3月18日下午，甬水桥论坛系列学术报告在研究院思源厅举行。研究院四年级博士生罗鹏程以《OpenClaw新型AI框架》为题，带来一场兼具专业性与趣味性的学术分享。报告以“小龙虾”为趣味代称，通过技术解析、实操案例、现场演示与互动探讨，全面解析OpenClaw框架的技术内核、应用场景与安全风险，让AI技术从抽象理论可感知、可操作的真实场景。

技术内核：构建“硅基员工”的自治闭环

在报告的核心环节，罗博士从技术架构、运行机制、核心特性三大维度，对OpenClaw框架进行了抽丝剥茧般的全面深入拆解。不同于传统被动式对话AI，OpenClaw以“本地优先、自主执行、安全可控”为设计理念，定位为“能够操作系统、执行实际任务的数字员工”，标志着AI从“对话智能”迈入“行动原生”新阶段。

框架的核心创新在于其记忆系统——能够完整留存历史交互信息与任务状态，确保智能体在跨时间、跨设备任务中保持认知连续性。同时，OpenClaw支持多模型灵活调度，可兼容Kimi、DeepSeek、MiniMax等主流大语言模型，实现负载均衡与容错处理，用户可根据任务需求与场景特性自主选择适配模型，兼顾性能与适配性。

应用场景：赋能科研与产业高效落地

罗博士重点解读了OpenClaw相较于同类AI框架的四大核心优势——持久化记忆、自我信息感知、自主进化能力、主动执行与统一控制，这些特性使其成为科研与产业场景的理想工具底座。

在科研领域，OpenClaw可助力研究人员实现全流程效率提升：自动整理文献资料、批量处理实验数据、定时生成研究进展报告，甚至可辅助进行代码编写与模型调试，将科研人员从重复性事务中解放出来，聚焦于核心创新研究。在产业应用层面，企业可基于该框架搭建私有化AI，实现办公流程自动化，如自动处理邮件、整理会议纪要、生成日报周报，同步推进企业微信、飞书等平台的协同办公；在运维场景中，框架可常驻服务器，实现7×24小时自动化巡检、故障排查与配置更新，大幅降低运维成本与人力投入。

现场演示成为报告亮点。罗博士以AI算命小程序开发为例，逐一拆解OpenClaw的实际应用场景。在开发场景，他展示了框架如何自动开发并部署AI算命小程序，从代码编写到服务器部署全流程自主完成，即便大模型推理速度有限，也能通过OpenClaw优化开发流程；在科研场景，以强化学习PPO算法训练为例，演示框架如何自动配置Linux+Anaconda环境、完成模型训练、生成实验报告并同步评估视频，甚至能实现倒立摆经典控制案例的全流程自动化，现场还就虚拟服务器8核与双核的配置选择、如何减少复制粘贴的重复操作等实操问题，与听众展开即时探讨，不少师生结合自身科研经历提出疑问，罗博士逐一解答并分享实操技巧。

行业意义：重塑人机协作范式

OpenClaw的出现不仅是AI技术的重要突破，更重塑了人机协作的底层逻辑，推动人工智能从“辅助工具”向“协作伙伴”转型。对科研机构而言，OpenClaw为许多研究院、高校实验室等机构提供了高效的研发工具与技术底座，助力科研人员提升创新效率，加速AI核心技术的研发与成果转化。对于产业界来说，框架的开源特性与灵活的部署方式，降低了企业接入AI技术的门槛，无论是中小企业还是大型企业，都可基于自身需求快速搭建专属智能体，推动传统产业的数字化转型与智能化升级。

在技术分享之余，罗博士并未回避OpenClaw的潜在安全风险。他详细分析了框架因高执行权限带来的三类风险：供应链层面，恶意插件可能窃取API密钥、钱包信息等；逻辑层面，AI若误解指令可能误删硬盘核心数据；系统层面，早期版本的localhost可信配置可能导致认证绕过。现场师生就此展开热烈讨论，有人提出科研场景中实验数据的防护措施，也有人询问企业级应用的安全解决方案，罗博士结合框架的沙箱隔离、权限管控等设计思路，与大家交流了风险防控的思路，还介绍了OpenClaw本地化部署与大厂服务两种模式的优劣，对比了二者在部署成本、安全风险、定制程度上的差异，为不同场景的落地提供参考。

展望：深化产学研协同，推动自主智能技术发展

本次报告不仅是技术知识的系统普及，更搭建了产学研交流合作的重要桥梁。与会同学纷纷表示，将以报告为契机，加强技术学习与交流，积极探索OpenClaw在自身领域的应用可能。、

研究院将持续聚焦AI核心技术研发，深化OpenClaw等前沿框架的应用研究与成果转化，搭建产学研用协同创新平台，汇聚行业智慧与资源，推动AI技术与科研、产业的深度融合，为人工智能高质量发展贡献力量。