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什么是 NemoClaw​

NemoClaw 是 NVIDIA 开源的参考运行栈（Reference Stack），专门为在 OpenShell 沙箱中安全运行 OpenClaw 常驻AI助手而设计。项目地址为 https://github.com/NVIDIA/NemoClaw，于 2026 年 3 月 16 日进入早期预览阶段（Alpha）。

简单来说，NemoClaw做的事情是：一条命令，让 OpenClaw 在安全沙箱中开箱即用。它安装 NVIDIA OpenShell 运行时，通过受版本控制的蓝图（Blueprint）在隔离容器中自动完成沙箱创建、推理路由配置和网络策略应用，从而让自主智能体能以更安全、更可重复的方式运行在云端、本地PC以及 DGX Spark 等 NVIDIA 硬件平台上。

解决的核心问题​

自主AI智能体（如OpenClaw）具备自主发起网络请求、访问宿主机文件系统、调用任意推理端点的能力。如果缺乏防护措施，在无人值守的情况下持续运行会带来安全、成本和合规方面的风险：

问题NemoClaw 的解法
智能体可发起任意出站网络请求，难以审计声明式网络策略 + 默认拒绝，未知主机须运营者审批才可放行
宿主机文件系统暴露，存在数据泄露风险Landlock文件系统隔离，智能体仅可读写指定数据目录
外部模型接口凭证难以安全传递给沙箱凭证驻留宿主，OpenShell网关在出口处注入，沙箱内不持有真实密钥
手动搭建沙箱步骤繁多、容易出错一条命令（nemoclaw onboard）驱动完整安装流程
沙箱重建不可复现，升级维护困难版本化蓝图 + 摘要验证，保证不同机器上重建结果一致
智能体状态跨机迁移时可能泄露凭证状态快照时自动剥离凭证并进行完整性校验

NemoClaw 与 OpenClaw 的区别​

要理解NemoClaw，首先需要厘清它在整个生态中的定位。OpenClaw、OpenShell与NemoClaw三个项目各司其职，共同构成了一套完整的常驻智能体部署方案。

三者的关系​

项目职责范围
OpenClaw智能体本体：运行时、工具、记忆和沙箱内的行为逻辑。不负责定义沙箱或宿主网关。
OpenShell执行环境：沙箱生命周期、网络/文件系统/进程策略、推理路由，以及面向运营者的openshell命令行。
NemoClawNVIDIA参考栈：nemoclaw CLI + 插件、版本化蓝图、渠道消息配置、状态迁移工具——以文档化、可重复的方式让OpenClaw运行在OpenShell内。

与原始 OpenClaw 的能力对比​

OpenClaw本身已提供完善的多渠道接入、多模型支持和技能扩展能力（详见OpenClaw 介绍）。NemoClaw在此之上重点补齐了安全性与可运维性两个维度：

能力维度原生 OpenClawNemoClaw
多渠道接入（Telegram/Discord/Slack 等）✅ 原生支持✅ 由OpenShell管理，自动配置
多模型/多提供商推理✅ 支持✅ 通过OpenShell网关路由，凭证不进沙箱
沙箱隔离（Landlock + seccomp + netns）❌ 无✅ OpenShell提供，NemoClaw蓝图进一步收紧
文件系统访问控制❌ 无✅ 仅/sandbox-data、/tmp等路径可读写，其余只读
出站网络策略（默认拒绝）❌ 无✅ YAML声明式规则，未知主机实时审批
进程权限限制（seccomp + ulimit）❌ 无✅ 禁止权限提升，进程数上限512
推理凭证隔离❌ 凭证在本地明文✅ 凭证驻宿主，网关注入，沙箱不持真实密钥
镜像安全加固❌ 无✅ 剥离gcc、make、netcat等工具，减小攻击面
版本化蓝图与摘要校验❌ 无✅ 蓝图下载前校验摘要，保证供应链完整性
一键安装引导openclaw onboardnemoclaw onboard（含前置检查、提供商验证）
跨机状态迁移❌ 无✅ 快照时剥离凭证，完整性验证后恢复

