近期，OpenClaw 的出现引发了业界对一类新型 AI 系统日益增长需求的关注。这类系统通常被称为“claws”，代表着一种可长时间运行、自主执行、并能够自我演进的智能体。它们能够在几乎无需用户持续干预的情况下，规划并执行多步骤工作流。与传统 AI 助手不同，claws 并不局限于单轮交互。它们可以访问本地文件，与应用程序及外部工具进行交互，并动态编排多个子智能体，对复杂任务进行拆解与协同执行。更重要的是，这类系统还能够持续优化策略，决定任务应在何处执行，并随着时间推移不断提升整体执行效果。
与此同时，这一演进也带来了新的挑战。随着智能体被赋予更广泛的数据、工具和基础设施访问能力，安全性、隐私性与治理相关的问题变得愈发关键。围绕访问控制、数据流转、模型调用以及执行边界的种种问题，已经不再只是理论讨论，而是决定这类系统能否安全落地到生产环境中的核心前提。
为应对市场对于更安全、可控的智能体执行环境不断增长的需求，NVIDIA 在 GTC 2026 上推出了面向 OpenClaw 的 NVIDIA NemoClaw。这是一个开源技术栈，旨在为长时间运行的自主智能体引入隐私与安全控制
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