2026年初，OpenClaw的全球爆火，让“数字员工”从想象变为了现实。

这类具备高度自主性、能执行复杂任务的AI智能体开始加速渗透到企业办公场景，让每个组织都能拥有具备无限生产力的“数字员工”。

AI办公落地加速！OpenClaw揭开提效与安全的博弈

本质上，OpenClaw是以Agent为决策调度中枢（项目指挥官），以大模型为推理大脑（思维引擎），让AI从“对话助手”升级成了可以处理复杂工作的“数字员工”。

OpenClaw在企业实际落地过程中，逐渐形成了三种各具特色的部署形态——SaaS模式、服务器模式和终端Agent模式。这几种模式在能力边界与安全风险上各有侧重，也对应不同的落地场景。

OpenClaw在企业的不同部署模式

从办公提效的角度来看，终端Agent模式无疑是三种模式中的“最佳路径”，可以在不打断员工工作流的前提下实现效率跃升，但因为权限与数据访问范围更广，风险暴露也最充分，让数据泄露、权限滥用等安全风险被进一步放大。

“把小龙虾的Agent装在员工电脑上”存在着三大核心安全隐患：

终端Agent模式面临三大核心风险

企业级 “OpenClaw们”的效率与安全该如何平衡？

提效的前提，是安全。风险如影随形，难道企业就只能避而远之？当然不。真正的难题，不是要不要用，而是怎么安全地用。“如何在拥抱AI提效的同时守住企业的安全底线” 成为了企业此时的核心命题。

对于OpenClaw等AI智能体的安全防护，业界目前有两大技术路线：

一是隔离技术路线

通过容器沙箱、终端虚拟机等技术划定Agent的“工作域”，以系统级隔离严格限制其行为边界。这种思路确实能守住安全底线，但代价同样明显——无法复用员工电脑的数据、应用，且性能占用高，往往会让员工体验大打折扣，背离了提效的初衷。

二是检测技术路线

深信服的答案：不是二选一，而是全都要！

我们以零信任理念为核心，打造安全使用OpenClaw的工作空间，让员工既能借助AI工具提升工作效率，组织也能灵活管控AI带来的各类安全风险。

深信服安全使用OpenClaw解决方案

Agent在安全高效的办公空间运行，应具备以下关键能力：

安全高效的办公空间能力框架

本机文件的访问与隔离能力：确保Agent在执行工作任务时，仅能获取工作所需的必要文件，对非授权文件完全不可读写。

系统级权限管控能力：限制Agent对操作系统的权限（如系统文件、注册表、网络配置等）。

互联网与内网访问权限管控能力：赋予Agent必要的互联网及内网业务访问权限，控制无关的互联网和内网业务访问。

保障用户体验能力：在以上精细化管控的基础上，不改变员工原有办公习惯，丝滑复用现有资料与工具，在安全兜底的前提下专注提效。

技术揭秘：

AgentSpace为何能不影响员工办公？

AgentSpace基于深信服自研的轻量应用级沙箱技术，与终端环境深度融合，员工调用AI能力时几乎无感知，真正实现安全与体验兼得。该技术的前身已成熟应用于深信服零信任产品，历经百万级终端装机量的实战检验，稳定性与兼容性广受企业认可。

以下是从员工体验和资源占用角度的直观对比：

AgentSpace技术与传统技术的对比

基于以上能力，为用户带来“轻量到几乎无感，安全到滴水不漏”的体验：既提供开箱即用的流畅体验与极低的资源占用，不打断员工工作流、不拖慢设备性能，又能通过精细化数据管控筑牢安全防线，真正实现安全与轻便兼备。

AI提效的同时，给你看得见的安全

关键价值1：员工丝滑使用OpenClaw办公提效

员工只需首次登录时进行认证并设置共享文件夹，后续即可无感使用OpenClaw完成日常办公操作。

基于零信任理念动态匹配权限，提供接近无感的AgentSpace使用体验：既放行员工合法的操作（必备业务、数据和权限），不打断现有工作流，又持续对数据访问、工具调用行为进行可信校验，为安全兜底。

关键价值2：抵御Agent的破坏和攻击风险

以恶意Skills投毒为例：当OpenClaw遭遇恶意Skills投毒、提示词注入、文档藏恶意指令等攻击行为时，实时阻断Agent调用恶意Skills产生的外联、注入行为，不仅避免员工终端沦为 “肉鸡”、数据被恶意窃取，更能在攻击发生的第一时间进行隔离、溯源与告警，为企业内网筑牢安全防线。

看得清・管得住・用得放心

对于正在谨慎探索AI办公提效的企事业单位，帮您在全面看清OpenClaw等AI应用部署与使用情况的基础上，按AI应用类型或部门岗位实施全面管控 —— 既可以全面禁止员工使用AI应用，后续也可以按需开放部分AI应用，筑牢安全防线，真正做到「看得清・管得住・用得放心」，无安全后顾之忧。

全面看清OpenClaw等AI应用部署与使用情况

全面管控：在全面可视的基础上，可全面禁用AI应用，满足合规要求；后续按需逐步开放部分合规的AI应用，实现精细化管控。

智能分析：结合AI驱动的行为分析与敏感数据治理，看清AI应用的行为操作和数据交互，全程审计与风险阻断并行，消除组织使用AI时的风险顾虑。