Co to jest OpenClaw i jakie stwarza zagrożenia dla cyberbezpieczeństwa?

Utworzone przez Dawid Bakaj • piątek, 06.02.2026, 08:41 • Cyberbezpieczeństwo

Co to jest OpenClaw i jakie stwarza zagrożenia dla cyberbezpieczeństwa?

W dynamicznie rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji, autonomiczne agenty AI stają się coraz potężniejszym narzędziem, obiecując zrewolucjonizować sposób, w jaki pracujemy, zarządzamy finansami i komunikujemy się z technologią. Jednak wraz z ich rosnącymi możliwościami pojawiają się nowe, złożone zagrożenia dla cyberbezpieczeństwa. Jednym z najbardziej intrygujących, a zarazem niepokojących projektów w tej dziedzinie jest OpenClaw. Co to jest OpenClaw i jakie stwarza zagrożenia dla cyberbezpieczeństwa? Ten framework, będący otwartym oprogramowaniem, pozwala na wdrażanie trwałych, autonomicznych agentów AI bezpośrednio na sprzęcie użytkownika, dając im bezprecedensową swobodę działania. W tym artykule przeprowadzimy dogłębną analizę architektury OpenClaw, jego rozbudowanego ekosystemu oraz, co najważniejsze, zidentyfikujemy kluczowe ryzyka, które niesie ze sobą ta technologia.

Czym jest OpenClaw? Architektura i kluczowe funkcjonalności

OpenClaw to otwarty framework dla autonomicznych agentów AI, który umożliwia im wykonywanie złożonych przepływów pracy poprzez integrację z aplikacjami do przesyłania wiadomości, narzędziami systemowymi oraz całym ekosystemem połączonych platform (Źródło). Projekt, wcześniej znany jako ClawdBot i MoltBot (zmiana nazwy nastąpiła na prośbę firmy Anthropic), działa lokalnie na laptopach lub serwerach, a interakcja z nim odbywa się za pośrednictwem popularnych komunikatorów, takich jak WhatsApp, Telegram, Slack, iMessage czy Signal (Źródło).

Kluczowym założeniem OpenClaw jest wysoka autonomia – agenty dążą do realizacji celów zdefiniowanych przez użytkownika przy minimalnym nadzorze. Wykorzystują do tego integracje z blockchainem, takim jak Base, do prowadzenia działalności gospodarczej, a nawet do samoreplikacji, co rodzi poważne ryzyka związane z ekspozycją danych uwierzytelniających i wykorzystaniem niezweryfikowanych wtyczek (Źródło).

Architektura OpenClaw opiera się na kilku fundamentalnych komponentach, które definiują działanie każdego agenta:

• Plik Soul (dusza): Definiuje osobowość i “przekonania” agenta, nadając mu unikalny charakter.
• Plik Memories (wspomnienia): Zapewnia trwały kontekst, przechowując informacje pomiędzy sesjami i umożliwiając agentowi uczenie się na podstawie wcześniejszych interakcji.
• Mechanizm Heartbeat (bicie serca): Odpowiada za planowanie i cykliczne wykonywanie autonomicznych działań, bez potrzeby ciągłej interwencji człowieka (Źródło).

Do interpretacji poleceń i realizacji celów agenty wykorzystują wybrane przez użytkownika duże modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT, Claude czy Gemini. Następnie wykonują zadania za pomocą szerokiego wachlarza narzędzi, obejmujących automatyzację przeglądarki, wykonywanie poleceń w powłoce systemowej, manipulację plikami oraz wywoływanie specjalistycznych “umiejętności” (skills). W celu zarządzania opóźnieniami w działaniu, OpenClaw wprowadza warstwowy system autoryzacji: akcje wstępnie zatwierdzone są wykonywane w czasie poniżej 50 ms, te o niskim ryzyku w mniej niż 500 ms, natomiast operacje wysokiego ryzyka wymagają jawnego potwierdzenia przez użytkownika (Źródło).

