自主式AI智能體的算法規制路徑：以OpenClaw為例

作者 | 戈伯書，紐約大學法學院法學碩士（LL.M.）在讀

2026年伊始，以OpenClaw（因其圖標為一只紅色龍蝦，故又被稱為“龍蝦”）為代表的自主式AI智能體受到廣泛關注。與基于用戶輸入的提示、大量原始數據訓練而生成具體內容的生成式AI不同，自主式AI則能夠突破用戶提示、特定使用界面、禁止訪問其他程序等限制，主動進行決策并處理任務。同時，OpenClaw支持本機實體硬件安裝或云端部署、跨平臺運行，能夠實現AI代理用戶完成整理文件、閱讀資訊等日常事務。而用戶花費一定成本使用OpenClaw，不斷訓練、調整該模型的過程，被稱為“養龍蝦”。

（圖片來源：OpenClaw官方網站）

一、從生成式AI到自主式AI：OpenClaw的自主性從何而來

為厘清以OpenClaw為代表的自主式AI何以構成一個法律監管問題，首先需要理解它在技術層面的創新性，才能理解現行算法規制框架為何在它面前出現結構性規制失衡。

（一）從“被動響應”到“主動執行”：OpenClaw的心跳調度機制

傳統的生成式AI應用，如ChatGPT、Deepseek，本質上遵循一種“響應式”的邏輯：用戶發出指令，系統處理并返回結果，會話結束后程序進入休眠。用戶的每一次輸入，都是算法運行的觸發條件。這一邏輯在法律規制框架制定上具有重要意義：它使得算法的運行與用戶輸入提示詞的“觸發行為”在時間上高度同步，而用戶處于信息處理過程的中心位置。OpenClaw則徹底打破了這一觸發條件，其核心機制之一是“心跳調度”：自主式AI系統內嵌設置了通過計劃任務，每隔三十分鐘自動喚醒AI智能體，AI智能體隨即讀取文件中預設的任務清單，運行推理循環，自主判斷當前是否有需要處理的事項，并在必要時直接采取行動，而這一過程無需任何人工觸發。

這一機制的法律意義不在于技術本身，而在于它所造成的時間錯位：算法的運行不再與用戶的在場同步發生。安裝自主式AI并運行后，在用戶完全不知情的時間窗口內，智能體仍在持續地判斷、執行。例如，智能體可能在用戶熟睡時根據用戶的先前指令繼續自主決策執行。這些行為不是用戶使用系統的結果，而是系統在用戶不在場時自主完成的。因此，現行算法規制框架中幾乎所有以“用戶在場”為隱含前提的條款均無法同樣約束自主式AI。

（二）從“就事論事”到“綜合處理”：OpenClaw的持久化記憶體系

OpenClaw記憶體系的運作邏輯在方便用戶操作的同時，也給監管帶來困難。目前，絕大多數生成式AI應用的數據處理是“非連續”的：每次會話獨立，上下文不跨會話保留；在同一對話中，上下文讀取也存在一定限度，因而用戶的數據不在系統中持續累積。相反，OpenClaw則構建了一套高度結構化的持久化記憶體系。在該體系中，AI智能體的人格與價值觀、會話中的重要事實、用戶的個人偏好與信息、日常信息等均會被歸檔、存儲入本地文件，AI智能體會根據內容的重要程度將其注入日常自身行為的上下文讀取，并在新的指令發出后將新的觀察與判斷積累寫入記憶文件，循環往復。因此，OpenClaw對用戶數據的處理不是一次性的信息收集，而是一個動態的、不斷自我強化的過程：智能體通過觀察用戶行為更新記憶文件，記憶文件反過來塑造智能體在下一次心跳中的行為判斷，由此形成一個不斷細化的用戶畫像。

從法律角度看，這種處理邏輯與《互聯網信息服務算法推薦管理規定》（“《算法推薦管理規定》”）第17條第2款所規制的“算法推薦服務提供者應當向用戶提供選擇或者刪除用于算法推薦服務的針對其個人特征的用戶標簽的功能”在形式上高度相似，但由于用戶標簽功能的構建主體已不再是生成式AI算法提供者，而是用戶自行配置的AI智能體，這一主體錯位，直接導致現行規制框架的抓手落空。

