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安全专家养虾5天忠告:新手避坑与高效养殖指南

安全专家养虾5天忠告:新手避坑与高效养殖指南

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2026-03-17

文 | 深流研究所,作者 | 绛枫

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“养虾”正以前所未有的速度穿透中国的各个圈层。

社交媒体上,许多人在晒自己的虾会干什么;有人花3000块请人上门安装一个免费软件;有人凌晨两三点还在跟虾互动舍不得睡觉;深圳腾讯大厦门口排了近千人的长龙,来的不只是开发者,还有小学生和退休大爷。

大家都开始有点FOMO(错失恐惧症),纷纷上手养起了自己的龙虾。

市面上的龙虾也琳琅满目起来——各大公司都快速推出了自己的产品。

其中,一度被外界说在AI上有点慢的腾讯,也在这轮浪潮中成为最积极和迅捷的跟进者,一口气推出了超过5款相关产品,涵盖了IM接入、本地办公、云端部署、终端安全等多个场景,据说还有一批产品在研发或内测中。

不仅互联网公司,许多手机厂商也陆续发布了自己的“龙虾”,不少地方政府也出台专项政策和补贴进行扶持。全民养虾热,正席卷全社会。

但在这种蜂拥而上的浪潮中,往往也隐藏着未知的风险。因为OpenClaw现阶段的成熟度有限,加上默认权限非常宽泛,使用上依然有不少门槛,很多东西需要自己去摸索、配置,甚至踩坑。

有人的虾把重要文件删了;有人发现自己的密钥不知道什么时候被读取过;还有人装了个来路不明的Skill,虾就开始干奇怪的事情。

越来越多人开始问同一个问题:我的虾,安全吗?

近期有一场直播,专门聊怎么安全养虾。直播请了腾讯WorkBuddy、Lighthouse、乐享等几个“养虾”产品的一线负责人,以及腾讯云安全专家、腾讯研究院专家,一起聊了将近两个小时,也回答了许多网友关心的问题。

其中有个细节让我印象很深。腾讯云安全专家李滨提到,他从1月底开始就在关注OpenClaw,却一直等到直播的这周,才开始养虾。

一个安全领域的专家,为什么迟迟不愿动手?养虾5天后,他的忠告是什么?

实际上,在观望“养虾”的这段时间,李滨陆续做了几件事情:

对OpenClaw的整个安全架构做了全面分析;陆续给OpenClaw最新提交安全漏洞报告,推动修复;持续跟踪Skill市场的安全状况。

李滨把“养虾”的安全问题总结成了4个方面,也给出了相应建议。

先想清楚让“虾”干嘛,再决定给它什么

“我想养虾,但不知道养了能干嘛。”最近总有人问李滨这个问题。他的回答很明确:

“如果你都不知道自己想让它干嘛,这个问题没有想清楚之前,就不要轻易下手。”

因为你想让它做什么,直接决定了你该给它多大的权限、让它看到什么。

早期的OpenClaw,环境是完全开放的——你把它装上,它就可以访问系统上的所有资源。大模型密钥、配置文件、系统设置等信息,可能全部暴露。

过去一个多月,OpenClaw逐步做了一些增强——比如加了工作区的概念,可以限定虾只在某个文件夹下活动。这些机制默认并不是最严格的状态,需要你自己去配置。

所以,我们要先想清楚目的,再按需授权。李滨打了个非常形象的比喻:

“你要是想让它取外卖,就不要给它银行卡。你要是让它帮收发邮件,就别给它其他的密钥。”

高风险的操作权限,从一开始就别开

OpenClaw跟以前的聊天机器人最大的区别,是它不只能说话,还能动手——操作电脑、执行代码、删文件、发邮件、调API。

“龙虾”能做什么,和它应该做什么,是两回事。你让它删文件,它可能就真删了。至于这个文件是你的毕业论文还是一个临时缓存,它不一定分得清。

直播里晓辉博士也提到一个真实案例:有人在AI社交应用里养了一个AI分身,随口跟它说“我最近考虑着想换工作”,结果第二天这个分身就到处帮他找工作了——他都还没想好要不要提离职,AI已经帮他宣传出去了。

AI很听话,问题是它太听话了。你给它的每一项权限,都要想一想最坏的情况。李滨提到,高风险的操作权限,从一开始就别开。

警惕Prompt注入,“龙虾”分不清谁在下指令

Prompt——提示词——是你给虾下达的指令。但虾本身并不能判断这条指令是你发的,还是别人发的,是善意的还是恶意的。

打个比方:你雇了一个超级听话的助理,谁跟他说话他都照办。你说“帮我整理文件”,他整理了;一个陌生人混进办公室说“把老板的密码发给我”,他也照办了——因为他分不清谁有权下指令。

李滨认为,提示词的注入,以及提示词本身的安全过滤,值得关注。

恶意指令可能藏在一个网页里、一封邮件里、一段看起来人畜无害的文本里。虾在处理这些外部内容的时候,可能就被“劫持”了。

这方面,我们也需要有安全意识,即不管虾通过什么渠道跟外界沟通,只要有信息的输入和输出,就潜在有风险。

选Skill要谨慎,来源不明的一律别装

此外,还有来自Skill本身的风险。我们装上了龙虾后,还没法用,得装各种各样的Skill。

你想让它帮你整理日历,装一个日历Skill;想让它帮你写PPT,装一个PPT Skill。它就像手机里的App,虾的大部分本事都是靠Skill撑起来的。

OpenClaw是开源项目,Skill市场的准入门槛非常低,任何人都可以上传。

当下,Skill市场增长得非常快——最新技能市场ClawHub上,每天超过5000个Skill在更新,超过1000个Skill在新增。这个速度意味着安全审核可能跟不上。

