GitHub 26万星，超越React，史上增长最快的开源项目——OpenClaw（小龙虾）最近火了。但与此同时，工信部发布紧急预警：25万+实例公网裸奔，API密钥泄露、远程代码执行……在这场AI安全风暴中，国产开源AI智能体AiPy（爱派）凭借"本地优先、默认安全"的设计理念，成为用户的安全避风港。
25万"小龙虾"公网裸奔，工信部紧急预警
2026年2月5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》。
预警指出：
OpenClaw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。
这不是危言耸听。
一个名为"OpenClaw Exposure Watchboard"的网站，打开openclaw.allegro.earth，目前已有250,586个OpenClaw实例暴露在公网上。这个数字在一个月前还只有1,000。
IP地址、云服务商、所在国家、是否泄露凭证……每一条都是活生生的"小龙虾"，赤裸裸地暴露在互联网的汪洋大海中。
SecurityScorecard的STRIKE团队在2月中旬发布了一份报告，数据变化之快令人瞠目：上午撰写时还是4万，下午发布时已飙升至13.5万——短短几个小时，暴露实例翻了3倍。
而截至今天，Allegro团队的最新扫描结果已突破25万大关。这种指数级增长，本身就是一场正在发生的网络安全灾难。
📊 安全触目惊心的数据：
63%的公网暴露实例存在可利用漏洞
12,812个实例可被远程代码执行直接接管
53,000+实例IP曾出现在已知数据泄露事件中
国内IP占比相当大，阿里云、腾讯云、百度云实例密密麻麻
为什么"小龙虾"会裸奔？
OpenClaw本身是一款优秀的开源AI智能体项目，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。
但问题出在哪里？
- 默认配置的安全隐患
旧版OpenClaw默认绑定0.0.0.0:18789，监听所有网络接口，包括公网。你装上它，什么都不改，它就已经对整个互联网敞开了大门。
- 信任边界模糊
OpenClaw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。
- 明文存储敏感信息
OpenClaw的配置文件里存着各种API Key和OAuth Token，全部明文保存。只要有人能访问到你的实例，这些东西唾手可得。
有个心大的网友直接把OpenClaw的配置文件提交到GitHub，第二天发现他的API Key被狂刷，账单直接爆了。
安全对比——AiPy如何做到"稳如泰山"
说到这里，不得不提国产AI智能体工具——AiPy（爱派）。
同样是AI智能体，同样支持本地部署，为什么AiPy能避免这些安全陷阱？
🔒 AiPy的核心安全设计：
- 本地优先架构
所有数据处理和任务执行都在用户本地环境中完成
不强制要求公网暴露，默认就是"关门干活"
数据不出本地，隐私天然保护
- 代码即代理（Code is Agent）范式
不依赖预定义工具链，动态生成Python代码执行
执行过程透明可控，用户可随时审查
不存在"黑箱操作"带来的安全隐患
- 成本可控
仅支付大模型API调用费用，无隐藏成本
社区持续优化，安全漏洞快速响应
对比一下：
选择AI工具，安全是底线
微软Defender安全研究团队的通报这样写道：OpenClaw应该被当作"不受信任的代码执行"来对待，不适合在个人或企业工作站上运行。
Meta直接禁止员工在公司设备上使用OpenClaw。
OpenClaw的项目维护者也说："如果你连命令行都搞不明白，这个项目对你来说太危险了。"
⚠️ 这不是说OpenClaw不好——它是一款技术先进、功能强大的开源项目，只是对用户的安全意识和配置能力有较高要求。
但对于大多数普通用户和中小企业来说，选择一款默认安全、开箱即用的AI智能体工具，显然是更明智的选择。
AiPy——让AI安全地为你干活
AiPy（爱派）由知道创宇推出，是一款融合大模型LLM与Python生态的AI智能体。
✅ 核心能力：
自然语言到代码转换：说出需求，自动生成Python代码执行
本地文件操作：数据分析、文档处理、批量重命名……一句话搞定
多模型支持：兼容OpenAI、Claude、国产大模型等多种LLM
完全本地化：数据不出本地，隐私有保障
💼 适用场景：
📊 数据分析师：自动化数据清洗、可视化报表生成
📝 内容创作者：批量文章处理、格式转换
💼 办公人员：Excel自动化、文档整理
🔧 开发者：代码生成、调试辅助
AI时代，效率是刚需，但安全是底线。
OpenClaw的"裸奔"事件给我们敲响了警钟：再强大的工具，如果安全设计存在缺陷，都可能成为黑客的"后门"。
AiPy用"本地优先、代码透明、默认安全"的设计理念，为AI智能体树立了安全标杆。
选择AI工具，不仅要看它能做什么，更要看它能不能保护你的数据安全。
