中文文献分享 | 《OpenClaw类智能体开源生态的适应性治理研究》

一、问题的提出

基于开源人工智能生态建构的自托管智能体OpenClaw，凭借其优越的自主推理、任务规划以及跨应用协调操作能力引发广泛关注。OpenClaw类智能体能够理解并执行自然语言的技术特性，显著降低了用户获取自动化服务的门槛，促使OpenClaw在短时间内实现规模化部署。随着自主智能体技术能力的根本性突破，其伴生风险的类型亦从信息层面的语义风险迭代为行动层面的执行风险。由此，关于智能体开源生态的风险提示接踵而来。鉴于以Deer-Flow2.0等为代表的国产同类系统即将迎来的市场爆发，那么在这一场事关技术重大突破与风险防范的热烈讨论中，如何构建治理体系以应对智能体开源生态伴生风险的紧迫性便日益凸显。

2025年8月，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出“加快构建面向全球开放的开源技术体系和社区生态，发展具有国际影响力的开源项目和开发工具”。2026年《政府工作报告》进一步强调加强人工智能治理的顶层设计。相比之下，主要发达国家已在人工智能开源生态治理领域实现制度先行。2024年欧盟发布的《人工智能法案》(Artificial Intelligence Act)确立“开源例外+例外的例外”监管框架，在鼓励开源创新的同时保留高风险场景的监管空间；美国国家电信和信息管理局在2024年发布的《双重用途基础模型广泛开放权重报告》（Dual-Use Foundation Models with Widely Available Model Weights Report）中提出以增量风险为核心的规制理念，依据模型开放程度动态调整监管强度；2026年5月，英美澳等国的网络安全机构联合发布《审慎部署智能体AI服务》(Careful Adoption of Agentic AI Services)，为已知的智能体安全风险提供了实践参考；中国亦开始关注智能体领域的治理问题，发布宏观性指导文件《智能体规范应用与创新发展实施意见》。然而，中国在智能体开源生态领域的治理实践相对薄弱，具体治理规则滞后于技术发展。面对OpenClaw类智能体所催生的新型治理需求，中国应采取怎样的治理策略、如何分配治理责任以及选取哪些治理工具予以回应，便成为亟须解决的问题。

鉴于此，本文在适应性治理理念框架指引下，提出三条治理路径：一是构建政府赋能与社区自治相结合的治理模式，实现治理策略的适应性调适；二是依据人工智能价值链的结构特征，适应性分配多中心主体责任；三是配置具有动态回应能力的复合治理工具箱。上述路径旨在提升治理系统的适应性能力，推动智能体开源生态的可持续发展。

二、文献综述

开源，通常包含允许自由修改、自由分发、技术中立和自由的附属许可权等特征。随着开源社区的成熟，开源治理逐渐成为重要研究领域，其核心机制涵盖开源软件社区中官僚与民主的互动关系，以及信任、通过仪式体现的道德观念和同行评审等社交控制机制。

发展至人工智能开源时代，学界主要从开源大语言模型（Large Language Model，简称LLM）的发展需求与风险治理需求两个维度开展研究。在开源LLM作为数字公共产品共识的基础上，发展需求研究可从两方面展开：一方面，运用公地治理理论，剖析开源软件与开源LLM在公地悲剧发生机理上的差异，提出引入政府参与治理的范式转型路径；另一方面，强调LLM开源发展不应局限于技术本身，而应在技术生产与再生产过程中嵌入民主原则，以培育出蓬勃发展的社群生态。在风险治理需求维度，鉴于中国法律规范体系中暗含了开源LLM推定豁免的规则，应通过明确负责任创新原则、界定风险管理责任归属以及构建多元协同的风险治理机制予以强化，核心在于构建防范内容生成风险的基础性制度框架。综上，该阶段的研究成果主要聚焦治理需求的探讨，而对治理理念以及治理工具本身的供给研究却存在明显的缺口。

迭代至智能体开源时代，由于OpenClaw类智能体建基于开源LLM，相关技术具有延续性，但其能力跃升也触发了新的治理需求。OpenClaw类智能体的核心特征是将任务规划(Planning)、工具调用(Tool Calling)、反思(Reflection)、协作(Collaboration)与记忆(Memory)等分散的技术模块集成为可循环的系统，并支持多智能体协作与系统级编排。这使LLM单一推理单元升级为具备自主行动、多主体协同和跨平台互操作的新型计算实体，核心风险类型亦由“推理风险”转向“行动风险”。为应对开源智能体生态复杂性衍生的多元执行风险，学界提出分层治理理论，包括从风险分层角度切入的“本体-交互-生态”三维治理策略，从治理资源角度切入的“规范-技术-管理”三层治理方案，以及从技术特性角度切入的“协议-平台-执行-生态”四重治理框架炼显化。这种理论自觉的缺失掣肘了研究视野，制约了从宏观生态视角切入、在适应性治理框架下提出系统性解决方案的研究进展。

鉴于此，本研究将聚焦治理供给维度，在界定OpenClaw类智能体开源生态特征的基础上，进一步建构智能体开源生态适应性治理框架。依托该框架，系统揭示智能体开源生态治理在“策略-主体-工具”三个维度所面临的困境，并提出针对性治理方案。

