複数のユーザーでOpenClawを実行するには、分離とセキュリティ層が必要です。

ある開発者が、OpenClawを複数ユーザー向けに運用した経験を共有し、OpenClawは単一ユーザーのパーソナルアシスタントとしては優れているものの、複数ユーザーに拡張すると、セキュリティと運用上の大きな課題が生じることを強調しました。
複数ユーザー向けOpenClawの主な課題
開発者は、OpenClawを複数ユーザー向けに運用しようとした際に、いくつかの具体的な問題を特定しました:
- ユーザーを適切に分離すること
- シークレットをランタイムから隔離すること
- 実際のファイルシステムを共有せずにエージェントにファイルを提供すること
- マシンを丸ごと渡すことなくbashを公開すること
- 24時間365日稼働するインスタンスを持たずに状態を維持すること
開発者は、Peter(おそらくOpenClawの作成者)が、OpenClawはマルチユーザーのビジネスシステムというよりは、パーソナルアシスタントのようなものだと述べていることに言及しました。
インフラストラクチャソリューション
これらの課題に対処するため、開発者はOpenClawの周囲に薄いインフラストラクチャ層を構築し、以下のコンポーネントを含めました:
- Slack、Telegram、WhatsApp、Discord統合用の1つのゲートウェイ
- ユーザー/スレッドごとの1つの分離されたワーカー
- 広範なホストアクセスではなく、仮想bash(just-bashサンドボックス化)
- ワーカーごとの仮想ファイルシステム
- シークレットはワーカー内ではなくゲートウェイに保持し、アウトバウンドトラフィックはプロキシ/フィルタリング
- スケール・トゥ・ゼロのワーカーによる永続的な状態管理
開発者は、このセットアップを結婚式の計画、税務申告の支援、婚前契約書/合意書の作成、小規模ビジネスの管理ワークフローに使用しました。また、結婚する2人の友人のためにOpenClawをセットアップしましたが、メンテナンスとアップグレードには課題がありました。
オープンソースプロジェクト
このソリューションは、完全なオープンソースプロジェクトとしてhttps://github.com/lobu-ai/lobuで公開されています。
開発者は、OpenClawを実行すること自体は難しくないが、セキュリティや運用上の問題を生み出すことなく、複数の人々が利用できるようにすることが課題だったと述べています。
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 See Also

自動化AI開発パイプライン:11の品質ゲートと信頼性プロファイルを備えて
開発者は、手動承認なしでエンドツーエンドで実行される11の自動品質ゲートを備えたAI駆動のパイプラインを構築しました。信頼度プロファイル、自動回復、キャッシュを活用して、設計、計画、構築、テスト、セキュリティチェックを自律的に処理し、トークン使用量を60〜84%削減しています。

高齢者向け買い物支援のためのClaude CodeとTelegramの設定
Redditユーザーが、高齢の両親がショッピングサイトを利用するのを支援するために、Claude CodeとTelegramを連携させた実用的な設定を共有しました。このアプローチは、複雑なウェブサイトの操作に苦労する高齢者に対して、使い慣れたメッセージングインターフェースを通じて会話型の支援を提供することで課題に対処しています。

Claude Codeを用いたプロダクションコードベースでの自動研究:60の実験、3つの変更を保持
開発者は、本番環境のハイブリッド検索システム(Django、pgvector、Cohere埋め込み)でClaude Codeを用いて60回のオートリサーチを実行し、93%の失敗率でわずか3つの変更のみを採用しました。このプロセスにより、効果のない最適化が特定され、Redisキャッシュのバグが発見されました。

Claude Codeの過小評価されている強み:コード生成よりもコードベースナビゲーション
ある開発者が報告するところによると、Claude Codeを主要な開発ツールとして数ヶ月間使用した結果、最大の生産性向上は、grepよりも高速にコードベース全体を読み取り、相互参照する能力からもたらされ、データフローの迅速な理解とデバッグを可能にしています。