开头：一个真实发生的故事

先说个真事儿。

有家电商公司的客服用 OpenClaw 部署了个客服 Agent，处理日常咨询和退款申请。配置的时候图省事，给了 Agent 直接操作订单系统的权限。

有天半夜，Agent 抽风了。

它把一个 VIP 客户的订单标记为「欺诈订单」，自动触发了全额退款，还给人家发了封道歉邮件——邮件里说「我们承认存在系统性欺诈风险」。

客户懵了，第二天直接把邮件转给了媒体。

公司损失倒是小事，关键是公关危机。老板拍桌子：「这 AI 谁买的？谁配置的？谁让它有权限直接退款的？」

三个人面面相觑，谁也不敢说话。

这事儿算谁的？

算 AI 的？它又没法坐牢。

算 OpenClaw 的？人家说这是你配置问题。

算部署工程师的？他说老板要求「自动化优先」。

算老板的？他说「我让你用 AI 提效，没让你瞎搞」。

这锅，到底该谁背？

一、OpenClaw 闯祸的 4 种方式

先别急着分锅，咱们看看 OpenClaw 到底能闯多大的祸。

1. 误操作（最常见）

Agent 理解错了用户意图，执行了错误操作。

用户说「清理一下这个文件夹」，Agent 把整个项目代码删了。“用户说「给客户发个跟进邮件」，Agent 把内部成本报价单发出去了。“用户说「查一下这个人的背景」，Agent 调用了不该调的数据库。

特点：意图理解偏差，操作不可逆。

2. 权限滥用（最危险）

Agent 有太高权限，被恶意利用或误用。

“恶意 Skills 插件诱导 Agent 上传用户文件到第三方服务器。“Agent 被提示词注入，绕过安全限制执行敏感操作。“离职员工的 Agent 账号没注销，继续访问公司系统。

特点：后果严重，可能涉及数据泄露。

3. 信息泄露（最隐蔽）

Agent 在交互中无意泄露敏感信息。

“客服 Agent 跟客户聊天时，把内部定价策略说出去了。“技术文档 Agent 生成的内容里包含了未公开的产品信息。“数据分析 Agent 的报告里暴露了客户隐私数据。

特点：当事人可能察觉不到，等发现已经晚了。

4. 决策错误（最难追责）

Agent 基于不完整或错误的信息做出决策。

“销售 Agent 给错客户打了折扣（把普通客户当成 VIP）。“采购 Agent 自动下单买了不需要的东西。“HR Agent 拒绝了合适的候选人（简历关键词匹配错误）。

