OpenClaw 走红，许多人都知道「龙虾」是个好东西，但真正敢将工作交给它的人却不多。为什么？因为一个词：安全。

号称「龙虾受害者」的用户吐槽主要有三：部署使用门槛高、Token消耗价格过高、数据不安全，其中，数据安全问题是当前市面主流 Claw 类产品与行业用户（如OPC群体）之间最大的拦路虎。

为此，面壁智能正式发布主打安全可控、开箱即用的龙虾智能硬件产品 EdgeClaw Box，并联合清华大学、OpenBMB 社区开源了安全高效、支持端云协同的升级版龙虾 EdgeClaw，为智能体浪潮中的 OPC 群体与数据敏感型企业保驾护航。

➤  EdgeClaw 开源地址

🔗 https://github.com/OpenBMB/EdgeClaw

安全第一

EdgeClaw Box将安全作为第一追求，其内置 EdgeClaw 是支持模型与龙虾均可部署在本地的领先智能体执行框架。

其在架构上，对 OpenClaw 进行优化改进，弥补了后者在本地部署、数据安全上的不足；在模型上，不仅支持调用主流云端模型，同时集成了面壁智能领先端侧模型 MiniCPM「小钢炮」系列，数据不出本地，断网也能跑，简单任务无需上云、本地即可解决，零 Token 消耗。

此外，EdgeClaw 的一个核心创新是自研隐私路由中间件：通过在 OpenClaw 执行流程中植入Hook，EdgeClaw能自动将每一条用户消息、工具调用参数和 Agent 输出按敏感程度分为三级：

• S1：默认模式（信息将在云端处理），可直接用云端模型处理。
• S2：脱敏模式（信息将在脱敏后处理），自动脱敏，将企业的敏感信息模糊化（如把「王小二」变成「员工 A」）后，再发往云端。
• S3：安全模式（信息将强制在本地处理），物理隔离，敏感数据完全留在本地，由预装的MiniCPM系列模型离线处理。

与此同时，EdgeClaw 还维护了一套「双轨记忆」机制——云端模型只能看到脱敏后的对话历史，只有本地模型才能访问包含完整信息的记忆内容，从根本上杜绝了隐私数据通过上下文窗口泄露给第三方云服务的风险。

EdgeClaw 完整继承了 OpenClaw 的入口层（微信/飞书/Telegram 等 IM 接入）、调度层（不限模型的 LLM 大脑）、执行层（浏览器操作、文件读写、API 调用）以及 Skills 扩展生态，站在 OpenClaw 成熟社区的肩膀上起跑。

但 EdgeClaw 又比 OpenClaw 多了自动安全系统（安全分级机制）、内置 LLM 大脑（MiniCPM 小钢炮系列模型），以及与 EdgeClaw Box 硬件深度绑定的开箱即用体验，让数据真正留在用户自己的手里。

为 OPC 量身打造的「数字公司」

目前，EdgeClaw Box 已与市面上主流的硬件产品进行深度适配，包括面壁智能自研智能硬件松果派、英伟达 DGX Spark、苹果 Mac Mini 等，无需用户花钱安装或亲自上手部署「龙虾」，开箱即用，非技术 OPC 也能玩转。

如果把 OpenClaw 比喻为一台发动机，那么 EdgeClaw Box就是基于这台发动机开发、专为 OPC 赛道量身打造 的整车。它具备以下四大亮点：

• 多：多设备、多模型、多 Skills，既包含海量通用 Skills、也有行业专属 Skills；
• 快：开箱即用，插上电就能干活，无需额外部署；
• 好：数据留本地，商业不泄密；
• 省：简单任务跑本地小模型、不消耗 token，复杂任务调云端大模型。

EdgeClaw Box集成开箱即用的硬件、适配硬件的软件系统（EdgeClaw）、行业专属 Skills三大服务——本质上，这就是一个「数字公司」。

以四个真实存在的专业场景为例，EdgeClaw Box 一个盒子就相当于一个数字员工团队：

 场景 1： 财务顾问 FA 的「私人助理」（安全感满格）

某头部 FA 陈晗（化名）每周要看 20+ 份保密 BP（商业计划书），每月深度尽调 2-3 个项目，每季度提交投委会 1-2 个项目。以前不敢用 AI，怕数据泄露；现在有了 EdgeClaw Box，他把 PDF 往里一扔：

• 本地解析：S3 级的财务数据、创始人联系方式全部留在盒子本地计算。
• 云端增强：系统自动提取「AI 赛道」等公开关键词，去云端检索行业研报。
• 成果：2 天的工作缩短至 3 小时，深度投资备忘录一键生成、输出，数据不出门，安全又高效。

 场景 2： 冷链仓库的「离线教官」（断网也能跑）

在零下 18 度的冷库里，网络信号接近零，噪声又极大。个体户刘强（化名）戴着蓝牙耳机，对着 EdgeClaw Box 喊话：「开始验收」、「鸡翅中 180 斤，鸡腿 230 斤」……

• 实时解析：依靠内置语音模型和大模型，EdgeClaw 实时核对采购单，自动区分商品 SKU；甚至能听懂「鸡小胸就是鸡里脊」这种行业黑话，自动纠错。
• 流程推进：可同时切换供应商，验收完成后自动生成汇总与差异报告。
• 成果：全程无需联网，验收效率提升 10 倍，录入错误率降为零。

 场景 3： 数据 OPC 的「省钱管家」（Token 降本）

语音数据 OPC 周岚（化名）每天要质检上百万条音频，每周向算法客户输出质量结论与隔离建议。如果全推给云端 AI，一天的 Token 费就是天文数字。

• 分层质检：EdgeClaw 采取「本地先筛，云端辅助」策略。98% 的基础质检（重复、缺项、格式错误）由本地模型处理，只有 2% 的疑难杂症才切到云端。
• 高效复查：复杂问题升级深度分析，系统只对目标疑难问题做进一步综合判断，定点分析、定向解决。
• 成果：用的时间越久，省下的 Token 费就越惊人，真正做到了「省钱省到家」。

 场景 4： 财务 OPC 的「智能神探」（高效 RAG）

个体会计师张敏（化名）面对 800 份信息杂乱、关联隐蔽的审计材料，需要在一天内找出关键风险，并生成可提交的审计底稿。

• 风险快速筛选：EdgeClaw 瞬间关联合同、台账、审批记录，自动组织证据链，且审批异常快。
• 成果：3 天的工作量缩短至 10 分钟内，审计初稿一键生成。

坚定开源，一起迈向 OPC

我们坚定地选择开源 EdgeClaw，是因为我们相信：2026 年，每个人都应该拥有一只「龙虾」。但这只虾不应该被锁在大厂的服务器里，而应该跑在你自己的盒子里，只听你一个人的话。

EdgeClaw，让 AGI 触手可及，让安全看得见，让成本降得下来。未来，面壁智能 EdgeClaw Box 将支持更多不同形态、不同定位的硬件，实现智周万物。

OPC 时代的数字化基础设施，现已就绪。欢迎开发者与行业伙伴，来面壁智能一起「养虾」！