三、基于OpenClaw类智能体开源生态的适应性治理框架

（一）OpenClaw类智能体开源生态的复杂技术生态特征界定

在开源生态系统中，组织和个体因能力和角色差异而产生能量流动、信息传递和物质循环，进而相互联系、影响并依赖，最终提升创新效率、实现价值增值。据此，可将组织和个体提炼为“主体构成”，能量流动、信息传递等概括为“客体要素”，而“社群自治群体”负责维护主体与客体关系并产生自治规则。因此，OpenClaw类智能体开源生态的复杂技术生态特征可从这三方面展开界定。

1.主体构成：多元主体参与的去中心化系统

OpenClaw类智能体底层技术本质上是开源LLM，开源社区诞生于反对软件私有化的自由软件运动中，其区别于物理世界的中心化治理特征，在版权法律体系外谋求社群自治。正如艾瑞克·雷蒙德（Eric Raymond）所言，开源社区犹如汇集不同方案的集市，呈现民主、分散的去中心化特征。在智能体开源生态中，开源社区不仅为各类主体提供了参与开源活动的数字空间，同时其自身的治理实践也是实现社群自治的关键环节。由此，开源社区与其他智能体开源生态参与主体在各自权责范围内协同共治，形成了社群自治的治理范式。

OpenClaw类智能体开源生态是参与主体按照一定规则与开源对象及资源进行交互的系统。根据角色功能，智能体开源生态参与主体大致可分为：底层开源LLM参与主体，包括基础模型开发者、修改分发者、资源供给者、生态运维者和系统部署者等；智能体生态新增参与主体，包括编排框架提供者、工具插件开发者、工具市场运营者等，本研究仅针对智能体生态新增参与主体展开论述。与闭源智能体中心化治理模式不同，在智能体开源生态技术供应链网络中，不特定参与者都可能成为有效治理节点，呈现出多元主体参与的去中心化治理特征。

编排框架提供者是开源智能体架构的核心设计者，其通过对规划、工具调用、记忆、协作等模块的系统级编排，实现LLM从单纯信息处理工具向具备自主执行能力技术系统的关键跃迁。例如，LangChain团队开发的LangGraph底层编排框架，为智能体长时间运行和持续记忆能力提供关键支撑。

工具插件开发者是智能体向垂直化专业领域纵深拓展的重要驱动力。通用智能体在高度专业化场景中泛化能力不足，接入垂直领域工具插件后，可注入特定专业领域知识，弥补通用能力不足。工具插件开发者通过模块化封装，将专业知识固定为可复用技能工作流（Skills）组件，使智能体无需依赖核心模型高成本迭代训练，即可拥有垂直领域专业处理能力，显著提升智能体的服务边界与任务交付能力。

工具市场运营者是智能体生态的重要构建者。模型上下文协议（Model Context Protocol,简称MCP）与智能体间协同协议（Agent-to-Agent，简称A2A）为OpenClaw类智能体提供标准化行动能力支撑，MCP赋予LLM调用外部数据源和工具的能力，而A2A协议解决多智能体系统间的互操作问题。在双重标准化协议驱动下，以工具插件与技能工作流为核心的智能体工具市场快速形成，并逐步确立起开源的MCP生态和A2A生态。随着标准化交互接口的迅速推广与智能体工具插件的海量涌现，工具市场运营者角色亦会从单纯工具生态构建者转化为智能体生态的重要治理者。

上述各类参与主体通过持续的协作互动，形成多层次、多维度技术生态网络。在“谁控制，谁负责”责任分配机制驱动下，各参与方对治理责任分配提出了新需求。

2.客体要素：开源对象复杂的生态体系

尽管开源智能体在谱系上与开源LLM以及开源软件同源，但三者在开源客体的复杂度上却存在显著差异。传统开源软件的核心运行逻辑聚焦于源代码的开放。相比之下，开源LLM具有更为复杂的组件结构。从微观视角观察开源LLM内部，可供开源的组件包括模型架构、模型参数等各类数据以及各类机器学习流水线代码等。Linux基金会研究团队筛选出17个核心组件，按照促进模型透明度、支持可复现所表现的作用差距，划分为开放模型、开放工具和开放科学三个等级。当然，这一开放等级认定标准仅作为一例示之，当前尚缺乏在学术界与实践领域普遍共识的理想开源LLM认定标准。其根源在于，开源对象的复杂性与开放维度的多样性，使得在完全闭源与完全开源之间的连续光谱上充斥着各种样态的开放模型。

在此基础上，开源智能体是以LLM为核心构建的多组件协同系统，这种架构不仅继承了底层模型的复杂性，更因新增组件产生了叠加效应，致使整个生态体系的开源对象愈发复杂。从宏观视角审视智能体开源生态体系，可将生态体系的基础架构按照功能划分为开源基础模型、开源编排框架、开源工具插件与开源智能体资源四个层次。开源基础模型是指可以自由使用、研究、修改与分发的基础LLM，典型的有Qwen、LLaMA、DeepSeek-R1等模型。开源编排框架是指基于开源许可发布，通过定义任务依赖、控制执行流程和处理任务状态转换，从而实现复杂工作流自动化处理的框架，如Apache Airflow、Lang Graph、MAS Factory等。开源工具插件是指遵循开源许可协议、以独立功能组件形式发布的技能模块，主要用于扩展智能体的工具调用、任务执行、环境交互及外部系统对接能力。开源智能体资源是指可以开源获取的，支撑智能体各组件从训练到运行全过程的资源，既包括训练阶段模型学习所需的数据、算力等基础资源，也包括训练过程中积累的工程经验、学术论文等知识资源，还包括在运行阶段所需调用的外部数据源和记忆库等服务资源。

