OpenClaw: Autonome AI-Agent met Verborgen Risico's
200.000 GitHub-sterren in een paar maanden. Een plugin-marktplaats met meer dan 10.000 community-vaardigheden. Een architectuur die zo verfijnd is dat serieuze ingenieurs het een echte doorbraak noemen in het ontwerp van autonome AI.
En 30.000 live instanties die op dit moment blootgesteld zijn op het publieke internet — velen met standaardpoorten en leesbare inloggegevens.
Dat is de spanning van OpenClaw in één zin. En dat is precies waarom ik de afgelopen week bezig ben geweest met het analyseren van de architectuur, het lezen van de beveiligingsdisclosures, en het uitzoeken hoe "veilig gebruik" er in de praktijk uitziet versus wat mensen daadwerkelijk doen.
Hier is mijn eerlijke mening als iemand die professioneel AI-systemen bouwt: het ontwerp van OpenClaw is werkelijk indrukwekkend. De keuzes die het team heeft gemaakt rondom sessie-isolatie, geheugenarchitectuur en vaardigheiduitvoering zijn gebaseerd op patronen uit besturingssystemen en databases — niet op het typische AI-startup-draaiboek van "eerst werkend krijgen, later de rest". Dit zijn goede ideeën, doordacht geïmplementeerd.
De beveiligingssituatie is een ander verhaal. In januari stelde een kritieke kwetsbaarheid elke kwaadaardige webpagina in staat om stilletjes je authenticatietoken te stelen door misbruik te maken van een ontbrekende websocket-originecontrole. Een gecoördineerde campagne zaaide malware in de plugin-marktplaats, gericht op cryptografische sleutels en agentinloggegevens. Meta heeft het intern verbannen.
Dit zijn geen randgevallen. Het is de kloof tussen "architecturaal elegant" en "klaar voor onbeheerde implementatie op je persoonlijke computer."
Beide kanten begrijpen — de verfijning én de kwetsbaarheid — is waar dit artikel over gaat. Als je een AI-ontwikkelaar of beveiligingsbewuste bouwer bent die autonome agenten evalueert, heb je het volledige beeld nodig. Niet alleen de demo. Niet alleen de CVE-lijst. Beide.
Wat OpenClaw Is — En Waarom Het Verschilt van Elk AI-Tool dat Je Hebt Gebruikt
Elk AI-tool dat je waarschijnlijk hebt gebruikt werkt reactief. Je opent ChatGPT, typt een vraag, krijgt een antwoord. Je opent Copilot, schrijft wat code, krijgt suggesties. De AI blijft inactief totdat je het expliciet aanroept.
OpenClaw wacht niet.
Het is een zelfgehoste autonome agent die continu op je apparaat draait — laptop, VPS, Mac Mini, wat je ook gebruikt — en proactief handelt op basis van triggers. Er komt een e-mail binnen die overeenkomt met een bepaald patroon: OpenClaw wordt actief, verwerkt het, stelt een antwoord op, plant een follow-up. Een agenda-afspraak is achtenveertig uur weg: de agent begint relevante context te verzamelen en samenvattingen voor te bereiden. Een bestand in een gemonitorde map verandert: een workflow start automatisch.
Het integreert met WhatsApp, Slack, Telegram, Discord, Signal, iMessage, je e-mailclients, je agenda en je bestandssysteem. Niet via omslachtige API's waarvoor je handmatig webhooks moet configureren — maar via een lokale gatewayserver die fungeert als een uniforme berichtmakelaar voor al deze platforms.
Die "altijd aan" architectuur maakt OpenClaw categorisch anders dan de tools waar de meeste ontwikkelaars mee vertrouwd zijn. De vergelijking is niet met ChatGPT of Copilot. Het lijkt meer op een junior medewerker die toegang heeft tot al je communicatiekanalen en namens jou kan handelen — zonder elke keer toestemming te vragen.
Die beschrijving zou onmiddellijk zowel opwinding als bezorgdheid moeten oproepen. Beide zijn de juiste reactie.
De Architectuur: Waarom Ingenieurs Dit Serieus Nemen
Voordat we de beveiligingsproblemen bespreken, verdient het ontwerp een eigen bespreking. Want het team heeft keuzes gemaakt die de meeste AI-projecten niet maken — keuzes die echte systeemkennis tonen.
OpenClaw draait op een vierlaagse architectuur.
