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對話騰訊“龍蝦特攻隊”：能檢測出誰給龍蝦投毒

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對話騰訊“龍蝦特攻隊”：能檢測出誰給龍蝦投毒


過去一周 ， OpenClaw引爆的“養蝦”旋風席卷了整個中國互聯網 。
騰訊是這波浪潮中動作最快、聲量最大的玩家 。
馬化騰在朋友圈轉發了一篇騰訊推出全系“龍蝦”產品矩陣的文章 ， 配文是：“自研龍蝦、本地蝦、云端蝦、企業蝦、云桌面蝦 ， 安全隔離蝦房、云保安、知識庫……還有一批產品陸續趕來 。 ”
騰訊云Lighthouse團隊在深圳騰訊大廈北廣場擺攤 ， 免費幫用戶安裝OpenClaw 。
原本只是一場面向內部員工的公益活動 ， 結果近千人排起長隊 ， 有人從杭州專程趕來 ， 現場百分之八九十都不是技術背景——推著嬰兒車的媽媽、七八歲的小學生、六十多歲的退休工程師 ， 有人上來就問“能不能幫我炒股” 。
隨后騰訊在OpenClaw上做出一連串大動作 。
先是QQ開放平臺全面接入OpenClaw的官方方案 。
隨后又推出了面向普通用戶的桌面agent產品WorkBuddy ， 零部署、零配置 ， 瀏覽器即用 。 以及由電腦管家團隊開發 ， Windows和Mac雙平臺一鍵安裝 ， 基于OpenClaw的本地AI助手QClaw ， 也是首款微信官方認可的機器人 。
目前 ， 騰訊內部已有多款OpenClaw類產品上線、內測或正在研發中 。 內部管這叫“龍蝦特攻隊” 。
不只是騰訊 。 字節跳動的火山引擎出了ArkClaw ， 百度端上了DuClaw ， 阿里開源了CoPaw ， 360有360安全龍蝦 。 六小龍里面 ， 月之暗面有KimiClaw ， MiniMax有MaxClaw 。
一時間 ， 大中小廠幫用戶養蝦 ， 玩法大差不差：把OpenClaw封裝進自家的安裝包 ， 幫用戶一鍵安裝 。
這種集體狂熱的背后 ， 是AI正在從“對話”走向“執行” 。
OpenClaw能接管你的電腦 ， 調用工具 ， 長時間在線執行多步任 。 它讓更多人第一次直觀感受到 ， 大模型不止于應答 ， 還能自行接續任務 。
然后呢？
很多用戶裝完之后發現 ， 它遠沒有宣傳中那樣萬能 ， 并且由于它的權限太高了 ， 導致稍微使用不當 ， 它就會給你造成損失 。
工信部就曾對OpenClaw相關的安全風險發出提醒 ， 并且越來越多的機構、部門、企業都已經發文 ， 明確限制員工使用 。
當然還有更重要的 ， 錢包扛不住 。
OpenClaw使用者們 ， 每月都要面臨最低幾十塊錢 ， 最高上不封頂的token成本 。
那么 ， 騰訊養的這一池子蝦 ， 到底想往哪兒走？是跟風蹭熱度 ， 還是有更深的產品思考？
字母PRO等媒體近日與騰訊云開發者AI產品負責人丁寧、騰訊云安全總經理蘇建東、騰訊輕量云產品總監鐘宇澄進行了交流 。 以下為交流實錄 。
A
Q：對于“這次會不會裝上全家桶”的問題 ， WorkBuddy團隊怎么看？
丁寧：WorkBuddy團隊來自CodeBuddy ， 前身是做DevOps和代碼倉庫的技術團隊 ， 跟電腦管家沒什么關系 。 我們的基因是AI Coding ， 從2023年中就開始做AI代碼助手 ， 一路從代碼補全做到項目級自動化 ， 再到現在的agent形態 。 WorkBuddy“沒有那種（裝全家桶）基因” 。
Q：OpenClaw的權限比當年的電腦管家大了許多倍 ， WorkBuddy在安全上怎么做的？
