想云端养龙虾？那我推荐你试试火山的 ArkClaw，安全好用一键部署

周三写了一篇在 Mac 里安装使用原生 OpenClaw 的文章，还挺受欢迎，评论区里热火朝天的。有用户在后台问我，老池，就问你有没有更简单的方法？

当然有，比如火山引擎刚刚推出的 ArkClaw，可能是目前最为便捷安全的云端龙虾服务。

OpenClaw 的功能我们已经介绍过不少了，接入 IM 之后，可以通过自然语言调用大模型、执行工具、分析数据，还能定期执行任务，是一个可以操作计算机的 AI Agent。一句话发过去，人家就开始干活了。

和不少圈内外的朋友聊天，自然语言驱动+操控桌面电脑，这两点是最让人着迷的地方。以前讲 Agent，最魔幻的也就是 Vibe Coding 了，对着 AI IDE 下需求就可以做自己想要的软件。

OpenClaw 呢，更进一步，接管的是真实任务，包括电脑里的应用、文件和数据。想做更多的事情？账号权限也得交出去，包括企业协作。这种操作除了带来便利和效率，同时也带来了安全问题：龙虾越能干，风险就越高。权限给小了，平庸；权限给大了，闯祸。

另外，我在上一篇文章里也交代过，安装和使用原生的 OpenClaw，对技术、安全意识、领域知识就会有更高的要求。第一次使用，确实会有风险。

基于此，现在各大厂商都在构建自己的云 OpenClaw，ArkClaw 就是最好的选择之一。

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ArkClaw 是火山引擎刚刚推出的云上 SaaS 版 OpenClaw，直接把“龙虾”养在云上，做了一系列改进和封装，让普通用户打开网页就能用，7×24 小时在线。龙虾不仅强大，还更安全。

不啰嗦了咱们直接上教程：

打开火山方舟的控制台，直接点击首页图片“一键部署 ArkClaw”，进入 Coding Plan 订阅界面，选择适合自己的套餐后，就进入了 ArkClaw 的创建界面：

点击立即创建，即可拥有你的专属龙虾，不得不说，造龙虾的速度，快如闪电：

ArkClaw 的工程化做到了保姆级别，但又不失极客范。

右侧的设置菜单提供了重启、自动修复、恢复出厂设置的功能。重启和恢复出厂设置很容易理解，自动修复是怎么回事呢？这个是用来防止“龙虾自杀”的。

OpenClaw 不仅可以使用各种工具，也可以直接修改自己的配置文件，比如你要升级系统版本、安装Skills 和 MCP，或者配置多 Agent 等等，改完都是需要重启 gateway 的，如果配置文件被 OpenClaw 自己改坏了，无法启动 gateway，龙虾就等于自杀了。如果你人在公司，虾在家里，就只能晚上回家复活龙虾。

ArkClaw 这个自动修复的意思就是：火山引擎对你的龙虾加了一个守护进程，一旦系统无法启动，ArkClaw 会自动把系统恢复到上一次可用状态，这个过程需要 1 到 3 分钟。也就是说，你的龙虾永远不会真正“死掉”了。这是一个重要的安全措施，目前原生 OpenClaw 是没有的，死了想原地自动复活，门都没有。

另外，ArkClaw 还提供了终端模式，给进阶用户使用，打开后和 Mac/Linux 的终端一毛一样，在 Ubuntu 24.04 LTS 里，我们可以直接使用 OpenClaw 的命令行工具，可以重新启动 gateway，查看龙虾状态，给它装 MCP 或 Skills 等等：

对喜欢折腾命令行的用户来说，这是个巨大的惊喜。

怎么连接飞书呢，更简单了。我们直接点击下方的“消息渠道”-“立即执行”：

ArkClaw 就开始自动配置飞书的通道，完成后提示你用飞书扫码创建机器人：

打开飞书 App 扫码创建机器人，设置名称和头像即可。创建完成之后，ArkClaw 会自动完成配对。

我就说嘛，饲养云端龙虾，没见过这么简单的……

打开飞书 App，在工作台里就能看到“老池的 Claw”，和它对话即可：

然后，你就可以愉快地和 ArkClaw 玩耍了。其中的技能、人格设定和定时任务都值得探索。

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需要说明的是，目前 ArkClaw 这个版本，默认的大模型不支持识图，想要使用多模态识图功能，目前需要手动编辑 openclaw.json，增加一个参数：打开终端，执行 vi .openclaw/openclaw.json，在 providers 节点处增加一个 image 的 input：