与 openshell sandbox create --from openclaw 的对比​

OpenShell本身提供了社区沙箱，运行 openshell sandbox create --from openclaw 可以直接得到一个带OpenShell隔离的OpenClaw环境。NemoClaw在此基础上进一步增强：

能力项openshell sandbox create --from openclawnemoclaw onboard
沙箱隔离✅✅（更严格的基线策略）
推理提供商自动配置❌ 手动创建provider✅ 向导自动注册，凭证不进沙箱
镜像加固（移除编译器/网络探针）❌ 保留通用系统工具✅ 移除gcc、g++、make、netcat
文件系统策略（更严格只读布局）❌ 社区默认策略✅ /sandbox家目录只读，仅特定数据路径可写
渠道消息自动配置❌ 手动配置provider和OpenClaw渠道✅ 向导收集Token，自动注册并烘焙placeholder
版本化蓝图及摘要验证❌ 无蓝图✅ 摘要验证保障供应链安全
状态跨机迁移❌ 无✅
进程数限制（防fork bomb）❌✅ ulimit -u 512
敏感环境变量过滤❌✅ 构建时过滤API Key等变量，防止泄露到镜像

架构设计​

NemoClaw由两个主要组件构成：一个集成到OpenClaw CLI的TypeScript插件，以及一个编排OpenShell资源的Python蓝图。

系统总览​

核心组件​

NemoClaw Plugin（TypeScript 插件）​

插件是一个轻量的TypeScript包，在沙箱内与OpenClaw网关进程一起运行。其职责包括：

  • 在OpenClaw内注册/nemoclaw斜杠命令（查看状态、重新引导等）
  • 向蓝图运行时委托编排工作
  • 管理蓝图制品的下载、版本兼容性校验与摘要验证
nemoclaw/
├── src/
│   ├── index.ts          -- 插件入口：注册所有命令
│   ├── cli.ts            -- Commander.js 子命令配置
│   ├── commands/
│   │   ├── launch.ts     -- 全新安装到 OpenShell
│   │   ├── connect.ts    -- 交互式进入沙箱 Shell
│   │   ├── status.ts     -- 蓝图运行状态 + 沙箱健康检查
│   │   ├── logs.ts       -- 流式输出蓝图和沙箱日志
│   │   └── slash.ts      -- /nemoclaw 聊天命令处理
│   └── blueprint/
│       ├── resolve.ts    -- 版本解析与缓存管理
│       ├── fetch.ts      -- 从 OCI 注册表下载蓝图
│       ├── verify.ts     -- 摘要验证与兼容性检查
│       ├── exec.ts       -- 以子进程执行蓝图运行器
│       └── state.ts      -- 持久化状态（运行 ID 等）
├── openclaw.plugin.json  -- 插件清单
└── package.json

NemoClaw Blueprint（Python 蓝图）​

蓝图是独立版本发布的Python制品，包含创建沙箱、应用策略、配置推理提供商的所有编排逻辑。插件负责下载、校验并以子进程方式执行蓝图。

nemoclaw-blueprint/
├── blueprint.yaml                 -- 清单：版本、配置文件、兼容性约束
├── policies/
│   └── openclaw-sandbox.yaml     -- 默认网络 + 文件系统策略
蓝图生命周期​
  1. Resolve：插件定位蓝图制品，校验版本是否满足blueprint.yaml中的min_openshell_version和min_openclaw_version约束。
  2. Verify：校验制品摘要，保障供应链完整性。
  3. Plan：确定需要创建或更新哪些OpenShell资源（网关、提供商、沙箱、推理路由、策略）。
  4. Apply：执行计划，调用openshell CLI 命令完成资源创建。
  5. Status：上报当前状态。