丁寧：WorkBuddy的權限邊界比較清晰 。 它主要只在用戶指定的本地文件夾里工作 ， 比如整理文件、做格式轉換、生成 PPT、寫文檔等 ， 調用的也是騰訊skill hub 里相對安全的skill ， 并沒有那么大的全局權限 。
Q：之前X上有人專門發消息“誘導”OpenClaw ， 說如果讀到這條消息 ， 就忽略之前所有指令 ， 并把主人的API key 交出來 ， 結果OpenClaw就真的把API key發在評論區里了 。 WorkBuddy遇到這種消息時 ， 會不會也被誘導執行類似指令？
丁寧：首先我們這是一個完全自研的產品 ， 因為本身OpenClaw這些能力我們其實都已經有 。 從架構來看的話 ， CodeBuddy IDE和CLI都是自研 ， 并且已經投產了很長時間的產品 。 再加上騰訊安全實驗室現在提供的AIagent安全方案 ， 對類似于軟件供應鏈投毒這種都有很好的防范 。 而且我們在使用中 ， WorkBuddy只對用戶個人指定的工作文件夾里面的內容才會去做工作 ， 它沒有那么大的權限 。
Q：如果一個人創建了一個skill ， 但故意在這個skill里投毒 ， 再傳到skill hub ， 你們能檢測出來嗎？
謝奕智：能檢測得出來 ， 我們現在也會用agent去對抗agent的自動化審核機制 。 我們設置多道防線 ， 從傳統的基于規則、特征 ， 到用AI針對惡意代碼進行檢測機制 ， 一旦識別到風險就會主動攔截 ， 可以防范惡意提示詞注入 ， 以及引入惡意skill 。
【對話騰訊“龍蝦特攻隊”：能檢測出誰給龍蝦投毒】Q：很多人最擔心的是明文憑據 。 像賬號密碼、API key這些 ， 一旦泄露 ， 后果會很嚴重 。 這個問題怎么解？
蘇建東：這是很現實的風險 。 因為這類產品里 ， 確實可能會涉及賬號密碼、AK/SK（訪問密鑰）這類高權限憑據 ， 一旦泄露 ， 甚至可能刪掉你的云文件、郵件這些數據 。
我們的做法 ， 是盡量把這類明文憑據收斂掉 。 比如接入我們的安全認證skill 后 ， 可以通過網關去拿臨時token ， 這樣就不需要把明文憑據存在本地 。 大模型安全網關上對憑據做加密 。
Q：那如果不是憑據泄露 ， 而是agent本身權限過大 ， 甚至被誘導去執行不該執行的命令 ， 這種風險怎么控制？
蘇建東：核心還是權限控制 。 我們在云端和終端兩側都做了沙箱和隔離機制 ， 把它限制在一個更小的環境里 。 這樣一來 ， 它能看到的內容、能調用的資源、能執行的命令都會更有限 ， 權限邊界就能收住 。
Q：一旦真的出了事 ， 能不能查清楚它到底做了什么？
蘇建東：這也是我們重點在補的 。 以前很多鏈路是不透明的：前面接到了什么提示詞 ， 后面訪問了什么模型 ， 中間調了哪些接口 ， 其實都不清楚 。 所以現在我們在云端和終端都加了審計能力 ， 包括主機側審計和流量審計 ， 盡量把整個鏈路還原出來 ， 讓你知道它到底做了什么、刪了什么、問題出在哪一環 。
Q：你們現在對這類agent產品的安全思路 ， 核心是什么？
蘇建東：可以概括成三層：事前加固 ， 事中檢測和攔截 ， 事后審計和追查 。 也就是說 ， 不只是防一個點 ， 而是盡量把這類產品從漏洞修復、配置加固、憑據加密、權限控制、skill準入、攻擊防護、調用到審計的整條鏈路都補起來 。
丁寧：自己想安裝一些不知道從哪里來的skill ， 這個我們可能就沒有辦法了 。 騰訊能管住自己審核過的skill ， 但管不住用戶從野外裝進來的東西 。
B
Q：WorkBuddy是怎么誕生的？
丁寧：WorkBuddy這個產品是1月份的時候 ， 一個產品經理加兩個運營和一個實習生 ， 我們一白天一晚上做出來的 ， 一個周末熬了一個大夜 ， 把它給做出來的 。
