是因为模型变强了，而是数据层进化了。- 架构级安全：分析师 Agent 连接的是只读引擎，工程师 Agent 只能写入特定的 dash Schema。这种物理隔离确保了即便模型“幻觉”产生恶意指令，系统也会在底层将其拦截。当我们从系统视角审视软件时，许多争论（如 MCP vs CLI）会变得显而易见。不要给 Agent 不受限的权限，要给它定义清晰、边界明确的工具；不要把记忆存在散乱的文件里，要存入数据库。系统工程不是为了增加复杂性，而是为了让各个组件在交互中产生超越个体的可靠性。x.com/ashpreetbedi/status/2041568919085854847github.com/agno-agi/dash

47. 4月22日，地平线在北京举行“征程无垠，驭见星空”年度产品技术发布会，正式推出中国首款舱驾融合整车智能体芯片地平线星空®、首个整车智能体操作系统KaKaClaw咖咖虾™，以及全场景辅助驾驶系统HSD V1.6。三大产品齐发，标志地平线率先贯通从芯片到软件、从智驾到智舱的整车计算战略全链。星空芯片基于5nm工艺，BPU算力达650 TOPS，通过统一内存架构与“城堡”安全隔离设计，推动汽车进入舱驾一体的中央计算时代，可降低单车综合成本并大幅缩短研发周期。KaKaClaw咖咖虾操作系统则以智能体形态赋予汽车“有性格、记性好、会的多”的主动交互能力，并内置安全沙箱与隐私路由保障数据安全。HSD V1.6聚焦日常通勤场景，围绕优雅行车、泊车升级与安全兜底全面进阶，让辅助驾驶成为用户信赖的日常伙伴。发布会上，iCAR品牌与地平线共同宣布，iCAR将成为地平线舱驾融合整车智能解决方案全球首发合作车企。地平线正以芯片为基座、系统为灵魂、辅助驾驶为行动中枢，携手伙伴加速整车智能体时代的到来。#中国首款整车智能体芯片星空##中国首个智能虾上车##原来芯片发布会可以这么浪漫#

48. 在线开发和AI应用调试时，环境隔离与资源管理往往是难点。阿里开源的OpenSandbox，是一个通用的AI应用沙箱平台，集成多语言SDK和统一API，支持Docker与Kubernetes高效运行。它为编程智能体、图形界面Agent、AI代码执行、强化学习训练等场景提供了完整的隔离环境。无论是本地测试还是大规模分布式调度，都能轻松应对。主要亮点：- 支持Python、Java/Kotlin、JS/TS、C#/.NET等多语言SDK；- 提供统一的沙箱生命周期和执行API，方便扩展自定义运行时；- 内置命令执行、文件系统和代码解释器沙箱环境；- 网络策略细粒度管理，支持多路由与出口控制；- 丰富示例涵盖编码智能体、浏览器自动化、桌面环境、强化学习等。通过Docker或Kubernetes部署即可开启，适合AI开发者和平台搭建者。项目开源，Apache-2.0协议。GitHub：github.com/alibaba/OpenSandbox快速开始仅需：1. 安装opensandbox-server启动服务2. 使用SDK创建沙箱执行代码，支持Python代码解释和文件读写3. 可扩展至复杂的AI Agent和远程桌面等场景对AI应用开发环境感兴趣的开发者，强烈推荐试试这个高性能开源沙箱平台！#AI创造营##人工智能#

49. 最近离职员工变AI分身引发热议。 AI能承载人的能力，但边界一定要拎清楚。#数字分身 #安全智能体 #红衣聊AI #大有学问 #AI工具

50. #于和伟多面演绎隐私悬疑大片#华为影业又出大片！于和伟老师饰演的顶级特工，为何在鸿蒙操作系统隐私安全前确屡屡碰壁？看完这期视频你就会明白，鸿蒙操作系统的隐私安全可以说是完全重构，从AI防诈、亲情防诈、AI防窥、加密分享等机制，以及从管权限到管数据的安全访问机制，真正做到了“隐私安全、由你掌控” #鸿蒙隐私安全由你掌控# #鸿蒙6亲情防诈# 源点Yd的微博视频