开源智能体的演进趋势，在模糊传统开源软件、开源LLM治理边界的同时，也带来了新的治理难题，使得原本仅聚焦于代码的开源治理，现在不得不延伸至智能体开源生态复杂互联组件所衍生的治理需求。

3.社群自治：开源许可证为中心的规则体系

劳伦斯·莱斯格（Lawrence Lessig）在《代码2.0》中提出了“法律、社群规范、市场和架构”四种模式对网络空间的塑造作用。社群规范区别于法律规范的核心作用机理在于，其并非通过国家组织或者集中行动施加，而是通过社区成员之间的相互施加而形成的约束。开源生态治理的核心工具是开源许可证，它既承载着社群共识，也是法律规范的体现，因而具有法律与社群规范的双重属性。

一方面，第一个被广泛使用的开源许可证GNU通用公共许可证（GNU General Public License，简称GPL）本就诞生于与既有版权体系斗争的反叛版权（copyleft）运动中，GPL旨在给予用户复制、分发和修改软件的自由，以此挑战版权体系对专有软件的法律保护以及软件专用的伦理认知，从而在既有法律体系之外构建一套有助于软件自由修改分发的社群伦理规范体系；另一方面，开源生态开发者选择许可证时，不仅是在做某类开源行为的模式选择，更是在表达一种伦理承诺。当发生违反许可证要求的行为时，首先会遭到授权终止、声誉扫地、被社群排斥等惩罚，其次才是导致开源许可证保留权利的复活并激活法律追责程序。例如，宽松型许可证Apache2.0版本中的专利报复性条款就是典型例证。

（二）OpenClaw类智能体开源生态引入适应性治理的契合性

适应性治理诞生于人们对传统治理模式局限性的反思。20世纪60年代，哈丁（Hardin）提出的公地悲剧揭示了个体理性导致集体非理性的困境，并提出市场化和政府管理两条解决路径。基于对传统路径可能存在失灵问题的反思，奥斯特罗姆（Ostrom）开创性地提出自组织理论。适应性治理理论正是以自组织理论为基础构建起来的，查芬（Chaffin）将适应性治理定义为行动者、网络、组织与机构之间为实现“社会－生态”系统理想状态而形成的互动网络。迪茨（Dietz）等人则将适应性治理的方案概括为分析性协商治理策略、多中心嵌套机制以及制度工具多样性三个维度。传统的适应性治理理论主要用于解析物理世界的社会生态系统，然而数字世界的技术生态系统亦呈现出典型的复杂系统特征，因而该理论对数字语境下的OpenClaw类智能体开源生态同样具有适切的理解力与强大的解释力。

适应性治理的理论前提契合OpenClaw类智能体开源生态特征。适应性治理的提出正是源于其对复杂系统，特别是社会生态系统的非线性、复杂性、不确定性和多层嵌套等特征的深刻洞察。而OpenClaw类智能体开源生态系统正是一个典型的复杂技术生态系统，它由多元主体参与构成，通过开源基础模型、开源编排框架、开源工具插件与开源智能体资源在全球范围内形成流动和交互，呈现出高度的去中心化、复杂性、不确定性和非线性特征。这种复杂技术生态特征，恰恰是适应性治理适用的理论前提与核心场景，故而OpenClaw类智能体开源生态引入适应性治理具有天然的契合性。

适应性治理的理论内涵契合OpenClaw类智能体开源生态治理需求。一言以蔽之，适应性治理的理论内涵就是要构建一种应对复杂和动态系统的综合管理方法。它反对单一维度的治理模式，而是寻求构建包括多中心、社会网络、社会学习在内的复合治理体系，这精准地回应了智能体开源生态的治理需求。其一，开源生态的诞生就是为了反抗单一权威的垄断性控制，其生态活力在于多元主体的共同参与和协同贡献，这与适应性治理倡导的多中心、多层次治理系统不谋而合。其二，开源生态的创新发展依赖开源社区、许可证认证机构、交互协议制定组织等正式与非正式的社会网络，这正是适应性治理中发挥“桥梁组织”协同作用的关键所在，通过连接不同行动者与知识体系，构建信任与协商的空间。其三，开源技术的迭代本质上是持续试错与学习的过程。OpenClaw类智能体开源生态在不断调整技术路径的同时也在优化社群治理规范，这与适应性治理将“知识生成和社会学习”作为核心进路的实践要求相一致。

适应性治理的理论目标为OpenClaw类智能体开源生态的治理工具配置提供了理论指引。实现复杂社会生态系统的可持续发展是适应性治理的核心目标，这一目标亦契合智能体开源生态治理的根本诉求。尽管中国当前人工智能领域的治理方案受欧盟《人工智能法案》影响较大，基于风险的治理方案在当前治理体系中占据主导地位。然而，从功能定位出发，智能体开源生态不应仅关注其作为“产品服务”的侧面，还应强调“能力建设”的关键地位，特别在智能体生态发展初期，相应的治理框架理应以激励创新与发展为导向，而非单纯以风险防控为主导逻辑。适应性治理所倡导的可持续发展目标，正是对上述治理需求的系统性回应。该理论具有鲜明的实践导向，其关于复杂系统治理需求和实现路径的核心主张，为构建灵活、响应性强且具备持续调适能力的治理工具体系提供了原则性指导。由此，适应性治理不仅契合智能体开源生态的技术特性与演进规律，也为其治理工具的系统化配置明确了方向与路径。