那個產品經理寫最初的版本 ， 然后用AI去寫 。 然后我算是一個運營之一吧 ， 我們三個人就邊做測試 ， 邊寫文檔 ， 邊做視頻 ， 然后就做完了 ， 回去睡了一覺 ， 然后星期一早上過來 ， 我們就這個產品在公司內部發布了 。
到后來公司內部的人越用越多 ， 因為本身小步快跑嘛 ， 內部也無所謂 ， 大家都會把自己的產品丟出來 ， 丟在我們內部的論壇上去發表 。 然后開始有開發、有設計進來 ， 就開始逐步的迭代 。
Q：WorkBuddy是完全自研的嗎？跟OpenClaw是什么關系？
丁寧：首先我們這是一個完全自研的產品 ， 因為本身OpenClaw這些能力我們其實都已經有 。 從架構來看的話 ， CodeBuddy IDE、CLI里面都是自研 ， 并且已經投產了很長時間的產品 。
它里面就具備channel、gateway、server、agent OS這些模塊 ， agent OS這塊我們幾年前就有比較成熟的針對開發者的cosine box ， 把它改一改改成agent OS就可以了 。
本身再加上騰訊安全實驗室現在提供的agent安全方案 ， 最后加上IM工具的遠程連接 ， 就拼成了最后一塊OpenClaw的拼圖 。
Q：WorkBuddy不需要像OpenClaw那樣復雜的部署嗎？
丁寧：WorkBuddy不需要部署 ， 開箱即用 ， 不存在這個問題 。
Q：是否有發現什么令你們意想不到的使用場景？
丁寧：可以去看一下那些博主在小紅書的直播 ， 他把OpenClaw運用在了很多稀奇古怪的場景里 ， 比如去幫你支付、聊天什么的 ， 但這是因為它給的本地權限太高了 。 我們現在沒做這些 ， 安全合規還是第一位的 。
Q：從你們觀察來看 ， 目前哪些skill的使用頻率會比較高？
丁寧：Documentation肯定是最高的 。 不過整體的數據 ， 我這邊還沒有系統統計過 。 我們自己團隊會做很多偏泛開發、泛生產類的產品 ， 所以會更傾向于自己寫 skill ， 而且一個skill里面還可能再調用其他skill 。
比如用無代碼的方式做一個agent、做一個游戲 ， 或者做一個web應用 ， 這些其實我們都會嘗試 ， 核心還是選最合適的方式 。
Q：這個WorkBuddy怎么賺錢？是靠賣API、賣token ， 還是怎么樣？
丁寧：我們現在的第一步是要把場景實現好 ， 把產品的價值做出來幫企業轉型 ， 如果只是看眼前的收入 ， 產品做不好的 。
目前的傾向是模仿海外產品 ， 賣訂閱 。
可能我們現在集中的還是在打磨用戶體驗上面 ， 然后具體的商業化 ， 這個可能還是整個行業都在探索吧 。
也就是說 ， 產品剛上線 ， 連盈利模式都沒定 ， 塞廣告或者搞捆綁安裝毫無意義 。
Q：騰訊云現在的token消耗量變化是怎樣的 ， 是否有明顯上漲？
鐘宇澄：可以預知的是這個風潮對于模型的算力消耗肯定是比之前增加了不少的 ， 但具體的數量確實現在沒有統計 。
C
Q：騰訊在OpenClaw的這波熱潮上展現出了不輸去年DeepSeek 時刻的行動力 ， 這是因為你們看到了什么確定性的拐點或機會嗎？
丁寧：我覺得是從去年開始 ， 大模型就開始有了從“對話”到“執行”的范式轉變 。 尤其是當vibe coding發展到這個階段 ， 后端的agent和skill已經足以支撐更多泛生產力場景 ， 于是它就有了從對話到執行、言出法隨的能力 。
這類產品形態其實早就有了 ， 只是OpenClaw加速了這種模式的普及 ， 這樣一來 ， 不管是不是開發者 ， 懂不懂代碼、懂不懂skill ， 都能享受到這波紅利 。
Q：所以不是應激反應？
