智能体正加速走向企业核心业务系统。然而在效率提升的同时，Agent所带来的安全风险也日益凸显。在GTC 2026大会上，英伟达正式推出NemoClaw，针对 OpenClaw在企业落地过程中面临的安全问题，提供企业级部署与治理能力。
优刻得首发完成NemoClaw镜像的云上接入，重点解决Agent在真实业务环境中的运行问题，为企业提供可控、可审计的Agent基础设施。
Agent“执行安全”成为核心挑战
AI Agent通常运行在宿主机环境，默认具备较高权限，可以直接访问网络、文件系统及模型服务。这种“隐式信任”机制，在生产环境中将带来一系列风险：
提示词攻击导致行为被劫持
敏感数据被读取或外传
Agent执行超出授权范围的操作
随着Agent自动化能力增强，这些风险将被进一步放大。
NemoClaw：可控执行架构下的Agent安全方案针对Agent的安全挑战，NemoClaw引入了一套面向企业的运行控制机制，以下三大核心机制，实现对Agent的全生命周期管控：
沙箱隔离（Sandbox Isolation）：隔离执行环境，阻断潜在攻击路径
策略控制（Policy Control）：基于声明式策略限制行为范围
推理路由控制（Inference Routing）：统一管理模型调用链路
在该体系下，Agent的所有行为均需经过授权与审计，从根本上改变传统的安全模型。
四大核心组件，构建可控执行闭环NemoClaw通过安装OpenShell运行时与NVIDIA推理模型，并结合Blueprint，在沙箱环境中运行OpenClaw Agent。
其整体架构由四个核心组件构成：
组件 | 作用 |
Plugin | 提供CLI能力，用于launch/connect/status/logs等操作 |
Blueprint | 版本化的执行描述，负责定义Sandbox、策略与推理配置 |
Sandbox | 基于OpenShell的隔离运行环境，执行OpenClaw Agent |
Inference | NVIDIA模型服务，通过OpenShell网关统一转发 |
在该架构中：
Blueprint 是“控制平面”
Sandbox 是“执行平面”
OpenShell 充当“策略执行 + 推理网关”
在该环境中，所有行为（网络请求、文件访问、推理调用）都会经过OpenShell 网关，并由Blueprint中定义的声明式策略统一控制与审计。
相比OpenClaw的关键升级
相比OpenClaw直接在宿主机运行，NemoClaw通过引入Sandbox隔离和策略控制，将Agent从“可信执行”转变为“受控执行”。
1. 在执行位置方面
OpenClaw宿主机与Agent直接接触，直接访问：网络、文件系统、本地资源，不存在隔离边界。
NemoClaw通过Openshell隔离宿主机与Agent，严格限制Agent运行于 OpenShell Sandbox中、与Host完全隔离、所有资源访问受控，实现执行环境隔离。
2. 在资源访问路径方面
1）模型调用
OpenClaw直接调用模型，由模型提供能力驱动
NemoClaw由OpenShell在其中充当推理网关的角色，提供路由控制、审计能力、模型切换能力
2）网络访问
OpenClaw默认直接访问外网
NemoClaw默认拒绝访问外网，只允许策略中允许的端点（否则将触发拦截并进入审查机制）
3）文件系统
OpenClaw默认直接访问宿主机文件，若遭受攻击可直接读取宿主机敏感文件或进行横向移动
NemoClaw默认访问Sandbox，沙箱环境可以防止被读取敏感文件、防止突破沙箱进行横向移动
优刻得云主机NemoClaw部署流程
1）创建优刻得云主机
选择CentOS 9 Stream NemoClaw镜像
推荐配置：4核8GB及以上
2）登录实例
ssh <your-ip>
3）初始化环境
nemoclaw onboard
4）配置Sandbox：输入名称（可默认）
5）配置NVIDIA API Key，获取地址：https://build.nvidia.com/settings/api-keys
6）选择模型：nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
7）完成初始化，应用默认配置即可
8）启动Agent
nemoclaw my-assistant connect9）进入沙箱后执行
openclaw tui
即可开始交互。
优刻得率先完成NemoClaw接入，为企业提供了Agent“可控执行”落地的安全方案。