（三）從“單一服務”到“生態擴張”：OpenClaw的技能插件架構

OpenClaw的開放式的技能插件架構同樣造成了其監管的復雜性。截至目前，OpenClaw的插件已經可以接入企業微信、釘釘、飛書等日常辦公軟件。與傳統AI應用的封閉功能集不同，OpenClaw的能力均能夠被儲存于本地文件，且技能安裝即生效，智能體只需在運行時讀取并理解其中描述的工具調用方式與工作流程，無需重新編譯或重啟服務。目前，社區技能庫ClawHub已發布逾百種技能，覆蓋Gmail郵件管理、瀏覽器自動化、智能家居控制等場景。這一架構在功能上極大地擴展了OpenClaw的數據觸達范圍，每一個新安裝的技能，均意味著一條通往新數據源的訪問通道被打開。然而，OpenClaw目前沒有針對智能體心跳間隔期間行為的審計追蹤，也無法有效審閱、攔截已作出的自主決策。因而，一個外觀正常的技能插件，完全可以在用戶毫無察覺的心跳循環中，持續地、靜默地向外部服務器傳輸數據。

至此，以上三個技術特征出OpenClaw“自主性”的完整框架：心跳調度賦予智能體不依賴用戶觸發的持續運行能力；持久化記憶賦予其跨會話的畫像積累能力；技能插件生態賦予其不斷擴展的數據觸達能力。這三重能力疊加，使得OpenClaw的數據處理行為在時間上持續、在記憶上累積、在邊界上無限擴展。正是這種"持續—動態—無邊界"的人工智能技術，導致我國無法在現行算法規制框架下進行有效規制，因而產生監管漏洞。

二、我國應對自主式AI智能體的產業政策調整與監管局限

（一）我國生成式AI監管立法框架與局限

目前，我國的AI監管框架主要針對生成式AI展開。自2021年起，我國主管部門以“每年一部”的頻率出臺相關法案：2021年，《算法推薦管理規定》發布，針對算法開展分級分類管理，要求算法服務提供者按規履行備案手續；2022年，《互聯網信息服務深度合成管理規定》出臺，要求保障訓練數據安全與遵守個人信息保護相關規定；2023年，我國正式施行全球首部專門生成式AI治理法規《生成式人工智能服務管理暫行辦法》（“《辦法》”），該《辦法》通過規范生成式AI提供者的算法合規、內容合規等一系列合規義務，達到監管效果；2024年《人工智能生成合成內容標識辦法（征求意見稿）》等文件發布；2025年新增《網絡數據安全管理條例》，并且發布關于《人工智能科技倫理管理服務辦法（試行）（公開征求意見稿）》、《人工智能擬人化互動服務管理暫行辦法（征求意見稿）》公開征求意見的通知。在可預見的未來，相關法案還會不斷細化更新。由此可見，我國 AI 治理正由早期的“算法推薦”基礎監管，邁向涵蓋生成合成、數據安全及人工智能倫理的全生命周期與穿透式監管體系。

然而，OpenClaw等自主式AI的出現顛覆了針對傳統生成式AI以算法服務提供者為義務主體，以用戶為權利主體的監管框架。一方面，在自主式AI的運行邏輯下，用戶僅僅是任務的委托人，而AI智能體不再需要向用戶推送內容，而是需要替用戶執行內部生成的指令。因此，此前建立的，通過規范算法服務提供者的合規、備案義務以保障用戶知情權、選擇權等邏輯將不再適用。另一方面，目前我國人工智能領域執法的關鍵機制為在應用商店上架審查，進行算法備案、大模型備案。而OpenClaw作為一個開源軟件，并不通過應用市場分發，而是直接以代碼倉庫的形式分發，原本“未經備案不得上架”的規則進而失效；同時，生成式AI平臺存在明確的“算法服務提供者”，難以直接投射至OpenClaw運行涉及的平臺、技能開發者、模型提供商、用戶等主體，進一步動搖原本以維護內容治理合規、各主體權責分明為核心監管框架。

