OpenClaw们狂奔，谁来焊死安全车门？

允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

2026年，AI从写诗画图的聊天机器人进化为“行动式智能体”，能接管操作系统、调用API、处理邮件和财务。然而，当AI拥有“手脚”时，恐慌也随之而来：误删核心数据或被诱导“黑化”怎么办？传统“打补丁”的安全思维在自主决策的智能体面前失效了。

智能体安全正成为AI下半场的核心挑战，也是智能体经济规模化落地的关键。江苏通付盾提出了一套前瞻性框架，认为AI产业化的前提正从“能力优先”转向“信任优先”。该框架分为三层：

• 基础层：通过节点化部署和数据容器确保算力与数据安全；
• 模型层：引入形式化验证对齐超级智能；
• 应用层：借力本体论构建风控大脑，精准约束AI行为。

这套逻辑已在通付盾的“大群空间”（LegionSpace）多智能体协同平台中落地。

智能体安全体系建设

人工智能已进入大规模应用阶段，随之而来的安全问题愈发重要。智能体安全需覆盖全链路复杂系统，包括基础层（算力与数据安全）、模型层（算法与协议安全）和应用层（运维与业务风控）。这要求摒弃传统“打补丁”思维，采用“内生安全”与“零信任”结合的设计哲学。

可信算力与数据

1. 节点化部署：将算力网络分解为分布式节点，通过区块链连接，形成可信执行环境。任务调度基于计算过程验证，而非对中心的信任。
2. 数据容器：保障数据主权与隐私，遵循“数据不动算力动”原则，确保原始数据“可用不可见”。容器与分布式数字身份绑定，生成不可篡改的链上记录。
3. 协同网络：节点与容器结合，构建智能体协同网络，实现跨节点安全协作。

可信算法

面对未来可能出现的超级智能，通付盾采用形式化验证方法，将模糊的安全需求转化为精确逻辑语言，穷尽性验证核心决策逻辑，确保行为不违反规约。此外，形式化验证还应用于后量子密码算法设计，为智能体提供抗量子攻击的安全保障。

可信应用

以OpenClaw、Moltbook为代表的行动式智能体带来了新的安全威胁，如提示注入、插件供应链漏洞等。通付盾基于本体论构建智能体安全风控平台，将领域知识转化为动态安全知识图谱，实时推理意图并审查行为合规性。

构建信任优先的AI发展框架

AI正从“能力优先”转向“信任优先”，安全性成为前置价值。智能体安全是释放万亿级经济潜力的前提，也是下一代人机协同规则的核心。通付盾通过“基础层-模型层-应用层”体系，在LegionSpace中打造可信协同网络，定义未来商业生态。

未来，AI企业的竞争力不仅在于模型规模，更在于能否搭建安全可信的智能体协同网络。