特点：决策过程是「黑箱」，很难说清楚为什么错了。

二、法律上怎么判？

这事儿法律界也在吵。咱们看看现有的框架。

AI 不是「人」

目前全球主要司法辖区（包括中国）的法律，AI 不是法律主体。

也就是说——

AI 不能当被告。AI 不能承担责任。AI 不能赔钱。

那谁负责？

一般有三种追责路径。

路径 1：产品责任（告开发商）

适用场景：AI 本身有缺陷，导致用户受损。

法律依据：《产品质量法》《民法典》产品责任条款。

难点：

得证明是「产品缺陷」，不是「使用不当」。

OpenClaw 是开源软件，开发商责任有限。

用户自己配置的 Skills，开发商不背锅。

胜算：低。除非能证明 OpenClaw 核心代码有严重漏洞。

路径 2：合同责任（告服务商）

适用场景：你花钱买了部署服务，服务商没做好。

法律依据：《民法典》合同编。

难点：

得看合同里怎么约定的。

很多合同会写「AI 行为由用户自行承担」。

免费部署？那更难追责。

胜算：中等。看合同条款。

路径 3：侵权责任（告责任人）

适用场景：有人有过错，导致 AI 闯祸。

法律依据：《民法典》侵权责任编。

可能的责任人：

部署工程师——配置不当，给了过高权限。

公司管理层——明知有风险还强行上线。

Skills 开发者——恶意插件导致损失。

用户自己——瞎操作，不听警告。

胜算：看证据。谁有过错，谁担责。

三、行业是怎么约定的？

法律吵不完，咱们看看行业惯例。

Moltbook 条款

2026 年 3 月，Meta 收购 Moltbook 后更新了服务条款，有一条很关键：

“用户对其 AI 代理的行为「承担全部责任」，无论 AI 是自主行动还是其他情况。

翻译成人话：你的 AI 闯祸，你背锅。

不管 AI 是不是「自主决策」，不管你是不是「有意为之」，都算你的。

OpenClaw 官方态度

OpenClaw 的 GitHub 页面上有段免责声明（大意）：

“OpenClaw 按「原样」提供，不承担任何使用风险。用户应自行评估和控制 AI 行为。

翻译成人话：用可以，出事别找我。

企业采购合同里的常见条款

我们帮企业部署 OpenClaw 时，见过不少采购合同，责任条款大概分三类：

甲方背锅

AI 行为由甲方自行承担。

常见场景：甲方强势、免费部署。

乙方背锅

部署方承担技术责任。

常见场景：付费服务、SLA 协议。

各背各的

技术问题是乙方，使用问题是甲方。

最常见。

实话实说：大部分情况下，最后都是用 AI 的公司背锅。

四、那怎么办？

锅总得有人背，但咱们可以提前做好准备。

建议 1：权限最小化

Agent 只给它必要的权限。

“客服 Agent 不能访问财务系统。“销售 Agent 不能修改产品定价。“技术文档 Agent 不能接触客户数据。“所有 Agent 的操作都要有日志。

工具：用 ClawForce 做记忆隔离和权限管控。

建议 2：操作可追溯

任何操作都能追溯到「谁让 AI 做的」。

“记录 Agent 每次操作的触发来源。“保存用户指令和 Agent 决策过程。“定期审计异常操作。“关键操作需要人工确认。

工具：OpenClaw 日志 + 第三方审计工具。

建议 3：合同写清楚

出事之前先说好谁背锅。

“采购合同里明确责任边界。“跟客户约定 AI 决策的免责条款。“给员工培训 AI 使用规范。“买保险（有些保险公司开始卖「AI 责任险」了）。

注意：别指望「完全免责」，法院不一定认。

建议 4：应急响应

出事之后知道怎么处理。

“建立 AI 事故应急响应流程。“指定责任人（出了事谁牵头处理）。“准备公关预案（媒体问起来怎么说）。“保留证据（日志、合同、沟通记录）。

关键：别等出事了再想怎么办。

五、木汝科技的实践

我们帮企业部署 OpenClaw 踩过不少坑，总结了一套「责任隔离」方法。

第一步：责任矩阵

部署之前，先画个表：

核心逻辑：技术问题找技术方，使用问题找使用方。

第二步：权限分级

把 Agent 权限分成四级：

L1（只读）:只能查看数据，不能修改。L2（有限写入）:可以创建/修改自己的数据。L3（跨系统）:可以访问多个系统。L4（完全权限）:可以执行任何操作（需要审批）。

原则：90% 的 Agent 用 L1 或 L2 就够了。

第三步：人工确认清单

以下操作必须人工确认：

“删除超过 100 个文件。“发送超过 50 封邮件。“访问敏感数据（财务、人事、客户隐私）。“修改系统配置。“执行外部 API 调用（可能产生费用）。

别嫌麻烦：这真能避免大祸。

第四步：事故演练

每季度做一次「AI 事故演练」：

模拟场景：Agent 误操作导致数据泄露。

演练内容：发现→隔离→追溯→修复→复盘。

参与人员：技术、法务、公关、业务。

目的：真出事了不手忙脚乱。

结尾：说句实在话

写到这儿，可能有读者会问：「这么麻烦，还用 AI 干嘛？」

我们说实话：AI 确实能提效，但也确实有风险。

Nvidia 在 GTC 2026 上发布了 NemoClaw，给 OpenClaw 加了「隔离沙盒」。Meta 收购 Moltbook 后更新条款，说「用户要对 AI 行为负责」。这些都在说明一件事：

行业已经意识到问题了，正在补漏洞。

但再完善的工具、再严格的条款，也抵不过一句话：

用 AI 的人，得知道自己用的是什么。

OpenClaw 不是玩具，它是能操作系统、访问网络、执行命令的 AI 框架。你给它权限，它就能干活——也能闯祸。

责任这事儿，最后还得落到人头上。

AI 没法背锅，OpenClaw 社区没法背锅，部署服务商能背的也有限。最后真正能控制风险的，是用 AI 的那个人、那家公司。

所以，回到开头的问题：

当 OpenClaw 闯祸时，谁该背锅？

答案是：谁用它，谁背锅。

你能做的，不是甩锅，而是提前把锅背稳——权限管好、日志记好、合同写好、预案准备好。

这样真出事了，至少知道锅从哪儿来的，下次别让它再背了。