OpenClaw一夜掏空你錢包？終于有人管管了

OpenClaw官方發了這么一條X，說大規模的開源需要伙伴，于是Vercel站出來幫助了OpenClaw以及Clawhub。大家的第一反應普遍都是“Vercel是誰”？

一句話概括，Vercel是美國知名的前端與AI云平臺廠商，主打一站式Web應用與AI項目的構建、部署和托管服務。

OpenClaw固然很強大，能幫你解決很多你想都想不到的實際問題。

但能力強大的工具往往伴隨著風險，OpenClaw的本質是“把你的電腦權限交給一個AI”。

OpenClaw需要訪問文件系統、執行命令行、連接各種API。

這意味著它理論上可以刪除你的重要文件、把私人代碼推送到公開倉庫、甚至訪問你的支付信息。

OpenClaw會自己決定如何完成任務，但這個過程對用戶來說是個黑盒。

它可能選擇錯誤的工具導致意外后果，也可能是被那些惡意的Skill誘導，執行危險操作。

最后，也是最重要的，它的資費爆炸。

這點我是親身經歷，一個用OpenClaw實現每個小時AI圈新聞的自動采寫功能，它就能在不到24小時，耗掉了我足足200塊錢的token。

OpenClaw會不斷調用AI模型API，如果不加限制，一天能有幾千塊錢的成本。

Vercel正在開發一種新的云品類，姑且叫做agent云。

而這個agent云，正好解決了OpenClaw的所有痛點。

同時，vercel也給阿里云、騰訊云、百度云等中國云廠商帶來了啟示。

01

OpenClaw的革命與隱患

Vercel提供了一個叫Sandbox的解決方案。本質上是一個隔離的微型虛擬機，讓OpenClaw在一個與本地環境完全隔離的空間里運行。

也就是說，即使OpenClaw被攻擊或出錯，也無法觸及本地文件。

HTTPS端口可控，只開放特定的網絡端口，而非整個系統的網絡權限。超時機制可以設置自動關閉時間，防止長期運行的失控進程。且刪除Sandbox后，所有數據完全清除，不會在本地留下痕跡。

這種架構等于是把OpenClaw作為大腦放在云端，本地是你的遙控器。

你的本地電腦不存放OpenClaw，不會被它直接操作。即使OpenClaw被入侵，攻擊者也只在Sandbox里，到不了你的硬盤和系統里。你也可以隨時關閉Sandbox。

OpenClaw有一個Skill叫web-hosting，它可以讓OpenClaw自動完成從代碼到部署的全部流程。

把這個Skill結合Vercel后，它就變成了自動創建GitHub倉庫（在云端，不是你的本地）、自動配置Vercel項目（在Vercel平臺，不是本地系統）、自動部署和綁定域名。所有操作都在云端進行，OpenClaw永遠不會觸碰你的本地文件系統。

Vercel的優勢就在于Git推送即部署。

與GitHub深度集成，代碼提交后自動構建部署，無需手動上傳文件。預覽環境自動生成，每個分支都有獨立預覽鏈接，協作更方便。無需運維，無需關心服務器配置、安全補丁、擴容等問題。

到這里你可能會想問了，“啊，這確實挺方便的，但是市面上早就有不少OpenClaw的一鍵云方案了，人家可以通過OpenClaw的鏡像應用來實現所有操作和資料保存在云端。”

Vercel能做到的還不止如此，它的AI Gateway功能還能讓你擁有指揮權。統一監控AI調用成本，防止OpenClaw失控導致API賬單爆炸。

還能給OpenClaw設置運行速率限制，防止被惡意Skill高頻調用。

最關鍵的是它能集中管理你所有的API Key，再也不用挨家挨戶地把密鑰分散給各個Skill。

OpenClaw代表了個人AI代理的興起，而Vercel想做的正是托管這些代理的基礎設施。兩者結合，正好覆蓋了本地智能加云端執行的完整鏈條。

在安全方面，傳統云廠商部署的云端OpenClaw是存在弊端的。

OpenClaw直接運行在云服務器上，雖然有隔離，但仍在同一賬戶體系下。

一旦OpenClaw獲得云服務器權限，理論上可以操作該賬戶下的其他資源。這就需要你自行配置防火墻、安全組等。

Vercel的方案優勢在于MicroVM級別隔離，OpenClaw運行在獨立虛擬機中，與本地和其他云端資源完全隔離。即使OpenClaw被攻擊，也無法觸及用戶的本地文件或其他云服務。