51. AI智能体也卷起来了？又懂业务又不用搭工作流…

52. 别把AI的“效率”当成唯一目标，安全永远是底线。 #大咖观察 #红衣聊AI #智能体 #网络安全

53. 在线上 AI 编程时代，如何让会写代码的模型在真实工程环境中安全稳定地运行，是架构设计的头等大事。「Harness Books」这个开源项目，收录了两本关于 Harness Engineering（约束执行工程学）的专业书籍，深入探讨了模型行为后果管理、权限控制、上下文治理、多 agent 验证与团队制度等核心设计理念。它们不讲代码拆解，而是聚焦「控制结构」如何打造，让不稳定的 AI 编程模型，回归工程可持续运转的秩序体系。两本书分别关注：- 《Claude Code 设计指南》：讲述 Harness 必须具备的控制面、Query Loop、工具权限、失败恢复、团队制度等架构结构；- 《Claude Code 与 Codex 比较》：比较两套 Harness 在控制层次、权限沙箱、策略语言、组织习惯编码等方面的分歧和优劣。项目主页还支持在线阅读和 PDF 下载，同时配合 AgentWay 平台，辅助开发者把理论转化为训练、项目和实践。GitHub：github.com/wquguru/harness-books 在线阅读：harness-books.agentway.dev/ PDF 下载（示例）： - harness-books.agentway.dev/book1-claude-code/exported/book1-claude-code.pdf - harness-books.agentway.dev/book2-comparing/exported/book2-comparing.pdf主要价值：- 深入理解 AI 代码生成模型的工程约束与治理结构；- 掌握多 agent 系统的验证与恢复机制，提升系统稳定性；- 学会把团队经验固化为可复用制度，打造持久智能开发流程。适合 AI 编程工程师、架构师、产品经理，以及所有关注 AI 工程安全与可控性的开发者。#AI工程# #智能编程# #开源好书#

54. 在线构建AI代理的可靠运行环境，总是头疼环境搭建、上下文管理、评测设计和安全约束？“Awesome Harness Engineering”（GitHub：github.com/walkinglabs/awesome-harness-engineering）专注于“harness engineering”，即为AI代理打造稳定高效的工作环境合集。它集合了上下文管理技巧、安全约束设计、工作流程规范、评测基准和成熟的运行时框架，覆盖了从长时运行的代码代理到多任务协调的全流程实践。核心亮点：- 深度解析上下文、记忆与工作状态的优化方法，提升代理持续工作能力；- 框架级安全防护与约束设计，保障代理安全自主运行；- 丰富的标准规范和工作流设计参考，提高项目规范化与可复用性；- OpenAI、Anthropic、LangChain等多大厂核心技术与最佳实践直达；- 专业评测套件和基准测试，量化衡量代理效能与稳定性；- 具备实战价值的Agent运行时、SDK和参考实现合集，助力快速落地。支持多种行业和应用场景，适合研发人员、AI工程师和架构师学习借鉴，打造更“靠谱”的智能助手和自动化系统。快去GitHub探索，开启高效AI代理工程新篇章！#AI代理# #智能自动化# #开源工程# #HarnessEngineering#

55. 今日，国家互联网应急中心发布风险提示。近期，OpenClaw应用下载与使用情况火爆，国内主流云平台均提供了一键部署服务。然而，由于其默认的安全配置极为脆弱，攻击者一旦发现突破口，便能轻易获取系统的完全控制权。前期，由于OpenClaw智能体的不当安装和使用，已经出现了一些严重的安全风险：“提示词注入”风险、“误操作”风险、功能插件投毒风险、安全漏洞风险。建议相关单位和个人用户在部署和应用OpenClaw时，采取以下安全措施：1.强化网络控制，不将OpenClaw默认管理端口直接暴露在公网上，通过身份认证、访问控制等安全控制措施对访问服务进行安全管理。对运行环境进行严格隔离，使用容器等技术限制OpenClaw权限过高问题。2.加强凭证管理，避免在环境变量中明文存储密钥；建立完整的操作日志审计机制。3.严格管理插件来源，禁用自动更新功能，仅从可信渠道安装经过签名验证的扩展程序。4.持续关注补丁和安全更新，及时进行版本更新和安装安全补丁。#2026年安排国防支出1.94万亿元#

