OpenAI Developers Blog 於 2026 年 11 月 12 日分享公司內部部署 OpenClaw Agent 時採用的安全控制。文章討論可長時間運作、主動執行工作的 Agent 如何設定信任邊界與操作限制。
OpenAI 描述的做法包括：
1. 將可信任的控制平面，與模型產生內容及執行工作的環境分開。
2. 以沙箱限制網路目的地、工作目錄與可執行程序。
3. 透過憑證代理管理秘密資料，避免把秘密直接交給 Agent。
4. 以另一個 Agent 審查主要 Agent 的操作。
5. 為 Agent 建立可識別的執行身分，並記錄設定變更與執行歷程；記錄存取也受到限制。
這些是 OpenAI 分享的內部部署經驗，不代表任何 Agent 平台通過了普遍適用的安全認證，也不保證每項部署都安全。團隊可將文章中的控制項轉成檢查清單：核對網路允許清單、檔案寫入範圍、程序隔離、秘密存取方式、審查結果與稽核紀錄。
Mokoversity「Codex 資安修補實戰」套裝使用合成 Node.js 專案，練習檢查信任邊界、驗證弱點與修補程式。課程聚焦程式碼安全，不包含 OpenClaw Enterprise 或持續運作 Agent 平台的部署設定。
OpenAI Developers Blog（2026-11-12）：
https://developers.openai.com/blog/securing-persistent-agents-like-openclaw-at-openai
Codex 資安修補實戰套裝：
https://www.mokoversity.com/courses/bundles/codex-security-remediation
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