可設置自動關閉時間，防止長期運行帶來的風險。刪除Sandbox后，所有數據完全清除。

以下這三句話，是我在Vercel環境中，部署OpenClaw寫的，使用的模型是Claude Opus 4.6。

單獨使用OpenClaw，就像擁有一輛沒有剎車的跑車——速度很快，但隨時可能車毀人亡。

單獨使用Vercel，就像擁有一條維護良好的高速公路——路況很好，但你需要自己開車。

兩者結合，則是自動駕駛汽車行駛在智能高速公路上——既有速度，又有安全保障。

02

agent時代就需要agent云

回溯Vercel的演進歷程。你會發現，這家公司從誕生之初就注定要走向agent云，OpenClaw只是加速了這一進程。

Vercel有一個信條，叫做基礎設施應該從代碼中自然生長出來，而不是人工配置出來。

于是他們提出了一個架構，叫做
Framework-definedInfrastructure（框架定義基礎設施）。

具體來講，你寫Next.js代碼，Vercel自動給你配好服務器、CDN、邊緣節點。不需要寫Terraform配置，不需要點控制臺按鈕。代碼即基礎設施。

但在AI時代，這個理念其實是有些落后的。

因為傳統應用是靜態的，代碼寫好后功能就確定了。agent是動態的。它會根據用戶輸入自主決策，它會自己調用工具、生成代碼，它的行為不是完全可預測的。

所以Vercel提出了新的架構，叫做Self-driving infrastructure（自驅動基礎設施），以下簡稱agent云。

傳統云是你配置好資源，運行程序。agent云是agent根據任務需求，自動申請資源、自動擴縮容、自動優化。

OpenClaw好用，但是你沒法預測模型會給你帶來的變化，好，那就讓agent云自己來。

Vercel的agent云分為4層架構。

第一層是開發層（AI SDK+v0）

AI SDK說白了就是一套AI版的開發工具包，讓開發者更容易給應用加上A 功能。

它有幾個特別實用的功能，比如你想把GPT換成Claude，只需要改一行代碼，其他都不用動。AI還能調用外部工具，比如查天氣、搜數據庫。

這個AI SDK還能替你編排任務，你可以設置它按什么順序執行任務，或者同時執行多個任務。

v0則是一個幫你快速搭建界面的AI工具。

你只需要用大白話描述想要什么，比如“做一個帶側邊欄的數據儀表盤”，它就能直接生成完整的網頁代碼。

而且生成的不只是代碼，你還能實時預覽效果，哪里不滿意直接告訴它改，改完直接就能部署上線。

第二層是運行層（FluidCompute）

傳統Serverless有個大問題，那就是冷啟動。

函數長時間不用后會休眠，下次調用時需要重新加載，延遲幾秒。

但agent的工作模式跟以前常見的軟件工作模式完全不一樣，它是大部分時間處于等待狀態（等用戶輸入、等 API 響應），一旦觸發需要快速響應，可能突然爆發大量請求（比如同時處理 100 個用戶的查詢）。

FluidCompute就是為了解決這個矛盾而生的。

傳統的云就像是每次用車都要去租一輛，辦完手續才能開，這就是冷啟動的延遲。FluidCompute像是你的車一直停在家門口，隨叫隨走。更妙的是，你可以用這一輛車同時載多個朋友，而不是一個朋友配一輛車。