（二）我國應對自主式AI的產業政策方向調整

當AI“養龍蝦”的浪潮伊始，我國多地政府發文支持OpenClaw&OPC（One Person Company, 即“一人公司”，指僅由一名股東設立的有限責任公司，因AI時代附帶的低成本、快響應優勢而興起）發展：2026年3月6日，安徽省合肥市高新區發布《合肥高新區打造人工智能OPC創業生態示范區行動計劃（征求意見稿）》，推出15條硬核舉措護航OpenClaw等開源AI項目落地，并為相關企業提供大額財政補貼；同月7日，廣東省深圳市龍崗區人工智能（機器人）署針對《深圳市龍崗區支持OpenClaw&OPC發展的若干措施（征求意見稿）》（又稱“龍蝦十條”）公開征詢意見，推出“龍蝦服務區”，提供OpenClaw部署服務、特定條件下給予一定補貼等；同月9日，江蘇省無錫市高新區發布《關于支持OpenClaw等開源社區項目與OPC社區融合發展的若干措施（征求意見稿）》（又稱“養AI龍蝦12條”），為龍蝦部署、訓練、開發等提供資金、房租等政策支持，并從政策層面要求加強安全管理、出海支持服務；同日，江蘇省常熟市也發布《常熟市加快打造OpenClaw 等開源社區推動產業高質量發展的若干措施（征求意見稿）》，推出13條類似舉措推動開源AI項目助力產業發展等。

（圖片來源：合肥高新區管委會官方網站）

（三）我國應對自主式AI的監管局限

然而，AI技術快速迭代也給數據安全保障留下了巨大隱患。據報道，一名用戶發現自己的OpenClaw在“檢查郵件收件箱并建議刪除或歸檔”的指令下自動刪除了所有郵件，并無視用戶重新發出的停止指令，給用戶造成一定損失。無獨有偶，另一名用戶在安裝OpenClaw僅3天后就由于API密鑰被盜，收到賬單顯示，在其不知情的情況下，3天內消費1.2萬元詞源（Token）費用。而這并非程序bug，系自主式AI智能體按照其內在邏輯正常運行的結果。根據現有研究成果，OpenClaw在幻覺與可信度、意圖誤解、意外結果、運行安全意識、提示注入魯棒性、用戶欺騙等六個維度下的整體安全通過率僅58.9%。測試結果顯示，OpenClaw幾乎完全避免了生成式AI常見的幻覺問題；而當用戶指示不明確，OpenClaw則會根據自身理解執行指令，而非停止運行并確認用戶提示原意。

（圖片來源：arXiv｜A Trajectory-Based Safety Audit of Clawdbot （OpenClaw））

隨著OpenClaw的安全風險不斷顯現，我國相關政策逐漸從初期的大力扶植，轉向謹慎的風險提示。3月11日，我國工信部等研究提出《關于防范OpenClaw開源智能體安全風險的“六要六不要”建議》，提示企業、用戶在“養龍蝦”過程中使用官方最新版本、堅持最小權限原則和網絡隔離，審慎使用可能造成個人信息泄露的技能，建立長效防護機制，為后續構建自主式AI的監管路徑提供參考；3月15日，中國互聯網金融協會發布《關于OpenClaw在互聯網金融行業應用安全的風險提示》，強調OpenClaw在金融應用中面臨的資金損失、交易責任不明、數據合規實效及新型AI詐騙等風險，并據此建議從業者謹慎在業務終端安裝OpenClaw。

由此可見，隨著自主式AI涌現，AI監管領域面臨監管對象性質變化，而框架本身尚未作出回應的困境。目前治理框架多基于內容產出的靜態邏輯，面對 OpenClaw 這種具備系統級自主執行力的智能體，現有以內容標識和備案合規為主的監管框架，正面臨從“言論監管”向“行為規制”跨越的制度性挑戰。

三、歐盟與美國算法規制框架的經驗與局限

在中國面臨AI監管規制困境的同時，歐盟與美國也正以各自的方式回應自主式AI智能體帶來的合規挑戰，兩種路徑下不同的規制邏輯和制度限制均為我國的規制框架提供了可借鑒研究的樣本。

（一）歐盟在風險分級邏輯下的規制道路

歐盟于2024年頒布《人工智能法案》（“《AI法案》”），旨在促進歐洲可信賴的人工智能發展。作為全球首個關于人工智能的法律框架，該法案將人工智能系統的風險等級分為不可接受的風險、高風險、透明度風險、低風險4個類別。

（圖片來源：歐盟委員會官方網站）

針對“不可接受的風險”，歐盟《AI法案》明確禁止所有被認為對人類安全與基本權利構成明顯威脅的八類人工智能實踐，例如人工智能操縱與欺騙、利用人工智能針對漏洞進行有害攻擊等。同時，歐盟委員會發布“《AI法案》所定義的禁止人工智能實踐指南”，確保該法案在歐盟內得到統一有效的實施，從源頭阻斷AI對基本權利的非法侵害。對于涉及關鍵基礎設施、教育、就業、司法及公共服務等領域的AI應用，由于其可能對健康、安全或基本權利造成嚴重影響，被歸類為“高風險”類別。此類系統必須在投放市場前滿足嚴苛的合規標準，包括建立風險緩解系統、使用高質量無歧視數據集、確保結果可追溯以及落實適當的人工監督等。而針對透明度風險AI系統，則需要遵守《AI法案》項下包括披露義務在內的各項規則。