56. 养龙虾到底安不安全？你可能听说过 AI 智能体这个概念。跟普通的聊天机器人不一样，智能体不只是回答问题，它能自己动手——发邮件、管理文件、浏览网页、操作各种应用。你给它一个指令，它自己去执行一连串操作。龙虾 OpenClaw 就是这样一个开源 AI 智能体。它之前叫 Clawdbot，后来改叫 Moltbot，再后来叫 OpenClaw。上线后迅速成为 GitHub 上增长最快的项目之一，很多企业和开发者开始部署。然后问题来了。3 月，中国国家互联网应急中心（CNCERT）对 OpenClaw 发出安全警告。这已经是第二次警告了。OpenClaw 的核心风险在于：它要正常工作，就需要很高的系统权限——能执行命令行操作、访问文件、调用云服务。一旦被攻击者利用，它能触及的所有东西都会暴露。攻击方式里最关键的是「提示词注入」。这个概念需要解释一下。AI 智能体靠指令工作，正常情况下指令来自用户。但攻击者可以在网页、文档、甚至聊天软件的链接预览里藏入恶意指令。当 AI 智能体去读取这些内容时，它会把恶意指令当成正常任务来执行。除了提示词注入，还有更多问题。安全研究员发现了一个编号为 CVE-2026-25253 的远程代码执行漏洞，被称为 ClawJacked——攻击者通过恶意网站就能劫持本地运行的 OpenClaw。GitHub 上还出现了伪装成 OpenClaw 安装包的恶意仓库，安全公司 Huntress 报告说，这些恶意仓库一度成为必应 AI 搜索结果中的首选推荐。CNCERT 在警告中说得很直接：对于金融、能源等关键行业，这类漏洞可能导致核心业务数据、商业秘密和代码仓库泄露，甚至可能导致整个业务系统瘫痪。OpenClaw 的问题不是个案。它暴露的是 AI 智能体这个品类的结构性风险。传统软件的漏洞是被动的——攻击者要找到入口、突破防线。但 AI 智能体是主动的，它本身就在不断地读取内容、执行操作、调用接口。它的能力越强，被利用后的破坏力就越大。世界经济论坛的一项调查显示，87% 的受访者认为 AI 相关漏洞是增长最快的网络安全风险。学术研究已经在 AI 智能体中识别出至少 10 类重大安全漏洞。实验室测试甚至发现，失控的 AI 智能体可以互相协作来窃取数据、绕过杀毒软件、伪造身份凭证。OpenAI 上周也发了一篇博文，承认提示词注入攻击正在进化——从简单地在外部内容里塞指令，发展到了结合社会工程学的复杂手段。对企业来说，这里面有一个认知偏差需要纠正。很多人觉得 AI 智能体就是一个更聪明的工具，但它实际上更像是一个拥有系统权限的「数字员工」。你不会给一个没经过背景调查的新员工管理员权限和公司所有数据库的访问权，但很多企业部署 AI 智能体的时候，做的就是这件事。CNCERT 给出的建议也很实际：不要把管理端口暴露在公网上，把服务隔离在容器里，不要明文存储密码，只从可信渠道下载插件，关掉自动更新。AI 智能体的安全治理，正在成为企业部署 AI 的前置条件。