（三）OpenClaw类智能体开源生态适应性治理框架的核心维度

OpenClaw类智能体开源生态提出的多元治理需求与适应性治理提供的治理供给的结合点，正是智能体开源生态适应性治理框架的着力点。相比于开源软件、开源LLM与闭源LLM，智能体开源生态在社群自治、多元主体参与以及复杂治理对象三个维度上提出异质性需求。因此，OpenClaw类智能体开源生态适应性治理框架作为治理供给侧导向的分析工具，可以划分为治理策略、治理主体与治理工具三个核心分析维度以提升框架的理论收敛性（参见图1）。

1.治理策略维度

社群自治作为开源生态的核心治理策略，从软件开源时代延续至今。在软件开源时代，社群自治主要依托社区自治实现，且因二者英译均指向“community”而常被等同使用。进入智能体开源时代后，随着参与主体类型与治理节点的增多，社群自治逐渐演变为开源社区与其他参与主体协同共治的范式。因此，宏观治理策略仍属社群自治范畴，但在具体的治理策略困境探讨中，则需聚焦承袭自软件开源时代的社区自治展开研究。随着OpenClaw类智能体开源生态的日趋复杂，传统社群自治策略应对复杂异质性治理需求的能力受到质疑。尽管社群自治是奥斯特罗姆在质疑政府监管和市场机制有效性时提出的“第三条路径”，但是三者并非非此即彼的关系。适应性治理恰是意图提供整套的治理“方案束”来满足社会生态系统复杂的治理需求。适应性治理旨在系统掌握生态系统运行机理的基础上，通过构建学习型环境来识别复杂系统固有的不确定性，进而动态调整治理策略与工具，以提升治理能力的适应性。因此，构建智能体开源生态的适应性治理框架，首要任务便是治理策略的选择。

2.治理主体维度

从广义上看，治理主体是指在一系列有目的的活动过程中，起到重要管控或者推进作用的个体、群体、组织和机构。适应性治理的核心在于构建一个多中心、多层次的治理系统。多中心、多层次的治理系统意味着原本集中的治理权威分散到由多元主体构成的若干重叠决策中心，这在提升系统冗余性的同时降低了脆弱性。智能体开源生态适应性治理框架的一个重要任务，是识别有效的治理主体并合理分配治理责任，从而在多元主体协同下实现治理“成本-收益”的帕累托最优。

3.治理工具维度

适应性治理理论自提出之初即体现出鲜明的实践导向，早期研究不仅关注其理论内涵的阐释，更侧重于结合具体实践情境，系统探讨其为实现治理目标所依赖的核心要素、治理要求及工具供给。卡尔·福尔克（Carl Folke）等人认为适应性治理需配置动态认知体系、学习型环境、多层次体系和制度多样性的治理工具箱。在OpenClaw类智能体开源生态适应性治理框架的工具维度，其旨在通过治理工具的灵活组合与动态调整，为治理系统提供工具性支撑，保障治理体系能够根据生态发展阶段与治理需求的变化快速迭代升级。

基于此，本研究可将OpenClaw类智能体开源生态适应性治理界定为：为应对OpenClaw类智能体依托的开源基础模型、开源编排框架、开源工具插件与开源智能体资源形成的复杂性、不确定性和非线性变化特征的技术生态环境，非政府的开源生态参与者与政府机构等多元主体通过知识交流、社会学习与协同共治等一系列活动，持续提升治理策略、主体和工具适应性的系统性过程。

四、OpenClaw类智能体开源生态适应性治理框架下的治理困境

在OpenClaw类智能体开源生态治理中，既有治理理论难以适配智能体开源生态的技术特征与组织形态。面对治理策略、治理主体与治理工具的深刻变革，亟须构建更具适配性的治理理论以推动治理体系迭代升级。

（一）策略视角：社区自治能力不足与风险复杂间的张力

当前的OpenClaw类智能体开源生态治理策略主要沿袭开源软件生态的社区自治主导模式，该模式主要依赖社区内部治理资源对相关事务进行管理和协调。然而，社区自治在面对复杂的生态风险时，仍面临较大困境。

一方面，开源社区审查意愿及能力不足。审查是为了维持社区的运行，而非社区的核心职能，导致社区缺乏主动审查意愿。开源社区功能定位主要是模型托管与协作支持，通常为不直接参与模型研发或应用的技术中介。以法律责任视角审视，技术中介在非明知的情形下无需承担法律责任，因此开源社区并没有法律上的事前审查义务；其审查动因主要是为维护社区秩序、塑造良好平台形象以吸引更多用户。但过于严苛的审查尺度反而会降低社区活力，迫使社区用户流向其他更宽松的技术平台，进而削弱本土开源生态的全球竞争力。例如，国内开源社区Gitee曾颁布开源库需经审核方能上线的审查新政，却导致大量开发者因低星项目被批量下架、审核效率低下等问题而向其他竞品平台迁移。在审查能力方面，主流安全审查机制聚焦于源代码层面的漏洞挖掘或者后门植入检测。受限于计算成本与检测效率，社区广泛采用的自动化工具多依赖静态代码分析及已知特征匹配技术。然而，智能体恶意插件的攻击方式已演变为更加隐蔽的“语义级”攻击手段。攻击者通过在技能描述或提示词模板中嵌入精心设计的对抗性指令，直接劫持智能体的决策逻辑以实施隐性攻击，使得既有自动化扫描工具面临严重的检测盲区。