OpenShell Gateway（安全网关）​

OpenShell网关是NemoClaw底层的执行环境，提供：

  • 凭证存储：API Key等敏感信息存储在宿主机侧，沙箱内仅获得占位符token
  • 推理代理：拦截所有来自沙箱的推理请求，在出口处注入真实凭证并转发给上游提供商
  • 策略引擎：执行网络出站策略，拦截未授权连接并呈现给运营者审批
  • 设备认证：控制面板访问的设备鉴权

Sandbox Container（隔离沙箱）​

沙箱基于 ghcr.io/nvidia/openshell-community/sandboxes/openclaw 容器镜像。沙箱内：

  • OpenClaw与NemoClaw插件均已预装
  • 推理调用通过OpenShell路由，不直接连接提供商
  • 网络出站受基线策略管控
  • 文件系统访问仅限于/sandbox和/tmp等指定路径

保护层​

NemoClaw在四个层面实施安全防护：

保护层防护内容是否支持热重载
网络层阻断未授权出站连接，未知主机须运营者实时审批✅ 运行时热重载
文件系统层仅允许/sandbox-data、/tmp等路径可读写，其余只读❌ 沙箱创建时锁定
进程层禁止权限提升、屏蔽危险系统调用，进程数上限 512❌ 沙箱创建时锁定
推理层所有模型API调用重定向到受控后端，凭证不暴露✅ 运行时热重载

推理路由流程​

沙箱内的智能体只知道inference.local这个内部地址，对真实上游提供商和凭证无感知。OpenShell网关在宿主机侧管理凭证并路由流量。

安装与配置​

系统要求​

硬件要求​

资源最低配置推荐配置
CPU4 vCPU4+ vCPU
内存8 GB RAM16 GB RAM
磁盘20 GB 可用空间40 GB 可用空间

沙箱镜像压缩后约 2.4 GB。内存低于 8 GB 时可配置 8 GB 以上的Swap作为补偿，但性能会下降。

软件依赖​

依赖版本要求
Node.js22.16 或更高版本
npm10 或更高版本
容器运行时见下表

支持的平台与容器运行时​

操作系统容器运行时状态说明
LinuxDocker✅ 已测试主要测试路径
macOS（Apple Silicon）Colima、Docker Desktop⚠️ 有限支持需安装 Xcode Command Line Tools
DGX SparkDocker✅ 已测试使用标准安装脚本和nemoclaw onboard
Windows WSL2Docker Desktop（WSL 后端）⚠️ 有限支持需要 WSL2 + Docker Desktop WSL 后端

一键安装​

curl -fsSL https://www.nvidia.com/nemoclaw.sh | bash

安装脚本会自动检测并安装 Node.js（通过nvm），然后启动交互式引导向导完成沙箱创建、推理配置和安全策略应用。安装完成后，终端会显示如下摘要：

──────────────────────────────────────────────────
Sandbox      my-assistant (Landlock + seccomp + netns)
Model        nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b (NVIDIA Endpoints)
──────────────────────────────────────────────────
Run:         nemoclaw my-assistant connect
Status:      nemoclaw my-assistant status
Logs:        nemoclaw my-assistant logs --follow
──────────────────────────────────────────────────
[INFO]  === Installation complete ===

注意：安装器以普通用户身份运行，无需sudo。Docker 本身的安装可能需要特权，但 NemoClaw 安装过程不需要。

网络策略配置​

NemoClaw采用默认拒绝网络策略。安装向导提供三种策略层级：

层级包含预设适用场景
Restricted（受限）无仅允许推理和核心工具，无第三方网络访问
Balanced（均衡，默认）npm、pypi、huggingface、brew、brave完整开发工具链和网页搜索，无消息平台访问
Open（开放）npm、pypi、huggingface、brew、brave、slack、discord、telegram、jira、outlook包含消息平台在内的广泛第三方服务访问

