ClamBot: ИИ-агент выполняет код, сгенерированный LLM, в песочнице WASM для обеспечения безопасности

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 13 апреля 2026 г.🔗 Source
ClamBot: ИИ-агент выполняет код, сгенерированный LLM, в песочнице WASM для обеспечения безопасности
Ad

Что делает ClamBot

ClamBot — это фреймворк для AI-агентов, который решает проблемы безопасности существующих фреймворков, запуская весь код, сгенерированный LLM, в песочнице WebAssembly вместо использования вызовов exec() или подпроцессов. Создатель разработал его после попыток работы с фреймворками, которые выполняют произвольный код напрямую на хостовой машине, приводя примеры: у LangChain есть CVE из-за такого подхода, AutoGen использует подпроцессы, а SWE-Agent запускает bash-команды от модели.

Техническая реализация

ClamBot построен на основе amla-sandbox, песочницы WASM, которая использует QuickJS в Wasmtime. LLM пишет код на JavaScript, который выполняется в изолированной по памяти песочнице без доступа к сети. Каждый вызов инструмента (HTTP, файловая система, cron) должен проходить через шлюз одобрения обратно в Python. Docker или виртуальная машина не требуются — он работает как один бинарный файл.

Ключевые особенности

  • Безопасность песочницы: Весь код выполняется в WASM — не может касаться памяти хоста или сети
  • Шлюз одобрения: Шлюз одобрения с отпечатком SHA-256 для каждого вызова инструмента с предварительно одобренными шаблонами (например, «разрешить web_fetch для api.coinbase.com»)
  • Повторное использование Clams: Успешные скрипты сохраняются как «clams» и могут использоваться повторно, снижая затраты на API для повторных запросов
  • Поддержка нескольких провайдеров: OpenRouter, Anthropic, OpenAI, Gemini, DeepSeek, Groq, Ollama
  • Интеграция с Telegram: Бот Telegram с кнопками одобрения прямо в чате
  • Дополнительные функции: Постоянная память, планирование cron, защита от SSRF, блокирующая приватные IP-адреса, секреты никогда не появляются в логах/аргументах инструментов/трассировках
Ad

Пример рабочего процесса

Пользователь спрашивает: «какие активы больше всего изменились на binance?» Песочница выполняет JavaScript → делает http-запрос к API Binance → проходит через шлюз одобрения → возвращает результат. Бот отвечает с топ-10 изменяющимися активами на Binance по изменению за 24 часа.

Начало работы

bash git clone https://github.com/clamguy/clambot.git
cd clambot
uv run clambot onboard
uv run clambot agent

Стек и масштаб

Проект построен на Python + QuickJS/Wasmtime, содержит примерно 10 тысяч строк кода и был вдохновлён OpenClaw и nanobot. Создатель разработал его, потому что хотел «AI-агента, которому я действительно мог бы доверять на своём сервере».

📖 Read the full source: r/openclaw

Ad

👀 Смотрите также

Агент-Архитектор: Бесплатный инструмент генерирует полные файлы рабочей среды для ИИ-агентов
Инструменты

Агент-Архитектор: Бесплатный инструмент генерирует полные файлы рабочей среды для ИИ-агентов

Agent Architect — это бесплатный интерактивный инструмент, который проводит пользователей через 40+ вопросов об их ИИ-агенте, а затем компилирует всё в форматированный промпт для генерации семи файлов рабочего пространства производственного уровня: SOUL.md, IDENTITY.md, AGENTS.md, OPERATIONS.md, TOOLS.md, MEMORY.md и HEARTBEAT.md.

OpenClawRadar
Палата: ИИ-агент для управления инфраструктурой GPU
Инструменты

Палата: ИИ-агент для управления инфраструктурой GPU

Chamber — это ИИ-агент, который управляет GPU-инфраструктурой, выполняя такие задачи, как развёртывание кластеров, диагностика неудачных заданий и управление рабочими нагрузками. Он предоставляет структурированные операции с проверкой и откатом, а не просто сырые команды оболочки.

OpenClawRadar
Deblank: Инструмент для Удаления Форматирования Кода с Целью Сокращения Токенов для LLM
Инструменты

Deblank: Инструмент для Удаления Форматирования Кода с Целью Сокращения Токенов для LLM

Deblank — это инструмент с открытым исходным кодом, который удаляет форматирование кода (отступы, пробелы, переносы строк) перед отправкой в LLM, сокращая количество токенов примерно на 30% для Java/C++ и на 9% для Python с задержкой около 76 мс. Поддерживает Python, Java, C/C++, C#, JS/TS и Go.

OpenClawRadar
Исследование ИИ с помощью крошечных роботов: Понимание ИИ-агентов через нано-робота-учителя
Инструменты

Исследование ИИ с помощью крошечных роботов: Понимание ИИ-агентов через нано-робота-учителя

Член сообщества OpenClaw делится уникальными взглядами на 'Nanobot Tutor', миниатюрную платформу, предназначенную для понимания функциональности ИИ-агентов. Узнайте, как погружение в эту компактную обучающую среду раскрывает работу интеллектуальных агентов.

OpenClawRadar