ClawGuard 是一款专为 OpenClaw 网关设计的安全插件，其核心机制基于大语言模型（LLM-as-a-Judge），在执行工具调用前对请求进行智能风险评估与拦截。该插件通过分析用户意图、参数内容以及上下文信息，判断当前操作是否存在潜在安全风险，从而有效防止恶意或误用的 API 调用被执行。ClawGuard 支持灵活的配置选项，可在不同安全级别之间切换，适用于对安全性要求较高的生产环境。
安装过程简单直接，既可通过 npm 包管理器一键部署，也兼容 Docker 容器化部署场景。插件启动后会向网关注册一个前置钩子函数，在工具调用真正执行之前触发安全检查流程。整个评估过程依赖用户已配置的 LLM 服务提供商，因此无需额外训练模型即可适配多种主流模型。同时，ClawGuard 提供了详尽的日志记录和指标监控功能，便于运维人员追踪异常行为并优化策略规则。
作为一款专注于“事前防御”而非事后补救的安全组件，ClawGuard 特别强调实时性与可控性：它不会修改原始请求数据，仅根据风险等级决定是否放行；并且所有决策均可通过配置文件动态调整，包括是否启用阻断模式、设置超时阈值或限制会话上下文长度等。这种轻量级但高效的设计理念使其成为企业级 AI 应用安全防护的理想选择之一。
核心功能特点
- 基于 LLM 的智能风险评估：利用大语言模型分析工具调用的语义内容，识别潜在危险操作
- 灵活的风险响应机制：支持按风险等级（低/中/高/严重）选择性拦截或仅记录告警
- 无缝集成现有架构：作为 OpenClaw 插件运行，无需改造后端服务即可快速启用
- 完整的可观测性支持：提供详细的工具调用日志和匿名使用指标，便于审计与调优
- 多部署方式兼容：支持原生安装与 Docker 环境，确保在不同基础设施下稳定运行
适用场景
ClawGuard 最适用于那些需要严格控制外部输入、防止敏感数据泄露或避免系统被滥用的 AI 应用场景。例如，在企业内部部署的代码生成助手、客服机器人或数据分析平台中，若允许自由调用文件系统读写、网络请求或数据库操作等高危工具，则极易遭受注入攻击或权限提升漏洞的威胁。此时，ClawGuard 可作为第一道防线，在关键操作执行前进行二次验证，显著降低整体攻击面。
此外，对于面向公众开放的大模型服务而言，ClawGuard 同样具备重要价值。当用户通过自然语言指令间接操控后端系统时（如‘删除所有日志文件’或‘发送邮件给所有人’），传统输入过滤往往难以覆盖全部变种表达。而借助 ClawGuard 内置的 LLM 裁判能力，可以理解复杂意图背后的真实目的，即使措辞隐蔽也能准确识别风险行为并加以阻止。这种主动防御策略尤其适合金融、医疗、政务等高合规要求的行业应用。
值得一提的是，ClawGuard 并非一刀切地屏蔽所有非预期操作——它的设计理念是平衡安全性与可用性。管理员可以根据业务需求自定义风险容忍度：在测试环境中开启完整阻断模式以全面排查隐患；而在开发阶段则可切换至仅日志模式，在不影响正常功能的前提下积累安全数据。这种高度可定制的特性让 ClawGuard 不仅能应对当前已知威胁，也为未来可能出现的新型攻击向量预留了适应空间。