保存后重启 ArkClaw，打开飞书 App，在和龙虾的对话框里输入 /new 开一个新 Session，丢一个图片进去就可以原生识图了：

我估计这部分后续会有个更加工程化的解决方案，默认支持原生多模态。

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一通操作猛如虎之后，ArkClaw 的价值到底在哪呢？

首先是安全。

1、把 Agent 放在一个 SaaS 容器里，做好隔离之后，再给用户足够的自由度，我们可以只把需要的文件和数据喂给龙虾。

2、针对开源项目 OpenClaw 做定制和安全加固。ArkClaw 不是把开源 OpenClaw 原样搬上云，而是针对其潜在风险和高危漏洞做了定制化代码修改与防护加固。还增加了自动修复功能，防止龙虾“死机”。

3、ArkClaw 的安全设计大致分成四块：平台安全、供应链安全、运行时安全，以及身份与权限管理。平台安全解决的是入口防御、环境隔离和整体加固；供应链安全盯的是插件扫描、Skill 扫描和运行检测；运行时安全关注提示词攻击防护、敏感数据防泄露、高危操作阻断；身份与权限则延伸到企业身份集成、凭证安全托管和权限行为管理。这个思路比较像企业安全团队在看一个“数字员工”，而不是把它当成一个会说话的模型。

第二是简单易用，一键部署。

1、上手门槛低。云上一键使用，在浏览器里直接打开，和飞书无缝集成，用户不用自己搭环境、配服务、守进程，对大多数想试试 Agent 能力的人来说，这个门槛差别非常大。

2、模型的底座够强。ArkClaw 未来的形态可以支持根据上下文自动切换和调用豆包 2.0 系列模型。多模态、推理、规划、搜索、多步执行、复杂约束理解，以及对长链路任务和多个文件、长文件的理解与运用，样样精通。

3、联网搜索的 Skill 非常好用，和豆包搜索同源，面向 Agent 设计，能给出精准摘要和结构化数据，还能直接写飞书文档。

第三是火山和飞书的生态打通。

无论是和飞书配对，还是在飞书里使用飞书的办公套件，都变得无比丝滑。比如我在飞书里让龙虾搜集一下本周 AI 技术和产品的重要新闻，汇总成一篇企业文档，通过授权和几次交互之后，一个完整的飞书文档就制作好了，内容是本周国内外 AI 相关的技术和产品内容：

接下来的问题是：普通用户和企业，应该怎么安全养虾呢？

养龙虾话题现在非常火爆，不管是个人还是企业，大家都不可避免提到安全问题。之前火山引擎安全产品负责人刘森提到一个变化，养龙虾本身，跟普通人买一个软件或者企业采购一套系统有本质差别。过去买软件是可以通过审核它的代码逻辑、确认它的每一步操作和行为。在这方面，大模型驱动的龙虾或者数字员工，会相对有一些黑箱，在输入的提示词下，会执行什么样操作，是有一定不确定性的。

大家一边叫它个人助手、企业的数字员工，一边又隐隐约约担心：这个“助手”，会不会哪天做出越过界限的事？

这种担心不是多余的。龙虾这种主动型 Agent，会面临很多传统软件没有的新型攻击风险。比如通过一段精心设计的提示词，就能诱导小龙虾去植入后门，或者从网上下载并运行带毒程序。特别是 OpenClaw 这样开源产品，在排名靠前的 Skill 仓库里，难保不会混入泄露隐私、窃取数据的 Skill，这类风险我之前就写过，需要特别注意。

大模型驱动的龙虾，在决策链路上天然有一点“黑箱”性质：你跟他说话聊天，它会自己理解上下文、调用工具、串联动作，最后具体会怎么执行，其实是存在不确定性的。就目前的模型水平，能力再强，这种不确定性也只能被压缩，而很难被彻底消除。

对待龙虾这类 AI 助手，更像是在和人沟通，而不是管理一套软件。就像你新招了一个能力很强、但还不熟悉公司规章的员工：要给多大权限，哪些事必须请示，哪些操作要留下记录，怎么在让他多干活的同时，把风险关在笼子里。这和过去那套“装个软件就完事”的思路不同，也解释了为什么大家对龙虾、对 Agent 既感兴趣又有顾虑。

马斯克有个形象的比喻：小龙虾的火爆，好比把一把 AK47 交给了猴子。它聪明、有判断力，但这种判断并不在我们完全可控的范围内。怎样在不“走火”的前提下，让这把“武器”真正变成生产力工具，不管是个人用户还是企业用户，接下来都得认真想清楚。

目前看，ArkClaw 这样的产品方向，是个不错的选择。另外，OpenClaw 本身也在向更安全的方向进化，未来应该会有更好的解决方案。