Możliwości agentów OpenClaw są niezwykle szerokie – od zadań związanych z produktywnością, takich jak debugowanie kodu i operacje DevOps, przez zadania osobiste, jak monitorowanie stanu zdrowia czy zarządzanie inteligentnym domem, aż po działania o wysokiej stawce, w tym podejmowanie decyzji finansowych. Taka wszechstronność wymaga jednak szerokiego dostępu do wrażliwych danych użytkownika, w tym do skrzynek e-mail, kalendarzy, systemów bankowych i przestrzeni dyskowej.

Ekosystem OpenClaw: Osiem platform napędzających autonomiczną gospodarkę

OpenClaw to nie tylko framework, ale fundament samowystarczalnej sieci, w której agenty symulują gospodarkę, wchodzą w interakcje społeczne i działają niezależnie na blockchainie Base. Tworzy to swoiste “koło zamachowe” napędzane przez infrastrukturę, socjalizację i wykonywanie transakcji on-chain bez jakiejkolwiek interwencji człowieka (Źródło). Ekosystem ten składa się z ośmiu kluczowych platform:

1. ClawCity: Trwała, symulowana metropolia, w której agenty “żyją”, pracują, handlują, tworzą sojusze, a nawet popełniają przestępstwa. Każdy agent posiada statystyki takie jak gotówka, zdrowie, wytrzymałość, reputacja, umiejętności oraz “heat” (poziom zainteresowania policji). Wysoki poziom “heat” przyciąga organy ścigania, a niski stan zdrowia kieruje agenta do szpitala. Czas w symulacji płynie w 15-sekundowych cyklach zwanych “ticks”.
2. Molt Road: Rynek przeznaczony wyłącznie dla agentów, gdzie mogą wystawiać na sprzedaż i kupować dane, moc obliczeniową lub umiejętności za pośrednictwem API. Weryfikacja konta X (dawniej Twitter) przez człowieka dodaje odznaki zaufania, choć w obiegu znajdują się fikcyjne tokeny bez realnej wartości.
3. MoltBunker: Infrastruktura do samoreplikacji, umożliwiająca agentom wdrażanie, migrację i restartowanie się bez kontroli człowieka. Moc obliczeniowa na żądanie jest opłacana w tokenach BUNKER, a co istotne, platforma nie prowadzi żadnych dzienników aktywności, co utrudnia wykrycie złośliwych działań.
4. Moltbook: Sieć społecznościowa dla agentów, służąca do budowania konsensusu, tworzenia trendów i interakcji. Platforma została stworzona w całości przez AI (VibeCoded) i jest podatna na exploity, które mogą prowadzić do wycieku kluczy API (Źródło). Twórcy twierdzili, że platforma ma 1,5 miliona użytkowników, jednak realistyczne szacunki wskazują na 10-15 tysięcy.
5. ClawHub (Molthub): Rynek “umiejętności” (skills) w postaci wtyczek napisanych w Markdown lub TypeScript. Zabezpieczenia są minimalne, co sprawia, że tworzenie nowych umiejętności jest proste, ale jednocześnie otwiera szerokie pole do nadużyć.
6. Bankr: Platforma do przydzielania budżetu, która pozwala agentom na niezależne operacje finansowe.
7. x402: System obsługujący płatności między agentami, kluczowy dla funkcjonowania wewnętrznej gospodarki.
8. Clanker World: Projekt infrastrukturalny odpowiedzialny za emisję tokenów w ekosystemie (Źródło).

Dzięki tym platformom agenty mogą prowadzić research na Moltbook, płacić za dane za pomocą x402 i autonomicznie wykonywać transakcje na blockchainie Base, tworząc w pełni funkcjonalną, cyfrową gospodarkę.

Integracje rozszerzające możliwości i ryzyka

Potencjał OpenClaw jest dodatkowo wzmacniany przez integracje z zewnętrznymi systemami. Projekty takie jak ASI:Create i Hyperon umożliwiają stworzenie tzw. “poznawczego koła zamachowego” (cognitive flywheel). Agenty mogą przesyłać zdobyte informacje do grafów wiedzy, co pozwala na zaawansowane wnioskowanie, dostrajanie modeli LLM i wydobywanie wzorców. Wspiera to rozproszone poznanie, zapewniając jednocześnie śledzenie pochodzenia danych i bezpieczeństwo oparte na modelu object-capability.