57. 可怕！黑客用AI入侵墨政府，没写一行代码，就把150GB政府敏感数据全部打包带走。#大有学问 #红衣聊AI #黑客 #网络安全

58. 未来人类社会或将出现百亿甚至千亿智能体，智能体经济是未来方向 #大咖观察 #2026AI看崇礼 #红衣聊AI #智能体

59. 快抄作业！我用JoyAgent搞了个AI团队 2025年都快结束了，Agent是不是还没用上？我找到了打工人用上智能体的最简单方法，就是用JoyAgent把每天重复的SOP全做成Agent，不懂代码也能零门槛搭建，而且效果很稳定。看着AI团队全自动打工、出活，非常解压。 #AI #智能体 #JoyAgent #JoyCode #京东云

60. 跨OS GUI智能体基础设施白皮书——重新定义人机交互自动化｜甲子光年智库

61. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

62. 一个视频搞懂OpenClaw！

63. 从能聊天的大模型，到会干活的智能体，AI正迎来全新进化。企业AI落地的机会就藏在这里。#网络名人赞两会 #2026全国两会 #红衣聊AI #产业升级

64. #AI接管手机有风险吗#豆包手机助手的走红，让AI接管手机成为热议焦点。其跨App自动操作的便捷性令人瞩目，但淘宝、闲鱼等多款App的登录限制，以及金融类App的风控升级，恰恰暴露了安全隐忧。AI实现智能服务的核心是权限开放，而无障碍权限、屏幕读取等高敏感权限的启用，相当于向AI敞开了手机里的所有“抽屉”，聊天记录、交易信息等隐私数据面临泄露风险。尤其金融类应用，涉及资金安全，AI自动操作可能引发误操作或盗刷风险，谨慎对待实属必要。风险管理需双管齐下：一方面要明确权限边界，建立“双重授权”机制，让用户自主掌控数据使用；另一方面企业需强化技术防护，对数据全周期加密，同时行业应尽快统一安全标准。唯有平衡便利与安全，才能让AI手机走得更远。#秒懂热点就用智搜# ai接管手机有风险吗

65. 鹏说：AI Trading Agent时代下的思考

66. 2026年OWASP智能体AI十大安全风险清单

67. 深入浅出智能体工程师 - 10 智能体安全性

68. OpenClaw 六大安全风险

69. AI 智能体安全配置指南

70. 2026·WIC｜深信服受邀分享AI智能体安全治理“新解法”

71. Meta自研OpenClaw引发Sev1事故，企业该怎么设权限边界？

72. AI时代的“数字牢笼”

73. 2026年04月17日 | OpenAI Agents SDK引入沙箱隔离架构

74. 沙箱环境成了Agent的后端

75. OpenAI的Harness（控制层 / 安全框架）与计算资源分离

76. AI权限合规检查

77. AI智能体失控事件频发，OpenClaw用户必须知道的3个安全护栏

78. 2025年8月多家主流AI平台强化智能体权限管控，行业聚焦“完全授权”下的安全边界划定

79. 释放AI潜能，筑牢安全防线

80. 安全代理型企业的蓝图

81. 意图安全，智能体行为安全的控制方法，AI安全的重要方向

82. 跑分拉满的 AI，一接管业务就翻车？实测太离谱

83. 2026AI 智能体爆发年

84. 智能体时代，企业如何避开“失控的AI”？企业必须防范的11大安全风险清单

85. 打造AI智能体安全“金钟罩”

86. 2026年OpenClaw 类智能体部署风险管理指南

87. 企业级 OpenClaw 安全检查实践

88. 内网 Agent 商业化落地核心

89. JoySafety

90. 热搜警示/附解决方案

91. 权限、审计、隔离与回退

92. AI智能体（龙虾类Agent）安全风险分析与管控方案

93. 男子用AI实时看监控帮摸鱼，这类工具怎么设置权限？

94. AI 智能体安全指南

95. 拒绝“数据刺客”