另一方面，治理措施缺乏强制力。开源生态得以有效运行深受黑客文化、科学精神与礼物文化影响，形成以民主自治、声誉至上、互助共进为核心的价值理念。在此基础上，社群自治发展出“软治理”机制，包括Committer与Maintainer分级的贡献者认证体系、“贤能制”领导者机制，以及违反社区行为准则的处罚机制，这些措施与依赖国家强制力的物理世界“硬治理”形成鲜明对比。传统开源软件的负外部性主要局限于技术系统及与之相关联的经济活动，损害通常是可逆的，因此“软治理”能够满足以创新为导向的宽松生态治理需求。然而，智能体开源生态的负外部性在维度上和量级上都可能远超传统软件。OpenClaw类智能体具有内容生成、代理决策和社会行为模拟等多重实践样态，在个性化应用场景下，OpenClaw类智能体的应用风险已不局限于有害文本的生成，还可能表现为自身技术缺陷或者被恶意入侵后批量执行不安全操作、通过端对端交互窃取私有财产等高风险攻击行为。因此，继续沿用传统开源社区主导的“软治理”模式，难以有效应对智能体开源新生态所引发的重大风险。

（二）主体视角：治理责任集中与风险非线性扩散间的矛盾

社会实践中的“责任”通常有两种来源途径，一是基于法律规定，要求特定主体必须履行某种强制性义务；二是基于事实上的治理资源集中形成了不平等关系，优势方为了维持这种关系的长期有效，而主动承担与其在社会中所扮演角色相应的作为或者不作为的责任。OpenClaw类智能体开源生态中的治理责任来源也概莫能外，智能体部署者的治理责任通常来源于法律规定，生态运维者的治理责任则来源于治理资源的事实性集中。然而，在OpenClaw类智能体开源生态中，治理责任的集中与风险的非线性扩散之间，存在着结构性矛盾。

一方面，法律上将治理责任集中于智能体部署者，与智能体实际风险源多元之间存在明显张力。当前，中国在智能体领域形成了一套以治理其组成要素为核心的基础性法律政策体系。例如，《数据安全法》《网络安全法》《个人信息保护法》和《网络数据安全管理条例》确立了数据层面的治理框架；《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》聚焦算法治理；《生成式人工智能服务管理暂行办法》则关注基础LLM的合规服务。前述规范大多形成于生成式人工智能发展阶段，其治理重心主要在于内容安全风险的防控。同时，法律倾向将风险治理责任集中配置于对内容风险具有控制力优势的系统部署者。实际上，开源智能体的风险产生与扩散机制早已突破智能体部署者的可控边界。OpenClaw类智能体的风险可能来自系统架构中的任意核心组件，例如基础LLM的意图理解偏差与自身能力缺陷、编排框架的权限逃逸与任务规划逻辑漏洞、恶意工具或插件的引入、外部数据源和记忆库被投毒等。这表明，面对智能体开源生态的系统性安全风险时，仅靠智能体部署者集中治理已难以有效应对。

另一方面，事实上的治理责任集中于生态运维者与风险的非线性衍生间形成张力。现实中，开源生态的治理资源往往高度集中于开源社区、核心开发团队或基金会等少数生态运维者手中。这种集中化掌控体现在社区规则制定、代码库的提交权限、技术路线规划、安全策略的实施以及关键基础设施的运营等多个层面。然而，智能体开源生态的参与主体众多，开源组件的广泛复用、依赖链条复杂、跨项目调用频繁的实践模式，使得智能体风险难以在开源社区层面被精准识别。具言之，OpenClaw类智能体具备长时间运行且持续记忆的能力，攻击者利用这一技术特性，将恶意载荷碎片化处理为看似良性的独立指令。这些指令潜伏于智能体记忆中，仅当内部状态、目标意图或工具可用性满足特定对齐条件时，才会被重新组装为可执行指令并引爆风险。这种“拆解注入、延迟触发”的攻击方式显著延长了风险潜伏期；同时，智能体运行机理摆脱了传统固定的代码执行路径，转而基于底层LLM进行动态推理与自我修正，这种非线性与不确定性的运行模式与传统软件体系中风险的线性扩散方式形成鲜明对比。因此，治理资源的中心化掌控在应对技术实践风险的非线性衍生特征时，常常力有不逮。

（三）工具视角：核心治理工具难以满足多元化治理需求

开源软件生态长期以开源许可证为核心治理工具，贯穿项目发布、修改、再分发及部署应用等全生命周期。开源许可证通过设定权利义务框架规范参与者行为，核心目标在于化解源代码共享与再利用中的知识产权争议。然而，在智能体开源生态中，开源内容不再局限于源代码，而向多个维度拓展，每增加一个新的“技术-规则”模块，就需相应的治理增量予以回应。因此，继续将开源许可证作为核心治理工具已显现出治理滞后性。

