智東西
作者 程茜
編輯 漠影

智東西3月19日消息，近日，面壁智能推出一個(gè)端云協(xié)同、安全高效的龍蝦智能硬件EdgeClaw Box，讓用戶在無需將隱私信息上傳云端、完全掌握數(shù)據(jù)主權(quán)的前提下，也能穩(wěn)定、安全地運(yùn)行一只屬于自己的強(qiáng)大“龍蝦”。

上周，全民掀起“養(yǎng)龍蝦”熱潮，其背后的開源智能體框架OpenClaw GitHub Star數(shù)迅速攀升至32.2萬，然而如今其熱度未退就遭遇了不少口碑崩盤事件，誤刪郵件、盜刷信用卡、D盤被清、黑客遠(yuǎn)程入侵等安全問題集中爆發(fā)。

這使得多個(gè)國家相關(guān)機(jī)構(gòu)緊急下場(chǎng)，發(fā)出警告和安全部署指南：如3月17日國家安全部發(fā)布《“龍蝦”（OpenClaw）安全養(yǎng)殖手冊(cè)》、上周國家互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)急中心發(fā)布關(guān)于OpenClaw安全應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)提示。

值得一提的是，“養(yǎng)龍蝦”的昵稱得益于OpenClaw的Logo——紅色龍蝦，并且因中國開發(fā)者更喜歡用“龍蝦”來稱呼這個(gè)智能體，所以部署OpenClaw也被稱作“養(yǎng)龍蝦”。

目前來看，“養(yǎng)龍蝦”熱潮并未熄火，其展現(xiàn)出的精準(zhǔn)理解指令并自主執(zhí)行任務(wù)能力讓人們得到了切切實(shí)實(shí)的幫助，而這也從側(cè)面印證AI能力越強(qiáng)，解決安全問題就越迫切，EdgeClaw Box就是在這樣的背景下誕生。

一方面，其搭載的EdgeClaw是可以運(yùn)行在用戶本地設(shè)備上的開源“龍蝦”，且數(shù)據(jù)與模型都不上云，另一方面，EdgeClaw Box內(nèi)置面壁智能「小鋼炮」MiniCPM全家桶模型以及第三方頂尖模型，還有大量Skills滿足用戶通用和專業(yè)需求。

如此一來，用戶能安全“養(yǎng)龍蝦”便成為現(xiàn)實(shí)。

一、“養(yǎng)龍蝦”風(fēng)起，EdgeClaw要幫你嚴(yán)控AI自主權(quán)

事實(shí)上，想要安全養(yǎng)“龍蝦”，其核心就是讓AI在用戶畫好的“安全圈”里干活，始終把最終控制權(quán)握在用戶手里。

目前業(yè)界有兩種思路來控制AI的自主權(quán)：

其一是完全本地部署，讓模型、數(shù)據(jù)、執(zhí)行全程都在自己的設(shè)備上。

這種方式的優(yōu)勢(shì)在于智能體的數(shù)據(jù)、對(duì)話、操作都在用戶自己的設(shè)備里，可以從物理層面切斷外部風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)完全自主可控。但不足之處在于，可以承載OpenClaw的硬件成本高、模型能力受限，且需要用戶有一定的技術(shù)能力去部署以及進(jìn)行后期維護(hù)。

其二是在公有云廠商的專屬實(shí)例、私有區(qū)部署模型，數(shù)據(jù)與其他租戶物理隔離，也就是在不放棄云端能力的前提下，讓用戶充分控制智能體的權(quán)限、隱私、操作邊界。

其好處為數(shù)據(jù)隔離更加安全靈活，對(duì)用戶自己的設(shè)備、技術(shù)水平要求低，且能支持模型的持續(xù)迭代更新。不過這種方案的價(jià)格也相對(duì)較高，需長(zhǎng)期租用，且因?yàn)榈讓右蕾囋茝S商，部分智能體的規(guī)則無法自定義，可控性較低。

綜合來看，這兩大思路的不足之處正是OPC（一人公司）、個(gè)人用戶“養(yǎng)龍蝦”的核心痛點(diǎn)所在：既要保證安全，又要有一定技術(shù)儲(chǔ)備，既想省心又想省錢，既想要高效又擔(dān)心數(shù)據(jù)泄漏。

EdgeClaw Box就是為了解決這些問題，讓開發(fā)者找到安全、成本、性能之間的平衡。

首先是最重要的安全，EdgeClaw Box雙管齊下，既支持模型在本地部署，還有額外的安全機(jī)制疊加。該系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的輸入推薦敏感詞模糊化處理等模型工作模式，例如，當(dāng)你上傳投資報(bào)告讓AI分析時(shí)，AI在識(shí)別到里面的公司名稱、創(chuàng)始人名字等敏感信息時(shí)，就會(huì)自動(dòng)進(jìn)行敏感信息模糊化再進(jìn)一步分析。

