摘要
OpenClaw 作为变革性 AI 代理框架，其自主执行复杂任务的能力吸引了大量非技术用户，但也带来了显著风险。现有研究多面向技术人员，缺乏对非技术群体的指导。本文旨在填补这一空白：首先，识别并分类七类核心风险，用通俗语言解释其性质与后果；其次，为每类风险提炼出清晰可操作的防御策略；最后，开发配套的 OpenClaw Skill，自动化关键安全配置，最小化人工干预。研究表明，非技术用户可通过简单实用的行动有效降低智能代理风险。
AI 推荐理由
论文核心贡献是开发了一个自动化安全配置的 OpenClaw Skill，直接对应技能学习与工具使用主题。
研究机构
School of Computer Science and Engineering, Guangzhou Institute of Science and Technology, Guangzhou, China
Science and Education Evaluation Lab, Guangzhou Institute of Science and Technology, Guangzhou, China
论文信息