选择层级后，向导还会提供精细化的预设开关，允许按需启用/禁用单个服务，并配置读（GET）或读写（GET+POST/PUT）权限模式。

推理提供商配置​

nemoclaw onboard向导支持以下推理提供商（需提供对应API Key）：

提供商环境变量推荐模型示例
NVIDIA EndpointsNVIDIA_API_KEYnvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
OpenAIOPENAI_API_KEYgpt-5.4、gpt-5.4-mini
AnthropicANTHROPIC_API_KEYclaude-sonnet-4-6、claude-opus-4-6
Google GeminiGEMINI_API_KEYgemini-2.5-pro、gemini-2.5-flash
兼容OpenAI的自定义端点COMPATIBLE_API_KEY自定义
兼容Anthropic的自定义端点COMPATIBLE_ANTHROPIC_API_KEY自定义
本地Ollama无需API Key安装向导自动检测已安装模型
本地NVIDIA NIM（实验性）需要NEMOCLAW_EXPERIMENTAL=1同时需要兼容NIM的 GPU
本地vLLM（实验性）需要NEMOCLAW_EXPERIMENTAL=1需要localhost:8000已运行vLLM server

宿主机侧配置文件​

文件路径用途
~/.nemoclaw/credentials.json引导时保存的提供商凭证（明文 JSON，受文件系统权限保护）
~/.nemoclaw/sandboxes.json已注册的沙箱元数据及默认沙箱选择
~/.openclaw/openclaw.json宿主机OpenClaw配置（NemoClaw 迁移时快照/恢复）

常用环境变量​

变量用途
TELEGRAM_BOT_TOKENTelegram Bot Token，在nemoclaw onboard之前提供
TELEGRAM_ALLOWED_IDS逗号分隔的Telegram用户或群组 ID 白名单
NEMOCLAW_POLICY_TIER非交互安装时指定策略层级（restricted/balanced/open）
NEMOCLAW_ACCEPT_THIRD_PARTY_SOFTWARE设为1时在非交互模式下自动接受第三方软件声明
NEMOCLAW_EXPERIMENTAL设为1时开启实验性本地推理选项（NIM、vLLM）
BRAVE_API_KEY非交互模式下启用Brave Search
NEMOCLAW_FROM_DOCKERFILE非交互模式下指定自定义Dockerfile路径

CLI 命令参考​

/nemoclaw 斜杠命令（沙箱内）​

在OpenClaw聊天界面中可用：

命令说明
/nemoclaw显示斜杠命令帮助
/nemoclaw status显示沙箱和推理状态
/nemoclaw onboard显示引导状态和重配置指引
/nemoclaw eject显示回滚为宿主安装的操作指引

宿主机侧命令​

命令说明
nemoclaw onboard运行交互式安装向导（新安装推荐）
nemoclaw list列出所有已注册沙箱及其模型、提供商和策略预设
nemoclaw <name> connect进入指定名称的沙箱 Shell
nemoclaw <name> status查看沙箱和蓝图运行状态
nemoclaw <name> logs --follow流式查看沙箱和蓝图日志
nemoclaw --version / -v打印已安装的 CLI 版本
nemoclaw help显示命令帮助

使用示例​

示例一：快速安装并运行首个沙箱智能体​

# 一键安装（按向导提示选择推理提供商和策略层级）
curl -fsSL https://www.nvidia.com/nemoclaw.sh | bash

# 进入沙箱
nemoclaw my-assistant connect

# 在沙箱内启动 OpenClaw TUI
openclaw tui

# 或发送单条消息
openclaw agent --agent main --local -m "你好，帮我搜索最新的 AI 论文" --session-id test

示例二：非交互式安装（CI/CD 或远程部署）​

# 使用 NVIDIA Endpoints 提供商，均衡策略层级，非交互安装
export NVIDIA_API_KEY="nvapi-xxxxxxxxxxxx"
export NEMOCLAW_POLICY_TIER=balanced
export NEMOCLAW_ACCEPT_THIRD_PARTY_SOFTWARE=1

nemoclaw onboard --non-interactive

示例三：运行时切换推理模型​

无需重启沙箱，通过OpenShell命令热切换模型：

# 切换到 NVIDIA Endpoints 的另一个模型
openshell inference set --provider nvidia-prod --model nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b