其次是省錢，用戶可以根據(jù)任務(wù)的難易程度選擇云上還是本地的模型執(zhí)行，使其經(jīng)濟(jì)效益最大化。此外，專業(yè)開發(fā)者也可以自己下載開源的EdgeClaw部署在自己的硬件里。

至于最后的性能，就需要EdgeClaw Box的實(shí)操案例說明。

二、通用、專業(yè)Skills雙加持，讓智能體操作安全與效率并重

對(duì)于“養(yǎng)龍蝦”而言，技能越扎實(shí)、越貼近真實(shí)工作場(chǎng)景，其實(shí)用價(jià)值就越高。因此，面壁為其打造了通用和專業(yè)的雙層Skills體系，即能滿足用戶高頻、重復(fù)、耗時(shí)的通用需求，還能搞定用戶特定專業(yè)場(chǎng)景的難題。

通用Skills包括會(huì)議紀(jì)要生成、內(nèi)容協(xié)作、錄音轉(zhuǎn)寫、郵件起草恢復(fù)、日程管理等，專業(yè)Skills首發(fā)投資分析、倉庫管理、數(shù)據(jù)質(zhì)檢、業(yè)務(wù)審計(jì)等Skills，未來還會(huì)在Skills商店繼續(xù)增加。

這些專用Skills的能力也是EdgeClaw Box區(qū)別于市面上其他“龍蝦”產(chǎn)品的關(guān)鍵。

投資分析Skill中，有頭部VC投資經(jīng)理提出需求：讀取”/home/clawbox-01/BP/Chicken_BP.md”，結(jié)合小雞公司的BP數(shù)據(jù)，幫我分析公司的核心財(cái)務(wù)指標(biāo)。EdgeClaw Box會(huì)率先自動(dòng)解析文檔并進(jìn)行脫敏處理。

可以看到，在分析過程中，EdgeClaw在不同階段分別選擇了端云協(xié)同、完全本地的方式。如分析特定賽道情況、團(tuán)隊(duì)背景調(diào)研等任務(wù)時(shí)，該系統(tǒng)會(huì)選擇端云協(xié)同，并針對(duì)信息是否敏感進(jìn)行自動(dòng)分層；對(duì)于設(shè)計(jì)項(xiàng)目核心數(shù)據(jù)、查閱機(jī)構(gòu)歷史數(shù)據(jù)等階段，其會(huì)在本地進(jìn)行檢索分析，不上云。

這使得OPC或者個(gè)人開發(fā)者在執(zhí)行任務(wù)時(shí)，EdgeClaw Box能按需調(diào)度資源，并對(duì)敏感信息進(jìn)行分級(jí)，兼顧安全與效率。

【視頻】

數(shù)據(jù)質(zhì)檢Skill中，某大模型語音數(shù)據(jù)平臺(tái)主管需要每天監(jiān)控多個(gè)數(shù)據(jù)任務(wù)并行運(yùn)行，還要每周給算法團(tuán)隊(duì)、數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)輸出質(zhì)量結(jié)論和隔離建議。智能體會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)4條任務(wù)線，并能通過本地篩選即使提醒異常情況，這里主要針對(duì)的是重復(fù)樣本、字段缺失等高頻標(biāo)準(zhǔn)化質(zhì)檢系統(tǒng)，這些檢測(cè)在本地就可以完成。

如果遇到更為復(fù)雜的問題時(shí)，如智能體檢測(cè)到TTS客服播報(bào)批次出現(xiàn)連續(xù)讀音問題，在用戶點(diǎn)擊“深度分析”后，其會(huì)對(duì)這部分問題進(jìn)行綜合分析并聯(lián)動(dòng)其他問題判斷是否要暫停任務(wù)線。最后，該系統(tǒng)還會(huì)自動(dòng)匯總當(dāng)天異常、風(fēng)險(xiǎn)任務(wù)等生成簡(jiǎn)報(bào)。

這一過程中，智能體不僅可以在本地完成高頻、標(biāo)準(zhǔn)化的質(zhì)檢環(huán)節(jié)，還能在遇到復(fù)雜問題時(shí)跨任務(wù)、跨維度綜合判斷給出專業(yè)建議，兼顧成本與效率。

【視頻】

想要做出上面這樣既能端云協(xié)同，又能兼顧通用與專業(yè)場(chǎng)景的智能體并不容易，除了上文提到的通用、專業(yè)Skills加持，還得益于EdgeClaw Box背后的幾大殺手锏。

首先是背后的模型性能足夠強(qiáng)?；贓dgeClaw Box，開發(fā)者既能使用頂尖端側(cè)模型面壁智能「小鋼炮」MiniCPM系列全家桶，還可以無縫切換Kimi、MiniMax、Claude、GPT、Qwen、GLM等主流第三方模型。