以开源许可证为基础的传统治理模式，难以适应智能体风险形态的增量变化。版权治理框架下的开源许可证，核心逻辑在于防范代码的搭便车行为，旨在保护权利人拥有源代码所对应的商业利益与市场份额，实践中多数开源软件诉讼争议都发生在上下游软件商之间，即是明证。然而，随着开源智能体本体核心能力的跃升，其衍生的风险形态亦发生质变，主要体现为自主执行过程中产生的有害操作后果。特别是在复杂长程任务中，往往涉及多个智能体协同运作，且底层运行又涵盖基础LLM、编排框架、工具插件、应用程序编程接口（API）等众多组件。这种多元化、非线性交互模式，导致损害结果与致害行为间的因果链条难以被精准回溯。以金融交易误操作为例，致害行为可能产生于信息分析、交易决策、交易执行、风险管理等环节中任意智能体的操作失误，也可能发生于某个智能体内部的基础LLM对交易意图的误解、恶意插件嵌入、API密钥被盗等多个环节，若因智能体误操作在瞬时生成并执行海量异常交易指令，不仅会导致单一账户遭受巨额损失，更可能引发金融市场的系统性风险，显然超出了开源许可证的治理能力范围。

开源许可证治理模式难以适配OpenClaw类智能体核心发展需求。开源许可证治理模式的核心是要求源代码的分发需附带一个经认证的开源许可证，保障用户享有自由使用、修改和再分发的权利。然而，将这一适用于传统软件领域的标准机械地套用于智能体系统，存在治理工具与治理需求错配问题。智能体之所以能脱离LLM的技术范畴，核心突破体现在工具调用与多智能体协作两大能力的形成。在工具调用层面，智能体通过编排框架将插件或工具在标准化接口的连接下予以匹配，从而赋予智能体垂直领域的专业处理能力。在协作层面，智能体通过多代理对话的开放框架，借助自然语言实现任务分工、交叉验证与互相调用的操作。这两大核心能力共同指向互联互通这一关键基础需求，而传统的开源许可证体系主要关注代码版权与分发权利，难以涵盖这种动态运行时（Runtime）的交互标准。于是，诞生了MCP与A2A两类决定智能体生态发展方向的基础性协议。这种基础性协议的发展，不仅提供了多元工具与多智能体连接的标准，更会随着其基础设施地位的巩固异化为一种生态定义权，这也揭示了美国科技巨头试图通过技术标准再次实施人工智能霸权的战略意图。

五、OpenClaw类智能体开源生态适应性治理框架下的体系化进路

OpenClaw类智能体开源生态是典型的复杂适应性系统。基于适应性治理框架对其多重困境的系统检视表明，该理论具有强大的解释力与实践指导价值。因此，应通过治理策略、治理责任与治理工具的适应性调适，来增强治理体系韧性，推动OpenClaw类智能体开源生态实现创新、安全与可持续的协同发展。

（一）治理策略的适应性：构建政府赋能与社区自治相结合的治理模式

适应性治理在复杂、不确定和非线性环境中，强调社区主导的自组织模式通过学习、反馈和动态调整持续改进治理机制，而非推翻原有治理模式。正如布鲁纳（Brunner）等人所言，“社区主导型倡议的兴起标志着适应性治理从某些地区的科学管理残余中萌芽”。因此，OpenClaw类智能体开源生态的治理应继承开源社区自治优势，结合自身能力建设与产品服务并重的发展需求，提升社区治理能力。然而，传统社区自治模式难以应对OpenClaw类智能体开源生态提出的多元治理需求。事实上，奥斯特罗姆等的自组织理论并不否定政府与市场参与治理的价值。因此，可在适应性治理中引入行政力量，构建政府赋能与社区自治相结合的治理模式，以缓解治理供需间的紧张关系。

1.政府包容审慎介入，双向赋能开源生态

智能体开源生态是数字时代关键创新基础设施，本质上成为一种创新公地，其在释放创新活力的同时，也带来风险来源复杂性、衍生不确定性和扩散非线性等治理难题。当前，传统社区自治模式捉襟见肘，政府的包容审慎介入便成为可行方案。政府可通过构建兼具正向资源供给分配与反向风险防控的混合治理体系，以释放有为政府的治理潜能，继而推动开源生态高质量发展。

政府作为公共资源调配者与制度供给者，从硬件与软件两方面为智能体开源生态提供支持。在硬件方面，加快构建算力公共资源池与数据开放平台等开源基础设施，为开源创新参与主体提供低成本接入服务。如科技部支持建设的国家新一代人工智能公共算力开放创新平台，就是联合多方主体共同打造的公益性算力资源供给、共享的基础设施。在软件方面，提升制度性公共产品供给能力，为开源生态发展提供政策规则保障。政府承担风险治理责任时，应坚持动态、精准且循证（Evidence-based）原则，避免扼杀创新活力。欧盟以《人工智能法案》为依据，采用全量风险的事前监管路径，其深层治理逻辑与欧盟数字技术产业发展相对滞后于中美，并且法律治理对象主要是进入欧盟市场的外国企业这一情况相匹配，因而在兼顾发展与安全的同时更侧重安全侧。美国则采用“增量风险”监管模式，通过评估开源智能体是否引入新风险决定是否监管，强调事中事后监管，为技术发展保留试错空间，可概括为“增量风险+循证治理”模式。