De Gateway is een lokale websocketserver die fungeert als berichtmakelaar en orkestrator. Elk verbonden platform — elke berichtenapp, elke e-mailclient, elke integratie — loopt via de gateway. Het verwerkt authenticatie, routering en coördinatie tussen de andere lagen.
De Redeneerlaag host het taalmodel. Maar het is geen eenvoudige doorvoer. De redeneerlaag combineert binnenkomende berichten met systeemcontext, beheert tokenbudgetten over de gespreksgeschiedenis en verwerkt modelkeuze op basis van taaicomplexiteit. Eenvoudige taken worden doorgestuurd naar snellere, goedkopere modellen. Zware redeneeringstaken worden geëscaleerd. Dit is niet alleen een kostenoptimalisatie — het is een architectuurbeslissing die het systeem responsief houdt.
Het Geheugensysteem slaat status op in gewone markdown-bestanden op schijf. Sessielogboeken, gebruikersvoorkeuren, semantische herinneringen, taakcontext — dit alles staat in leesbare bestanden in plaats van een database. Het compactiemechanisme leent patronen van write-ahead logging in databases en virtueel geheugenpaging in besturingssystemen: naarmate de context groeit, worden oudere vermeldingen gecomprimeerd en gearchiveerd terwijl recente context actief blijft.
De beslissing om markdown-bestanden te gebruiken in plaats van een database is het overwegen waard. Het houdt het geheugensysteem door mensen leesbaar en controleerbaar — je kunt een bestand openen en exact zien wat de agent weet, vermeldingen handmatig wijzigen of context verwijderen die je niet wilt bewaren. Een traditionele database zou beter presteren op schaal, maar de transparantieafweging is redelijk voor een lokale agent waar vertrouwen en inspectie meer tellen dan querysnelheid.
Vaardigheden en Uitvoering is waar de agent daadwerkelijk dingen doet. Opdrachten uitvoeren, scripts draaien, de browser bedienen, externe API's aanroepen. Vaardigheden zijn gedefinieerd in markdown-bestanden — leesbaar, controleerbaar, aanpasbaar. De Claw Hub-marktplaats heeft meer dan 10.000 door de community bijgedragen vaardigheden.
Sessie-isolatie wordt afgehandeld via Docker-containers. Elk communicatiekanaal krijgt zijn eigen container, zodat context niet lekt tussen gesprekken en het procesissolatiemodel van besturingssystemen wordt nagebootst.
Dit zijn volwassen ontwerppatronen, doordacht toegepast op een AI-agentcontext. Het geheugensysteem is het bestuderen waard, zelfs als je OpenClaw nooit inzet — het is een praktische oplossing voor een probleem dat elke langlopende AI-agent moet oplossen.
De Kwetsbaarheid van Januari: Hoe Een Webpagina Je Agent Kon Overnemen
In januari werd een kritieke beveiligingsfout onthuld die het risico perfect illustreerde.
De gatewayserver — de hub waar alles doorheen loopt — valideerde geen websocket-origineheaders. De praktische consequentie was: elke kwaadaardige webpagina kon verborgen JavaScript bevatten dat een websocketverbinding opende met je lokale gateway en je authenticatietokens stal.
Geen wachtwoord vereist. Geen extra authenticatie. Bezoek de verkeerde pagina en een aanvaller krijgt volledige controle op afstand over je OpenClaw-instantie.
De aanval vereist niet dat het slachtoffer iets anders doet dan een website bezoeken terwijl hun OpenClaw-instantie actief is. De kwaadaardige JavaScript draait stilletjes in de browser, de ontbrekende validatie laat de verbinding door, en de aanvaller kan nu opdrachten geven aan je agent — opdrachten die worden uitgevoerd met jouw rechten op elk geïntegreerd platform.
Een agent verbonden met je e-mail, je Slack, je WhatsApp, je bestandssysteem, die opdrachten uitvoert van een aanvaller. De schade is aanzienlijk.
Deze kwetsbaarheid is gepatcht. Maar het bestaan ervan onthult iets belangrijks over de kloof tussen architectuurambities en beveiligingsimplementatie. De sessie-isolatie tussen containers was doordacht ontworpen. Het enkelvoudige falen bij de gateway — het meest blootgestelde onderdeel in het gehele systeem — was dat niet.