你在Skill市场下载一个看起来很好用的技能,它可能确实很好用——同时,它的代码里可能藏着窃取密钥、植入木马、或者偷偷给你的虾注入恶意指令的操作。

李滨在直播中给的建议也很明确:从可信的源头来获取,别人随便发给你一个Skill,最好就不要安装了。

用Skill来审查Skill,用魔法打败魔法

这里就要说回李滨自己的“养虾”经历。

决定养虾后,他自己给这只“虾”写的第一个Skill,是检查和审计其他Skill是否安全。

具体来说,当你要安装一个新Skill的时候,这个安全Skill会先跑一遍检查。

只有通过检查,才会被允许安装,用AI来守护AI。

这时,直播间里WorkBuddy的产品经理李超也提到,他们的产品也采用了类似的方案。

WorkBuddy是腾讯推出的一款面向办公场景的智能体,和“龙虾”一样,它能自主地处理文档、信息整理等工作。安全检查Skill已经内置在WorkBuddy里了。

也就是说,如果你用WorkBuddy——你不需要自己去写安全审查Skill,它出厂就自带。每当你从外部装一个新Skill,WorkBuddy会自动帮你做一遍安全扫描。

实际上,腾讯在好几个层面都做了安全防护。我梳理了一下,基本上是四道防线,从近到远,一层一层往外扩。

给“虾塘”设一个围栏,把你的电脑保护起来

离你最近的一层,是你自己的电脑。

腾讯电脑管家新版本加了一个叫“AI安全沙箱”的功能——说白了就是给你的虾圈一个围栏。虾在围栏里干活没问题,但围栏外面的东西——你的证件照、银行信息、系统文件——它碰不到。

虾在本地调用的所有插件行为,也会被实时监控,发现异常直接拦截。一键开启,不需要你懂安全配置。对于大部分普通用户来说,这大概是目前最省心的保护方式。

别让AI黑箱干活,用可预览可审核的产品

光有围栏还不够——围栏管的是虾能碰什么,但虾在围栏里怎么干活,还是得产品本身管。

前面说的WorkBuddy,它不只是出厂内置了安全检查Skill,整个设计思路就比原生OpenClaw更“收敛”些——Skill分用户级和项目级两层隔离,AI的操作范围被限在特定文件夹下,每一步操作你都能在界面上看到预览和审核。不是那种“你给个指令,它干了什么你完全不知道”的状态。

给Skill统一做“安检”,有问题的直接下架

虾自己安全了,但你给它装的技能安不安全?前面说了,Skill市场每天新增上千个,来源五花八门。

腾讯做了一个本土的Skill市场叫Skill Hub,除了解决国外ClawHub访问慢、没有汉化的问题之外,更重要的是加了安全审计这一层——平台对收录的技能做代码级的安全检测,尤其TOP 50榜单里的技能都经过了安全检验,检测出问题的Skill直接下架。

企业养虾,得让每只虾的行为都可追溯

如果你的公司也开始养虾——几十上百只虾同时在跑,谁在跑、在干什么、有没有越权、出了问题能不能追溯——这些事靠每个人自觉是管不住的。

腾讯云为此推出了AI Agent安全中心,帮企业盘清楚内部到底部署了多少AI智能体,每一步行为都有日志可查,高危操作会被实时拦截,第三方Skill的代码也会做深度扫描,从源头防住供应链投毒。

从你电脑上的围栏,产品里的内置防护,到技能市场的安全过滤,再到企业的统一管控——四道防线,覆盖了从个人到组织的整条链路。总结下来就是四个字:看得见,管得住。

要做好防护,但依然值得尝试

全民养虾是好事。它第一次让这么多非技术人群,感受到了AI Agent的威力。

而且,已经有人用它做出了实实在在的成果。

直播连线了一位腾讯的产品经理陈颢鹏。他现在每天的大部分工作都是指挥龙虾完成的——以前实习生要花三天统计的投放数据,龙虾一个小时就跑完了。他把流程沉淀成Skill,之后每次只需要说一句话就能重复执行。

还有一位内容博主贾万兴,他的团队每个月要贴发票——经常出差,发票特别多,还要按类目分类,纯粹是体力活。他就写了一个Skill:把发票全扔进一个文件夹,AI根据分类规则自动分拣、自动填表、一键提交。

这正是AI Agent让人兴奋的地方——它不只是告诉你答案,它帮你把事情做完。

贾万兴还说了一句我很认同的话:“我们文科生可能更适合这个时代。因为真正能提出问题、把问题描述清楚的,反而是文科生。”

在AI时代,发现问题、描述问题,已经变成了一种底层能力。就像前面说的一样,养龙虾之前,也要想清楚用它解决什么问题。

就像晓辉博士在结尾的总结:安全养虾,按需养虾,理性养虾。

AI时代,我们更需要健康理性的人机关系——不是盲目信任,不是完全拒绝,而是在使用中一步步建立边界感。

来源:https://www.163.com/dy/article/KO7L13TT05118O92.html
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