中国前期人工智能治理规范大多采用基于全量风险的事前监管模式。随着以Deer-Flow2.0等为代表的国产开源智能体迅速崛起，中国智能体开源生态日益分化为两个层级：以上游基础LLM、编排框架为核心的基础设施层和以下游工具、插件为主的服务应用层。上游技术通用性强、迭代快、创新敏感度高，宜转向“增量风险+循证治理”路径；下游直接面向终端用户，应实施全量风险事前监管。构建“上游增量，下游全量”的混合型风险治理架构，既能平衡创新与安全，也体现分层响应的适应性治理理念。例如，在OpenClaw类智能体发展初期，政府应采取差异化监管。对服务应用层风险，敏捷发布风险提示并制定非专业用户的指南，以降低系统性风险。而对于基础设施层风险，则遵循包容审慎的“增量风险+循证治理”路径，鼓励创新发展争得国际竞争先机，同时对重大风险划定安全红线并精准治理。

2.提升社区治理能力，打造开源安全平台

现实中，合作常因成本高、效率低，且涉及多方组织而面临挑战。要克服这些障碍，需在组织网络间构建多层级、动态的连接桥梁。开源社区正扮演着桥梁组织的角色，在适应性治理框架下，它提供了一个多边学习舞台，联结政府与非政府行动者、科学知识与多元实践智慧，并据此构建安全与信任的跨领域空间。

智能体开源平台应强化对智能体及相关组件的合规管理与违规处置能力，重点加强智能体数字身份管理、智能体及相关组件能力声明规范化与合规认证等方面。在日常监管中，应构建“行业垂类”与“风险等级”的双维分级分类治理框架：在横向分类上，依据智能体、插件或者工具代理执行所属的行业垂类进行划分，例如日常娱乐、办公协作、金融财经、医疗健康、法律合规等执行场景；在纵向分级上，按照代理行为敏感度或者操作后果进行等级划分，例如行为限于办公协作领域的只读、文档写入、不利影响具有可逆性的一般操作，可归为低风险等级；涉及金融财经领域小规模的隐私访问、资金支付、一般事项咨询意见出具的代理行为，属于中风险等级；涉及金融财经领域大规模自动交易等不可逆且可能引发系统性风险的代理行为，则属于高风险等级。智能体开源平台针对低风险等级遵循既有的社区自动化审核机制即可，针对中风险等级可要求智能体服务提供者或工具插件开发者提供智能体或工具插件的性能、质量、合规等第三方评测报告，针对高风险等级平台应积极履行主动审查责任，加强风险预警与应急处置能力。

（二）治理责任的适应性：基于人工智能价值链的多中心责任分配

智能体运行具有多主体参与和多开源对象网络化交叉协作的生态特征，其运行风险早已脱离部署者的实际掌控。于是，传统规则体系中要求部署者承担全部治理责任的制度安排便显得有失公平。欧盟《人工智能法案》引入“人工智能价值链上的责任”（Responsibilities Along the AI Value Chain）概念，实现价值链主体责任的均衡化配置。中国未来制定《人工智能法》亦可借鉴此模式，将智能体开源生态中的编排框架提供者、工具插件开发者、工具市场运营者等多元治理主体作为延长链纳入其中。鉴于人工智能价值链责任分配已有扎实的研究基础，本研究仅聚焦开源智能体增量风险直接相关的参与主体，以回应增量治理需求。

第一，编排框架提供者承担提升信息透明度的责任。作为智能体开源生态的核心架构设计主体，其不仅决定技术架构初始形态，也影响后续价值链的风险分布与治理格局。适应性治理依赖可靠信息的有效供给，故此应为编排框架提供者配置信息透明度提升责任：一是静态信息披露的透明性，提供者在编排框架公开时应提供清晰的能力声明、已知典型危险组合、未测试场景等基本信息，支持下游开发者安全合规开发；二是运行时的可观测透明性，编排框架提供者除构建执行环境的沙箱隔离措施外，还应在架构层面设计并提供标准化可观测性接口，支持下游部署者在自有环境中导出、追踪、观测智能体运行的元数据，提升风险可溯源性。信息透明度提升责任不追求绝对消除风险，而是通过提升透明度限制风险影响范围、降低风险发生概率，并实现责任可追溯。

第二，工具插件开发者承担服务提供者主体责任。智能体执行能力提升依赖工具与插件带来的技能拓展，但互联工具与插件的增多也扩大了智能体攻击面。因此，工具插件开发者的主体责任应覆盖安全设计、持续监控与事件响应全生命周期。在安全设计方面，工具插件开发者应在系统设计阶段开展威胁建模与风险评估，将安全控制措施内嵌于系统架构之中，核心是对工具调用权限的精细化管控，对高影响、难回滚的关键决策节点实施“人在回路”机制，约束工具插件偏离授权目标或执行非预期动作。在持续监控方面，开发者应在插件运行全生命周期实施全面测试策略，常态化开展红队演练，识别潜在漏洞与非预期行为，提升其对异常行为的识别与响应能力。在事件响应方面，开发者应预先制定并验证事件响应流程，明确工具插件被攻陷场景下的检测、遏制与恢复机制，保障系统遭受攻击时的韧性与可恢复性。