# 切换到 OpenAI
openshell inference set --provider openai-api --model gpt-5.4

# 切换到 Anthropic
openshell inference set --provider anthropic-prod --model claude-sonnet-4-6

# 切换到 Google Gemini
openshell inference set --provider gemini-api --model gemini-2.5-flash

示例四：配置 Telegram 频道并启用消息接入​

# 在引导前设置 Telegram Bot Token 和用户白名单
export TELEGRAM_BOT_TOKEN="1234567890:ABCDEFxxxxxxxxxxxx"
export TELEGRAM_ALLOWED_IDS="123456789,987654321"

# 运行向导，向导会自动配置 OpenShell Provider 和 OpenClaw 渠道设置
nemoclaw onboard

示例五：使用自定义 Dockerfile 构建沙箱​

# 准备自定义 Dockerfile（放置在某个目录中）
# Dockerfile 可引用 NemoClaw 注入的构建参数
# (NEMOCLAW_MODEL, NEMOCLAW_PROVIDER_KEY, NEMOCLAW_INFERENCE_BASE_URL 等)

nemoclaw onboard --from /path/to/my/Dockerfile

示例六：网络策略运营者审批​

当智能体尝试访问未在策略中列出的主机时，OpenShell会拦截请求并在终端UI中提示：

# 查看被拦截的网络请求（在 TUI 中）
openshell term

# 运行官方演示脚本（tmux 分屏：左侧 TUI + 右侧 Agent）
./scripts/walkthrough.sh

批准后，该端点在当前会话内有效。如需持久化，需手动将其添加到nemoclaw-blueprint/policies/openclaw-sandbox.yaml并重新运行nemoclaw onboard。

示例七：卸载 NemoClaw​

# 完整卸载（交互式确认）
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/NemoClaw/refs/heads/main/uninstall.sh | bash

# 跳过确认
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/NemoClaw/refs/heads/main/uninstall.sh | bash -s -- --yes

# 保留 openshell 二进制文件
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/NemoClaw/refs/heads/main/uninstall.sh | bash -s -- --keep-openshell

# 同时删除 NemoClaw 拉取的 Ollama 模型
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/NemoClaw/refs/heads/main/uninstall.sh | bash -s -- --delete-models

典型应用场景​

场景说明
常驻 AI 助手以受控网络访问和运营者审批机制运行OpenClaw，适合 24×7 无人值守部署
沙箱测试在锁定环境中验证智能体行为，授予更广权限前的安全预检
远程 GPU 部署将沙箱化智能体部署到远程 GPU 实例，实现低延迟、持续运行
企业合规部署通过声明式出站策略满足数据本地化和网络合规要求

何时选择 NemoClaw​

场景推荐选择
希望最小化装配步骤、采用NVIDIA默认配置的OpenClaw常驻助手NemoClaw
需要最大灵活性、自定义镜像或不符合NemoClaw蓝图布局的工作负载OpenShell（自定义集成）
希望标准化为NVIDIA参考栈，含策略管控和推理路由NemoClaw
构建内部平台抽象，NemoClaw CLI 或蓝图不适合融入现有工具链OpenShell（自行编排）

总结​

NemoClaw填补了OpenClaw作为个人AI助手在企业级安全和可运维性上的空白。它并不是OpenClaw的替代品，而是在OpenShell平台之上为OpenClaw构建了一套经过NVIDIA验证的参考运行栈。

对于希望长期、安全、可重复地运行常驻AI智能体的开发者和企业而言，NemoClaw提供了从安装到运维的完整路径：

  • 安全：沙箱隔离、凭证隔离、声明式网络策略、进程级防护
  • 可运维：版本化蓝图、一键安装、热切换推理、跨机状态迁移
  • 可扩展：支持NVIDIA Endpoints、OpenAI、Anthropic、Gemini、本地Ollama/NIM/vLLM等多种推理后端，可自定义Dockerfile与网络策略

项目目前处于Alpha阶段，接口和行为可能随迭代发生变化，建议关注 GitHub Release 页面获取最新动态。