背景

OpenClaw 是一款旨在賦予 AI 代理（Agent）完整系統存取權限的工具，讓 AI 能直接操作終端機與各類系統工具。這項技術雖然大幅提升了自動化能力，卻也引發了關於安全性與系統失控的激烈討論，特別是在 AI 代理可能接觸到敏感數據或執行毀滅性指令的情況下，開發者該如何在功能性與安全性之間取得平衡。

社群觀點

Hacker News 的討論核心圍繞在「提示詞注入」（Prompt Injection）的不可避免性。許多留言者指出，目前的 AI 代理在設計上存在根本性的缺陷，因為它們無法像傳統資料庫管理系統那樣，透過參數化查詢來區分指令與數據。當數據與指令在大型語言模型（LLM）中混雜在一起時，惡意攻擊者可以輕易透過網頁內容或文件偽裝成高優先級的系統指令，誘導 AI 代理背叛其原始設定。雖然有人提議透過另一層 AI 進行過濾或紅隊測試，但反對者認為這只是在玩一場「貓捉老鼠」的遊戲，因為任何基於 AI 的防禦機制本身也可能被注入指令所癱瘓。

對於如何緩解這種風險，社群內出現了兩種主要流派。一派主張透過「確定性架構」來限制 AI 的權限，即不讓 AI 代理直接處理所有事務，而是將其作為一個翻譯與路由層，調用經過嚴格測試且功能單一的腳本或工具。這種做法雖然犧牲了一些靈活性，但能有效縮小錯誤連鎖反應的範圍。另一派則從基礎設施層面切入，建議將 AI 代理置於完全隔離的沙盒環境或零信任網路中，並透過具備時間限制（TTL）的憑證管理系統來降低風險。然而，也有觀點犀利地指出，如果為了安全而將 AI 代理與電子郵件、行事曆等實際生產力工具完全隔絕，那麼這類工具將會失去其存在的價值，變成一種「安全但無用」的玩具。

此外，討論中也觸及了 AI 代理與人類社交工程之間的類比。有留言者認為，要創造一個完全免疫於提示詞注入的 LLM，難度等同於創造一個完全不會被社交工程詐騙的人類。當 AI 具備了類人的理解能力時，它也必然繼承了被誤導的可能性。這種「混淆代理人」（Confused Deputy）的問題在 AI 代理獲得系統權限後變得更加危險，因為這不僅是軟體漏洞，更是一種邏輯上的結構性風險。部分資深開發者對此表示憂慮，認為許多推廣此類工具的人並未意識到將鍵盤控制權交給非確定性系統的嚴重後果。

延伸閱讀

• DeepMind CaMeL: 一種嘗試為 LLM 引入類似參數化查詢概念的研究。
• Claude Code: Anthropic 推出的類似工具，常被拿來與 OpenClaw 的開放性做比較。
• Tailscale 與安全保險箱（Vault）: 社群建議用於限制 AI 代理權限與管理短期憑證的技術手段。