OpenClaw 审计洞察-云监控(CMS)-阿里云帮助中心

OpenClaw 具备文件系统操控、Shell 命令执行、API 调用等系统级能力，运行过程中存在成本失控、行为异常和安全合规风险。AgentLoop 提供 OpenClaw 审计模块，从安全合规、Token 成本、行为追踪三个维度提供可视化审计大盘，帮助运维和安全团队建立全链路观测体系。

前提条件

已开通 AgentLoop 服务，且审计模块可用。

接入日志并查看审计大盘

一键接入

在 AgentLoop 控制台接入中心选择 OpenClaw 卡片，配置应用名并选择机器组，即可完成日志的一键接入。具体操作，请参见OpenClaw接入。

接入完成后，在审计模块的 OpenClaw 洞察页面，可以查看以下核心大盘：

OpenClaw Token：Token 成本核算大盘，展示用量趋势、消耗排行和 Token 组成分析。
OpenClaw会话：会话级别的风险评估和行为概览大盘。
OpenClaw行为：工具调用分类统计和异常行为追踪大盘。
OpenClaw Cron：Agent 定时任务大盘。

OpenClaw Token

大模型 API 通常按 Token 计费。当 Agent 遇到 Prompt 膨胀或陷入执行死循环时，费用会快速增长。AgentLoop 的 OpenClaw Token 大盘将成本核算细化到每一次调用，支持从宏观到微观的多维度分析。

多维度成本分析

分析维度	说明
时序趋势与环比预警	对比近期 Token 用量和费用。当日环比增长超过阈值（例如 50%）时，系统触发预警。按模型分色展示趋势图，便于观察多模型切换或特定模型消耗变化。
按会话/主机消耗排行	Agent 的成本分布通常呈长尾特征，少数活跃会话占据大部分消耗。柱状图从会话（Session）和主机（Host/Pod）维度列出消耗排行，为成本分摊和定位高频调用源提供数据依据。
Token 组成分析	记录每次调用的 `inputTokens`、`outputTokens` 和 `cacheReadTokens`。输入占比过高可能说明 Prompt 或上下文存在冗余；`cacheReadTokens` 占比高则反映上下文缓存策略带来的成本节约效果。

OpenClaw会话

AgentLoop 提供覆盖全生命周期的安全审计大盘，围绕"接入—检测—分析—响应"闭环，帮助安全团队防范外部提示词注入与内部数据外泄风险。审计大盘按分析维度划分为多个功能模块，各模块之间通过 Session ID 打通，支持从宏观风险态势逐层下钻到单次调用的完整上下文。

风险快照与高危会话

概览页以“攻击漏斗 + 核心指标”双视角呈现当前审计域的整体安全态势：

提示词注入攻击漏斗
高危命令执行次数
网页请求外发次数
敏感文件访问次数

系统自动为所有 Session 进行风险评分，并将评分较高的异常会话置顶展示，安全团队可以直接从高风险会话开始排查。

Skills 追踪与审计

Skills 是 OpenClaw 的扩展机制，存在被引入恶意指令的风险。安全审计大盘中的技能调用分布统计了常用插件的调用频次，并列出了新增 Skills。

通过按首次调用时间排序，安全团队可以在陌生插件被大规模使用前，及时发现并进行安全审查。

工具

工具是 Agent 与外部交互的主要方式，也是安全风险的高发区域。工具审计模块从分布和趋势两个维度进行分析。

分布按工具类型分类统计调用量，趋势按时间线视图分色展示不同工具的调用频次变化。

提示词注入监控

恶意指令通常通过提示词驱动 Agent 执行。AgentLoop 对提示词注入事件进行了分类监控：

直接注入

用户在交互中主动输入的越狱或违规指令。此类事件在审计日志中直接标记，便于追溯和取证。

间接注入

Agent 在调用 web_fetch 抓取网页或执行未经审核的 Skill 时，返回结果中携带的恶意指令。

重要

审计大盘会重点关注"注入后触发的工具调用"。普通的命令执行可能是正常业务，但紧跟在注入事件后的高危调用，往往是需要优先处理的安全告警。

敏感数据访问关联分析

数据外泄通常不是单一操作，而是一系列动作的组合：读取文件、内容进入上下文、调用网络工具传出。AgentLoop 通过漏斗式关联来识别此类行为：

记录针对 SSH_KEY、ENV_FILE、CREDENTIALS 等敏感文件的访问行为。
追踪所有 API_CALL、EMAIL 等外发渠道。
在时间维度上进行强关联分析。

说明

如果同一个 Session 在短时间内先后触发了"读取配置文件"和"外发网络请求"两个动作，系统将自动重构攻击链，并输出渗出攻击证据，帮助安全团队快速响应。

OpenClaw行为

AgentLoop 的 OpenClaw行为分析大盘建立了 Session 级别的行为视图，将底层的机器操作转化为直观的业务动作记录。

异常行为分析

在行为分析大盘中，工具调用按以下维度分类展示：

命令执行
后台进程
网页请求
文件读写
通信交互

以 Session 为粒度的统计表记录了每个会话的各项调用量。当某个 Session 的命令执行次数远超其他 Session 时，可以将其作为排查的切入点，检查是否存在逻辑死循环或异常触发。

调用量与错误率关联分析

工具调用是 Agent 与外部交互的主要方式。时间线视图分色展示了不同工具的调用频次，结合共享时间轴的错误率趋势图，可以推断问题原因：

现象	可能原因
错误率上升但调用量平稳	某个插件内部逻辑报错或凭证失效。
调用量和错误率同时飙升	可能遭到恶意扫描、大流量并发，或某个工具进入不断重试的死循环状态。

OpenClaw Cron

AgentLoop 的 OpenClaw 定时任务大盘专注于 Agent 在非交互式场景下的行为审计。与交互式会话不同，定时任务由 Cron 表达式驱动，在后台静默执行。

执行统计

展示 OpenClaw 后台执行定时任务的次数、时长、Token消耗等统计信息，通过同环比直观展示变化趋势，掌握 Agent 在非交互式场景下的行为概况。

执行详情

详细展示每一个定时任务详情，包括job_id，是否成功，执行结果等，用户具体判断某个定时任务执行状态。

错误排查

通过错误阶段、错误信息、耗时等多个维度分析失败的定时任务，定位失败原因。

标准化排查工作流

OpenClaw Token、行为分析、会话三类审计大盘共同支撑标准化的安全排查工作流。基于 AgentLoop，可以建立以下运维闭环：

阶段	操作	说明
发现	审计大盘异常指标告警	通过配置告警规则，当 Token 消耗突增或某个 Session 的高危操作频率超过阈值时，系统会自动发送告警通知（如钉钉或邮件）。
定位	Session 粒度的行为分析	运维人员进入 AgentLoop，通过时间范围和日志级别，快速将问题范围缩小到特定会话的特定模块（例如 telegram 插件的某次外发报错），并提取相应的 Session ID。
还原	日志溯源与攻击链重构	利用 Session ID 进行上下文检索，AgentLoop 会按时间顺序还原该会话的交互过程：`用户输入指令` -> `大模型推理` -> `Agent 调用特定工具` -> `执行命令` -> `返回结果`。这使得排查过程有迹可循，无需凭空猜测。
响应	安全策略调整与修复	在明确了具体的调用路径和问题原因后，运维团队可以针对性地进行处理，例如限制特定用户的调用权限、调整工具策略或优化 System Prompt，从而修复安全隐患。