Aanvullende sindsdien geopenbaarde kwetsbaarheden omvatten server-side request forgery, path traversal-aanvallen en authenticatieomzeilingen. Dit zijn geen obscure randgevallen — het zijn de fundamentele beveiligingscategorieën die elke netwerktoegankelijke service moet aanpakken voor inzet.
De Plugin-Marktplaats: 20% van 10.000 Vaardigheden Was Kwaadaardig
Dit is de bevinding die me werkelijk alarmeerde.
Beveiligingsaudits van Claw Hub — de community plugin-marktplaats — identificeerden ongeveer 800 kwaadaardige plugins van meer dan 10.000 beschikbare. Dat is een malware-percentage van ruwweg 20%, geconcentreerd rond een gecoördineerde campagne met een specifieke doelstrategie.
De kwaadaardige plugins waren geen willekeurig afval of voor de hand liggende nep. Het waren functionele, nuttig ogende vaardigheden die ook drie specifieke bestanden extraheerden:
openclaw.json— de gateway-authenticatietokensdevice.json— cryptografische sleutels voor veilige koppelingsoulm— de persoonlijkheid en gedragsdefinities van de agent
Waarom die drie? Omdat een aanvaller met openclaw.json en device.json geauthenticeerde toegang heeft tot je agentinstantie. Met soulm begrijpen ze hoe je agent zich gedraagt en kunnen ze instructies opstellen die aansluiten bij bestaande gedragspatronen.
De verfijning van de targeting — exact weten welke bestanden de credentials en configuratie bevatten die ertoe doen — wijst op actoren die de systeemarchitectuur specifiek hebben bestudeerd om maximale waarde uit een compromis te halen.
De vergelijking met npm is het expliciet maken waard. Het npm-ecosysteem heeft herhaalde supply chain-aanvallen gehad. Het AI-vaardigheidsprobleem is structureel identiek maar met een betekenisvoller groter bereik: een kwaadaardig npm-pakket heeft doorgaans toegang tot je ontwikkelomgeving. Een kwaadaardige OpenClaw-vaardigheid heeft toegang tot je communicatie, je agenda, je bestanden en de mogelijkheid om te handelen als jou op elk platform waarop de agent is aangesloten.
OpenClaw heeft sindsdien een ingebouwde beveiligingsscanner geïntroduceerd — OpenClaw Doctor — die risicovolle beleidsregels, misconfiguraties en ontbrekende authenticatie in geïnstalleerde vaardigheden detecteert. Dit is een betekenisvolle verbetering. Maar het basismalwarepercentage van 20% betekent dat elke vaardigheid die vóór recente beveiligingsverbeteringen is geïnstalleerd achteraf gecontroleerd moet worden.
OpenClaw Uitvoeren Zonder Problemen: De Daadwerkelijke Opzet
Als je ermee wilt experimenteren — en het is de moeite waard om te experimenteren, de architectuur is werkelijk interessant — hier is hoe je het kunt doen zonder jezelf bloot te stellen aan de voor de hand liggende risico's.
Nooit uitvoeren op je persoonlijke machine. Dit is de basis. Je persoonlijke laptop heeft inloggegevens, sleutels, gevoelige bestanden en directe toegang tot je echte communicatieaccounts. Gebruik een dedicated VPS of een geïsoleerde machine.
Twee-laagse container-isolatie is het minimum. Één container voor de gateway, aparte sandboxcontainers voor de uitvoering van vaardigheden. De vaardigheidcontainers mogen standaard geen netwerktoegang hebben, moeten waar mogelijk alleen-lezen bestandssystemen hebben en geheugenlimieten die resource-uitputtingsaanvallen voorkomen.
Gebruik Podman in plaats van Docker. Podman draait rootloos — er is geen root-daemon die de containerruntime bezit. Als een container-escape plaatsvindt, is de schade beperkt tot de gebruikersniveaurechten van het proces dat Podman uitvoerde, niet root.
Bind de gateway alleen aan localhost. De gateway draait standaard op poort 18789. Die poort mag nooit rechtstreeks aan het internet worden blootgesteld. Als je externe toegang tot je agent nodig hebt, zet een reverse proxy ervoor met TLS-terminatie en authenticatie.
Lees de broncode van vaardigheden voordat je ze installeert. Elke vaardigheid is een markdown-bestand met ingebedde code. Ze zijn door mensen leesbaar. Gebruik OpenClaw Doctor als eerste filter, maar behandel een schone scan niet als een garantie.