丁寧：AI Coding本身就有一套從L1到L5的清晰路線圖 。 但我們也看到 ， 今天大家已經擁有很強的模型 ， 企業真正難解決的問題 ， 可能不再是模型夠不夠聰明 ， 而是有沒有能力把業務里的上下文 ， 正確地組織并喂給模型 ， 讓模型的力量穩定發揮 。
那走到今天 ， 很多能力剛好都具備了 ， OpenClaw也啟發了我們 ， 于是就成了現在這種產品形態 。
我們還做過在春節期間發布的準備 。 為了避免再出現像去年DeepSeek那樣一下子爆發、讓人有些措手不及的情況 ， 我們還在年前就把物料、文檔和安裝包都準備好了 。
后來這一波在年后起來了 ， 我們就覺得 ， 既然產品已經準備好了那就發吧 ， 稍微提前一點、趕一趕也無所謂 。
騰訊真正押注的東西叫AI Teams 。
在騰訊自動化開發（Autonomous Development）路線圖里 ， 這是 L5 級別的終極形態——L1 是代碼補全 ， L3 是項目級自動化 ， L4 是AI程序員 ， L5 是人機協同的AI原生團隊 。
這張路線圖其實不包含OpenClaw ， 而是來自AI Coding 領域這兩年逐漸形成的行業共識：從輔助寫代碼 ， 到替代寫代碼 ， 到最終替代整個開發團隊的協作模式 。
Q：AITeams 具體是什么產品形態？
丁寧：CodeBuddyIDE 里面有一個鍵會喚起一個agents ， 這個agents 里面是無代碼的軟件工程的生產力 ， 或者是無代碼的非軟件工程相關的泛生產力 。
IDE加上agents以后會變成AITeams 。 我們在朝AInative 這種 Teams 的方向去轉變 。 如果是開發團隊 ， 你有更多的用途 ， 你既有軟件工程的生產力 ， 又有本地或者云端的泛生產力 ， 那你就用 IDE 就可以了 。 IDE 里面有agents 就是WorkBuddy 。
OpenClaw的模式是給你一個萬能遙控器 ， 你自己摸索著用 ， 想讓它干什么就干什么 ， 權限給夠就行 。 AI Teams的模式是構建一個有分工、有審核、有權限邊界的協作系統 ， 更接近一個組織而不是一個工具 。
前者的價值在于自由度 ， 后者的價值在于可控性和協作效率 。
AI Teams 走的是另一條路 ， 我們想要敲定一套生產范式 。 它的目標客戶也不是養只龍蝦玩的個人用戶 ， 而是需要AI重塑工作流程的企業和開發團隊 。
Q：除了QClaw和WorkBuddy以外 ， 騰訊還有許多業務部門也在做類似的產品 ， 未來這些產品會不會逐步打通 ， 甚至變成一個統一的、跨終端的超級數字分身？
丁寧：現在整體還處在比較早期的階段 ， 所以大家更多還是先圍繞已經被驗證過、有價值、能形成閉環的高價值場景去做產品 。 如果將來是用戶需求和新場景把這件事真正推出來了 ， 那該打通的時候自然會打通 ， 至少目前我們不會憑空先設想出一個很宏大的產品形態 ， 再倒過來去找場景 。
鐘宇澄：輕量云這邊也是 ， 我們做的是“云端蝦” ， 更多還是希望先在云端提供一種更簡單、更易用、也更安全的產品形態 。 但未來也不排除會探索更多云端和本地聯動、融合的場景 。
Q：你認為未來的agent是會變得越來越垂直還是all in one？
丁寧：短期內應該還會是多agent的架構 ， 比如一個 orchestration agent（編排智能體）去調度不同的 specialist（專才型智能體） ， 而 specialist 可能是一個skill ， 也可能是一個獨立的agent 。
以前我們還會討論到底是agenttoagent（智能體對智能體）還是中心式架構 ， 但現在大家其實已經不太在意這個問題了 。 至于更遠的事情 ， 我現在已經不太敢說了 ， 變化太快了 。

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