費用方面，傳統方式是租車期間一直計費，FluidCompute只在車子真正開動時才計費，等紅綠燈或者等人時是不收費的。

據Vercel的數據，這種方式可以省下90%的費用。

第三層是管控層（AI Gateway+Vercelagent）

前文已經說了，AI Gateway是AI模型的總控臺。統一接入，一個API Key調用多個模型供應商。

它能智能路由，簡單問題用便宜模型，復雜問題用高級模型。還能自動故障轉移，主供應商掛了自動切換到備用。同時控制成本，設置速率限制，防止賬單爆炸。

Vercel agent是運維，負責代碼審查，提交前自動檢測Bug和安全漏洞，發現問題自動告警。

第四層是生態層（Marketplace+Sandbox）

Marketplace是agent應用商店，開發者可以發布自己的agent，也可以一鍵安裝第三方agent（如數據分析agent、客服agent）。

Sandbox是給類似OpenClaw這樣的agent提供隔離環境。

agent云與傳統云的本質區別在于，傳統云的核心假設是應用是確定性的。

傳統云的資源管理是人工配置、預設規則。計費模式是按資源規格（CPU/內存）。運維方式是人工監控、人工處理故障。開發體驗是需要配置服務器、網絡、安全組。

agent云都是agent自主進行決策。

傳統云賣的是服務器、帶寬、存儲這樣的計算資源，agent云賣的是智能的執行環境。

03

Vercel的啟示

其實在我看來，Vercel能拿下OpenClaw，它是有自己一些先進的產品理念的。

首當其沖的就是它的用戶體驗很好，這也正是中國云廠商最大的問題。

打開國內云服務器的控制臺，你第一時間看到的是成百上千的功能按鈕，而Serverless的入口則被深深地埋藏在一個不起眼的小角落里。

這與Cloudflare或Vercel那種登錄即可部署的簡潔體驗形成了鮮明對比。

誠然，中國云廠商的云計算產品，誕生之初就將目光鎖定在大型企業客戶上，傾向于構建功能全面、體系龐雜的 PaaS解決方案。

這和Vercel截然相反，它是從一開始就只專注一個核心場景，讓前端開發者以最快速度部署應用。

其實根本不需要覆蓋所有功能，把核心場景做到極致就足矣了。

借鑒Vercel的零配置理念，開發者只需寫代碼，其他全部自動化。提供一鍵部署agent的專用入口，Git原生部署，與GitHub、Gitee深度集成，代碼提交即自動構建部署。

自動生成預覽環境，每個分支獨立 URL。合并到主分支后自動上生產。

然后“用人話”來表述錯誤提示，不要拋出API錯誤碼。提供一鍵修復建議，而非讓開發者去查文檔。

騰訊云Lighthouse的OpenClaw一鍵部署是好的嘗試，但還需要把這種體驗擴展到更多場景。

第二點是前端框架生態的缺失。

Vercel通過自己開發Next.js框架，形成了框架與平臺的良性循環。開發者用 Next.js 寫代碼，自然選擇Vercel部署；Vercel為 Next.js 優化基礎設施，開發者離不開Vercel。

中國云廠商需要投資或自研前端框架。阿里可以深度綁定AntDesign加Umi.js，騰訊可以基于TDesign加自研框架。

目標應該是讓框架成為平臺的最佳運行環境。通過框架生態帶動云平臺使用。但沒必要兼容所有框架，而是深度綁定1-2個核心框架，做到體驗最佳。

我認為這點上其實百度云的體驗是最好的。

第三個挑戰是agent專門優化的基礎設施。

中國云廠商的Serverless是基于傳統應用模式設計的（長時間運行、穩定流量），但前文也提到了，agent的工作模式完全不同。

需要開發agent專用計算單元，類似Vercel FluidCompute的產品特性，以適應agent時代的工作流。

第四個挑戰是改變開發者的工作方式。

以前寫代碼得一行行敲，現在Vercel的v0模式是直接用嘴說需求，代碼生成完了，點一下就能上線。

中國云廠商也應該做類似的東西，而且得針對中文優化，讓中國人用中文描述需求就能生成網頁。

另外還得有個智能助手，專門幫你檢查代碼有沒有問題、安不安全、哪里可以優化，就像有個24小時在線的技術大神在旁邊指導你。

騰訊云的Lighthouse有類似的功能，比如騰訊云一鍵部署OpenClaw上就可以用騰訊的助手來安裝一些基本的Skill，不過功能上還可以再完善一些。

還得建一個agent的“應用商店”，這是非常有必要的。開發者把自己做的agent放上去做交流，也可以直接用別人的，避免重復造輪子。

最后，得支持多個agent一起協作，就像一個團隊里有個主管負責分任務，其他成員負責執行，大家互相配合完成復雜的工作。

中國云廠商不需要完全模仿Vercel，而是應該學習Vercel的優點，發揮自身優勢。

未來的競爭不是誰更像Vercel，而是誰更能滿足中國開發者對agent的需求。