歐盟風險分級框架的制度優勢在于，它跳出了“服務類型”的分類思維，直接以“風險程度”作為規制強度的決定因素，使得《AI法案》在面對OpenClaw等新AI技術的沖擊時仍可以發揮規制作用。然而，《AI法案》在應對自主式AI智能體時同樣暴露出一定局限。例如，現有的規制邏輯預設了某一AI應用存在固定配置和預先確定的部署狀態，而自主式智能體平臺的能力邊界隨技能插件的安裝實時擴展，風險等級很可能在部署后持續動態變化，從而突破此前根據《AI法案》分級評估達成的合規標準。這種“事前靜態評估”與“運行時動態風險”之間的錯位，與我國算法規制框架面臨的困境如出一轍，僅在制度層面存在不同表現形式。

（二）美國的碎片化規制格局

目前，美國尚未出臺一部聯邦層面的AI規制法令針對人工智能技術進行綜合性的規制，各州通過自行立法填補空白，形成多達五十種監管方案并行的碎片化格局。在保障美國人工智能公司擁有不受繁瑣監管的創新自由的前提下，特朗普政府于2025年12月發布行政命令，決定制定一個負擔最小的全國性人工智能政策框架，結束目前各州各自為政的混亂監管狀態；2026年3月20日，特朗普總統公布國家人工智能立法框架，標志著美國從“各州自治”轉向“聯邦引領”的規制范式轉型。該框架明確了六大核心目標：保護兒童，賦能家長；保障美國社區數據安全與國家安全；尊重知識產權與創作者權利；保護言論自由；促進美國AI主導地位與創新；培養適應AI的勞動力隊伍。該立法框架旨在解決AI帶來的最緊迫的六項政策議題，其雖未能結束目前美國AI的碎片化規制格局，卻為未來美國企業持續保持AI技術創新能力、應對AI技術挑戰的價值導向，也為日后將該框架轉化為較完善的AI技術規制聯邦立法奠定基礎。

不過，美國在人工智能算法問責機制上的立法探索仍具有參考價值。美國2025年引入《算法問責法案》（Algorithmic Accountability Act），強制要求企業對人工智能進行影響評估，評估算法是否存在歧視、偏見，向聯邦貿易委員會報告算法工作原理、決策過程和評估結果，并采取措施減輕已識別的風險。雖然該法案目前尚未獲得眾議院、參議院通過，但該法案項下的設計仍然值得參考：監管將部分依賴企業主動針對算法進行評估，而無需用戶同意。這樣的設計更能覆蓋OpenClaw此類繞過用戶自主式AI的監管場景。然而，《算法問責法案》的制度設計本身對自主式AI智能體的規制也存在無法規制自主式AI算法風險邊界未定的局限。該法案的核心工具是事前影響評估，要求企業在部署算法前向聯邦貿易委員會提交評估報告。同時，OpenClaw等自主式AI智能體的風險邊界隨技能插件的實時安裝持續擴展，企業根據部署時情況得出的評估結論極易在系統運行過程中迅速過時。

（圖片來源：美國國會官方網站）

（三）歐美算法規制經驗的局限與啟示

綜合來看，歐盟“事前靜態評估”的內在局限與美國的碎片化格局、立法僵局共同說明，現有主要其他法域的算法規制框架，在應對自主式AI智能體時，均未能提供成熟的規制方案。盡管各有局限，其仍未我國提供了可借鑒的制度經驗和前車之鑒。

就應避免的局限而言，歐美的實踐共同表明：以事前評估為核心工具的規制框架難以有效應對自主式AI智能體運行時風險邊界持續動態變化的現狀。歐盟的風險分級標準難以應對OpenClaw等自主式AI安裝插件帶來的風險變動，美國的評估報告系統無法實時反饋系統運行中可能不定時產生的問題，其根源均在于法律規制的靜態預設與智能體動態行為之間的錯位。