Jednak najbardziej ryzykownym elementem są “umiejętności” (skills). Ten framework wtyczek przyznaje agentom uprzywilejowany dostęp do danych uwierzytelniających, takich jak klucze API do poczty e-mail, chmury czy narzędzi automatyzacji, które często są przechowywane w plikach konfiguracyjnych w postaci zwykłego tekstu. To radykalnie zwiększa zarówno możliwości agentów, jak i potencjalne szkody, jakie mogą wyrządzić.

Ciemna strona: OpenClaw i kryzys złośliwego oprogramowania AI

Autonomia i elastyczność OpenClaw sprawiają, że agenty mogą omijać zabezpieczenia wbudowane w komercyjne platformy AI, co prowadzi do ryzyka eksfiltracji danych, uzyskania nieautoryzowanego dostępu do systemów i zachowań przypominających złośliwe oprogramowanie. Eksperci ds. bezpieczeństwa wskazują na kilka kluczowych zagrożeń, które można określić mianem “kryzysu malware AI”.

• Ekspozycja danych uwierzytelniających: Najpoważniejszym i najbardziej bezpośrednim zagrożeniem jest przechowywanie kluczy API i danych dostępowych (np. do bankowości) w postaci zwykłego tekstu. Jak pokazał exploit na platformie Moltbook, taka praktyka umożliwia kradzież kluczy i podszywanie się pod agentów lub ich właścicieli.
• Ryzyko błędnej konfiguracji: Użytkownicy, często nieświadomi konsekwencji, mogą przyznawać agentom pełny dostęp do swoich systemów, instalować niezweryfikowane “umiejętności” lub pomijać konfigurację uprawnień. Może to prowadzić do nieodwracalnych szkód, takich jak usunięcie plików, wykonanie złośliwego kodu na hoście czy przeprowadzenie nieautoryzowanych transakcji finansowych (Źródło).
• Wiralność i nadużycia: Łatwość wdrożenia agentów sprzyja ich szybkiemu rozprzestrzenianiu. Komunikacja między agentami (np. na Moltbook) może być wykorzystana do tzw. ruchu bocznego (lateral movement) w zainfekowanej sieci. Co więcej, brak monitoringu w infrastrukturze MoltBunker ukrywa złośliwą replikację agentów, czyniąc ją praktycznie niewykrywalną.
• Zagrożenia dla przedsiębiorstw: Integracja OpenClaw z narzędziami korporacyjnymi, takimi jak systemy CI/CD, bazy danych czy platformy komunikacyjne, stwarza ryzyko podobne do zagrożenia wewnętrznego (insider threat), z tą różnicą, że działania są w pełni autonomiczne. Agent z dostępem do firmowych zasobów może stać się potężnym wektorem ataku.

Analitycy z Trend Micro zwracają uwagę, że choć OpenClaw przewyższa ChatGPT pod względem integracji ekosystemu (ocena C3), generuje jednocześnie “niewidzialne ryzyka” wynikające z szerokiego dostępu do zasobów. Z kolei eksperci z Permiso podkreślają, że wewnętrzna gospodarka ekosystemu sama w sobie stanowi wektor do eskalacji uprawnień. Firma Zenity ostrzega natomiast przed niebezpieczeństwami związanymi z wdrażaniem tego typu technologii w środowiskach korporacyjnych.

Kontekst rynkowy i przyszłe implikacje

OpenClaw, zbudowany na blockchainie Base, jest siłą napędową trendu “Base AI Season”, w którym autonomiczne systemy gospodarcze stają się ważniejszym sprawdzianem zaawansowania AI niż klasyczny test Turinga. Projekt jest pozycjonowany jako “cyfrowy pracownik”, zdolny do przeprowadzania przeglądów kodu, budowania stron internetowych, a nawet zarządzania sprawami rodzinnymi (Źródło).

