OpenClaw è un agente di intelligenza artificiale autonomo e self-hosted progettato per eseguire operazioni reali sul sistema dell’utente, più che limitarsi a generare testo su richiesta come un normale chatbot. A differenza dei modelli tradizionali, un’installazione standard di OpenClaw può richiedere accesso shell completo, privilegi di lettura/scrittura sul file system e credenziali OAuth per servizi esterni come email, Slack o SharePoint. Per questo motivo, la sua integrazione diretta su dispositivi locali — ad esempio laptop aziendali o server di produzione — implica rischi significativi: un agente compromesso o una skill malevola possono eseguire comandi arbitrari, esfiltrare credenziali o ottenere controllo completo sulla macchina ospite. Questo problema di sicurezza è stato recentemente evidenziato da analisi di attacchi prompt injection e vulnerabilità di skill, con percentuali significative di attività malevole nei repository di plugin, e difetti critici come esecuzione remota di codice (RCE) sfruttabili con un singolo clic.
A fronte della diffusione incontrollata di istanze OpenClaw in reti aziendali e della probabile perdita di controllo da parte dei team di sicurezza, gli esperti suggeriscono un approccio di valutazione isolata che permetta di testare, sperimentare e comprendere il comportamento dell’agente senza esporre risorse reali. Questo percorso passa attraverso l’utilizzo di tecnologie di isolamento, come sandboxing basato su container effimeri o micro-VM, che separano l’esecuzione del motore di OpenClaw dal sistema operativo principale su cui gira. L’obiettivo è duplice: da un lato osservare come l’agente risponde a input reali — incluse pagine web contenenti tecniche di prompt injection — e dall’altro valutare la gestione delle skill e delle credenziali senza che l’agente abbia accesso diretto alla rete locale, ai file sensibili o alle API autentiche presenti nel dispositivo di sviluppo o produzione.
Una delle soluzioni proposte da Cloudflare, chiamata Moltworker, incarna proprio questo concetto di contenimento sicuro. Moltworker è un framework che sfrutta un Cloudflare Worker come livello di routing, effettua l’esecuzione dell’agente dentro un container Ubuntu isolato con Node.js, utilizza un oggetto di storage crittografato per la persistenza dei dati e applica una autenticazione Zero Trust per la gestione dell’interfaccia di amministrazione. In questo modello la logica di OpenClaw non opera direttamente sul sistema locale dell’utente, ma viene instradata verso un ambiente sicuro che si autodistrugge al termine della task: qualsiasi esecuzione maligna o exploit non può quindi propagarsi oltre il confine ristretto del container effimero.
Il concetto di container effimero è centrale per mitigare i rischi specifici associati agli agenti autonomi. In un ambiente isolato, qualsiasi compromissione dovuta a prompt injection o a plugin con vulnerabilità resta confinata: il container, configurato per non avere accesso alla rete interna né permessi elevati verso i file locali, si chiude al termine del test, cancellando ogni stato o credenziale potenzialmente compromessi. Questa architettura di sicurezza è molto diversa da un’installazione stand-alone, dove OpenClaw ha di default una porta di ascolto aperta verso l’esterno (tipicamente legata all’indirizzo 0.0.0.0), accetta connessioni senza autenticazione forte in molti casi e memorizza configurazioni (.openclaw/) in chiaro sul file system.
La configurazione di un’istanza sicura di test richiede alcuni passaggi tecnici. Dopo aver predisposto l’account per il framework di sandboxing e configurato lo storage cifrato, è necessario eseguire il deployment del codice dell’agente dentro la sandbox e impostare credenziali temporanee o sintetiche per i servizi esterni che si desidera simulare. Per esempio, nella valutazione di integrazioni email o calendari, gli sviluppatori possono creare account fittizi privi di dati sensibili reali, così da osservare come l’agente opera su calendari falsi o risponde a richieste di programmazione senza rischi per gli asset reali. Allo stesso modo, l’esecuzione di tecniche di prompt injection — in cui istruzioni dannose sono inserite dentro una pagina testuale o un link — può essere effettuata dentro la sandbox per verificare quanto l’agente è suscettibile a manipolazioni o a comportamenti indesiderati.
Questo approccio di test isolato offre una via di mezzo tra ignorare la tecnologia e installarla direttamente sui sistemi critici dell’organizzazione. Invece di esporre gli endpoint aziendali e i server di sviluppo a rischi diretti, i team di sicurezza possono utilizzare ambienti contenuti per acquisire competenze operative sull’agente, esplorare la robustezza delle skill e misurare il grado di esposizione ai vettori di attacco più noti, inclusi quelli basati su iniezione di prompt. La persistenza dei dati nelle sandbox può anche essere configurata in modo opzionale: per test puramente sperimentali può essere disattivata, garantendo che nessuna informazione residua sopravviva al ciclo di vita del container.
Infine, è importante sottolineare che la valutazione sicura di OpenClaw richiede una cultura della sicurezza adattata agli agenti autonomi, diversa da quella tradizionale applicata a chatbot o applicazioni web ordinarie. I modelli di attacco includono non solo vulnerabilità di codice ma anche manipolazioni semantiche che sfruttano la capacità dell’agente di interpretare e agire su istruzioni complesse, sfidando i tradizionali sistemi di rilevazione delle minacce. In sintesi, testare OpenClaw senza concedergli accesso shell diretto richiede isolamento strutturale, credenziali sintetiche, container effimeri e monitoraggio dedicato, tutte condizioni che consentono di comprendere il potenziale e i limiti di questa tecnologia emergente senza compromettere la sicurezza delle risorse reali.