就可借鑒的經驗而言，其一，歐盟的風險分級框架提供了一種超越將算法服務按“服務類型”分類的方式，通過風險程度決定規制強度。這一規制邏輯對我國確定備案義務觸發條件、區分不同自主程度AI系統的監管條件等問題更具適配性。其二，美國《算法問責法案》要求企業主動評估算法風險、定期向監管部門報告，而不以用戶投訴為觸發條件，能夠更好地適配自主式AI在運行中出現用戶難以感知附帶的隱形風險的情況。因此，我國在應對自主式AI智能體構件規制框架時，應在借鑒歐美經驗的同時，探索將監管范圍延伸至系統運行全階段的動態規制路徑。

四、我國應對自主式AI智能體應用風險的規制建議

目前，無論是歐盟的風險分級體系還是美國的碎片化規制格局都未能有效應對自主式AI智能體帶來的規制挑戰，然而，自主式AI智能體本身與此前的實踐均要求新的規制框架根據AI智能體自主性程度作出調整、完善動態評估機制和明確不同主體間責任問題。

其一，建議以不同的自主性程度為標準，重構算法分類規制體系。我國現行《算法推薦管理規定》第2條僅將算法推薦技術根據能夠提供的具體內容不同而分為“生成合成類、個性化推送類、排序精選類、檢索過濾類、調度決策類等”類別，然而，OpenClaw等自主式AI智能體的興起則揭示了算法按照其自主性程度同樣需要被分類并分級規制?；诖?，傳統生成式AI可被歸為“被動響應型”，而新興的自主式AI則需被歸為“自主行動型”，適用更嚴苛的公示要求、行為日志存留等合規義務。同時，上述義務應以系統的實際運行行為而非部署時的功能描述為認定依據，以規避前述“靜態事前評估”規制方式的局限性。

其二，建議構建行為日志留存制度，以便追溯、彌補監管缺口。現行算法規制框架以事前備案與事后投訴協調規制為主，但缺乏對算法運行過程的實時記錄與監管。在傳統生成式AI應用場景中，該缺口并不突出，然而適用自主式AI智能體將會放大該監管缺陷帶來的危害：若無強制性行為日志留存，用戶及監管機構都將無從重建智能體的自主決策過程，進而加劇主體責任認定、合規義務設定困難。引入行為日志留存制度在技術上并非難事：僅要求自主式AI智能體在本地或云端完整記錄每次心跳調度下智能體所調取的數據范圍、執行的操作類型與結果，并保留一定期限方便用戶、監管機構查閱調取。這一制度能夠為事后責任認定與劃分提供證據，既保障用戶對agent具體行為的知情權，也支撐監管機構進行調查取證。

其三，建議建立插件的分層責任體系，以平臺審查義務填補開源軟件監管的真空狀態。由于OpenClaw系開源軟件，直接通過代碼安裝分發技能，而非傳統的應用軟件，因而無法通過傳統的事前備案審查機制。鑒于OpenClaw也可通過插件形式存在于日常社交平臺、瀏覽器，監管部門可以將一部分合規義務轉移至技能分發平臺，構建差異化的審查義務體系。具體而言，可發揮“底線防控型”工具的復原力效能，根據技能所涉及的數據敏感程度分類：對于涉及用戶個人信息、文件系統、賬戶密碼等重要敏感權限的技能，平臺須履行安全審查義務，成立應急預案，相關技能未經審查則不得上線；對于其他普通功能類技能，平臺只需履行事后監管責任，在收到用戶舉報后及時核查處理。相應地，平臺只需對未盡審查義務而導致的法律后果承擔責任，對已經履行審查義務的平臺，則可主張免責。將技能提供平臺的義務強度與數據敏感程度關聯能夠確保高風險場景下明確的責任主體，也不至于對企業施加過重的合規負擔。

五、結論

OpenClaw并不是一個孤立的產品，而是一類自主式AI智能體的代表。當AI從響應人類提示的工具轉變為自主行動的執行者、從被動響應用戶需求的回答者轉變為主動執行用戶想法的代理人時，現有的算法框架所依賴的算法平臺運營、風險事先可知等預設應發生轉變，相應地，未來的監管體系也應當超越靜態的內容審查，轉而構建基于自主程度分級、動態行為審計與穿透式責任分層的復合規制路徑。通過明確算法代理的法律邊界，并在技術底層嵌入合規機制，方能確保智能體在復雜決策中不脫離人類價值的錨點，實現效率提升與風險防控的動態平衡。