信息来源：RUC人工智能治理研究院 发布日期：2026年3月30日

在小说阅读器中沉浸阅读        2026年3月25日下午，中国人民大学人工智能治理研究院举办第二十期“人工智能治理沙龙”，本次沙龙以“OpenClaw：大众接触通用智能体的第一次尝试”为主题，围绕通用智能体的技术能力与应用风险等话题进行了深度探究。活动邀请中国人民大学高瓴人工智能学院博士后朱余韬进行主题报告，中国人民大学统计学院廖军副教授、中国人民大学哲学院王小伟教授、中国人民大学哲学院王福玲副教授担任对谈嘉宾，沙龙由人工智能治理研究院院长、哲学院教授刘玮主持，在场师生围绕近期十分热门的“龙虾”话题进行了深入交流与探讨。

报告中，朱余韬首先厘清了智能体的核心定义与底层逻辑。指出智能体是以大语言模型为基础，具备推理规划、记忆与自主行为能力的系统，可动态指导自身流程与工具使用，自主实现目标并代表用户完成任务。其与传统对话大模型的核心区别在于，能通过API调用的方式，将用户的单一请求解析为多次工具调用与交互的闭环过程，这也是其Token消耗量远高于传统大模型的关键原因。

在此基础上，他详细介绍了OpenClaw（俗称“龙虾”）相比传统对话大模型的关键拓展：一是操作边界的拓展，从单纯的文本/代码交互，延伸至全局系统环境的跨平台后台运行，可完全接入本地操作系统与各类API；二是交互模式的升级，从被动响应用户提问，转变为全天候主动自动化的行为模式，可主动分析、规划并执行任务。作为运行在本地设备上的开源个人Agent框架，OpenClaw凭借创新的技术设计迅速走红。

在技术架构与核心功能层面，朱余韬拆解了OpenClaw的技术体系。OpenClaw以24小时常驻本地的网关（Gateway）为核心调度中枢，搭配实现外部交互的频道（Channels）、控制接口（Interfaces），以及负责核心任务执行的智能体运行时（Agent Runtime），通过消息路由、上下文组装、模型推理、工具调用、状态更新的标准化流程完成各类任务处理，实现从用户请求到结果反馈的闭环。而作为OpenClaw实现多样化操作与个性化交互的关键，技能、记忆、工具三大拓展模块助力其完成技术能力的落地与突破。其中，技能模块是OpenClaw实现特定任务的操作指南库，是智能体完成专项任务的基础；记忆模块构建了智能体的个性化体系，可用于定义智能体人格、刻画用户画像，以及长期记忆、日记功能，并通过每30分钟主动交互的“心跳”（Heartbeat）机制让智能体具备强烈的“活人感”；工具模块是OpenClaw实现本地设备系统级操作、外部资源访问的核心载体，是智能体从“纯文本交互”升级为“实际行动执行”的关键，赋予其执行系统命令、读写文件、调用浏览器、网络抓取甚至访问手机音视频设备的能力。

随后，朱余韬剖析了OpenClaw落地应用中的核心问题：其一为代码与使用中的安全漏洞，由于OpenClaw中大部分源码为AI生成，项目存在诸多原生问题。同时，在技术应用层面也存在命令注入、默认无认证、mDNS广播暴露服务等其他技术性漏洞；其二为技术定位与实际应用的边界，朱余韬指出其并非技术范式创新，而是现有大模型技术的集成应用，更适用于周期性、可重复性的劳动密集型杂活，在复杂决策、多模态处理等方面仍有明显局限。同时，他阐释了OpenClaw的行业价值与意义，认为其不仅让大众首次直观接触到通用智能体的实际应用，更提前培养了用户的AI付费意识与权限安全意识，也让行业看到智能体从浏览器端走向本地设备端的技术发展趋势。

对谈环节

在对谈环节，廖军首先围绕OpenClaw的核心技术、大模型的个性化发展与风险防控展开探讨。王小伟从伦理研究视角切入，围绕技术的外向功能与人格向影响展开分析，与主讲人探讨了智能体技术升级过程中数据储存、人格信息泄露等伦理难题。同时他提出，智能体的情绪价值使得智能体的陪伴成为可能，但也可能成为智能体与人交互中的风险点。王福玲就智能体的道德地位、塑造人的能力，以及对人类了解的程度等问题与主讲人展开对话。

交流与讨论

在交流与讨论环节，师生们围绕OpenClaw的核心问题展开多元提问与深度探讨。问题涵盖多个核心维度：从技术角度出发，探讨了智能体记忆功能以及heartbeat的运行机制；从法律风险出发，探讨AI技术支持下一人公司的风险责任主体界定；从数字治理出发，围绕AI投毒风险、AI泄密防范等技术问题进行细节探讨，充分展现了跨学科视角下人工智能治理研究的丰富性。

本次沙龙聚焦OpenClaw这一热门通用智能体技术，搭建了技术研究与治理探讨的跨学科交流平台，不仅让现场师生深入了解了通用智能体的技术发展现状与应用前景，更围绕技术发展中的风险防控、伦理规范、责任划分等核心问题形成了诸多有价值的思考，为人工智能智能体技术的健康发展与有效治理提供了重要的学术参考。