研發背景
IronClaw項目由Transformer論文共同作者、NEAR Protocol聯合創始人Illia Polosukhin主導NEAR AI團隊開發。該項目旨在解決其前身OpenClaw存在的安全漏洞,如憑證直接暴露給大語言模型(LLM)、遠程代碼執行風險等。
其設計初衷是“絕不讓LLM直接接觸任何秘密”,旨在從架構層面解決安全問題。
項目選擇使用Rust語言對OpenClaw進行從零開始的完全重寫,以利用其記憶體安全和高性能特性。
發展歷程
IronClaw項目由Transformer論文共同作者、NEAR Protocol聯合創始人
Illia Polosukhin主導的NEAR AI團隊於2026年2月初啟動,旨在通過用
Rust語言完全重寫從架構層面解決OpenClaw的安全問題,其核心設計原則是“絕不讓
LLM直接接觸任何秘密”。從啟動到2026年3月,項目進入快速疊代階段,團隊和社區貢獻者已疊代發布了8個小版本,更新覆蓋了安全強化、通道擴展、基礎設施提速、QA自動化及代碼覆蓋率等多個方面。截至2026年3月,項目最新版本為v0.15.0,已提供macOS、Linux和Windows的可下載二進制檔案。團隊計畫進行紅隊測試和專業安全審查。
核心技術
IronClaw建立了四層縱深防禦安全架構。第一層是Rust記憶體安全,利用Rust語言特性從根源上消除緩衝區溢出等記憶體安全漏洞。第二層是WASM沙箱隔離,所有第三方工具和AI生成的代碼都在獨立的
WebAssembly容器中運行,實現與核心進程的完全隔離。第三層是加密憑證保險庫,所有API密鑰和密碼等敏感信息使用AES-256-GCM加密存儲,並綁定策略規則,僅在網路邊界按需注入,確保大模型本身永遠無法直接接觸原始憑證。第四層是
可信執行環境(TEE),支持利用硬體級別的隔離進一步保護數據。
其核心安全特性包括基於能力的許可權系統、零遙測設計和完整的操作審計日誌。基於能力的許可權系統遵循最小許可權原則,工具默認具有零許可權,無法訪問檔案系統、網路或主機資源。零遙測設計確保所有數據存儲於本地,無任何遙測或數據收集,確保數據不離開企業邊界。完整的操作審計日誌記錄所有操作,實現全流程可追溯,便於合規審查與問題排查。
敏感信息存儲在加密保險庫中,僅在智慧型體需要與外部服務通信時,於主機或網路邊界被注入;即便發生提示注入攻擊,憑證存儲層也會拒絕異常請求並發出警報。
針對提示注入攻擊,IronClaw採用多重防護機制,包括內置的入站訊息秘密掃描、
啟發式規則進行模式檢測、內容淨化、策略執行以及預執行預覽等;未來計畫部署可持續更新的小型語言分類器來更精確地識別注入模式。
運營模式
IronClaw已在GitHub上開源,提供
macOS、
Linux和Windows的安裝包,支持本地部署與雲端託管。項目採用Apache 2.0或
MIT許可證。其部署模式包括純本地部署、雲端託管,以及利用NEAR AI機密雲的方案。
IronClaw主要面向對安全有嚴苛要求的企業級用戶,例如金融科技、醫療、企業SaaS等領域。
該項目是NEAR Protocol“用戶自有AI”戰略構想的一部分,作為其運行時層。
核心團隊
項目由Transformer論文共同作者、NEAR Protocol聯合創始人
Illia Polosukhin主導。核心開發團隊來自NEAR AI。團隊計畫進行紅隊測試和專業安全審查。
行業影響
IronClaw於2026年初發布,被部分觀點視為針對
OpenClaw安全特性的一種解決方案。其設計理念與側重靈活性及社區生態的OpenClaw不同,IronClaw優先考慮安全與隔離,主要面向金融科技、醫療及企業SaaS等對安全要求較高的場景。該框架採用了包括WASM沙箱隔離、加密憑證保險庫、零遙測設計及全流程審計在內的安全架構。有行業媒體將其描述為“Agent時代的CrowdStrike”。IronClaw的出現,促進了AI Agent行業的市場區隔,使其與OpenClaw服務於不同的用戶需求和場景。