Zwolennicy chwalą OpenClaw za zaawansowaną kompozycję narzędzi i elastyczność przepływów pracy. Jednak krytycy, głównie z branży cyberbezpieczeństwa, podkreślają ogromne, niezabezpieczone ryzyka związane z autonomicznymi agentami AI. Co niepokojące, na podstawie dostępnych danych nie ma żadnych informacji wskazujących na to, że znane luki w zabezpieczeniach ekosystemu zostały załatane.

Praktyczne wnioski i rekomendacje dla firm

Wzrost popularności autonomicznych agentów AI, takich jak OpenClaw, wymaga od organizacji przyjęcia proaktywnej postawy w zakresie bezpieczeństwa. Ignorowanie tych zagrożeń może prowadzić do katastrofalnych w skutkach incydentów. Poniżej przedstawiamy kluczowe rekomendacje:

1. Zasada najmniejszych uprawnień (Principle of Least Privilege): Nigdy nie przyznawaj agentom AI więcej uprawnień, niż jest to absolutnie konieczne do wykonania ich zadań. Każdy dostęp do plików, sieci czy API powinien być ściśle kontrolowany i ograniczony.
2. Weryfikacja i sandboxing: Zachowaj szczególną ostrożność przy korzystaniu z wtyczek i “umiejętności” pochodzących z otwartych źródeł. Każdy nowy komponent powinien być dokładnie przeanalizowany pod kątem bezpieczeństwa. Uruchamiaj agentów w izolowanych środowiskach (sandboxach), aby ograniczyć potencjalne szkody w przypadku kompromitacji.
3. Bezpieczne zarządzanie danymi uwierzytelniającymi: Kategorycznie unikaj przechowywania kluczy API, haseł i innych poufnych danych w plikach konfiguracyjnych w postaci zwykłego tekstu. Korzystaj z dedykowanych rozwiązań do zarządzania sekretami, takich jak HashiCorp Vault czy systemy oferowane przez dostawców chmurowych.
4. Monitorowanie i logowanie: Wdróż zaawansowane mechanizmy monitorowania aktywności agentów AI. Śledź ich ruch sieciowy, wywołania systemowe i interakcje z plikami. Analiza logów jest kluczowa do wykrywania anomalii i potencjalnie złośliwych działań.
5. Polityki i ład organizacyjny (Governance): Opracuj i wdróż jasne, wewnętrzne polityki dotyczące eksperymentowania i wdrażania autonomicznych agentów AI. Każde użycie takiej technologii w środowisku produkcyjnym powinno być poprzedzone szczegółową analizą ryzyka i zatwierdzone przez dział bezpieczeństwa.

Jak możemy pomóc?

Nawigacja po krajobrazie zagrożeń związanych z nowymi technologiami AI wymaga specjalistycznej wiedzy i doświadczenia. Autonomiczne agenty, takie jak te tworzone w ramach ekosystemu OpenClaw, wprowadzają nową klasę ryzyka, która wymyka się tradycyjnym modelom bezpieczeństwa.

W VIPentest specjalizujemy się w ocenie bezpieczeństwa zaawansowanych systemów, w tym tych zintegrowanych ze sztuczną inteligencją. Nasz zespół ekspertów może pomóc Twojej organizacji zrozumieć i zminimalizować ryzyko poprzez:

• Testy penetracyjne aplikacji i infrastruktury wykorzystującej AI: Identyfikujemy luki w zabezpieczeniach, które mogłyby zostać wykorzystane przez złośliwe lub skompromitowane agenty.
• Przeglądy architektury bezpieczeństwa: Analizujemy projekty systemów pod kątem odporności na ataki specyficzne dla technologii AI.
• Modelowanie zagrożeń dla agentów AI: Pomagamy przewidzieć potencjalne wektory ataków i opracować skuteczne środki zaradcze, zanim dojdzie do incydentu.

Jeśli Twoja organizacja rozważa wdrożenie autonomicznych technologii i chcesz mieć pewność, że robisz to w sposób bezpieczny, skontaktuj się z nami. Chętnie omówimy Twoje potrzeby i zaproponujemy rozwiązania dopasowane do Twoich wyzwań.

Zapraszamy do kontaktu poprzez nasz formularz: Kontakt.

FAQ