近期，中国内地已通知大型银行、国有企业及政府部门，禁止在办公电脑中安装OpenClaw。这一“降温”举措，折射出技术狂飙背后的安全隐忧。事实上，围绕人工智能应用的风险讨论，早已进入政策视野。据国家互联网应急中心近期发布的通报显示，OpenClaw作为可“自主执行任务”的智能体工具，在实际运行中被授予较高系统权限，一旦配置不当，可能被攻击者利用，从而“轻易获取系统的完全控制权” 。此外，公开资料也显示，该类系统普遍面临数据泄露、权限滥用及漏洞攻击等风险。在此背景下，对敏感部门采取限制措施，成为一种可预期的政策选择。
从技术角度来看，张国斌给出了更为系统的分析：“最新信息显示美国和中国是OpenClaw部署最集中的国家，两国合计占全球部署总量的65%以上，作为一个处在早期或快速迭代阶段的开源产品，其核心问题包括编译器链不稳定、算子覆盖不完整（尤其是 Transformer / LLM 长尾算子）以及性能不可预测（不同模型表现波动大）等问题，结果是在 demo 或特定 workload 表现很好，但在大规模应用时候风险很大。”
这一判断揭示出当前AI Agent技术的典型特征——在局部场景中表现出色，但在复杂环境中仍存在明显不确定性。而监管的收紧，正是对这种“不确定性外溢”的回应。
需要指出的是，这种审慎态度并非孤例。当前，围绕AI安全的全球治理讨论正在升温，多国政府与机构均在强化对前沿AI系统的风险评估与使用边界界定。在这一趋势下，中国的监管举措更接近一种“前置防控”。
围绕具体风险，张国斌进一步指出：“中国政府的禁令反映出OpenClaw存在客观的安全风险，这些风险并非空穴来风，而是得到了多国网络安全机构的确认：官方指出的核心安全风险包括
高危漏洞存在——国家互联网应急中心（CERT）明确指出OpenClaw存在CVE-2026-25253高危漏洞，可导致一键远程代码执行，使系统完全失控；
数据泄露风险——AI Agent需要访问大量敏感数据才能发挥作用，存在数据被非法外传的可能；
数据泄露风险——AI Agent需要访问大量敏感数据才能发挥作用，存在数据被非法外传的可能；
跨境数据传输——OpenClaw可能将数据发送到境外服务器，这对政府机构和国企而言是重大隐患；
权限过大问题——OpenClaw以完整系统权限运行，可能被利用执行恶意代码，这种“过度授权”是安全大忌；
供应链安全隐患——作为开源项目，其依赖库可能存在未被发现的安全漏洞。”
不过，风险之外，OpenClaw的快速走红同样折射出AI Agent的现实价值。正是在效率与自动化需求的推动下，这类工具才得以迅速扩散。
对此，张国斌表示：“OpenClaw的爆发式流行确实反映了其革命性的实用价值：
生产力层面，它实现了从‘对话’向‘执行’的跃迁，能够自主拆解任务、调用工具并完成操作，使AI从辅助工具转变为可持续运行的‘数字员工’，并具备7×24小时处理复杂事务的能力；
在技术路径上，开源模式显著降低了使用门槛，本地部署也为数据留存提供了更多可能，推动AI能力从少数企业向更广泛主体扩散；
从产业角度看，其高强度的算力与Token消耗，反向拉动了云计算、芯片及基础设施需求，同时激活了上下游生态，形成新的创新链条；
在商业层面，OpenClaw 则提供了从概念验证走向实际应用的范式，证明AI Agent具备现实可行的商业路径。”
可以看到，OpenClaw 之所以引发资本与产业的共振，正是因为其在“工具化智能”方向上迈出了关键一步。但与此同时，其安全边界尚未稳定，这种“能力超前于治理”的状态，构成了当下争议的核心。
在总结这一问题时，张国斌从监管逻辑与技术发展关系出发指出：“综上所述，中国政府对OpenClaw在敏感部门的限制，不应被理解为对技术本身的否定，而是对‘速度与安全的平衡’的理性把握。正如国家互联网应急中心所建议的，通过‘及时升级版本、优化默认配置、谨慎安装第三方插件、加强账户认证、限制执行权限’等措施，风险是可控的。”
业内普遍认为，这一表述反映出当前AI治理的核心命题——在技术快速演进中同步建立安全边界。对于技术所处阶段，张国斌进一步表示：“正如百年前的汽车一样，OpenClaw 代表了AI Agent时代的黎明今天，当我们面对这些初具智能的‘数字代理’时，历史以惊人的相似度重现：它们或许还不够完美，执行复杂任务时效率可能不如人工精细，也存在决策失控的风险。但正是这些不完美，恰恰证明了我们正站在一个全新文明的起点上。”
这一判断凸显出AI Agent仍处早期阶段，既存在不确定性，也具备持续演进的空间。
针对外界质疑，张国斌强调：“OpenClaw 所代表的自主智能，其益处是真实的——它将人类从繁琐的数字劳作中解放，让创造力回归人本身；其风险也是真实的——我们需要面对算法偏见、安全边界乃至伦理困境的挑战。”
在路径选择上，张国斌给出了明确方向：“我们需要建立一个与技术创新同步进化的安全治理框架，让创新与安全并行，而非因噎废食。”
总体来看，围绕OpenClaw的争议，本质在于如何在风险可控前提下释放技术潜力，而这一平衡，也将决定AI Agent能否真正走向规模化应用。