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优刻得率先接入NemoClaw,为企业提供安全可控的Agent运行环境,解决AI代理在业务场景中的核心安全隐患。 核心内容: 1. AI Agent在企业应用中面临的安全风险与挑战 2. NemoClaw三大核心机制实现全生命周期管控 3. 四大组件构建的可控执行闭环架构解析
智能体正加速走向企业核心业务系统。然而在效率提升的同时,Agent所带来的安全风险也日益凸显。在GTC 2026大会上,英伟达正式推出NemoClaw,针对 OpenClaw在企业落地过程中面临的安全问题,提供企业级部署与治理能力。
优刻得首发完成NemoClaw镜像的云上接入,重点解决Agent在真实业务环境中的运行问题,为企业提供可控、可审计的Agent基础设施。
Agent“执行安全”成为核心挑战
AI Agent通常运行在宿主机环境,默认具备较高权限,可以直接访问网络、文件系统及模型服务。这种“隐式信任”机制,在生产环境中将带来一系列风险:
提示词攻击导致行为被劫持
敏感数据被读取或外传
Agent执行超出授权范围的操作
随着Agent自动化能力增强,这些风险将被进一步放大。
针对Agent的安全挑战,NemoClaw引入了一套面向企业的运行控制机制,以下三大核心机制,实现对Agent的全生命周期管控:
沙箱隔离(Sandbox Isolation):隔离执行环境,阻断潜在攻击路径
策略控制(Policy Control):基于声明式策略限制行为范围
推理路由控制(Inference Routing):统一管理模型调用链路
在该体系下,Agent的所有行为均需经过授权与审计,从根本上改变传统的安全模型。
NemoClaw通过安装OpenShell运行时与NVIDIA推理模型,并结合Blueprint,在沙箱环境中运行OpenClaw Agent。
其整体架构由四个核心组件构成:
组件 | 作用 |
Plugin | 提供CLI能力,用于launch/connect/status/logs等操作 |
Blueprint | 版本化的执行描述,负责定义Sandbox、策略与推理配置 |
Sandbox | 基于OpenShell的隔离运行环境,执行OpenClaw Agent |
Inference | NVIDIA模型服务,通过OpenShell网关统一转发 |
在该架构中:
Blueprint 是“控制平面”
Sandbox 是“执行平面”
OpenShell 充当“策略执行 + 推理网关”
在该环境中,所有行为(网络请求、文件访问、推理调用)都会经过OpenShell 网关,并由Blueprint中定义的声明式策略统一控制与审计。
相比OpenClaw的关键升级
相比OpenClaw直接在宿主机运行,NemoClaw通过引入Sandbox隔离和策略控制,将Agent从“可信执行”转变为“受控执行”。
1. 在执行位置方面
OpenClaw宿主机与Agent直接接触,直接访问:网络、文件系统、本地资源,不存在隔离边界。
NemoClaw通过Openshell隔离宿主机与Agent,严格限制Agent运行于 OpenShell Sandbox中、与Host完全隔离、所有资源访问受控,实现执行环境隔离。
2. 在资源访问路径方面
1)模型调用
OpenClaw直接调用模型,由模型提供能力驱动
NemoClaw由OpenShell在其中充当推理网关的角色,提供路由控制、审计能力、模型切换能力
2)网络访问
OpenClaw默认直接访问外网
NemoClaw默认拒绝访问外网,只允许策略中允许的端点(否则将触发拦截并进入审查机制)
3)文件系统
OpenClaw默认直接访问宿主机文件,若遭受攻击可直接读取宿主机敏感文件或进行横向移动
NemoClaw默认访问Sandbox,沙箱环境可以防止被读取敏感文件、防止突破沙箱进行横向移动
1)创建优刻得云主机
选择CentOS 9 Stream NemoClaw镜像
推荐配置:4核8GB及以上
2)登录实例
ssh <your-ip>
3)初始化环境
nemoclaw onboard
4)配置Sandbox:输入名称(可默认)
5)配置NVIDIA API Key,获取地址:https://build.nvidia.com/settings/api-keys
6)选择模型:nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
7)完成初始化,应用默认配置即可
nemoclaw my-assistant connect9)进入沙箱后执行
openclaw tui
即可开始交互。
优刻得率先完成NemoClaw接入,为企业提供了Agent“可控执行”落地的安全方案。
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