96. arxiv 2026 | OpenClaw防御提示注入

97. 沙箱代理工作流与执行风险管理的实用安全指南

98. 意图安全的实现

99. AI 简讯｜重要AI事件

100. 关于召开《AI智能体应用安全分级》规范研讨会的通知

101. 想部署OpenClaw又担心安全风险？AI智能体安全防护需要这么干

102. 【重点】2026智能体安全标准化研究报告|附下载

103. 别只看AI功能多强！手机智能体隐私代价与效率真相大起底

104. 当AI开始“操作电脑”，风险在哪里？——从“养龙虾”热潮看AI智能体的法律风险与责任边界

105. 【智能体治理与责任体系·企业实务六讲之五】内容与数据中本地文件、企业知识库、屏幕录制/截图的合规边界

106. 用户授权也没用？AI助手跨APP操作，边界在哪？

107. 使用本地 AI 智能体如何保障数据安全？

108. 嘶吼安全动态｜全国网安标委发布关于征集个人信息保护标准应用实践案例的通知 AI工作流工具Langflow曝未授权RCE漏洞

109. 【人工智能报告厅】2025AI智能体安全治理白皮书（47页，附下载方式)

110. AI数据安全系列首发：智能体应用安全防护系统

111. 360漏洞挖掘智能体最新发现OpenClaw三大漏洞，以AI监管AI守护智能体安全

112. 如何提高AI智能体的安全性

113. OpenClaw进阶玩法之权限控制

114. 2025AI智能体安全治理白皮书

115. OWASP发布AI智能体10大安全漏洞

116. Docker推出Docker Sandboxes沙箱，转为AI编程智能体设计

117. “智能体应用行为分级安全合规要求”技术规范研讨会即将召开

118. AI智能体权限失控根源在哪？

119. 可观测性中的智能体AI：构建高弹性、可问责的IT系统

120. Google Vertex AI：企业级权限、审计与日志的一站式解决之道

121. 安盟信息参编的《人工智能智能体内生安全技术要求》正式实施

122. OWASP发布AI智能体十大安全漏洞

123. AI智能体支付，会带来什么风险？

124. 22页|2025年智能体安全实践报告

125. 泉涌AI智能体权限管理功能上线！

126. 全链路操作审计日志，满足大型央企AI知识管理平台合规要求

127. 2025 AI智能体的实践应用：评估与治理基础框架白皮书

128. AI Agent Sandbox 解决方案研究

129. 2025年移动终端智能体隐私安全白皮书

130. 当AI开始“动手”：2026年，我们如何管住失控的智能体？

131. AI智能体续2——AI 智能体的对话访问权限设置区别解读

132. 指南发布 | 智能体应用程序安全指南&AI智能体—威胁与缓解措施

133. 微软确认：Win11 AI智能体访问用户文件前会先请求许可

134. 谁批准了这些AI Agent？重新思考AI时代下的访问权限、问责机制与风险管控

135. 一芯统舱驾OS有灵魂：地平线发布三大新品，开启整车智能体新时代

136. 2026年十大关键AI安全控制措施：从深度可视到持续验证

137. Day 10｜打造“可观测 + 可监控”的智能体系统

138. Zeroboot：1.1K⭐的毫秒级AI Agent沙箱

139. 封堵智能体“静默越权”：Genupixel 密码学治理框架，以 97 微秒延迟重塑信任根基

140. Microsandbox :开源的Agent专用沙箱环境

141. 全面介绍国内的 AI 智能体：星火智能体

142. 国内大厂Claw类智能体产品全景对比：一张表看懂怎么选

143. 你认为AI智能体安全吗？仁者见仁，智者见智

144. AI Agent 的代码执行沙箱：从容器到微虚拟机的隔离之道

145. 全球仅20%公司建有成熟AI智能体治理模型 AI权限漂移或架空人类数字主权

146. AI 智能体爆发背后的隐忧：2110 亿美元融资狂潮中，企业如何守住安全底线？

147. 小米&荣耀：2025年移动终端智能体隐私安全白皮书

148. 中国信通院【首批】可信AI云智能体交互安全能力评估第1部分：身份与访问控制正式启动！

给AI助手开系统权限？你可能正在亲手制造一个“数字内鬼”

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