Houd het vaardigheidoppervlak minimaal. Hoe meer vaardigheden je installeert, hoe groter het aanvalsoppervlak. Begin met de kernvaardigheden die je werkelijk nodig hebt.
Roteer inloggegevens na elke niet-gecontroleerde installatie. Als je vaardigheden hebt geïnstalleerd voordat de marktplaatsaudit was voltooid, doe dat nu. Ga ervan uit dat elke vaardigheid die vóór de recente beveiligingsverbeteringen is geïnstalleerd mogelijk kwaadaardig was.
Controleer de actielogboeken van de agent regelmatig. Plan elke week tijd om te bekijken wat de agent daadwerkelijk heeft gedaan — welke opdrachten hij heeft uitgevoerd, welke bestanden hij heeft geopend, welke berichten hij heeft verzonden of opgesteld.
De Eerlijke Beoordeling: Wie OpenClaw Eigenlijk Zou Moeten Uitvoeren
OpenClaw is nu het juiste gereedschap voor een beperkt aantal gebruiksgevallen.
Ontwikkelaars die de architectuur van autonome agenten in een gecontroleerde omgeving willen bestuderen — specifiek het geheugensysteem en het ontwerp van sessie-isolatie — zullen echte waarde halen uit het draaien van een geharde lokale instantie.
Beveiligingsonderzoekers hebben voor de hand liggende redenen om geïnteresseerd te zijn. Het aanvalsoppervlak is rijk en de disclosures zijn goed gedocumenteerd.
Oprichters en bouwers die evalueren of autonome AI-agenten thuishoren in hun product of infrastructuur, moeten een gesandboxte instantie draaien en die stress-testen tegen het dreigingsmodel dat overeenkomt met hun gebruikscase.
Wie OpenClaw nu niet zou moeten uitvoeren: iedereen die het wil verbinden met productiesystemen, echte communicatieaccounts of bestanden die ertoe doen, zonder te investeren in de containerisatie en beveiligingsreview die de implementatie vereist.
Het interne verbod van Meta is geen willekeurige voorzichtigheid. Het weerspiegelt een beveiligingsteam dat naar de historische kwetsbaarheden en het malwarepercentage in de marktplaats kijkt en concludeert dat het risico niet gerechtvaardigd is voor organisatorisch gebruik. Dat is een redelijke conclusie.
Wat OpenClaw Ons Vertelt Over de Toekomst van AI-Agenten
De interessante vraag is niet of de huidige beveiligingshouding van OpenClaw problematisch is — dat is het duidelijk. De interessante vraag is wat het bestaan van OpenClaw, zijn 200.000 sterren en zijn architectuurraffinement ons vertelt over de richting van het agent-ecosysteem.
Autonome AI-agenten met persistente staat, proactieve triggering en diepe integratie in communicatie- en bestandssystemen komen er, ongeacht of een specifiek project de beveiliging meteen goed doet. Het ontbrekende stuk is het beveiligingskader dat deze systemen vertrouwbaar genoeg maakt voor brede inzet.
Wat het plugin-marktplaatsprobleem van OpenClaw illustreert, is dat het huidige vertrouwensmodel — door de community bijgedragen vaardigheden, gebruikersdiscretie — niet schaalt met het dreigingsmodel van een agent die toegang heeft tot alles. De beveiligingsarchitectuur moet worden ontworpen vanuit de aanname dat vaardigheden kwaadaardig zullen zijn, niet de aanname dat ze dat niet zullen zijn.
De teams die autonome AI-agenten bouwen met productieklare beveiliging zullen echte voordelen hebben ten opzichte van degenen die eerst bouwen en later patchen. De architectuur van OpenClaw is het bestuderen waard. De huidige wijdverspreide implementatiepraktijk is het vermijden waard.
🤝 Laten We Samenwerken
Op zoek naar het bouwen van AI-systemen, het automatiseren van workflows of het opschalen van je technische infrastructuur? Ik help je graag.
- 🔗 Fiverr (custom builds & integraties): fiverr.com/s/EgxYmWD
- 🌐 Portfolio: mejba.me
- 🏢 Ramlit Limited (enterprise-oplossingen): ramlit.com
- 🎨 ColorPark (ontwerp & branding): colorpark.io
- 🛡 xCyberSecurity (beveiligingsdiensten): xcybersecurity.io