這使得智能體離線狀態(tài)下可以完全在本地運(yùn)行，既省錢又省電，遇到復(fù)雜任務(wù)就可調(diào)用云端大模型完成。值得一提的是，用戶數(shù)據(jù)全程不經(jīng)過任何第三方服務(wù)器，能實(shí)現(xiàn)真正意義上的物理隔離。

其次就是不限定硬件，可以多設(shè)備部署。面壁已經(jīng)在面壁智能自研的松果派以及英偉達(dá)DGX Spark、蘋果Mac Mini等主流硬件上都做了軟件預(yù)裝適配，可廣泛兼容。這些設(shè)備搭載EdgeClaw后可以升級(jí)為私有化AI工作站。

基于此，EdgeClaw Box就能將AI的自主權(quán)、成本、算力、數(shù)據(jù)安全邊界都交給用戶自己。

三、端側(cè)小模型優(yōu)勢(shì)加持，讓安全養(yǎng)龍蝦人人可玩

OpenClaw的走紅，可以將其定義為智能體從能聊天走向會(huì)執(zhí)行的關(guān)鍵里程碑，但隨之而來的權(quán)限失控、數(shù)據(jù)泄露、惡意插件等風(fēng)險(xiǎn)，也為整個(gè)行業(yè)敲響了安全警鐘。

這一背景下誕生的EdgeClaw Box，更像是站在OpenClaw的技術(shù)基石之上，褪去極客玩具屬性，進(jìn)化為真正面向真實(shí)場(chǎng)景、安全可控、高效實(shí)用的新“龍蝦”方案。

事實(shí)上，EdgeClaw繼承了OpenClaw的核心能力，包括入口層支持微信、飛書、Telegram等即時(shí)通信工具接入能力，調(diào)度層不綁定特定大模型，執(zhí)行層支持瀏覽器操作、文件讀寫、API調(diào)用等，以及Skills擴(kuò)展生態(tài)。

在這之上，面壁圍繞著安全為其添磚加瓦，核心創(chuàng)新在于面壁自研的隱私路由中間件。

研究人員在OpenClaw執(zhí)行流程中植入Hook，EdgeClaw能自動(dòng)將每一條用戶消息、工具調(diào)用參數(shù)和Agent輸出按敏感程度分為S1-默認(rèn)模式、S2-脫敏模式、S3-安全模式三個(gè)等級(jí)，S1和脫敏后的S2可以上傳到云端大模型，S3則完全留在本地、由預(yù)裝的MiniCPM模型離線處理。

與此同時(shí)，EdgeClaw還搭載“雙軌記憶”機(jī)制，云端模型只能看到脫敏后的對(duì)話歷史，只有本地模型能訪問包含完整信息的記憶內(nèi)容，杜絕隱私數(shù)據(jù)通過上下文窗口泄露給第三方云服務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)。

而這一切的關(guān)鍵，在于端側(cè)模型性能足夠強(qiáng)大，可高效完成更多任務(wù)，真正為用戶降本增效。

目前，根據(jù)官方信息，面壁智能是中國除阿里外唯一開源了10B以下小模型全家桶（文本、視覺/多模態(tài)、語音、全模態(tài)）的AGI廠商，其開源的端側(cè)模型基于架構(gòu)創(chuàng)新，在高效推理、性能上實(shí)現(xiàn)了突破。今年2月，面壁開源的稀疏與線性混合注意力模型MiniCPM-SALA，讓9B端側(cè)模型能夠在5090顯卡上處理百萬長(zhǎng)文本。

▲研究人員使用NVIDIA RTX 5090 GPU對(duì)MiniCPM-SALA（9B）和Qwen3-8B進(jìn)行了基準(zhǔn)測(cè)試

此次EdgeClaw Box的發(fā)布，不僅是面壁智能將高性能端側(cè)模型與可執(zhí)行、可落地的AI智能體深度融合的一次關(guān)鍵實(shí)踐，更為安全可控、自主私有化的智能體走向大眾化、實(shí)用化打開了重要入口，未來有望催生出更多全新的創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景。

結(jié)語：安全養(yǎng)蝦新范式：EdgeClaw讓AI不止安全還更強(qiáng)大

這一波養(yǎng)龍蝦熱潮下各類安全事故集中爆發(fā)，讓人們清醒意識(shí)到，AI智能體越能干，風(fēng)險(xiǎn)就越直接。

EdgeClaw的推出，在行業(yè)層面真正補(bǔ)齊了AI智能體從嘗鮮玩具走向生產(chǎn)力工具的關(guān)鍵安全短板，為個(gè)人、企業(yè)及行業(yè)場(chǎng)景提供了安全、可用、可擴(kuò)展的端側(cè)智能體落地路徑。