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Build a More Secure, Always-On Local AI Agent with OpenClaw and NVIDIA NemoClaw | NVIDIA Technical Blog

Build a More Secure, Always-On Local AI Agent with OpenClaw and NVIDIA NemoClaw | NVIDIA Technical Blog DEVELOPER Home Blog Forums Docs Downloads Training Join Technical Blog Subscribe Related Resources Agentic AI / Generative AI English Build a More Secure, Always-On Local AI Agent with OpenClaw and NVIDIA NemoClaw Use NVIDIA DGX Spark to deploy OpenClaw and NemoClaw end-to-end, from model serving to Telegram connectivity, with full control over your runtime environment. Apr 17, 2026 By Patrick Moorhead and Edward Li Like Discuss (0) L T F R E AI-Generated Summary Like Dislike NVIDIA NemoClaw is an open-source stack that enables secure, on-premises deployment of autonomous AI assistants using NVIDIA Nemotron 3 Super models, orchestrated by NVIDIA OpenShell and OpenClaw for sandboxed execution and tool integration. The tutorial guides users through deploying NemoClaw on NVIDIA DGX Spark, covering hardware prerequisites, Docker and Ollama setup, model download, sandbox configuration, and integration with Telegram for remote access. Key security features include network and filesystem isolation managed by OpenShell, real-time policy approval for external access, and full local inference to ensure that no data leaves the device during agent operation. AI-generated content may summarize information incompletely. Verify important information. Learn more Agents are evolving from question-and-answer systems into long-running autonomous assistants that read files, call APIs, and drive multi-step workflows. However, deploying an agent to execute code and use tools without proper isolation raises real risks especially when using third-party cloud infrastructure due to data privacy and control. NVIDIA NemoClaw is an open-source reference stack that orchestrates NVIDIA OpenShell to run OpenClaw , a self-hosted gateway that connects messaging platforms to AI coding agents powered by open models like NVIDIA Nemotron. NemoClaw adds guided onboarding, lifecycle management, ima... [truncated]

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深度分析

一、安全Agent部署的核心矛盾在于自主性与隔离性的张力：传统Agent应用强调「多功能」——读取文件、执行命令、调用API，但这种开放性与安全性天然冲突。NemoClaw的解决思路是通过OpenShell的sandbox机制将Agent的「能力」与「权限」分离——Agent可以执行多样化操作，但每一项外部操作都需要经过策略层的实时审批。这种「默认拒绝、按需授权」的模型比传统VPS或容器隔离更细粒度，因为它是在应用层而非基础设施层实施访问控制。

二、Telegram集成作为入口反映了自托管Agent的实用主义设计：选择Telegram而非开发专用客户端，是因为Telegram本身就是一个成熟的、跨平台的、用户熟悉的消息入口。对于自托管Agent来说，最大的使用障碍不是技术复杂度，而是「如何让用户方便地与本地运行的服务交互」。通过Telegram Bot API，NemoClaw将复杂的本地部署简化为「部署 → 连接Telegram → 开始使用」的三步流程，大幅降低了使用门槛。

三、Nemotron 3 Super模型的选择体现了实用型自托管的硬件经济学：NVIDIA选择Nemotron 3 Super（而非更大的模型如GPT-4或Claude）作为默认模型，是基于DGX Spark硬件的现实约束——消费级GPU的显存和算力有限，大模型难以运行或推理成本过高。Nemotron 3 Super在性能和资源消耗之间取得了平衡，使得在本地硬件上运行一个「够用」的Coding Agent成为现实。这种「够用优先」的设计哲学与追求极致能力的云端模型路线形成鲜明对比。

四、OpenClaw的定位是「自托管版GitHub Copilot」但增加了安全审计层：GitHub Copilot的痛点在于数据和策略控制权在微软手中——企业无法审计Copilot使用了哪些上下文、生成了哪些代码、是否有数据泄露风险。OpenClaw通过全本地推理确保数据不离开设备，网络和文件系统隔离确保操作可审计，策略审批机制确保每次外部交互都有记录。这三个特性组合起来，本质上是构建了一个企业可审计、可控制的AI coding agent基础设施。 五、开源参考栈的价值在于降低企业级安全Agent的构建门槛：自建安全Agent系统需要整合模型服务、sandbox隔离、策略引擎、消息网关等多个组件，技术门槛和工程量都相当高。NVIDIA通过发布开源参考栈，将这些组件的集成方案公开，使得企业可以基于参考实现快速落地，同时保留定制化空间。这种「参考实现+二次开发」的模式有利于在企业中加速安全Agent的普及。

实践启示

  • 高敏感数据场景优先考虑本地Agent部署：金融、医疗、法律、企业内部知识库等涉及敏感数据的场景，使用云端API的Agent存在数据泄露风险，本地部署的NemoClaw/OpenClaw通过全链路本地化确保数据不外流，是合规性要求下的可行技术路径

  • DGX Spark是推荐硬件平台：如果要在本地运行NemoClaw stack，DGX Spark提供了足够的GPU资源来运行Nemotron 3 Super模型，同时支持Docker和Ollama的标准化部署流程，可以避免从零开始的硬件配置和驱动兼容问题

  • 策略配置是安全Agent系统的核心：OpenShell的网络和文件系统隔离策略需要根据实际使用场景仔细配置，过于严格的策略会影响Agent可用性，过于宽松的策略则失去安全隔离的意义。建议从最小权限开始，逐步按需添加，同时记录每次策略变更的审批理由

  • Telegram以外的消息平台可作为扩展方向：当前NemoClaw的教程以Telegram为入口，但OpenClaw的消息网关设计是平台无关的。对于企业内部使用，可以基于相同架构接入Slack、Microsoft Teams或企业微信，通过消息平台的企业级安全机制（如 SSO、MFA）增强访问控制

  • 开源参考栈适合作为起点而非终点：NemoClaw/OpenClaw的开源实现是NVIDIA提供的参考设计，企业在采用时应评估其是否满足自身的安全审计和合规要求，必要时在参考架构基础上增加日志审计、密钥管理、操作录像等企业级特性构建完整的安全Agent平台