第三，工具市场运营者承担综合性监管责任。开源智能体及相关组件能够接受自然语言指令的技术突破显著降低了人机交互门槛，推动社会向智能平权时代演进。但非专业用户对智能体组件仿冒、恶意插件与误导性组件描述等风险缺乏专业辨识能力。工具市场运营者作为智能体相关组件分发枢纽的开源平台，角色属性趋近于互联网时代的应用程序分发平台，治理责任需向综合性合规监管平台转型，履行针对工具插件的准入与安全审查职责。在准入审查阶段，工具市场运营者应审查拟上架工具插件是否符合披露标准；在运行管理阶段，运营者应加强对在架工具插件进行日常管理，重点审查是否存在违法违规收集用户敏感信息、重大安全漏洞以及损害他人合法权益等情况；在安全处置阶段，运营者审查发现违法违规工具插件的，应依法依约采取警示、暂停服务或下架等处置措施，并保存记录向有关部门报告。

在适应性治理框架下，治理责任配置应动态回应技术生态的复杂性与不确定性，核心在于实现责任在价值链中的公平且高效分配。依据“成本最低风险承担者”原则，责任应归属于最具备识别能力，能以最小成本采取有效防控措施的主体。这种模式有助于提升系统整体的韧性与合规效能，确保治理机制随技术演进而持续调适与优化。

（三）治理工具的适应性：构建动态回应的复合治理工具箱

单一的治理工具终究难以满足多元化的治理需求，适应性治理的核心策略之一便是多样化的治理工具供给，以此来改变激励、增加信息、监督使用和诱导遵从。

开辟开源社区与政府协同的信用治理模式，以弥合法律与伦理二元治理间的空缺。信用作为新型社会治理手段，能对传统法律规制与伦理约束提供动态衔接与补充。在智能体开源生态这一高度去中心化、快速迭代的技术环境中，传统刚性法律监管难以敏捷治理复杂风险，纯粹的开源伦理倡导又缺乏约束力与可操作性。因此，引入信用治理模式可形成更具弹性与前瞻性的治理框架。开源社区已建立基于声誉积累的晋升机制以激励守信行为，但系统性的信用惩戒机制尚未形成，常见的社群自治惩戒措施大多响应被动且效力有限。开源社区与政府协同的信用治理，是社区将生态参与者多维信用记录共享给政府部门，开展联合惩戒。在开源生态中引入信用治理并非仅关注主体过往行为的合伦理性，更是对其未来可能发生的信用风险实施预防性治理。这种“信用风险控制型”的治理模式，是对社区自治和行政监管资源的优化配置，旨在实现对低信用主体的常态化监督与动态管理，提升治理的主动性与可持续性。

探索智能体开源生态标准化治理，以适应开源对象多元化的治理需求。技术标准已成为现代国家治理体系的重要工具，能为前沿技术治理实践注入确定性。一方面，OpenClaw类智能体的技术大众化趋势，促使大量非专业用户投身部署实践。然而，受限于专业技术背景的缺失，他们往往难以准确识别潜在风险，从而在应用过程中面临严峻挑战。相关部门应将标准化治理向个人用户延伸，构建适应性的智能体安全实践指南，《网络安全标准实践指南——智能体部署使用安全指引（征求意见稿）》，即为这一治理范式转型的有益尝试。另一方面，开源智能体互联互通的需求衍生出MCP与A2A两类标准化交互协议，协议不仅是互操作工具，更是掌控智能体权限、身份与责任边界的编码入口。为防范技术标准化霸权风险，维护国家数字主权与开源生态安全，中国亟须培育本土的智能体交互协议标准，在全球开源智能体治理格局中掌握主动权。

六、结语

OpenClaw类智能体的涌现，不仅标志着技术范式的革命性突破，更引致了风险形态的根本性重构。鉴于开源智能体生态风险呈现出多源并发、不确定性激增及非线性扩散的特征，传统“基于风险”的治理范式已显得捉襟见肘。因此，亟须切换与之相适配的治理理念予以应对，加快形成开源智能体能力建设与产品服务协同发展的治理格局。

面对智能体开源生态的复杂技术生态特征，适应性治理展现出高度的理论适切性与实践潜力。基于此，适应性治理为非政府的开源生态参与者与政府机构等多元主体提供了知识交流、社会学习与协同共治的行动框架，以此持续提升治理策略、主体和工具的适应性。在实现路径的适应性方面，在政府赋能与社区自治相结合的治理策略下，创新性构建了政府“上游增量+循证治理，下游全量”的混合型风险治理架构；按人工智能价值链分配多中心主体责任；信用治理和标准化治理的复合治理工具箱，推动实现治理效能与技术创新的良性互动。构建具有中国特色的智能体开源生态治理范式，不仅是为智能体技术的迭代创新夯实根基，更是旨在通过掌握核心技术与标准制定的主动权，助力中国在全球人工智能科技竞争格局中确立战略优势，并为深度参与全球人工智能治理变革、提升治理话语权提供坚实支撑。

内容版权归原官方所有；如有侵权请联系我们删除；如需转载分享本文，请注明“排版/格式来源于[数字治理前沿]”。